# Mise en évidence des coopérations scientifiques: utilisation des bases de données et analyse de graphes

Pascal Cuxac

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Pascal Cuxac. Mise en évidence des coopérations scientifiques: utilisation des bases de données et analyse de graphes. 1st. International Symposium ISKO-Maghreb, May 2011, Hammamet, Tunisie. hal-00952983

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# Mise en évidence des coopérations scientifiques: utilisation des bases de données et analyse de graphes.

CUXAC P.

INIST-CNRS, 2 allée du Parc de Brabois, CS 10310, 54519 Vandoeuvre les Nancy Cedex, FRANCE

pascal.cuxac@inist.fr

**Résumé** : Dans cet article nous nous intéressons à l'analyse de corpus bibliographiques à l'aide de graphes. Notre but n'est pas de mettre en œuvre de nouvelles techniques mais bien de montrer comment des constructions de graphes et leurs analyses peuvent aider à extraire de l'information du contenu de bases de données bibliographiques. Nous illustrons cela par l'étude des coopérations scientifique entre. Un tel graphe, s'il est construit en prenant en compte quelques paramètres, permet, mieux qu'un tableau, de mettre en évidence non seulement les relations entre pays mais également leur rôle dans le réseau.

## I. INTRODUCTION

Les bases de données bibliographiques comme PASCAL ou FRANCIS sont initialement prévues pour la rechercher de documents correspondants à une requête. Mais bien d'autres applications sont possibles comme l'analyse de statistiques sur les auteurs ou les classifications de documents faisant ressortir des thématiques. Dans cet article nous allons nous intéresser aux pays d'affiliation des auteurs, mais notre démarche peut également être appliquée à d'autres données, comme par exemple les auteurs eux-mêmes ou les laboratoires.

A partir de constructions de graphes, il est possible, grâce au calcul de paramètres bien connus et en utilisant des filtres assez simples, de mettre en évidence des nœuds et des sous-graphes importants pour l'analyse de réseau. A l'heure ou une multitude de travaux sur les réseaux sociaux voient le jour, il ne s'agit pas ici de discuter de calculs innovants mais de montrer l'utilité des graphes dans l'analyse de relations entre acteurs d'un domaine et dans la visualisation de ces connexions à partir de données bibliographiques issues de la recherche scientifique.

Différents outils, plus ou moins puissants, plus ou moins ergonomiques, dessinant des graphes plus ou moins esthétiques, sont à la disposition du public. Pajek, (http://pajek.imfm.si/doku.php) [1]. Pajek est un outil très puissant pour l'analyse et la visualisation de grands graphes. Aisee (http://www.aisee.com/) développé par AbsInt Angewandte Informatik GmbH est essentiellement un outil de visualisation de graphes très simple à utiliser, tout comme Tulip (http://tulip.labri.fr/TulipDrupal/) [2]. Tyna (http://tyna.gersteinlab.org/tyna) est utilisable en ligne et permet d'effectuer des analyses de graphes assez poussées [3].

Cytoscape (http://www.cytoscape.org/) est un logiciel utilisé par les biologistes qui permet la visualisation et l'analyse des réseaux d'interaction et des données associées. Karouach [4] utilise le logiciel Tetralogie (http://atlas.irit.fr) pour une visualisation interactive de graphes. Pour ceux qui programment en Python nous citerons le package Networkx (http://networkx.lanl.gov) qui permet de créer, manipuler et étudier la structure et la dynamique de réseaux.
Dans la suite nous utiliserons souvent Cytoscape.

Dans cet article nous nous focaliserons sur les pays d'affiliation des auteurs en construisant les graphes de relations entre pays d'appartenance des co-auteurs de publications. Nous considèrerons que le graphe obtenu est une image à un instant t des coopérations scientifiques entre nations. Par « coopération scientifique » nous n'entendons pas forcément « coopération officielle sur projets » mais coopération de fait entre laboratoires ou chercheurs. Bien entendu, comme notre source de données est une base de données bibliographique, le résultat sera dépendant de la couverture documentaire de la base utilisée.

