La théorie de l'évolution est généralement appliquée aux changements génétiques. Darwin a souligné que la diversité et la complexité des êtres vivants peuvent s'expliquer par un processus d'une simplicité trompeuse :
- Les organismes varient dans leurs caractéristiques,
- Ces caractéristiques sont héritées des parents à la progéniture,
- Les caractéristiques qui rendent un organisme plus susceptible de survivre et de se reproduire auront tendance à augmenter en fréquence au fil du temps.
Depuis Darwin, les biologistes ont précisé de nombreux détails de cette idée abstraite. Les généticiens ont montré que les "caractéristiques" héréditaires sont déterminées par les gènes et ont déterminé l'origine de la variation génétique (par exemple, mutation, recombinaison, migration) et le fonctionnement de l'héritage génétique (par exemple, via les lois de Mendel et l'ADN). Les détails de la sélection ont été explorés, révélant les nombreuses raisons pour lesquelles certains gènes se répandent et d'autres pas.
D'autres ont réalisé que tous les changements biologiques ne résultent pas de la sélection ; ils peuvent également résulter de processus aléatoires tels que les goulots d'étranglement de la population (dérive génétique).
La théorie moderne de l'évolution culturelle est née de l'observation que la culture constitue un processus évolutif similaire à celui décrit précédemment. La "culture" est définie comme l'information qui passe d'un individu à un autre socialement, plutôt que génétiquement, et qui peut inclure ce que nous appelons familièrement :
- Des connaissances,
- Des croyances,
- Des idées,
- Des attitudes,
- Des coutumes,
- Des mots
- Ou des valeurs.
Tous ces éléments sont appris des autres par divers mécanismes d'"apprentissage social" tels que l'imitation et le langage parlé/écrit. Le point essentiel est que l'apprentissage social est un système d'héritage.
Les caractéristiques culturelles (ou traits culturels) varient selon les individus, elles sont transmises d'un individu à l'autre et, dans de nombreux cas, certains traits ont plus de chances de se propager que d'autres. C'est l'intuition de Darwin, appliquée à la culture. Les chercheurs en évolution culturelle pensent que nous pouvons utiliser des concepts, outils et méthodes évolutionnistes similaires pour expliquer la diversité et la complexité de la culture, tout comme les biologistes l'ont fait pour la diversité et la complexité des formes vivantes.
De nombreux détails sont nécessairement différents.
Pour prendre un exemple évident, nous n'héritons de l'information génétique sous forme d'ADN qu'une seule fois et uniquement de nos deux parents. En revanche, nous pouvons acquérir des traits culturels tout au long de notre vie à partir de sources diverses : nos parents, nos enseignants, les livres d'auteurs décédés depuis longtemps, et même des inconnus sur Internet.
Les chercheurs en évolution culturelle cherchent à construire des modèles et à faire des recherches pour approfondir ces détails. L'exploration des modèles des modèles vont au-delà d'une stricte analogie avec l'évolution biologique et se concentrent sur des caractéristiques telles que le fait que les "règles" qui régulent la transmission peuvent elles-mêmes évoluer culturellement, ou que d'autres processus que l'héritage peuvent créer et stabiliser la culture.
Pourquoi des modèles
Un modèle formel est une version simplifiée de la réalité, écrite en équations mathématiques ou en code informatique. Les modèles formels sont utiles car la réalité est complexe. Nous pouvons observer des changements dans les espèces ou les cultures au fil du temps, ou des modèles particuliers de diversité biologique ou culturelle, mais il y a toujours un vaste éventail de causes possibles pour tout modèle ou tendance particulière et un grand nombre de variables qui interagissent de nombreuses façons différentes.
Un modèle formel est une recréation très simplifiée d'une petite partie de cette réalité complexe, ne contenant que les quelques éléments et processus que le modélisateur juge importants. Un modèle, contrairement à la réalité, peut être manipulé et sondé pour mieux comprendre le fonctionnement de chaque partie.
Aucun modèle n'est jamais une recréation complète de la réalité. Cela serait inutile : nous aurions remplacé une réalité complexe et incompréhensible par un modèle complexe et incompréhensible. Les modèles sont utiles en raison de leur simplicité. La modélisation formelle est rare dans les sciences sociales (à quelques exceptions près, comme l'économie).
Les spécialistes des sciences sociales ont tendance à douter que des modèles très simples puissent nous apprendre quoi que ce soit d'utile sur quelque chose d'aussi immensément complexe que la culture humaine. Mais l'enseignement clair tiré de la biologie est que les modèles sont extrêmement utiles précisément dans cette situation.
