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    Plan détaillé Texte intégral « Frame rationality » : perceptions subjectives et choix rationnel La représentation formelle des perceptions Évaluation et sélection d’une stratégie : le choix rationnel Analyse du réseau d’acteurs : les relations et les indicateurs Conclusion et perspectives Notes de bas de page Auteur

    Le choix rationnel en science politique

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    6. Analyser des réseaux d’acteurs par le prisme du choix rationnel et des perceptions subjectives

    Pieter W. G. Bots

    p. 141-161

    Texte intégral « Frame rationality » : perceptions subjectives et choix rationnel Perceptions et « frames » Le choix rationnel Le comportement stratégique « Frame rationality » La représentation formelle des perceptions « Perception graphs » Évaluation et sélection d’une stratégie : le choix rationnel Analyse du réseau d’acteurs : les relations et les indicateurs La comparaison de « perception graphs » de plusieurs acteurs L’évaluation multi-acteur de stratégies L’analyse multi-arène d’une situation complexe Conclusion et perspectives Notes de bas de page Auteur

    Texte intégral

    1L’analyse du réseau d’acteurs1 sous-jacente à une situation sociopolitique sert à mieux comprendre cette situation. Elle fait découvrir les acteurs concernés et leurs intérêts ainsi que les moyens qu’ils pourraient mettre en œuvre2 pour atteindre leurs objectifs, maximiser leur influence sur le processus politique, et diminuer le risque de trop dépendre d’autres acteurs. L’analyste est motivé politiquement parce qu’il cherche à réussir dans l’arène politique3, et/ou scientifiquement parce qu’il cherche à expliquer la façon dont les politiques et les processus d’élaboration des politiques évoluent dans le temps4.

    2Les concepts fondamentaux de ce type d’analyse sont exprimés par les termes « acteur » et « réseau ». Le terme « acteur » désigne soit un individu, soit « un ensemble d’individus, ayant une capacité d’action intentionnelle à un niveau au-dessus de celui des individus concernés5 ». La façon dont les actions d’un acteur collectif sont orientées par les préférences de ses membres varie selon son degré d’organisation. Pour certaines fins d’analyse, un acteur collectif peut même représenter un groupe d’individus qui ne sont pas organisés, mais qui se ressemblent par leur comportement. Dans tous les cas, l’hypothèse sous-jacente à la notion d’acteur est que le comportement d’un acteur est intentionnel et qu’il possède des facultés cognitives et délibératives6.

    3Le terme « réseau » désigne la variété des relations entre les acteurs se trouvant dans telle situation sociopolitique : des relations de pouvoir (autorité formelle, influence informelle, pouvoir provenant de la disposition des ressources dont d’autres acteurs ont besoin), des relations d’information (canaux de communication, procédures de consultation, mécanismes de coordination) et des relations d’entente ou de conflit (en raison de ressemblances/différences d’idéologie, ou en raison de rapports de sympathie/d’antipathie entre personnes). Ces relations déterminent pour une large part la manière dont les acteurs interagissent dans le processus d’élaboration de telle ou telle politique alors que, inversement, les interactions entre acteurs créent et stabilisent ces relations7.

    4Au fil du temps, ont été développées différentes méthodes permettant de représenter et d’analyser des réseaux d’acteurs. Ces méthodes peuvent en gros être classées comme « l’analyse des réseaux sociaux », « l’analyse des parties prenantes » et « l’analyse stratégique des décisions ».

    5L’analyse des réseaux sociaux8 a pour but de découvrir les modes d’interaction entre les individus par le biais d’une analyse systématique des données empiriques, fondée sur une théorie formelle qui fait appel à des notions mathématiques provenant de la théorie des graphes. Il s’agit en général de l’analyse statistique de vastes ensembles de données concernant les interactions spécifiques entre deux individus, par exemple correspondance par e-mail, fréquentation de la même école, ou citation (réciproque ou non) de leurs articles. Cette analyse révèlera certaines caractéristiques des acteurs, telle que leur centralité, leur prestige, leur importance, aussi bien que certaines caractéristiques structurelles du réseau social, telles que des sous-groupes et des cliques.

    6L’analyse des parties prenantes9 vise à mettre en lumière l’influence et le pouvoir dont disposent les différents acteurs quand il s’agit d’élaborer une politique publique, et de savoir qui seront les gagnants et les perdants potentiels après son application. Les acteurs pertinents sont identifiés et classés à l’aide de méthodes qualitatives telle que « brainstorming » et de représentations relativement simples (tableaux, flèches indiquant des relations entre acteurs). En général, une analyse des parties prenantes résulte en une « matrice Pouvoir ↔ Intérêt » qui groupe les acteurs selon ces deux caractéristiques10 et en un « diagramme d’influence11 » qui montre pour chaque acteur par quels moyens et dans quelle mesure il exerce son influence sur les autres acteurs. Ces deux représentations permettent de comprendre les relations entre les acteurs et d’évaluer notamment leurs attentes et leurs conflits d’intérêt réels ou potentiels.

    7L’analyse stratégique de décision12 vise à représenter un problème qui concerne plusieurs décideurs d’une manière telle qu’on puisse prédire le résultat du processus de décision13. Ce type d’analyse repose sur la théorie des jeux14 et la théorie de l’utilité attendue, et part du principe que les acteurs feront un choix rationnel fondé sur des informations qui ont été mises à leur disposition. Chose caractéristique, les méthodes d’analyse stratégique de décision consistent à fixer pour chaque acteur un ensemble d’options de décision, une fonction de gains, un ensemble de contraintes qui limitent les combinaisons d’options possibles, et un ensemble de règles d’interaction qui déterminent la façon dont les acteurs peuvent échanger des informations au cours d’un ou de plusieurs tours de négociation. Comme une telle représentation du problème de décision est stylisée, le pouvoir prédictif de l’analyse reste limité. Or, la valeur ajoutée d’une analyse stratégique de décision est qu’elle peut générer et rendre transparent un éventail de scénarios décisionnels.

    8La méthode proposée dans cet article – Dynamic Actor Network Analysis (DANA)15 – combine certains éléments de l’analyse des parties prenantes et de l’analyse stratégique de décision. Elle développe ces deux méthodes parce qu’elle exige de l’analyste qu’il rende explicite comment, selon lui, chacun des acteurs concernés dans une situation sociopolitique donnée perçoit cette situation en termes de changements désirables, d’actions possibles, d’influences exogènes concevables, et de relations causales entre ces aspects. La fonction principale de DANA est de permettre à l’analyste de mener ce que Schön appelle « une conversation réflexive16 » avec la situation sociopolitique en question. Pendant que l’analyste représente les différentes perceptions des acteurs dans un modèle formel, cherchant à comprendre comment les acteurs raisonnent, et qu’il effectue les analyses que fournit DANA, la situation sociopolitique « répond » à l’analyste en lui montrant les conséquences qui découlent logiquement des hypothèses qu’il a faites. Ainsi l’analyste est amené à réévaluer ces hypothèses dans la mesure où ces conséquences contestent ses idées préconçues au sujet du réseau d’acteurs.

    9Cet article présente d’abord le concept de « frame rationality » qui est le fondement de DANA. Ensuite il explique la manière dont les perceptions d’acteurs peuvent être représentées sous forme d’un « perception graph », c’est-à-dire la représentation à la fois intuitive et formelle, qui est l’élaboration d’un diagramme causal. Enfin sont identifiées les analyses rendues possibles par cette représentation. Le dernier paragraphe souligne les potentialités de DANA, et formule quelques avertissements concernant son utilisation.

    « Frame rationality » : perceptions subjectives et choix rationnel

    10Le théorème de Thomas : « Si les hommes définissent des situations comme étant réelles, celles-ci seront également réelles par leurs conséquences17 » résume succinctement que les êtres humains agissent conformément à la façon dont ils perçoivent le monde qui les entoure. Évidemment leurs perceptions résultent de leurs observations, mais il importe de se rendre compte que ces perceptions ont été construites et reconstruites pendant qu’ils communiquaient avec d’autres personnes18. Les acteurs communiquent les uns avec les autres au sujet de leurs observations et cherchent ainsi à donner un sens au monde complexe et ambigu qui les entoure19. C’est le résultat de ce processus de « donner un sens » qui incite les acteurs à agir.

