6 Pour aller plus loin
Pour aller plus loin en analyse de réseau (avec Python ou tout autre logiciel), commencer par la liste Awesome Network Analysis maintenue par François Briatte est un bon réflexe. La partie Python mériterait peut-être un coup de plumeau, notamment pour les modules conseillés - c’est inscrit sur ma to-do-list de l’été mais je ne promets rien…
6.1 Avec Python
C’est fou le nombre de livres payants proposant des initiations à des logiciels libres et gratuits. Les livres anglophones sont généralement disponibles sur libgen. Pour les livres francophones, vous pouvez 1. voir auprès de votre bibliothèque universitaire favorite ou 2. contactez directement l’auteur et l’autrice pour demander gentiment s’il n’y a pas une version pdf disponible quelque part.
Pour s’initier, Openclassrooms propose des cours plutôt corrects. Ce n’est pas pensé pour des utilisatrices en sciences sociales et on peut allégrement sauter certaines étapes mais ça reste utile.
Orienté sciences sociales, le dépôt github d’Émilien Schultz propose une liste de ressources utiles pour l’utilisation de Python et les supports des nombreuses formations qu’il a dispensées ces dernières années. Orienté sciences sociales mais en anglais, le site de Melanie Walsh est très chaudement recommandé.
L’excellent site Programming Historian propose 28 leçons sur Python, toutes disponibles en anglais, certaines sont traduites en espagnol, français et/ou portugais.
Le site Python Graph Gallery, copié sur The R Graph Gallery, permet de récupérer le code pour générer de belles figures. Ça reste cependant moins complet - et parfois moins joli - que ce qu’on peut faire avec R.
6.2 Avec NetworkX
Le site officiel est touffu (euphémisme). Nombre de fonctions sont obsolètes et la documentation n’est pas toujours d’une grande clarté. On trouve quelques tutoriels sur l’analyse de réseaux avec NetworkX en ligne : j’ai notamment utilisé des morceaux de Programming Historian (Ladd et al. (2017)) et d’un cours de l’IUT de Reims (Blanchard (2018)). Beaucoup plus complet, le datacamp accessible à cette adresse est très complet mais commence à dater (2020), certaines parties ne fonctionnent plus très bien.