De novembre 2009 et jusqu’en octobre 2012, le groupe TIP  le projet réalise le projet SimPa (« Simulations de la parenté / Kinship simulations »), financé par l’ANR dans le cadre du programme  SysComm (cliquez ici pour la présentation du programme SysComm). 

Texte intégral du projet

Résumé anglais

Contexte et positionnement du projet

Les réseaux de parenté évoluent comme des systèmes dynamiques. La position relative de deux personnes dans le réseau, c’est-à-dire les chaînes formées par des mariages antérieurs et/ou par des liens de descendance qui en découlent, influe sur la probabilité d’un mariage entre ces deux personnes. Cette incidence peut être explicite (prescriptions ou prohibitions de mariage entre certains types de parents ou d’affins), implicite (préférences et stratégies), directe (en faisant intervenir les liens de parenté entre des conjoints potentiels) ou indirecte (par l’intermédiaire de facteurs résidentiels ou autres, qui sont à leur tour corrélés avec certaines relations de parenté). Dans tous ces cas, certaines configurations cycliques – « circuits matrimoniaux » – apparaissent plus fréquemment que d’autres dans le réseau de parenté.

La distribution des fréquences des différents types de circuits matrimoniaux se présente ainsi comme une clé à la compréhension des comportements matrimoniaux sous-jacents. Les études de parenté – en anthropologie, sociologie ou histoire – ont en effet toujours procédé en comptant les occurrences de certains types de circuits. Jadis restreinte à un petit nombre de circuits « typiques » (les mariages entre cousins par exemple), cette recherche peut aujourd’hui, grâce à des nouveaux outils informatiques, être étendue en peu de temps à des centaines de types de configurations dans des réseaux comptant plusieurs dizaines de milliers d’individus. En même temps, de plus en plus de corpus généalogiques de grande taille deviennent accessibles sous forme informatisée. Toutefois, cette nouvelle richesse de données fait apparaître un problème profond qui a longtemps été naïvement négligé : la fréquence relative d’un certain type de mariage ne suffit pas pour fournir l’indice d’une préférence relative. Or il n’existe jusqu’à présent aucune méthode permettant d’inférer, à partir de la distribution des circuits, les comportements matrimoniaux qui l’ont générée. Les études de parenté se trouvent donc aujourd’hui dans la situation paradoxale où le progrès des outils informatiques les a privées d’un instrument défectueux – le simple comptage de circuits matrimoniaux – sans les munir d’un instrument plus performant. Face à l’immense richesse des données nouvellement accessibles, elles n’ont pas les moyens de les interpréter. Le premier objectif du projet SimPa consiste à débloquer cette situation.

Les circuits matrimoniaux ne représentent pas des événements indépendants dont la probabilité pourrait se calculer à partir de la fréquence des chaînes de parenté impliquées. Cette fréquence dépend elle-même des circuits dans le réseau, de sorte que chaque mariage d’un type donné change la probabilité de chaque type de mariage. Qui plus est, l’immense majorité de circuits matrimoniaux se forment de façon mécanique par la composition d’autres circuits, et représentent donc des artefacts du réseau plutôt qu’un indice comportemental en soi. Pour pouvoir comprendre les règles comportementales qui engendrent un certain profil de circuits matrimoniaux, il ne suffit pas de considérer chaque type de circuit isolément. Il faut reproduire la morphologie globale du réseau, ce qui implique forcément des techniques de simulation. Cette modélisation de l’émergence de différents types de circuits dans un réseau de parenté exige une compréhension approfondie de la formation de cycles dans des graphes faiblement acycliques.

Tout en visant un verrou d’importance éminemment pratique dans les études de parenté, le projet s’attaque donc à une problématique plus fondamentale de la théorie des graphes liée à la formation de la structure des réseaux sous la donnée de certains comportements individuels et locaux (soit la « morphogenèse »), dont le traitement promet des répercussions sur d’autres domaines de l’analyse des réseaux sociaux, voire des réseaux en général.

Le problème de l’interprétation des motifs dans les réseaux de parenté manifeste un aspect supplémentaire : les réseaux auxquels ont affaire les anthropologues et historiens ne sont que des représentations partielles et lacunaires du réseau de parenté réel. La distribution des circuits dans ces réseaux traduit en partie des contraintes mnémoniques (y compris les biais de recherche). La simulation des réseaux de parenté exige donc la modélisation de la mémoire généalogique (genealogical recall) aussi bien que celle des comportements matrimoniaux. Cette tâche exige le développement des techniques de reconstruction des réseaux sous l’hypothèse de données manquantes et la mise en place d’outils statistiques nouveaux concernant l’estimation de la présence de motifs dans les graphes et, surtout, de leur représentativité.

