Baptiste Coulmont

Mon premier livre a été tiré à 2000 exemplaires, et a été vendu, pour l’instant, à 410 exemplaires. Il est présent dans 27 bibliothèques universitaires. C’est donc loin d’être un best-seller, et je n’ai touché, directement et matériellement, que 300 euros. Mais “symboliquement”, il est probable que le retour sur investissement soit plus rentable.
La vie de l’ouvrage continue : des stocks existent, et de nombreuses manières de l’acheter existent. Directement chez l’éditeur, ou sur les sites de vente par internet, ou dans votre librairie de quartier (il suffit de le commander). Il est probable qu’une trentaine s’en vendront chaque année, pendant encore quelques années.

En suivant le “rang” que le livre occupe sur amazon, il est possible de repérer les ventes (chaque “pointe” correspond à la vente d’un livre sur amazon) depuis sa sortie :

J’ai été surpris de l’absence apparente de corrélation entre couverture médiatique et ventes. Seule une chronique sur Canal +, dans une émission de la mi-journée, a déclenché une succession visible d’achats sur amazon, dans les heures qui ont suivi. Mais à la réflexion, il semble quand même que (sur amazon) le livre se soit aussi autant vendu les six premiers mois que les douze suivants… ce qui donne une prime à la nouveauté.
Au moment de la sortie du livre, j’avais fait la même chose.

Le New York Times est sur la brèche : Like the Dwights and Lyndons of Old, Baby Baracks All Over : “Barack a hot name for babies”…
Les secousses nationales, en effet, se répercutent légèrement sur le choix des prénoms. Ce sont rarement des répercussions pérennes, plutôt des “bumps”, des emportements éphémères qui ne concernent qu’une petite partie de la population.
Je laisserai ici de côté les “prénoms révolutionnaires” ou “républicains” que l’on trouve un peu partout en France au début de la décennie 1790.
Je me concentrerai juste sur Joffre, Joffrette et Joffrine, qui connaissent un petit engouement populaire entre 1914 et 1918. Le graphique suivant montre le nombre de Joffre, Joffrette et Joffrine nés chaque année depuis 1914 (ces prénoms n’existent pas avant).

*

source : INSEE, fichier des prénoms
*
Plus largement, le choix des prénoms était, en 1914, fortement encadré par les officiers de l’état civil : l’on trouve donc plusieurs articles de journaux de l’époque qui essaient d’expliquer que ce n’est que parce que le personnage est entré dans l’Histoire qu’il est possible de nommer son fils Joffre. Il semble aussi que Joffre ait souvent été donné comme second prénom, comme prénom invisible. Le 14 novembre 1915, on trouve cet entrefilet dans Le Petit Parisien, page 2 :

A Troy, un brave ouvrier de ferme vient, en témoignage de l’admiration qu’il professe pour notre généralissime, de donner les prénoms de Joffre et Joffrette à deux jumeaux…

Cet engouement donnera à la sociologie Joffre Dumazedier (né en 1915).

En 2003, dans le cadre de l’enquête “Histoire de vie”, l’INSEE a demandé à un peu plus de 8000 personnes :
« Est-il déjà arrivé que l’on se moque de vous, que l’on vous mette à l’écart, que l’on vous traite de façon injuste ou que l’on vous refuse un droit à cause de votre nom ou votre prénom ? »

Les réponses positives varient fortement avec l’âge : les plus jeunes des personnes interrogées répondent plus fréquemment que l’on s’est moqué d’eux ou qu’on les a mis à l’écart, ou traité de façon injuste, ou refusé un droit.

L’interprétation reste ardue. A-t-on affaire à un “effet d’âge” : les souvenirs des petites moqueries ne disparaissent-ils pas avec l’âge ? Ou à un effet de génération : se moque-t-on aujourd’hui plus du prénom et du nom (par exemple dans le milieu professionnel ou étudiant) qu’auparavant ? Les plus jeunes sont peut-être plus sensibles aux discriminations en raison du nom et du prénom (vous souvenez-vous des discussions liées au “CV anonyme” ?).

