(version 2 janvier 2015)

La sociologie française vue à travers leCongrès 2011 de l’Association Française deSociologie. Comparaisons longitudinales

avec les congrès 2004, 2006 & 2009by

Karl M. van Meter(CMH-ENS Paris)

Mathilde de Saint Léger(CNRS Direction des Systèmes d’Information)

Résumé : Notre groupe de recherche a déjà analysé et publié lesrésultats de l'analyse des liens (« link analysis ») - co-occurrence de mots clés dans les textes - des conférences del'Association Française de Sociologie (AFS) de 2004, 2006 et2009, qui comprenaient régulièrement plus de 1.000présentations. Ici, nous présentons l'analyse des présentationsà la conférence AFS à Grenoble en 2011. Le diagramme stratégiqueà deux dimensions – centralité et densité - nous permet dedécrire le réseau de thèmes dans chacun de ces congrès nationauxet de les comparer les uns aux autres.

Abstract: Our team of researchers has already analyzed andpublished the results of the link analysis -- co-occurrence ofkey words in texts -- of the 2004, 2006 and 2009 conferences ofthe French Sociological Association (Association française desociologie, AFS), which regularly included over 1,000presentations. Here we will present the analysis of the 2011presentations made at the AFS conference in Grenoble. The two-dimensional density - centrality structure of these conferencespermits us to describe the network of themes in each of thesenational congresses and to compare them one with another.

IntroductionLes logiciels d’analyse par co-occurrence de mots clefs dans desdonnées textuelles scientifiques ont été présentés précédemmentdans le Bulletin de Méthodologie Sociologique ou BMS (Callon, Courtial etTurner, 1991; De Saint Léger et Van Meter, 2009). Enparticulier, le programme Calliope a été présentée et appliquée

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à l'analyse des résumés des congrès de l'Association Françaisede Sociologie (AFS) à Saint-Denis-Villeteneuse en 2004 (De SaintLéger et Van Meter, 2005), à Bordeaux en 2006 (Van Meter et DeSaint Léger, 2007), et à Paris en 2009 (De Saint Léger et VanMeter, 2009). Mais l'un des principaux résultats de lacomparaison de l'analyse de texte de ces résumés de congrès nenécessite pas une méthode multivariée sophistiquée d'analysetels que Calliope pour voir le poids relatif des mots clefsTravail et Femme. Lors de ces trois premiers congrès de l’AFS,nous avons vu les rôles dominants et presque interchangeablesjoués par Femme et Travail.

Étant donné que ni Travail, ni Femme n'a jamais été le thèmecentraux d'une des trois premiers congrès AFS, on peut supposersans risque que ces deux mots clefs – et leurs interactions –sont un reflet légitime de la structure actuelle de lasociologie française. En effet, nous avons déjà mentionné lefait que Travail est un terme beaucoup plus structurant que Femme(De Saint Léger et Van Meter, 2005: 50-51), et probablement liéeà l'influence historique de la « Sociologie du Travail » dans ledéveloppement de soicologie français. Le terme Femme et la« Sociologie du Genre » sont arrivés plus récemment sur lascène, et cela se reflète dans leur position par rapport à Travailet « Sociologie du Travail ».

La méthode Calliope d’analyse textuelleCalliope est la version Windows du système de logicielsLeximappe-Lexinet d’analyse textuelle par co-occurrence de motsclefs dans des unités de texte. Nous avons présenté à la foisLeximappe-Lexinet et Calliope en détail dans des publicationsprécédentes, mais pour ceux qui ne connaissent la méthode, ilpeut être facilement décrite comme une méthode de classificationhiérarchique ascendante basée sur la co-occurrence de mots cléssélectionnés par le chercheur dans les unités de textes àanalyser. Les classes ou clusters sont construits en utilisant lesco-occurrences de mots clefs comme la mesure de similarité entreles mots clefs. Ainsi, les mots clefs qui apparaissent souventensemble dans les différentes unités de texte -- ici, dans lesrésumés des présentations scientifiques faites lors d'uneconférence -- auront un indice élevé de similarité et serontplacés ensemble dans la même classe. Chaque classe est donné uneétiquette qui est le mot clef le plus central de la classe.Figure 1 présent la classe Femme pour les données AFS 2011 avecles autres mots clefs de assistance médicale, mariage,féminisme, espaces conjugal, maternité, procréation, espacemasculin, famille, rapport genre, homme et espace féminin. Laforce relative du lien de similarité est indiquée par la tramede la ligne avec blanc pour les plus faibles, ensuite grisclaire, gris et finalement noir. Donc, le lien le plus fort ducluster Femme en 2011 était entre assistance médicale etprocréation, suivi du lien entre femme et espace féminin.2

Figure 1. Le cluster Femme en 2011 avec ses mots clefs et sesliens internes

Les classes ou clusters ainsi construits sont ensuite utiliséscomme base pour le calcul des liens internes ou in-ties (liensentre les mots clefs au sein de la même classe) et des liensexternes ou out-ties (liens avec des mots clefs à l'extérieur de laclasse où se trouve le mots clefs de départ). Les in-ties sontutilisés pour calculer un axe de « densité » et les out-ties pourcalculer un axe de la « centralité ». Avec densité comme axehorizontal, et centralité comme axe vertical, on construit le« Diagramme stratégique » à deux dimensions sur lequel il estpossible de placer les différentes classes en fonction de leurdensité et de centralité. L’« étiquette » ou mot clef centralede chaque classe est utilisé pour représenter la place de laclasse dans le Diagramme stratégique.