Si le projet s’intéresse donc particulièrement à certains motifs propres aux réseaux de parenté, il permettra plus largement, du point de vue théorique, de s’attaquer en toute généralité à des problèmes mathématiques et statistiques pour lesquels la littérature actuelle reste encore très limitée. Les spécificités structurelles des réseaux de parenté les qualifient comme champ expérimental pour le développement des nouvelles méthodologies d’importance pour l’analyse des réseaux en général, et des réseaux sociaux en particulier.

Contexte et enjeux économiques et sociétaux

Le projet a pour but pratique de fournir aux chercheurs d’une large gamme de disciplines travaillant avec des corpus généalogiques (anthropologie, histoire, démographie, sociologie, études des migrations, génétique, etc.) des instruments fiables et pertinents pour interpréter et évaluer leurs données. Les apports sociaux et économiques des résultats du projet sont donc surtout indirects – ce sont les enjeux des recherches que les instruments produits rendront possibles. Ceci vaut encore plus des avancées méthodologiques attendues dans le domaine de la théorie des graphes, de la statistique des événements réticulaires et de la simulation sous contrainte de données manquantes. A cet égard, le champ d’applications possibles coïncide en fin de compte avec celui de l’analyse des réseaux sociaux. Tout en relevant de la recherche fondamentale, le projet se fixe comme objectif de résoudre un problème concret qui verrouille jusqu’à présent tout un champ de recherche concernant les réseaux empiriques. C’est en situant ce problème dans un contexte mathématique plus large que cette recherche envisage d’arriver à une solution fertile pour le traitement d’autres problèmes du même type (relation entre comportement et structure globale, sous contraintes fortes, reconstruction de données de réseaux empiriques et complétion de corpus, notamment).

Positionnement du projet

Le projet SimPa se situe dans la perspective du développement de méthodes mathématiques pour modéliser la dynamique des réseaux sociaux.

La modélisation des réseaux en général et des réseaux sociaux en particulier occupe actuellement de nombreuses équipes, au sein de projets financés au niveau européen et international qui, à partir de différents terrains – communautés en ligne, réseaux de collaboration, réseaux pair-à-pair et IP, réseaux urbains, etc. – visent essentiellement à rendre compte de motifs structurels (communautés, particularités topologiques) et à modéliser leur formation en tant que systèmes complexes.

SimPa s’inscrit dans la lignée de ces efforts, en s’en distinguant par trois aspects essentiels et jusqu’ici largement inexplorés :

(1) L’exhaustivité du corpus empirique n’est généralement pas remise en cause, et le biais potentiellement induit n’est généralement pas étudié, en dehors des études de cas très ponctuelles mentionnés dans l’état de l’art (section 2.1). SimPa se situe en amont des projets s’appuyant sur des graphes de terrain en ambitionnant de résoudre de manière générique la question de la reconstruction des données réelles partielles et/ou biaisées. SimPa se rapproche par ailleurs de projets de métrologie de graphes développés en informatique, notamment dans le cadre des réseaux IP (même si ces derniers travaux s’appuient sur des protocoles de collecte relativement particuliers comme l’envoi de sondes sur les réseaux).

(2) Bien que de très gros efforts ont été menés autour de la détection de motifs (CFinder, Toscana, MFinder, etc.), la question de la corrélation entre fréquences d’apparition de motifs reste souvent inexplorée. La modélisation de SimPa est centrée sur la question de l’apparition conjointe de certains motifs et l’induction potentielle d’artefacts d’observation, et non pas sur celle de la corrélation entre certains effets contribuant à la dynamique de création de liens. C’est le cas notamment des équipes travaillant autour de la plate-forme SIENA, par ailleurs centrées sur l’étude de réseaux complets et ne comportant donc pas d’enjeux liés à la reconstruction. SimPa ne vise effectivement pas à définir ou détecter des motifs, mais plutôt à détecter en quoi des motifs connus sont ou non significatifs, tout en prenant en compte les corrélations dues aux effets de réseau.

