Appel de rentrée – 7 octobre 2016

Le groupe fmr (flux, matrices, réseaux), groupe de géographes intéressé.e.s par les méthodes et outils de l’analyse de réseau(x), a été actif de 2010 à 2015.

A l’heure ou quatre des textes de la Journée d’étude de 2014 sont publiés dans un dossier spécial formant le prochain n°105 de la revue Flux – Cahiers scientifiques internationaux Réseaux et Territoires, le groupe fmr souhaite fêter l’évènement en organisant une réunion ouverte à tous, sans frontière disciplinaire :

le vendredi 7 octobre 2016 de 13h30 à 15h30,
dans les locaux de l’UMR Géographie-Cités
13, rue du Four 75006 Paris (5ième étage).

L’objectif de cette réunion est de se renouveler et de définir collectivement de nouveaux thèmes d’investigation. Le groupe souhaite, en effet, élargir ses motivations initiales tout en conservant son ancrage en géographie : alors que le texte fondateur, publié dans la revue Netcom https://netcom.revues.org/431, envisageait une meilleure intégration de l’analyse de réseau en géographie, le groupe fmr souhaite aujourd’hui élargir sa focale en renforçant, notamment, la prise en compte du rôle joué par l’espace (au sens large) dans l’analyse de réseaux en sciences humaines et sociales.

Cette réunion s’adresse donc à toutes les personnes intéressées par les activités du groupe et, surtout, désireuses de s’investir a minima, plus particulièrement aux doctorant.e.s intéressé.e.s par l’analyse de réseaux au sens large.

Merci de nous indiquer votre intérêt pour ce projet de renouvellement en envoyant un email à l’adresse : groupe_fmr <at> yahoo.fr. Des modalités plus précises vous seront ensuite communiquées.


Entre 2010 et 2015 ont notamment été organisés dans le cadre des activités du groupe fmr : Lire la suite

Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, je suis accueillie en détachement depuis décembre 2010 à l'IFSTTAR ; je suis par ailleurs membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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Un nouveau collectif en vue : le GDR Analyse de réseaux en SHS

Le groupe fmr (flux, matrices, réseaux), créé en 2010, rassemble des géographes intéressé-e-s par les méthodes d’analyse de réseaux, qu’elles aient été développées en géographie, en sociologie, en physique ou dans d’autres disciplines. Le dialogue avec d’autres disciplines a été mis en œuvre notamment dans les trois journées d’étude organisées à ce jour. Mais le noyau dur du groupe était et reste exclusivement composé de géographes. Autre point à souligner, le groupe fmr est un groupe de travail sans existence institutionnelle. Nous avons évidemment bénéficié du soutien financier (pour les journées d’étude) et logistique (prêt de salle pour nos réunions) de nos laboratoires d’appartenance mais le groupe fmr est et reste un groupe informel.

Il est apparu nécessaire de poursuivre le dialogue interdisciplinaire dans un cadre plus large – sortir de la communauté géographique et de la seule agglomération parisienne – et institutionnellement plus solide. Deux membres du groupe fmr (Serge Lhomme et moi-même), après avoir échangé avec de nombreux collègues (géographes et non-géographes) ont donc proposé au CNRS la création d’un groupement de recherche consacré à l’Analyse de réseaux en SHS. Ce groupement associe des chercheur-e-s et ingénieur-e-s de dix disciplines (sociologie, histoire, géographie, archéologie, droit, économie, informatique etc.) et d’une vingtaine d’institutions dans toute la France.

Prévu pour durer de 2016 à 2019, éventuellement renouvelable pour 4 ans, ce groupement de recherche s’est fixé les objectifs suivants :

1. créer une revue pluri-disciplinaire à comité de lecture en accès libre (articles en français ou en anglais : publications au fil de l’eau avec possibilité de dossiers thématiques);
2. développer une réflexion conceptuelle et méthodologique transdisciplinaire autour de nos pratiques par le biais de workshops annuels;
3. organiser des formations (initiation ou perfectionnement) sur des méthodes ou des outils;
4. constituer et mettre à disposition de la communauté scientifique internationale des bases de données et des programmes issus de nos travaux.

Un site propre au groupement de recherche sera mis en ligne dans les mois à venir.

 

 

MoMA: Inventing Abstraction > visualiser le réseau de la création artistique (1910-1925)

Le site du Museum of Modern Art de New-York (MoMA) propose une très belle rétrospective en ligne de l’exposition Inventing Abstraction (1910-1925) parue en 2013 .

Si le MoMA n’est pas à présenter, on souhaite noter la possibilité d’observer le réseau de relations de ces artistes du début du vingtième siècle. Plusieurs approches de l’exposition sont disponibles.

Tout d’abord, on peut aller faire un tour sur le MoMA Multimedia de l’exposition, en passant ici. Pour ma part, j’ai commencé par Behind the Scene: Inventing Abstraction.

Ensuite, on peut s’émerveiller devant l’ensemble du réseau des acteurs de la période moderne, qui correspond à la capture suivante :

 

On peut poursuivre l’exploration en sélectionnant un artiste d’intérêt, avec tout l’embarras qui va avec. La liste n’est pas courte – ni très longue d’ailleurs – et une soirée n’y suffirait pas : de A comme Josef Albers à W comme Max Weber ou encore Mary Wigman, en passant bien sûr par Piet Mondrian, Fernand Léger, Pablo Picasso, Man Ray et tant d’autres. Il y en a (presque) pour tous les gouts.

