Les liens forts et faibles varient en fonction de la nature du réseau

Par 06 juillet 2011
Mots-clés : Future of Retail, Europe
Réseau social

Contrairement aux réseaux sociaux traditionnels, sur lesquels les échanges se font surtout avec ses proches (en goût ou dans la vie réelle), d'autres, dans le monde scientifique, fonctionnent à l'inverse.

La diffusion d'informations sur les réseaux ne suit pas une logique unique : en règle générale, sur les réseaux traditionnels de collaboration, les liens forts correspondent aux personnes qui sont réellement proches. Mais sur d'autres plates-formes, comme celles dédiées aux scientifiques, ce sont les personnes éloignées qui jouent le rôle de diffuseurs principaux. Devenant alors ces fameux liens forts, sur lesquels il faut miser. Pour parvenir à ces conclusions, une équipe de chercheurs finlandais de l'école de science de l'université d'Aelto a réalisé une simulation informatique calquée sur des expériences réalisées sur les réseaux sociaux.

Simuler les liens...

Selon les responsables de l'étude, cette modification des rapports entre les individus serait notamment due à l'âge de certains groupes de scientifiques et au système hiérarchique ambiant. En effet, au regard de certaines bases de données d'articles, les auteurs représentant le cœur des collaborations seraient plus jeunes et les liens pas encore soudés. Ils ne diffuseraient du coup pas les informations entre eux. A l'inverse, les chercheurs confirmés seraient plus fortement liés entre eux, bien que ne collaborant pas pour autant. Ils joueraient toutefois le rôle de média au sein de l'ensemble de la communauté quant au partage des informations. Pour en arriver à cette hypothèse, les chercheurs ont ainsi extrait la liste des auteurs et ont pu déterminer les relations de collaboration entre eux grâce à une simulation de graphes sociaux.

...grâce aux bases de données

Cela en se fondant sur deux bases de données d'articles scientifiques, arXiv et Physical Review, représentant à elles deux plus d'un million de fichiers. Par la suite, des outils mathématiques ont été appliqués, permettant d'évaluer la distribution et le poids des liens entre les scientifiques. Pour eux, les observations apportées sont importantes pour construire à l'avenir des méthodes de détection de communauté, car prenant en compte des éléments habituellement non intégrés dans des hypothèses classiques.

 

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