(3) Le cadre des réseaux de parenté, très contraints, constitue un cadre original et privilégié pour résoudre ces problèmes. Souvent abordés comme des réseaux ego-centrés (par exemple le projet KASS sur le rôle des réseaux familiaux dans l’assistance mutuelle), leurs propriétés en tant que réseaux d’interaction multicentriques, faisant intervenir l’interdépendance d’une pluralité d’événements, ont fait l’objet de peu de travaux. Les rares projets s’interrogeant sur les propriétés émergentes des réseaux de parenté, celui de D. R. White et F. Harary sur les phénomènes de cohésion (NSF 2002), celui de l’équipe TIPP (ANR 2005), ont souligné le besoin de travaux sur le fonctionnement de ces réseaux en tant que systèmes complexes, fondés sur une modélisation mathématique et statistique adéquate. C’est une telle modélisation que propose SimPa.  

Description scientifique et technique

État de l’art

Les études de parenté ne se sont que récemment doté des moyens informatiques nécessaires pour une analyse empirique des pratiques matrimoniales, pourtant fondement de tout système de parenté. Bien que l’ordinateur ait été introduit depuis les années 1970 dans ce champ de recherche (Coult et Randolph 1965 ; Gilbert et Hammel 1966 ; Héritier 1974), et qu’un nombre croissant de travaux témoigne du recours aux outils informatiques (voir notamment : Héritier 1981, Delille 1985, Segalen et Richard 1986, Cazes et Guignard 1991, Selz 1994, Houseman et White 1996, Barry 1998, White et Johanson 2004), la plupart des logiciels disponibles ne permettaient que de rechercher certains types de mariages spécifiés au préalable. Cette situation a changé avec le développement de logiciels permettant de recenser la totalité des circuits matrimoniaux dans un réseau de parenté : Par-Calc de Douglas White (1992-1996, voir White et Jorion 1992), Genos de Laurent Barry (1996-1997, voir Barry 1996, 2004), et plus récemment Puck de Klaus Hamberger (2007-2009, voir Hamberger, Houseman et Grange 2009). Nous disposons désormais des moyens de repérer et de compter des milliers de circuits matrimoniaux de centaines de types différents.

Paradoxalement, ce nouvel accès à des données quantitatives infiniment plus riches et complètes qu’à l’époque classique des décomptages « à la main » pose les études de parenté devant des problèmes méthodologiques jusqu’alors naïvement négligés. Tant que les analyses se bornaient à un petit nombre de types de configurations supposés importants pour le comportement matrimonial, types dont la distribution était supposée aléatoire, les fréquences relatives des configurations de mariage ont pu être appréhendées comme fournissant une image simple et directe des règles matrimoniales d’une société. Dans maints travaux, des décomptages de mariages entre certains types de parents (notamment entre les quatre types de cousins germains) sont ainsi présentés comme démonstration immédiate des préférences ou évitements matrimoniaux prévalant dans la société examinée. Or, les configurations ainsi décomptées sont inséparablement imbriquées avec des centaines de configurations différentes, dont les fréquences relatives ne sauraient être interprétées, telles quelles, comme des indicateurs comportementaux statistiquement significatifs. En effet, l’idée naïve d’un lien simple et direct entre fréquence et préférence doit être abandonnée pour au moins deux raisons :

1. La fréquence d’un lien de parenté entre conjoints, aussi grande soit-elle relativement aux autres liens (de longueur et de structure comparables), n’est significative que si l’on connaît la fréquence attendue de cette configuration dans un réseau de parenté (1) où tous les mariages se seraient conclus au hasard et (2) qui présenterait exactement les mêmes lacunes et biais que le corpus généalogique considéré. Or, il n’y a aucun réseau réaliste où les mariages sont totalement indépendants de la parenté (personne n’épouse sa sœur, la co-résidence augmente à la fois la probabilité d’un mariage et d’un lien de cousinage, etc.), et les lacunes et biais d’un corpus sont eux-mêmes dépendants des structures de parenté en vigueur (une règle de résidence patrilocale augmente les lacunes dans le réseau des liens utérins, la polygamie introduit une distorsion agnatique, etc.). Pour estimer la significativité des motifs dans des réseaux de parenté, les méthodes classiques de statistique s’avèrent inadéquates – il faut une modélisation qui rende compte du caractère de réseau et des corrélations sous-jacentes entre les différentes observations. Certes, la modélisation statistique de réseaux sociaux a connu d’importantes évolutions depuis quelques années. Si la régression p1 permettait de modéliser les dyades (Holland et Leinhardt, 1981), elle ne prenait pas entièrement en compte les triades, et donc les aspects structurels du réseau (Federco de la Rua, 2004). La régression p* (Wassermann et Pattison, 1996) permet de lever ces contraintes, mais les résultats restent difficiles à interpréter. Le modèle Siena (Snijders, 2005) permet de modéliser des données de réseau dans un cadre longitudinal, mais dans un réseau complet. Toutefois, il n’existe pas encore d’études sur la transposition de ces méthodes dans le cadre des observations de motifs/structures, ni dans le cadre spécifique de réseaux de parenté (ou d’autres types de réseaux faiblement acycliques), dont le traitement peut exiger un autre cadre d’analyse.

