En route vers l’HDR épisode 3 – Noyade et premier test

Viser large…

Depuis que j’ai la chance d’encadrer des étudiant.e.s – j’adore ça -, je donne systématiquement le même conseil concernant la bibliographie : viser large, ne restez pas cantonné.e à votre thématique, votre discipline et vos choix méthodologiques, variez les plaisirs. Si vous voulez travailler sur la diffusion spatiale du mouvement des Gilets jaunes (bon courage) avec un attirail quantitatif conséquent, lisez bien sûr le papier de Pierre Blavier et d’Etienne Walker mais lisez également Ceux qui restent de Benoît Coquard – certes, c’est de la sociologie très qualitative et les gilets jaunes y sont périphériques mais ça vous donnera des idées. Si vous traitez un gros volume de données relationnelles nativement numériques avec des données manquantes (bonjour Twitter), lisez donc les articles d’Isabelle Rosé concernant la reine Emma (vers 890-934) ou Le pouvoir au village de Giovanni Levi – dans les deux cas, gros volume de données relationnelles et plein de données manquantes. Et je pourrais multiplier les exemples. L’objectif n’est évidemment pas de tout lire mais d’être surpris.e par des approches, des méthodes, des tentatives pour produire de la connaissance auxquelles on n’aurait jamais pensé si on était resté dans son pré carré disciplinaire et thématique.

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GDR3771 – Fin de partie

Il aurait été logique de publier le billet ci-dessous sur le carnet du GDR. Le carnet du GDR étant celui d’un collectif, il m’a paru plus opportun de le faire ici : les propos qui suivent n’engagent que moi. La pertinence de leur mise en ligne n’est sans doute pas totalement évidente…

Ceci n’est pas le  bilan du GDR3771 Analyse de réseaux en SHS, le bilan chiffré, mis en tableaux et en images, où l’on raconte à longueur de pages qu’on n’a pas tout réussi mais que quand même, on a fait du bon boulot dans l’ensemble – ce dont je suis par ailleurs persuadé. Non, ici il s’agit plus modestement de donner quelques éléments qui je l’espère pourront être utiles aux personnes qui se lanceront dans l’aventure GDR prochainement.

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En route vers l’HDR, épisode 2 (septembre 2020)

Lire, lire, lire

Je fonctionne toujours de la même façon : lorsque je commence à travailler sur un sujet, je lis. Beaucoup, longtemps, tout ce qui me tombe sous la main et qui a un rapport plus ou moins lointain avec le sujet en question. Ayant décide de me lancer dans l’HDR, j’ai commencé par lire… des HDR. Des HDR de membres présents ou passés de mon labo et de ma discipline (par ordre alphabétique Arnaud Banos, Myriam Baron, Clarisse Didelon-Loiseau, César Ducruet, Renaud Le Goix, Frédéric Santamaria, Camille Schmoll, Julie Vallée, Christine Zanin), que leurs objets de recherche soient proches ou non des miens. Des HDR de complices scientifiques de plus ou moins longue date, géographe (Yann Richard) ou non (Christophe Prieur, Marta Severo). Des HDR de géographes trouvées sur HAL (Virginie Baby-Collin, Francine Barthe-Deloizy, Corinne Luxembourg, Samuel Rufat, Eric Verdeil) et celle d’un archéologue trouvée également sur HAL (Pierre Garmy). Merci aux personnes ayant mis leur HDR en ligne, merci aux personnes qui ne l’ont pas encore fait (qu’attendez-vous ?) mais ont accepté de me transmettre leur manuscrit.

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Les « artistes similaires » sur Deezer : le cas du black metal

Dans la lignée du précédent billet consacré au punk français sur Deezer et à la rubrique « Artistes similaires », nouveau test avec un genre musical autre, le black metal. Tout comme le punk, ce style n’apparaît dans la liste détaillée des 203 sous-genres utilisés par Deezer pour taguer les albums : on trouve « metal », « metal finlandais » et « hard rock » ; pas de black, de thrash, de death, de hardcore et que sais-je encore. Pourquoi dans ce cas choisir ce genre musical ? Tout simplement parce que je suis à peu près capable d’évaluer la qualité des suggestions pour des genres que je connais un peu moins mal que les autres, et j’écoute essentiellement des musiques bruyantes…

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Les « artistes similaires » sur Deezer : l’exemple du punk français

J’ai la chance, grâce à mon collègue Thomas Louail, d’être membre d’un projet de recherche portant sur les pratiques d’écoute musicale en partenariat avec Deezer. Comme je n’utilisais pas cette plateforme jusqu’à la semaine dernière, je ne sais pas trop comment ça marche. Donc plutôt que d’attaquer de gros volumes de données sans trop savoir ce qu’ils signifient, j’explore lentement et manuellement certains aspects de la plateforme. Objet de ce billet : explorer la rubrique « Artistes similaires » accessibles sur la plupart des pages des artistes comme le montre la capture d’écran ci-dessous.

