Le Groupement de recherche (GDR 3771) Analyse de réseaux en SHS a le plaisir de vous annoncer le lancement de la revue à comité de lecture ARCS - Analyse de réseaux pour les sciences sociales / Network Analysis for Social Sciences. Cette revue pluridisciplinaire, consacrée à l’analyse de réseaux en sciences humaines et sociales, publie des articles inédits en français ou en anglais.
Nous invitons toute personne intéressée par les méthodes et les concepts de l’analyse de réseaux et travaillant actuellement sur des données pouvant être partagées à envoyer une proposition d’article, sous forme de résumé à l’adresse arcs@episciences.org.
N’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez des renseignements complémentaires.
Laurent Beauguitte, pour le Bureau éditorial.
La version anglaise sera en ligne bientôt.
Dans les semaines qui viennent, la revue aura son site propre sur la plateforme episciences.org (le temps de prendre en main l’outil).
Si vous repérez des erreurs, des oublis, etc., n’hésitez pas à le signaler.
Bonne journée et surtout, faites circuler l’information dans vos réseaux.
Charte de la revue
Charte éditoriale de la revue ARCS – Analyse de réseaux pour les sciences sociales / Network analysis for social sciences.
ARCS est une revue scientifique pluridisciplinaire consacrée à l’analyse de réseaux en sciences humaines et sociales. Son comité de rédaction assume la responsabilité scientifique et éditoriale des contenus de la revue.
Un certain nombre de principes guident notre démarche éditoriale : respect du travail scientifique, des auteur.e.s et du lectorat, promotion de l’accès libre et des démarches de recherche reproductible.
Articles - Les articles publiés dans ARCS sont en accès libre et gratuit, ils sont publiés sous la licence libre Creative Commons BY-NC-SA. Le comité de rédaction accompagne les auteur.e.s pour qu’elles et ils mettent à disposition de la communauté les données utilisées pour leur article.
La revue ARCS encourage les pratiques de rédaction épicène (ou non-sexiste) en matière de textes scientifiques. Les auteur.e.s pourront trouver des conseils pour la rédaction épicène à cette adresse : https://www.ge.ch/egalite/doc/image-societe/redaction-epicene.pdf.
Auteur(e)(s), lecteurs et lectrices - La revue s’engage à évaluer les propositions d’article dans un délai de trois mois maximum à partir de la date de réception. Les auteur.e.s doivent obligatoirement déclarer à la revue ARCS les financements et subventions dont les recherches utilisées dans l’article ont bénéficié. Les auteur.e.s doivent également déclarer les conflits d’intérêts dont elles et ils ont connaissance. La rédaction de ARCS se réserve le droit de publier, à la suite des articles, les réactions, réponses, commentaires qui lui auront été soumis. Les lecteurs et lectrices sont invité.e.s à signaler à ARCS tout contenu factuellement erroné, ou contraire à des principes éthiques ou juridiques plus généraux. Ils et elles disposent pour cela d’un formulaire, accessible dans chaque article à partir du bouton « Signaler un problème ».
Comité de rédaction - Les membres en activité du bureau éditorial et du comité de rédaction de ARCS ne peuvent pas publier d’articles scientifiques dans la revue, même en tant que co-auteur.e.s. Les ouvrages écrits par ces mêmes membres seront signalés mais ne seront pas recensés par la revue. Les membres du bureau éditorial et du comité de rédaction sont en place pour une durée de quatre ans, renouvelable une fois et une seule.
Peter Lynn, “The Advantage and Disadvantage of Implicitly Stratified Sampling”, Understanding Society Working Paper Series 2016-05, https://www.iser.essex.ac.uk/research/publications/working-papers/understanding-society/2016-05. Explicit stratified sampling (ESS) and implicit stratified sampling (ISS) are alternative methods for controlling the distribution of a survey sample, thereby potentially improving the precision of survey estimates. With ESS, unbiased estimation of standard errors is possible, whereas with ISS it is not. Instead, usual practice is to invoke an approximation that tends to result in systematic over-estimation. This can be perceived as a disadvantage of ISS. However, this report demonstrates that true standard errors are smaller with ISS and argues that this advantage may be more important than the ability to obtain unbiased estimates of the standard errors.
Annamaria Bianchi, Silvia Biffignandi and Peter Lynn, Web-CAPI Sequential Mixed Mode Design in a Longitudinal Survey - Effects on Participation Rates, Sample Composition and Costs, Institute for Social and Economic Research, University of Essex, Understanding Society Working Paper Series No. 2016-08, September 2016. There are different ways in which surveys can collect data. These include interviewing people, either face-to-face or by telephone, or asking people to fill in questionnaires themselves, either on paper or online. Understanding Society is a survey which has so far relied mainly on interviewing people face-to-face. However, plans are currently being developed to instead ask some of the sample members to complete a questionnaire online. This report compares two ways of collecting the survey data. The first is the established method of interviewing people face-to-face. The second involves first asking sample members to complete a questionnaire online and then following up those who do not do so and asking them to be interviewed face-to-face. Sample members are allocated at random to one of the two data collection methods and are then approached using that method for three interviews at annual intervals. We compare the two methods in terms of the proportion of sample members who complete one, two, or all three of the interviews. We also compare the characteristics of the people who participate with each of the two data collection methods, to see if either produces a better balanced sample than the other. Finally, we compare the costs of the two methods to establish the extent of cost savings from introducing the online option. The conclusions are that the choice of method does not make a difference in terms of either the proportion of people participating or the characteristics of the people who participate. Cost savings could be substantial, however, with the online option included.