    Perceptions et « frames »

    11Une perception est plus que l’« image » qu’un acteur « se fait » du monde : elle fonctionne en même temps comme lentille et filtre, comme « transformateur » à travers lequel l’acteur perçoit le monde. Une perception guide les stimuli que reçoit un acteur et aide celui-ci à « façonner » des expériences et des réponses. Dans la littérature consacrée à ce sujet on trouve plusieurs termes qui tous, abstraction faite de subtiles différences sémantiques, réfèrent au même phénomène : « frame20 », « système de croyances21 », « attitude22 » et « théorie en action23 ».

    12Le mot anglais « frame » traduit cet aspect « transformateur », cette fonction de lentille et de filtre d’une perception, mieux que le mot français « cadre ». Le « frame » peut être perçu comme un système de croyances, où certaines croyances sont plus fondamentales que d’autres24. Les croyances peuvent être non seulement cognitives (croyances factuelles concernant l’état du monde, croyances concernant cause et effet), mais encore évaluatives (valeurs, normes, buts). Rokeach définit le mot valeur comme « la conviction durable qu’un mode spécifique de conduite ou un état d’existence final est préférable au niveau personnel ou au niveau social25 ». Les croyances cognitives et évaluatives se développent par leur interaction. Vickers, examinant les processus d’élaboration de politiques publiques, a constaté que les jugements que les gens portent sur la réalité (ce qui est vrai, ce qui est probable, ce qui pourrait se produire), et ceux qu’ils portent sur la valeur (ce qui est important, ce qui compte, ce qui est souhaitable) sont indissociablement liés les uns aux autres, et que cet ensemble de jugements amène un acteur à distinguer et à souligner certains aspects alors qu’il en néglige voire en ignore d’autres26.

    13Un acteur développe sa perception dans un processus de communication visant à « donner un sens », tout en « filtrant » et « corrigeant » ce qu’il apprend d’autrui. La capacité d’un « frame » de filtrer et de corriger peut être expliquée par la tendance des individus et des groupes à intégrer des croyances et des valeurs dans un cadre cohérent27 afin de réduire la « dissonance cognitive28 ». Lorsqu’un « frame » devient plus complexe, il devient également plus résistant au changement parce que l’effort de tenir compte de nouvelles informations augmente avec le nombre de croyances qui doivent être ajustées afin de maintenir la cohérence du « frame ». Ce mécanisme explique pourquoi des acteurs à la recherche de consensus peuvent tomber dans le piège de « group think29 », c’est-à-dire, de se refuser à de nouvelles informations et de ne plus analyser ni évaluer des idées de façon critique. La persistance de « frames » explique aussi pourquoi certains acteurs s’engagent dans des « dialogues de sourds30 », c’est-à-dire que ces acteurs, bien qu’ils discutent de la même réalité, ne peuvent pas (ou ne veulent pas) faire l’effort de modifier leur propre perception d’une manière qui permette de donner un sens aux perceptions des autres et, par conséquent, sont incapables de parvenir à un véritable accord sur la situation en question.

    Le choix rationnel

    14La notion de choix rationnel comprend au moins les trois concepts suivants : un acteur capable de choisir, une série d’options parmi lesquelles il peut choisir, et la capacité de raisonner sur l’option à choisir. Cette « capacité de raisonner » implique plus que la capacité de faire des inférences logiquement correctes ; elle implique aussi que l’acteur est capable d’évaluer les conséquences ultimes de son choix d’une option particulière. Voilà pourquoi March définit le choix rationnel comme une procédure qui résulte d’une « logique de conséquences31 ». Une telle logique exige la présence de quatre éléments :

    15Alternatives : Quelles sont les actions possibles?

    16Attentes : Quelles sont les conséquences éventuelles de chacune de ces alternatives? Et si une option est choisie, quelles sont les probabilités que les conséquences anticipées se produisent effectivement?

    17Préférences : Quelles valeurs (du décideur) sont liées aux conséquences résultant de chacune des options?

    18Règle de décision : Comment choisir parmi les alternatives, tout en considérant la valeur de leurs conséquences?

    19L’hypothèse normative implicite dans la théorie de la décision (telle qu’on l’utilise dans les sciences économiques) est que le décideur devrait choisir l’option qui a la plus haute utilité32. Lorsque les préférences de plus d’un acteur sont en cause, différents critères sont proposés : le critère utilitariste qui conçoit l’utilité d’une option comme l’agrégation des utilités de tous les acteurs, ou bien le critère de Pareto qui indique que l’option A est supérieure à l’option B si, et seulement si, dans la situation qui résulte de l’option A, au moins un acteur est mieux loti, et aucun acteur ne se trouve dans une situation moins favorable que si on avait choisi l’option B. Chacun de ces deux critères est rationnel en ce sens qu’il définit une règle de décision précise et suffisante, sauf s’il existe plusieurs options optimales. Dans ce cas, des critères supplémentaires sont nécessaires.

    20Les « frames » introduits dans le paragraphe précédent sont tout à fait compatibles avec le choix rationnel, parce que le « frame » d’un acteur comprend les croyances cognitives sur les actions possibles et leurs conséquences, ainsi que les croyances évaluatives concernant l’opportunité de ces conséquences. Comme Rahmatian et Hiatt le démontrent, le choix rationnel peut même expliquer des comportements apparemment irrationnels, parce qu’un acteur peut être mal informé (certaines de ses croyances factuelles sont fausses), trompé (certaines de ses croyances causales sont fausses) ou induit en erreur (certaines de ses croyances évaluatives sont fausses)33.

    Le comportement stratégique

    21Toute action stratégique suppose que l’acteur prévoit les réactions des autres acteurs. Lors de sa délibération stratégique, l’acteur prend en considération non seulement sa propre perception de la situation, mais encore les perceptions des autres acteurs : Comment ces autres acteurs ressentent-ils la situation? Qu’est-ce qu’ils aimeraient changer? Qu’est-ce qu’ils considèrent comme des actions réalisables? Par quelle logique raisonnent-ils? C’est en combinant tous ces éléments qu’un acteur examinera ensuite comment les actions des autres acteurs influencent la réalisation de ses propres objectifs et comment d’autres acteurs réagiront à ses propres actions.

    22Bien que ce type de délibération puisse déjà être désigné comme une « réflexion stratégique », Schelling ajoute une autre dimension, définissant une action stratégique comme une action « … qui influence d’une façon positive pour lui-même le choix de l’autre personne en influençant les attentes de cette autre personne concernant son propre comportement. On limite le choix du partenaire en limitant son propre comportement. Le but est de concevoir pour soi-même, et de communiquer de façon convaincante à l’autre joueur, un mode de comportement – y compris ses réponses conditionnelles au comportement de l’autre – qui laisse à l’autre un problème simple de maximisation dont la solution est la meilleure pour soi-même, tout en ôtant à l’autre la possibilité de faire de même34 ». Dans cette perspective, l’action de communiquer sa perception (ou au moins une partie de celle-ci) comme un cadre de choix rationnel est elle-même l’objet d’un choix rationnel.

    « Frame rationality »

    23En résumant ce qui précède, la notion de « frame rationality » implique que les acteurs font des choix rationnels fondés sur leurs perceptions subjectives. Un acteur perçoit une situation à travers un « frame » qui « filtre » et « corrige » les informations qui lui arrivent. En raison de leur caractère auto-confirmatif, les « frames » des différents acteurs sont relativement stables, bien qu’à la longue l’apprentissage et la persuasion puissent faire évoluer ces « frames ». Comme dans le même contexte sociopolitique les acteurs ont des « frames » différents, ils perçoivent les problèmes différemment, c’est-à-dire ils conçoivent différemment le degré de pertinence des facteurs, les limites de l’espace d’action, et les liens avec d’autres problèmes. De même, chacun d’entre eux a sa propre perception des autres acteurs, non seulement de leur capacité d’action, mais encore de la perception de ceux-ci de la situation. Le fait d’être conscient du « frame rationality » des autres acteurs permet une délibération stratégique.

