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Quelques images qui illustraient un très bref passage en revue du thème indiqué en titre, pour la journée d'étude du Master GIDE à Lille :Les trois premières slides sont tirées de recherches antérieures sur les réseaux d'activistes anti-DADVSI et anti-HADOPI (voir ce papier récent), et les deux qui suivent sont des exemples d'utilisation méthodique de données Twitter. Les sources sont reprises dans les commentaires des slides.La deuxième partie de l'exposé portait sur les réseaux pondérés, unimodaux et bimodaux, sur la simulation de liens aléatoires dans des réseaux sociaux, et sur les réseaux dynamiques, qui évoluent au fil du temps, et qui se modélisent de manière encore plus avancée. La dernière slide n'avait presque rien à voir.L'idée de la présentation était de dire :Quand on étudie des réseaux d'activistes, on peut avoir les mêmes préoccupations que dans l'étude d'un réseau social : classer les éléments influents (par degré de centralité ou par distances minimales), ou dessiner des réseaux égocentrés. Néanmoins, quand les réseaux se multiplient, la topologie de chaque réseau devient essentielle pour comprendre quel type d'influence s'exerce dans quel environnement : étudier des réseaux égocentrés, comme ci-dessous, ne suffit plus.De plus, lorsque l'on étudie une structure très dense (ou l'inverse), la structure des liens change, et il faut pouvoir prendre en compte le nombre d'échanges entre les noeuds du réseau, voire les supports intermédiaires, comme d'un cas des réseaux bimodaux de type "user-hashtag", pour pouvoir modéliser la structure du réseau et l'importance de certaines caractéristiques comme les effets d'interconnaissance :Enfin, il faut se donner les moyens de se demander si le réseau observé aurait pu exister par accident, en simulant quelques-uns de ses paramètres et en découpant ce travail dans le temps pour saisir les évolutions temporelles de la structure. Je n'ai pas développé ce point parce c'était hors-sujet et que je n'ai pas eu le temps de l'apprendre au cours des dernières vacances (de Noël…), mais j'y reviendrai ici quand j'aurai des données et des modèles finalisés à présenter.Il y a eu une question dans la salle sur le cas d'un “buzz” qui est apparemment passé de Twitter aux rédactions nationales en un weekend, mais je crois avoir répondu que la structure du réseau (médiatique) était moins importante pour expliquer le phénomène que le mécanisme d'imitation rationnelle qui contraint les journalistes quotidiens à créer des “buzz” de toutes pièces, pour le meilleur comme pour le pire.