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Le Vendredi Quanti du 8 novembre 2019 a consisté en unatelier pratique consacré à l’analyse des listes de liens. Animé par PierreMercklé, il a permis d’explorer deux outils différents. Le premier, NodeXL, est un plug-in quin’est utilisable qu’avec Excel pour Windows, et qui permet de manipuler desgraphes simples avec des données qui se présentent sous forme de listes deliens (ou edgelists), dansl’environnement familier du tableau de Microsoft. Le second, le package igraphpour R, permet de réaliser des représentations graphiques de réseaux de liensplus satisfaisante et des analyses des données relationnelles plus complexes,mais il suppose d’être un peu familier avec l’environnement proposer par celangage de programmation très répandu parmi celles et ceux qui dont del’analyse des données, en sciences sociales et ailleurs. En attendant un «&#160;tutoriel&#160;»détaillé bientôt sur le carnet Quanti,voici un rapide résumé de la séance…Qu’est-ce qu’une «&#160;liste de liens&#160;»&#160;? C’est,tout simplement, un corpus de données relationnelles qui se présentent sous laforme d’une liste avec autant de lignes que de liens recensés, et deuxcolonnes&#160;: la première comporte le nom de la première extrêmité du lien,et la seconde le nom de son autre extrêmité. Il y a donc beaucoup de choses quipeuvent se prêter à ce type d’analyses&#160;: des listes d’emails ou de coupsde téléphone, des listes de relations d’amitié, des relations sexuelles, deséchanges financiers entre pays ou entre associations, des transferts de joueursente clubs de football… Les possibilités sont infinies&#160;! Dans cet atelier,Pierre Mercklé a utilisé deux exemples&#160;: des votes au concours Eurovisionde la chanson 2019, et des tweets autour de festival de musique et de cuisinede l’été dernier.Dans le premier exemple, Pierre Mercklé a montré commentutiliser NodeXL pour construire un graphique représentant les votes desdifférents pays lors du dernier concours de l’Eurovision. L’imageci-dessous montre à la fois l’interface NodeXL, familière donc aux utilisateursd’Excel, et le graphique obtenu, qui représente les liens entre chaque paysparticipant au vote et celui auquel il a accordé les fameux «&#160;twelvepoints&#160;».Le second exemple, destiné à montrer comment il est possibled’utiliser les fonctions les plus simples du package igraph pour R, est réaliséavec un corpus de 770 tweets envoyés au cours d’un festival de cuisineactuellement étudié par Sidonie Naulin. Pierre montre comme il est possible,avec un script de six lignes seulement, de récupérer dans le fichier Excelcontenant les données d’origine tous les tweets qui sont des «&#160;replys&#160;»à d’autre tweets, et de dessiner à partir de là le réseau de ces liens entreles auteurs des messages et ceux à qui ils répondent. L’image ci-dessous montrel’interface de R, un extrait du script à gauche, et la représentation graphiqueobtenue à droite.Le troisième exemple, réalisé à partir d’un corpus de 83&#160;800tweets envoyés lors de plusieurs festivals de musique de l’été 2018, permet demontrer, avec le même package igraph pour R et quelques fonctionssupplémentaires, comment extraire la liste des liens entre les comptes desauteurs des tweets et les comptes qu’ils citent dans leurs messages. Legraphique ci-dessous présente le réseau des «&#160;mentions&#160;» lors dufestival Musilac (Aix-les-Bains), dans lequel n’ont ici été conservés que les100 comptes les plus mentionnés.Enfin, le quatrième et dernier exemple est une reprise dansR, avec les données de l’Eurovision du premier exemple, pour montrer ce qu’ilest possible de faire en combinant les fonctionnalités de plusieurs packages,ici en l’occurrence&#160;:Le package rvest pour aspirerautomatiquement des tableaux sur des pages HTML (par exemple tous les tableauxdes résultats de l’Eurovision depuis 70 ans).Le package photon et Open Street Mapspour géolocaliser les sommets d’un graphe (par exemple les pays del’Eurovision).Le package ggraph pour visualiser desgraphes dans l’univers de ggplot2.Le package twitterR pour importerdirectement dans R les résultats de requêtes dans l’API de Twitter.Le graphique ci-dessous, ainsi réalisé en fin de séance en combinant ces outils, montre le réseau des votes de l’Eurovision 2019, en localisant chaque pays à son emplacement géographique. Cette façon de procéder permet de montrer, trente ans jour pour jour après la chute du Mur de Berlin, l’épaisseur et l’inertie historiques de la géopolitique musicale européenne. 