    La représentation formelle des perceptions

    24L’hypothèse qui sous-tend DANA est que l’analyste parvient à mieux comprendre telle situation sociopolitique en explicitant d’abord les perceptions des acteurs dans un langage formel, modélisé, et en faisant ensuite plusieurs types d’analyse comparative. L’analyse du « frame rationality » d’un ensemble d’acteurs nécessite la représentation d’une perception comprenant trois catégories de croyances :

    • des croyances causales sur la façon dont tel changement d’état du monde entraîne un autre changement ;
    • des croyances évaluatives relatives aux changements désirables de l’état du monde ;
    • des croyances factuelles sur les changements qui se produiront dans un avenir proche à la suite d’actions ou d’influences exogènes.

    25Chaque acteur a ses propres croyances qui par conséquent sont subjectives. Un diagramme causal35 s’est avéré être un moyen très efficace pour représenter les croyances causales. La plupart des gens saisissent rapidement le sens d’un schéma graphique qui représente les croyances causales par des flèches reliant les « nœuds cause » aux « nœuds effet », nœuds qui peuvent être lus comme des actions ou des événements. Cela facilite la construction, la validation et l’utilisation de ce genre de modèle. En outre, le sens intuitif d’un diagramme causal peut être traduit par des définitions sémantiques formelles permettant des inférences automatisées qui opérationnalisent le concept de « frame rationality ». Des recherches antérieures sur les diagrammes causaux ont résulté en une variété de formalismes pour représenter des croyances causales et faire ensuite des inférences sur ces représentations36.

    26En vue de la comparaison des perceptions de différents acteurs, les diagrammes causaux doivent être conçus d’une manière telle que :

    • l’analyste puisse distinguer les liens causaux plus forts des liens causaux plus faibles ;
    • l’analyste puisse représenter le fait qu’un acteur a des croyances certaines ou moins certaines en ce qui concerne les relations causales et/ou les influences exogènes ;
    • l’analyste puisse distinguer le degré d’importance des différents objectifs ;
    • la stratégie préférée d’un acteur puisse être logiquement déduite du diagramme.

    27Les deux premières exigences posent déjà un problème intéressant. Bien que les décideurs fassent en général une distinction entre les effets faibles mais certains et les effets très forts mais peu probables, on ne trouve pas d’études antérieures sur les diagrammes causaux qui considèrent la force et la certitude d’un lien de causalité comme deux dimensions distinctes. Les modélisations formelles qui représentent le lien de causalité entre ces deux facteurs comme nombre flou37 confondent les deux dimensions. Les modélisations formelles qui considèrent la force d’une influence causale sur une échelle discrète utilisent une algèbre causale déterministe38. Aux modélisations formelles qui représentent l’incertitude en utilisant les probabilités de Bayes39 manquent la représentation graphique intuitive de ces probabilités.

    28La troisième exigence implique l’attribution de l’utilité à l’augmentation et/ou à la diminution de certains facteurs. Dans les études consacrées aux diagrammes causaux, cet aspect d’utilité n’est traité qu’implicitement40 ou n’est pas traité du tout.

    29Si l’on part des diagrammes causaux, les stratégies préférées par les acteurs peuvent être déduites de différentes manières41. La quatrième exigence implique que la représentation des utilités perçues par les différents acteurs, et l’évaluation de ces utilités pendant l’inférence des stratégies préférées, prenant en considération les incertitudes, doivent être à la fois intuitives et valides.

    30La représentation d’une perception sous forme de « perception graph » proposée dans le paragraphe suivant42 a été conçue pour satisfaire aux quatre exigences.

    « Perception graphs »

    31La figure 1 montre trois exemples de « perception graphs ». Ils représentent les perceptions fortement simplifiées (par conséquent trop caricaturales) de trois acteurs fictifs : une association environnementale, un groupe d’élus locaux, et le secteur industriel. La figure 1 (a) fait apparaître que l’association environnementale estime que la qualité de l’eau de surface doit être améliorée, que les émissions industrielles provoquent sa dégradation (flèche étiquetée ‘Image’), que les élus pourront obliger l’industrie à réduire au moins légèrement (petit ‘Image’) leurs émissions par le biais de la législation, et que la rigueur de cette législation dépendra de l’effort de lobbying des environnementalistes, même si leur influence est limitée (petit ‘Image’).

    32La figure 1 (b) indique que l’objectif principal des élus est de gagner les prochaines élections, et qu’ils croient que le vote dépendra du soutien des environnementalistes aussi bien que du soutien de l’industrie (les deux flèches ont le même ‘Image’). La flèche grise en pointillés de « déficit budgétaire » vers « votes lors des prochaines élections » montre que les élus sont d’avis que les conséquences d’un changement de déficit budgétaire sont très incertaines, mais que son augmentation entrainera probablement une perte de voix. La barre diagonale à travers le facteur « déficit budgétaire » jointe à un petit triangle vers le haut raturé ‘Image’ indique que les élus voudraient éviter jusqu’à une légère augmentation de ce facteur. La couleur du facteur « votes lors des prochaines élections » étant plus foncée que celle du facteur « déficit budgétaire » reflète que le premier objectif est considéré comme étant plus important que le second.

    Figure 1. Exemples de « perception graphs »

    Image

    33La partie supérieure du graphe 1 (b) représente deux autres croyances des élus : premièrement des normes d’émission plus strictes rapporteront certainement un plus grand appui des environnementalistes mais réduiront probablement (la flèche ‘Image’ en petits traits indique de l’incertitude) le soutien de la part de l’industrie ; deuxièmement la subvention de la modernisation d’installations industrielles augmentera ce soutien, mais accroîtra également le déficit budgétaire, bien que moins fortement (petit ‘Image’). Les symboles blancs sur les barres grises indiquent que les élus estiment qu’un relâchement fort des normes d’émission et une subvention négative sont impossibles.

    34La figure 1 (c) montre en premier lieu que l’industrie souhaite accroître ses profits et estime que l’augmentation des ventes, la réduction des coûts et le fait d’éviter des amendes contribueront également à la réalisation de cet objectif. Les flèches représentent leurs croyances causales : une subvention diminuera le coût des installations, mais un investissement dans les technologies propres les augmentera fortement (grand ‘Image’) ; la réduction des émissions et l’image plus « verte » qu’elle entraîne pourrait se traduire par une augmentation des ventes (la flèche en petits traits indique une incertitude modérée) ; les amendes encourues pour les rejets dans les eaux de surface sont censées incertaines, même si les élus optent pour des normes d’émission plus strictes.

    35Les trois « perception graphs » dans la figure 1 montrent que les croyances causales sont représentées par des flèches qui dénotent des « liens causaux » entre deux facteurs. Si un changement dans le facteur A est censé provoquer un changement dans le facteur B, le changement dans B est une fonction du changement dans A et des caractéristiques du lien causal entre A et B. Dans DANA, les changements sont définis sur une échelle en 7 points : un changement dans un facteur peut passer de forte diminution par « aucun changement » à forte augmentation. Ces changements sont visualisés par des symboles ‘+’et ‘–’de différente taille :. Image

    36Un lien A → B peut modifier non seulement la direction d’un changement (une augmentation du facteur A peut entraîner une diminution du facteur B), mais aussi son amplitude. Pour cette raison, la modification produite par un lien causal est définie sur une échelle en 7 points, qui varie (dans les deux sens) de « pas d’effet », en passant par « effet réduit » et « même effet », à « effet amplifié ». Cela implique que chaque lien est caractérisé par un multiplicateur Image.Image Un lien A – m→ B signifie donc que chaque changement dans A produit un changement dans B défini comme Image, où Image est un opérateur de multiplication qualitative. Les influences causales sont supposées s’accumuler : lorsque deux relations A – m1 → C et B – m2 → C sont censées exister, le changement dans le facteur C est défini comme c ImageImage, où Image est un opérateur d’addition qualitative.