J’ai choisi d’observer ce que l’on nous propose pour Vaslav Nijinski (1889-1950), car c’est un grand chorégraphe, ancien danseur étoile (donc classique) des ballets russes  ; une partie de sa bio est disponible sur Wikipédia ici.

En traçant le réseau de relations de Vaslav Nijinski, on obtient sa position et les liens qu’il entretient avec les autres artistes proposés (ici).

L’application étant vraiment bien faite, outre son aspect ludique, agréable à manipuler et à regarder, une trop courte biographie de l’auteur est proposée. On a aussi accès à quelques reproductions. Dans le cas de Vaslav Nijinski, on peut admirer trois dessins, dont celui-ci :

 

Vaslav Nijinski : Untilted (Arc and segments : Lines), 1918-1919

On y apprend que ce dessin est réalisé à main levée, au crayon de couleur sur papier. On y voit une mise en scène de lignes courbes, qui traduisent un effet de convergence vers des points, comme le plan d’une chorégraphie de ballet… les trajectoires d’un réseau de danseurs ?. Y aurait-il là un lien avec le Sacre du Printemps, repris notamment par Maurice Béjart (voir ici) ? Le texte qui accompagne le dessin ne le dit pas. Mais on sait que Vaslav Nijinski a été surnommé « Le clown de Dieu », par Béjart lui-même. En tous les cas, on note que lorsqu’il réalise ce dessin, vers 1818-1919, l’auteur vit ses dernières belles années : il sera peu de temps après interné en hôpital psychiatrique, pour schizophrénie, pendant une bonne trentaine d’années. Il ne finira pas très bien … mais il est toujours possible de télécharger le graphe des relations généré en ligne.

L’onglet Conversations du même site permet aussi d’accéder à des interviews de ceux qui ont participé au making off de l’exposition, à la constitution des fichiers qui ont servi à générer le réseau de relations. On y trouve aussi un entretien sur les Networks and Creativity qui décrit ce réseau….

Au final, une très belle visite entre visualisation des réseaux et art moderne.

Pour en savoir plus :  http://www.moma.org

Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, je suis accueillie en détachement depuis décembre 2010 à l'IFSTTAR ; je suis par ailleurs membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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Troisième Journée d’étude fmr : Croissance et décroissance des réseaux (appel à com)

Croissance et décroissance des réseaux. Approches méthodologiques.

La 3e Journée d’Etudes du Groupe fmr aura lieu à Paris, à la mi-septembre 2014. Les intentions de communications sont attendues pour le 10 février 2014 (voir rubrique Dates importantes).

-> La date limite de réception des propositions de communications a été étendue au 4 mars 2014.

Texte de l’appel à communications :
C’est probablement grâce aux travaux de chercheurs américains (Graham, Marvin, 2001) que l’éventualité d’une décroissance des réseaux techniques (shrinking networks) est envisagée. Elle conduit à un changement d’acceptation des réseaux qui sont désormais envisagés comme des systèmes évolutifs et dynamiques, dont les différentes composantes sont susceptibles de croître ou de décroître dans le temps, d’être dans un état stationnaire ou en transition. Ceci a pour conséquence que l’analyse des réseaux spatiaux nécessite d’être mise en œuvre à différentes échelles spatiales, sociales et temporelles, et selon différents points de vue, par exemple, au niveau de la vulnérabilité du système (organisationnelle, fonctionnelle, structurelle) ou encore sous l’angle de sa dynamique (versus sa stationnarité). Les méthodes mises en œuvre pour saisir ces processus propres au caractère évolutif des réseaux nécessitent en effet, avant tout, la prise en compte de leur composante temporelle par l’analyse de leur dynamique. Une synthèse du groupe fmr présente, à titre d’exemple, les Analyses dynamiques et longitudinales de réseaux (Maisonobe, 2013).

Les types de réseaux concernés par une telle approche sont spatiaux, ils ne sont pas exclusivement techniques ni forcément liés à l’aménagement du territoire, tels les réseaux d’infrastructures de transport. Ils sont plus généralement matériels, comme dans le cas des infrastructures de (télé)communication, de distribution … Mais ils peuvent également être immatériels et concerner, par exemple, les flux origine-destination liés aux mobilités de biens et de personnes, les flux de télécommunication, les flux financiers ou encore les réseaux neuronaux.

Il est attendu des propositions qu’elles laissent une grande part aux aspects méthodologiques, qu’ils soient d’ordre qualitatif ou quantitatif, permettant l’analyse (non exclusive) :
– de l’évolution des réseaux spatiaux : croissance et décroissance (shrinking) ;
– des processus de diffusion et de propagation dans les réseaux, en lien ou pas avec des questions de vulnérabilité ;
– morpho-dynamique du réseau, propre aux méthodes de simulation et de modélisation des réseaux spatiaux.

Il est également attendu que les méthodes mises en œuvre interrogent la manière de caractériser, d’analyser et de géo visualiser le caractère évolutif des réseaux étudiés, dans un contexte disciplinaire qui tient compte des éventuelles possibilités de transferts méthodologiques, vers d’autres corpus ou vers d’autres disciplines. L’analyse par clusters dynamiques (dynamic clustering) est un exemple, parmi d’autres, de méthodes possibles d’application.

 Les propositions de communication attendues intéressent les champs de la géographie quantitative, de l’analyse spatiale et de la science régionale, de l’urbanisme et de l’aménagement du territoire, mais aussi de l’histoire, de l’archéo-géographie, des sciences des médias ou de l’épidémiologie. La journée d’étude reste également ouverte aux sciences de la nature menant des recherches sur les terrains des sciences humaines et sociales.

