Les “unes” de Charlie Hebdo : quelques réseaux de plus

Le 6e Congrès de l’Association Française de Sociologie commence après-demain. Le Réseau Thématique 37 « Sociologie des médias » y organise une réunion autour des événements “Charlie Hebdo”, à laquelle Gaël devait participer, sans finalement pouvoir s’y rendre. Sur son invitation, je le remplacerai pour évoquer cette petite note, qui reprend une partie de ce que vous avez pu lire sur ce blog au sujet des « unes » de Charlie Hebdo et de l’analyse des associations thématiques qu’elles contiennent.

charlie-afs2015

La note ne procède pas tout à fait de la même manière que les billets du blog. J’ai retiré tout ce qui avait trait aux ERGM pour utiliser quelque chose d’un peu moins sophistiqué mais de tout aussi parlant. Dans un premier temps, j’ai affiné les catégories thématiques dans lesquelles j’ai regroupé les mots-clés utilisés par le blog Strips Journal pour coder les “unes” de Charlie Hebdo. L’échantillon reste très réduit : le blog ne couvre que les années 2009 à 2015, soit un peu plus de 300 “unes”.

J’ai ensuite fait figurer ces “unes” dans des réseaux bipartites où apparaissent à la fois les “unes” et leurs catégories thématiques. Voici par exemple le réseau des “unes” et de leurs thèmes pour l’année 2011 (cliquer sur le réseau pour le voir en plus grand) :

themes_network_2011

La topologie du réseau renvoie aux deux grands pôles thématiques traités par Charlie Hebdo dans ses “unes”, avec l’actualité politique nationale d’un côté (catégories en bleu), et tous les autres thèmes de l’autre, dont l’actualité internationale et la religion. Cette représentation permet d’effectuer des calculs de distance pondérée, à partir il est facile de repérer les catégories thématiques “proches” ou “éloignées” dans le réseau tissé par les “unes”. Voici les distances entre les catégories thématiques de l’année 2011 (cliquer…) :

distance_matrix_2011

La matrice de distance traduit la même information que le réseau : les catégories les plus “proches” de la catégorie “Religion” sont les catégories “Violence” et “International”, dans cet ordre. La note systématise cette grille de lecture à toutes les catégories sur toutes les années de 2009 à 2015, où il apparaît clairement que la catégorie “Religion” est régulièrement associée à la catégorie “Violence”, sans entretenir toutefois de lien privilégié avec cette catégorie, qui est également associée à d’autres thématiques que la religion.

Bref, je ne sais toujours pas si Charlie Hebdo est “obsédé” par l’islam, si tant est que cela veuille dire quelque chose1. En revanche, je pense qu’on peut établir, au moyen de ses “unes”, que Charlie Hebdo ne réserve pas ses critiques qu’à la seule institution religieuse—sur la période étudiée, le personnel politique en prend au moins autant, sinon plus, pour son grade—,et qu’en plus, sa critique de la religion en “une” survient au sein d’une “triade thématique”, où elle se retrouve liée, sans grande surprise, à l’actualité internationale.

Si vous êtes à l’UVSQ après-demain, j’aurai quelques minutes pour expliquer tout ça. Et comme je n’ai jamais mis les pieds dans un Congrès AFS, ce sera l’occasion de voir à quoi ça ressemble.

Dernière petite chose. Dans le billet précédent, je terminais en mentionnant le blog elementR, pour apprendre à utiliser R dans un contexte de recherche en sciences sociales. En ce qui concerne les réseaux, il faut cette fois-ci mentionner l’excellent blog du groupe fmr (“flux, matrices, réseaux”), qui publie depuis longtemps de très bonnes ressources pour apprendre l’analyse de réseaux, avec R ou d’autres logiciels (voir, par exemple, ce texte sur les ERGM, que j’aurais dû citer dans plusieurs billets précédents sur les “unes” de Charlie Hebdo).

  1. Comme Gaël, et comme les auteurs de cette tribune, j’aurais plutôt tendance à penser que non, même si la “une” me semble être un bon dispositif de mesure des orientations stratégiques que peut prendre la direction d’un hebdomadaire. Il faudrait néanmoins avoir accès à d’autres données (qualitatives), ainsi qu’à un échantillon de “unes” s’étalant sur une période plus longue, pour pouvoir étudier cette question, un peu sur le modèle de ce qu’a fait Nicolas Hubé sur la presse allemande et française. []

Comment ne pas parler des livres que l’on n’a pas lus

Écouter France Culture est un régal quotidien, et s’il ne fallait garder qu’une émission, ce serait évidemment Les pieds sur terre. Mais parfois, on y entend aussi des choses comme ça, dans la bouche de Vincent Ricordeau, co-fondateur de la plateforme collaborative KissKissBankBank :

Aujourd’hui après avoir encensé Piketty, on massacre Piketty, puisqu’il y a des étudiants, certains très jeunes, qui ont prouvé que ses bases de données, la façon dont il gérait les data, arrivait à des résultats qui étaient erronés.

