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L’évolution de l’abstention à Paris, 2014-2020

Le premier tour des élections municipales s’est déroulé dans un contexte de pandémie, qui n’a pas incité à la participation électorale. Le taux d’abstention en 2020 est donc beaucoup plus élevé que le taux d’abstention observé en 2014, comme les deux cartes suivantes permettent de le voir :



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En prenant la même discrétisation (le même découpage de couleurs) on remarque que l’abstention augmente de manière globale : tout se décale vers le rouge et les zones participationnistes, bleu-foncées, disparaissent. La géographie générale n’est pas bouleversée : ce sont bien dans les quartiers d’habitat populaire, à Paris, que l’abstention reste la plus élevée, en 2014 comme en 2020. Mais la hausse de l’abstention n’est quand même pas semblable partout.

La carte suivante montre le différentiel entre 2014 et 2020 : plus la couleur est sombre, plus la hause de l’abstention a été forte. J’ai été confronté à un petit problème : les frontières des bureaux de vote ont changé entre 2014 et 2020. Certains bureaux ont été scindés en plusieurs bureaux (une trentaine), d’autres ont vu leurs bordure se décaler d’une rue ici, d’un pâté de maison là. J’ai préféré donc passer à un carroyage. J’ai découpé Paris en 2800 petites zones et j’ai affecté à ces zones une moyenne interpolée de l’abstention en 2014, de l’abstention en 2020 puis j’ai calculé la différence.

C’est surtout dans le sud de Paris (bas du 16e, 15e, 14e, 13e, 5e et 12e) que la hausse de l’abstention a été élevée.

Mais est-il possible de savoir un peu plus précisément qui s’est abstenu ? Peut-être les plus âgés, particulièrement soumis à un risque de développer les formes graves de Covid19. Je vais m’appuyer sur la composition par âge des bureaux de vote pour explorer la relation entre classes d’âge et abstention.

Les graphiques suivants comparent les bureaux de vote de 2014 et ceux de 2020 (sans essayer de s’assurer de la correspondance des frontières, avec tous les problèmes que cela pose donc). On peut voir que dans les bureaux de votes où la proportion de plus de 53 ans est élevée (les deux derniers panels), alors la hausse de l’abstention est, en tendance, plus élevée que dans les bureaux où ces plus de 53 ans sont en proportion plus faible. Mais il s’agit de corrélation écologique : on ne peut pas savoir si ce sont les personnes âgées des bureaux où il y a relativement plus de personnes âgées qui se sont abstenues, ou si ce sont les plus jeunes des bureaux “âgés” qui se sont abstenus… et les différences sont faibles.

Immigrés et professions, 2006-2016

Dans certaines professions, la proportion d’immigrés est très faible. C’est le cas, par exemple, de ce qui concerne la fonction publique. Dans d’autres, la proportion est bien plus élevée : les traducteurs et interprètes sont souvent «nés étrangers à l’étranger». Entre 2006 et aujourd’hui, la proportion d’immigrés dans la population active employée a eu tendance à augmenter, mais pas partout de la même manière.


Il faut vraiment cliquer pour agrandir et lire le graphique

La proportion d’immigrés est passée de 29% à 37% pour les nettoyeurs (PCS 684A). Elle a aussi augmenté de manière significative pour les employés de l’hôtellerie, le clergé séculier, les chercheurs de la recherche publique, certains ingénieurs. Au contraire, elle a diminué pour certains artisans (chaudronnier, “des services”), pour les “auteurs littéraires et scénaristes”, … Les professions qui comptaient une proportion importante d’immigrés (et d’immigrées) en 2006 ont vu la part des immigrés augmenter plus que la moyenne : cet écart se repère par la couleur du point : plus la couleur est bleu-foncé plus l’écart à la tendance moyenne est important (à la baisse), et le contraire quand le rouge est intense.
Dans le graphique je n’ai pas tracé les points des toutes petites professions (quand moins de 250 personnes ont été recensées).

Mourir, une activité comme une autre ?