-> L’attention est attirée sur le fait qu’une sélection de contributions fera l’objet d’une soumission pour publication, en accord avec leur-e-s auteur-e-s, dans un numéro spécial de la Revue Flux, Cahiers scientifiques internationaux Réseaux et territoires.

Bibliographie indicative :

Barthelemy, M. (2010), Spatial networks, Physics Reports, Vol. 499, Issue 1-3, pp. 1-101.
Dupuy, G. (1991), L’urbanisme des réseaux. Théories et méthodes, Armand Colin, Coll. Géographie, 195 p.
Graham, S., Marvin, S. (2001) Splintering Urbanism: Networked Infrastructures, Technological Mobilities and the Urban Condition. Routledge, 512 p.
Maisonobe, M., (2013) Analyses dynamiques et longitudinales de réseaux, Synthèse du groupe fmr, 13 p.
Pumain, D., Offner, J.-M. (dir) (1996), Réseaux et territoires, significations croisées. Ed. de l’Aube, 295 p.
Vinciguerra, S., Frenken, K., Valente, M. (2010), The geography of Internet infrastructure: An evolutionary simulation approach based on preferential attachment. Urban Studies, Vol. 47, No. 9, pp. 1969-1984.

Les propositions de communications feront l’objet d’une double évaluation, par le comité scientifique du groupe fmr ainsi que, pour les communications sélectionnées, et en accord avec leur-e-s auteur-e-s, par le comité de lecture de la Revue Flux. En cas d’acceptation, un texte long (d’une dizaine de pages) est attendu pour le 14 juin 2014. Des consignes précises de mise en forme seront alors envoyées aux auteur-e-s retenu-e-s. L’ensemble des textes sera ensuite édité et intégré dans la collection Hal-Shs du groupe fmr (voir ici les actes de la seconde journée du groupe). Pour les textes retenus pour une publication dans la revue Flux, toujours en accord avec leurs auteur-e-s, il sera demandé une version mise en forme pour une publication qui respecte la charte de la revue.

Nous encourageons vivement les doctorants et les jeunes docteurs à participer à cette journée.

Organisation de la journée

– Présentation de la journée et des principaux enjeux et questionnements scientifiques (groupe fmr).
– Présentations des intervenants : 20 mn suivies de 10 mn de questions.
– Une table ronde d’1h30 réunissant les intervenants et les membres du comité d’organisation clôturera la journée.
– L’accès à la journée est libre, mais une inscription préalable est requise pour des questions d’organisation, à l’adresse suivante : groupe_fmr@yahoo.fr

– Comité scientifique et d’organisation : Françoise Bahoken, Laurent Beauguitte, Matthieu Drevelle, César Ducruet, Serge Lhomme et Marion Maisonobe.

Dates importantes :
– 4 mars 2014 : envoi des propositions (1 page maximum) à groupe_fmr<at>yahoo.fr
– 10 mars 2014 : notification aux auteur-e-s
– 14 juin 2014 : envoi des textes complets (10 à 12 pages), une sélection de textes sera également transmise à la revue Flux
– mi-septembre 2014 : date limite d’inscription et troisième Journée d’Etudes du groupe fmr
– Octobre 2014: édition des actes de la journée d’étude

Consignes pour le résumé :
Merci d’indiquer précisément le titre, les mots-clés (3 à 5), les noms, prénoms, affiliation-s et mails du ou des auteur-e-s. Etant donné le format demandé, trois à quatre références bibliographiques seront suffisantes.

Les actes de la deuxième Journée d’Etudes, consacrée à l’analyse des réseaux dans le temps et dans l’espace, sont disponibles sur la page Halshs de fmr, plus précisément ici.

Billet modifié le 11 Février 2014.

Françoise Bahoken

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Votre ego-network… vu par google

Alors que l’affaire « Prism » (programme de surveillance de la NSA) a mis en évidence la délicate question de la protection de la vie privée sur internet, une équipe du MIT, dans le cadre d’un programme de recherche baptisé « Immersion », a mis en ligne une application permettant de visualiser notre ego-network à partir des métadonnées issues des mails envoyés et reçus sur la plateforme gmail. D’après la page internet du projet, « Immersion » se veut un outil d’introspection, d’aide à l’exploration de sa vie privée, de stratégie (pour mieux planifier ses relations professionnelles), mais il se présente aussi comme une démarche artistique. On note surtout sur cette page une absence de lien vers une documentation scientifique du projet.

Nouvelle image

L’application trace le réseau social de l’internaute à partir des champs « De »,  « A », « Cc »… et de la date d’envoi du mail. La taille des nœuds est proportionnelle au volume de mails échangé entre l’internaute (ego) et les membres de son ego-network. La taille des liens est proportionnelle au nombre de coprésence dans un même mail des différents acteurs. A noter que l’ego-network présenté n’en est pas totalement un puisque le nœuds de l’ego et les liens les reliant aux autres acteurs ne sont pas représentés (sans doute pour des raisons de clarté de la visualisation). Enfin, la couleur des nœuds, bien qu’aucune légende ne renseigne sur sa nature, renvoie probablement aux classes de modularité.

Le graphe présenté est dynamique et interactif, on peut ainsi sélectionner une période de temps et voir évoluer la structure de son réseau. Il est aussi possible de sélectionner un nœud en particulier pour avoir d’avantage d’information sur l’acteur.

ego_net

Pour ceux qui n’ont pas gmail (ou qui n’ont pas envie de transmettre leur login/mot de passe), il est aussi possible de visualiser un réseau de démonstration (composé de données réelles anonymisées).

