Un manuel de plus ? Analyzing social networks de Borgatti et al.

Est-il besoin de présenter Stephen Borgatti et Martin Everett ? Ces deux auteurs sont (entre autre) des piliers de la revue Social Networks depuis deux décennies et, lorsque j’ai appris qu’ils allaient cosigner – avec Jeffrey C. Johnson dont je n’avais jamais entendu parler auparavant – un manuel d’analyse des réseaux sociaux, j’ai guetté la parution et commandé le livre dès qu’il a été disponible. La lecture du manuel a été beaucoup plus laborieuse et, si la lecture du récent manuel de Hennig et al. me paraît indispensable (voir le billet de janvier dernier), j’ai beaucoup plus de mal à recommander celui-ci. Revue synthétique et volontairement subjective en trois étapes.

Un manuel classique pour une science normale ?

L’analyse de réseaux au sens large est un domaine foisonnant où se croisent de nombreuses disciplines et cette hybridation disciplinaire représente un défi scientifique passionnant. L’ouvrage de Borgatti et al. est un manuel de Social Network Analysis au sens strict. Là où il est possible de voir un ensemble de méthodes d’analyse à adapter en fonction de ses objets et de ses problématiques de recherche, les auteurs considèrent l’analyse de réseaux sociaux comme une science autonome (`a distinctive approach to explaining the social world‘, p. 10). Les recherches menées dans d’autres disciplines (physique et mathématiques notamment) ne sont pas totalement négligées mais elles n’intéressent visiblement pas les auteurs. Quant à ce qui pourrait exister dans d’autres disciplines (écologie, géographie), cela est totalement ignoré.

Un outillage daté

Que Borgatti et Everett, développeurs d’Ucinet et de Netdraw, citent régulièrement ces deux logiciels est logique. Qu’ils n’en citent quasiment aucun autre à l’exception de Pajek est plus gênant (une note infrapaginale daigne citer Visone, Gephi et NodeXL, page 100). Dans le chapitre consacré à l’analyse de réseaux personnels, Egonet et Vennmaker sont cités mais l’exemple donné ensuite est traité avec E-net (développé par Borgatti…). Lorsqu’ils citent des logiciels d’analyse statistique, ils nomment SPSS, SAS ou Stata : vous êtes sûrs que vous n’oubliez rien ? A moins qu’il s’agisse d’un refus militant du  logiciel libre…

Ucinet et Pajek sont des logiciels qui, à un moment donné (fin 90, début 2000), représentaient ce qui se faisait de mieux en analyse de réseaux. Ce n’est plus le cas aujourd’hui, qu’il s’agisse des performances, de l’analyse, de l’ergonomie, de la qualité de la documentation disponible ou de la visualisation. Et les innombrables captures d’écran des sorties texte d’Ucinet, si elles permettent de gonfler artificiellement le volume de l’ouvrage, sont d’un intérêt très limité.

Quelques bons chapitres… et les autres

Les auteurs sont des autorités reconnues en SNA et il est logique que certains chapitres et développement soient de très bon niveau. Les problèmes liés à la collecte et à la signification des données sont correctement exposés et, si l’on n’a jamais rien lu sur le sujet, on apprendra l’essentiel. Certains développements, généralement absents des manuels, sont très clairs et méritent la lecture, c’est par exemple le cas de la partie consacrée au QAP (p. 129-133)

Inversement, certains chapitres manquent leur cible. Le chapitre sur les graphes 2-mode est très court et reprend pour l’essentiel les articles des auteurs parus dans les années 90. Le chapitre sur les modèles statistiques est tellement bref que son intérêt pédagogique est discutable (présenter les résultats de deux modèles ERGM en deux pages dans un manuel est absurde, voir pages 142-144). Le chapitre dédié aux grands graphes est bienvenu mais aurait gagné à être développé. Quant au chapitre sur la visualisation, il pourrait avoir été écrit il y a quarante ans (j’exagère à peine).

Les auteurs préviennent que le manuel n’est pas conçu pour être lu de façon linéaire. Et il est vrai que le plan général est incompréhensible et ne semble obéir à aucune logique claire (voir l’ordre de lecture suggéré par un relecteur p. viii : chapitres 1 à 5, 15, 14, 13, 9 à 12 puis 6 à 8). L’absence de chapitre sur l’analyse longitudinale des réseaux est regrettable. La bibliographie est peu fournie et peu ouverte d’un point de vue disciplinaire ou linguistique (aucun-e auteur-e français-e par exemple, y compris celles et ceux ayant publié en anglais). Et si je ne suis pas toujours convaincu par la pertinence ou la nouveauté des travaux d’un Barabási, son absence me gêne, tout comme me gêne l’absence du très complet manuel de Newman paru en 2010 (Networks: An introduction).

En guise de conclusion

Il est tout à fait possible que les remarques qui précédent soient dues à un effet  de lassitude. Lorsqu’on s’efforce de lire tous les manuels existants en français et en anglais, lorsqu’on commet soi-même des synthèses méthodologiques et des tutoriaux, il est difficile d’adopter la posture du lecteur débutant qui parcoure un premier manuel pour se former à une méthode donnée. Autre hypothèse : la déception est à la hauteur de l’attente. Borgatti et Everett étant de grands noms, on pouvait s’attendre à un grand manuel. Ce n’est pas le cas et c’est bien dommage.

Jeffrey J. Johnson, Stephen P. Borgatti et Martin E. Everett, 2013, Analyzing social networks, SAGE (26 euros).


Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.