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La spirale de Du Bois

Dans un cours de visualisation des données (une introduction à {ggplot}), j’ai rapidement présenté quelques graphiques réalisés par le sociologue W.E.B Du Bois pour l’exposition universelle de Paris en 1900. Si vous ne connaissez pas ces graphiques et le contexte de leur création, regardez cette série d’articles : W. E. B. Du Bois’ staggering Data Visualizations are as powerful today as they were in 1900.
Une étudiante m’a demandé s’il était facile de reproduire ces graphiques avec R. On trouve des réplications de ces graphiques réalisées avec R :

Mais je n’ai pas trouvé de réplication de ce graphique :


Daniel Murray collection (Library of Congress).

Alors je me suis mis au travail, et voici le résultat :

(J’ai déposé le code sur github)

Une deuxième vague

En novembre 2020, la « Deuxième vague » de décès covid apparaît très visible dans les données publiées, presque en temps réel, par l’INSEE.

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La courbe rouge, les décès toutes causes confondues, dépasse largement le nombre de décès attendus, et est très proche de la courbe verte qui additionne le nombre moyen décennal de décès et le nombre de décès du covid.
L’INSEE fait un travail formidable de publication, semaine après semaine, des décès comptabilisés en France. Les chiffres les plus récents concernent les décès datant de 11 jours à peine.
Mais tous les décès ne sont pas parvenus à l’INSEE 11 jours après la date du décès. Parfois la remontée des informations met plus de temps.
Ce qui fait que, quand on représente sur un même graphique les différents fichiers publiés par l’INSEE depuis avril, on voit que les chiffres des décès les plus récents sont toujours révisés à la hausse.
Dans le graphique suivant, j’indique par une flèche rouge la différence entre le nombre initial de décès et le nombre final quand le fichier est publié environ onze jours après la date des décès. On le voit, la sous-estimation est toujours là.

Si on représente les choses autrement, en indiquant le ratio “nombre final de décès / nombre initial” en fonction de la distance temporelle entre la date de publication et la date du décès, on voit que, quand les décès sont très récents (environ 11 jours), le nombre final sera environ 10% plus élevé que le nombre initial. Cette sous-estimation est régulière et stable, et décroît rapidement.

On peut donc affecter les chiffres publiés d’un coefficient multiplicateur, pour avoir une idée plus précise du nombre réel de décès “à 11 jours”. C’est la courbe rouge, dans le graphique suivant :

Et c’est cette courbe redressée que j’utilise pour le graphique initial.

L’identité en réseau : sous la pelote, la race ?

L’identité, dictionnaire encyclopédique (Gallimard, 2020, dir. Jean Gayon) [lien amazon], qui vient d’être publié, propose environ 140 notices, de trinité à épigénétique, dont une dont je suis l’auteur. Chaque notice compte entre deux et neuf renvois vers d’autres notices, et chaque notice reçoit entre zéro et seize renvois. Je vais traiter ces renvois comme des liens entre notices.

Il y a, en tout, 750 liens. Dans le graphique suivant, chaque notice est représentée par un point, et s’il y a un renvoi entre deux notices, alors un arc est tracé entre les deux points. La couleur correspond au domaine de la notice (Sociologie, Sciences naturelles…). Le grand nombre de liens et de notices rend le graphique peu lisible.

Toutes les notices sont donc reliées, directement ou indirectement, à toutes les autres (parce que chaque notice comporte des renvois à d’autres : car il existe quelques notices à laquelle aucune autre ne renvoie). La grosse “pelote” de liens montre un travail pluridisciplinaire, une attention au croisement entre disciplines (au moins au niveau des références) : il y aurait facilement pu y avoir deux ou trois “pelotes” fortement connectées en internes mais faiblement connectées aux autres. Or ce n’est pas le cas.