Creusons-donc ce sentiment de discrimination en fonction de l’étrangeté des personnes interrogées. Si l’on prend les personnes de nationalité française, nées françaises et de parents de nationalité française, ils sont 6,1% à avoir répondu “oui” à la question introductive.
Certains étrangers ou anciens étrangers désormais de nationalité française déclarent beaucoup moins de moqueries ou de discriminations en raison du prénom/nom : 2,6% des “Italiens”, moins de 4,3% pour les “Espagnols” et “Portugais”.
Les immigrants plus récents (qu’ils soient étrangers ou désormais Français) ont d’autres opinions : 11,7% des personnes de l’Europe non U.E. (ou des Français anciens ressortissants de ces pays) déclarent moqueries, mises à l’écart ou injustices à cause du prénom ou du nom. 10,7% des “Africains” (hors Maghreb) font de même.
Enfin, les ressortissants et anciens ressortissants du Maghreb n’ont pas la même expérience de la discrimination ou des moqueries. La fréquence des réponses positives varie : 1,1% des “Tunisiens”, 4% des “Marocains” et 8,1% des “Algériens”. Grandes variations, donc. Probablement dues à des décolonisations différentes et à des émigrations elles aussi différentes.

*

L’on pourrait continuer… par exemple, les ingénieurs et les cadres, les étudiants, sont beaucoup plus sensibles à la question que les manoeuvres, les OS et les retraités. L’on pourrait préciser que 87% des réponses positives à la question introductive concernent des “moqueries”.
Mais je vais m’arrêter là, par une conclusion temporaire. Les résultats de l’enquête “Histoire de vie” nous apprennent, ou nous rappellent, qu’il existe des expériences socialement différenciées du nom et du prénom. Variables d’état civil, ils sont aussi supports de l’identité personnelle.

Inspirations :
1- Olivier Galland, “Jeunes: les stigmatisations de l’apparence”, Economie et statistique, n°393-394, 2006, p.151-183 (duquel ma collègue Laure Blévis et moi-même avions extrait quelques documents pour un sujet d’oral à l’ENS, en juin dernier)
2- Le blog Quanti.
3- L’INSEE, qui met gratuitement à disposition de tous les données de l’enquête “Histoire de vie”.

Je n’avais aucune idée de la fréquence des “soirées sex-toys” dans les discothèques, que j’ai découvertes en lisant un petit mémoire de recherche. J’ai en effet, récemment, reçu le travail de deux étudiants sur les sex-toys (Melchior P. et Eugénie F.). Ils ont comparé, de manière classique, deux lieux de vente, un sex-shop et un magasin de lingerie qui propose des gadgets. Mais ils se sont aussi penchés sur un nouveau circuit, les discothèques.

Petite collection de flyers de “soirées sex toys” dans diverses discothèques françaises

Source : soonnight.com

On entend parfois parler de “banalisation”, ou, pire, de “démocratisation” de ces gadgets, parce qu’une série télé en a montré ou que la fille d’une couturière en a vendu quelques milliers. Se posent alors de fausses questions : “est-ce banal ?”, “est-ce vraiment démocratisé ?”, “en tant que sociologue, que pensez-vous de ce phénomène social ?”.
J’essaie toujours de répondre en insistant sur ce qui m’apparaît comme une démarche sociologique : l’objectivation des circuits d’accès à ces jouets pour adultes.
Jusqu’aux années 2000, on en trouvait dans les sex-shops, dans les catalogues de vente par correspondance (Trois Suisses, La Redoute, etc… sauf Camif apparemment), dans quelques arrière-boutiques de magasins de lingerie en province profonde, dans des magasins de farce et attrape. Les circuits étaient déjà variés.
Au cours des dernières années, des magasins spécialisés en sex-toys, la reconversion de quelques magasins de lingerie, des “gadgèteries”, des sites internets, des vendeuses à domicile, des sex-shops de zones commerciales… ont ouvert d’autres circuits, qui ont en commun de présenter l’achat des vibromasseurs comme une décision féminine. Mon intérêt pour les circuits vient de la lecture des ouvrages de Viviana Zelizer : aux circuits différents qu’emprunte l’argent, les biens et les services sont associés des significations différentes (le “cadeau” circule entre intimes, le “pot de vin” entre corrupteurs et corrompus, la “rétribution” entre deux parties définies encore autrement, etc…).
Disons que j’étais bien content avec mes petits circuits et que je me suis endormi d’un bon sommeil dogmatique.