Mourir, ça semble être une activité sociale comme une autre. Avec les petits problèmes posés par les difficultés à interroger les personnes ayant accompli cette activité.
On ne meurt donc pas tout à fait au même moment suivant l’âge et la période :


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Alors certes, sur le graphique précédent, les demi-savants vont me dire “l’axe des ordonnées ne commence pas à zéro”, et cette visualisation laisse croire à des écarts plus importants qu’en réalité. Mais certaines tendances sont intéressantes : mis à part entre 10 et 39 ans, on meurt moins le week-end qu’en semaine, parce qu’on meurt aujourd’hui “à l’heure de l’hôpital”. On meurt le week-end quand on meurt d’un accident de voiture, mais les politiques visant à réduire l’alcoolisme au volant semblent, depuis les années 1970, avoir une certaine efficacité… au sens où la distribution s’égalise dans la semaine.

Si, au lieu de s’intéresser à la base des décès, on s’intéresse à la base des accidents de la circulation (qui recense les personnes décédées mais aussi les personnes blessées ou non), on peut aussi distinguer des variations suivant l’heure de l’accident.


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L’âge moyen des personnes accidentées varie de 30 ans vers 3 heures du matin (les vieux dorment, à cette heure là) à 46 ans vers 10 heures du matin (les jeunes sont occupés, à l’école ou au travail). Et si l’on distinguait par jour de la semaine, on verrait que l’âge moyen passe nettement sous les 30 ans dans la nuit du vendredi au samedi, et du samedi au dimanche.

Sources : Fichier des personnes décédées (sur data.gouv.fr) et Base de données accidents corporels de la circulation (aussi sur data.gouv.fr). Code R sur Github

L’espace de la multidisciplinarité

Entre 2015 et 2020, environ 11000 postes d’enseignants-chercheurs ont été ouverts au recrutement (dans ce qu’on appelle la “session synchronisée”). Une partie de ces recrutements, environ 2000, sont des postes multidisciplinaires. Les universités cherchent par exemple à recruter un.e anthropologue qui soit aussi spécialiste d’histoire ancienne. Ou un.e géographe urbaniste. En gros, la multidisciplinarité concerne 20% des recrutements, ce qui semble assurer à la fois l’existence des disciplines et l’exigence de transferts entre disciplines.

Bien entendu ces postes multidisciplinaires sont rarement des postes de “littérature française et science du médicament” ou d'”urbanisme et astrophysique”. On peut alors mettre en lumière les proximités disciplinaires. Dans le graphique suivant, les lignes indiquent des postes ouverts dans deux sections. Il y a ‘beaucoup’ de postes qui sont “Mathématiques et Mathématiques appliquées” ou “Géologie et géodynamique”, ou “Géographie et urbanisme”, quelques uns en “psychologie et neuroscience” ou entre économie et gestion. La taille des points dépend du nombre total de postes ouverts entre 2015 et 2020 (que les postes soient monodisciplinaires ou pluridisciplinaires).


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Il peut y avoir des choses bizarres : comme dans tout fichier administratif, parfois, un “17” devient un “71” et un “11” devient un “1” suite à des coquilles. Cela pourrait expliquer les liens entre “Science de l’éducation” et “Milieux denses”, qui me semblent étranges. [Vérification faite, ce n’est pas étrange, ce sont des postes dont le profil indique “Didactique des sciences”.]

Les couleurs, issue d’un algorithme de recherche de communautés, placent ensemble des disciplines qui ont plutôt tendance à partager des postes entre elles plus qu’avec les autres.

Qui épouse qui ?

L’homogamie, ou le fait d’épouser (ou d’être en couple) avec quelqu’un de socialement proche, est fréquente. Un bon nombre d’enseignant.e.s sont en couple avec des enseignant.e.s. Idem avec les ingénieur.e.s, ou les avocat.e.s. Mais parfois, les couples sont formés de personnes occupant des professions proches, mais différentes.
Le graphique suivant considère qu’il y a un lien entre deux professions (dans des couples composés de personnes de sexes différents) quand le couple est bien plus fréquent que ce que l’on observerait si les couples se composaient de personnes sélectionnées au hasard dans l’espace social. Et j’ai différencié les couples non mariés des couples mariés.