    37Pour qu’ils puissent représenter l’incertitude, les multiplicateurs sont des vecteurs stochastiques Imageoù la somme des probabilités p [m] égale 1. Par conséquent, les changements sont plutôt des « vecteurs de changement » de la forme ImageImage où la somme des probabilités p [c] égale 1. Ailleurs il est montré comment, par l’évaluation des opérateurs qualitatifs Image et Image, l’influence causale d’un facteur sur tout autre facteur dans un graphe peut être déduite systématiquement, même si les changements et les multiplicateurs sont des vecteurs stochastiques.

    38Les croyances évaluatives sont représentées dans un « perception graph » par des facteurs colorés qui désignent des « buts ». Chaque but attribue une valeur d’utilité à chacun des sept changements susceptibles de se produire dans un facteur. Les utilités sont définies sur une échelle en 7 points, qui passe de forte désapprobation par « neutre » à forte appréciation. Plus formellement, un but est une paire ordonnée b = (f, ū) où f est un facteur et ū un vecteur d’utilité ImageImage avec Image Les icônes visages ont été choisies pour exprimer l’idée que l’échelle d’utilité représente la façon dont un acteur ressent un changement. Un Image traduit la plus forte émotion positive qu’un acteur peut ressentir grâce à un changement dans un seul facteur, Image la plus forte émotion négative, tandis que Image représente l’indifférence. Dans le « perception graph » des élus (Figure 1 (b)), leur objectif politique est associé au vecteur d’utilité Image pour représenter que seule la forte augmentation du nombre de votes est entièrement satisfaisante et que même « aucun changement » est perçu comme un mauvais résultat. L’objectif financier des élus est associé au vecteur d’utilité ImageImage pour représenter qu’une baisse du déficit budgétaire n’est pas un but en soi, mais que l’augmentation du déficit est indésirable. La fonction d’« importance » qu’utilise DANA pour déterminer en quelle nuance de couleur il faut dépeindre les buts des acteurs traduit l’idée qu’un but est plus important lorsque les enjeux sont plus élevés. Soient b = (f, ū) un but associé au facteur f, umax la plus haute utilité positive dans ū, et umin l’utilité la plus négative dans ū, alors :

    39importance (b) = (umax – umin)/2. Image

    40Par défaut, DANA utilise les paramètres suivantes : ImageImage. Ainsi, importance = 1 pour l’objectif politique des élus locaux, et seulement 0.5 pour leur objectif financier.

    41Afin de déterminer que deux acteurs ont des buts opposés, DANA utilise l’indicateur b-conflit. Soient b1 = (f, ū1) et b2 = (f, ū2) des buts associés au même facteur f, alors :

    42b-conflit (b1, b2) = ∑ | u1 [c] – u2 [c] |/6 (2)

    43pour Image pourvu que Image et Image ou vice versa

    44Les croyances factuelles concernant des changements futurs sont représentées comme des « prévisions ». Pour un facteur une prévision précise quelle est – selon l’acteur – la probabilité que chacun des sept changements se produira. Formellement, une prévision est donc une paire ordonnée Image où f est un facteur et c un vecteur de changement.

    45Contrairement aux prévisions, qui représentent les changements exogènes, les « tactiques » représentent les changements apportés par les actions de certains acteurs. Une action est représentée comme un facteur associé à un acteur. Ce dernier peut être un acteur différent de celui dont la perception est représentée par le graphe. La « marge de manœuvre », qui égale par défaut l’ensemble complet Image peut être réduite à un sous-ensemble pour traduire le fait que l’acteur n’est pas capable (ou n’a pas le mandat) d’exécuter les actions hors de ce sous-ensemble (cf. Figure 1 (b) et (c)).

    Évaluation et sélection d’une stratégie : le choix rationnel

    46DANA permet d’utiliser trois indicateurs pour évaluer les changements : l’utilité, la satisfaction et la frustration. Chaque indicateur est une fonction d’un but et d’un changement. Comme un changement peut être probabiliste, DANA calcule les valeurs attendues.

    47Soient b = (f, ū) un but associé au facteur f, umax la plus haute utilité positive dans ū, umin l’utilité la plus négative dans ū, et Image un vecteur de changement, alors :

    Image

    48Une satisfaction de 100 % signifie que le vecteur de changement ¯c n’aurait pu être meilleur, alors qu’une satisfaction de 0 % signifie qu’il y a une probabilité de 0 % que l’utilité est positive. De même, une frustration de 100 % signifie que le vecteur de changement Image n’aurait pu être pire, alors qu’une frustration de 0 % signifie qu’il y a 0 % de chances que l’utilité soit négative. Si un acteur a de multiples objectifs, les valeurs d’utilité sont additionnées alors que les valeurs de satisfaction et de frustration sont calculées dans leur moyenne. Les indicateurs satisfaction et frustration sont particulièrement informatifs si l’ensemble des objectifs des acteurs est hétérogène en ce qui concerne les valeurs extrêmes umax et umin dans leur vecteur d’utilité ū. Si certains objectifs sont opposés, les indicateurs satisfaction et frustration sont susceptibles de révéler des compromis acceptables. Par exemple, si l’acteur a lie le vecteur d’utilité ImageImage au facteur f alors que l’acteur b y lie le vecteur d’utilité ImageImage, l’utilité pour ces deux acteurs sera maximisée par un changement en f de. Selon les paramètres par défaut de DANA, ce changement produira une utilité de 1 +-0,5 = 0,5, une satisfaction de (100 + 0)/2 = 50 %, mais en outre une frustration de (0 + 100)/2 = 50 %. Bien qu’un changement en f de ne produise qu’une utilité de 0,25 + 0 = 0,25 et qu’une satisfaction de 25 %, ce changement sera preférable parce qu’il est seul à produire une frustration de 0 %.

    49DANA peut générer des tableaux d’évaluation, comme celui de la figure 2, qui montrent pour les acteurs l’utilité, la satisfaction et la frustration qu’entrainera leur stratégie préférée (selon leur propre perception). Ces tableaux fournissent aussi des précisions sur l’impact de ces stratégies sur leurs buts successifs.

    Figure 2. Tableau montrant pour chaque acteur dans la figure 1 les stratégies optimales et les résultats escomptés

    Image

    50Comme les fonctions d’utilité ne sont pas nécessairement convexes, DANA recherche des stratégies optimales par l’évaluation de toutes les combinaisons de tactiques possibles. Une telle approche combinatoire de type « force brute » est insuffisante lorsque le nombre de tactiques possibles est très élevé. Faute d’algorithmes intelligents, DANA offre la possibilité de limiter le nombre de combinaisons à évaluer. Quand l’espace des solutions contient plus d’éléments que le nombre indiqué, il est échantillonné. En outre, l’analyste peut aussi orienter le processus d’évaluation en réduisant la « marge de manœuvre » pour les actions.

    51Par défaut, DANA recherche les stratégies optimales en maximisant l’utilité attendue, mais DANA permet aussi de viser à la plus haute satisfaction ou à la moindre frustration. L’analyste peut donc sélectionner des critères d’optimisation afin de représenter la rationalité d’acteur qu’il juge la plus appropriée.

    Analyse du réseau d’acteurs : les relations et les indicateurs

    52Le paragraphe précédent a montré que l’analyse d’un seul « perception graph » peut révéler les stratégies préférées d’un seul acteur. La comparaison de plusieurs « perception graphs » qui représentent comment plusieurs acteurs perçoivent la même situation sociopolitique peut apporter des résultats encore plus intéressants. Les paragraphes qui suivent présentent trois catégories de type d’analyse du réseau d’acteurs. Par souci de concision et de lisibilité dans l’espace imparti – l’objectif du présent chapitre est de donner un aperçu de DANA et non pas une définition formelle de cet outil – la description des analyses ne détaillera pas comment DANA traite l’incertitude des liens causaux et l’incertitude des prévisions. Ces aspects probabilistes sont étudiés par l’auteur43.

    La comparaison de « perception graphs » de plusieurs acteurs

    53Pour aider l’analyste à déterminer lesquels des facteurs sont plus au centre d’une situation sociopolitique que d’autres, DANA peut calculer les indicateurs présentés dans le tableau 1. Parmi ceux-ci, la « fréquence » et la « centralité » sont couramment utilisées dans l’analyse des diagrammes causaux44.