Le Diagramme stratégique, par construction, a donc un premierquadrant dense et central que nous appelons le Mainstream. Ledeuxième quadrant dense mais pas central est appelé Tour d'ivoire.Le troisième quadrant n’est ni dense, ni central, et est parfoisappelé Chaos, ou simplement Non structuré. Le quatrième quadrant estcentral, mais pas dense, est appelé Bandwagon ou « attraper letrain en marche ». Voir Callon, Courtial et Turner, 1991.

Cela signifie que les classes Mainstream (dans le premierquadrant) auront relativement plus de in-ties (co-occurrences demots clefs de la classe ensemble dans les mêmes unités de texte)

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et relativement plus de out-ties (co-occurrences dans unités detexte de mots clefs de la classe avec d'autres mots clefsd'autres classes). Classe Bandwagon a des mots clefs avec denombreux out-ties, mais relativement moins de in-ties. Et, bien sûr,les classes Tour d’ivoire ont de nombreux in-ties, mais relativementpeu de out-ties.

Le congrès 2004 de l’Association Française deSociologieLe premier congrès de l'Association Française de Sociologie(AFS) en février 2004 comprenait plus de 1.000 présentationsdifférentes et 3.000 participants. Nous avons décidé decartographier les résumés des présentations comme ils ont étépubliés dans le livre de programme de la conférence etdistribués à tous les participants, et de comparer et deconfronter les résultats de plusieurs méthodes d'analysetextuelle de ce même corpus de textes: le logiciel Trideuxd'analyse factorielle des correspondances de Philippe Cibois(Cibois, 1984, 1990, 1995) ; l'analyse de co-occurrence de motsclefs par le logiciel Calliope ; le logiciel d’analyse textuelleAlceste de Max Reinert qui procède par découpes hiérarchiquementdécroissantes de classifications (Reinert, 1987, 1990) ; et lesystème Prospero d’analyse textuelle développé par FrancisChateauraynaud pour l’analyse des controverses (Chateauraynaud,2003; Chateauraynaud, Bernard et van Meter, 2003). Cettecoopération et comparaison de méthodes d’analyse textuelle aabouti à la publication de la BMS en janvier 2005 (n. 85) desrésultats de ces analyses des résumés AFS 2004 par ces quatreméthodes. Ces résultats et les articles publiés dans le BMS ontensuite servi de base d’une conférence à Nanterre organisé parle Réseau thématique « Méthodes » (RT20) de l’AFS et pour lapublication du livre Analyses textuelles en sociologie – Logiciels, méthodes,usages (Demazière et al., 2006).

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Figure 2. Diagramme stratégique de toutes les résumés AFS 2004

Le congrès 2006 de l’Association Française deSociologie (AFS)Une de nos principales questions en analysant les résumés AFS2006 était de voir si la relation entrelacés complexe impliquantFemme et Travail a continué à jouer un rôle majeur dans lastructuration de ce nouveau corpus. La réponse est clairement« oui », mais impliquant une relation encore plus complexes etinextricablement liés qui est presque l'image miroir des résumésAFS 2004 (Van Meter et de Saint-Léger, 2007). Voir la Figure 2,qui est le Diagramme stratégique du corpus entier.

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Figure 3. Diagramme stratégique de toutes les résumés AFS 2006

Le congrès 2009 de l’AFSLe changement majeur entre les congrès de 2004 et 2006, d'unepart, et le congrès 2009, de l'autre, a été le choix d'un thèmedu congrès – Violence et société – qui était à la fois concis etclairement définissables. Dans de Saint Léger et van Meter(2009: 41), le côté droit du Diagramme 1 montre Violence d'être lemot clef avec le plus grand poids de tous les termes en 2009,quand il était précédement bien en dessous des mots clefs Travailet Femme en 2004 et en 2006. Figure 3 ci-dessous est leDiagramme stratégique pour la corpus de résumés AFS 2009.