## II. LES DONNÉES ET LEURS TRANSFORMATIONS :

### A. Constitution des corpus

Nous avons utilisé les bases PASCAL (sciences et techniques) et FRANCIS (sciences humaines et sociales). Ces bases ont l'avantage d'être pluridisciplinaires et surtout, les affiliations complètes de tous les auteurs sont présentes. Un extrait d'une notice PASCAL montrant le titre (FT), les auteurs (AU), leurs affiliations (AF) ainsi que la source du document (SO) est donné figure 1.

FT: La batterie tunisienne d'évaluation cognitive dans la schizophrénie : cognitions en psychiatrie AU: BEN AZOUZ (Olfa); DELLAGI (Lamia); KEBIR (Oussama); JOHNSON (Ines); AMADO (Isabelle); TABBANE (Karim)

AF: Unité de recherche UR 02/04 sur « les processus cognitifs dans la pathologie psychiatrique» hôpital Razi/Tunis/Tunisie (1 aut., 2 aut., 4 aut., 6 aut.);

INSERM U796, Physiopathologie des maladies psychiatriques; Université Paris Descartes, Centre hospitalier Sainte Anne/France (3 aut.) 5 aut

SO: Tunisie médicale; ISSN 0041-4131; Tunisie; Da. 2009; Vol. 87; No. 10; Pp. 674-679

<caption>Fig. 1 : Extrait d'une notice PASCAL.</caption>
Pour illustrer notre propos nous avons choisi trois corpus. Les deux premiers sont constitués d'articles publiés durant 4 ans (de 2007 à 2010 pour l'un et de 1997 à 2000 pour l'autre) et dont un auteur au moins appartient à un pays du Maghreb (Algérie, Maroc, Tunisie). Le second corpus est constitué d'articles publiés de 2009 à 2010 et dont un auteur au moins appartient à un pays francophone, au sens d'état membre de l'Organisation Internationale de la Francophonie (http://www.francophonie.org/-Etats-et-gouvernements-.html).

<table><caption>TAB. 1 STATISTIQUES SUR LES CORPUS</caption><thead><tr><th></th><th>Nb de notices</th><th>Pays affiliation (&gt;10%)</th><th>Pays publication (&gt;10%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Corpus Maghreb1 (2007-2010)</td><td>14 659</td><td>Tunisie : 48%<br>France : 28 %<br>Maroc : 27 %<br>Algérie : 24 %</td><td>France : 33 %<br>UK : 18 %<br>Pays Bas : 14 %<br>USA : 11 %</td></tr><tr><td>Corpus Maghreb2 (1997-2000)</td><td>8162</td><td>Maroc : 47 %<br>Tunisie : 34 %<br>France : 33 %<br>Algérie : 19 %</td><td>France : 42 %<br>Tunisie : 12 %<br>UK : 11 %</td></tr><tr><td>Corpus Francophonie</td><td>178 564</td><td>France : 44 %<br>Canada : 25 %<br>USA : 15 %<br>Suisse : 10 %</td><td>USA : 28 %<br>UK : 25 %<br>France : 21 %<br>Pays Bas : 12 %</td></tr></tbody></table>

Le tableau 1 donne quelques caractéristiques du corpus. Si pour le corpus francophone, les chercheurs publient essentiellement aux USA et au Royaume uni, dans le cas du corpus Maghreb la France est le premier pays de publication. Pour ces deux corpus on voit également que la stratégie de publication est différente au niveau des statistiques sur les pays d'affiliation : au niveau de la francophonie 15 % des articles possèdent une affiliation USA, alors que pour les données Maghreb 2007-2010 les USA ne sont pas présents de façon importante (seulement 2,6 % des articles).

L'évolution des chiffres entre les deux périodes pour le corpus Maghreb est plus surprenante : on constate un accroissement du nombre des publications de 80 %. Si la proportion d'auteurs français reste sensiblement constante, on assiste à une inversion entre le Maroc et la Tunisie.

