Analyse de la dynamique des réseaux sociaux animaux : de la collecte de données à la detection d'(in)stabilité

Analysis of animal social networks dynamics : from data collection to (in)stability detection

• Auteur / Autrice : Valeria Gelardi
• Direction : Alain Barrat, Nicolas Claidière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique théorique et mathématique
• Date : Soutenance le 03/12/2020
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Jury : Président / Présidente : Jean-François Pinton
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laura Ozella, Xavier Leoncini
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cedric Sueur, Clément Sire

Mots clés

Mots clés contrôlés

Interaction sociale

Primates

Réseaux sociaux

Mots clés libres

Réseaux temporels

Réseaux sociaux

Primates

Temporal networks

Social networks

Primates

Résumé

Les interactions sociales sont une composante importante de la condition physique des animaux vivants en groupe.L'analyse des réseaux sciaux, et en particulier des réseaux temporels, fournit des outils puissants pour décrire ces interactions sociales et leur évolution. L'étude des réseaux dans leurs aspects temporelles nécessite la disponibilité de grands volumes de données à haute résolution temporelle.L'utilisation du formalisme et des outils du réseau temporel est cependant encore limitée pour les animaux, car les données sur les interactions animales sont encore largement obtenues à partir de méthodes manuelles traditionnelles.Dans cette thèse, nous avons produit des données à haute fréquence à long terme concernant les interactions sociales animales et nous avons conçu un nouveau model de réseau temporel. Ce travail pourrait aider à l'avenir à comprendre les processus écologiques et évolutifs sous-jacents à la formation et à l'organisation des réseaux sociaux, et à étudier comment les changements dans l'environnement, la composition du groupe ou les relations clés uniques influencent l'ensemble de la structure du réseau.

Social interactions are an important fitness component of group living animals.Social network analysis, and in particular temporal networks, provides powerful tools to describe these social interactions and their evolution. The study of networks in their time-varying aspects requires the availability of large volumes of data with high temporal resolution.The use of temporal network formalism and tools is however still limited for non-human animals, because the data on animal interactions are still largely obtained from traditional hand-operated methods.In this thesis, we have produce long-term high-frequency data on non-human animal social interactions and we designed a new temporal network framework that could help in the future to understand ecological and evolutionary processes underlying social network formation and organization, and to study how changes in the environment, composition of the group or single key-relationships influence the entire network structure.