2.1 – Définition

6L’analyse de réseaux en littérature étudie l’organisation des entités narratives au moyen de la théorie des graphes (Berge, 1958). Un réseau est constitué de sommets représentant les entités narratives et d’arêtes qui les lient entre elles, le cas échéant. La présence ou l’absence d’une arête entre deux sommets dépend de la méthode d’identification des relations. Quand aux méthodes d’analyse, elles sont inspirées de celles de l’analyse des réseaux sociaux (Wasserman et Faust, 1994 ; Borgatti et al., 2009).

7Dans ce travail, nous limitons l’étude des entités narratives aux seuls personnages.

2.2 – Travaux existants

8Il existe de nombreux modèles d’extractions et d’études de réseaux de personnages tirés d’œuvres littéraires. Les domaines dans lesquels ces recherches sont conduites comprennent les sciences humaines, tout comme la physique statistique et l’informatique. Nous remarquons une augmentation de la popularité de ce type de recherche.

9De nombreux travaux (Pentland et Feldman, 2007 ; Gil et al., 2011 ; Elson, 2012 ; Corman et al., 2013 ; Bolioli et al., 2013 ; Nalisnick et Baird, 2013) s’intéressent à l’étape préliminaire de construction du réseau, notamment grâce à des méthodes d’extraction automatique des relations entre personnages, voire des contextes de l’action ou des relations. D’autres se focalisent sur l’analyse du ou des réseaux obtenus, et éventuellement les rôles des personnages (Stiller et al., 2003 ; Moretti, 2011 ; Mac Carron et Kenna, 2012 ; Agarwal et al., 2012 ; Sack, 2012, 2013 ; Grandjean, 2014 ; Sparavigna, 2013). Enfin, choisissant un point de vue plus vaste, diverses études (Alberich et al., 2002 ; Gleiser, 2007 ; Rydberg-Cox, 2011 ; Hutchinson et al., 2012) proposent des analyses de réseaux de personnages à partir d’ensembles de récits tirés chacun d’un univers cohérent, par exemple des sagas islandaises (Mac Carron et Kenna, 2013).

10En physique statistique, l’utilisation de tels réseaux sert d’abord à l’expérimentation de méthodes algorithmiques (Newman et Girvan, 2004). Le réseau n’est donc plus un objet narratif, ainsi que le signale Donald E. Knuth à propos d’un célèbre jeu de données tiré des Misérables de Victor Hugo (Knuth, 2013) :

11

Since the data files were prepared by hand, they are subject to human error. […] They are intended simply as forever-frozen examples of typical data that is more or less accurate.
In particular, I recently learned that I forgot to include any connection between Fantine and her infant daughter Cosette, when I summarized the encounters between the characters of Les Misérables in the data file jean.dat. Fantine and Cosette appear together in chapter 1.4.1 (and then, of course – alas – they never see each other again). […] However, I shall never update the file jean.dat, because it is “correct by definition.”

2.3 – Le système des personnages

12La construction d’un réseau de personnages à partir d’une œuvre littéraire s’inscrit dans le cadre de la théorie des personnages définie par Alex Woloch (2003). Nous fournissons à cette théorie un outil – l’analyse des réseaux en littérature – permettant de conduire une telle analyse de manière quantitative. Dans cet article, nous utilisons les termes « système » et « structure » au sens de Woloch.

13Tout d’abord, nous définissons l’espace du personnage :

14

That particular and charged encounter between an individual human personality and a determined space and position within the narrative as a whole.

15L’espace du personnage est la projection d’un individu de l’histoire [2] dans le récit [3]. Par exemple, on attend de l’espace du personnage protagoniste qu’il soit plus riche que l’espace d’un personnage secondaire. La narration implique que les scènes où apparaît un personnage secondaire soient plus rares, donc qu’une partie de l’information existante dans l’histoire soit omise ou réduite dans le récit. Woloch forme ensuite l’ensemble de tous les espaces de personnages. Il le nomme le système des personnages et le définit comme :

16

The arrangement of multiple and differentiated character-spaces — differentiated configurations and manipulations of the human figure — into a unified narrative structure.