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Explorons quelques coins de l’espace ainsi dessiné :


On a ici un monde d’employés de la restauration et de mécanicien.

Et un autre morceau de l’espace, juste en dessous : le monde de l’alimentation, de l’hotellerie et des magasins.

On terminera par un monde de la fonction publique : agents des impots, magistrature… allié au monde médical.

Celles et ceux qui souhaitent explorer peuvent chercher les professions “pivot”, celles qui font le lien entre un monde et un autre.

Les dessous d’une carte

Qu’ai-je du faire pour tracer cette carte, que l’on trouve dans le billet écrit avec Lucie Bargel et intitulé « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

D’abord, que représente-t-elle ? Les zones où il y a plus d’inscrit.e.s sur les listes électorales que de résident.e.s français.es majeur.e.s.

Il faut d’abord récupérer les résultats électoraux à l’échelle des communes. Par exemple, les résultats de la présidentielle de 2012. Ces listes indiquent, pour chaque commune, combien il y a d’inscrits sur les listes, ce qui est essentiel pour pouvoir calculer, par exemple, un taux d’abstention.
Il faut ensuite récupérer les Fichiers détails du recensement 2012 (fichier « individus localisés au canton-ou-ville »), car ces fichiers permettent de sélectionner les Français majeurs (les individus recensés, de nationalité française, et âgés de 18 ans ou plus en 2012). Les résultats du recensement agrégés à l’échelle des communes, que l’on trouve facilement sans avoir de calcul à faire n’indiquent pas si les personnes majeures sont de nationalité française.
Et on rapproche les deux bases : Inscrits et Résidents.
Mais : la géographie du recensement de l’année N est celle de l’année N+2. Par exemple, si la commune de Triffoulli a été fusionnée avec la commune des Oies en 2012 ou 2013, les résultats du recensement sont diffusés pour la nouvelle commune de Triffoulli – Les Oies.
Il faut donc faire passer la base Inscrits de la géographie 2012 à la géographie 2014.
De plus, les résultats du recensement sont diffusés non pas toujours à l’échelle des communes, mais à celle du “Canton-ou-Ville” (à la géographie N+2). Il faut donc associer à chaque commune du fichier des Inscrits le Canton-ou-Ville dans lequel elle se trouve.
Et là, on peut faire la jointure des deux bases et calculer un ratio Inscrits/Résidents-français-majeurs.

Et ça ne suffit pas : il faut aussi transformer le fonds de carte “Geofla communes” (2014) en fusionnant les polygones des communes qui appartiennent aux mêmes “cantons-ou-villes”. Maintenant, on peut associer le ratio calculé précédemment à la carte.

La carte que l’on ferait pour l’année 2012 révèlerait une géographie intéressante. La sur-inscription est fréquente dans les petites villes de plateau et de montagne, et dans une série de villages du littoral. Mais… les enquêtes annuelles de recensement ont lieu tous les cinq ans, avec une méthode particulière pour les petites villes. Est-ce que la carte ne serait pas une illusion ?
C’est pour cela que j’ai souhaité m’assurer de la stabilité de cette géographie sur plusieurs années, plusieurs recensements, des élections différentes. La distribution géographique est stable. Il reste à l’analyser.

Pour aller plus loin : « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

Marquée dans sa chair

Les données du recensement (Fichier détail “Logements ordinaires”) indiquent la date de construction des logements. On peut ainsi indiquer, sur une carte, la proportion des logements qui datent d’avant 1919.


