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Base de données des enseignements et séminaires de l'EHESS

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 ».

9 novembre : Madalina Olteanu & Julien Randon-Furling, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne "Ségrégation urbaine: distances focales et effets de distorsion"

Résumé : Nous proposons une méthode d’analyse des dissimilarités spatiales d’une ville fondée sur la représentation de celle-ci par un faisceau de trajectoires, obtenues en explorant la ville à partir de chacun de ses points. L’échelle à partir de laquelle une trajectoire converge vers la ville entière constitue en quelque sorte une distance focale : le rayon du disque qu’il faut parcourir, en partant de tel point, pour « voir » la ville telle qu’elle est en réalité, dans son ensemble. Cette distance dépend de la variable (ou de la distribution) considérée, ainsi que du seuil de convergence choisi. Une intégrale permet à la fois de s’affranchir de l’arbitraire dans le choix du seuil et d’identifier les points pour lesquels la convergence est presque toujours lente, y compris pour des seuils relativement élevés. Nous définissons ainsi un coefficient de distorsion, qui mesure à quel point l’image de la ville, perçue en tel ou tel point, est différente de son image globale réelle.

Référence : J. Randon-Furling, M. Olteanu, W. Clark, A. Lucquiaud, From urban segregation to spatial pattern detection, Environment & Planning B: Urban Analytics & City Science (2018) https://doi.org/10.1177/2399808318797129

23 novembre : Amandine Aftalion (Directrice de recherche au CNRS, CAMS), sur le thème "La course à pied en équations".

De nombreux phénomènes socio-économiques résultent d’effets de groupes et de comportements collectifs. Leur compréhension théorique repose sur une modélisation pertinente des interactions sociales entre les membres d’un groupe. Dans le cadre général de l’étude des « systèmes complexes » en SHS, des travaux 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 précisément décrire un comportement collectif (« macroscopique ») à partir d’une description des comportements individuels (niveau « microscopique »).

L’objectif est de présenter des travaux récents, leurs fondements méthodologiques et leurs outils théoriques et d’explorer de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine. On privilégie les approches prenant en compte l’hétérogénéité (diversité des préférences et comportements individuels), et la spatialité des interactions (prise en compte de la structure spatiale d’interaction). Aussi, les outils que nous rencontrons sont souvent ceux de la physique statistique des systèmes désordonnés, de la théorie des jeux, ceux des équations aux dérivées partielles (EDP) en milieu hétérogène, ainsi que ceux de la simulation « multi-agents ». Nous tâchons d’adopter une démarche inductive, partant d’études empiriques (avec notamment l’analyse de grandes bases de données) et de modèles spécifiques afin de comparer différentes démarches de modélisation de comportements collectifs.

Série en hommage à Thomas Schelling
En hommage à Thomas Schelling décédé en décembre 2016, le Séminaire a inauguré l’an dernier une série spéciale autour des apports de ce pionnier de la modélisation des comportements collectifs dans les systèmes sociaux. Cette série est co-organisée avec le laboratoire SAMM (Université Paris 1-Panthéon-Sorbonne). Plusieurs séances du séminaire étaient placées dans ce cadre. Julien Randon-Furling a présenté une nouvelle méthode d’analyse des dissimilarités spatiales, consistant les représenter telles que « vues » depuis un point donné. William Clark (UCLA) a discuté les liens entre ségrégation ethnique et ségrégation économique, en s’appuyant sur l’exemple de villes en Suède.
Stéfanie Stantcheva, professeur d’économie à Harvard, a présenté une analyse de données sur les brevets indiquant une dynamique collective de l’innovation, issues des interactions entre inventeurs. Enfin, José Moran (CAMS & CFM), a montré comment l’interdépendance entre entreprises peut induire de grandes fluctuations économiques – phénomène collectif conduisant à des crises.