Certains chemins de citation sont assez long : on ne passe pas des sciences naturelles à la littérature en un petit saut. Le plus long relie la Physique quantique aux Troubles de la mémoire : voilà ce qui arrive quand on oublie dans quelle boîte on a mis le chat de Shrödinger.

physique quantique –> lois de la nature –> changement –> developpement (biologie) –> developpement (psychologie) –> double –> copie –> genie –> troubles de la personnalite

Le nombre moyen de citations vers d’autres notices est très proche entre domaines. Si les philosophes avaient autant cité que les Psy, alors ils auraient proposé 18 renvois en plus.

domaine nombre_notices nombre_renvois moyenne
Philo 17 84 4.9
Sc. nat. 36 180 5.0
Socio 30 166 5.5
Littérature 24 134 5.6
Psy 31 185 6.0

La grosse différence c’est le renvoi vers d’autres domaines. Seulement 28% des renvois en provenance des notices en “Sociologie” sont en direction d’autres notices en “Sociologie”, alors que c’est le cas de 57% des notices de sciences naturelles. Qu’en conclure ? Que les sociologues se pensant comme discipline centrale, ils (et elles) pense que tout le reste leur est annexe (“bon à picorer”) ? Où qu’ils (et elles) sont faiblement disciplinaires et cherchent à légitimer leurs textes par des références à d’autres disciplines? On ne proposera pas de grande conclusion en se basant sur 30 notices.

La pelote n’était pas très lisible : on l’a compris : beaucoup de liens, et des liens qui vont d’une discipline à l’autre.

Mais on pourrait considérer que deux notices sont vraiment en lien quand elles font toutes deux références à l’autre, quand le lien entre elles est mutuel. Dans le graphique suivant, je n’ai donc gardé que les notices « fortement connectées » entre elles.


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On voit un peu mieux apparaître des branches disciplinaires.

Les notices s’organisent autour de trois cercles tangents. Un premier cercle philosophique Individu – genidentité – changement – principe d’identité – même/autre – ipséité – identité narrative … jusqu’à la personne. De l’autre côté un cercle plutôt sociologique, que l’on va faire commencer par individu – personne – papier d’identité – nom/prénom – nom propre – langue – identité nationale – race – classification et retour au point de départ. Et un dernier cercle « sciences naturelles ».

Au « centre » de ce réseau, les notices individu, personne et identité personnelle. Je mets ici « centre » entre guillemets car une représentation graphique de ce type peut être trompeuse. Il est peut-être préférable de faire appel aux indices de centralité que l’on utilise pour repérer, dans un réseau, les individus les plus centraux.

Imaginons une lectrice qui commencerait à lire le dictionnaire en prenant une notice au hasard et qui chercherait à atteindre le plus rapidement une autre notice, le point de passage le plus fréquemment traversé le long du plus court chemin entre deux autres nœuds est ici la notice “Développement (psychologie)”.

Un autre indice peut nous intéresser, plus simple : le nombre de liens envoyés et reçus, par chaque notice, c’est à dire la centralité « de degré ». Tout en haut, « Race », qui est dans les renvois de 15 notices et qui propose neuf renvois.

« Race » ? Voilà qui est intéressant dans un dictionnaire encyclopédique de l’identité. En tout cas je ne m’y attendais pas.On peut toutefois se dire que ce n’est pas la même chose de recevoir un lien de la notice “Trinité”, qu’aucune autre notice ne cite, ou de la notice “Nom propre”, qui est plus souvent proposée comme renvois, et prendre en compte le nombre de citation reçu par la notice citante pour déterminer la centralité de la notice citée.

Dans ce cas, c’est la notice « Race » qui reçoit encore le score le plus élevé : elle est souvent citée, mais elle est aussi souvent citée par des notices elles aussi souvent citées (par des notices souvent citées…). Voilà qui donne une actualité certaine à ce dictionnaire (et on pourra lire avec profit les réflexions sur la fin de l’analyse de classe ? d’Abdellali Hajjat) ).