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100 ans après la Première Guerre mondiale, les traces des destructions sont visibles dans le paysage, sous la forme de constructions neuves. Ci dessous la carte des zones détruites :

Source : wikipedia

Communautés de prénoms

Le monde social est complexe, mais pour le penser, il faut d’abord le simplifier. D’où la production de catégories, catégories savante ou du sens commun. C’est ainsi qu’on parlera de « prénoms arabes », de « prénoms juifs », de « prénoms turcs », de « prénoms aristocratiques »… en mélangeant aléatoirement et allègrement des ethnies, des positions sociales, des religions, ou des origines nationales et linguistiques. Faire cela, c’est ne pas rendre justice à la complexité du monde social ni à celle des classements quotidiens. Car ce qui est « arabe » pour certains est « méditerranéen » pour d’autres, par exemple, ce qui est « aristo » pour les uns est juste « moche et ringard » pour d’autres.
On peut cependant essayer de repérer des proximités et des distances entre prénoms, à partir des choix effectifs des parents. Notamment quand les parents ont plusieurs enfants. Si l’aîné est Augustin, la cadette sera-t-elle Clotilde ou Carla ? À partir des listes électorales parisiennes, j’ai constitué des « fratries » (à partir de l’année de naissance, du nom de naissance et de l’adresse d’inscription) : ce ne sont pas des fratries complètes (il n’y a que les personnes inscrites à Paris) et je capte sans doute de fausses fratries. Mais on fait avec ce qu’on a.
Le graphique suivant rapproche entre eux des prénoms qui sont assez souvent donnés au sein d’une même fratrie : à Paris, le frère d’Augustin c’est Timothée.


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Les couleurs ont été déterminées par un algorithme de recherche de communautés, mais elles sur-interprètent les différences : il n’y a pas des archipels de prénoms, mais un grand continuum le long duquel l’on passe, insensiblement, de Philippine à Abdoulaye.

Certains “clusters” font sens. Ainsi, en bas à droite, on trouve un groupe de prénoms qui ont été donnés “en retard”. Le corpus utilisé contient des individus qui sont au plus âgés de 28 ans et au plus tôt nés en 1986. Les Delphine, Thierry, Stéphanie… nées après 1986 ont reçu ces prénoms alors qu’ils étaient déjà sur le déclin. Qu’ils apparaissent ici ensemble est le signe que les parents aiment ces “prénoms démodés” ensemble. Dans les années 1990, si l’ainée est Célia, la cadette ne sera pas Virginie.

Tout en bas du graphique, deux “clusters” : l’un comportant une série de prénoms bourgeois (Augustin, Domitille), l’autre comportant des prénoms moins bourgeois (Quentin, Romain, Marion), des prénoms à la mode dans les années 1990… et ces prénoms sont reliés à des prénoms exotiques, néo-bretons ou pseudo-polynésiens (Nolwenn et Maéva). En combinant Thibaut et Thibault, Gautier et Gauthier, prénoms proches mais un peu différents, j’ai probablement contribué à la création de liens qui n’en sont pas.

Au centre du graphique, on trouve des prénoms à la mode entre 1990 et 2000 :

Cela explique leur caractère central : ce sont les prénoms du cœur de mon corpus de fratrie, et ils ont tendance à être fortement reliés entre eux. J’y verrai une petite différence, probablement : le groupe bleu/vert des Charlotte-Pauline-Paul né enter 1990 et 2000 est sans doute d’une origine sociale un peu plus élevée que le groupe des Alexandre-Nicolas-Audrey.

Au centre-gauche, un autre cluster de prénoms bourgeois (on est à Paris, il y en a beaucoup, mais il me faudrait un vocabulaire plus fin).

Oscar, Virgile et Hippolyte, Gabrielle et Héloïse. Mais Ophélie ? N’y a-t-il que moi qui aurait mis “Ophélie” ailleurs ?

Et en haut du graphique, trois clusters de prénoms.

Tout en haut, De Abdoulaye à Ibrahim, des prénoms d’Afrique sub-saharienne : le frère de Fatoumata est Moussa. En vert, des prénoms maghrébins, Mohamed formant un grand “hub”. Des prénoms plutôt en voie d’abandon (Walid, Ali, Ahmed), ou donnés en début de période (1986-1990). En rose le cluster le plus complexe, puisqu’on y trouve Isaure et Sofiane, Nathan et Aymeric. Comment est-ce possible ? Deux prénoms en sont responsables. Sarah, qui a comme frère Mohamed et David. Et Inès, qui a comme frère Yanis et comme sœur Alix. Deux prénoms assez fréquemment donnés dans les années 1990, et par des parents différents. Si Sarah avait été un garçon, certains parents aurait choisi Sofiane, d’autres parents Nathan. Si Inès avait été un garçon, c’aurait pu être Samy (ou Axel). Un même prénom, des mondes différents.