    Tableau 1. Indicateurs qui révèlent les propriétés des facteurs pour un ensemble de « perception graphs » donné

    Image

    ax peut être un seul facteur ou un ensemble de facteurs sélectionné par l’analyste ; dans le cas d’un ensemble, le résultat égale la cumulation (pour chaque facteur dans x) des valeurs calculées.
    b Les indicateurs peuvent être calculés aussi comme pourcentages, relatives au nombre total des perceptions.

    54Le tableau 2 présente les indicateurs qui permettent à l’analyste de constater rapidement dans quelle mesure les perceptions de deux acteurs se ressemblent. Cela peut aider l’analyste à identifier des controverses dans une arène politique et à comprendre le caractère de ces controverses45.

    Tableau 2. Indicateurs qui révèlent les ressemblances et les différences entre deux « perception graphs »

    Image

    a Pa et Pb dénotent les « perception graphs » pour respectivement les acteurs a et b.
    b Cet indicateur peut aussi être calculé comme un pourcentage : # dans Pa et Pb/# dans Pa × 100 %

    L’évaluation multi-acteur de stratégies

    55Pour évaluer le conflit portant sur des actions au niveau des stratégies, c’est-à-dire des combinaisons de tactiques plutôt qu’une seule tactique, il faut des indicateurs additionnels. Ayant déduit d’un « perception graph » la stratégie préférée par tel acteur, DANA peut ensuite inférer comment les autres acteurs évalueraient cette stratégie. DANA calcule l’utilité, la satisfaction et/ou la frustration de l’acteur a à l’égard de la stratégie composée des tactiques préférées par l’acteur b dans la mesure où les actions concernées apparaissent dans les perceptions de chacun des deux acteurs. Si l’acteur a perçoit des actions qui ne sont pas perçues par l’acteur b, DANA choisit la meilleure tactique (comme étant perçue par a) pour ces actions. Le tableau de la figure 3 montre les résultats de cette analyse pour les « perception graphs » dans la figure 1. Pour aider l’analyste à mieux découvrir dans quelle mesure les acteurs soutiennent les stratégies des autres (ou bien s’y opposent), DANA peut également produire des diagrammes comme ceux dans la figure 4.

    Figure 3. Tableau montrant comment les acteurs rangés par colonne apprécient les stratégies des acteurs rangés par ligne

    Image

    Figure 4. Visualisation graphique des données du tableau dans la figure 3

    Image

    56Une propriété particulièrement intéressante des réseaux d’acteurs est la « dépendance de ressource46 ». La comparaison de deux « perception graphs » peut révéler dans quelle mesure pour atteindre ses objectifs l’acteur a dépend des actions de l’acteur b. Le tableau 3 présente les indicateurs de dépendance de ressource que DANA peut calculer.

    Tableau 3. Indicateurs de dépendance de ressource

    Image

    a Pa et Pb désignent les « perception graphs » pour respectivement les acteurs a et b.

    57DANA peut présenter les différents indicateurs de dépendance de ressource entre les acteurs dans un tableau, mais également les visualiser par des graphes pareils à ceux dans la figure 4.

    L’analyse multi-arène d’une situation complexe

    58Si l’analyste a décortiqué une situation complexe en identifiant plusieurs arènes politiques, il peut être intéressant d’étudier si ces arènes sont « liées » en ce sens qu’elles ont des acteurs et/ou des facteurs en commun. Étant donné un ensemble de « perception graphs » qui représentent la façon dont les acteurs perçoivent ce que l’analyste a perçu comme les thèmes centraux de la situation en question, DANA peut calculer les indicateurs présentés dans le tableau 4. Pourvu que deux arènes aient des acteurs en commun, DANA peut identifier des « tradeoffs » et assister ainsi l’analyste à trouver des possibilités pour réconcilier les différences d’intérêt que ces acteurs peuvent avoir dans les différentes arènes.

    Tableau 4. Indicateurs pour le rapport entre plusieurs arènes

    Image

    a En comparant deux arènes A1 et A2
    b Cet indicateur peut aussi être calculé comme pourcentage : # en commun/# dans A1 × 100 %

    Conclusion et perspectives

    59Supposant que les analystes de politiques publiques puissent bénéficier de l’analyse et de la comparaison des perceptions subjectives des acteurs concernés dans une situation sociopolitique47, Dynamic Actor Network Analysis (DANA) a été proposé comme un outil méthodologique pour faciliter cette analyse et cette comparaison.

    60Le concept de « frame rationality » tel qu’il a été défini dans le paragraphe 2 de ce chapitre justifie la représentation des perceptions par des diagrammes causaux élaborés ainsi que la déduction algorithmique des stratégies d’acteurs partant de ces diagrammes. Les analyses présentées ici, en particulier l’identification de conflits et l’évaluation de la stratégie préférée par un acteur du point de vue des autres acteurs, aident à visualiser le réseau d’acteurs. Cependant, l’analyste doit constamment rester conscient de la double subjectivité de ces analyses : tous les indicateurs de DANA sont fondés sur les pensées de l’analyste concernant les pensées des acteurs au sujet d’une situation sociopolitique.

    61Le point fort de DANA est qu’elle exige de l’analyste de rendre explicite – avec plus de précision que d’autres méthodes d’analyse de réseau d’acteurs – sa propre pensée sur la manière de raisonner des différents acteurs au sujet de la situation sociopolitique qu’il analyse. Cela oblige l’analyste dès le début à réfléchir sur ses propres (pré) suppositions, autrement dit à se livrer à un exercice réflexif. DANA facilite une telle réflexivité en révélant les conséquences qui découlent logiquement des suppositions de l’analyste. Quand les résultats que fournit DANA sont contre-intuitifs, l’analyste se devra de réexaminer sa représentation des perceptions des acteurs, étant donné que celles-ci sont les seules données que DANA emploie dans ses analyses.

    62Jusqu’à présent, DANA a été utilisé dans plusieurs études de cas48. L’outil est toujours en élaboration. Récemment, la fonctionnalité de DANA a été augmentée afin de pouvoir simuler des scénarios de politique publique où les acteurs agissent conformément à leurs propres perceptions subjectives dans une séquence de plusieurs pas de temps. Au fil du temps à venir seront définis et mis en application plus d’indicateurs, servant notamment à étayer des analyses multi-arène. Le logiciel DANA est librement disponible sur le web : http://dana.actoranalysis.com.

    Notes de bas de page

    1 Marsh D., Comparing Policy Networks, Buckingham, PA, Open University Press, 1998 ; Sabatier P. A., « An advocacy coalition framework of policy change and the role of policy-oriented learning therein », Policy Sciences, vol. 21, n° 2-3, 1988, p. 129-168.

    2 De Bruijn H., « Roles for unilateral action in networks », International Journal of Public Sector Management, vol. 18, n° 4, 2005, p. 318-329.

    3 Bryson J. M., « What to do when Stakeholders matter », Public Management Review, vol. 6, n° 1, 2004, p. 21-53 ; Stone D., Policy Paradox and Political Reason, Glenview, IL, Scott Foresman, 1988.

    4 Coleman W. D., Perl A., « Internationalized Policy Environments and Policy Network Analysis », Political Studies, vol. 47, n°, 1999, p. 691-709 ; Scharpf F. W., Games that Real Actors Play : Actor-centered institutionalism in policy research, Boulder, CO, Westview Press, 1997.

    5 Ibid., p. 52.

    6 Cette notion d’acteur est couramment utilisée dans les sciences politiques. Elle diffère de celle d’« actant » qui occupe une place centrale dans la théorie de l’acteur-réseau. Dans cette théorie, des objets tels que les textes scientifiques et les objets techniques sont également considérés comme des acteurs. Cf. les ouvrages suivants : Callon M., « Eléments pour une sociologie de la traduction, la domestication de coquilles Saint-Jacques et des marins-pêcheurs dans la baie de Saint-Brieuc », L’année sociologique, n° 36, 1986, p. 169-208 ; Latour B., Science in action : how to follow scientists and engineers through society, Cambridge, MA, Harvard University Press, 1987 ; Law J., « Notes on the Theory of Actor-Network : Ordering, Strategy, and Heterogeneity », Systems Practice and Action Research, vol. 5, n° 4, 1992, p. 379-393.