2. Même si une configuration matrimoniale est reconnue comme significative, elle ne fait pas forcément l’objet, en soi, d’une préférence ou d’un évitement direct. La grande majorité des configurations matrimoniales qui se forment dans un réseau de parenté sont sans aucune signification sociologique intrinsèque, et représentent de simples sous-produits de comportements matrimoniaux visant à établir ou à éviter des configurations d’autres types. Cette interdépendance des anneaux matrimoniaux peut être d’ordre purement mathématique. Ainsi, par exemple, un évitement de mariages avec la sœur de la mère (MZ), combiné avec une préférence pour la fille de la sœur (ZD) se traduit automatiquement par l’évitement relatif de mariages avec la fille de la sœur du père (FZD), etc. (Leach, [1952] 1968 ; Rivière, 1969). Mais cette interdépendance peut aussi avoir des soubassements sociologiques. Chez les Peul (Sénégal) par exemple, le fils peut d’autant plus facilement épouser la fille d’un frère de mère (MBD) si son père avait lui-même épousé une fille de frère de père (FBD) (Barry, 1998).

Plus généralement, la détermination empirique des relations dans les réseaux empiriques peut souffrir de divers biais génériques (Stork et Richards, 1992 ; Little et Schenker, 1995 ; Robins et al., 2004 ; Kossinets, 2006) : dans le cas le plus simple, le contexte ne permet pas de collecter de données sur la totalité des acteurs, mais seulement sur une partie d’entre eux. Tandis que ce type de biais est généralement sans conséquence importante dans l’étude traditionnelle des populations, où un plus petit échantillon d’acteurs n’entraîne qu’une moindre représentativité et significativité statistique des résultats, il en va tout autrement dans les études de réseaux où la définition de la « frontière » influence fondamentalement les résultats (Laumann et al., 1989). L’absence d’une portion même limitée du réseau peut effectivement modifier radicalement les propriétés topologiques de celui-ci, parce que la plupart de ces propriétés sont définies de manière holiste. Ce phénomène est déjà bien connu par exemple dans le cas de la percolation, où la connexité n’est soudainement plus assurée dès lors que l’on dépasse un seuil critique sur la densité des liens (Bollobas, 1985). L’étude des renchaînements en tant que 2-connexité du réseau de parenté est ainsi particulièrement concernée par ce type de biais ; où l’absence d’un seul lien empêche de fermer un cycle tout entier.

Les problèmes évoqués – les biais du corpus et l’interdépendance des configurations matrimoniales – ont jusqu’à présent rendu très hasardeuse toute interprétation du profil matrimonial d’un réseau de parenté empirique, sauf dans le cas (et dans la mesure) où ils confirment une règle matrimoniale connue à l’avance. Pour pouvoir évaluer l’impact des règles matrimoniales sur la structure des réseaux de parenté, et, réciproquement, pour pouvoir tirer des inférences sur la logique des comportements matrimoniaux à partir d’une analyse des réseaux empiriques de parenté, il faut avant tout pouvoir comprendre la dynamique interne des réseaux de parenté, leur articulation avec des facteurs non généalogiques, et leur effet sur les conditions de leur propre observation.

Les méthodes exigées par une telle recherche s’inscrivent dans le champ de la simulation des réseaux sociaux. Les caractéristiques mathématiques spécifiques des réseaux de parenté constituent toutefois un contexte de modélisation particulier. D’une part, il s’agit de modéliser la distribution et la composition de cycles dans des graphes faiblement acycliques à partir d’une règle portant sur la formation (ou non) d’une classe de cycles dûment définie ; d’autre part, il s’agit de modéliser la reconstruction d’un graphe à partir d’un ensemble de sous-graphes égocentrés dont la taille et la structure dépendent de la position d’Ego.

