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J'ai récemment évoqué les co-signatures d'amendements, en me demandant tout du long si le réseau des co-signataires reflétait la même structuration partisane que le réseau des députés sur Twitter. Voici le résultat final sur les 11 500 amendements co-signés depuis le début de la 14e législature en cours :J'ai rapidement annoté le graphique que m'a sorti ggnet après un calcul de douze minutes pour constituer le réseau ((Ce n'est pas du “big data”, mais il faut quand même aplanir une matrice de plusieurs millions de lignes pour créer le réseau.)). Pour générer ou actualiser les données, il suffit de récupérer les dossiers parlementaires puis d'en extraire les co-signataires. Le résultat est une gigantesque liste de listes à décomposer en 68 203 paires uniques de co-signataires :Pour tester mes versions intermédiaires, j'ai utilisé des échantillons réduits. Sur ces échantillons, le groupe GDR est complètement isolé, car il rédige moins d'amendements en valeur absolue et n'en co-signe pas souvent avec des membres d'autres groupes parlementaires. Voici le réseau avec 500 co-signatures sélectionnées au hasard :Puis, lorsque l'on augmente la “résolution” en prenant un échantillon dix fois plus large de 5 000 amendements, les connexions commencent à apparaître, plaçant le groupe GDR dans l'opposition, en dehors du groupe de “soutien” radical-écologiste placé à côté de la majorité socialiste :Le réseau place également les élus frontistes dans cette opposition, mais comme il manque quelques données, les points gris ne sont pas tous des élus NI. Tout est perfectible, mais je n'ai pas le temps de corriger ce problème, créé par la présence d'homonymes. J'ai rédigé cette version dans le train et vais m'en tenir à ça.La force du marqueur partisan est aussi évident que dans le cas des députés sur Twitter : l'immense majorité des liens se tisse à l'intérieur des groupes parlementaires. Cet effet ne révèle toutefois rien d'inconnu, et surtout rien de complet : le travail parlementaire trans-groupe, déjà identifiable dans ces visualisations, est simplement plus discret que ces signaux publics que sont les liens par Twitter ou par co-signature d'amendements ((Il suffit de penser, par exemple, aux amendements déposés en commission, exclus des données uniquement nominatives montrées ici.)).Pour terminer, une visualisation de la centralité des points montre les inégalités d'investissement dans le travail de co-signature d'amendements (tout en sachant que ce travail exclut de facto celui, non négligeable en quantité et certainement en temps, sur les amendements déposés au nom d'un seul député) :Le code et les données sont en ligne, avec les notes de construction et les instructions pour actualiser les données. Il doit être possible, moyennant des retouches mineures au code du scraper, de récupérer les mêmes données pour les législatures précédentes.Mise à jour : le code permet désormais de travailler sur les deux législatures précédentes et de visualiser les données sous forme de réseaux bipartites, un type de réseau à “deux modes” où l'on représente les acteurs et les événements (ici, les co-signatures d'amendements) sur le même graphe. Ces réseaux sont à l'honneur dans le dernier numéro de Social Networks.Voici à quoi ressemble un réseau bipartite de la législature en cours, à partir d'un échantillon aléatoire de 5 500 amendements. La stratégie d'obstruction législative dans l'opposition est parfaitement lisible, de même que la division du travail entre les groupes et leurs positions respectives vis-à-vis du nexus majorité/opposition :Je n'avais pas prévu d'aller vers ce type de visualisation, mais Pedro Jordano m'a convaincu et a fourni le code qui sert à convertir les données entre single-mode et two-mode. En raison de la taille et de la nature du réseau, il faut également penser à le stocker dans une matrice “économe” qui compresse l'espace pris par les tonnes de “zéros” qu'on trouve dans les réseaux bipartites : le code pour cette sparse matrix est venu d'un billet de Solomon Messing sur le sujet.