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Stéphane Baciocchi, Pascal Cristofoli, Jean-Daniel Gronoff, ingénieurs d’études et Matthieu Loitron, doctorant avec Arnaud Bringé et Bénédicte Garnier, ingénieurs à l’INEDAtelier informatique. Analyse des données relationnellesInitié par des ingénieurs en sciences sociales soucieux de partager leur savoir-faire et leurs différentes expériences de recherche à l’EHESS et à l’INED, l’atelier a pris cette année un tour plus pédagogique que proprement technique. Face au nombre croissant des utilisateurs d’outils d’analyse micro-informatiques, il s’agissait pour nous de donner aux auditeurs les moyens de travailler par eux-mêmes à l’analyse relationnelle de leurs dossiers d’enquête.Ouvert par une longue introduction générale à l’analyse des données, le premier semestre fut essentiellement consacré aux opérations préalables et décisives par lesquelles les matériaux d’enquête sont transformés en données opératoires et analysables.La première étape visait à expliquer comment structurer et constituer une « base relationnelle de données ». Comment, par exemple, à partir d’un simple document tel qu’un acte de naissance tiré de l’état civil, une lettre extraite d’une correspondance ou encore une liste de membres produite par une association, concevoir une structure de données susceptible d’intégrer l’ensemble des entités et des relations qui s’y trouvent inscrites ou décrites ? Considérant ces quelques exemples tout autant que les documents apportés par les auditeurs, les différentes solutions avancées au cours de l’atelier ont en commun d’avoir cherché à préserver au maximum l’intégrité et, par là même, l’hétérogénéité des sources et matériaux d’enquête examinés. Pour cela, nous avons montré, lors des séances 3 et 4, comment, en s’appuyant sur leurs formes « naturelles », notamment graphiques, ces sources et matériaux d’enquête pouvaient être structurés a minima et donner lieu à une organisation ouverte et flexible des données (les entités et leurs relations). Les séances 5 et 6 ont focalisé l’attention sur les opérations par lesquelles on passe du document au corpus (ensemble de documents de même type), puis du corpus au dossier d’enquête (ensemble de corpus). L’intégration de grandes masses de données à l’intérieur d’ensembles plus vastes et, partant, plus complexes, démultiplie les liens actuels et potentiels initialement observés. Comme telle, cette phase d’intégration oriente le cours de l’analyse dans la mesure où elle met à l’épreuve, et bien souvent suggère de reconsidérer, la cohérence et la pertinence des premières mises en forme. Elle s’accompagne aussi d’un important et nécessaire travail d’identification, de codage et de redéfinition des objets de la base qui apparaissent sous des formes hétérogènes.Nous avons ensuite détaillé une seconde étape, non moins importante, du travail de préparation et de mise en forme des données à des fins d’analyse spécifiquement relationnelle. Comment passer d’un simple tableau (de type Excel) ou bien d’une base relationnelle de données (de type Access ou 4D) à une base de « données relationnelles » ? En cherchant à définir depuis des cas concrets un format de données susceptible de décrire ensemble, sinon de modéliser, les objets observés et leurs relations, nous avons pu pointer les principales décisions auxquelles se trouve alors confronté le chercheur. Si, par exemple, il est possible d’examiner un grand nombre de relations différentes entre les individus co-désignés par un acte de mariage, encore faut-il que chacune de ces relations de parenté, d’alliance, de proximité sociale, spatiale ou encore générationnelle soit correctement spécifiée de manière à pouvoir être repérée de manière univoque à l’échelle du corpus puis du dossier d’enquête. De même faut-il déterminer le sens (la signification et l’orientation) et la structure de ces relations qui peuvent être exclusives ou inclusives, symétriques ou dissymétriques, cohésives ou hiérarchiques. Suivant les cas, la mise en forme des données, les attendus et les résultats de l’analyse relationnelle différeront grandement.Au cours du second semestre, nous avons introduit à l’analyse des réseaux sociaux (Social Network Analysis). Il s’agit d’une voie, parmi d’autres (statistique, analyse qualitative, théorie des graphes,...), pour procéder à l’analyse de données relationnelles en sciences sociales. Très utilisée et faisant l’objet d’un grand nombre de travaux et de développement techniques, il nous a paru utile d’en faire une présentation simple et critique plutôt qu’exhaustive.Au cours des premières séances, nous avons rappelé ses multiples origines et présenté ses différentes influences ainsi que les grandes étapes de son évolution. Nous avons aussi abordé ses développements récents et les rapports qu’elle entretient avec le sens commun et l’essor général d’une « théorie des réseaux ».Dans un second temps, nous avons abordé la Social Network Analysis par le biais des outils techniques auxquels elle recourt usuellement. Les séances 8 et 9 ont ainsi été consacrées à une présentation des logiciels standards Ucinet et Pajek. Cela nous a permis d’exposer les principaux concepts et mesures qui s’y trouvent implémentés. Les notions de cohésion, de centralité, de densité ont été abordées à partir d’exemples élémentaires. Chacun de ces indices et de ces mesures a été à chaque fois discuté et contextualisé eu égard aux travaux et aux interprétations dont ils sont l’objet.Enfin, nous avons fait retour sur la méthodologie et les résultats d’un petit ensemble de recherches faisant appel à l’analyse des réseaux sociaux. Cela nous a permis d’assister à la mise en œuvre concrète des concepts rencontrés au cours des séances précédentes, et, surtout, de présenter les attendus et les approches spécifiques à ce type d’analyse.