Comment avais-je pu passer à côté de cette acculturation à l’objet que représente les soirées “Spécial Sex Toy” en discothèque ? Probablement parce que ces lieux ne sont ni de mon âge, ni de mon milieu, ni à proximité. [Comptez-donc le nombre d’articles ou de livres sociologiques rédigés sur ces lieux d’intense sociabilité juvénile… A part les travaux de Bertrand Réau, je n’en connais pas. Voilà encore un beau sujet de thèse pourtant : il existe probablement des sources d’archive policière, des associations professionnelles, des tonnes d’articles dans la presse pour adolescent, la possibilité d’un public captif et à moitié îvre pour des entretiens…]

*
Donc, non seulement ai-je appris quelque chose en lisant le travail de ces deux étudiants, mais j’ai apprécié leur esprit d’initiative. Voici, ci-dessous, un extrait :

« Ces interrogations nous ont orientés dans notre enquête, et nous ont permis de nous pencher sur différentes approches du concept de sex toy. Nous avons par exemple découvert qu’il y avait une soirée « * * * * » en boite de nuit à * * * * qui avait pour thème accrocheur : « Spécial Sex toys ». Nous y avons eu l’occasion de mieux cerner le public touché par ce type d’effets d’annonce, et avons pour cela préparé un questionnaire visant à sonder les clients pour nous donner des pistes, des orientations, et répondre à nos deux questions centrales : qu’est-ce qu’un sex toy et qui l’utilise ?
Cette étude a été un relatif échec. La principale raison en a été que nous étions face à un public très jeune (17-20 ans), et de fait, comme nous l’expliciterons plus loin, peu sensible à ces questions. Le sex toy était perçu exclusivement dans sa dimension de rite de passage, symbole de l’entrée dans « la sexualité », et non pas comme objet d’une pratique, d’un type de sexualité. Mais les torts de cette enquête ont aussi eu pour nous des avantages, puisque cela nous a permis de mieux cerner les limites de notre questionnement, notamment en fonction des âges concernés »

Je ne partage pas entièrement l’idée de l’échec, ne serait-ce que parce qu’expérimenter une méthode est toujours profitable. Voici donc ci-dessous quelques tableaux croisés. Précisons tout de suite que tous ces chiffres sont à prendre avec de grosses pincettes : les deux étudiants ont été apparemment attirés par les chiffres ronds (30 filles, 20 garçons) et cet échantillon de 50 individus n’a probablement pas même la structure des clients de la discothèque ce soir là.
Mais viser l’excellence statistique en permanence, c’est comme critiquer le château de sable du petit neveu parce qu’il n’a pas de pont-levis.

Plus largement, il convient d’associer autant que possible ethnographie et statistiques. Dans un article de 2005, Le questionnaire ethnographique, Emmanuel Soutrenon écrivait :

Vouloir administrer un « petit questionnaire » dans le cours d’une enquête de terrain est une tentation que bien des ethnographes ont expérimentée à un moment ou à un autre. Aussi banal qu’il puisse paraître, ce projet n’est pourtant que rarement mis en œuvre, comme si sa légitimité était au fond douteuse ou mal assurée.

L’exemple proposé par les deux étudiants, bien que bancal, est donc à relever : enquête de terrain et petit questionnaire ne s’opposent absolument pas. Je vais ici insister sur quelques tableaux croisés.

L’une des questions posée était : “Voudriez-vous repartir de cette soirée avec un sex-toy ?”

En fonction du sexe des enquêtés :

	oui	non	Total
F	25 (83%)	5 (17%)	30 (100%)
M	12 (60%)	8 (40%)	20 (100%)
Total	37	13	50

Les hommes et les femmes (ici de jeunes hommes et de jeunes femmes) en tant que population ne manifestent pas le même enthousiasme face aux objets proposés. Mais le test du chi-deux vient diminuer notre propre enthousiasme : en fait, on trouve surtout qu’il n’y a pas de liaison statistiquement significative.

En fonction du “statut matrimonial”

	oui	non	Total
Célibataire	20 (77%)	6 (23%)	26 (100%)
En couple	17 (71%)	7 (29%)	24 (100%)
Total	37	13	50

Les comportements des célibataires et des couples ne diffèrent pas (le chi-deux est ici de 0,0282 bien trop petit pour indiquer une liaison entre variables).