    7 Aldrich H., Whetten D. A., Organization-Sets, Action-Sets, and Networks : Making the Most of Simplicity, in Nystrom P., Starbuck W. (dir.), Handbook of Organizational Design, New York, Oxford University Press, 1981, p. 385-408.

    8 Wasserman S., Faust K., Iacobucci D., Social Network Analysis : Methods and Applications, Cambridge, England, Cambridge University Press, 1994 ; Scott J., « Social Network Analysis », Sociology, vol. 22, n° 1, 1988, p. 109-127 ; Eve M., « Deux traditions d’analyse des réseaux sociaux », Résaux 2002/5, nº 115, 2002.

    9 Freeman R. E., Strategic Management : A Stakeholder Approach, Boston, Pitman, 1984 ; Bryson J. M., op. cit.

    10 Les quatre catégories dans cette matrice sont les Joueurs qui ont un pouvoir important ainsi qu’un assez grand intérêt, les Sujets qui ont peu de pouvoir mais un grand intérêt, les Définisseurs du contexte qui ont du pouvoir mais peu d’intérêt voire un intérêt indirect, et La Foule qui se compose d’acteurs avec peu de pouvoir et peu d’intérêt.

    11 Eden C., Ackermann F., Making Strategy : The Journey of Strategic Management, London, Sage Publications, 1998, p. 344-350.

    12 Arcade J., Godet M., Meunier F., Roubelat F., Structural analysis with the MICMAC method & actors’strategy with MACTOR method, in Glenn J., Gordon T. J. (dir.), Futures Research Methodology, American Council for the United Nations University, 1999 ; Hipel K. W., Meister D. B., « Conflict Analysis Methodology for Modelling Coalition in Multilateral Negotiations », Information and Decision Technologies, vol. 19, n° 2, 1994, p. 85-103 ; Bendahan S., Camponovo G., Pigneur Y., « Multi-issue actor analysis : Tools and models for assessing technology environments », Journal of Decision Systems, vol. 13, n° 2, 2004, p. 223-253.

    13 Stokman F. N., Van Assen M. A. L. M., Van der Knoop J., Van Oosten R. C. H., « Strategic Decision Making », Advances in Group Processes, vol. 17, 2000, p. 131-153.

    14 Howard N., Paradoxes of Rationality : Theory of Metagames and Political Behavior, Cambridge, MA, The MIT Press, 1971.

    15 Bots P. W. G., Van Twist M. J. W., Van Duin J. H. R., « Designing a Power Tool for Policy Analysts : Dynamic Actor Network Analysis », Proceedings of the 32nd Hawaii International Conference on System Sciences, Los Alamitos, CA, IEEE Computer Society Press, 1999 ; Bots P. W. G., Van Duin J. H. R., Van Twist M. J. W., « Automatic Pattern Detection in Stakeholder Networks », Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences, Los Alamitos, IEEE Computer Society Press, 2000.

    16 Schön D. A., The Reflective Practitioner : How Professionals Think In Action, New York, Basic Books, 1983, p. 76.

    17 Thomas W. I., W. I. Thomas on Social Organization and Social Personality (rédigé par Janowitz M.), Chicago, IL, University of Chicago Press, 1966, p. 42.

    18 March J. G., « Bounded Rationality, Ambiguity, and the Engineering of Choice », Bell Journal of Economics, vol. 9, n° 2, 1978, p. 596-597.

    19 Weick K. E., The Social Psychology of Organizing, Reading, Addison-Wesley, 1979.

    20 Kahneman D., Tversky A., Choices, Values, and Frames, in Kahneman D., Tversky A. (dir.), Choices, Values, and Frames, Cambridge, UK, Cambridge University Press, 2000, p. 1-16 ; Rein M., Schön D. A., Frame-Reflective Policy Discourse, in Wagner P., Hirschon Weiss C., Wittrock B., Wollman H. (dir.), Social Sciences and Modern States, National Experiences and Theoretical Crossroads. Cambridge, UK, Cambridge University Press, 1991.

    21 March J. G., Olsen J. P., Rediscovering institutions : the organizational basis of politics, New York, The Free Press, 1989 ; Sabatier P. A., op. cit.

    22 Fishbein M., Ajzen I., Belief, Attitude, Intention, and Behavior : An Introduction to Theory and Research, Reading, MA, Addison-Wesley, 1975.

    23 Argyris C., Schön D. A., Theory in Practice : Increasing professional effectiveness, London, Jossey-Bass, 1974.

    24 Fishbein M., Ajzen I., op. cit. ; Sabatier P. A., op. cit.

    25 Rokeach M., The Nature of Human Values, New York, The Free Press, 1973, p. 5.

    26 Vickers G., The Art of Judgement, A Study of Policy Making, London, Chapman & Hall, 1965.

    27 Heberlein T. A. et Black J. S., « Cognitive Consistency and Environmental Action », Environment and Behavior, vol. 13, n° 6, 1981, p. 717-734.

    28 Festinger L., A Theory of Cognitive Dissonance, Stanford, Stanford University Press, 1957.

    29 Janis I. L., Victims of Groupthink, Boston, Houghton Mifflin Company, 1972.

    30 Van Eeten M. J. G., « “Dialogues of the deaf” on science in policy controversies », Science and Public Policy, vol. 26, n° 3, 1999, p. 185-192.

    31 March J. G., A primer on decision making, How decisions happen, New York, Free Press, 1994.

    32 Jaeger C. C., Renn O., Rosa E. A., Webler T., Risk, Uncertainty, and Rational Action, London, Earthscan Publications Ltd, 2001.

    33 Rahmatian S., Hiatt C., « Toward an information-based theory of irrational systems behavior », Systems Research, vol. 6, n° 1, 1989, p. 7-16.

    34 Schelling T. C., The strategy of conflict, Cambridge, MA, Harvard University Press, 1960, p. 160.

    35 Axelrod R. (dir.), Structure of Decision : The Cognitive Maps of Political Elites, Princeton, NJ, Princeton University Press, 1976 ; Eden C., « Analyzing cognitive maps to help structure issues or problems », European Journal of Operational Research, vol. 159, n° 3, 2004, p. 673-686.

    36 Aguilar J., « A Survey about Fuzzy Cognitive Maps Papers », International Journal of Computational Cognition, vol. 3, n° 2, 2005, p. 27-33 ; Chaib-draa B., Desharnais J., « A relational model of cognitive maps », International Journal of Human-Computer Studies, vol. 49, n° 2, 1998, p. 181-200 ; Eden C., « Cognitive mapping : A review », European Journal of Operational Research, vol., n° 1, 1988, p. 1-13 ; Montibeller G., Belton V., « Causal maps and the evaluation of decision options : a review », The Journal of the Operational Research Society, vol. 57, n° 7, 2006, p. 779-791.

    37 Chen S. M., « Cognitive-map-based decision analysis based on NPN logics », Fuzzy Sets and Systems, vol. 71, n° 1, 1995, p. 155-163 ; Kosko B., « Fuzzy cognitive maps », International Journal of Man-Machines Studies, vol. 25, n° 1, 1986, p. 65-75 ; Zhang W., Chen S., Bezdek J. C., « Pool2 : a generic system for cognitive map development and decision analysis », IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 19, n° 1, 1989, p. 31-39. 38.

    38 Chaib-draa B., Desharnais J., op. cit., p. 194.

    39 Nadkarni S., Shenoy P., « A Bayesian network approach to making inferences in causal maps », European Journal of Operational Research, vol. 128, n° 3, 2001, p. 479-498.

