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Les mathématiques déchiffrent les réseaux sociaux

Publié le 08 décembre 2012 par Olivier Leguay

Prouver, à travers l'observation de millions d'individus, que le profil psychologique d'une personne influence son comportement et la structure de son réseau social... Pas facile! C'est pourtant ce qu'a accompli une équipe interdisciplinaire de chercheurs issus des universités de Namur, Cambridge et Lyon.
Les chercheurs en psychologie tentent depuis longtemps de déterminer, par des expériences et des observations, comment la psychologie d'une personne influence son comportement et sa sociabilité. Cet objectif s'est longtemps heurté à des contraintes matérielles, les études se limitant souvent à de petits échantillons souvent peu représentatifs. "Les réseaux sociaux virtuels se sont dès lors présentés comme une aubaine. Cependant, jusqu'ici, les études qui les utilisent prenaient peu en compte la dimension personnelle : le réseau est formalisé et chacun de ses membres est un noeud du réseau comme un autre, interchangeable. L'objectif était donc de faire une expérience permettant de relier les deux aspects du problème: le quantitatif et le qualitatif" explique Renaud Lambiotte, professeur au Département de mathématique et membre du centre de recherche naXys.
L'apport des systèmes complexes

La recherche tire avantage de données récoltées par une équipe de psychologues de l'Université de Cambridge, qui propose depuis plusieurs années des tests psychologiques via Facebook. Au début du questionnaire, les personnes sont invitées à autoriser, si elles le souhaitent, l'utilisation de leurs données à des fins scientifiques. 40 à 45% des participants ayant répondu favorablement, l'échantillon comporte plusieurs millions d'individus offrant des informations sur leur profil psychologique et leur comportement social.
"Avec les réseaux sociaux, les sciences sociales et psychologiques ont donc trouvé leur terrain d'expérience ! Cela me paraît important de se confronter avec l'expérience pour essayer d'y trouver des règles sous-jacentes. Pour analyser ces grands ensembles de données complexes, nos algorithmes sont bien utiles" explique Renaud Lambiotte.
Ces algorithmes, qui relèvent d'un travail à la croisée de la théorie des graphes, des systèmes dynamiques et de la statistique, favorisent en effet l'analyse et la visualisation de grandes quantités de données. Pour cette nouvelle recherche, une méthode a été mise au point, en collaboration avec des informaticiens de l'Université de Lyon, pour synthétiser de manière automatique la structure du réseau des utilisateurs de Facebook, en identifiant les différents cercles (d'amis, de collègues, etc.) auxquels ils appartiennent. Les chercheurs ont dès lors pu étudier si cette structure communautaire présente des spécificités s'expliquant par le profil psychologique de la personne.
Se fondre dans la masse ou faciliter le contact

L'étude montre qu'une personne extravertie a, en moyenne, plus d'amis qu'une personne introvertie, comme on peut s'y attendre. Mais elle démontre surtout, et c'est inédit, que le niveau d'extraversion d'une personne, tel que mesuré à partir du questionnaire en ligne, est corrélé avec la manière dont son entourage est organisé. Un introverti a tendance à s'insérer dans un grand groupe et à se fondre dans la masse. Un extraverti par contre n'hésite pas à intégrer une multitude de petits groupes et à servir de contact entre ces personnes qui ne se connaissent pas.

Cambridge également pour les étudiants

La collaboration du professeur Lambiotte avec l'Université de Cambridge concerne également ses étudiants. Ainsi, dans le cadre de leur travail de fin d'études 2011-2012, les étudiants de master en sciences mathématiques à finalité spécialisée (entreprise) ont travaillé, à partir de données semblables, et développé un algorithme de recommandation. Ils ont dès lors créé un site où l'on peut, en fournissant ses données Facebook, avoir des conseils pour les cadeaux à acheter à ses amis : http://www.giftmefive.eu

Source : http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/71129.htm


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