[en] The Eurovision Song Contest has been held every year since 1956. The originality of this contest lies in the points awarding system. There is no single jury but, on the contrary, each country is asked to award a given number of points to the countries which performed its favourite songs. Beyond the interest of such a system to collectively rank countries, it provides a long story of the swapped points between countries. Such information makes it possible to detect couples of countries {voter, performer} for whom votes are not exclusively guided by song quality. Currently the media covering the event regularly mention a bias in the votes distribution: according to them, this bias would be caused by geographical proximity and would lead to blocs of nearby countries which overwhelmingly vote for each other. In this article, we try to discuss this assumption. This latter requires to answer the following question: "how can we assess the influence of spatial proximity on the social ties formation?". Besides this issue, several methodological challenges appear. First, we examine the votes of the 1993-2008 period and we identify the social ties of interest, that is the couples of countries {voter, performer} whose votes significantly diverge from the reference situation (i.e. a competition on song quality). Then, we compare the resulting social network with the spatial countries network by a well-suited statistical method to prove that "over-votes" concern nearby countries. Finally, we highlight clusters of countries tending to over-vote for each other and, in that respect, we define clustering criteria which make sense. We show that these blocs strongly structure the abnormally high votes of the 2009 event. This analysis method combines geographical and social networks and can be extended to the study of phenomena concerning relations between spatialised entities.

[fr] Le Concours Eurovision de la Chanson se tient tous les ans depuis 1956. L'originalité de ce concours réside dans le système d'attribution des points. Il n'y a pas de jury unique. Au contraire, chaque pays est invité à distribuer un nombre donné de points aux pays dont il a préféré les chansons. Au-delà de l'intérêt que présente ce système pour établir un classement collectif entre les pays, celui-ci fournit une importante base de données sur les échanges de points entre les pays et permet potentiellement de mettre en évidence les couples de pays {votant, compétiteur} dont les votes ne sont pas exclusivement motivés par la qualité des chansons. De fait, les médias couvrant l'événement évoquent fréquemment l'existence d'un biais dans la distribution des votes : selon eux, ce biais serait dû à la proximité géographique des pays et conduirait à la formation de blocs de pays voisins votant massivement les uns pour les autres. Dans cet article, nous proposons de vérifier la validité de cette assertion : en termes de réseaux sociaux, il s'agit d'évaluer l'influence de la proximité spatiale d'entités sur les relations qu'elles établissent. Pour cela, nous apportons plusieurs réponses méthodologiques. Dans un premier temps, nous analysons statistiquement les votes échangés au cours des éditions 1993-2008 et identifions les couples de pays {votant, compétiteur} dont les votes s'écartent significativement de la situation de référence (c'est-à-dire d'une attribution des points fondée uniquement sur la qualité des chansons). Puis nous confrontons le réseau social obtenu avec le réseau de voisinage des pays et, grâce à une méthode statistique adaptée, nous montrons que les "sur-votes" sont associés à des pays géographiquement proches. Enfin, par une analyse de clusters, nous mettons en évidence des blocs de pays qui sur-votent massivement les uns pour les autres. Nous montrons alors que ces blocs structurent fortement la distribution des votes anormalement élevés observés au cours de l'édition 2009. Cette méthode d'analyse conjointe d'un graphe social et d'un graphe géographique peut être généralisée à l'étude de phénomènes mettant en scène des relations entre des individus spatialisés.