En fonction de l’âge

	oui	non	Total
16 à 18 ans	16 (73%)	6 (27%)	22 (100%)
19 ans	10 (90%)	1 (10%)	11 (100%)
20 ans et plus	11 (65%)	6 (35%)	17 (100%)
Total	37	13	50

Rien de bien significatif ici en fonction de l’âge… Sinon que la population a l’air bien jeune : dans un des flyers reproduit en dessous, l’on peut lire “Nuit du Bac !!! Sex Toys Party !!!”. Et c’est sans doute ceci qu’il faut retenir : pour une partie de la population, les adolescents de discothèque, le premier vibromasseur est un cadeau reçu en boîte.

Suite de la collection de flyers…

Où les lecteurs apprendront comment repérer des ressemblances.

Je continue mon exploration des données du “Fichier des prénoms” de l’INSEE, et je me plonge dans des outils statistiques que je ne maîtrise plus. Aujourd’hui, il s’agissait de combiner la “cluster analysis” et la cartographie.
L’analyse de clusters consiste, en gros, à demander à un ordinateur de trouver, tout seul, des groupes de ressemblances dans un tas de données. Prenons un prénom. Au hasard, « Faustine ». Quels sont les prénoms qui, récemment, évoluent comme Faustine ? Apparemment, Maylis, et Oriane connaissent des variations proches celles de Faustine… plus proche, en tout cas, que les prénoms Constance et Fiona, qui connaissent des évolutions proches de celles de Gabrielle ou Florine.
La chose est intéressante : il existe plusieurs dizaines de milliers de prénoms en usage, et il est impossible de repérer à l’oeil nu des proximités entre prénoms — sauf à se restreindre aux dix ou vingt premiers.
La chose est intéressante, mais que fait-on une fois qu’on a trouvé ces groupes de ressemblance. Rarement, l’interprétation vient d’elle-même : des prénoms démodés de l’immigration maghrébine apparaissent parfois ensemble… Il faut le plus souvent essayer de construire des typologies…

*
Disposant de données départementales, et cherchant à trouver des spécificités régionales, j’ai essayé de combiner analyse de clusters et géographie. Les résultats sont fascinants, mais difficiles à interpréter. On voit bien apparaître des départements, ou des groupes de départements “collés” ensemble, mais qu’en tire-t-on ? C’est là qu’un-e géographe versé en statistiques me serait utile…

Pour réaliser l’image précédente, j’ai sélectionné les prénoms masculins qui, en 1970, sont donnés dans tous les départements français au moins 3 fois, et j’ai demandé à Monsieur l’Ordinateur (à l’aide du logiciel “R“) de grouper en 4 ensembles les régions. Mon problème est le suivant : la répartition des ensembles n’est visiblement pas aléatoire, mais qu’en tirer ? Sont-ce des homogénéités culturelles basées sur des différences (le “pool” de prénoms donnés au moins 3 fois dans l’ensemble des départements n’est pas très grand)… Ce n’est pas vraiment “les zones les moins intégrées” versus “les zones les plus intégrées”. Bref, ça demande du travail !
D’autant plus que la même commande, mais pour les prénoms féminins, donne un “truc” différent, mais où les quatre “coins” de l’Hexagone (Nord, Bretagne, Landes-basques, Corse et Alsace) apparaissent avec une espèce de distinction.

Les deux images précédentes en PDF :
cluster-region-1970-prenoms-feminins
cluster-region-1970-prenoms-masculins

Google Insights permet d’analyser les termes utilisés sur google.
Il propose des cartes montrant l’origine des recherches… Il semble y avoir une correspondance entre le lieu d’où partent les recherches pour le prénom “Z” et le lieu où naissent des petits “Z”. En tout cas, cela fonctionne avec les prénoms les plus “typiques”.

Ainsi Ainhoa (la carte du dessus), prénom typique du Sud Ouest de la France, est surtout “googlisé” par des résidents du sud-ouest. Même chose avec Klervi, Gurvan ou Katell (par des Bretons pour nommer des petits Bretons). Avec Marius pour les Marseillais, avec Guilhem pour leurs voisins… Et Zélie pour le Nord Pas de Calais.