Jean-Paul Grémy, « Les sondages clandestins de la Résistance », Centre Maurice Halbwachs, Étude et Documents 011, Décembre 2016, https://www.cmh.ens.fr/Les-sondages-clandestins-de-la. L’expression « sondages clandestins » est évidemment une contradiction dans les termes : comment peut-on sonder l’opinion à l’insu des sondés eux-mêmes ? Pourtant, au pire moment de l’Occupation, un résistant, Max Barioux, a créé et animé le Service de sondages et statistiques (SSS), qui a réalisé, en pleine clandestinité, plusieurs enquêtes d’opinion sur des sujets « brûlants ». Il n’existe pas, à notre connaissance, d’expérience analogue à celle de Max Barioux. Certes, au cours de la Seconde Guerre mondiale, le Norvégien Lief Holbaek-Hanssen, agent de renseignement du US Office of Strategic Services, « a fondé un institut appelé Fakta afin d’avoir un prétexte pour circuler à travers la Norvège et récolter des informations. D’innocentes questions sur les habitudes ou les attentes des consommateurs fournissaient le cadre dans lequel d’importantes informations plus cruciales pour les Alliés étaient recueillies » (Wilson, 1957: 175). Mais si ces enquêtes étaient effectivement réalisées pour le compte de la résistance norvégienne et de ses alliés, il s’agissait d’enquêtes officielles, effectuées au grand jour, dont seules quelques questions étaient effectivement « clandestines » (ainsi que l’usage qui était fait ensuite des réponses à ces questions).
En outre, les résultats des enquêtes de Max Barioux sont restés semi-clandestins pendant plusieurs décennies, au point qu’on a pu les croire définitivement perdus. En fait, Max Barioux avait pris la précaution, dès la libération de Paris, de procéder à une réédition de l’ensemble de ces résultats ; et il avait ultérieurement transmis au Comité d’histoire de la Deuxième Guerre mondiale (CHDGM) un certain nombre de documents sur la naissance et le fonctionnement du SSS, documents qui ont ensuite été déposés aux Archives nationales. Nous verrons (au § 3.1.) pourquoi ces sources n’ont pas été exploitées plus tôt.
La première partie de cette présentation esquisse un bref rappel historique et décrit ensuite la création du SSS à partir des témoignages de ses principaux acteurs ; la seconde partie présente l’essentiel des résultats de ces enquêtes clandestines ; la troisième partie s’intéresse de plus près au fonctionnement du SSS ; la quatrième partie enfin aborde quelques problèmes qui mériteraient de faire l’objet de recherches ultérieures (dont, au § 4.3., la biographie de Max Barioux, encore très mal connue), et conclut sur le rôle controversé que ces sondages ont pu jouer dans l’action de la Résistance.
Jeffrey Swindle, “The Potential and Limit of Google Ngram Data and Other Historical Corpora in Sociological Research”, presentation on 12 July 2016, ISA Research Forum, Vienna, https://isaconf.confex.com/isaconf/forum2016/webprogram/Paper76375.html. The recent explosion of corpora of millions of digital historical texts such as the Google Ngram database invites many new opportunities for social research. Central to such inquiry are keyword analyses of how often a given term has appeared over time. The creators of many of these databases of historical texts claim that their data allow for quantitative measurement of cultural change. Many scholars, journalists, and others now use these databases to support such arguments. The rub is that these claims almost invariably ignore issues of representation bias in historical texts and suffer from significant measurement error. I outline how these massive, powerful historical corpora can be exploited more accurately and appropriately for sociologically inquiry. In doing so, I summarize research on historical literacy rates, publishing industries, and newspaper reporting practices that inform issues of representation bias, and I show several instances of common measurement errors made by many using historical corpora. I then include two empirical examples of what types of claims these data can support and how researchers can minimize measurement error with these data. The first involves the appearances of various terms that have been used to refer to the “Third World” and the second is a measure of when labels for Americans of African descent have shifted from “Negro” to “Black” to “African American.”
Alessandra Gaia, “The Effect of Respondent Incentives on Panel Attrition in a Sequential Mixed-Mode Design”, Understanding Society Working Paper Series: 2017-03, Institute for Social and Economic Research, University of Essex, http://iser.cmail20.com/t/r-l-yulyidx-iiuiutuhil-s/. This report evaluates the effect of switching an existing panel study from a unimode face-to-face design to a sequential mixed-mode design (Web followed by face-to-face interviewing) on attrition. I use large-scale randomised experimental data from the Innovation Panel of Understanding Society. While the introduction of a mixed-mode design increases panel attrition one wave after the mode switch (IP6), the effect is eroded at subsequent waves (IP7-IP9). The offer of higher incentives to sample members in the mixed-mode group cancels the negative effect of mixed-mode on attrition one wave after the mode switch (IP6) and leads to higher response over time (IP7-IP9).
Jo d’Ardenne, Debbie Collins, Michelle Gray, Curtis Jessop and Sophie Pilley, “Assessing the Risk of Mode Effects, Understanding Society Working Paper Series: 2017-04, http://iser.cmail20.com/t/r-l-yulyidx-iiuiutuhil-e/. Learning more about mode effects is important, particularly being able to identify and take account of these effects when analysing survey data. This project contributes to this effort. Researchers at NatCen Social Research developed a set of criteria to assess the risks of mode effects for questions to be included in Understanding Society waves 7 -10, excluding those included in the self-completion module. All questions were assessed and assigned a rating that identified whether the question was at no, low, medium or high risk of mode effects. This report describes the development of the risk assessment approach.
