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Pour les besoins d'un cours à venir, j'ai constitué un nouveau jeu de données en partant de groupes RAC (Rock against communism) anglais des années 80 - un peu comme ce que j'avais tenté il y a presque deux ans dans ce billet. Afin de varier les expériences, j'ai modifié la règle de collecte, optant pour l'option boule de neige ; détails et  exemples de visualisation ci-dessous.Les données ont été collectées sur discogs et de façon plus marginale sur metal-archives en septembre 2019. Je pars de 6 groupes britanniques de RAC actifs dans les années 80 (Brutal Attack, Skullhead, No Remorse, English Rose, Sudden Impact et Violent Storm) et je récupère les références des splits (catégories Albums, EP et Misc, je ne prends en compte ni les compilations ni les vidéos) ; puis je recommence avec les groupes ayant participé à ces splits et je m'arrête quand 1. il n'y a plus de splits ou 2. quand le groupe en question semble apolitique. Ce dernier critère est évidemment difficile à définir, notamment lorsque je ne parle pas la langue du groupe. Un groupe est considéré comme apolitique quand aucun élément (iconographie, titres des morceaux, choix des reprises) n'indique un positionnement idéologique à l'extrême-droite.Pour chaque groupe, le fichier data_node_band.csv donne le nom, le pays d'origine, le genre tel qu'indiqué sur discogs, le genre recodé en 4 modalités principales, l'url discogs et enfin deux variables booléennes, seed (les 6 groupes mentionnés plus haut) et end (groupes semblant apolitiques). Les liens décrivent les splits avec les éléments suivants : format (album, ep, misc), groupe 1, groupe 2, titre, nom du label, nom de l'éventuel deuxième label, référence du label et enfin année. Le programme R permet d'importer les données, de les analyser (composantes connexes, densité, mesures de centralité) et de les visualiser sous forme de graphe. Il s'agit d'un exercice essentiellement pédagogique mais qui permet de noter par exemple l'importance de la proximité linguistique (voir les groupes polonais notamment) ou l'augmentation continu du nombre de splits qui peut s'expliquer notamment par la facilité accrue des collaborations à longue distance via internet. Toute la dernière partie du script R (lignes 260 et sq) utilise un autre jeu de données (le Zachary karate club) afin de tester le blockmodel et la détection de communautés. Tous les fichiers sont encodés en utf-8. Ils sont accompagnés par deux articles classiques de Crossley concernant l'étude relationnelle des scènes musicales punks de Londres et de Manchester.Exemples de visualisations possibles : mettre en évidence sommets et liens composant le diamètre du graphe (RAC dataset) ; différencier seed et end ; colorier les sommets selon le pays d'origine et les liens selon l'ancienneté - et accompagner le graphe d'une légende (merci à Marion Maisonobe) ; choisir une représentation par blockmodel ou une représentation matricielle (Zachary dataset). Les plus avisé.e.s d'entre vous remarqueront d'ailleurs qu'il me reste un problème à régler avec cette dernière visualisation...Télécharger jeu de données, programme et articles