Cependant ce premier score est faiblement assuré. Celui de la notice « Individu » est très très proche, et quelques liens en plus ou en moins l’aurait fait passer en première position. J’ai fait le calcul : si l’on enlève 7 citations au hasard, soit 1% du total, et qu’on répète l’opération un millier de fois, alors « individu » se retrouve plus souvent en première position que « race ». Certes : mais c’est cet ouvrage qui existe, pas les 1000 autres ouvrages virtuels qu’on aurait pu écrire.

Dans le graphique suivant, que je propose en conclusion, ne sont indiqués que les titres des notices les plus « centrales » au sens des trois indices précédents.


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L’Identité, dictionnaire encyclopédique est dans toutes les bonnes librairies : lien librestlien decitrelien leslibraires

En cas d’absence : la procuration

La Revue française de science politique vient de publier «In absentia. Le vote par procuration, une participation électorale à distance?» un article dans lequel, à partir des données de l’Enquête participation électorale 2017 (Insee), j’étudie le recours inégal à la procuration, lors de l’élection présidentielle et des élections législatives de 2017.

Cette modalité de vote accroît les inégalités de participation. Tout d’abord parce que c’est une modalité complexe, qui demande du temps et une familiarité avec les procédures administratives dérogatoires, et que les individus dont les ressources sociales (temps, niveau de vie, diplôme, profession…) sont limitées y ont peu recours. Mais aussi parce que donner sa voix à un truchement de confiance nécessite un réseau de relation mobilisable (et mobilisable électoralement) : et là, il semble bien que si les personnes les plus dotées en ressources arrivent à mobiliser leur réseau à distance, ce n’est pas le cas des moins dotés. Suite à un déménagement, les cadres multiplient le recours à la procuration, alors que les ouvriers — qui votaient déjà peu par procuration — voient leur recours à la procuration divisé par trois.
J’ai essayé de développer aussi un autre thème dans l’article — c’est le point d’interrogation final. Le vote par procuration est certes une modalité fréquente dans les classes supérieures, mais c’est une forme de délégation. Que se passe-t-il finalement quand l’habitude est prise, jeune, de déléguer son vote — à ses parents ? Est-ce que cela se convertit en vote physique — avec déplacement au bureau de vote — plus tard, ou est-ce une première étape vers un désengagement bourgeois, un vote à distance qui deviendrait, au fil du temps, une distance au vote, une abstention ?
L’article est disponible sur cairn.info, et d’autres informations le sont sur la page du site consacrée à l’article

Prénoms et mention, édition 2020

Les résultats nominatifs au bac 2020 ont été publiés hier. Ce millésime est particulier : l’épidémie de covid19 a empêché les épreuves habituelles, et ce sont les notes harmonisées du contrôle continu qui ont servi de notes au bac.
Cela ne semble pas avoir modifié la distribution des mentions par prénom (ci-dessous, pour les bacs généraux et technologiques). En gros, pour tout le monde (ou presque, ça reste à calculer), la fréquence d’accès à la mention très bien a été multipliée par 1,5. Mais les prénoms qui avaient peu accès à la mention « très bien » en 2019 ou 2018 n’ont — comparativement au reste — pas vu leur position dans le nuage se déplacer.

 

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Pour les années précédentes, voir l’édition 2019, ou 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].

Économies d’échelles : couples et professions

Vivre à deux est économique : il est possible d’économiser sur le logement par exemple (une chambre pour deux), ou sur la voiture (une pour deux). Il est aussi possible d’accumuler des ressources : ce n’est pas la même chose d’être en couple avec un.e conjointe « inactif.ve » (c’est à dire quelqu’un qui n’est ni en emploi, ni au chômage) ou en emploi.
Or tout le monde n’est pas en couple, ni en couple avec un.e conjoint.e en emploi. On peut le constater en explorant le Fichier détail du recensement 2016.

Le graphique suivant se concentre sur les hommes et les professions ayant les plus gros effectifs masculins.

