Sociologie des réseaux sociaux, 7, EHESS/ENS/ENSAE

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Session 7 : Influence sociale, diffusion et apprentissage
Théorie : Influence sociale, diffusion et innovation à travers les réseaux sociaux
Méthode : mesures de « exposition »
Atelier pratique : présentation des idées de projet de fin de cours

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Sociologie des réseaux sociaux, 7, EHESS/ENS/ENSAE

  1. 1. Sociologie des réseaux sociaux Sociologie des réseaux sociaux Paola Tubaro ENS/EHESS/ENSAE 2 février 2015
  2. 2. Sociologie des réseaux sociaux Introduction Rappel La dernière fois Le capital social Différentes interprétations (dimensions collective, individuelle...) Capital social et réseaux Capital social et force des liens Tester l’importance et l’interprétation du capital social sur le marché du travail
  3. 3. Sociologie des réseaux sociaux Introduction Plan Programme pour aujourd’hui Introduction Rappel Plan Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Méthodes : modèles pour la network theory Exercices : l’analyse des réseaux en R Applications : les modèles de diffusion
  4. 4. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Network theory et theory of networks Deux angles, dans la terminologie de Borgatti & Halgin (2011): Network theory = les conséquences des facteurs relationnels (par ex. avoir beaucoup de liens, ou avoir une position centrale) sur les résultats pour les individus et/ou les groupes Theory of networks = les processus qui déterminent les structures des réseaux (pourquoi les réseaux ont certaines propriétés)
  5. 5. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Network theory Les comportements des acteurs dépendent de: leurs attributs leur position dans le réseau, et les comportements et les autres attributs de ceux auxquels ils sont connectés directement ou indirectement ⇒ Quels mécanismes sociaux produisent se résultats?
  6. 6. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Influence et sélection Deux angles, dans la terminologie de Steglich et al. (2010): Influence: Comment les réseaux changent les comportements Je fume parce que mes amis fument Sélection: Comment les comportements changent les réseaux Comme je fume, je choisis des amis qui fument Les deux (dynamiquement): Comme je fume, je choisis des amis qui fument — et par là, je fume encore plus "Comportements" = performance, attitudes, etc.
  7. 7. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Une précision: influence et diffusion Influence = un processus micro Comment je change mon comportement à la suite d’un contact / une interaction avec autrui Diffusion = un processus macro Comment un comportement se généralise à une population –sous l’effet d’une multiplicité de micro-influences ⇒ Il faut regarder les deux!
  8. 8. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) L’influence sociale Pourquoi devrais-je changer mon comportement à la suite d’un contact inter-personnel? Contagion (comme une maladie) Influence par les pairs —imitation, compétition, recherche de statut etc. Externalité – mes coûts et bénéfices changent en raison du comportement des autres Changement de normes sociales de référence
  9. 9. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Le réseau comme véhicule d’influence Contagion, influence par les pairs, externalités, et changement des normes sociales peuvent passer par des structures réticulaires Relations dyadiques et structures supra-dyadiques peuvent jouer un rôle Un ensemble d’influences peut changer le paysage social (par ex. avec le changement de normes partagées) ⇒ l’influence débouche ainsi sur la diffusion
  10. 10. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) La diffusion Diffusion is a kind of social change, defined as the process by which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system. It is a special type of communication, in that the messages are concerned with new ideas (Rogers, 1995)
  11. 11. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Un exemple frappant (Christakis & Fowler, 2007)
  12. 12. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) La diffusion de l’obésité Données : un réseau social de 12,067 personnes enquêtées plusieurs fois entre 1971 et 2003 Résultats: On voit des clusters de personnes obèses, jusqu’à l distance 3, à tout moment dans le temps Les chances de devenir obèse augmentent si le conjoint / un frère ou sœur / un ami devient aussi obèse sur une période donnée L’effet est plus fort pour deux personnes du même genre Pas de lien avec la localisation géographique, ni avec d’autres comportement (par ex. fumer)
  13. 13. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) La médecine des réseaux La préface de Barabasi (même numéro du NEJM, 2007): Networks [. . . ] may have just as strong an impact on the development of obesity as the otherwise strong genetic effects. [. . . ] Network effects increasingly affect all aspects of biologic and medical research
  14. 14. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Les échos dans la presse Find Yourself Packing It On? Blame Friends, New York Times, July 2007 Supersize Me—and All My Friends, Scientific American, July 2007 Can Your Friends Make You Fat? Wall Street Journal, July 2007 Obesity ‘Contagion’, Boston Globe, August 2007 ....