Si j’avais à poursuivre l’exploration, je pourrai projeter « l’arrondissement moyen » des prénoms de chaque cluster : 19e pour les uns, 6e pour les autres… Mais cela conduirait encore à différencier les prénoms, alors que, comme on peut le voir ici, c’est sans solution de continuité que l’on passe de l’un à l’autre.

Notes : Pour simplifier le graphique, je n’ai retenu que les liens les plus fréquents entre prénoms. Dans le monde réel, il y a des Augustins qui ont comme sœur Célia. Mais cela n’arrive pas souvent. Le but de cette simplification était de montrer l’enchaînement des choix, sans proposer une grosse boule de laine emmêlée où tout aurait été relié avec tout.

Le prénom et la mention, édition 2019

Parce que la réussite scolaire et le choix des prénoms dépendent, en tendance, de l’origine sociale… les Éléonore et les Ryan n’ont pas obtenu la mention “Très bien” dans les mêmes proportions. Alors certes, il y a des Ryan avec mention Très bien et des Éléonore qui doivent passer l’oral de rattrapage, mais il y a beaucoup plus d’Éléonore avec mention que de Ryan avec mention.
 


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Le prénom en lui-même ne joue pas : les copies sont anonymes. Mais cette année, les résultats sont provisoires, car une partie des correcteurs étaient en grève. À ce que j’ai compris, certains jurys ont attribué des notes, parfois sur la base du contrôle continu. Alors là, oui, le prénom était connu. A-t-il pu jouer un rôle ? Il faudrait avoir une idée précise du nombre de notes qui ont du être attribuées “hors procédure habituelle”.
Globalement, ces résultats temporaires ressemblent très fortement à ceux des années précédentes. Je n’ai presque pas à changer ce que j’écrivais l’année dernière : « Entre l’année dernière et cette année, tous les candidats ou presque ont changé. Mais si les personnes ont changé, ce n’est pas le cas de leurs prénoms. Prenons les Juliette. Les Juliette qui ont passé le bac en 2019 ne sont pas celles qui ont passé le bac en 2018. Et même plus : les Juliette de 2018 n’ont pas les mêmes parents que les Juliette de 2019. Et pourtant leur nombre est presque le même (2100), et leur taux d’accès à la mention Très bien est identique (20%). En tant qu’individu, elles sont toutes différentes. En tant que groupe (du simple fait de partager un prénom) elles sont semblables. Les Juliette de 2019, comme celles de 2018, sont, en tant que groupe, et au regard du taux d’accès à la mention Très bien, identiques aux Juliette de 2017. »

Pour les années précédentes, voir l’édition 2018, 2017, ou en 2016 ou encore en 20152014,2013, 2012 ou 2011. Vous pouvez aussi lire Sociologie des prénoms (édition La Découverte) [sur amazon, dans une librairie indépendante].

Le deuxième prénom et la mention « très bien »

Entre 2012 et 2018, 9,64% des candidates et candidats au bac (général ou techno) ont obtenu la mention “Très bien”. Ce fut le cas de 8,92% des candidats et candidates qui n’avaient qu’un seul prénom, et 10,5% des candidat.e.s avec 2 prénoms ou plus. Un écart de 1,5 points. Ou 17% en plus. Ou un ratio de 1,17..

Bien entendu, ce n’est pas le prénom en lui-même qui joue : les copies sont anonymes. Et le second prénom est le plus souvent invisible : de qui connaissez-vous tous les prénoms ? Mais la probabilité d’avoir plusieurs prénoms n’est pas aléatoirement répartie sur l’espace social. Pour dire bref, les parents du haut de l’échelle sociale donnent plus fréquemment plusieurs prénoms à leurs enfants. 40% des Jessica ont plus d’un prénom, c’est le cas de 59% des Apolline. Et c’est une pratique à laquelle n’ont pas souvent recours les immigrés d’Afrique du nord (ou leurs descendants ?) : Seuls 10% des Yassine ont plus d’un prénom.

