Résumés
Résumé
La recherche informatique traite souvent de problèmes qui relèvent des sciences sociales. Cet article propose d’examiner la façon dont ces travaux, souvent très formalisés sur le plan mathématique et algorithmique, reprennent de fait des points de vue standards sur le social. À cette occasion, il est en effet proposé de réduire les choix de points de vue effectués par les sciences sociales à trois distributions du pouvoir d’agir (agency ou agentivité) à des entités différentes : structure, préférences individuelles et réplications (sans ignorer leurs diverses combinaisons). Une discussion approfondie de ces approches dans la tradition sociologique permet de situer la pertinence d’une telle réduction à trois points de vue. Le terrain Twitter constitue un prototype très attractif pour les recherches en informatique qui veulent traiter de processus sociaux : malgré son caractère de haute fréquence qui favoriserait spontanément l’étude du pouvoir d’agir des conversations ou des messages, les trois points de vue (structure, préférences individuelles et réplications) se révèlent être utilisés dans cette littérature, ce qui montre a fortiori la puissance des points de vue que les sciences sociales ont réussi à diffuser chez tous les publics. La présentation d’articles remarquables pour chacune de ces distributions d’agentivité permet d’accéder à la fécondité de ces travaux, trop souvent ignorés des sciences sociales.
Mots-clés :
- Twitter,
- agency,
- sciences sociales,
- structure,
- réplications
Abstract
Computer sciences often address problems that are familiar for social sciences. The article proposes to examine how these works, which are often highly formalized in mathematical and algorithmic terms, take up standard social views. On this occasion, it is proposed to reduce the choices of viewpoints made by the social sciences to three distributions of power of action (agency) to different entities : structure, individual preferences and replication (without ignoring their various combinations). An in-depth discussion of these approaches in the sociological tradition makes it possible to advocate the relevance of such a reduction in three points of view. Twitter is a very attractive prototype field for computer sciences that want to deal with social processes : despite its high-frequency nature, which spontaneously would favor the agency of conversations or messages, the three points of view (structure, individual preferences and replications) are used in this literature, which shows, all the more so, the power of the points of view that the social sciences have succeeded in disseminating to all audiences. The presentation of remarkable articles for each of these agency distributions allows us to display the fruitfulness of these works, too often ignored by the social sciences.
Keywords:
- Twitter,
- agency,
- computer sciences,
- social sciences,
- structure,
- influentials,
- replications,
- networks
Resumen
En informática, con frecuencia la investigación trata acerca de problemas al interior de las ciencias sociales. Este artículo se propone examinar la forma en que estos trabajos, a menudo muy formales en el plano matemático y algorítmico, repiten de hecho los puntos de vista estándar acerca de lo social. En esta ocasión, en efecto se propuso reducir las opciones de los puntos de vista efectuados por las ciencias sociales a tres distribuciones del poder actuar (agency o agentividad) de entidades distintas : estructura, preferencias individuales y replicaciones (sin ignorar sus diversas combinaciones). Una discusión detallada de estos enfoques en la tradición sociológica permite situar la pertinencia de dicha reducción a tres puntos de vista. El terreno del Twitter constituye un prototipo muy atractivo para aquella investigación en informática que busca tratar procesos sociales : a pesar de su carácter de alta frecuencia que favorecería espontáneamente el estudio del poder de actuar de las conversaciones o mensajes, los tres puntos de vista (estructura, preferencias individuales y replicaciones) son utilizados en esta literatura, lo que demuestra, a fortiori, el poder de los puntos de vista que las ciencias sociales han logrado difundir en todos los públicos. La presentación de artículos destacados para cada una de estas distribuciones de agentividad permite acceder a la fecundidad de estos trabajos, muy a menudo ignorados por las ciencias sociales.
Palabras clave:
- Twitter,
- agency,
- ciencias sociales,
- estructura,
- replicaciones
Parties annexes
Bibliographie
- Algan, Y., P. Cahuc et M. Sangnier (2016), « Trust and the welfare State : the twin peaks curve », The Economic Journal, vol. 126, n° 593, June 2016, p. 861-883.
