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ENSAI 2016 – Analyse de réseaux sociaux, spatiaux et complexes

Comme l’année précédente, j’interviens 27 heures (18h cours + 9h TD) à l’ENSAI de Rennes sur l’analyse des réseaux sociaux, spatiaux et complexes. Le contenu des cours sera modifié et actualisé mais les billets mis en ligne (cf les billets taggués Cours) fournissent une base correcte. Les TD ont eux été totalement remaniés, seul le logiciel R étant désormais utilisé.

Calendrier et contenu

11 janvier, 14h-17h : Vocabulaire de base et survol historiographique multi-disciplinaire
22 janvier, 9h45-12h45 : L’analyse des réseaux sociaux
22 janvier, 14h-17h : TD Analyse et visualisation de réseaux avec le package igraph
26 janvier, 9h45-12h45 : Analyse de réseaux spatiaux et analyse de flux
26 janvier, 14h-17h : TD Analyse et visualisation de réseaux spatiaux avec les packages cartography et flows
2 février, 9h45-12h45 : Visualisation des données relationnelles : enjeux, principes et perspectives
2 février, 14h-17h : TD Accompagnement pour le projet personnel
12 février, 9h45-12h45 : Analyse des réseaux de grande taille
12 février, 14h-17h : Exposés, modélisations statistiques, bilan du cours

Modalités d’évaluation

Travail en binôme obligatoire.

Produire un fichier Markdown mobilisant l’analyse de réseaux pour étudier les relations diplomatiques mondiales (http://www.correlatesofwar.org/COW2\%20Data/Diplomatic/Diplomatic.html) ou les flux commerciaux mondiaux (http://correlatesofwar.org/data-sets/bilateral-trade). Le choix des traitements effectués, les limites des méthodes et des résultats obtenus seront précisés dans une annexe méthodologique (2 pages maximum).

Un exposé oral (10 minutes pour présenter les données, les hypothèses, les traitements et les résultats, 5 minutes pour présenter les limites et les pistes possibles, 10 minutes de questions) sera effectué le 12 février.


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Laurent Beauguitte (4 janvier 2016). ENSAI 2016 – Analyse de réseaux sociaux, spatiaux et complexes. groupe fmr (flux, matrices, réseaux). Consulté le 17 février 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/p84w


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8 réponses

  1. Françoise Cahen dit :

    Merci pour ce blog, je suis une originale qui se lance dans l’analyse de réseaux en littérature. Mon projet de thèse: “les réseaux romanesques à l’ère des réseaux sociaux numériques”. J’aimerais notamment me débrouiller pour faire des sociogrammes à partir de romans. J’apprends à programmer doucement. J’ai l’impression qu’il vaut mieux que je me dirige vers R comme langage de programmation?

    • Laurent Beauguitte dit :

      Bonjour,
      il n’y a pas de logiciel idéal et tout dépend de vos besoins. Si vous envisagez des traitements quantitatifs (lexicométrie, analyse de réseaux etc.), mieux vaut sans doute prendre en main R. Si l’objectif est de produire une belle image de temps en temps, d’autres outils sont plus faciles à maîtriser. Ce billet date un peu mais il devrait vous permettre de déterminer ce dont vous avez besoin.

  2. Villani Marialuisa dit :

    Merci pour votre réponse rephase2 ou dplyr sont dans Igraph? où je peux trouver des références de codes auxquelles je peux m’inspirer ?

    Merci d’avance

    Marialuisa Villani

    • Laurent Beauguitte dit :

      dplyr et reshape2 sont des packages indépendants de igraph (à installer à part donc) et vous trouverez des exemples de scripts dans les rubriques d’aide des fonctions et, pour dplyr, dans la vignette.

      • Villani Marialuisa dit :

        Je vous remercie, j’ai essayé et je n’arrive pas à trouver une solution. Je n’ai pas réussi à résoudre le problème, j’ai changé de base de données sur une base en txt en forme matrice. voici la base

        http://moreno.ss.uci.edu/data.html#high

        quand je l’ai emporté avec ce code:
        friend <- data.matrix(read.table("highschl.txt"))

        me donne cette erreur

        Error in scan(file, what, nmax, sep, dec, quote, skip, nlines, na.strings, :
        line 1 did not have 5 elements.

        Merci d'avance

        • Laurent Beauguitte dit :

          Un conseil amical : avant d’importer un fichier texte, l’ouvrir dans un éditeur de texte (Notepad ++ sous Windows est très bien, gedit ou geany sous Linux, je ne sais pas pour mac…) et regarder à quoi il ressemble. Les premières lignes de la matrice sont des méta-données et doivent être supprimées avant l’importation dans R. Sinon, comme le message d’erreur le souligne, les lignes ne comportent pas le même nombre d’éléments… D’autre part, s’il s’agit d’un travail universitaire, il existe plein de jeux de données dans les packages igraph et statnet (utiliser la fonction data(package = “nomdupackage”).

  3. Villani Marialuisa dit :

    Bonjour je suis une étudiante en Master sociologie et statistique, je suis en train de travailler sur un projet d’analyse de réseaux. J’ai choisie pour mon projet cette base:

    http://snap.stanford.edu/data/cit-HepPh.html

    Le liens sont dirigés

    j’ai importé les base en format edge list dans R

    avec le code suivant:

    library(igraph)
    library(Matrix)
    library(sna)

    setwd(“C:/Users/user/Documents/socio reseaux/projet”)

    nodes <- data.frame(read.table("cit-HepPh-dates.txt", header=T, as.is=T))
    links <- data.frame(read.table("Cit-HepPh.txt", header=T, as.is=T))

    quand j'essaie de construir la matrice avec ce code
    cit <- graph.data.frame(links, nodes, directed = TRUE)

    me donne cette herreur

    Error in graph.data.frame(links, nodes, directed = TRUE) :
    Duplicate vertex names.

    C'est une question liée aux sommets mais je ne sais pas comment le resoudre. Pourriez vous m'aider?

    Cordialement

    Marialuisa Villani
    Je ne sais pas commen

    • Laurent Beauguitte dit :

      Bonjour, le message d’erreur indique que plusieurs lignes du fichier nodes portent le même identifiant (par exemple, l’article 9301201 a une ligne pour 1992, une pour 1993 etc.). Plusieurs options possibles : par exemple, créer un fichier de sommets pour une seule année avant l’importation. Plus pertinent : utiliser reshape2 ou dplyr pour transformer ce fichier nodes afin d’avoir identifiant,date1,date2,date3 etc.

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