    40 Wellman M. P., « Inference in cognitive maps », Mathematics and Computers in Simulation, vol. 36, n° 1, 1994, p. 145.

    41 Montibeller G., Belton V., op. cit.

    42 Pour une description plus détaillée, voir Bots P. W. G., « Analysis of multi-actor policy contexts using perception graphs », Proceedings of the IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, Los Alamitos, IEEE Computer Society Press, 2007.

    43 Bots P. W. G., « Analysis of multi-actor policy contexts using perception graphs », op. cit.

    44 Khan M. S., Quaddus M., « Group Decision Support Using Fuzzy Cognitive Maps for Causal Reasoning », Group Decision and Negotiation, vol. 13, n° 5, 2004, p. 463-480 ; Kosko B., op. cit.

    45 Schön D. A., Rein M., Frame Reflection : Toward the Resolution of Intractable Policy Controversies, New York, Basic Books, 1994.

    46 Emerson R. M., « Power-Dependence Relations », American Sociological Review, vol. 27, 1962, p. 31-41 ; Pfeffer J., Salancik G. R., The external control of organizations : A resource dependence perspective, New York, Harper & Row, 1978.

    47 Mayer I. S., Van Daalen C. E., Bots P. W. G., « Perspectives on policy analyses : a framework for understanding and design », International Journal of Technology, Policy and Management, vol. 4, n° 2, 2004, p. 169-191.

    48 Voir les publications suivantes : Bots P. W. G., Benchmarking in Dutch Urban Water Management : An Assessment, in Pahl-Wostl C., Kabat P., Möltgen J. (dir.), Adaptive and Integrated Water Management : Coping with Complexity and Uncertainty, Berlin, Springer, 2007, p. 277-300 ; Döll C., Döll P., Akteursanalyse und – modellierung im Rahmen des Projektes « Integrierte Analyse von mobilen, organischen Fremdstoffen in Fließgewässern », in Wittmann J., Müller M. (dir.), Simulation in Umwelt-und Geowissenschaften. Workshop Leipzig 2006, Aachen, Shaker Verlag, 2006, p. 109-118 ; Hermans L. M., « Dynamic actor network analysis for diffuse pollution in the province of North-Holland », Water Science and Technology, vol. 49, n° 3, 2004, p. 205-212 ; Kastens B., Diffuse Nitratbelastungen im Kontext der WRRL-Umsetzung auf regionaler Ebene, 2006, URL : http://www.usf.uosde/~bkastens/DANA.de.Html; Tolsma E., Rural Development and the fight against HIV/AIDS in Burkina Faso. MSc thesis, Larenstein University of Professional Education, Deventer, The Netherlands, 2004.

    Auteur

    • Pieter W. G. Bots
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    1 Marsh D., Comparing Policy Networks, Buckingham, PA, Open University Press, 1998 ; Sabatier P. A., « An advocacy coalition framework of policy change and the role of policy-oriented learning therein », Policy Sciences, vol. 21, n° 2-3, 1988, p. 129-168.

    2 De Bruijn H., « Roles for unilateral action in networks », International Journal of Public Sector Management, vol. 18, n° 4, 2005, p. 318-329.

    3 Bryson J. M., « What to do when Stakeholders matter », Public Management Review, vol. 6, n° 1, 2004, p. 21-53 ; Stone D., Policy Paradox and Political Reason, Glenview, IL, Scott Foresman, 1988.

    4 Coleman W. D., Perl A., « Internationalized Policy Environments and Policy Network Analysis », Political Studies, vol. 47, n°, 1999, p. 691-709 ; Scharpf F. W., Games that Real Actors Play : Actor-centered institutionalism in policy research, Boulder, CO, Westview Press, 1997.

    5 Ibid., p. 52.

    6 Cette notion d’acteur est couramment utilisée dans les sciences politiques. Elle diffère de celle d’« actant » qui occupe une place centrale dans la théorie de l’acteur-réseau. Dans cette théorie, des objets tels que les textes scientifiques et les objets techniques sont également considérés comme des acteurs. Cf. les ouvrages suivants : Callon M., « Eléments pour une sociologie de la traduction, la domestication de coquilles Saint-Jacques et des marins-pêcheurs dans la baie de Saint-Brieuc », L’année sociologique, n° 36, 1986, p. 169-208 ; Latour B., Science in action : how to follow scientists and engineers through society, Cambridge, MA, Harvard University Press, 1987 ; Law J., « Notes on the Theory of Actor-Network : Ordering, Strategy, and Heterogeneity », Systems Practice and Action Research, vol. 5, n° 4, 1992, p. 379-393.

    7 Aldrich H., Whetten D. A., Organization-Sets, Action-Sets, and Networks : Making the Most of Simplicity, in Nystrom P., Starbuck W. (dir.), Handbook of Organizational Design, New York, Oxford University Press, 1981, p. 385-408.

    8 Wasserman S., Faust K., Iacobucci D., Social Network Analysis : Methods and Applications, Cambridge, England, Cambridge University Press, 1994 ; Scott J., « Social Network Analysis », Sociology, vol. 22, n° 1, 1988, p. 109-127 ; Eve M., « Deux traditions d’analyse des réseaux sociaux », Résaux 2002/5, nº 115, 2002.

    9 Freeman R. E., Strategic Management : A Stakeholder Approach, Boston, Pitman, 1984 ; Bryson J. M., op. cit.

    10 Les quatre catégories dans cette matrice sont les Joueurs qui ont un pouvoir important ainsi qu’un assez grand intérêt, les Sujets qui ont peu de pouvoir mais un grand intérêt, les Définisseurs du contexte qui ont du pouvoir mais peu d’intérêt voire un intérêt indirect, et La Foule qui se compose d’acteurs avec peu de pouvoir et peu d’intérêt.

    11 Eden C., Ackermann F., Making Strategy : The Journey of Strategic Management, London, Sage Publications, 1998, p. 344-350.

    12 Arcade J., Godet M., Meunier F., Roubelat F., Structural analysis with the MICMAC method & actors’strategy with MACTOR method, in Glenn J., Gordon T. J. (dir.), Futures Research Methodology, American Council for the United Nations University, 1999 ; Hipel K. W., Meister D. B., « Conflict Analysis Methodology for Modelling Coalition in Multilateral Negotiations », Information and Decision Technologies, vol. 19, n° 2, 1994, p. 85-103 ; Bendahan S., Camponovo G., Pigneur Y., « Multi-issue actor analysis : Tools and models for assessing technology environments », Journal of Decision Systems, vol. 13, n° 2, 2004, p. 223-253.

    13 Stokman F. N., Van Assen M. A. L. M., Van der Knoop J., Van Oosten R. C. H., « Strategic Decision Making », Advances in Group Processes, vol. 17, 2000, p. 131-153.

    14 Howard N., Paradoxes of Rationality : Theory of Metagames and Political Behavior, Cambridge, MA, The MIT Press, 1971.

    15 Bots P. W. G., Van Twist M. J. W., Van Duin J. H. R., « Designing a Power Tool for Policy Analysts : Dynamic Actor Network Analysis », Proceedings of the 32nd Hawaii International Conference on System Sciences, Los Alamitos, CA, IEEE Computer Society Press, 1999 ; Bots P. W. G., Van Duin J. H. R., Van Twist M. J. W., « Automatic Pattern Detection in Stakeholder Networks », Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences, Los Alamitos, IEEE Computer Society Press, 2000.

    16 Schön D. A., The Reflective Practitioner : How Professionals Think In Action, New York, Basic Books, 1983, p. 76.

    17 Thomas W. I., W. I. Thomas on Social Organization and Social Personality (rédigé par Janowitz M.), Chicago, IL, University of Chicago Press, 1966, p. 42.

    18 March J. G., « Bounded Rationality, Ambiguity, and the Engineering of Choice », Bell Journal of Economics, vol. 9, n° 2, 1978, p. 596-597.

    19 Weick K. E., The Social Psychology of Organizing, Reading, Addison-Wesley, 1979.

    20 Kahneman D., Tversky A., Choices, Values, and Frames, in Kahneman D., Tversky A. (dir.), Choices, Values, and Frames, Cambridge, UK, Cambridge University Press, 2000, p. 1-16 ; Rein M., Schön D. A., Frame-Reflective Policy Discourse, in Wagner P., Hirschon Weiss C., Wittrock B., Wollman H. (dir.), Social Sciences and Modern States, National Experiences and Theoretical Crossroads. Cambridge, UK, Cambridge University Press, 1991.