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PIND, 2019, Lexique franco-punk – étude relationnelle (2)

Dans un précédent billet, j’étudiais les liens entre les entrées du tout récent et très recommandable lexique franco-punk issu du projet PIND. On avait affaire, pour mobiliser les termes techniques de l’analyse de réseaux, à un graphe unimodal (tous les sommets sont de même type, les entrées du lexique) et orienté (un terme a peut renvoyer vers un terme b sans que l’inverse ne soit vrai). Ce deuxième et dernier billet s’intéresse aux liens entre auteur.e.s et entrées ; le graphe correspondant est de type biparti (liens entre deux types de sommets, des auteur.e.s et des entrées) et non orienté.

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PIND, 2019, Lexique franco-punk – étude relationnelle (1)

J’ai beaucoup d’admiration pour le projet PIND (Punk is not dead), ANR pilotée par Luc Robène et Solveig Serre, projet qui entre dans sa quatrième et dernière année. Je suis admiratif de l’énergie déployée par cette équipe pluridisciplinaire (histoire, sociologie, géographie, musicologie, etc.) pour organiser très régulièrement des journées d’études à Paris ou en région qui intègrent les acteurs (et parfois les actrices) des scènes punks locales – le site http://pind.univ-tours.fr/ permet de visionner toutes les captations de près de 30 journées déjà organisées.

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RAC anglais, splits et analyse de réseaux (support de cours)

Pour les besoins d’un cours à venir, j’ai constitué un nouveau jeu de données en partant de groupes RAC (Rock against communism) anglais des années 80 – un peu comme ce que j’avais tenté il y a presque deux ans dans ce billet. Afin de varier les expériences, j’ai modifié la règle de collecte, optant pour l’option boule de neige ; détails et exemples de visualisation ci-dessous.

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Quand ça ne marche pas : les splits de 4 groupes RAC

Que fait un chercheur ou une chercheuse la plupart du temps – je ne parle pas du temps passer à remplir de la paperasse pour monter un projet, organiser un terrain, se faire rembourser ses frais ou justifier auprès de sa hiérarchie son activité -, ille se pose des questions et cherche des moyens d’y répondre de façon pas trop idiote ni trop coûteuse (en temps, en recherche bibliographique, en énergie, etc.). Et surtout, ille teste. L’aboutissement de tous ces test sera un ou plusieurs articles dans une revue à comité de lecture (en anglais de préférence, c’est plus rentable dans le monde académique) et des produits dérivés (chapitre(s) de livre, contributions à des projets collectifs, communications à des colloques). L’article sera le plus souvent très allusif sur la méthodologie et, surtout, ne dira rien des multiples essais et erreurs nécessaires pour parvenir aux jolis résultats présentés. C’est dommage mais c’est comme ça : on publie pour montrer ce qui marche, tant pis si ça ne représente que 10%, en étant optimiste, des tests réalisés. Et c’est dommage aussi parce que montrer ce qui ne marche pas pourrait permettre à d’autres d’éviter de perdre du temps à tester la même chose, voire de trouver des moyens pour que ces essais infructueux soient améliorés et permettent de produire de la connaissance.

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Construire un corpus à l’aide de l’analyse de réseaux : les splits des groupes NSBM

Ce texte s’appuie une présentation faite lors de l’école thématique Initiation à l’analyse de réseaux organisée à Nice en juillet 2017.

Ce qu’est le NSBM

Le Black metal national-socialiste (NSBM) est une branche du black metal qui affiche sa fascination pour le nazisme. Cette admiration se marque par les noms des groupes (présence fréquente des lettres 18, 88*, des termes Aryan, Krieg ou tout autre terme évoquant la haine raciale, l’antisémitisme et/ou les armées du IIIe Reich), l’iconographie utilisée sur les pochettes d’albums et par les textes des chansons. Des groupes de NSBM existent à peu près partout dans le monde et certaines scène sont particulièrement actives (France, Europe de l’Est, Amérique du Sud).

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