Pour le site, c’est ici : https://immersion.media.mit.edu

Pour la démonstration, c’est là : https://immersion.media.mit.edu/demo#

Matthieu Drevelle

Doctorant en Géographie-Aménagement à l'Université Paris 1, UMR Géographie-cités, équipe CRIA - Transamo

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peoplemov.in’, une appli de visualisation des flux internationaux de migrants

L’objectif d’une cartographie directe des valeurs des flux qui se sont produits entre des couples (i,j) de lieux d’origine (i) et de destination (j) est de représenter la quantité en mouvement ou, à défaut, l’existence d’un lien. Si le modèle du diagramme lien-nœud (graphe) – et par extension celui de la carte, pris comme catégorie de graphe assorti d’une contrainte de force sur la position des lieux – s’est imposé, il est loin d’être le seul qui puisse être mis en œuvre.

Les données de flux peuvent, en effet, faire l’objet de représentations graphiques qui varient en fonction de la composante privilégiée pour la représentation : le temps, la thématique (type de relation ou de flux), l’espace, en une voire plusieurs dimensions. Lorsque c’est la mise en relation des nœuds qui importe, le modèle graphique des coordonnées parallèles est l’une des solutions envisageables.

Le principe des coordonnées parallèles

Le principe des coordonnées parallèles, tel qu’il est développé par Inselberg (1985), Inselberg et Dimsdale (1990), consiste à positionner sur un voire plusieurs axes verticaux – donc parallèles -, des nœuds qui illustrent la valeur d’une caractéristique sémantique puis à relier les nœuds de ces différents axes par des lignes droites ou brisées. Le nombre d’axes parallèles dépend  donc du nombre de variables représentées.

Le graphique est typiquement utilisé pour représenter et comparer les caractéristiques d’un grand nombre d’objets, car il autorise une lecture à la fois globale et locale des données. Il est donc supposé bien adapté pour visualiser les données disponibles dans une matrice de flux qui sont par essence multidimensionnelles. Cependant, le fait qu’il soit fondé sur des axes individuels, bien que mis en relations, suppose une réduction de la double composante spatiale (x,y) à une seule dimension (z). En d’autres termes, une acceptation linéaire de l’espace. De fait, le procédé privilégie les caractéristiques sémantiques puisqu’il place l’espace – à l’instar des autres variables considérées – sur une seule dimension.

 C’est la solution qui a été choisie par peoplemo.vin’, migration flows across the world, l’application de visualisation des flux internationaux de migrants pour l’année 2010, disponible ici.

 Présentation de l’application peoplemov.in’

Cette application interactive a été développée dans le cadre d’un projet expérimental, d’ailleurs toujours en cours, dirigé par Carlo Zapponi, développeur d’applications interactives. Elle permet de visualiser les 215 738 321 individus qui se sont déplacés entre les différents pays du monde en 2010, sur deux axes parallèles. Les données utilisées sont toutes libres de droits. Il s’agit, par exemple, des tableaux disponibles sur le site Data de la banque mondiale, accessibles ici.

Les pays d’émigration (i) sont portés sur l’axe de gauche et ceux d’immigration (j) sur l’axe de droite. L’existence d’un lien entre deux axes indique la présence d’un flux de migrants (Fij) entre deux Etats. L’auteur précise sur son site que le lien est rendu proportionnel à l’effectif d’émigration ou d’immigration, selon le sens de lecture de la figure. Hors, ce n’est visiblement pas le cas : j’ai fait différents essais et n’ai pas su voir de variation de taille. En revanche, ce serait plutôt les barres des axes qui illustrent la position des pays qui semblent proportionnelles à quelque chose (voir infra).

 Pour visualiser les flux sur peoplemov.in’, il est donc nécessaire de cliquer sur l’un des pays considéré en tant qu’émetteur de migrants (axe de gauche) ou en tant que destinataire (axe de droite) et d’observer ce qui se passe. Les résultats peuvent être riches d’enseignements. Prenons l’exemple du Cameroun.

Lorsque l’on considère le Cameroun en tant qu’émetteur de migrants, on y apprend, par exemple, que la France demeure la première destination des migrants camerounais, puis que ses migrants se destinent d’abord vers les pays limitrophes du Tchad, du Nigéria et du Gabon. Vient ensuite leur nouvelle destination fétiche, les USA ; enfin les anciennes destinations privilégiées que sont l’Allemagne et l’Italie. A l’inverse, le Cameroun n’accueille que peu de migrants étrangers : 1% de la population résidente étrangère provient majoritairement de deux de ses voisins : le Nigéria mais aussi… le Tchad. La France est le troisième pays d’immigration. Reste à savoir quel est le profil exact de ces migrants.

 Si cette application est séduisante, elle présente toutefois – encore (l’application est en cours d’amélioration) – quelques inconvénients.

Quelques inconvénients…

Le premier inconvénient est que l’on ne puisse pas visualiser l’ensemble des lieux de destination du pays sélectionné, car l’application ne redimensionne pas la figure à la taille de l’écran. Pour cela, il est nécessaire d’utiliser les ascenseurs de la fenêtre et/ou de jouer avec les zooms de son navigateur préféré, ce qui est un peu pénible.

Le second inconvénient, plus important que le précédent, est que l’on ne sache pas précisément à quoi correspondent les couleurs assorties aux barres qui illustrent les pays ni quel est le rapport de proportionnalité entre les dites barres, car il n’y a pas de légende qui les concernent. Nous supposons que la hauteur des barres est proportionnelle au poids du pays dans le système migratoire. Les plus importants (en termes d’effectifs par rapport au total des migrants pour l’année) seraient alors ceux qui présentent les barres plus hautes et, pour renforcer le message, elles seraient teintées de couleurs chaudes (rouge, orange). A l’inverse, les pays les moins importants seraient alors symbolisés par des couleurs froides (de vert et de bleu). Mais on regrette l’absence de traduction graphique de ce rapport de proportionnalité.