  15. 15. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Critiques Le regroupement de personnes par niveau de IMC pourrait être un effet de sélection, pas d’influence Dans cette étude particulière, le réseau pourrait ne pas avoir été objectivé correctement Effets contextuels — contraintes et opportunités provenant de l’environnement et affectant aussi bien ego que alter ...
  16. 16. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Mais... Les critiques admettent que les données montrent des réseaux inter-connectés et une corrélation entre obésité et réseaux De tels effets ont été observés même avec d’autres bases de données et d’autres contrôles Des résultats semblables ont été trouvés pour d’autres comportements (tabagisme, drogues etc) auprès de populations variées Il est désormais acquis que l’obésité peut être appréhendée dans une perspective de santé publique exploitant les propriétés des réseaux
  17. 17. Sociologie des réseaux sociaux Théorie : les effets des réseaux sur les comportements (network theory) Vous savez maintenant : Les structures de réseaux affectent les comportements Les effets de réseau se produisent aux niveaux micro et macro Ces effets peuvent être non linéaires et peu intuitifs
  18. 18. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Modèles statistiques La régression : yi = α + x1i β1 + x2i β2 + i où: yi = comportement d’intérêt x1i = attributs individuels x2i = effets de réseau i = terme d’erreur α, β1 and β2 = paramètres à estimer le souscrit i dénote une observation individuelle
  19. 19. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Spécifier les effets de réseau x2iβ2 (1) Si l’unité d’analyse i est un individu, et les données proviennent d’un échantillon d’enquête, alors les effets de réseau peuvent être des propriétés de son réseau personnel : taille densité centralisation coefficient de clustering indicateurs de composition ...
  20. 20. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Exemple: image du corps et effets de réseau ANAMIA: comment la structure des réseaux personnels affecte l’image du corps chez des personnes ayant des troubles alimentaires Un travail en cours —avec A.A. Casilli, F. Pallotti, T.W. Valente yi = indicateurs des perceptions et attitudes en termes d’image du corps x1i = attributs individuel (âge, IMC, pays...); x2i = taille, densité et composition des réseaux personnels
  21. 21. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Exemple: image du corps et effets de réseau (cont.)
  22. 22. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Spécifier les effets de réseau x2iβ2 (2) Surtout avec les réseaux complets, il peut être utile de prendre la dyade comme principale unité d’analyse C’est le niveau minimal auquel des effets de réseaux peuvent se manifester Exemple : étude de la performance des hôpitaux – avec F. Pallotti et A. Lomi Nous regardons la différence de performance entre hôpitaux : se réduit-elle (les hôpitaux deviennent-ils plus semblables en terme de performance) lorsque les hôpitaux sont connectés?
  23. 23. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Un aperçu des données Les données d’origine : des attributs individuels des hôpitaux
  24. 24. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Un aperçu des données (cont.) Créer des dyades
  25. 25. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Un aperçu des données (cont.) Dyades et liens dans le réseau
  26. 26. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Est-ce que des organisations connectées ont des différences de performance plus petites que des organisations non-connectées ? “Traitement” (Connecté = 1) et “contrôle" (Connecté = 0) sont significativement différents, dans le sens anticipé. Les dyades connectées sont associées à des différentiels de performance plus petits
  27. 27. Réseau de coopération entre hôpitaux dans la région du Lazio, Italie. Taille des nœuds = degré; rouge = performance élevée, vert = performance faible
  28. 28. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Quels modèles de régression? Les données relationnelles ne respectent pas les postulats d’indépendance des modèles statistiques standard Par exemple chaque ’sender’ apparaît dans plusieurs dyades Les dyades partageant les même ’sender’ ou ’receiver’ vont être dépendantes Les estimations des coefficients seront consistantes, mais les erreurs standard pourraient être mal estimées Il faut regrouper (cluster) les erreurs standard au niveau du sender et/ou receiver et appliquer la correction de White pour l’hétéroskédasticité (White, 1980; Reagans & McEvily, 2003; Owen-Smith & Powell, 2004; Lindgren, 2010).