### B. Transformation des données

A partir de chaque corpus nous extrayons pour chaque auteur de chaque notice le pays d'affiliation, puis nous construisons la matrice de contingence. Cette matrice symétrique a pour ligne et colonne les nœuds (ou sommets) du graphe (dans notre cas les pays) et les éléments de la matrice représentent les arêtes (liens) du graphe. La matrice peut être booléenne (1= lien, 0=absence de lien) ou pondérée ; nous choisirons dans un premier temps de pondérer avec la fréquence du lien.

## III. CONSTRUCTION DES GRAPHES ET CALCULS

Le graphe est construit en prenant en compte les pays d'affiliation des auteurs d'articles dans les corpus étudiés. Nous obtenons alors un graphe non dirigé. Un premier filtrage est réalisé pour ne prendre en compte que les arêtes qui ont au moins une extrémité correspondant à un des pays étudié : en

effet le but est d'analyser les relations qu'ont ces pays entre eux et avec le reste du monde.

Le graphe peut-être élagué pour supprimer les liens qui ont un poids inférieur à un certain seuil.

Il existe deux grandes familles de graphes suivant que les arêtes (liens) ont un sens (graphe orienté) ou non (graphe non orienté). Dans les expérimentations que nous présentons ici nous avons considéré le graphe non orienté. Cela peut se traduire par le fait qu'il n'y a pas de sens privilégié dans les relations de coopération telles qu'elles peuvent apparaître dans les bases de données.

Un graphe est dit **complet** si tous ses nœuds sont reliés deux à deux. On appelle alors **clique** un sous-graphe complet.

Un certain nombre de paramètres peuvent être calculés à partir des graphes obtenus. Ces paramètres donnent de l'information sur le graphe et peuvent également être utilisés pour au moment de la visualisation du graphe pour mettre en évidence des relations particulières et/ou des nœuds importants pour le réseau.

Voici quelques paramètres les plus communément utilisés :

**« Degré d'un nœud »** : Dans les graphes non orienté, le degré (ou la valence) d'un nœud est le nombre d'arêtes ayant une extrémité en ce nœud. Si le graphe est aléatoire on a alors une distribution normale de ce paramètre [5].

**« Fréquence du lien »** : reflète le nombre de fois ou on constate un lien entre deux nœuds du graphe.

**« Connexité »** : un graphe est connexe s'il existe un chemin entre tout couple de sommets

**« Betweenness centrality »** : Cette notion est apparue dans l'analyse de réseaux sociaux pour déterminer le rôle de chaque acteur dans le réseau. Cette mesure d'intérêt commun est basée sur la notion de plus court chemin. Si deux nœuds sont connectés, il peut exister plusieurs chemins entre eux. Les plus courts chemins sont ceux pour lesquels le nombre de nœuds sur le chemin est minimal. La "betweenness centrality" pour un nœud v est alors le nombre de plus courts chemins entre deux autres nœuds s et t qui passent par v (noté $\sigma_{st}(v)$), divisé par le nombre total de plus courts chemins allant de s à t ($\sigma_{st}$).

$$C_B(v) = \sum_{s \neq v \neq t \in V} \frac{\sigma_{st}(v)}{\sigma_{st}}$$

$\sigma_{st}$ = nombre de plus courts chemins entre s et t;

$\sigma_{st}(v)$ = nombre de plus courts chemins entre s et t passant par le nœud v

**« Edge betweenness centrality »** : Girvan et al. [6] ont étendu la notion de betweenness centrality aux arêtes en définissant la "edge-betweenness centrality".
Les nœuds et arêtes du graphe peuvent ensuite être colorés et dimensionnés en fonction des paramètres calculés :

Taille du nœud : augmente avec le paramètre de « betweenness centrality »

Couleur du nœud : du plus clair au plus foncé quand le degré du nœud augmente

Epaisseur de l'arête : augmente avec la fréquence du lien entre les deux pays reliés

Couleur de l'arête : du plus clair au plus foncé quand le paramètre de « edge-betweenness centrality » augmente

La visualisation des graphes peut se faire à l'aide de différents algorithmes. La plus part du temps nous avons choisi un algorithme « forces et ressorts » qui repose sur un paradigme mis en œuvre par Kamada et Kawai [7]. Les Nœuds du réseau sont traités comme des objets qui se repoussent les uns les autres. Les connexions entre les nœuds sont traitées comme des ressorts. Ces ressorts repoussent ou attirer les nœuds selon une fonction de force. L'algorithme définit les positions des nœuds de façon à minimiser la somme des forces dans le réseau.