Les biologistes sont confrontés à une complexité similaire dans le monde naturel. Malgré cela, les modèles sont utiles. Les modèles de génétique des populations du début du XXe siècle ont permis de concilier les nouvelles découvertes en génétique avec la théorie de l'évolution de Darwin. Les modèles écologiques ont aidé à comprendre les interactions entre les espèces, comme la dynamique prédateur-proie. Ces modèles sont extrêmement simplifiés : les modèles de génétique des populations reposent généralement sur des hypothèses telles que des populations infiniment grandes et des accouplements aléatoires. Même si ces hypothèses sont bien sûr irréalistes, les modèles sont toujours capables de produire des prédictions utiles.
Une autre façon de voir les choses est que tous les spécialistes des sciences sociales utilisent des modèles, mais que seuls certains utilisent des modèles formels. La plupart des théories en sciences sociales sont des modèles purement verbaux. Le problème est que les mots peuvent être imprécis et que les modèles verbaux contiennent toutes sortes d'hypothèses cachées ou non formulées. L'avantage de la modélisation formelle est que nous sommes obligés de spécifier précisément chaque élément et processus que nous proposons et de rendre toutes nos hypothèses explicites.
Par rapport aux modèles verbaux, les mathématiques et le code de programmation n'acceptent aucune ambiguïté. Les modèles peuvent également aider à comprendre les conséquences de nos théories. Les systèmes sociaux, comme beaucoup d'autres, sont généralement soumis à l'influence de plusieurs forces différentes qui interagissent isolément, les effets de ces forces peuvent être faciles à prévoir. Cependant, lorsque plusieurs forces interagissent, la dynamique qui en résulte devient rapidement non triviale, ce qui explique pourquoi ces systèmes sont parfois qualifiés de systèmes complexes.
Avec les descriptions verbales, la compréhension des effets des interactions est laissée à notre imagination. Avec les modèles formels, nous pouvons mettre en place des systèmes avec ces forces et observer la dynamique de leurs interactions.
Pourquoi des modèles basés sur les individus ?
Il existe plusieurs types différents de modèles formels. Certains modèles décrivent le comportement d'un système au niveau de la population, en suivant les fréquences globales ou d'autres statistiques descriptives des traits sans modéliser explicitement les individus. Par exemple, un modèle peut spécifier que la fréquence d'un trait culturel A au temps t dépend de sa fréquence au temps t - 1. Elle peut doubler à chaque pas de temps.
D'autres modèles, au contraire, décrivent le comportement d'un système au niveau individuel, en modélisant explicitement les entités individuelles qui possèdent les traits. Imaginez la même question, mais nous spécifions maintenant que, dans une population de N individus, chaque individu observe à chaque fois un nombre aléatoire d'autres individus et, si au moins l'un d'entre eux possède le trait A, il copie ce trait.
Une autre distinction concerne les modèles qui sont analytiquement traitables et ceux qui ne le sont pas.
- Les premiers sont des modèles mathématiques qui consistent en des ensembles d'équations qui peuvent être résolus pour trouver des réponses spécifiques (par exemple, des points d'équilibre). Notre modèle au niveau de la population, décrit précédemment, correspond à cette description. Un grand avantage de ces modèles est qu'ils peuvent fournir un aperçu de la dynamique d'un système pour une large gamme de paramètres, ou des résultats exacts pour des questions spécifiques. Cependant, cette approche exige que la dynamique étudiée soit assez simple.
- Il serait plus difficile (ou peut-être impossible) d'écrire et de résoudre analytiquement les systèmes d'équations nécessaires pour décrire les comportements des individus individuels dans le second modèle. Souvent, lorsque nous voulons ou devons décrire le comportement au niveau individuel - si, par exemple, les individus diffèrent dans leurs caractéristiques, font preuve d'apprentissage ou d'adaptation, ou sont intégrés dans des réseaux sociaux - essayer d'écrire un système d'équations peut ne pas être la meilleure stratégie. Nous devons plutôt écrire un code et laisser le programme informatique s'exécuter. Il s'agit de modèles basés sur l'individu.
Ces modèles sont à la fois au niveau individuel (c'est-à-dire qu'ils spécifient les caractéristiques des individus et certaines règles selon lesquelles ces individus interagissent ou changent de temps) et des simulations (c'est-à-dire qu'ils ne sont pas résolus analytiquement, mais simulés par un programme informatique).
Les simulations ont une plus grande flexibilité que les modèles analytiques. En raison de leur structure, elles sont souvent plus intuitives à comprendre, en particulier pour les personnes ayant une faible formation en mathématique. Cependant, il est également important d'être conscient de leurs inconvénients.
Par exemple, les généralisations ne sont souvent pas possibles et les déclarations ne sont valables que pour les paramètres (ou les ensembles de paramètres) qui ont été simulés. Un autre inconvénient potentiel est que la grande flexibilité des simulations peut rapidement conduire à des modèles trop complexes, et il peut être difficile de comprendre ce qui se passe dans le modèle.