Table des matières - Gilles Daniel

Sciences sociales computationnelles : simulation sociale multi-agents. 127
seulement en voisinages homogènes ; ces voisinages ont également un nom et
peuvent avoir des réputations qui affectent le comportement de ceux qui y vivent et
d'autres, comme les employeurs, qui peuvent stéréotyper leurs habitants.
Une autre caractéristique importante des sociétés est qu'elles résultent de processus
dynamiques. Les individus d’une société sont constamment « en mouvement » : en
parlant, en écoutant, en agissant. La société émerge de ce changement perpétuel.
Comme une chute d'eau qui n’existe que si l'eau dont elle est formée est en
mouvement, une société n’existe que si ses membres vivent, agissent et réagissent. De
plus, les entités composant les sociétés, les individus, sont très différents lorsque l’on
considère leurs capacités, leurs désirs, leurs besoins et leurs connaissances,
contrairement à la plupart des systèmes physiques qui sont composés d'éléments
identiques ou très semblables. Pour ces raisons, alors que les théories de la complexité
qui sont développées pour comprendre des systèmes naturels peuvent être éclairantes,
elles doivent cependant être appliquées avec prudence aux phénomènes sociaux.
5.4. Les données
Afin de comprendre des sociétés complexes et dynamiques, nous avons besoin
de données appropriées pour en construire des analyses adaptées. Malheureusement,
l’acquisition de telles données est particulièrement difficile. Les méthodes
traditionnelles d'analyse en sociologie consistent à recueillir des données qualitatives
par entretien, par observation ou à partir de documents et d’enregistrements, et
d'effectuer des enquêtes sur des échantillons de la population. Ainsi, malgré le fait
que des données qualitatives peuvent illustrer très pertinemment l'émergence
d’institutions à partir d'actions individuelles, du fait de la nature des données, la
plupart des analyses demeurent inévitablement quelque peu impressionnistes.
Les études conduites à partir de données quantitatives fournissent apparemment
plus de précision, mais les méthodes de recueil classiques ont des limitations
importantes si nous prenons en compte sérieusement l'idée que les sociétés sont
complexes et que leurs propriétés sont émergentes. Les recueils de données, à
quelques exceptions près, considèrent les individus comme des « atomes » isolés et
portent peu d'attention à l'impact des interactions entre les individus. Les exceptions
concernent les données destinées à l’étude des réseaux sociaux, où les enquêtés sont
interrogés à propos des personnes avec lesquelles ils communiquent, qui sont leurs
amis, etc. Cependant, il est difficile de réaliser de telles études sociométriques qui
soient représentatives. Il en résulte que la plupart de la sociologie quantitative est
construite sur des données qui sont inadéquates pour comprendre les interactions
sociales. Un problème similaire existe en médecine : si vous voulez comprendre le
métabolisme d'une souris en prenant un échantillon aléatoire constitué d'une petite
partie de ses cellules et en étudiant cette dernière, il est peu probable que cela