## IV. ANALYSE DES RESULTATS

La figure 2 représente un graphe obtenu à partir du corpus Maghreb1. Nous avons conservé tous les liens et calculé la betweenness des nœuds, puis regroupés par valeur commune décroissante. Les sommets les plus importants sont bien Algérie, Tunisie, Maroc, puis France, USA, Grande Bretagne.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2 : Regroupement et ordonnancement des nœuds par valeur de betweenness [Algérie (DZA), Maroc (MAR), Tunisie (TUN)]</figcaption></figure>

Notre but étant de visualiser les relations entre d'une part l'Algérie, le Maroc, la Tunisie et d'autre part le reste du monde, nous n'avons ensuite pris en compte que les liens qui ont une extrémité avec un des trois pays étudié. Un premier seuillage supprime les liens dont la fréquence est inférieure à 2 (figure 3)

Cette figure permet de voir des « couches de pays » coopérant avec au moins un des trois pays du Maghreb. Plus on s'éloigne du centre du graphe plus les relations sont faibles. On notera à gauche, en haut et à droite des nœuds uniquement reliés à un seul des trois pays étudiés.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 3 : Graphe des liens entre pays d'affiliation pour le corpus Maghreb1. Liens > fréquence 2. (Algérie, Maroc, Tunisie apparaissent en rouge)</figcaption></figure>

Nous avons vu à la figure 2 comment un calcul de betweenness sur les nœuds pouvait être exploité pour sortir les nœuds les plus stratégiques du réseau. Voyons sur un graphe plus important ce que cela peut donner : nous considérerons le graphe des relations obtenu à partir du corpus « francophonie » (figure 4).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 4 : Graphe des liens entre pays d'affiliation pour le corpus Francophonie.</figcaption></figure>

Nous avons fait apparaître sur ce graphe (figure 5) les paramètres calculés comme spécifié au paragraphe 3. Sans surprise, les nœuds ayant une valeur de betweenness élevée sont la France, Belgique, Canada, Suisse. Plus surprenant est le rôle important que semble jouer l'Egypte dans se réseau. Si on considère les liens on constate que l'on a avant tout des relations avec les pays européens et que les relations entre pays en développement sont relativement faibles. Cela est également illustré sur la figure 6 pour le Maghreb.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 5 Graphe des liens entre pays d'affiliation pour le corpus Francophonie. Visualisation des nœuds et des liens en fonction de la betweenness des nœuds et des liens, du degré des nœuds, de la fréquence des liens.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 6 : Graphes des liens les plus importants pour le corpus Maghreb1 (Taille et couleur des liens en fonction de la fréquence - base 100 : France-Tunisie 3629 liens)</figcaption></figure>

## V. COMPARAISON DE GRAPHEES

Bien entendu deux graphes peuvent être comparés afin de mettre en évidence leurs différences ou leurs points communs. Si nous réalisons les graphes des publications ou au moins un auteur provient d'un pays du Maghreb durant les périodes 1997-2000 puis 2007-2010, nous pouvons estimer les changements qui se sont produits entre ses deux périodes de temps. La figure 7 est le graphe résultant de la différence entre les graphes des périodes 2007-2010 et 1997-2000, il s'agit donc des relations apparues dans la période plus récente.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Fig. 7 : Graphe résultant de la différence entre les graphes Maghreb1 et Maghreb2</figcaption></figure>

La figure 8 montre l'intersection des deux graphes, c'est-à-dire les relations et les nœuds stables dans cette période de temps.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Fig. 8 : Graphe résultant de l'intersection des graphes Maghreb1 et Maghreb2</figcaption></figure>

Ce traitement n'est qu'une approche simple de l'évolution temporelle de graphes. Des méthodes plus complexes peuvent être mises en œuvre, par exemple en calculant les cliques (de degré à définir) qui restent stables dans le temps [8]. Dousset [2005] étudie l'évolution de graphes par outil de morphing simulant une évolution continue [9].