  29. 29. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory L’équation yij = α + βRij + γXij + ηi + ij Network Controls Sender variables fixed effects
  30. 30. Sociologie des réseaux sociaux Méthodes : modèles pour la network theory Vous savez maintenant : Les modèles de régression peuvent inclure les effets des structures de réseaux sur les comportements Mais il faut contrôler la dépendance des observations
  31. 31. Sociologie des réseaux sociaux Exercices : l’analyse des réseaux en R L’analyse des réseaux en R
  32. 32. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Revenons sur l’influence et la diffusion Revenir aux facteurs qui expliquent l’influence sociale: Contagion (comme une maladie) Influence par les pairs —imitation, compétition, recherche de statut etc. Externalité – mes coûts et bénéfices changent en raison du comportement des autres Changement de normes sociales de référence
  33. 33. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Contagion Un contact peut suffire à passer ’la maladie’ La diffusion se fait par la connectivité — les autres propriétés du réseau jouent un rôle mineur Présuppose une attitude quelque peu passive —ego adopte le comportement d’alter (avec une probabilité)
  34. 34. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Pas toujours adapté... La contagion est un cas spécial de diffusion Parfois, les délais d’adoption sont différenciés : Early adopters, late adopters, laggards Les trajectoires de diffusion ne sont pas toujours bien expliquées par le modèle de la contagion
  35. 35. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Exemple: diffusion d’électroménagers (Hall, 2004)
  36. 36. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Exemple: adoption de maïs de semence hybride (Valente, 1995)
  37. 37. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Une courbe en S La diffusion se donne souvent à voir en forme de S
  38. 38. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Où commence le changement? Le modèle classique de Bass (1969): Nt = Nt−1 + p(1 − Nt−1) + qNt−1(1 − Nt−1) adopters adopters coefficient of coefficient of at time t at t - 1 innovation imitation x non-adopters x non-adopters at t - 1 at t - 1 x adopters at t - 1
  39. 39. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Le modèle de Bass Prédit des courbes en S comme celles qui sont observées dans les études empiriques Tient compte de l’innovation (exogène) tout autant que de l’influence sociale sous la forme d’imitation (endogène) Mais néglige la structure sociale —pas de réseau ici! Les dynamiques d’innovation et imitation restent obscures ⇒ Ce qui compte est l’adoption dans le réseau personnel de l’acteur, pas le niveau global d’adoption dans le système (Valente, 1995)
  40. 40. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Les modèles de seuil Le concept d’Exposure de Tom Valente: Ce qui compte est l’adoption dans le réseau personnel de ego, pas le niveau global d’adoption dans le système D’abord, identifiez le réseau ego-centré de l’acteur Ensuite, définissez exposure: N adopters in ego − net size of ego − net (Valente, 1995)
  41. 41. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Exposure pondérée Pondération par les liens indirects Pondération par la force des liens Liens faibles : circulation de l’information Liens forts : soutien pour un changement de comportements
  42. 42. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Un modèle de seuil Le seuil d’adoption est la exposure au moment de l’adoption Si le seuil est faible, l’acteur est un early adopter S’il est élevé, l’acteur est un late adopter / laggard
  43. 43. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Plus de détails sur le modèle de seuil La rapidité de la diffusion dépend de la structure du réseau et des préférences individuelles / ouverture à l’influence Influence au niveau micro, diffusion au niveau macro Notons que le modèle tient compte de l’influence de ceux qui adoptent, et de ceux qui n’adoptent pas Les réseaux apparaissent clairement comme des véhicules de changement (Valente, 1996)
  44. 44. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Exemple: adoption de méthodes de contraception en Corée (Valente, 2010)
  45. 45. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Le processus de diffusion, selon Valente
  46. 46. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Bridges et leaders d’opinion Souvent, les acteurs périphériques sont les premiers à adopter bridges —acteurs plus exposés à des influences externes, multiples moins assujettis à des pressions au conformisme Lorsque l’innovation arrive aux "leaders d’opinion", elle a la chance de se diffuser rapidement au reste du réseau Plus l’innovation s’est diffusée, plus le taux d’adoption baisse, jusqu’à ce que le processus se stabilise
  47. 47. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Quelle mesure de centralité affecte la diffusion? Banerjee et al. (2013): 75 villages au Karnataka, pas touchés par la microfinance au début Une banque offre de la microfinance dans 43 de ces villages Les chercheurs enquêtent avant, pendant et après Ils observent les réseaux sociaux et l’adoption de la microfinance Borrow