17Dans le même temps, il définit une opération sur le système des personnages qui s’apparente à une forme mixte des concepts de réunion et d’intersection tels qu’on les comprend dans le domaine de la théorie des ensembles :

18

For the character-system offers not simply many interacting individuals but many intersecting character-spaces, each of which encompasses an embedded interaction between discretely implied person and the dynamically elaborated narrative form.

19Cette approche topologique [4] fournit un cadre théorique bien défini pour l’observation de la narration, transformation de l’individu du monde virtuel qu’est l’histoire en un personnage du récit. À ce stade, pour décoder le rôle du personnage dans la narration, il est nécessaire de considérer sa position dans le flot du récit relativement aux entités narratives, dont, en particulier, les autres personnages :

20

[…] all character-spaces inevitably point us toward the character-system, since the emplacement of a character within the narrative form is largely comprised by his or her relative position vis-à-vis other characters.

21Nous représentons le système des personnages à l’aide de l’analyse de réseaux en littérature. Celle-ci étudie la structure formée par les personnages, leurs relations et l’organisation de ces relations. Nous déduisons ensuite une partie des propriétés narratives d’un personnage à partir de sa position dans le réseau des interactions des personnages.

2.4 – Centralité

22La centralité quantifie des propriétés structurelles des sommets du réseau interprétées comme des formes d’importance au sein de celui-ci (Hennig et al., 2012). Par exemple, la centralité de degré mesure le nombre de connexions d’un sommet, et donc l’intrication de l’espace d’un personnage dans les espaces d’autres personnages. La centralité d’intermédiarité, quand à elle, mesure la fréquence de placement d’un personnage sur les cheminements narratifs qui permettent de passer d’un personnage à un autre à travers le réseau des cooccurrences. Ainsi, entre autres possibilités, elle permet de mettre en évidence les personnages dont le rôle est central, ou ceux dont le rôle est de faire avancer le récit.

23L’historique du développement du concept de centralité est de moindre importance ici en comparaison des questions que soulève ce concept, à savoir, entre autres, « que mesure la centralité ? », ou « comment utiliser et comparer ces mesures ? » (Sabidussi, 1966 ; Ruhnau, 2000 ; Koschützki et al., 2005 ; Borgatti, 2005 ; Borgatti et Everett, 2006 ; Brandes et al., 2012). De nombreuses formules mathématiques, établies à partir des réseaux, peuvent être considérées comme des indices de centralité. En l’absence d’une théorie de la centralité qui uniformiserait ces formules et permettrait de travailler dans un cadre mathématique clairement défini, c’est un article de Linton C. Freeman présentant les centralités de degré, de proximité et d’intermédiarité (Freeman, 1978) et les travaux de Phillip Bonacich présentant la centralité par vecteurs propres (Bonacich, 1972, 1987) qui font référence et permettent de considérer ces quatre indices comme canoniques.

2.4.1 – Degré

24La centralité de degré d’un sommet s’exprime généralement par la somme des arêtes incidentes, ou de manière équivalente par la somme des sommets adjacents. C’est un indice ne prenant en compte que les éléments les plus proches du sommet, et ignorant le reste de la structure du réseau. Exprimé dans les termes de Degenne et Forsé (1994) :

25La centralité de degré privilégie le point de vue local et mesure l’activité ou la capacité de communication ou d’échange de chaque individu au sein du réseau, en ne tenant pas compte de sa capacité à contrôler ces communications.

26C’est un indice simple à mesurer et dont la lecture est intuitive. Mathématiquement, pour un sommet x_i dans un réseau d’ordre [5] n non dirigé dont la matrice d’adjacence est , la centralité de degré est :

27

2.4.2 – Proximité

28La centralité de proximité consiste à évaluer la distance séparant un sommet de tous les autres. Cet indice est à l’origine du concept même de centralité (Bavelas, 1950). La centralité de proximité mesure l’effort nécessaire à un acteur du réseau pour atteindre tous les autres acteurs, par exemple lors de la diffusion d’une information. Dans l’analyse de réseaux littéraires appliquée au personnage, cet indice propose une forme de proximité narrative d’un personnage avec tous les autres. Pour ce travail, nous utilisons la centralité harmonique, dont les propriétés sont très proches et les résultats fortement corrélés avec la centralité de proximité (Rochat, 2009 ; Boldi et Vigna, 2013), mais dont la variance plus grande offre une meilleure lisibilité. Nous la définissons, pour un sommet x_i, par

29

30avec dist(x_i,x_j) la distance du sommet x_i au sommet x_j.