## VI. CLUSTERING DE GRAPHE

Il existe différentes méthodes de partitionnement de graphe, notre but ici n'est pas d'en faire un état de l'art mais de montrer simplement comment un partitionnement de graphe s'apparentant à du clustering permet de mettre en évidence des regroupements de nœuds.

Walktrap [10] ou méthode des marches aléatoires (Random Walks) est une de ces méthodes. Elle a pour but de décomposer le graphe en un certain nombre de communautés ou classes. Son principe est similaire à celui de la classification ascendante hiérarchique. Commençant par une partition où chaque donnée forme une classe, à chaque itérations elle fait fusionner les deux classes qui d'une part, présentent au moins un lien entre leurs données et d'autre part, minimisent la moyenne de la distance au carré de chaque sommet à sa communauté. La différence de Walktrap par rapport à la méthode ascendante hiérarchique est qu'elle calcule la distance entre les nœuds du graphe à partir de la matrice d'adjacence. Cette dernière permet de déterminer la matrice de transition entre les éléments du graphe (nœuds et communautés). L'algorithme se termine par une partition qui contient une seule classe regroupant tous les nœuds. Le choix
de la meilleure partition est fait de façon à ce quelle maximise le critère de « Modularité » [11]

Germen [12], [13] est une méthode de clustering de graphes. Elle se base sur la notion de densité du nuage des vecteurs-données. Son principe se résume en la détection des maxima de densité à chaque itération et en la prise en compte des perturbations locales dues à l'introduction d'un nouvel élément. A chaque élément du graphe (document) on attribue une densité. Le partitionnement du graphe se fait par le repérage des nœuds les plus denses. Ces derniers représentent les « chefs de classes ». Leurs zones d'influence s'élargissent au fur et à mesure par rattachement unique ou partagé de leurs voisins de plus en plus éloignés. Ce rattachement se base sur la notion d'héritage des étiquettes des chefs de classes. Plusieurs règles peuvent exister, par exemple :

- Un nœud hérite du numéro du chef de classe de son voisin le plus surplombant (ayant une densité la plus importante que la sienne et son 1-voisinage). Si celui-ci n'existe pas, on crée une nouvelle classe. Dans ce cas, un document ne peut appartenir qu'à une seule classe (classification non recouvrante).

Nous présenterons ici une petite expérimentation didactique afin d'illustrer ce que le partitionnement de graphe peut apporter. Si nous appliquons la méthode Germen sur le graphe des relations obtenu à partir du corpus Francophonie, nous obtenons 5 classes. Sans surprise, 4 classes ont pour chef de classe un grand pays francophone, mais une petite classe Egypte apparaît due comme nous l'avons vu précédemment à la position importante de l'Egypte dans le réseau. Les classes et les pays les plus importants (en nombre d'apparition) appartenant à ces classes figurent dans le tableau 2.