Note, avec Google Insight, l’ego-googling devient encore plus amusant. Le lien suivant compare les recherches sur “coulmont” (c’est moi), “godechot” et “louis chauvel” : Google Insight : coulmont godechot chauvel.

Si l’on dispose de données départementales sur les prénoms, il est possible de chercher à savoir quels sont les prénoms “typiques” d’un département.
Avec, tout de suite, le caveat suivant : la typicité est historique. Prenons, par exemple, le prénom “Loïc” : en 1946, c’est un prénom fréquent en Bretagne, inconnu ailleurs. En 2004, c’est un prénom de l’Est. L’animation suivante montre le passage de la “perturbation Loïc” entre 1946 et 2004. Sur ces cartes, plus le gris est foncé, plus le rang du prénom est proche de 1.
[flashvideo filename=”../blog/fichiers/2008/loic-animation.flv” width=”480″ height=”500″ /]
(Les données sont celles du Fichier des prénoms, INSEE, via le Centre Quêtelet / CMH, elles ont été traitées avec le logiciel R. L’animation a été réalisée en gros avec ImageMagick puis ffmpeg).
J’avoue sans peine aucune que l’exemple “Loïc” est particulier : je n’ai pas trouvé, pour l’instant, d’autres prénoms voyageant aussi bien sur le territoire au cours de la deuxième moitié du XXe siècle.

Trêve de diachronie. Un peu de synchronie.

L’on pourrait — pour faire apparaître des prénoms “typiques” — commencer par repérer les prénoms les plus donnés, ceux qui ont la fréquence la plus élevée. C’est ce que représente la carte ci-dessous (pour l’année 2004). Mais comme on peut le constater, ces prénoms sont peu variés : Enzo, Théo, Lucas et Mathis suffisent à recouvrir la quasi-totalité du territoire. Se distinguent Paris (avec “Alexandre”) et la Seine-Saint-Denis (avec “Mohamed”).

C’est que cette manière de faire (repérer les prénoms les plus fréquents) ne permet pas de distinguer entre eux les départements. Il faudrait pouvoir représenter les prénoms qui sont surtout donnés dans un département et peu ailleurs pour faire ressortir une typicité derrière l’apparente uniformité. La France n’est pas une masse uniforme : et pour chaque département l’on trouve quelques prénoms dont la fréquence est beaucoup plus élevée que la fréquence nationale. Souvent, ce sont des prénoms qui ne sont donnés, cette année là, que dans ce département et à un tout petit nombre d’enfants.
Il convient donc de ne considérer que les prénoms suffisamment donnés. Pour la carte qui est ci-dessous, le seuil a été placé à 10 (il faut que 10 nouveaux-nés reçoivent ce prénom) et le rapport entre fréquence départementale et fréquence nationale doit être supérieur à 2. (J’ai retenu, pour les prénoms donnés au moins 10 fois en 2004 dans tel département, celui qui maximise le rapport entre la fréquence départementale et la fréquence nationale).

Avec cette méthode, on arrive à faire surnager certains départements, voire certaines régions. La Bretagne se distingue en donnant “Gurvan” et “Klervi” ou “Youna”, inconnus ou presque ailleurs. L’Alsace avec Eren et Elif (des prénoms aussi répandus en Turquie), le sud-ouest avec quelques prénoms basquisants et la région parisienne, avec Bintou, Assa, Djibril, Liora, Constantin et Ibtissem… [une version pdf de la carte est disponible pour une lecture plus simple]
Mais cette méthode est un peu trop sensible : le seuil (10 enfants recevant ce prénom) est trop bas. Par tâtonnement, il m’apparaît qu’un seuil de 30 pour les garçons et 20 pour les filles donne des résultats géographiquement plus “jolis”, avec des prénoms différents…

Les départements où aucun prénom ne surnage sont peu nombreux, mais ils existent. Dans ces départements, la répartition des prénoms ressemble à la répartition française.

