Soutenance de thèse de GAMBAUDO Juliette
Titre de thèse
Dynamiques de piétons pour des réseaux temporels de contacts
Pedestrian dynamics for temporal networks of contacts
Résumé de la thèse
De nombreux réseaux empiriques d'interactions face à face ont été recueilli dans un large spectre de contextes tels que des conférences, des écoles ou des entreprises. Ces jeux de données ayant déjà démontré leur utilité, notamment en épidémiologie, ils restent sous-exploités lorsqu'il s'agit de les relier à des interprétations sociologiques. En effet, les interactions face à face révèlent des schémas récurrents, tels que des distributions de contacts en loi large, ce qui laisse entrevoir l'existence éventuelle de mécanismes sous-jacents communs. Ce travail de thèse cherche à mettre en lumière ces mécanismes. Pour cela, nous présentons une classe de modèles originale pour générer des réseaux temporels, créée pour reproduire certaines caractéristiques clés issues de données empiriques. Une hypothèse est que ces interactions peuvent être influencées par des contraintes spatiales et que les comportements complexes observés pourraient en découler. Contrairement aux approches usuelles en science des réseaux, nos modèles incorporent le rôle crucial des contraintes spatiales dans la formation de schémas d'interactions. Pour ce faire, nous étudions des marcheurs évoluant dans un espace à deux dimensions selon des dynamiques piétonnes simples, telles que la marche aléatoire, et nous en extrayons le réseau temporel d'interactions, qui peut être comparé aux réseaux empiriques de contacts. Au cours de cette thèse, nous nous penchons sur les schémas de contact générés par les piétons selon des modèles minimaux, tels que la marche aléatoire, et nous examinons la nécessité de mécanismes courants dans les modèles de réseau, tels que les processus de renforcement ou de mémoire. Nous pensons que cette approche novatrice de la génération de réseaux offre un cadre permettant de relier les observations sur les réseaux temporels à des interprétations sociologiques.
Thesis resume
Many empirical face-to-face contact networks have been collected across a wide diversity of contexts, such as conferences, workplaces or schools. Although these datasets have already demonstrated their utility in several fields like epidemiology, they remain underused when it comes to connect them to sociological interpretations. Indeed, face-to-face interactions reveal recurring patterns, such as broad contact distributions, suggesting the possibility of shared underlying mechanisms. Our research seeks to bridge this gap by unveiling these mechanisms. To this end, we present an original modeling framework for generating temporal networks, designed to reproduce some key observables from empirical data. A common intuition is that face-to-face interactions may be influenced by spatial constraints, and that the observed complex behaviors could arise from them. Unlike conventional network-based approaches, our models incorporate the critical role of spatial constraints in shaping interaction patterns. To do this, we study walkers evolving in a two-dimensional space following simple pedestrian dynamics, such as the random walk, and extract from it the temporal network of interactions that can be compared against empirical time-varying networks of contact. In this thesis, we delve into the contact patterns generated by the walkers, and investigate the necessity of common mechanisms in network models, such as reinforcement or memory processes. We believe that this novel approach to network generation offers a framework to link observations on temporal networks to sociological interpretations.