Quantifier l’intensité des interactions dans un collectif

On m’a récemment fait connaître le travail mené par Claire Lambert-Louis pour son CAFFA sur l’analyse d’un collectif d’enseignants. Dans ce mémoire, l’auteur présente un outil pour quantifier l’intensité des interactions qui m’a particulièrement intéressé et j’ai essayé de voir comment on pouvait triturer l’outil pour en tirer des informations. Voici donc quelques pistes pour pousser la réflexion …

1 – Présentation de l’outil utilisé

L’outil utilisé est une adaptation du travail de JF Marcel et A. Murillo présenté dans Analyse du fonctionnement de collectifs enseignants : propositions méthodologiques. Il s’appuie sur une évaluation personnelle de l’intensité des interactions avec chaque membre du collectif grâce à une grille à 5 niveaux :

  • 0 : Aucune collaboration
  • 1 : Collaboration faible (discussions informelles, peu d’échanges)
  • 2 : Collaboration moyenne (quelques échanges de documents, d’idées, d’outils…)
  • 3 : Collaboration forte (échanges fréquents de documents, d’idées, d’outils…)
  • 4 : Collaboration très forte (co-construction de documents, échanges fréquents de documents, d’idées, d’outils)

Les retours des différents participants sont capitalisés dans une matrice, reproduite ci-dessous. Pour simplifier l’exploitation, j’ai renommé les 15 participants avec des lettres, de A à O.

Matrice d’évaluation des interactions entre participants d’un collectif enseignants

C. Lambert-Louis, dans son mémoire fait une analyse des écarts d’appréciation de la collaboration. Ainsi, K évalue la collaboration avec G comme très forte (4), alors que G l’évalue comme faible (1). C’est le plus gros écart et le seul cas où il y a un tel écart entre deux participants.

Voyons comment pousser un peu plus loin l’exploitation de ces données.

2 – La perception globale des interactions

Le premier élément qui m’a intéressé a été de comparer les lignes (ma perception des interactions avec les autres) et les colonnes (la perception des autres sur les interactions avec moi) en faisant la somme des valeurs de chaque ligne et chaque colonne. Si on trouve une moyenne identique (et c’est normal), l’écart type est sensiblement différent. La courbe ci-dessous montre les deux perceptions pour chaque personne.

Ainsi, on constate souvent un écart significatif de perception des interactions selon qui les observe. On pourrait imaginer qu’un observateur extérieur aurait peut-être une vision encore différente de ces interactions.

3 – Le nombre de relations

Pour aller plus loin, il peut être intéressant de comparer aussi le nombre de personnes avec qui chacun est en relation. En regardant la matrice d’origine, et comme vu précédemment, la perception des relations n’est pas symétrique. J’ai donc voulu créer une nouvelle matrice ne répertoriant que 3 niveaux :

  • 0 : pas de relation ;
  • 1 : relation unidirectionnelle, non identifié par l’une des personnes ;
  • 2 : relation bidirectionnelle, identifiée par les deux personnes.

Ce filtrage a permis de repérer le nombre de partenaires identifiés par chacun et de construire la courbe ci-dessous

On constate une grande diversité dans l’étendue des relations de chaque personne. Certains participants ont des profils très marqués :

  • E et I sont en relation avec tous les autres acteurs, quitte à ne pas être reconnu ;
  • A, L, M et N « ne perçoivent pas » les interactions émanant d’autres personnes quand ils ne s’impliquent pas, eux-aussi dans la relation (Cela n’est sans doute pas généralisable à toutes les situations et tous les contextes pour ces personnes …)

4 – La qualité des relations

Des deux données précédentes, il semble naturel de chercher à quantifier la qualité des relations en divisant la perception globale par le nombre d’interactions. Encore une fois, il faut faire la distinction entre ce que chacun perçoit personnellement et ce que les autres perçoivent à mon sujet. Voici les deux courbes qui ressortent

6 personnes se démarquent (E, G, I, K, L et O) par une qualité d’interaction perçue, par eux et/ou par les autres, sensiblement plus haute que la moyenne (qui vaut 1,72). Nous les retrouverons par la suite …

5 – Les relations bidirectionnelles

Les relations unidirectionnelles (non perçues par l’une des personnes) sont majoritairement de niveau 1 (discussion informelle, peu d’échange), voire de niveau 2 (quelques échanges de documents, d’idées, d’outils). Il m’a semble plus intéressant de me concentrer sur les relations bidirectionnelles et de calculer la moyenne de l’indicateur de qualité de la relation perçue par les deux interlocuteurs.

A partir de ce tableau, il semble intéressant de construire un graphe des relations entre les différents acteurs. Le voici :

Graphe des relations bidirectionnelles

Ce graphe met en avant l’intensité des interactions entre 6 participants : E, G, I, K, L et O. Ce sont les 6 personnes qui avaient une qualité d’interaction perçue supérieure à la moyenne. Ils forment un groupe dynamique avec un certain équilibre, c’est le noyau du collectif.

  • L est exclusif avec le noyau (il n’a pas d’autres relation bidirectionnelle) ;
  • G et K sont majoritairement en relation avec le noyau, ils ont quand même quelques relations d’ouverture ;
  • O, I et E sont à la fois impliqués dans le noyau et des passeurs avec les autres participants.

On remarque aussi la présence de nœuds de communication : I, N et O (qui ont 9 relations bidirectionnelles ou plus), et dans une moindre mesure, C, E, G et J (qui en ont 7).

6 – En conclusion

L’exploitation et l’analyse de ces données est personnelle et je ne sais pas quelle est leur validité, n’ayant que peu de connaissances dans le sujet. Cela m’a cependant semblé intéressant de creuser l’exploitation d’un tel jeu de données pour voir ce que l’on pouvait en tirer et comment on pouvait le mettre en valeur.

Toutes les pistes présentées ne me semblent pas aussi intéressantes. Je pense que le graphe final est la représentation la plus riche par la mise en avant des nœuds de communication et du noyau du collectif.

Voici le fichier tableur utilisé pour réaliser ce travail.

Le graphe des interactions bidirectionnelles a été réalisé manuellement, je n’avais pas envie de me casser la tête à le faire générer par la machine …

N’hésitez pas à apporter vos remarques pour avancer sur le sujet, je suis preneur.

Merci à Claire Lambert-Louis pour son travail inspirant, bravo pour le CAFFA et bonne continuation ! 😉

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