- Alvarez, R. M. (dir.) (2016), Computational Social Sciences. Discovery and Prediction, New York, Cambridge University Press.
- Avnit, A. (2009), « The Million Followers Fallacy », Internet Draft, Pravda Media. http://blog.pravdam.com/the-million-followers-fallacy-guest-post-by-adi-avnit/, consulté le 8 décembre 2017.
- Bakshy, E., J. Hoffman, W. Mason et D. Watts (2011), « Everyone’s an Influencer : Quantifying Influence on Twitter », WSDM’11, February 9-12, Hong Kong.
- Barbier, R. et J. Trépos (2007). « Humains et non-humains : un bilan d’étape de la sociologie des collectifs », Revue d’anthropologie des connaissances, vol. 1, n° 1, p. 35-58.
- Blackmore, S. (1999), The meme machine, Oxford, Oxford University Press.
- Blondiaux, L. (1998), La fabrique de l’opinion. Une histoire sociale des sondages, Paris, Seuil.
- Boullier, D. et A. Lohard (2012), Opinion mining et sentiment analysis. Méthodes et outils, Marseille, OpenEdition Press.
- Boullier, D. (2004), La télévision telle qu’on la parle. Trois études ethnométhodologiques, Paris, L’Harmattan.
- Boullier, D. (1987), La conversation télé, Rennes, LARES.
- Boullier, D. (1989), « Du bon usage d’une critique du modèle diffusionniste. Discussion-prétexte des concepts de E. M. Rogers », Réseaux, vol. 7, n° 36, p. 31-51.
- Boullier, D. (2010), La ville-événement. Foules et publics urbains, Paris, PUF.
- Boullier, D.,S. Chevrier et S. Juguet (2012), Événements et sécurité. Les professionnels des climats urbains, Paris, Les Presses des Mines.
- Boullier, D. et M. Crépel (2013), « Biographie d’une photo numérique et pouvoir des tags : classer/circuler », Revue d’Anthropologie des Connaissances, vol. 7, n° 4, p. 785-813.
- Boullier, D. (2016), Sociologie du numérique, Paris, Armand Colin, coll. « U ».
- Boullier, D. (2015a), « Les sciences sociales face aux traces du Big Data. Société, opinion ou vibrations ? », Revue française de science politique, vol. 65, n° 5-6, oct-déc, p. 805-828.
- Boullier, D. (2015b), « Vie et mort des sciences sociales avec le Big Data », Socio, n° 4, p. 19-37.
- Bourdieu, P. (1982), « Les rites comme actes d’institution », Actes de la recherche en sciences sociales, n° 43, juin 1982.
- Bromberger, C. (1995), Le match de football. Ethnologie d’une passion partisane à Marseille, Naples et Turin, Paris, éditions de la Maison des sciences de l’homme.
- Bruns, A. et H. Moe (2014), « Structural Layers of Communication on Twitter », inWeller, K., A. Bruns, J. Burgess, M. Mahrt et C. Puschmann (dir.), Twitter and Society, New York, Peter Lang, p. 15-41.
- Burt, R. (1992), Structural Holes, Cambridge, Mass., Harvard University Press.
- Callon, M., J. Law et A. Rip (1986). « Qualitative Scientometrics », inCallon, M., J. Law et A. Rip (dir.), Mapping the Dynamics of Science and Technology, London, Macmillan, p.103-123.
- Callon, M. (1986), « Éléments pour une sociologie de la traduction. La domestication des coquilles Saint-Jacques et des marins-pêcheurs dans la baie de Saint-Brieuc », L’année sociologique, n° 36, p. 169-208.
- Cha, M., H. Haddadi, F. Benevenuto et K. P. Gummad (2010), « Measuring user influence on twitter : The million-follower fallacy », 4th Int’l AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Washington, DC.