L’idée de tester la significativité des circuits matrimoniaux par une simulation sous l’hypothèse d’un choix matrimonial aléatoire remonte à Hammel (1976), qui l’a utilisée comme outil critique contre les modèles mécaniques de la théorie structuraliste de l’alliance. Depuis cette date, plusieurs logiciels ont été développés pour simuler les comportements matrimoniaux sous certains paramètres et contraintes à la fois démographiques et culturels (voir par exemple Lang, 1995). Certains de ces logiciels – comme GeneoRnd de V. Batagelj (http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub​/‹networks/pajek/howto/geneoRnd.htm) – permettent la simulation directe de réseaux généalogiques. En revanche, ces modèles ne permettent pas de modéliser l’interdépendance des circuits matrimoniaux ou les impacts des biais mnémoniques. De premiers pas dans ce sens ont été récemment amorcés. Ainsi, la méthode de White (1999) de permutation aléatoire de réseaux empiriques (http://intersci.ss.uci.edu/wiki/​‹index.php/Software:_Kinship_simulation), permet de conserver non seulement des caractéristiques démographiques, mais aussi certains des biais mnémoniques du réseau de départ. Le modèle de Read (1998) simule l’impact de règles matrimoniales, formulées en termes du système culturel (en l’occurrence !kung san), sur l’évolution démographique et les alliances entre villages. Toutefois, il n’existe pas encore de méthodes pour simuler, de façon générale, l’impact des règles matrimoniales sur la distribution globale des circuits matrimoniaux dans un réseau de parenté, ni pour modéliser explicitement les biais mnémoniques qui caractérisent les corpus généalogiques.

L’enjeu du projet consiste donc, à modéliser l’évolution de ces réseaux faiblement acycliques que sont les réseaux de parenté, aussi bien au niveau « réel » (i.e. des liens de parenté existant effectivement), par le biais des comportements (matrimoniaux) qu’au niveau « virtuel » (i.e. des liens dont se souviennent les acteurs) par le biais de la mémorisation (généalogique), ces deux niveaux étant étroitement interconnectés. 

Objectifs du projet

L’objectif de SimPa est d’aboutir à un modèle intégré de l’émergence de circuits matrimoniaux dans les réseaux de parenté, ainsi qu’à des techniques de simulation permettant la modélisation réaliste des réseaux utilisés par les chercheurs (anthropologues, démographes, historiens et sociologues) étudiant ces réseaux. Ces techniques seront implémentées dans des logiciels librement accessibles et facilement utilisables. En même temps, ce projet contribuera, par l’analyse de la dynamique d’un type spécifique de réseau, à la compréhension de la morphogenèse des réseaux faiblement acycliques et à la théorie statistique d’événements interdépendants. Cette double ambition – fournir aux sciences sociales un instrument d’analyse indispensable et faire avancer un domaine méthodologique important de la mathématique des réseaux – se reflète dans la composition des porteurs du projet, qui réunit mathématiciens, statisticiens, démographes et anthropologues. 

Plutôt que de simplement associer « fournisseurs » et « utilisateurs » de modèles de simulation, le projet est motivé par la nécessité de réunir des compétences différentes dans le développement de produits finaux qui profiteront également aux disciplines impliquées : d’une part, des algorithmes et logiciels de simulation applicables aux données traitées par les anthropologues et les démographes, d’autre part, la formalisation d’une structure mathématique spécifique qui peut servir de modèle pour l’avancement de la théorie des graphes faiblement acycliques, dont le champ d’application s’étend bien au-delà du domaine de la parenté (réseaux de citations, etc.). 

Le but immédiat du projet consiste à résoudre, par voie de simulation contrôlée, une série de problèmes  qui entravent jusqu’à présent l’interprétation de recensements de circuits dans des réseaux de parenté, et, partant, toute tentative de fonder l’analyse d’un système de parenté sur l’examen des pratiques matrimoniales empiriques : ces problèmes concernent la distribution attendue de circuits sous des hypothèses réalistes, la neutralisation des biais du corpus, et l’identification des artefacts du réseau.

Il s’agit donc de développer des modèles de l’évolution matrimoniale et mnémonique des réseaux de parenté, d’implémenter ces modèles dans des algorithmes et des logiciels facilement maniables et librement accessibles par les chercheurs en sciences sociales, et de les tester sur un échantillon d’une vingtaine de réseaux de parenté empiriques (issus de sociétés contemporaines et historiques, « modernes » et « traditionnelles »). Les modèles développés doivent être théoriquement neutres, c’est-à-dire susceptibles d’être paramétrés selon les approches théoriques des chercheurs, sans leur imposer a priori des hypothèses sur le fonctionnement des comportements matrimoniaux ou sur les mécanismes de mémorisation.