… et quelques intérêts

Les intérêts de l’utilisation du formalisme graphique en coordonnées parallèles pour représenter les flux sont pourtant multiples au regard de l’exploration et de l’analyse des données qu’il permet. L’apparente réduction de l’espace depuis la 2D (x,y) vers la 1D(x), si elle apparaît comme un inconvénient, présente l’avantage de bien dissocier les lieux d’origine (i) et de destination (y) en les plaçant sur deux axes séparés et parallèles ; mais aussi d’autoriser différents traitements des données. Réserver un axe pour la valeur du flux et n autres pour leurs caractéristiques augmente les possibilités d’analyse des échanges. Les axes peuvent ainsi faire l’objet de classifications automatisées ou même graphiques. Les barres verticales et de tailles différentes qui sont portées sur les axes pourraient, par exemple, faire l’objet d’un ré ordonnancement sur le principe de la matrice-Bertin afin de faire apparaître une structure particulière qui pourrait être reportée sur l’un des axes, explicatif celui-là… Mais il en existe bien d’autres.

Références :

Inselberg, A., 1985, The Plane with Parallel Coordinates, Visual Computer, vol. 1, n° 4, pp. 69-91.

Inselberg, A., Dimsdale, B. Parallel coordinates: a tool for visualizing multi-dimensional geometry, IEEE Computer Society Press, « VIS ’90: Proceedings of the 1st conference on Visualization ’90«  , Los Alamitos, CA, USA, pp. 361–378.

Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, je suis accueillie en détachement depuis décembre 2010 à l'IFSTTAR ; je suis par ailleurs membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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Une bibliothèque de réseaux, le projet Konect

Le Institute of Web Science and Technologies de l’Université de Koblenz-Landau a eu la riche idée de créer une collection de réseaux accessible en ligne, le projet Konect (http://konect.uni-koblenz.de/). Les réseaux collectés – près d’une centaine à ce jour – sont divers, tant au niveau thématique (réseaux sociaux, lexicaux, biologiques, liés à internet etc.) qu’au niveau de leurs propriétés. On y trouve donc des graphes orientés ou non, simples ou valués, bipartis, multiples etc. L’image ci-dessous donne un aperçu des différents types de réseaux disponibles.

codes du projet Konect

Selon les cas, il est possible de récupérer le code permettant de générer le réseau en question (engrenage vert de l’image suivante), la matrice  d’adjacence (icône tableur), les données brutes (le grille-pain jaune ?) ou un .zip contenant l’ensemble de ces fichiers (le mini-réseau bleu). Un tout petit effort pédagogique aurait été bienvenu pour expliquer précisément comment utiliser les codes fournis…

liste des réseaux du projet Konect

Pour chaque réseau disponible, un certain nombre d’indicateurs statistiques et de graphiques sont fournis (distribution des degrés, du clustering coefficient, de l’évolution du diamètre et de la densité pour les graphes dynamiques et quelques autres encore). Enfin, la page Help fournit une définition claire, précise et illustrée de chacun des indicateurs proposés. Espérons que ce projet se pérennise et enrichisse sa collection dans les mois et années à venir.

 

NodeXL : module convivial ou gadget inutile ?

logo du logiciel NodeXLIl y a des personnes qui ont parfois de drôles d’idées, et l’équipe qui développe NodeXL a eu l’idée saugrenue de développer un plug-in libre et gratuit permettant l’analyse de graphes, plug-in qui ne peut être utilisé qu’avec les versions récentes (2007 et plus) d’Excel. Et rien ne laisse supposer sur la page du projet une extension pour Libre Office ou Open Office, dommage. Ce billet est organisé en deux parties bien distinctes : la première explique comment utiliser l’outil ; la deuxième en souligne l’intérêt, intérêt variable selon vos pratiques logicielles en analyse de réseau.

L’installation est simple : dézipper le fichier, lancer le setup.exe et suivre les instructions. Il s’agit d’un .exe donc les utilisateurs de la suite Microsoft Office pour Mac ne peuvent l’installer. A moins évidemment d’installer aussi le système d’exploitation Windows après partition du disque dur ou l’installation d’un outil tel la Virtual Box.

Lancer le programme ouvre un classeur .xlsx dont les onglets présentent quelques particularités comme le montre la série de captures d’écran ci-dessous. Quatre feuilles sont présentes par défaut et, dans chacune, des colonnes vides attendent vos données.

Feuilles présentes à l'ouverture de NodeXl

menu de NodeXL

En haut de l’écran, l’onglet NodeXL présente les items suivants.

menu de NodeXL

menu de NodeXL

Il est bien entendu possible d’ajouter des feuilles au classeur, ou d’ajouter des colonnes à celles déjà existantes. Par contre, renommer l’une des feuilles ou colonnes présentes à l’ouverture ne permettra pas ensuite d’effectuer les analyses.

Deux options sont possibles pour intégrer ses données : entrer ses liens (feuille Edges) puis ses acteurs (feuille Vertices) ou, plus simplement, rentrer les liens puis générer automatiquement les acteurs : une fois les liens entrés, utiliser le menu Prepare Data > Get Vertices from Edges Worksheet. Cette dernière option suppose qu’il n’existe aucun sommet isolé. Il est possible d’importer des données issues d’Ucinet, de Pajek ou au format GraphML ; l’exportation est possible dans ces mêmes formats.