  48. 48. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Quelle mesure de centralité affecte la diffusion? Banerjee et al. (2013): 75 villages au Karnataka, pas touchés par la microfinance au début Une banque offre de la microfinance dans 43 de ces villages Les chercheurs enquêtent avant, pendant et après Ils observent les réseaux sociaux et l’adoption de la microfinance Temple
  49. 49. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Quelle mesure de centralité affecte la diffusion? Banerjee et al. (2013): 75 villages au Karnataka, pas touchés par la microfinance au début Une banque offre de la microfinance dans 43 de ces villages Les chercheurs enquêtent avant, pendant et après Ils observent les réseaux sociaux et l’adoption de la microfinance Advice
  50. 50. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Quelle mesure de centralité affecte la diffusion? Banerjee et al. (2013): 75 villages au Karnataka, pas touchés par la microfinance au début Une banque offre de la microfinance dans 43 de ces villages Les chercheurs enquêtent avant, pendant et après Ils observent les réseaux sociaux et l’adoption de la microfinance Medic
  51. 51. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion La centralité eigenvector Banerjee et al. (2013): Résultat : les villages où les premiers contactés ont centralité eigenvector élevée, voient une plus grande diffusion de la microfinance La centralité de degré compte peu Introduisent une troisième notion, Diffusion centrality
  52. 52. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Mieux connaître l’influence: séparer information et approbation Banerjee et al. (2013)
  53. 53. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Structure de réseau et diffusion : densité Valente : la densité facilite la diffusion, jusqu’à un certain point:
  54. 54. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Clustering et diffusion Centola (2010) : La diffusion est plus rapide dans les réseaux avec clustering élevé (par rapport à réseaux aléatoires) Effets d’auto-renforcement: un contact avec un acteur ne suffit pas, il faut plusieurs contacts avec de nombreuses sources Il y a généralement plus de contact dans des réseaux à haut clustering Cercles noirs pleins = réseau à haut clustering, triangles vides = réseau aléatoire
  55. 55. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Centralisation et diffusion Valente : la centralisation facilite la diffusion, mais : Surtout pour des changements à risque faible Pas pour les innovations à haut risque / faible potentiel (Valente, 1995)
  56. 56. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Les réseaux peuvent-ils être utilisés pour prôner des changements de comportements ? Identifier les leaders d’opinion leaders pour qu’ils agissent en agents du changement Exploiter la structure en sous-groupes Apparier leaders et groupes Rebrancher les réseaux : plus cohésifs plus centralisés plus denses... Identifier les adopteurs à faible seuil... ... (Valente, 2010)
  57. 57. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Vous savez maintenant : Les structures de réseaux affectent les comportements Les effets de réseau se produisent aux niveaux micro et macro Ces effets peuvent être non linéaires et peu intuitifs Network theory peut servir de support à des politiques publiques visant au changement des comportements
  58. 58. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Bibliography I Banerjee, A., Chandrasekhar, A., Duflo, E., & Jackson, M. (2013). The diffusion of microfinance. Science, 341, 1236498. Borgatti, S. & Halgin, D. (2011). On network theory. Organization Science, 22(5), 1168–1181. Centola, D. (2010). The spread of behavior in an online social network experiment. Science, 329, 1194. Christakis, N. & Fowler, J. (2007). The spread of obesity in a large social network over 32 years. NEJM, 357, 370–379. Hall, B. (2004). Innovation and diffusion. In J. Fagerberg, D. Mowery, & R. Nelson (Eds.), Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press. Lindgren, K. (2010). Dyadic regression in the presence of heteroscedasticity - an assessment of alternative approaches. Social Networks, 32(4), 279–289.
  59. 59. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Bibliography II Owen-Smith, J. & Powell, W. (2004). Knowledge networks as channels and conduits: The effects of spillovers in the boston biotechnology community. Organization Science, 15(1), 5–21. Reagans, R. & McEvily, B. (2003). Network structure and knowledge transfer: The effects of cohesion and range. Administrative Science Quarterly, 28, 240–267. Rogers, E. (1995). Diffusion of Innovation, 4th ed. Free Press. Steglich, C., Snijders, T., & Pearson, M. (2010). Dynamic networks and behavior: Separating selection from influence. Sociological Methodology, 40, 329–392. Valente, T. (1995). Network Models of the Diffusion of Innovations. Hampton Press. Valente, T. (1996). Social network thresholds in the diffusion of innovations. Social Networks, 18, 69–89. Valente, T. (2010). Social Networks and Health. Oxford University Press.
  60. 60. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Bibliography III White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–883.
  61. 61. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Prochain RV: lundi 9 février, 9h - 12h, ici
  62. 62. Sociologie des réseaux sociaux Applications : les modèles de diffusion Merci! Paola Tubaro, paola.tubaro@ens.fr

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