Tout en haut, les hommes ayant déclaré être serveurs. Environ 60% d’entre eux ont déclaré ne pas être en couple cohabitant (voir la définition). Par comparaison, ce n’est le cas que de 25% environ des professeurs du secondaire. 15% environ des ouvriers non qualifiés du gros oeuvre du bâtiment, des maçons qualifiés (ouvriers), des artisans maçons ou des nettoyeurs ont des conjointes « inactives » (moins de 5% pour les professeurs du secondaire, les agents de police, ou éducateurs sportifs). Plus de 15% des cadres commerciaux des PME, des cadres des services administratifs des PME, des artisans maçons et des artisans peintres en bâtiment ont des conjointes qui exercent à temps partiel.
 

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Penchons-nous maintenant sur des professions aux effectifs masculins un peu moins nombreux. Ce que l’on voyait déjà sur le graphique précédent (des employés et des ouvriers plus souvent célibataires ou avec des conjointes inactives, au chômage ou à temps partiel) se répète sur celui-ci. Les professeurs des écoles, comparés aux ouvriers non qualifiés de type artisanal, sont moins souvent célibataires, et très peu d’entre eux ont une conjointe inactive.


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Et au milieu… les médecins libéraux généralistes. Plus de 15% d’entre eux ont une conjointe « inactive », 20% une conjointe qui exerce un emploi à temps partiel. Peu d’entre eux déclarent ne pas être en couple.

Si l’on place en abcisses la proportion d’hommes “célibataires” (c’est à dire pas en couple selon la définition de l’insee) et en ordonnées la proportion de conjointes inactives, au chômage ou à temps partiel (uniquement pour les hommes en couple), voici le graphique qui apparaît :


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En rose, et dans le quadrant nord-est, les ouvriers. Les employés sont plutôt au sud-est : une fréquence importante de célibataires, mais leurs conjointes sont moins souvent “inactives, à temps partiel ou au chômage”. Les artisans sont dans le quadrant ouest/nord-ouest : peu de célibataires, mais une proportion assez élevé de conjointes sans emploi ou à temps partiel. En vert, les cadres : souvent en couple, et en couple avec une conjointe qui n’est pas inactive, au chômage ou à temps partiel. Les médecins généralistes ressemblent, sur ce point, à des “artisans, commerçants, chefs d’entreprise”.

Au final, donc, des situations très différentes suivant les professions individuelles, ce qui inciterait à concevoir — encore plus qu’on ne le fait habituellement — la position sociale à l’échelle du ménage (voir par exemple cet article récent). Ou alors à garder en tête que derrière un médecin, il y a souvent une conjointe, et une conjointe avec du temps, que derrière un ouvrier non qualifié, il n’y a souvent pas de conjointe (du moins, plutôt, pas de conjointe avec qui l’ouvrier cohabite, ce qui est différent), et que derrière un professeur (des écoles ou du secondaire), il y a souvent une conjointe en emploi. Et donc des possibilités d’économie, ou d’épargne, bien différentes.
Une partie de ces différences est due à la distribution par âge de ces professions : les serveurs sont plutôt jeunes. Une autre au poids des immigrés : s’ils habitent en France au moment du recensement mais que leur conjointe est au Portugal ou en Pologne, sont-ils considérés comme vivant en couple ?

[Note : j’ai considéré que les “étudiantes” n’étaient pas “inactives”, ni au chômage, ni à temps partiel. Les positions changeraient un peu si j’avais inclus les étudiantes dans la catégorie inactive, au chômage ou à temps partiel.]