- Cheng, J., L. A.Adamic, J. M. Kleinberg et J. Leskovec (2016), « Do cascades recur ? », in Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, p. 671-681.
- Dawkins, R. (1976), The Selfish Gene, Oxford, Oxford University Press.
- Degenne, A. et M. Forsé (1994), Les réseaux sociaux. Une approche structurale en sociologie, Paris, Armand Colin, coll. « U ».
- Dennett, D. (2017), From Bacteria to Bach and Back. The Evolution of Minds, Londres, Penguin Books.
- Desrosières, A. (1993), La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Paris, La Découverte.
- Durkheim, É. (1897), Le suicide, Paris, Alcan.
- Eisenstein, E. L. (1991), La révolution de l’imprimé dans l’Europe des premiers temps modernes, Paris, La Découverte.
- Ginzburg, C. (1980), « Signes, traces, pistes. Racines d’un paradigme de l’indice », Le Débat, n° 6, p. 3-44.
- Granovetter, M. (1995), Getting a Job, Chicago, University of Chicago Press.
- Grossetti, M. (2011), « Les narrations quantifiées. Une méthode mixte pour étudier des processus sociaux », Terrains et Travaux, no 19, p. 161-182.
- Haraway, D. (2011,) Manifeste cyborg et autres essais. Sciences, fictions, féminismes. Anthologie établie par Allard, L., D. Gardey et N. Magnan, Paris, Exils.
- Kapferer, J. N. (1986), Rumeurs, Paris, Le Seuil.
- Katz, E. et P. Lazarsfeld (1955), Personal Influence : The Part Played by the People in the Flow of Mass Communication, Glencoe, Free Press.
- Kleinberg, J. (2002), « Bursty and Hierarchical Structure in Streams », Proc. 8th ACM SIGKDD Intl. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining.
- Latour, B., B. Jensen, T. Venturini, S. Grauwin et D. Boullier (2012), « The Whole Is Always Smaller Than Its Parts. A Digital Test of Gabriel Tarde’s Monads », British Journal of Sociology, vol. 63, n° 4, p. 590-615.
- Latour, B. (2010), « Steps Toward the Writing of a Compositionist Manifesto », New Literary History, vol. 41, p. 471-490.
- Latour, B. (2006), Changer de société — Refaire de la sociologie, Paris, La Découverte.
- Latour, B. (1990), La science en action, Paris, La Découverte.
- Lazega, E., M.-T. Jourda, L. Mounier et R. Stofer (2007), « Des poissons et des mares : l’analyse de réseaux multi-niveaux », Revue française de sociologie, vol. 48, n°1, p. 93-131.
- Lazer D. et al. (2009) « Life in the network : the coming age of computational social science », Science, vol. 323, n° 5915, p.721-723.
- Le Béchec, M. et D. Boullier (2014), « Communautés imaginées et signes transposables sur un « web territorial » », Études de communication, vol. 1, n° 42, p.113-125.
- Lehman, J., B. Gonçalvez, J. Ramasco ET C. Cattuto (2012), « Dynamical Classes of Collective Attention in Twitter », WWW 2012, April 16-20, Lyon, https://arxiv.org/abs/1111.1896, consulté le 8 décembre 2017.
- Leskovec, J., L. Backstrom et J. Kleinberg (2009), « Meme-Tracking and the dynamics of the news cycle », ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD).
- Lévi-Strauss, C. (1950), Introduction à l’oeuvre de Marcel Mauss, Paris, PUF.
- Lin, Y.-R., B. Keegan, D. Margolin et D. Lazer (2014), « Rising Tides or Rising Stars ? : Dynamics of Shared Attention on Twitter during Media Events », PLoS ONE vol. 9, n°5, p. e94093.
- Maireder, A. et J. Auserhofer (2014), « Political Discourses on Twitter : Networking Topics, Objects, and People », inWeller, K., A. Bruns, J. Burgess, M. Mahrt et C. Puschmann, (dir.), Twitter and Society, New York, Peter Lang, p. 305-318.