Analyse et modélisation de grandes bases de données
Le séminaire a apporté sa contribution aux discussions sur l’exploitation des données issues du Grand débat national. Une séance étendue a été consacrée à la présentation de plusieurs projets d’analyse – dont ceux pilotés par David Chavalarias (CAMS) à l’Institut des systèmes complexes, et ceux d’une équipe INRIA-Saclay –, et à un débat sur cette question de l’analyse des données. Une autre séance a permis à Sabine Ploux (CAMS) de présenter des premiers résultats, obtenus par sa méthode d’analyse de réseaux sémantiques appliquée à la plateforme du Grand débat, et à celles de « Vrai débat » et de « Entendre la France ».

Le projet de l’ISC-PIF mentionné ci-dessus adapte l’outil mis en place lors de la dernière campagne présidentielle, le Politoscope, qui permet une analyse des échanges sur Twitter. Le domaine de l’analyse de données issues de ce média social a pris une grande importance. Sur ce thème, Camille Roth (Centre Marc-Bloch, Berlin) a présenté un point de vue socio-sémantique des espaces numériques, ceux de Twitter et de Facebook. Une analyse à l’échelle de l’Europe permet en particulier de caractériser différentes communautés, de cartographier l’espace numérique européen.

En sciences sociales, « analyse de données » évoque avant tout analyses statistiques. L’an dernier, Mark Handcock (UCLA) avait montré comment les sciences sociales avaient toujours joué un rôle majeur dans le développement de nouvelles méthodologies. Cette année, un exemple de cette dynamique féconde a été donné dans le cadre de l’analyse de données médicales (projet avec l’APHP et Julie Josse, École polytechnique). Imke Mayer (EHESS, CAMS & École polytechnique) a montré comment, pour pouvoir analyser ces données afin d’apporter une aide aux médecins, il faut développer des recherches mathématiques et algorithmiques spécifiques de données fortement hétérogènes et comportant beaucoup de données manquantes, avec en plus la nécessité d’extraire des dépendances causales – et non pas seulement des corrélations statistiques.

Modélisation mathématique des compétitions sportives
Amandine Aftalion (CAMS) et Thorsten Emig (Université Paris Sud & MIT) ont chacun montré comment la modélisation mathématique permet d’étudier la performance optimale d’un coureur dans des épreuves de courses, du 800 m au marathon. Avec très peu de paramètres physiques et bio-physiques, on peut décrire comment un coureur de haut niveau peut gérer ses ressources de manière optimale. De manière remarquable, on peut quantifier le rôle de la forme du stade sur les performances. Il en résulte que certains stades sont davantage susceptibles de voir se réaliser de hautes performances avec le dépassement de records. De manière surprenante, ce fait n’est pas connu des professionnels.

Enfin, le séminaire s’est davantage ouvert aux sciences cognitives, en accueillant Jérôme Sackur (EHESS, LSCP), pour une séance sur les moyens d’étudier expérimentalement et de modéliser la dynamique du flux de conscience.

Publications
Jean-Pierre Nadal

• Avec Marco Pangallo et Annick Vignes, « Residential income segregation : a behavioral model of the housing market », Journal of Economic Behavior & Organization, vol. 159, 2019, p. 15-35.
• Avec Kevin Berlemont, « Perceptual decision making : Biases in post-error reaction times explained by attractor network dynamics », Journal of Neuroscience, 30, janvier 2019, 39 (5), p. 833-853,
• Avec Guy Bouvier, Johnatan Aljadeff, Claudia Clopath, Célian Bimbard, Jonas Ranft, Antonin Blot, Nicolas Brunel, Vincent Hakim et Boris Barbour, « Cerebellar learning using perturbations », eLife, 2018, 7 : e31599.
• Avec Jean-Philippe Bouchaud, « From statistical physics to social sciences », Dossier, compte rendus de l’Académie des Sciences (CRAS), Physique, t. 20, fascicule 4, 2019.
• Avev Imke Mayer, Julie Josse, Stefan Wager, Tobias Gauss et Jean-Denis Moyer, « Estimation double robuste d’effet du traitement avec facteurs confondants incomplets », 51e Journées de statistiques (JDS2019), Vandoeuvre-lès-Nancy, 3-7 juin 2019.