Figure 4. Diagramme stratégique de tous les résumés AFS 2009

Calliope associe à chaque cluster ou classe dans le Diagrammestratégique les abstracts qui ont contribué à la construction decette classe. Ainsi, pour la construction de la classe Violence,49 pourcent des résumés AFS 2009 (516 sur un total de 1.052résumés) ont été associés à ce groupe. En refaisant à peu prèsce que nous avons fait précédemment pour l'ensemble de donnéesAFS 2004 lorsque nous avons ré-analysé la nombreuse sous-population de résumés Femme, les 516 résumés AFS 2008 Violence ontété de nouveau analysés par Calliope pour produire un autreDiagramme stratégique (sans le mot clé Violence) qui donne laFigure 4 ci-dessous. En analysant ce sous-ensemble important des

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résumés AFS 2009, nous notons le retour des composantstraditionnels de Travail et de Femme. Comme avec l’AFS 2004, nousnotons ici pour l’AFS 2009 que le Diagramme stratégique pour lasous-population Violence (Figure 4) est très similaire auDiagramme stratégique pour l'ensemble du corpus de résumés(Figure 3), ce qui implique une similitude des rôles entre lesmots clefs Femme en 2004 et Violence en 2009, avec la différencenotable que Violence était le thème officiel de l’AFS 2009, alorsque Femme n'était pas le thème officiel de l’AFS 2004.

Figure 5. Sous-population Violence de l’AFS 2009 réanalysée

Le congrès 2011 de l’Association française desociologie

Pour le congrès 2011 de l’AFS à Grenoble, dont le thème étaitCréation en Innovation, il y avait 1.090 titres et résumés decommunications que nous avons analysés par Calliope. Après laphase d'extraction et de validation de la terminologie avec lemodule Calliope-Extract, on obtient 1.131 termes descripteursdes communications. Le module Calliope-Process permetd'appliquer le processus de clustérisation par la méthode des8

mots associés et on obtient 34 clusters uniformément répartissur les quatre quadrants du Diagramme stratégique 2011 (Figure5) ce qui dénote un champ de recherche bien établi avec ladistribution du Tableau 1.

Tableau1. : Distribution des classes ou clusters des motscentraux pour l’AFS 2011

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Figure 6. Diagramme stratégique du congrès 2011 de l’AFS

Les clusters les plus importants sont Femme, Les pratiques etEtablissement scolaire qui dominent le premier quadrant dense etcentral du Diagramme stratégique de l’AFS 2011. Ils sont suivisde loin par les clusters Salaire, Différentes formes aides et L’Etat quisont plus près du centre. Ci-dessous, nous présentons lastructure des liens internes de ces trois premiers clusters, etnous décrivons la structure interne des trois derniers. Les 28autres clusters sont regroupés dans les trois autres quadrants.Dans le deuxième quadrant qui est dense mais pas central, ontrouve Film (le plus dense et le moins central, donc un clusterfortement éloigné des autres), Champ artistique, Soins loin ducentre, et plus près du centre Immigration, Domaine juridique,Tradition, et très près du centre Risque, Métier, Mobilisation. Dans letroisième quadrant, qui n’est ni dense, et ni central, on trouveLégitimité, Etats-Unis, Clientèle, et plus près du centre Autonomie,Caractérisation, Consommation. Dans le quatrième quadrant, qui estcentral mais pas dense, on trouve Enfant, Approche qualitative,Internet, Secteur public, Promotion, Journalisme, Théorie, et plus près du10

centre Jeune, Champ culturel, Population. Autour du centre, on trouveInégalité, Enseignement supérieur, Territoire. Il faut faire trèsattention de ne pas interpréter la proximité dans le Diagrammestratégique comme une indication de proximité de contenu quandil s’agit uniquement d’une proximité des mesures de densité etcentralité des liens de mots clefs.

Figure 7. Le cluster Femme

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Figure 8. Le cluster Les pratiques

Figure 9. Le cluster Etablissement scolaire

Figure 10. Le cluster Salaire

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RéférencesCallon M, Courtial J-P and Turner W (1991), La méthode Leximappe

- Un outil pour l’analyse stratégique du développementscientifique et technique. in Vinck D (sous la direction de)Gestion de la recherche. Nouveaux problèmes, nouveaux outils, Bruxelles:De Boeck, pp. 207-277.

De Saint Léger M (1997) Modélisation de la dynamique des flux d’information,vers un suivi des domanes de connaissance. Thèse de doctorat enScience de l’Information, Paris : Conservatoire National desArts et des Métiers (CNAM).

De Saint Léger M and van Meter K M (2005) Cartographie dupremier congrès de l'ASF avec la méthode des mots associés.BMS, 85: 44-67.

De Saint Léger M and van Meter K M (2009) French Sociology asSeen Through the Co-Word Analysis of AFS Congress Abstracts.BMS, 102: 39-54.

Demazière D, Brossaud C, Trabal P and van Meter K (sous ladirection de) (2006) Analyses textuelles en sociologie – Logiciels,méthodes, usages. Rennes: Presses universitaires de Rennes.

Van Meter K M and de Saint Léger M (2007) Preliminary Co-WordAnalysis of the 2006 Congress of the Association Françaisede Sociologie. BMS, 93: 55-69

Van Meter KM and de Saint Léger M (2009), German & French Contemporary Sociology Compared: Text Analysis of Congress Abstracts, BMS, 104: 5-31.

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