2.4.3 – Intermédiarité

31La centralité d’intermédiarité mesure la propension d’un nœud à apparaître sur les plus courts chemins reliant les sommets du réseau. En sciences sociales tout comme dans des applications aux réseaux informatiques, les valeurs obtenues mettent en évidence les acteurs ou objets qui contrôlent l’information, ou par lesquels celle-ci transite.

32Dans un réseau littéraire, la centralité d’intermédiarité met en évidence les personnages apparaissant dans des événements du récit communs à plusieurs personnages. S’il n’y a qu’un seul personnage dans ce cas, sa mesure de centralité d’intermédiarité sera significativement plus élevée que celles de ses voisins. Elle est donnée par :

33

34avec g_jk le nombre de plus courts chemins allant du sommet x_j au sommet x_k, et g_jk(i) le nombre de plus courts chemins allant du sommet x_j au sommet x_k et contenant le sommet x_i. La double somme est calculée sur toutes les paires (j,k) telles que j = i = k et j < k.

3.1 – Affinement

39Nous ne suivons pas le scénario simpliste consistant à associer deux personnages s’ils apparaissent sur la même page [10], car cette approche ne lierait pas deux personnages apparaissant par exemple dans la même phrase, l’un en bas d’une page et l’autre au sommet de la suivante. Pour générer le réseau des cooccurrences à partir de l’index des personnages, nous le transformons en un index de couples de pages : un personnage apparaissant sur une page n dans le premier index appartient dans le second index aux couples de pages {n - 1,n} et {n,n + 1}. Cette méthode permet de substituer aux pages du premier index un système d’occurrences couplées et superposées [11]. Elle tient mieux compte de la proximité entre les personnages : deux sommets apparaissant sur la même page (cooccurrence forte) sont ainsi considérés par construction comme plus proches que deux sommets sur des pages consécutives (cooccurrence faible).

40Cette approche par couples de pages résout le problème du format trop strict de la page, mais introduit du « bruit » : en admettant des occurrences plus larges, les cooccurrences qui en sont déduites sont également plus nombreuses. Pour pallier ce problème, nous fixons un seuil à atteindre pour qu’une relation soit prise en compte. En effet, lors de la compilation des cooccurrences, nous définissons un attribut de poids pour chaque relation, égal à la somme des cooccurrences faibles (dont la valeur ajoute une unité) et fortes (dont la valeur ajoute deux unités [12]). Une valeur minimale du poids égale à trois est requise pour la création de l’arête correspondante. La relation entre deux personnages atteint ce seuil lorsqu’ils partagent au moins une cooccurrence forte et une cooccurrence forte ou faible, ou au moins trois cooccurrences faibles.

41En résumé, un personnage est retenu dans le modèle s’il existe au moins un autre personnage dans le roman partageant avec lui une relation jugée significative. C’est l’imbrication d’un personnage dans l’espace d’un ou d’autres personnages qui importe lors de la génération du réseau et de la définition des personnages à retenir. Ainsi, l’apparition dans des événements impliquant d’autres personnages, relatés sur plusieurs pages, garantit la présence du personnage dans le réseau final.

42Le réseau des cooccurrences obtenu ne conserve pas tous les personnages présents dans l’index. Une analyse de l’ensemble des personnages de la narration est aussi possible : nous ne fixons alors pas de seuil. Ce réseau doit alors être interprété différemment, et les conclusions que nous en tirerions concerneraient d’autres questions, mais le problème du « bruit » demeurerait.