Puisqu’il s’agit de modéliser la totalité des configurations matrimoniales interdépendantes, sans restriction préalable sur des motifs censés exprimer une règle matrimoniale, la démarche préconisée consiste à se concentrer sur les interactions entre un type de configurations jusqu’à présent privilégié dans les études de parenté – les mariages consanguins – et un type de configurations très peu étudié en dépit de son importance sociologique – les renchaînements de mariage (mariages entre affins). Le fait que ces derniers, impliquant plusieurs liens de mariage, ne fassent pas toujours l’objet de règles matrimoniales explicites, les qualifie en effet comme un cas test pour étudier les effets des règles matrimoniales sur la distribution globale des circuits matrimoniaux dans un réseau de parenté.

Le traitement de ces problèmes promet des connaissances approfondies sur la topologie des réseaux faiblement acycliques, dont les réseaux de parenté ne sont qu’un cas particulier. En effet, les réseaux de parenté offrent la possibilité de résoudre plusieurs problématiques théoriques concernant les approximations présentes dans des données empiriques dans un cas où les règles de relation et de formation semblent a priori plus strictes, plus contraignantes et donc aussi plus régulières que pour de nombreux autres réseaux d’interaction :

(1)     Les empêchements sociologiques (comme l’inceste) ou structurels (comme ceux liés à la chronologie) qui contraignent formellement l’existence de certains motifs dans les réseaux de parenté semblent beaucoup moins présents dans d’autres réseaux sociaux réels (comme par exemple les réseaux de collaboration, ou de communautés de blogueurs) où les régularités strictement liées aux biais mentionnés ci-dessus semblent ainsi davantage bruitées.

(2)     La signification du lien est très rigide : « être l’enfant de A » semble être moins polysémique que « connaître B », « être l’ami de C », etc. Les réseaux de parenté semblent ainsi présenter moins de difficultés de définition que d’autres réseaux (« avoir interagi avec quelqu’un » – mais comment ?, « avoir participé au même projet » - mais est-ce interagir forcément ?, « connaître quelqu’un » ou « en être l’ami » - à quel point et de quelle manière?, etc.).

Le projet manifeste donc à la fois un intérêt pratique éminent pour les études de parenté, en ce qu’il promet de débloquer la voie pour l’identification et l’interprétation des motifs significatifs dans des réseaux de parenté, et un intérêt théorique plus large pour la théorie des graphes et la méthodologie de simulation. A ce dernier égard, le projet représente une étude pionnière : il n’existe pas, jusqu’à présent, un modèle intégré de simulation sous contrainte de données manquantes ou capable de contrôler les artefacts du réseau, et le traitement statistique de motifs réticulaires (en tant qu’événements interdépendants) est toujours à l’état embryonnaire.

La contribution du projet SimPa relève donc aussi bien des sciences formelles (mathématique et statistique) que des sciences sociales (études de parenté). En fait, les problèmes principaux à traiter – telle l’interdépendance entre circuits matrimoniaux d’une part, entre position généalogique et mémoire généalogique d’autre part – se présentent à la fois sous un aspect mathématique et sociologique, et un des grands défis de la théorie des réseaux sociaux consiste à pouvoir distinguer les effets des deux types de déterminations. Sans cela, on risque fort de vouloir chercher des interprétations sociologiques pour des faits qui sont purement mathématiques. 

Les indicateurs de réussite du projet, pouvant servir de critère d’évaluation, se rapportent à ce double objectif : fournir aux études de parenté des instruments pertinents pour l’interprétation des données, et développer des concepts mathématiques et statistiques d’application plus large dans l’analyse des réseaux sociaux.

Références bibliographiques

Inclure la liste des références bibliographiques utilisées dans la partie « Etat de l’art » et les références bibliographiques des partenaires ayant trait au projet.

Barry, L. (1998), « Les modes de composition de l’alliance. Le ‘mariage arabe’ », L’Homme 147 : 17-50.

Barry, L. (2004), « Historique et Spécificités Techniques du Programme Genos », Ecole « Collecte et traitement des données de parenté », http://llacan.vjf.cnrs.fr/SousSites/​EcoleDonnees/extras/Genos.pdf.