Cependant, l’effet associé aux prénoms multiples n’est pas restreint aux classes supérieures, bien au contraire.

Comme le montre le graphique suivant (restreint aux prénoms les plus fréquents), « l’effet » du prénom multiple est plus “fort” pour les prénoms des candidats qui ont peu de mention Très bien… mais c’est aussi parce que passer de 3% à 4% c’est un ratio de 1,33% en plus, alors que passer de 15% à 17%, c’est à peine un ratio de 1,15. [On pourrait regarder la différence : et là, on verrait que « l’effet » est de 0,5 points en plus quand les candidats ont 3% de mention TB et d’environ 1 points quand ils (et elles) ont 10% de mention… pour retomber à 0,5 points autour de 20% de mention TB.

prénoms multiples
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Ce graphique est construit en prenant en abscisse la proportion de mention TB pour les candidats n’ayant qu’un seul prénom, et en ordonnée j’ai représenté le rapport entre cette proportion et la proportion de mention pour les candidats ayant plus d’un prénom. Un exemple : Lina : 9,8% des “Lina tout court” ont une mention TB, mais c’est 15,4% quand elles ont plus d’un prénom. D’autres prénoms ressemblent à Lina : Adam, Yassine, Anissa, Sofiane, Myriam, Sonia… où la présence d’un second prénom multiplie le taux d’accès à la mention “Très bien”. Les « Anissa-avec-un-second-prenom » ne sont pas tout à fait comme les « Anissa-tout-court » (elles préparent un peu plus souvent un bac S, et leur second prénom, assez souvent, n’est pas Aïcha mais Claire ou Aurore) : elles n’ont pas les mêmes parents.

On sait que la proportion de candidat.e.s obtenant la mention “Très bien” diffère suivant les prénoms. Jennifer a moins de mention qu’Adèle. Et une Adèle qui aurait comme second prénom Jennifer ? Ou une Jennifer qui aurait comme second prénom Adèle ? Est-ce que le fait d’avoir un second prénom est toujours associé à un surplus de mention «Très bien»?

Dans le graphique suivant, pour les prénoms les plus fréquents, je différencie les seconds prénoms. Prenons Anissa. Trois cas se présentent : 1- son second prénom est un prénom qui (quand il est en première position) est associé à une proportion plus faible de mention « Très bien » qu’Anissa (1,2 fois moins), 2- son second prénom est un prénom qui est associé à une proportion presque égale, et 3- son second prénom est un prénom qui est associé à une proportion bien plus importante de mention très bien (1,2 fois plus). [Je laisse de côté les seconds prénoms qui ne sont jamais présents en première position.]

prénoms multiples, bac
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On ne voit pas de différence liée au type de second prénom quand la proportion de mentions TB est faible ou élevée. Mais on voit des différences entre 7 et 15% d’accès à la mention. Là, (pour dire bref, et en prenant un exemple fictif) «Camille Cindy», «Camille Chloé» et «Camille Adèle» vont avoir des proportions variées d’accès à la mention : si 10% des “Camille tout court” accèdent à la mention TB, c’est le cas de 9% des “Camille Cindy”, 11% des “Camille Chloé” et 12% des “Camille Adèle”.

Si l’on fait l’hypothèse que les parents, en choisissant un prénom pour leur enfant, cherchent à indiquer quelle place ils occupent dans l’espace social, alors ces mêmes parents se servent aussi du second prénom pour indiquer une position un peu plus précise. Ou alors on peut penser que le choix du prénom est avant tout le résultat d’une lutte entre parents pour imposer un choix individuel : le second prénom alors est le prénom “perdant” : « Il voulait Adèle, mais c’est moche, Adèle. Je préfére Lina. On a mis Adèle en deuxième. ». Mais sans information sur les deux parents, difficile d’aller plus loin.