<table><caption>TAB. 2 : RÉSULTAT DE LA CLASSIFICATION DU GRAPHE FRANCOPHONIE PAR LA MÉTHODE GERMEN. (SEULS LES PAYS LES PLUS FRÉQUENTS ILLUSTRENT LES CLASSES)</caption><thead><tr><th>Classe</th><th>Pays les plus fréquents</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">BELGIQUE</td><td>Ethiopie</td></tr><tr><td>Rwanda</td></tr><tr><td>Zambie</td></tr><tr><td>Honduras</td></tr><tr><td>Congo, Rep.Dem. Du</td></tr><tr><td rowspan="5">CANADA</td><td>Coree, Rep. De</td></tr><tr><td>Bulgarie</td></tr><tr><td>Taiwan,</td></tr><tr><td>Hong-Kong</td></tr><tr><td>Arabie Saoudite</td></tr><tr><td>EGYPTE</td><td>Bahrein</td></tr><tr><td rowspan="5">FRANCE</td><td>Etats-Unis</td></tr><tr><td>Allemagne</td></tr><tr><td>Royaume-Uni</td></tr><tr><td>Grece</td></tr><tr><td>Italie</td></tr><tr><td rowspan="5">SUISSE</td><td>Tanzanie,</td></tr><tr><td>Gambie</td></tr><tr><td>Zimbabwe</td></tr><tr><td>Seychelles</td></tr><tr><td>Kirghizistan</td></tr></tbody></table>

## VII. CONCLUSION ET PERSPECTIVES

Nous avons présenté des méthodes d'analyse de graphes à partir d'exemples simples. Nous avons vu comment repérer des « nœuds clés » équivalents d'acteurs incontournables du réseau, ainsi que les liens spécifiques à chaque acteur. Les graphes sont un bon moyen de visualisation à condition de savoir les élaguer convenablement et de faire ressortir les éléments importants en utilisant certains paramètres calculés (par exemple la betweenness, le degré...). Bien entendu le traitement de grands graphes peut vite s'avérer complexe surtout si on a des graphes dynamiques. Mais nous avons vu que quelques manipulations simples permettent de mettre en évidence des nœuds et/ou des relations important ou atypiques.

## VIII. BIBLIOGRAPHIE

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[2] Auber. D. 2003 : Tulip : A huge graph visualisation framework. In P. Mutzel and M. Jünger, editors, Graph Drawing Softwares, Mathematics and Visualization, pages 105-126. Springer-Verlag, 2003.

[3] Yip K.Y, Yu H., Kim P. M., Schultz M., Gerstein M. (2006): The tYNA platform for comparative interactomics: a web tool for managing, comparing and mining multiple networks, Bioinformatics, 2006, Volume22, Issue23, Pp. 2968-2970

[4] Karouach S., (2007) : Visualisation interactive pour les graphes de grande taille, Datametrics Journal, Volume 1 (2007) : Issue 1

[5] Erdős, P. ; Rényi, A. (1959). Sur les graphiques aléatoires. In Publicationes Mathematicae 6: 290-297.

[6] Girvan M. Newman M. E. J., (2002) : Community structure in social and biological networks, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99, 7821-7826

[7] Kamada T., Kawai S., (1989) : An algorithm for general undirected graphs. In Information Processing Letters, Volume 31, p. 7-15, 1989.

[8] Cerf L., Nguyen T.B.N., Boulicaut J.F. (2010) : Mining Constrained Cross-Graph Cliques in Dynamic Networks, in *Inductive Databases and Queries: Constraint-Based Data Mining*, pages 199-228. Springer, novembre 2010

[9] Dousset B. Karouach S., (2005) : Manipulation de graphes de grande taille pour l'étude des reseaux d'acteurs et des reseaux semantiques, Journée sur les systèmes d'information élaborée, île Rousse 2005

[10] Pons P., Latapy M. (2006) : Computing communities in large networks using random walks. Journal of Graph Algorithms and Application.

[11] Newman M.E.J., Girman M. (2004) : Finding an evaluating community structure in networks.Physical Review E, 69(6).

[12] Cuxac P., Lelu A., Cadot M. (2009) : Suivi incrémental des évolutions dans une base d'information indexée : une boucle évaluation/correction pour le choix des algorithmes et des paramètres. 2ème conférence Internationale sur les systèmes d'informations et Intelligence Economique SIIE 2009, Hammamet Tunisie.

[13] Lelu A., Cuxac P., Johansson J. (2006) : Classification dynamique d'un flux documentaire : une évaluation statique préalable de l'algorithmme GERMEN, Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles (JADT), Besançon, 19-21 avril 2006, pp 617-630.