Analyse de réseaux de revues avec R

À partir des extractions des données concernant les collaborateurs des revues sur la base PRELIA, on peut étudier des phénomènes de sociabilité littéraire et de réseaux d’artistes et d’écrivains. Daphné de Marneffe insiste sur le « rôle de “nœud de sociabilité littéraire” des revues », qui contribuent à la formation d’un réseau à deux dimensions : « la dimension humaine (une question de relation entre groupes : le “réseau social”) et la dimension textuelle (une question de citation, de renvoi textuel : le “réseau intertextuel”). »[1] Certains outils informatiques permettent précisément, à partir de la base de données PRELIA, de proposer des analyses prenant en compte l’ensemble des collaborateurs de ces revues, selon leur implication plus ou moins grande (mesurée par leur nombre de contributions) à tel ou tel titre.

À partir d’une extraction des noms, fonctions (auteur, illustrateur, etc.) et nombre de participations aux revues des artistes et écrivains de la base PRELIA, on peut construire avec le logiciel de statistique R (http://www.r-project.org/) des graphes mettant en relief les relations entre les revues et entre leurs auteurs. On peut ainsi représenter les revues et les auteurs comme des points dont la taille est proportionnelle à l’importance du nombre de collaborations. La position de ces points est déterminée par un algorithme de dessin basé sur les forces[2] qui permet de rapprocher les points les plus liés entre eux et d’éloigner les points qui ne partagent pas de connexion, ce qui permet de repérer rapidement des regroupements d’auteurs dont le rapprochement doit être analysé. Un second algorithme de détection de communautés permet de repérer les revues et les auteurs formant des réseaux en appliquant une couleur identique aux points dont les relations sont les plus denses[3] :

 PRELIAfruchtermanvertexsizeprop1153

 En se concentrant sur certaines zones du graphe, on peut repérer des groupes de points formant des noyaux de collaborateurs qui participent aux mêmes revues. Entre des revues comme L’Ermitage, le Mercure de France, Vers et Prose, Le Livre d’art, L’Idée libre, La Plume, plusieurs communautés d’auteurs se dégagent : en rouge Jarry, Paul Fort, Klingsor, Pilon… ; en bleu Symons, Wilde, Mockel, Schwob, Paul Adam… ; en violet Mallarmé, Raynaud, Le Cardonnel ; en mauve, Henri Albert, Rambosson, Dumur, Gourmont… :

 DETAILPRELIAfruchtermanvertexrevuessizeprop1212

 Différentes explications peuvent ensuite être données à ces regroupements (phénomènes générationnels, stylistiques, génériques…), l’analyse statistique des communautés venant confirmer ou affiner les analyses sociologiques, d’histoire littéraire, etc. Ces outils permettent de donner une image plus fine des personnels des revues, en nous forçant à observer la présence et l’importance de certains noms oubliés ou mal connus.

On peut imaginer des outils pour mettre en lumière des relations sinon difficilement visibles :

  • l’intégration d’un certain nombre de variables (tirage, etc.) dans le calcul de l’importance d’une revue ;
  • des graphes dynamiques permettant de montrer des évolutions dans le temps ;
  • des comparaisons avec d’autres mises en réseau : correspondances, liens maîtres-élèves, scolarisation, salons… ;
  • une visualisation géographique de ces relations, etc.

Ces visualisations permettent d’analyse les réseaux sociaux des revues ; pour ce qui est des réseaux intertextuels, des outils de numérisation et de lexicométrie peuvent faire apparaître d’autres phénomènes.


[1] Daphné de Marneffe, « Le réseau des petites revues littéraires belges, modernistes et d’avant-garde, du début des années 1920 : construction d’un modèle et proposition de schématisation », COnTEXTES [En ligne], 4 | 2008, mis en ligne le 23 octobre 2008, consulté le 27 octobre 2013. URL : http://contextes.revues.org/3493

[2] ), Thomas M. J. Fruchterman et Edward M. Reingold, « Graph drawing by force-directed placement », Software : Practice and Experience, 1 novembre 1991, vol. 21, no 11, pp. 1129‑1164.

[3] Aaron Clauset, M. E. J. Newman et Cristopher Moore, « Finding community structure in very large networks », Physical Review E, décembre 2004, vol. 70, no 6, 066111. URL : http://arxiv.org/abs/cond-mat/0408187