2020 : une mortalité spécifique

Dans le cadre de l’épidémie de covid19, l’INSEE a décidé de publier, chaque semaine, le nombre de décès quotidien des semaines précédentes, avec une partie des informations que l’on trouve dans le Fichier des personnes décédées, récemment déposé sur data.gouv.
Ces informations, publiées quasiment en « temps réel », permettent de visualiser la hausse de la mortalité en mars-avril 2020 par rapport aux années précédentes.
Le graphique suivant représente le nombre de décès quotidiens de 2001 à 2019 (en grisé) et le nombre de décès en 2020 (en rouge). En règle générale, le nombre de décès est élevé l’hiver, diminue régulièrement jusque vers juillet-août, pour ré-augmenter à l’automne. Les décès causés par la vague de chaleur de 2003 sont particulièrement visibles : pendant trois semaines, les décès avaient été bien plus nombreux que la moyenne, et pendant une dizaine de jours supérieurs au maximum des années 2001-2019.
Comme on peut le constater aussi, l’année 2020 avait commencé comme une année on ne peut plus normale : les décès quotidiens se trouvaient très proches de la moyenne.


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Ce graphique permet déjà de se faire une idée de l’importance de la pandémie : à partir de début mars 2020 et pendant un mois, la courbe de l’année (en rouge) s’écarte de la moyenne. À partir de début avril, un peu plus de deux semaines après le début du Confinement, le nombre de décès commence à diminuer. On constate la rapidité et la brutalité de l’augmentation au regard des autres épisodes épidémiques. Car on peut aussi mettre en lumière des épisodes de grippe particulièrement meurtriers au cours des années récentes, comme en 2015, 2017 et 2018, quand la courbe des décès quotidiens s’écarte, pendant plusieurs semaines, de la courbe moyenne. [Même s’il faudrait tenir compte de l’augmentation de la population française : il y a bien plus de résidents en 2018 (65 millions) qu’en 2001 (60 millions).] Tous ces décès “en plus” n’ont pas pour origine des grippes, mais, comme l’illustre Arthur Charpentier, ces données permettent d’estimer la surmortalité.


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On peut aller un peu plus loin, au risque de rendre le graphique moins clair. Tout d’abord on peut prendre en considération la sous-estimation du nombre de décès, dans les chiffres publiés par l’INSEE en « temps réel » : les chiffre publiés en “semaine 1” sont révisés à la hausse en “semaine 2”, et encore en “semaine 3”. Dans le graphique, il est donc très probable que le nombre de décès entre les 7 et 14 avril 2020, publié aujourd’hui, soit revu à la hausse la semaine prochaine : je vais m’appuyer sur les révisions passées pour estimer un nombre définitif. Dans le graphique suivant donc, le nombre de décès estimé — toutes causes de décès confondues — est en rouge pointillé.
On dispose aussi des décès suite à la covid19 recensés par les hôpitaux et les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (Ehpad) : le nombre de ces décès est publié chaque jour, et on peut les récupérer sur le site de l’European Centre for Disease Prevention and Control, ce qui peut nous indiquer la tendance entre le 15 et le 24 avril 2020. Ces données (lissées par une moyenne mobile hebdomadaire) sont représentées en vert sur le graphique suivant. On constate un décalage : les chiffres hospitaliers sont publiés rapidement, ceux des Ehpad plus lentement, avec plusieurs jours de décalage.


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Au final, il y a eu, en mars et jusqu’au 24 avril 2020, plus de 29 300 décès en plus de la moyenne (mais comme c’est une moyenne bi-décennale, elle prend en compte des populations moins nombreuses).

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

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.

Quels prénoms les immigrés (et leurs descendants) donnent-ils à leurs enfants ?

Vous arrivez peut-être ici après avoir lu le numéro de Population et Sociétés publié aujourd’hui, et vous souhaitez en savoir plus.
Le format de Population et Sociétés, 4 courtes pages, est parfait pour résumer des recherches, mais laisse parfois sur sa faim. Voici ce que je souhaite ajouter.
 