- Malinowski, B. (1963 [1922]), Les Argonautes du Pacifique occidental, Paris, Gallimard.
- Marres, N. (2017), Digital Sociology, Cambridge, Polity Press.
- Mauss, M. (1950), « Essai sur le don », inMauss, M.,Sociologie et Anthropologie, Paris, PUF.
- Mercklé, P. (2004), Sociologie des réseaux sociaux, Paris, La Découverte (3e édition 2016).
- Myers, S. A. et J. Leskovec (2014), « The bursty dynamics of the Twitter information network », WWW 14, April 7-11, 2014, Seoul, Korea.
- Nagler, J., J. Tucker, P. Barbera, M. Metzger, D. Penfold-Brown et R. Bonneau (2016), « Big Data, Social Media, and Protest : Foundations for a Research Agenda », inAlvarez, R. M. (dir.), Computational Social Science, New York, Cambridge University Press.
- Omodei, E., M. De Domenico et A. Arenas (2015), « Characterizing interactions in online social networks during exceptional events », Front. Phys., vol. 3, n° 59.
- Pentland, A. (2014), Social Physics. How Good Ideas Spread. The Lessons From a New Science, New York, Penguin Press.
- Rogers, E. M. (1983 [1963]),Diffusion of Innovations, New York, Free Press.
- Rogers, R. (2013), Digital Methods, Cambridge, Ma, MIT Press.
- Rubinstein, D. H. (1983), « Epidemic Suicide Among Micronesian Adolescents », Social Science and Medicine, vol. 17, n° 10, p. 657-665.
- Sahlins, M. (1976), Âge de pierre, âge d’abondance : L’économie des sociétés primitives, Paris, Gallimard.
- Shapin, S. et S. Shaffer (1993), Léviathan et la pompe à air. Hobbes et Boyle entre science et politique, Paris, La Découverte.
- Simon, H. A. (1971), « Designing Organizations for an Information-Rich World », inGreenberger, M., Computers, Communication, and the Public Interest, Baltimore, MD, The Johns Hopkins Press.
- Shifman, L. (2014), Memes in Digital Culture, Cambridge, MIT Press.
- Srijith, P. K., M. Hepple, K. Bontcheva et D. Preotiuc-Pietro (2017), « Sub-story detection in Twitter with hierarchical Dirichlet processes », Information Processing & Management, vol. 53, n° 4, p. 989-1003.
- Tarde, G. (1890), Les lois de l’imitation, Paris, Alcan.
- Tarde, G. (1897), Contre Durkheim. À propos de son « suicide », in Berlandi, M. et M. Cherkaoui(dir.), Le Suicide un siècle après Durkheim, 2000, Paris : Les Presses Universitaires de France, p. 219-255.
- Varol, O., E. Ferrara, C. L. Ogan, F. Menczer ET A. Flammini (2014), « Evolution of Online User Behavior During a Social Upheaval », Proceedings of the 2014 ACM conference on Web science, p. 81-90.
- Vázquez Campos, M. et A. Gutiérrez (2015), « The Notion of Point of View », inTemporal Points of View : Subjective and Objective Aspects, Springer.
- Viveiros de Castro, E. (2009), Métaphysiques cannibales, Paris, PUF.
- Watts, D. J. et P. S. Dodds (2007), « Influentials, networks, and public opinion formation », Journal of Consumer Research, vol. 34, n° 4, p. 441-458.
- Weng, J., E. P. Lim, J. Jiang et Q. He (2010), « Twitterrank : Finding Topic-Sensitive Influential Twitterers », ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2010), 261. Research Collection School of Information Systems.
- Weng, L., A. Flammini, A. Vespignani et F. Menczer (2012), « Competition among memes in a world with limited attention », Nature —Scientific Reports, vol. 2, n° 335, p. 1-8.