Les mesures disponibles s’obtiennent à l’aide du menu Graph Metrics. La liste d’indicateurs fournis est tout à fait correcte et cocher Select All permet d’obtenir rapidement tous les résultats qui se rangent automatiquement dans la feuille Overall Metrics. Autre particularité visible sur l’image, il est possible d’un simple clic de changer le caractère orienté ou non du graphe (Type > Directed ou Undirected).

Boite de dialogue Graph Metrics

Paramétrer la visualisation (seuillage des liens, aspects des sommets et des liens, algorithmes de visualisation) est très simple grâce à des menus et des fenêtres d’une grande clarté. En jouant 5 minutes avec, on sait l’utiliser et la facilité rappelle Netdraw. Mais s’il est possible de modifier les paramètres un à un, on gagne du temps en utilisant la fonction Autofill Columns qui ouvre la boîte de dialogue ci-dessous. Que ce soit pour les sommets, les liens ou les groupes (ensemble de sommets définis par un attribut déterminé au départ – genre, nationalité – ou issu de l’analyse – ensemble des sommets de degré 5 par exemple), on choisit le paramètre qui fera varier couleur, épaisseur, forme etc. etc.

boite de dialogue Autofill columns

La flèche Options permet de changer les paramètres par défaut (gamme de couleurs notamment). Une fois les choix effectués, on clique sur Autofill et le résultat apparaît dans la fenêtre graphique située à droite de l’écran. Si l’algorithme ne donne pas de résultat satisfaisant, il suffit d’en changer (choisir l’algorithme voulu dans Layout puis Refreh Graph) ou, si les modifications à apporter sont plus légères, on peut déplacer les sommets à la souris. L’image ci-dessous montre le type d’image rapidement obtenu.

Visualisation avec NodeXL

Module convivial ?…

Si vous n’avez jamais utilisé de logiciel d’analyse de graphe, si vous êtes sous environnement Windows et possédez une version Excel 2007 ou supérieure, ce module vous permettra rapidement d’analyser et de visualiser vos graphes. On trouve assez facilement sur le net des tutoriels permettant de récupérer des flux Twitter et autres pour les importer dans NodeXL (les concepteurs vendent aussi un manuel où ces procédures sont détaillées). Il y a quelques limites : l’analyse des graphes bipartis (représentant les liens entre deux groupes d’acteurs différents) n’est pas possible, les graphes ne peuvent être exportés qu’en format image et non en format vectoriel (cela signifie concrètement qu’il est impossible de modifier quoi que ce soit ensuite) et le choix des algorithmes est limité, certains produisant d’ailleurs des résultats étonnamment laids.

Les rubriques d’aide en local sont plutôt bien faites – exclusivement en anglais évidemment – même si certaines informations me semblent erronées : ainsi, pour en revenir au format des images, le manuel évoque un format vectoriel .xps modifiable avec Acrobat Reader. Or Acrobat Reader ne parvient pas à ouvrir les fichiers produits. Pas plus que la visionneuse Windows proposée d’ailleurs. Si j’insiste sur cet aspect, c’est parce qu’un graphe, comme toute image censée représenter une information (une carte par exemple) doit (devrait) comporter une légende (qui sont ces sommets ? ces liens ? à quoi correspondent  ces couleurs ?), une date, une source etc. Et cela impose donc un travail de mise en page a posteriori et un format d’exportation vectoriel.

Gadget inutile ?…

Si vous vous avez déjà utilisé un autre logiciel d’analyse de réseau, mon avis est beaucoup plus réservé. Les limites sont nombreuses : poids des liens non pris en compte dans les calculs, pas d’export en format vectoriel, algorithmes peu nombreux voire peu efficaces, pas de mesure pour les graphes bipartis, bugs fréquents et j’en oublie sans doute. Enfin, je termine en revenant au point de départ (NodeXL autorise les boucles, et les représente correctement) : concevoir un module libre et gratuit fonctionnant exclusivement sous logiciel privatif est absurde, à moins évidemment d’être financé par le logiciel en question (rien ne permet de l’affirmer sur la page du projet, c’est une simple supposition de ma part). Et comme il existe de multiples alternatives libres, l’intérêt de NodeXL apparaît très relatif…

Version testée : 1.0.1.229, environnement Excel 2010 et Windows 7. Un grand merci à Pascal Cristofoli, Bénédicte Garnier et Arnaud Bringé qui m’ont permis une prise en main rapide de cet outil. Ils et elle ne sont aucunement responsables des réserves exprimées ici.

Urban Network Analysis (UNA), la ToolBox qui enrichit l’analyse des réseaux sous ArcGis10x

Les outils du type de la ToolBox Urban Network Analysis (UNA) que nous présentons dans ce billet sont suffisamment rares pour être salués. Il n’existe pas, à notre connaissance, d’outil similaire intégré à un logiciel SIG – fusse t’il payant – permettant le calcul et la cartographie des mesures sur réseau.

Présentation :

UNA est donc un script fort utile car il augmente les possibilités de l’analyse des réseaux dans un SIG, en autorisant le calcul des mesures. Il a été développé par la Singapore University of Technology & Design en collaboration avec plusieurs structures telles que le City Form Lab du MIT, le Martin Center for Built Form and Land Use Studies, le Space Group de l’UCL et l’Human Space Lab, dans le cadre d’un programme de recherche présenté ici.

UNA s’appuie sur les résultats de différents travaux de recherche en analyse spatiale des réseaux (Martin & March 1971; Porta, Crucitti et al, 2005).

