M comme multi-niveau
Ces billets visent à définir le plus clairement et le plus précisément possible des termes clés en analyse de réseau. Ils s’adressent à un public débutant et évitent autant que possible toute formalisation mathématique (pour cette dernière, voir les synthèses fmr sur Hal-Shs).
L’analyse multi-niveau (ou multi-niveaux selon les auteur-e-s) est une méthode statistique cherchant à modéliser les interactions entre des variables considérées à un niveau individuel et des variables relatives au contexte. En géographie de la santé par exemple, on cherchera à faire la part des comportements individuels et des caractéristiques des espaces de vie pour expliquer la prévalence de telle ou telle pathologie.
Le sens donné en analyse de réseau est sensiblement différent. On parle en effet d’analyse multi-niveau quand un sommet, à un niveau donné, peut être lui même considéré comme un graphe à un niveau inférieur. Les géographes emploient parfois le terme multi-échelles mais le principe reste le même.
Deux principales questions justifient l’utilisation de l’analyse multi-niveau en géographie et en sociologie. En géographie, la question de l’accessibilité gagne en précision quand plusieurs niveaux sont pris en compte. Ainsi calculer une accessibilité entre (au hasard) Bar-le-Duc et Issoudun par voie ferrée n’a pas grand sens si les temps de correspondance par métro entre la gare de l’Est et la gare d’Austerlitz ne sont pas pris en compte : il y aura donc un niveau 1 relatif aux relations ferroviaires entre villes et un niveau – 1 concernant les correspondances entre les gares parisiennes (cf Chapelon, 1996). En sociologie, les études multi-niveau s’intéressent essentiellement aux relations entre liens inter-individuels et liens inter-organisationnels (Lazega et al., 2008) : dans quelle mesure les liens entre individus appartenant à différentes organisations peuvent-ils s’expliquer par les liens existants entre ces différentes organisations ?
La prise en compte des effets contextuels (relatifs aux lieux, aux organisations, etc.) pour comprendre et expliquer les structures des réseaux, est de plus en plus fréquente aujourd’hui, que ce soit en sociologie, en histoire ou en urbanisme (cf Beauguitte, 2013), et les méthodes d’analyse multi-niveau sont un moyen parmi d’autres pour atteindre cet objectif. Il faut cependant signaler que cela suppose des recueils de données plus longs et donc plus coûteux.
Références
L. Beauguitte (coord.), 2013, Les réseaux dans le temps et dans l’espace, Actes de la deuxième journée d’étude du groupe fmr, accessible en ligne.
L. Chapelon, 1996, Modélisation multi-échelles des réseaux de transport : vers une plus grande précision de l’accessibilité, M@ppemonde, 3, p. 28-36, accessible en ligne.
E. Lazega, M. Jourda, L. Mounier et R. Stofer, 2008, Catching up with Big Fish in the Big Pond? Multi-level network analysis through linked design, Social Networks, 30(2), p. 159-176, accessible en ligne.
Billets liés : D comme données
OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Laurent Beauguitte (4 septembre 2014). M comme multi-niveau. groupe fmr (flux, matrices, réseaux). Consulté le 19 janvier 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/p83w