Derrière Piketty, ce n’est pas ses formules mathématiques qui comptent pour arriver à prouver une chose. Il a montré assez clairement, et on a besoin de ça, que le système dans lequel on vit aujourd’hui, c’est-à-dire vers une maximisation du profit et une individualisation du profit, fait que ça crée des inégalités tellement dingues qu’on est revenu au même niveau qu’au XIXe siècle, et que potentiellement notre civilisation disparaîtra à cause de ça.

Donc du coup les mille pages de Piketty, qui sont très difficiles à lire d’ailleurs, n’ont de valeur pour moi que parce qu’elles montrent une direction. Si vous prenez Rifkin, également, […]

Les passages en gras sont de mon fait. S’ensuit le même style d’argument sur Rifkin. Allez écouter par vous-même, à la 21e minute environ du podcast de la dernière émission du sinon excellent Grain à moudre d’Hervé Gardette, qui conclut l’intervention de Vincent Ricordeau par ce propos laconique :

En général, quand on est critiqué, c’est aussi peut-être un signe de succès.

Avant de continuer, full disclosure : je ne connais aucun des protagonistes cités dans ce billet, et je n’ai pas lu le dernier ouvrage de Piketty. En revanche, j’ai pas mal manipulé les données Piketty/Saez, que j’ai souvent utilisées en cours, et j’ai lu quelques-uns des articles où elles apparaissent.

Enfin, il y a plusieurs années, j’ai écrit à Thomas Piketty pour lui demander quelques-unes de ses séries temporelles supplémentaires. Voici sa réponse (qui ne trahit rien de personnel : l’adresse email apparaissait sur son site Internet) :

piketty-email

Sur la forme, l’email ci-dessus n’est pas vraiment le genre d’email que l’on reçoit de la part de quelqu’un qui ne saurait pas “gérer ses data” ; c’est même plutôt l’inverse, Thomas Piketty étant l’un des rares chercheurs à diffuser publiquement et gratuitement la quasi-intégralité de ses données.

Mais sur le fond, il y a plein d’autres inepties dans le propos de Vincent Ricordeau, qui fait au passage la même erreur que de très nombreux commentateurs de Piketty, en lui attribuant la paternité intégrale des données utilisées dans Le capital au XXIe siècle. En réalité, comme l’indiquent plusieurs notes de bas-de-page, certaines sections de l’ouvrage utilisent les données WTID/WWID, qui ont mobilisé des dizaines de chercheurs1.

Histoire d’illustrer le fait que Piketty ne fait vraiment pas secret de la production collective des données présentées dans son ouvrage, écoutez les dix premières minutes de cette présentation, qui ne fait pas exception (j’ai trouvé plein d’autres podcasts où Piketty raconte strictement la même chose sur la nature collective des données de l’ouvrage, en citant d’ailleurs toujours les mêmes collègues, dans le même ordre) :

Le début du propos est peut-être le plus censé : effectivement, l’ouvrage de Piketty a été critiqué, notamment par un jeune économiste de 26 ans. Sauf que la critique en question ne porte à aucun moment sur la manière dont Piketty “gère ses data”, qui s’en sortent parfaitement indemnes2.

À ma connaissance, la seule critique de Piketty qui a porté directement sur les données est celle de Chris Giles (du Financial Times), et qui s’est à mon sens complètement trompé, alors qu’il avait correctement diagnostiqué les problèmes d’un modèle publié par le FMI dans un rapport de 2012.

Le plus drôle dans l’intervention de Ricordeau, c’est évidemment l’énorme “smoking gun” que j’ai grassé dans le dernier paragraphe : apparemment, dans la bouche de quelqu’un qui parle comme s’il avait lu l’ouvrage, les “mille pages” du Capital au XXIe sont “très difficiles à lire”.

Notez que juste avant, le même intervenant parle de formules mathématiques. Voici l’index de l’entrée “équations” dans l’édition américaine de l’ouvrage, avec les équations soulignées :

piketty-equations

L’équation la plus compliquée étant un produit, on peut supposer que ce n’est pas la formalisation mathématique de Piketty qui lui vaut ici le qualificatif de “très difficile à lire”. Ce doit donc être le texte lui-même. Voici donc un extrait pris au hasard dans l’édition française de l’ouvrage :

piketty-bouquin-1

Pas convaincu ? J’ai arbitrairement sélectionné cet extrait ? L’intervention de Vincent Ricordeau se situant à environ 21:30 du podcast de l’émission, voici la page 231 de la version électronique de l’ouvrage :

piketty-bouquin-2

Si vous avez déjà lu de l’économie, ne serait-ce qu’un papier NBER, le contraste devrait être saisissant. Et si vous n’en avez jamais lu, le texte devrait quand même vous indiquer quelque chose que presque tous les compte-rendus de lecture de Piketty indiquent par ailleurs : c’est très bien, et surtout très simplement, écrit3.

De mon point de vue, le seul obstacle sérieux à la lecture du dernier ouvrage Piketty est la longueur du manuscrit, qui est un peu plus court en langue anglaise (dans une traduction sublime d’Arthur Goldhammer), mais qui reste long.

