Archives pour la catégorie Notes de lecture

Quelques notes prises lors de mes lectures…

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How things (actor-net)work: Classification, magic and the ubiquity of standards.

Les datajournalistes utilisent des outils, qui doivent répondre à des normes et des standards: utilisation et réutilisation assez aisée, insertion possible dans le CMS (le système informatique utilisé pour mettre en ligne les articles) utilisé par la rédaction, etc.
Cette question des standards, loin d’être réservée aux techniciens, doit interroger le rapport de chacun à ce qu’il considère être son domaine de compétence. A quel moment n’est-on plus tout à fait à l’aise avec ce qui se passe…
C’est la question à laquelle ont tenté de répondre, il y a 20 ans, Geoff Bowker et Leigh Star, à l’appui de la théorie de l’acteur-réseau.
Bowker, Geoffrey, et Susan Leigh Star. « Actor Network Theory and Classification », 18 novembre 1996.
L’article est consultable ici : http://www.ics.uci.edu/~gbowker/actnet.html.

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Revue d’histoire moderne et contemporaine 2:2005

Analyse de réseaux et histoire, de Claire Lemercier

 Intro

  • On ne peut se satisfaire de noter l’existence d’un réseau; il faut le décortiquer, savoir s’il est hiérarchisé, s’il est « mouvant ou tenace »; savoir quand et si il est un atout ou un frein pour les individus.
  • Logiciels recommandés: Ucinet (le plus utilisé) et Pajek (plus complexe mais plus puissant).
  • Site recommandé: www.insna.org
  • « Le champ de recherche (de l’analyse de réseaux) le plus dynamique se situe du côté du politique, de l’étude de l’engagement et des réseaux d’organisations. »

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Méthodes Quantitatives pour l'historien

Méthodes quantitatives pour l historien, de Claire Lemercier et Claire Zalc

Autour de l’histoire quantitative…

  • Si la conclusion à laquelle on souhaite arriver a déjà été prouvée ou est évidente, mieux vaut éviter l’utilisation de chiffres.
  • Se méfier des termes lors sur de longues périodes: les signifiés et les signifiants changent.
  • Tout ne s’additionne pas: « l’Histoire de France n’est pas la somme des monographies départementales »
  • Les bases de données « exhaustives » peuvent donner le plaisir de retrouver le « paradis perdu de la totalité » (Bernard Lepetit, 1989)
  • Mais aucune base de données ne peut être exhaustive. Elle dépendra toujours d’un corpus étudié, des questions posées, du traitement reçu…
  • Il faut faire preuve d’imagination pour trouver des données qui n’ont pas été renseignées en tant que telles à l’époque: Hans Joachim Voth a travaillé sur le temps de travail au Moyen-Âge au travers de milliers de dépositions de témoins dans les procès criminels, puisqu’ils expliquaient où ils étaient et ce qu’ils faisaient…
  • Les questions à se poser avant de se lancer dans un travail quantitatif:
    • a-t-on l’information pour tous les individus ?
    • quel sens cela a-t-il de mettre ces informations sous forme de série ?
    • si on étudie un groupe en particulier, il faut pouvoir comparer son comportement par rapport à celui d’autres groupes comparables.
    • Assumer la non-exhaustivité, expliciter et justifier les choix faits.
  • Dans un tableau statistique, attention à ne pas perdre de vue les chiffres absolus (50% de deux individus ne signifie pas grand chose)
  • Si on étudie un effectif inférieur à 100, se passer de décimales dans les statistiques.
  • Indiquer la p value, ou probabilité d’indépendance: la valeur indiquant la probabilité que les chiffres soient dus à autre chose qu’à la corrélation entre deux variables (test de chi-2)

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