UNA est une Boite à outils (une Toolbox dans le jargon d’Esri) pour ArcGis10x – Service Pack 2 minimum – muni de l’extension Network Analysis.

Elle est téléchargeable ici ou , tout comme son fichier d’aide (UNA_help.pdf) sur lequel nous nous sommes appuyées pour rédiger le présent billet.

A noter que la Boite à outils est également fournie avec des fichiers exemples, ce qui facilite sa prise en main.

Développée à l’origine pour l’analyse de réseaux urbains non planaires, l’UNA peut être utilisée indifféremment pour l’analyse spatiale des réseaux planaires (de transport, par exemple) ou non planaire, mais seulement sous ArcGis10x. Les fichiers de départ nécessitent donc d’être aux format shapefiles (format natif de la gamme des produits ESRI dont l’extention est *.shp) et Network Analysis (*.nd). Si vous n’en disposez pas, de simples tableaux en (*.dbf par exemple) peuvent faire l’affaire, moyennant une transformation ultérieure (voir infra.)

Au sens de l’UNA, le fichier graphique du « réseau » est composé de trois éléments : des noeuds, des arêtes et des bâtiments. On ne présente plus les noeuds et les arètes (ou liens). Quant aux bâtiments, ils peuvent être assimilées à n’importe quel type d’unités spatiales surfaciques (polygones).

Intérêts de l’outil

Le premier intérêt de cet outil est de pouvoir combiner les trois types d’implantation spatiale (points, lignes, polygones) ainsi que leurs caractéristiques attributaires au sein d’une même analyse, ce qui n’est pas commun. La voie est ainsi ouverte vers une analyse de réseau dans un contexte multi niveaux, c’est-à-dire à différents échelons géographiques (l’ilôt, le quartier, la commune, etc.).

Le second intérêt porte sur le calcul de mesures pondérées puisque des caractéristiques attributaires des points et des polygones (des variables quantitatives de taille ou ordinales de rang, par exemple), et des lignes (longueur, etc.) peuvent être intégrées à l’analyse.

Le troisième intérêt porte sur les possibilités de visualisation cartographique des mesures.

L’UNA permet le calcul des cinq mesures classiques d’analyse des réseaux que sont : « R » (Reach) – « G » (Gravity) – « B » (Betweenness) – « C » (Closeness) et « S » (Straightness), en tenant compte de la position relative des nœuds les uns par rapport aux autres, selon une métrique discrète (topologique) ou continue (une distance kilométrique, par exemple). Elle restitue en retour différents fichiers des résultats.

Pré-requis :

1) Au préalable, il convient de vérifier que vous disposez bien de l’extension Network Analysis et que l’extension est bien « cochée ».

2) Ensuite, il faut dézipper l’UNA que vous avez téléchargé ( ici ou ) dans un répertoire de votre choix.

Deux fichiers et deux répertoires (qui contiennent des fichiers exemples) sont ensuite disponibles :

Urban_Network_Analysis_Tool.tbx qui est la boite à outils et son fichier d’aide. Tous deux s’installent automatiquement à la racine.

– les répertoires sont  <Code> et <TextFile>

<Code> contient les codes de sept scripts (rédigés en Python) qui permettant de générer les différents fichiers de résultats tels que, par exemple, le calcul de la matrice d’adjacence (tableau croisé de valeurs binaires ou la modalité ‘1’ correspond à l’existence d’un lien, sinon ‘0’) nommée : Adjacency_List_Computation ; ou encore les résultats des différentes mesures calculées. La centralité est stockée dans le fichier Centrality_List_Computation.

<TextFiles> contient deux sous-répertoires de fichiers d’exemples. Le premier contient les shapefiles d’unités spatiales surfaciques. Il est intitulé  Test_Buildings ; le second contient   les shapefiles des  ‘unités spatiales lineaires, nommé Test_Networks.

3) Enfin, il vous faut charger la Boite à Outils dans la fenêtre « Toolbox » de ArcGis10x. Pour ce faire, un click-droit sur la fenêtre des ToolBox / ajouter une ToolBox puis parcourir votre arborescence pour sélectionner l’UNA. Elle s’installe ensuite automatiquement à la fin de votre liste d’outils.

Préparation des données :

Deux fichiers minimum sont nécessaires : un fichier de points (ou un fichier de polygones) au format (*.shp) et un fichier de lignes au format (*.nd).
Il est important que tous vos fichiers soient stockés dans un même répertoire.

Si vous disposez de ces deux fichiers,vous pouvez aller directement au calcul des mesures, sinon, vous pouvez les générer en suivant la procédure suivante :

1) Sous ArcGis (ArcCatalog ou ArcMap), le fichier de points (*.shp) peut être généré à partir d’un tableau importé d’un tableur, puis converti par la procédure d’export en (*.dbf), avec un click-droit.

Ce tableau doit contenir au minimum 3 colonnes que sont : ID ; X_COORD ; Y_COORD. La colonne ‘ID’ correspond au numéro d’identification unique du point) ; la colonne ‘X_COORD’ à la valeur de la coordonnée en X du point dans un système de projection ; et ‘Y_COORD’ à la valeur de la coordonnée en Y du point dans le même système de projection, bien entendu.

En l’absence de fichier de points, si vous disposez d’une couche de polygone (*.shp), vous pouvez soit vous servir directement de celle-ci, soit calculer au préable les barycentres (ou centroïdes) des polygones (AddXYdata ou DataManagementTool/FeatureToPoint) puis en faire un fichier de points.