Ceci me permet de revenir sur les “prénoms bretons” déjà abordés précédemment. Pour établir le graphique de ce billet, je m’étais basé sur diverses listes de prénoms “bretons” proposés par des régionalistes ou des sites internets du type meilleursprenoms.com. Or les prénoms choisis comme “bretons” par les parents ne correspondent peut-être pas aux propositions normatives des promoteurs institutionnels d’identités locales. Un exemple : les variations sur le -wenn (Lilwenn, Louwenn, etc…).
L’on pourrait donc proposer une autre méthode, en examinant de près la liste des prénoms réellement donnés en “Bretagne” (sans référence à une liste préétablie). Peut-être qu’elle diffère plus de la moyenne nationale que les listes de prénoms donnés dans d’autres régions. Et il faudrait examiner l’évolution, sur les soixante dernières années, de cette différence. Comme on le voit avec l’exemple “Loïc”, un prénom peut ne pas rester indéfiniment “breton”.

Ailleurs sur internet :

• Les pages 34 et 36 du Carnet des prénoms du Figaro (édition 2007 proposent une carte en partie différente.
• nametrends.net et NameVoyager pour explorer les prénoms américains.
• Le Palmarès des prénoms suisses (2005-2007) – PDF – 5 août 2008

R, le logiciel libre de statistiques, peut être étendu au traitement de données spatiales, et il arrive même à générer des cartes. La plupart des exemples que j’ai trouvés en ligne concernent l’utilisation de fichiers de type shapefile .shp, j’avais besoin d’un outil plus simple.
Le package “maps” qui contient une carte des départements français, semblait un point de départ intéressant. Ce billet a pour but d’aider d’autres novices qui souhaiteraient produire des choses similaires à ceci :

Les deux cartes ci-dessus ont été produites avec R et le paquet “maps”. Elles présentent, pour l’année 2004, le nombre de naissances d’enfants mâles nommés Ewen et Erwan pour la France métropolitaine et continentale. En gros, Erwan a été abandonné par les Bretons et adopté par les Chtis. Les Bretons ont produit le superceltique “Ewen” qui est très rare en dehors de la Bretagne [Pour une discussion sur les prénoms bretons, voir ici].

*
Le principal problème, à mon avis, avec la géo-statistique, c’est l’établissement du lien entre le fond de carte et les données. Comment l’ordinateur peut-il comprendre que certains chiffres correspondent à certains départements ? C’est sur cette question que je vais me centrer ici. Je n’aborderai pas du tout la sémantique cartographique ou le choix de données significatives (proportions plutôt que valeurs absolues, etc…).
Commençons par installer le paquet “maps” :

install.packages("maps")
library(maps)
france<-map(database="france")

L’objet “france” est composé de descriptifs des polygones départements : $x (longitudes) et $y ; d’une description de la zone : $range ; et des noms des départements : $names.
L’instruction france$names donnera, dans R, une idée :

  [1] "Nord"                                 "Pas-de-Calais"                       
  [3] "Somme"                                "Nord"                                
  [5] "Ardennes"                             "Seine-Maritime"  

Les départements ne sont pas identifiés par leur numéro administratif, mais par leur nom, avec des étrangetés comme “Cote-Dor”. Les enclaves (l’exclave du Nord dans le Pas de Calais, dite communauté de communes de l’Enclave) sont représentées : d’où l’apparition, dans la liste ci-dessus, de “Nord” à deux reprises.
Produisons une carte toute simple colorant certains départements :

dpt2001<-c("Ain","Marne","Nord","Charente")
col2001<-c(1,2,3,5)
match <- match.map(france,dpt2001) 
color <- col2001[match] 
map(database="france", fill=TRUE, col=color)

C’est l’instruction “match.map” qui établit le lien entre la liste des départements qui se trouve dans “dpt2001” et le fond de carte, “france”. Le résultat donne quelque chose comme ceci :

L’exclave du Nord est bien coloriée en rouge, comme les îles (Ré et Oléron) au large de la Charente-Maritime. Et comme l’on n’a pas été strict, R a compris qu’il fallait colorier et Charente, et Charente-Maritime… Cela peut poser problème, attention…
Il est donc préférable, peut-être, de demander ceci à R :

match <- match.map(france,dpt2001,exact=TRUE)

Pour la carte des “Ewen”, mes données sont structurées ainsi (j’ai enlevé le nombre de naissances) :

              nom DPT NOMBRE
1        Calvados  14      *
2    Cotes-Darmor  22     **
3       Finistere  29     **