Batagelj, V. et Mrvar, A. (1998), « Pajek – A Program for Large Network Analysis », Connections 21 (2) : 47-57.

Bollobas, B. (1985), Modern Graph Theory, New York, NY. : Springer.

Cazes, M.‑H. et Guignard, E.  (1991), « Les cercles d’alliance chez les Dogon islamisés de Tabi », in Héritier-Augé, F., Copet-Rougier, E. (dir.), Les complexités de l’alliance, II : Les systèmes complexes d’alliance matrimoniale, Paris, Éditions des Archives contemporaines.

Chaventré, A. (1983), Evolution anthropo-biologique d’une population touarègue. Les Kel Kummer et leurs apparentés, Paris, PUF, Ined

Coult, A. D. et Randolph, R. R. (1965), « Computer Methods for Analyzing Genealogical Space», American Anthropologist 67 : 21-9.

Daillant, I., et Hamberger, K. (sous presse), « Géometries dravidiennes. Une analyse comparative des structures matrimoniales de trois sociétés amazoniennes », Annales de Démographie Historique, 2008 (2), Dossier spécial « Les réseaux d’alliances.
Refonder l’analyse ».

Delille, G. (1985), Famille et propriété dans le Royaume de Naples (XVe-XIXe siècles), Rome-Paris, Ecole Française de Rome.

Dodds, P. S., Muhamad, R., Watts, D. J. (2003), « An Experimental Study of Search in Global Social Networks », Science 301 : 827-829.

Dorogovtsev, S. N., Mendes, J. F. F., Samukhin, A. N. (2001), « Generic Scale of the "Scale-free" Growing Network », Physical Review E 63 (062101) : 1-4.

Federico de la Rua, A. de (2004), « L’analyse longitudinale de réseaux sociaux totaux avec Siena », Bulletin de méthodologie sociologique 84, http://bms.revues.org​/index59.html.

Gabail, L. et Kyburz, O. (sous presse), « Hurons chez les Touaregs : une analyse comparée de deux réseaux matrimoniaux », Annales de Démographie Historique, 2008 (2), Dossier spécial « Les réseaux d’alliances. Refonder l’analyse ».

Gasperoni, M. (2006), Les pratiques matrimoniales juives dans l’Italie moderne (1450-1800). Perspectives de recherche, Mémoire de DEA, Paris, Ehess.

Gasperoni, M. (2008), Popolazione, famiglie, parentela a San Marino in età moderna, Quaderni del Centro Sammarinese di Studi Storici, Università di San Marino.

Gilbert, J. P. et Hammel, E. A. (1966), « Computer Simulation and Analysis of Problems in Kinship and Social Structure », American Anthropologist N.S. 68 (1) : 71-93.

Hamberger, K. (2009), La Parenté Vodou. Organisation sociale et logique symbolique en pays ouatchi, Thèse de doctorat, Paris, Ehess.

Hamberger, K., et Daillant, I. (sous presse), « L’analyse de réseaux de parenté. Concepts et outils », Annales de Démographie Historique, 2008 (2), Dossier spécial « Les réseaux d’alliances. Refonder l’analyse ».

Hamberger, K., Houseman, M., et White, D. R. (sous presse), « Kinship Network Analysis », in Carrington, P., et Scott, J. (dir.), The Sage Handbook of Social Network Analysis, London, Sage Publications.

Hammel, E. (1976), The SOCSIM demographic-sociological microsimulation program: operating manual, Berkeley, Institute of International Studies, University of California.

Héran, F. (1998), « De Granet à Lévi-Strauss », Social Anthropology 6 (1): 1-60 ; 6 (2) : 169-201 ; 6 (3) : 309-330.

Héran, F. (sous presse), Figures de la parenté, Paris, PUF (trad. angl. en cours par H. Coleman et D. Mandelbaum, Oxford, Bardwell Press).

Héritier, F. (1974), « Systèmes Omaha de parenté et alliance. Etude sur ordinateur du fonctionnement réel d’une société africaine », in Ballonoff, P.A. (dir.), Genealogical Mathematics, Paris-La Haye, Mouton.

Holland, P. W. et Leinhardt, S. (1981), « An exponential family of Probability Distributions for Directed Graphs », Journal of the Statistical American Association 76 : 33-65.