Sur tous les autres points soulevés par Vincent Ricordeau, j’ai surtout eu l’impression qu’il avait autant lu l’ouvrage que moi, qui l’ai acheté mais pas lu, et j’imagine qu’une partie des auditeurs de l’émission a dû se dire exactement la même chose. Peut-être ferait-il mieux de se tourner vers un ouvrage plus court.

  1. L’équipe WTID/WWID inclut notamment Tony Atkinson. []
  2. La critique de Rognlie consiste, en gros, à rajouter un diviseur sur certaines mesures centrales, et à décomposer certains résultats. Il obtient, comme d’autres, des effets parfois plus faibles que ceux rapportés par Piketty, et un effet majeur du secteur immobilier, dont il tire une critique que je n’ai pas la compétence d’évaluer. Piketty a répondu à ce type de critiques dans plusieurs revues ; pour un excellent numéro spécial dans ce style, cf. celui-ci, en sociologie. []
  3. Piketty a expliqué plusieurs fois avoir écrit son livre pour un large public, en insistant sur le fait qu’il se sent moins économiste que chercheurs en sciences sociales, et que du coup. Si j’ai bien compris son parcours, qui passe par le MIT, il doit bien maîtriser les équations DGSE, mais écrire des modèles complètement abstraits ne l’intéresse pas. Une partie des réactions à l’ouvrage de Piketty s’explique d’ailleurs à mon sens par cette distance à la formalisation, mais il y a d’autres facteurs à considérer. []

Enseigner le “quanti”

enseigner-le-quanti Vous l’aviez vue annoncée sur le blog Quanti / Sciences sociales : hier avait lieu la journée d’étude “Enseigner le quanti dans le supérieur”, à l’initiative d’un comité d’organisation qui incluait notamment Pierre Mercklé et Anton Perdoncin, qui s’occupe du Séminaire de quantitativisme réflexif.

Cette journée m’a renvoyé quelques années en arrière : à Édimbourg, en 2008, les enseignants de méthodes quantitatives avaient créé un petit groupe de réflexion de quantitativistes, dont la liste de discussion s’est tarie en 2013. La journée d’étude d’hier avait une toute autre dimension : il devait y avoir 75 enseignants d’un peu partout.

La réflexion portait sur l’enseignement des méthodes quantitatives, assez rarement évoqué sur ce blog de manière frontale, sauf peut-être indirectement par les utilisations de logiciels comme Microsoft Excel (il y a longtemps), Stata (pendant plusieurs années) ou R (depuis quelques années).

La journée était très bien fichue, et je vous conseille vivement de garder un oeil sur le blog Quanti / Sciences sociales pour en récupérer ce qui en ressortira. L’enseignement du « quanti » est un secteur intéressant à plus d’un titre, et ce qui s’y produit en termes de pédagogie vaut peut-être un détour particulier.

De mon côté, j’ai retenu les points suivants :

  • L’enseignement du « quanti » est profondément par le stigmate d’être, au mieux, inintéressant (voire traumatique) pour un public qui conçoit les sciences humaines comme des humanités littéraires.
  • Le premier thème qui revenait systématiquement dans toutes les discussions était toujours celui du support informatique (du logiciel à utiliser). La seule transition qui revient tout le temps est celle vers R.
  • Le second thème qui revenait de manière latente était celui des données : des conditions éthiques et juridiques de l’accès aux données, mais aussi du type d’enquête à employer, et de ce qu’il serait possible d’envisager à l’avenir.

Le dernier point est intéressant, parce qu’il montre bien qu’il y a une forme d’ingéniérie (voire même un style cognitif) du maniement de données, qu’elles soient quantitatives ou pas, d’ailleurs—ce qui ouvre la perspective d’un enseignement du « quanti » assez proche des compétences regroupées sous l’intitulé hybride data science.

La conséquence pour l’enseignement me semble être qu’il faut envisager trois échelles parallèles de progression pédagogique :

  • une échelle d’apprentissage technique, celle de l’outil informatique et du logiciel utilisé, en particulier dès qu’il s’agit de rendre les analyses réplicables ;
  • une échelle d’apprentissage formel, qui consiste, d’une manière ou d’une autre, à faire comprendre ce que l’on mesure, et avec quelle marge d’erreur ; et
  • une échelle d’apprentissage disciplinaire, qui consiste à (faire) comprendre comment les deux apprentissages précédents contribuent à celui de le discipline.

Sur ce dernier point, mais Étienne l’a exprimé mieux que moi, la contribution du « quanti » aux sciences sociales passe en partie par sa capacité à fournir des données d’enquête, mais aussi des données intégralement numériques (initialement produites sur Internet).

Enfin, je profite de ce billet pour citer le blog ElementR, que je ne mentionne pas assez souvent. Le blog est animé par une équipe d’utilisateurs de R venant de plusieurs laboratoires de sciences sociales. À souligner dans leur excellente série de tutoriels, l’ouvrage (gratuit) “R et espace”, pour apprendre la cartographie et l’analyse spatiale avec R.

Mise à jour : les slides des interventions sont en ligne !