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Base de données des enseignements et séminaires de l'EHESS

Systèmes complexes en sciences sociales

  • Henri Berestycki, directeur d'études de l'EHESS (TH) ( CAMS )
  • Jean-Pierre Nadal, directeur d'études de l'EHESS, directeur de recherche au CNRS (TH) ( CAMS )

    Cet enseignant est référent pour cette UE

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2e et 4e vendredis du mois de 15 h à 17 h (salle 11, 105 bd Raspail 75006 Paris), du 22 novembre 2019 au 26 juin 2020. La séance du 13 décembre est annulée. Pas de séance le 22 mai 2020. Les séances des 24 janvier et 14 février sont annulées. La séance du 13 mars se déroulera en webconférence exclusivement (pour la diffusion contacter J.-P. Nadal)

De nombreux phénomènes socio-économiques résultent d'effets de groupes, de phénomènes de diffusion et de contagion sociale : leur compréhension théorique repose sur une modélisation des interactions sociales.

Dans le cadre général de l'étude des « systèmes complexes », des travaux récents sur la modélisation des interactions sociales se développent à l'interface entre la théorie microéconomique standard, où l'interaction se fait via le système des prix, la théorie des jeux, qui modélise les interactions de nature stratégiques, et la physique statistique qui donne des outils pour décrire un comportement collectif à partir d'une description des comportements individuels.

L'objectif de ce séminaire est de présenter des travaux récents, leurs fondements méthodologiques et outils théoriques, et d'explorer de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine, notamment celles qui s’appuient sur l’analyse de grandes bases de données. On privilégiera les approches prenant en compte l'hétérogénéité des préférences et comportements individuels, et la spatialité des interactions (prise en compte de la structure du réseau d'interaction). Les outils que nous rencontrerons seront-ils souvent ceux de la physique statistique des systèmes désordonnés, des équations aux dérivées partielles (EDP) en milieu hétérogène, de la théorie des jeux, de la théorie des graphes et de l'analyse de réseaux, ainsi que ceux de la simulation numérique dite « multi-agents ».

22 novembre 2019 :  Geneviève Robin (École des Ponts ParisTech, INRIA, Marne la Vallée), « Analyse de réseaux : prédiction d'arêtes manquantes dans les réseaux en présence de nœuds intrus »

Les réseaux sont fréquemment utilisés pour représenter des connexions (arêtes) entre différents agents (nœuds). Souvent, ces réseaux sont étudiés à travers des modèles stochastiques, où l'on cherche à estimer la probabilité de connexion entre agents. Cependant, dans de nombreux exemples pratiques, les modèles classiques de graphes aléatoires sont mis en défaut par la présence d'un petit nombre de nœuds, dont le comportement est significativement différent de celui de la majorité des agents : ce sont des nœuds "intrus". Par exemple, dans les réseaux issus de données de sondage, certains individus sont susceptibles de fournir des réponses erronées, voire d'être payés pour le faire afin de déformer l'opinion publique. De plus, de tels réseaux sont souvent incomplets, c'est-à-dire que l'information sur la présence ou l'absence de certaines arrêtes est manquante.
Dans ce travail, nous introduisons un nouvel algorithme pour estimer les probabilités de connexions dans un réseaux, de façon robuste à la fois aux intrus et aux données manquantes. Nous analysons les propriétés statistiques et computationnelles de cet algorithme, et présentons une étude qui montre les bonnes propriétés empiriques de la méthodes, en terme de détection des intrus et de prédiction des nœuds manquants. Enfin, nous illustrons la méthode avec l'analyse d'un réseaux de blogs politiques américains.

Domaine de l'affiche : Méthodes et techniques des sciences sociales

Intitulés généraux :

  • Henri Berestycki- Analyse mathématique et modélisation
  • Jean-Pierre Nadal- Systèmes complexes en sciences sociales et sciences cognitives
  • Renseignements :

    par courriel.

    Direction de travaux d'étudiants :

    sur rendez-vous uniquement.

    Réception :

    sur rendez-vous uniquement.

    Niveau requis :

    mathématiques, informatique, physique théorique ou sciences économiques et sociales, niveau M1.

    Site web : http://cams.ehess.fr/systemes-complexes-en-sciences-sociales/

    Adresse(s) électronique(s) de contact : jpnadal(at)ehess.fr

    Dernière modification de cette fiche par le service des enseignements (sg12@ehess.fr) : 12 mars 2020.

    Contact : service des enseignements ✉ sg12@ehess.fr ☎ 01 49 54 23 17 ou 01 49 54 23 28
    Réalisation : Direction des Systèmes d'Information
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