Houseman, M. et White, D. R. (1996), « Structures réticulaires de la pratique matrimoniale », L’Homme 139 : 59-85

Houseman, M. et White, D. R. (1998), « Network Mediation of Exchange Structures: Ambilateral Sidedness and property Flows in Pul Eliya (Sri Lanka) », in Schweizer, T.  et White, D. R. (dir.), Kinship, Networks and Exchange, Cambridge, Cambridge University Press.

Kossinets, G. (2006) « Effects of missing data in social networks », Social Networks 28 : 247-268.

Lang, H. (1995), Demographic Micro-Simulation. Paper presented at the Nanterre conference of the Working Group on Kinship and Computing, September, 1995.

Laumann, E. O., Marsden, P. V., Prensky, D. (1989), « The boundary specification problem in network analysis », in Freeman, L. C., White, D. R., Romney, A. K. (dir.), Research Methods in Social Network Analysis, Fairfax, VA, George Mason University Press : 61-87.

Leach, Edmund ([1952] 1968), « Les implications structurales du mariage matrilatéral des cousins croisés », in Critique de l’anthropologie, Paris, PUF.

Little, R. J. A. et Schenker, N. (1995), « Missing data », in Arminger, G., Clogg, C. C., Sobel, M. E. (dir.), Handbook of Statistical Modeling for the Social and Behavioral Sciences, New York, Plenum Press.

Milo, R., Itzkovitz, S., Kashtan, N., Levitt, R., Shen-Orr, S., Ayzenhtat, I., Sheffer, M., Alon, U. (2004), « Superfamilies of evolved and designed networks », Science 303 (5663) : 1538-1542.

Newman, M. E. J., Strogatz, S., Watts, D. (2002), « Random graphs models of social networks », PNAS 99 : 2566-2572.

Nooy, de W., Mrvar, A., Batagelj, V. (2005), Exploratory Social Network Analysis with Pajek, New York, Cambridge University Press.

Read, D. W. (1998), « Kinship based demographic simulation of societal processes », Journal of Artificial Societies and Social Simulation 1 (1), http://www.soc.surrey.​ac.uk/JASSS/1/1/1.html.

Rivière, P. (1969), Marriage among the Trio : a principle of social organisation, Oxford, Clarendon Press.

Robins, G., Pattison, P., Woolcock, J. (2004), « Missing data in networks: exponential random graph (p*) models for networks with non-respondents », Social Networks 26 : 257-283.

Segalen, M. et Richard, P. (1986), « Marrying kinsmen in the pays bigouden sud», Journal of Family History 11 : 109-130.

Selz, M. (1994), « Traitement informatique de données généalogiques : le logiciel GENPAR », L’Homme 130 : 129-136.

Snijders, T. A. B. (2001), « The Statistical Evaluation of Social Networks Dynamics », Sociological Methodology, 31 : 361-395.

Snijders, T. A. B. (2005), « Models for Longitudinal Network Data », in Carrington, P., Scott, J., Wasserman, S. (dir.), Models and methods in social network analysis, New York : Cambridge University Press.

Stork, D. et Richards, W. D. (1992), « Nonrespondents in Communication Network Studies : Problems and Possibilities », Group and Organization Management 17(2) : 193-209.

Tjon Sie Fat, F. (1990), Representing Kinship: Simple Models of Elementary Structures, Thèse de doctorat, Rijksuniversiteit Leiden.

Travers, J. et Milgram, S. (1969), « An Experimental Study of the Small World Problem » Sociometry 32 : 425.

Wasserman S. et Patterson, P. (1996), « Logit models and logistic regressions for social networks : I- An introduction to Markov graphs and p* », Psychometrica 61 : 401-425.

White, D. R., Batagelj V. et Mrvar A. (1992), « Analyzing Marge Kinship and Marriage Networks with Pgraph and Pajek », Social Science Computer Review 17(3) : 245-274.

White, D. R. (1997), « Structural Endogamy and the Graphe de Parenté », Mathématiques, Informatique et Sciences Humaines 137 : 107-125.

White, D. R. (1999), « Controlled Simulation of Marriage Systems », Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2 (3), http://jasss.soc.surrey​.ac.uk/2/3/5.html.

White, D. R. et Jorion, P. (1992), « Representing and Computing Kinship : A New Approach », Current Anthropology 33 (4) : 454-463.

White, D. R. et Johansen, U. (2004), Network Analysis and Ethnographic Problems: Process Models of a Turkish Nomad Clan, Boston, Lexington Press.