Le score de distance :
Tout d’abord, avec Patrick Simon, nous étudions les choix des prénoms de deux manières. Une première (centrale dans l’article) consiste à classer les prénoms en grandes zones nationales/culturelles/religieuses en fonction de leur structure syllabique. Une deuxième manière (moins utilisée dans l’article) consiste à calculer, pour chaque prénom, un score, variant entre zéro et 100, en fonction de la proportion relative des prénoms dans deux groupes : celui des enfants dont les deux parents sont nés en France, et celui des enfants dont un des parents au moins est né hors de France. Ce score, utilisé assez souvent depuis une quinzaine d’années, permet de repérer les prénoms que portent les enfants de natifs et les prénoms que portent les autres enfants. Un score de 75 indique que le prénom est trois fois plus fréquent dans le groupe des enfants de natifs que dans le deuxième groupe. Un score proche de zéro indique que ce prénom n’est presque jamais choisi par deux parents nés en France pour leur enfant.
Prenons les Sabrina. 0,2% des Sabrina sont enfant de couples nés en France, mais 1% des Sabrina sont enfant de couples dont un des membres est né à l’étranger. Le score du prénom Sabrina sera 100 * 0,2 / (1+0,2), soit 17.
Dans le cas des Océane, les chiffres sont 0,8% (couples nés en France), et 0,1% (couples dont un des membres est né à l’étranger). Son score est donc 100*0,8/(0,8+0,1), soit 89.

Voici le score moyen des prénoms portés par les immigrés, les descendants d’immigrés, les enfants de descendants d’immigrés et la “population majoritaire” (et ses descendants) :

Ce score est intéressant en lui-même, mais aussi en comparaison avec la classification “syllabique” des prénoms. Avec la classification des prénoms, on peut constater par exemple (c’est le graphique 1 dans le Population et Sociétés), que les Français sans origine migratoire directe (la “population majoritaire”) donne de moins en moins souvent des prénoms français à ses enfants : Erwan, Kilian, Clara, Enzo… ont remplacé les prénoms des Saints, ou les prénoms fréquents au XIXe siècle, ou les prénoms “qui sonnent français”. Quel que soit l’indice retenu, on constatera l’abandon, par les Français sans origine migratoire directe, du registre des prénoms français. Cela se fait au profit du registre “latin”, du registre “anglo”, “celtique”, etc…
Le score numérique nous apporte une autre information : comme vous pouvez le constater ci-dessous, il reste stable. Les Français sans origine migratoire directe piochent dans des registres non-français… sans que le score moyen des prénoms choisis ne se rapproche de celui des immigrés ou de leurs descendants ? Pour une raison simple : les Français (sans origine etc…) ne piochent pas dans le stock des prénoms porté par les immigrés. Ils continuent à maintenir une distance culturelle : Enzo devient possible quand les immigrés ne s’appellent plus Enzo.
 
La course à l’assimilation :
Imaginons l’assimilation (la disparition des différences saillantes entre deux populations) comme une course de 100 mètres, sur plusieurs générations. La vitesse de course peut se calculer, par exemple, à partir de l’abandon des prénoms du pays d’origine (le passage de 90% à 50% puis à 20%, par exemple). Ou se calculer à partir du score moyen des prénoms des immigrés, des descendants, et des enfants des descendants…
Ce que l’on verra, si l’on calcule la vitesse à laquelle courent les groupes d’immigrés et leurs descendants (par exemple les originaires d’Afrique du Nord par comparaison avec les originaires d’Europe du sud), c’est que, sur deux générations, des immigrés à leurs petits enfants, la vitesse est grosso-modo la même, la distance parcourue sur deux génération est comparable. L’assimilation est un processus social collectif auquel il est difficile d’échapper.
Mais si les immigrés courent tous au même rythme, ils ne participent pas à la même course. Les immigrés d’Europe du Sud (et leurs descendants) arrivent avec des prénoms plus proches des prénoms portés en France : il arrivent avec 10 à 20 mètres d’avance sur les immigrés d’Afrique du Nord. Et l’adoption, par les Français sans origine migratoire directe, de prénoms “latin” fait que, pour le dire vite, les immigrés d’Europe du Sud n’ont pas besoin de courir pour voir la distance se raccourcir.
J’ai essayé de montrer ceci avec un Gif Animé, mais je ne suis pas graphiste :