3.2 – Premières propriétés du réseau

43Le réseau que nous obtenons contient 226 personnages sur les 583 apparaissant dans le texte, ainsi que 613 arêtes. Il est simple et non dirigé. Sur les 357 personnages non retenus, 310 n’apparaissent qu’une seule fois dans le texte, 36 deux fois et 11 trois fois. En comparaison, aucun personnage n’apparaissant qu’une seule fois dans le texte n’est dans le modèle, mais 64 personnages apparaissant deux fois et 49 personnages apparaissant trois fois le sont. Dès lors, il faut prendre en compte le fait que les personnages situés en périphérie du réseau ne sont par nécessairement des personnages anecdotiques dans le texte, puisqu’ils font partie des moins de 40 % retenus.

44À ce stade, le réseau n’est pas connexe, car cinq couples de personnages gravitent hors de la composante géante [13]. Ces couples illustrent des événements narratifs importants, mais n’ayant pas ou trop peu d’interventions de personnages en commun avec les autres événements composant l’œuvre. Pour des raisons de calcul, nous restreignons le réseau des cooccurrences de personnages à la composante géante, et mettons donc de côté dix sommets et cinq arêtes qui étaient déconnectés du reste du réseau. Le résultat obtenu est montré à la figure 1.

4.1 – Mme de Warens

51Les Confessions sont divisées en deux parties, chacune divisée en six chapitres. Il s’avère que Mme de Warens obtient des scores significativement plus élevés que les autres personnages pour les centralités de degré, d’harmonique et d’intermédiarité. Elle est la figure principale de la première partie des Confessions, apparaissant majoritairement dans les chapitres deux à six [15]. Les sommets suivants dans les classements selon les indices correspondent tous à des personnages apparaissant pour la plupart dans la seconde partie, plus dense, comportant plus de personnages et induisant plus de relations dans le réseau des cooccurrences.

52Il y a une absence de concurrence dans la première partie, construite autour du personnage de Mme de Warens. Son rôle de mentor auprès de Rousseau est décrit dans le texte. Il apparaît lié à de nombreux autres personnages dans le réseau, et par là à de nombreuses communautés. Son rôle de passeur narratif, qui se traduit par une centralité d’intermédiarité très forte, est visible dans la figure 3.

53Un indice fait exception dans ces classements : il s’agit de la centralité par vecteurs propres. En effet, cet indice renforce les scores des sommets dont les voisins ont des scores élevés. Le personnage de Mme de Warens est peu présent dans la seconde partie du roman, là où la vie sociale de Rousseau et des personnages qu’il côtoie est plus dense. Cette absence de relations vers des personnages issus de communautés fortes se trahit dans son score de centralité par vecteurs propres relativement bas. Il s’agit d’une différence importante dans les approches narratives respectives des deux parties : dans la première, Mme de Warens présente Rousseau à des personnages auxquels il ne s’attache jamais longtemps dans la narration. Les événements qui les contiennent sont souvent disjoints. Cela se retrouve dans le réseau, où ils occupent des positions relativement secondaires, traduites par des scores de centralité bas. Pour autant, cela ne signifie pas qu’ils sont moins présents en termes d’occurrences.

Figure 3

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence du sommet représentant Mme de Warens

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence du sommet représentant Mme de Warens

4.2 – Le métapersonnage du complot

54Nous avons vu que le coefficient de centralité par vecteurs propres ne considère pas Mme de Warens comme centrale (voir tableau 1). Au contraire, et à l’exception de ses intimes [16], les personnages obtenant des scores élevés sont principalement des membres de ce complot. Cela met en évidence un sous-groupe plus dense, et possédant des propriétés communes, du réseau des personnages. Sur la base de leurs scores, nous détectons notamment comme membres de celui-ci Louise d’Épinay, Friedrich Melchior Grimm, Denis Diderot, Jean le Rond d’Alembert, le baron d’Holbach, et la comtesse de Boufflers.

55Au niveau de la narration, ces personnages forment un méta-personnage composé de figures interchangeables. Cette affirmation se justifie par le fait que l’existence de ce groupe et de ses ramifications demeure si nous en retirons un des personnages, leurs voisinages étant en partie communs. Dans le texte, Rousseau décrit ces individus à plusieurs reprises de manière groupée, tel un ennemi sans visage. Ce fait se trouve vérifié lorsque nous étudions la contraction des sommets représentant les membres du complot en un seul sommet. Cette opération consiste à remplacer les sommets choisis par un seul sommet héritant de toutes les connexions de ceux qui le composent. Ce que nous obtenons est alors la représentation du métapersonnage du complot dans le réseau. Elle nous permet d’observer l’emprise que possède cette réunion d’espaces de personnages au sein du système entier. Les mesures de centralité de ce sommet sont proches de celles du sommet représentant Mme de Warens (à l’exception toujours de la centralité par vecteurs propres, voir tableau 2).