    21 March J. G., Olsen J. P., Rediscovering institutions : the organizational basis of politics, New York, The Free Press, 1989 ; Sabatier P. A., op. cit.

    22 Fishbein M., Ajzen I., Belief, Attitude, Intention, and Behavior : An Introduction to Theory and Research, Reading, MA, Addison-Wesley, 1975.

    23 Argyris C., Schön D. A., Theory in Practice : Increasing professional effectiveness, London, Jossey-Bass, 1974.

    24 Fishbein M., Ajzen I., op. cit. ; Sabatier P. A., op. cit.

    25 Rokeach M., The Nature of Human Values, New York, The Free Press, 1973, p. 5.

    26 Vickers G., The Art of Judgement, A Study of Policy Making, London, Chapman & Hall, 1965.

    27 Heberlein T. A. et Black J. S., « Cognitive Consistency and Environmental Action », Environment and Behavior, vol. 13, n° 6, 1981, p. 717-734.

    28 Festinger L., A Theory of Cognitive Dissonance, Stanford, Stanford University Press, 1957.

    29 Janis I. L., Victims of Groupthink, Boston, Houghton Mifflin Company, 1972.

    30 Van Eeten M. J. G., « “Dialogues of the deaf” on science in policy controversies », Science and Public Policy, vol. 26, n° 3, 1999, p. 185-192.

    31 March J. G., A primer on decision making, How decisions happen, New York, Free Press, 1994.

    32 Jaeger C. C., Renn O., Rosa E. A., Webler T., Risk, Uncertainty, and Rational Action, London, Earthscan Publications Ltd, 2001.

    33 Rahmatian S., Hiatt C., « Toward an information-based theory of irrational systems behavior », Systems Research, vol. 6, n° 1, 1989, p. 7-16.

    34 Schelling T. C., The strategy of conflict, Cambridge, MA, Harvard University Press, 1960, p. 160.

    35 Axelrod R. (dir.), Structure of Decision : The Cognitive Maps of Political Elites, Princeton, NJ, Princeton University Press, 1976 ; Eden C., « Analyzing cognitive maps to help structure issues or problems », European Journal of Operational Research, vol. 159, n° 3, 2004, p. 673-686.

    36 Aguilar J., « A Survey about Fuzzy Cognitive Maps Papers », International Journal of Computational Cognition, vol. 3, n° 2, 2005, p. 27-33 ; Chaib-draa B., Desharnais J., « A relational model of cognitive maps », International Journal of Human-Computer Studies, vol. 49, n° 2, 1998, p. 181-200 ; Eden C., « Cognitive mapping : A review », European Journal of Operational Research, vol., n° 1, 1988, p. 1-13 ; Montibeller G., Belton V., « Causal maps and the evaluation of decision options : a review », The Journal of the Operational Research Society, vol. 57, n° 7, 2006, p. 779-791.

    37 Chen S. M., « Cognitive-map-based decision analysis based on NPN logics », Fuzzy Sets and Systems, vol. 71, n° 1, 1995, p. 155-163 ; Kosko B., « Fuzzy cognitive maps », International Journal of Man-Machines Studies, vol. 25, n° 1, 1986, p. 65-75 ; Zhang W., Chen S., Bezdek J. C., « Pool2 : a generic system for cognitive map development and decision analysis », IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 19, n° 1, 1989, p. 31-39. 38.

    38 Chaib-draa B., Desharnais J., op. cit., p. 194.

    39 Nadkarni S., Shenoy P., « A Bayesian network approach to making inferences in causal maps », European Journal of Operational Research, vol. 128, n° 3, 2001, p. 479-498.

    40 Wellman M. P., « Inference in cognitive maps », Mathematics and Computers in Simulation, vol. 36, n° 1, 1994, p. 145.

    41 Montibeller G., Belton V., op. cit.

    42 Pour une description plus détaillée, voir Bots P. W. G., « Analysis of multi-actor policy contexts using perception graphs », Proceedings of the IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, Los Alamitos, IEEE Computer Society Press, 2007.

    43 Bots P. W. G., « Analysis of multi-actor policy contexts using perception graphs », op. cit.

    44 Khan M. S., Quaddus M., « Group Decision Support Using Fuzzy Cognitive Maps for Causal Reasoning », Group Decision and Negotiation, vol. 13, n° 5, 2004, p. 463-480 ; Kosko B., op. cit.

    45 Schön D. A., Rein M., Frame Reflection : Toward the Resolution of Intractable Policy Controversies, New York, Basic Books, 1994.

    46 Emerson R. M., « Power-Dependence Relations », American Sociological Review, vol. 27, 1962, p. 31-41 ; Pfeffer J., Salancik G. R., The external control of organizations : A resource dependence perspective, New York, Harper & Row, 1978.

    47 Mayer I. S., Van Daalen C. E., Bots P. W. G., « Perspectives on policy analyses : a framework for understanding and design », International Journal of Technology, Policy and Management, vol. 4, n° 2, 2004, p. 169-191.

    48 Voir les publications suivantes : Bots P. W. G., Benchmarking in Dutch Urban Water Management : An Assessment, in Pahl-Wostl C., Kabat P., Möltgen J. (dir.), Adaptive and Integrated Water Management : Coping with Complexity and Uncertainty, Berlin, Springer, 2007, p. 277-300 ; Döll C., Döll P., Akteursanalyse und – modellierung im Rahmen des Projektes « Integrierte Analyse von mobilen, organischen Fremdstoffen in Fließgewässern », in Wittmann J., Müller M. (dir.), Simulation in Umwelt-und Geowissenschaften. Workshop Leipzig 2006, Aachen, Shaker Verlag, 2006, p. 109-118 ; Hermans L. M., « Dynamic actor network analysis for diffuse pollution in the province of North-Holland », Water Science and Technology, vol. 49, n° 3, 2004, p. 205-212 ; Kastens B., Diffuse Nitratbelastungen im Kontext der WRRL-Umsetzung auf regionaler Ebene, 2006, URL : http://www.usf.uosde/~bkastens/DANA.de.Html; Tolsma E., Rural Development and the fight against HIV/AIDS in Burkina Faso. MSc thesis, Larenstein University of Professional Education, Deventer, The Netherlands, 2004.

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    Bots, P. W. G. (2009). 6. Analyser des réseaux d’acteurs par le prisme du choix rationnel et des perceptions subjectives. In M. Delori, D. Deschaux-Beaume, & S. Saurugger (éds.), Le choix rationnel en science politique. Rennes: Presses universitaires de Rennes. https://doi.org/10.4000/books.pur.11988
    Bots, Pieter W. G. « 6. Analyser des réseaux d’acteurs par le prisme du choix rationnel et des perceptions subjectives ». In Le choix rationnel en science politique, édité par Mathias Delori, Delphine Deschaux-Beaume, et Sabine Saurugger. Rennes: Presses universitaires de Rennes, 2009. doi:10.4000/books.pur.11988.
    Bots, Pieter W. G. « 6. Analyser des réseaux d’acteurs par le prisme du choix rationnel et des perceptions subjectives ». Le choix rationnel en science politique, édité par Mathias Delori et al., Presses universitaires de Rennes, 2009, https://doi.org/10.4000/books.pur.11988.

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    Delori, M., Deschaux-Beaume, D., & Saurugger, S. (éds.). (2009). Le choix rationnel en science politique. Rennes: Presses universitaires de Rennes. https://doi.org/10.4000/books.pur.11964
    Delori, Mathias, Delphine Deschaux-Beaume, et Sabine Saurugger, éd. Le choix rationnel en science politique. Rennes: Presses universitaires de Rennes, 2009. doi:10.4000/books.pur.11964.
    Delori, Mathias, et al., éditeurs. Le choix rationnel en science politique. Presses universitaires de Rennes, 2009, https://doi.org/10.4000/books.pur.11964.
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