Une nouvelle façon de mesurer les inégalités de richesse rend mieux compte de la façon dont nous les vivons. Dans un article publié en Lettres économiques , les économistes Samuel Bowles du Santa Fe Institute et Wendy Carlin de l'University College London et du Santa Fe Institute proposent une nouvelle version du coefficient de Gini largement utilisé, une mesure statistique de pointe pour mesurer l'écart entre les nantis et les démunis.

Dans une société parfaitement égalitaire, où tous les individus sont également riches, le coefficient de Gini doit être égal à 0. Inversement, une société où un seul individu détient toute la richesse devrait avoir un coefficient de Gini égal à 1. En utilisant le coefficient de Gini, les pays peuvent être classés du moins au plus inégal.

Mais la richesse ou le revenu des individus n'est pas l'ensemble du tableau lorsqu'il s'agit d'inégalité. Selon Bowles et Carlin, l'algorithme standard de calcul des coefficients de Gini produit des résultats étranges, par exemple lorsqu'un seul individu possède la totalité de la richesse, le coefficient de Gini est inférieur à 1 qui est la valeur qu'il devrait atteindre sous l'inégalité maximale. Corriger cette erreur, ils montrent, nécessite un correctif basé sur le réseau qui tient compte des relations entre les individus dans la société.

"Certaines des dimensions selon lesquelles l'inégalité est mesurée sont mieux conçues comme des attributs individuels, dont vous avez simplement plus ou moins, comme la hauteur, " a expliqué Bowles. " Mais d'autres dimensions, comme la richesse, sont mieux conçues comme des différences entre les gens dans leurs relations avec les autres. "

Le réseau de gauche dans l'image représente l'approche de Bowles et Carlin, où les flèches reliant les nœuds représentent les interactions sociales vécues. A leur mesure, ce sont les différences de richesse sur ces bords, pas la richesse de chaque nœud individuel, qui est à la base de l'inégalité vécue. Dans leur papier, Bowles et Carlin montrent également que le coefficient de Gini correct est calculé à partir des trois différences associées aux trois arêtes de la figure, et la richesse moyenne. Par exemple, disons que l'individu A a une richesse de 10, B a une richesse de 4, et C a une richesse de 3. Ensuite, le coefficient de Gini correctement mesuré sur la base des différences le long des trois arêtes de la figure de gauche est de 0,41.

L'algorithme standard illustré sur le diagramme de droite dans l'image compte la différence entre, dire, la personne A et B deux fois (les deux flèches à une pointe); mais une erreur dans l'algorithme survient car il compte également la "différence" entre la richesse d'un individu et sa propre richesse (les flèches courbes), qui est toujours nul. Par conséquent, l'algorithme standard sous-estime le degré d'inégalité, donnant un coefficient de Gini de 0,27 pour les mêmes données que ci-dessus.

L'erreur ne devient perceptible que lorsque l'on travaille avec de petites populations, comme le font souvent les archéologues et les biologistes. Dans le cas de Carlin, un groupe d'étudiants de sa classe econ 101 l'a informée de l'erreur lorsqu'ils ont appliqué un algorithme en ligne standard pour calculer les coefficients de Gini à un ensemble de problèmes.* L'algorithme qu'ils avaient trouvé en ligne de Wolfram a renvoyé différentes réponses pour des exemples avec un petit nombre d'individus de celles trouvées en appliquant la définition représentant le schéma de réseau de gauche.

Bowles et Carlin utilisent également les différences dans la structure du réseau pour examiner l'expérience de l'inégalité. Si les trois individus du réseau complet (à gauche) étaient plutôt réarrangés en ligne, avec la personne la plus riche au centre, comme pourrait représenter un propriétaire avec deux métayers isolés, puis sans changement dans la richesse des trois individus, l'inégalité rencontrée le long des bords reliant les trois passerait de 0,41 à 0,57.

Ils illustrent leur méthode en utilisant les données des réseaux sociaux pour estimer les inégalités vécues dans une communauté d'agriculteurs au Nicaragua.

"La correction du biais des petits nombres n'est pas la principale contribution de notre article, " dit Carlin. " C'est que nous avons fourni un moyen de comprendre l'inégalité conforme à nos intuitions sur la façon dont nous vivons les disparités économiques, c'est-à-dire en comparant par paires sa propre richesse ou ses propres revenus avec ceux des autres. »