Découvrir des modèles de mixage cachés dans les réseaux du monde réel.

Il est probable que vous ayez déjà entendu parler du terme « homophilie ». Après tout, le concept imprègne toutes nos relations, tant dans la vie réelle qu'en ligne : la façon dont nous nous faisons des amis, la façon dont nous choisissons un partenaire sexuel, qui nous suivons sur les réseaux sociaux ou avec qui nous collaborons si nous sommes des artistes ou des artistes. scientifiques. C’est l’idée que les gens qui se ressemblent agissent de la même manière, que « ceux qui se ressemblent s’assemblent naturellement », que la similitude engendre la connexion.

Afin d'identifier les tendances homophiles dans les réseaux sociaux, les scientifiques se sont principalement appuyés sur une méthode pour examiner la manière dont les groupes interagissent dans divers contextes sociaux.

Il s'agit de la méthode d'assortativité nominale, une métrique largement utilisée connue pour caractériser les modèles de mixité dans les réseaux en fonction d'attributs catégoriels tels que le sexe, l'origine ethnique ou la classe sociale. Aujourd’hui, une étude récente démontre que l’approche conventionnelle présente des lacunes et peut produire des résultats trompeurs. L'étude “Sur l'inadéquation de l'assortativité nominale pour évaluer l'homophilie dans les réseaux”, de Fariba Karimi et Marcos Oliveira, a été publiée dans Rapports scientifiques

“Nous montrons que l'assortativité nominale ne parvient pas à évaluer l'homophilie avec précision dans certains scénarios”, expliquent Fariba Karimi du Complexity Science Hub (CSH) en collaboration avec Marcos Oliveira de l'Université d'Exeter. “Malgré sa popularité et sa relative précision dans la capture de l'homophilie dans une variété de réseaux, l'assortativité nominale peut produire des évaluations déformées des modèles de mélange dans des réseaux avec des groupes inégaux et un mélange asymétrique.”

Changement narratif

Selon Karimi, leurs découvertes pourraient avoir un impact significatif sur la manière dont les chercheurs étudient les réseaux sociaux, offrant ainsi une compréhension plus nuancée de la manière dont les différents groupes interagissent. “Notre recherche pourrait changer la façon dont nous étudions l'homophilie.”

“Mesurer avec précision les préjugés au sein des interactions de groupe est crucial pour comprendre la dynamique des réseaux sociaux. Ces préjugés ont un impact considérable sur les perceptions des groupes minoritaires, leur accès au capital social et influencent même leur visibilité algorithmique”, souligne Karimi, qui dirige le département de sciences sociales computationnelles du CSH. groupe.

“Notre recherche introduit une nouvelle approche pour évaluer avec précision l'assortativité qui peut être appliquée à un large éventail de réseaux”, ajoute Karimi, également professeur de science des données à l'Université de technologie de Graz.

Exemples concrets

Dans l'étude, Karimi et Oliveira ont mené des analyses approfondies à l'aide de réseaux synthétiques et réels. “En examinant de véritables réseaux de collaboration, nous avons constaté que les réseaux considérés comme” neutres “, c'est-à-dire qu'il n'y avait aucune indication de comportement homophile, lors de l'utilisation de l'assortativité nominale, n'étaient pas neutres après ajustement de la méthode”, explique Karimi.

Un exemple est la plateforme de développement GitHub, qui compte plus de 100 millions d’utilisateurs, dont seulement 6 % sont des femmes. Dans les relations suiveurs-suivés, l’assortativité nominale ne montre pas d’homophilie positive, c’est-à-dire que les hommes ne gravitent pas uniquement vers les hommes. L’assortativité nominale ajustée indique cependant des tendances positives à l’homophilie de genre.

Groupes inégaux et mixité asymétrique

Selon les auteurs, les réseaux du monde réel présentent souvent des tailles de groupes inégales, certains étant nettement plus petits que le plus grand groupe. Ce scénario est évident dans les domaines STEM, comme l’informatique et la physique, où les femmes sont minoritaires au sein des réseaux professionnels.

Comme le soulignent Karimi et Oliveira, il est crucial de prendre en compte la taille variable des groupes pour estimer les biais structurels potentiels dans la manière dont les différents groupes interagissent. Les auteurs soutiennent également que les réseaux peuvent présenter des asymétries dans la manière dont les groupes interagissent.

“Par exemple, dans les domaines scientifiques dominés par les hommes, les chercheurs établis pourraient être principalement des hommes en raison des avantages historiques du premier arrivé. Ainsi, les hommes seniors disposent des ressources nécessaires pour diriger leur réseau de collaboration, ce qui implique que la tendance à la collaboration entre hommes n'est peut-être pas la même. la même chose que la collaboration femme-femme. Dans de tels contextes, l'homophilie est asymétrique, ayant des forces différentes pour les groupes minoritaires et majoritaires. Ces asymétries, cependant, sont perdues lorsque l'on utilise une mesure à valeur unique pour caractériser le mélange de groupes, comme l'assortativité nominale, ” illustrent les auteurs.

Méthode ajustée

Pour remédier à ces limites de l’assortativité nominale, l’étude propose une méthode ajustée qui corrige efficacement le problème du déséquilibre de la taille des groupes et récupère avec précision l’assortativité attendue dans les réseaux. “En utilisant une approche plus précise, qui prend en compte la taille des groupes ainsi que les asymétries des réseaux, nous pouvons parvenir à une meilleure compréhension des mécanismes qui régissent notre vie sociale”, explique Karimi.

“En évaluant avec précision les interactions entre les groupes, nous obtenons des informations précieuses sur l'impact de l'homophilie sur les minorités, ce qui jette les bases pour découvrir des boucles causales potentielles entre la taille de ces groupes et leur dynamique de mélange”, ajoute Oliveira.