Et pour obtenir la carte, je demande à R ceci :

dptewen<-ewen$nom
colewen<-ewen$NOMBRE
match <- match.map(france,dptewen,exact=TRUE)
gray.colors <- function(n) gray(rev(0:(n-1)/1.5)/n)
color <- gray.colors(100)[floor(colewen[match])] 
map(database="france", fill=TRUE, col=color)

Au final, donc, il est possible de produire à peu de frais des cartes, presque aussi facilement qu’avec Philcarto, mais pour bénéficier de ce qu’offre Philcarto (les traitements statistiques intégrés et l’excellente formalisation sémantique), il faudra apprendre encore plus de R.

Dans La Création des identités nationales, Anne-Marie Thiesse relate la mise en place d’un “kit” permettant de construire des nations, d’un “système IKEA” de construction des identités. « On sait bien aujourd’hui établir la liste des éléments symboliques et matériels que doit présenter une nation digne de ce nom: une histoire établissant la continuité avec les grands ancêtres, une série de héros parangons des vertus nationales, une langue, des monuments culturels, un forlklore, des hauts lieux et un paysage typique, une mentalité particulière, des représentations officielles — hymne et drapeau — et des identifications pittoresques — costume, spécialités culinaires ou animal emblématique. » (p.14)
Parmi les éléments du kit identitaire, l’on trouverait certainement une liste de prénoms nationaux. François, Helmut, ou Javier font référence à quelques nations établies. Et dans leurs frontières, les promoteurs de la nation ont essayé de limiter l’usage de prénoms halogènes. Cela s’est combiné avec le mouvement d’identification des citoyens lié à la solidification des Etats : En France, par exemple, à partir de la Révolution, le prénom est devenu un élément fixe de l’identité. Il est devenu de plus en plsu difficile d’en changer au fur et à mesure de l’accroissement de l’emprise des formulaires administratifs sur les personnes. Une «morale d’état civil» base l’identité personnelle sur l’identité de papier.

L’établissement d’une identité nationale uniforme a toujours été impossible : l’attachement à la fiction nationale n’allait pas jusqu’à l’abandon des particularismes locaux (ces derniers étant d’ailleurs énergisés à nouveaux frais comme des conservatoires de traditions nationales). Ainsi, au début du XXe siècle, un spécialiste des prénoms, Edouard Lévy, écrivait :

En Franche-Comté on trouve un assez grand nombre de Othilie, de Ludivine et de Mélitine, en Picardie des Adéodat, en Provence des Marius, alors que ces mêmes prénoms seraient à Paris quelque peu gênants pour leurs titulaires.
source : La question des prénoms, 1913, p.30

Et l’on trouvait aussi beaucoup de Léonard dans le Limousin.

Pour certains, cependant, ces particularismes onomastiques sont la preuve d’une nation sous-jacente. En France, les nationalistes bretons ont fait de la question des prénoms un des thèmes de mobilisation. Entre la fin des années cinquante et le milieu des années soixante-dix, ce thème était incarné par la famille Le Goarnig, dont une partie des enfants avait été privée d’état civil (pour cause de prénoms bretons, dont Adra boran, Maïwenn, Gwendal, Diwzka et Sklerijen). Pour ces nationalistes onomastiques, l’usage de prénoms bretons devait nécessairement s’accompagner d’une inscription de ces prénoms dans les registres d’état civil.

Les Le Goarnig ont-ils été suivis ? L’on connaît tous, probablement, un Yann ou une Nolwenn, une Gwenaëlle ou un Gwendall, un Erwan ou un Ewenn… mais ces connaissances anecdotiques peuvent-elles être solidifiées par l’analyse précise des prénoms donnés aux personnes nées en Bretagne depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale ? Heureusement, oui :

Je me suis inspiré d’un article de Michel Rouxel de l’INSEE [PDF] [vous remarquerez que si nos proportions divergent, l’évolution est similaire].