Tableau 2

Mesures de centralité du sommet représentant Mme de Warens et du sommet réunissant les personnages du complot

Personnages Degré Interm. Harm. V.prop. Complot 74 (1) 5910.47 (2) 29.95 (2) 1.000 (1) Mme de Warens 62 (2) 13631.65 (1) 33.95 (1) 0.212 (12)

Mesures de centralité du sommet représentant Mme de Warens et du sommet réunissant les personnages du complot

Entre parenthèses, leurs rangs pour chaque indice respectivement

56Leurs positions en première ou seconde place nous permettent d’affirmer que l’importance narrative donnée au groupe de personnages derrière le complot est similaire dans la seconde partie à celle donnée à Mme de Warens dans la première partie. Néanmoins, il ne s’agit pas de prétendre que leurs rôles narratifs sont équivalents. Nous montrons dans la figure 4 la répartition des sommets des personnages décrits comme adhérant à ce complot. Nous observons la séparation du réseau des cooccurrences en deux parties, l’une disposée autour de Mme de Warens (voir figure 3), l’autre, plus diffuse, répartie le long des personnages du complot. [17]

Figure 4

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence de membres supposés du complot

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence de membres supposés du complot

4.3 – Principaux espaces de personnages

57Dans cette section, nous analysons les mesures de centralité de quelques personnages plus en détail. Nous montrons ainsi comment l’analyse des réseaux en littérature permet d’avancer des hypothèses sur les aspects narratifs d’un texte. Les mesures de centralité mentionnées dans la suite de cette section se trouvent dans le tableau 1.

4.3.3 – Le comte de Montaigu et George Keith, localement centraux

60Le comte de Montaigu occupe un type de position quasiment unique dans le réseau, ce que l’on remarque facilement dans la figure 5. Sa centralité d’intermédiarité est élevée au point de le placer juste derrière Mme de Warens tandis que les autres indices ne le mettent pas en évidence. Cela s’explique par sa position d’ambassadeur de France à Venise, alors que Rousseau travaille pour lui comme secrétaire. À une exception près, il n’est mentionné que dans le chapitre sept, qui comprend justement les événements prenant place à Venise. Dans le réseau, il joue donc un rôle de relais par ses liens en France entre les personnages vénitiens et les personnages des autres événements relatés dans Les Confessions. Il est à l’écart des personnages constituant le noyau du réseau, donc doit être caractérisé comme personnage secondaire à l’échelle de l’ensemble du récit. Cependant, il émerge en leader d’un groupe clairement défini de sommets, et selon ce point de vue occupe une position centrale, reléguant à des rôles secondaires les autres personnages au sein de ce contexte.

Figure 5

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence du comte de Montaigu et de George Keith

Le réseau des cooccurrences des personnages, avec mise en évidence du comte de Montaigu et de George Keith

61De manière moins marquée, George Keith (alias Milord Marechal) occupe au chapitre douze [18] une position narrative similaire à celle du comte de Montaigu. Sa centralité d’intermédiarité est très élevée, sa centralité par vecteurs propres très basse, et dans la figure 5 il apparaît dans un groupe à l’écart. Cependant, des connexions nombreuses entre les personnages de cette communauté des événements en Suisse [19] et les autres personnages de la seconde partie diminuent l’influence de George Keith sur ce groupe. Ces différences expliquent le contraste moins marqué entre les rangs de ses mesures de centralité qu’entre ceux du comte de Montaigu. Ce constat est peut-être même à relier avec la proximité géographique de la Suisse et des divers lieux visités en France, s’il s’avérait qu’elle augmente la densité du réseau des cooccurrences autour de George Keith, au contraire de Venise, plus distante.