Après Guerre, seuls 7% des nouveaux-nés en Bretagne étaient titulaire d’un prénom breton : le classique Yann et d’autres. Peu d’évolutions jusque vers 1973 : c’est dans les années soixante-dix que se met en place la régionalisation (loi de 1972), que des partis bretons connaissent une période faste, que l’enseignement du breton comme langue se développe.
Aujourd’hui, un bébé né en Bretagne sur cinq reçoit un prénom breton, et le mouvement semble devoir se poursuivre. [Note technique : le “fichier des prénoms” de l’INSEE groupe dans une catégorie unique “prénoms rares” certains prénoms très peu donnés, et cette catégorie représente une proportion de plus en plus importante des naissances. “Un sur cinq” est donc à comprendre comme une estimation basse].
Est-ce à comprendre comme l’indice d’un courant nationaliste breton ? Le prénom est-il un indicateur ? Hmmm… j’en doute. Les sonorités proposées par ces prénoms sont peut-être à la mode.

Essayons d’en savoir plus, en examinant un autre peuple, les Basques. On dispose des mêmes données pour les Pyrénées atlantiques. On remarque aussi que la proportion de bébés recevant des prénoms basques a augmenté au cours des quarante dernières années. Mais là se pose un problème : la proportion de bébés “basques” recevant un “prénom breton” est plus élevée que la proportion de bébés “basques” recevant un “prénom basque”.

Tout ça pour inciter à la prudence dans l’interprétation… Mes listes de prénoms bretons et basques sont peut-être déficientes (avec des prénoms qui seraient peut-être communs, comme, au hasard Adrian) et pas assez exclusives (j’ai environ 1500 prénoms bretons et 1600 prénoms basques).

Après avoir enquêté sur les sex-shops et écrit un livre… mes recherches continuent en partie à s’intéresser aux commerces pornographiques. J’étudie en ce moment la construction d’un marché du sexe à partir de sources judiciaires et policières : les procès pour outrages aux bonnes moeurs, entre 1967 et le début des années soixante-dix.
L’outrage aux bonnes moeurs est un bel objet : il est défini dans le Code pénal (articles 283 et suivants), mais les “bonnes moeurs” elles-mêmes étaient laissées à l’appréciation des juges… Mais, avant-même que les juges interviennent dans ce processus, la définition des bonnes moeurs est laissée aux policiers, qui vont décider ou non de considérer que telle chose participe aux bonnes moeurs ou non. C’est donc un domaine du droit où le travail des différents acteurs intervient dans la définition de la situation. Et, plus intéressant encore pour moi, les “OBM” ont été peu étudiées par les juristes : ce sont toujours les mêmes 3 ou 4 décisions publiées qui sont citées… et très peu de décisions concernant les OBM ont été publiées.
Pour mieux saisir le travail de la justice, un outil est très intéressant, le Compte général de la justice, qui a publié annuellement des statistiques sur les condamnations. Voici un graphique résumant l’épuisement des condamnations entre 1958, début de la Ve République, et 1985… Je n’ai pas, pour l’instant, réussi à trouver le nombre de condamnations entre 1986 et 1993 (année où l’outrage aux bonnes moeurs disparaît du Code pénal).

L’installation du gaullisme s’accompagne d’une hausse des condamnations pour OBM, qui retombent assez rapidement. En 1969, entre de Gaulle et Pompidou, minijupe et sexy danoises, les juges s’arrêtent de condamner. L’installation du pompidolisme renforce les condamnations. On trouve dans les archives judiciaires des lettres d’un sous-ministre quelconque à un sous-directeur transférant une dénonciation anonyme (“Machin, il a des revues porno”) aux services compétants… Mais la mauvaise grippe de Pompidou, puis le libéralisme giscardien, vont tuer les Outrages aux Bonnes Moeurs. Sous Mitterrand, les choses statistiques ne sont pas encore très claires (changements de catégories statistiques et autres modifications rendent les comparaisons difficiles).
Mais qui sont ces condamnés ? Quelles sont les catégories sociales les plus soumises aux regards policiers et judiciaires. Je propose aux lectrices [et lecteurs… mon usage du féminin comme neutre n’est pas compris] un petit jeu. Quelles sont les catégories socio-professionnelles les plus riches en condamnation pour OBM ? (Catégories utilisées : agriculteurs (gros, petits), salariés agricoles, artisans, commerçants (gros, petits), cadres, employés (privé, public), instituteurs, professions libérales et professeurs, OQ, OS, manoeuvres, personnel de service, clergé et artistes, non actifs…)