2) Le fichier de lignes (qui correspond aux arêtes du réseau) peut être également généré sous ArcGis (ArcCatalog ou ArcMap). Il importe beaucoup que celui-ci soit un fichier pour Network Analysis, c’est-à-dire muni de l’extention (*.nd).

Il est possible de générer ce fichier à partir d’un (*.shp) ou de fichiers externes importés (*.dwg/dxf) sous ArcCatalog, en les convertissant : click-droit sur le fichier de lignes (*.shp) / choisir « nouveau Dataset » et suivre les instructions.

Enfin, en l’absence de fichier de lignes, il est possible d’en créer un à partir du fichier de points précédent (voir supra, 1), en utilisant par exemple, l’outil  Point To Ligne pour obtenir un (*.shp), puis le convertir en (*.nd).

Calcul des mesures

Pour calculer les différentes mesures proposées par l’UNA, il est nécessaire de lancer l’outil (en double-cliquant dessus).

La fenêtre de menu suivante s’ouvre ensuite. Elle vous propose de

– sélectionner les deux fichiers préparés lors de l’étape précédente : celui des points (ou des surfaces) et celui des arètes (ou des lignes).

– sélectionner la mesure que vous souhaitez calculer.

Fenêtre de menus de l'UNA

Le descriptif des mesures proposé est le suivant :

1) la “Reach measure » telle que définie par Sevtsuk (2010) permet de sélectionner les nœuds (ou polygones) situés dans un certain rayon (r) de voisinage sur le réseau et de les dénombrer. Le voisinage est défini sur une base topologique (selon une métrique discrète). Il génère une zone tampon circulaire. Le voisinage fait référence ici au concept d’occasions interposées appliquées au réseau, fondé sur le principe du nombre de nœuds à franchir pour aller d’un point à un autre.

2) La « Gravity measure », ou « mesure gravitaire » telle qu’introduite par Hansen (1959), est une mesure importante dans l’analyse d’accessibilité dans un réseau de transport. Elle fait référence à l’attractivité des noeuds qui est inversement proportionnelle à la distance qui sépare chacun d’entre eux. Le modèle théorique sous-jacent est ainsi le modèle gravitaire, utilisé de manière pondérée ou non en fonction des caractéristiques des nœuds (taille) ou des liens (type de distance, par exemple). L’exposant  de la distance – qui prend en compte la rugosité de l’espace (ou friction) – peut être contrôlé en fonction du mode ou du temps de transport (à pied, en véhicule…). Les auteurs suggèrent, par exemple, de le porter à 0.1813 pour un déplacement à pied. Sans indication de l’utilisateur, cet indice est porté par défaut à 1.

3) La « Betweeness measure » ou « mesure de centralité d’intermédiarité » retient l’attention de nombreux chercheurs actuellement. Elle identifie les noeuds qui permettent une circulation rapide au sein du réseau, en limitant la distance à parcourir. Les supprimer conduit donc à réduire l’accessibilité de certains lieux. L’UNA utilise l’algorithme développé par Brandes ( 2001) qui renseigne sur « le potentiel »  des nœuds. On regrettera l’absence de cette mesure au niveau des liens.

4) La « Closeness measure » ou « mesure de centralité de proximité » d’un nœud correspond à l’inverse de la distance moyenne cumulée nécessaire pour atteindre ce nœud depuis n’importe lequel des autres nœuds du réseau si aucun critère de distance n’est défini. La centralité de proximité est donc l’inverse de l’indice de Shimbel. Il présente l’avantage d’être normalisé (de 0 à 1) avec 1 comme accessibilité maximale.

5) la « Straightness measure »  (Vragovic, Louis, et al. 2005 ; Porta, Crucitti et al.2005).

On notera que l’ensemble des résultats peut ensuite être normalisé.

La formulation des différentes mesures, fournie dans le fichier d’aide, est synthétisée dans le tableau ci-après :

Formule des mesures proposées par l'UNA

Pour en savoir plus sur les mesures locales de voisinage ou d’ensemble (globale) d’un réseau et leur utilisation, vous pouvez toujours lire et relire la synthèse du groupe f.mr. rédigée par César Ducruet (2010). Elle est disponible ici.

Cartographie des résultats

Dès lors que la mesure choisie a été calculée, la Betweenness par exemple, elle est stockée dans un fichier de résultat. La colonne ‘B’ correspondante vous permet ensuite de visualiser directement le résultat cartographique, puisque vous êtes dans un SIG…La figure suivante, extraite du fichier d’aide, présente un exemple de cartographie de la ‘B’.

Prise en compte des freins aux déplacements

La prise en compte de freins aux déplacements ou de contraintes à la circulation dans le réseau peut être réalisée. Elle nécessite toutefois une structuration particulière du fichier de points, par la définition « d’attributs d’impédance », sous Network Analysis.

Export des résultats

L’UNA fournit trois familles de fichiers de résultats forts utiles pour des analyses au sein de ArcGis10x ou avec d’autres outils.

1) Les fichiers des résultats du calcul des mesures, disponibles en (*.dbf), contiennent de nouvelles variables. Comme indiqué précédemment, elles sont intitulées R, G, B, C, S et correspondent respectivement aux mesures Reach, Gravity, Betweenness, Closeness et Straightness. C’est donc à partir de ce fichier que les cartes sont réalisées et « symbolisées » dans ArcMap.

2) Les matrices d’adjacence (Bldng_Adj*.dbf) qui contiennent les résultats des requêtes réalisées sur les noeuds obtenues suite au calcul de l’une ou de l’autre mesure.

3) Les graphes (*.shp) associés à la matrice d’adjacence qui permettent de spatialiser les relations de voisinage, de visualiser leurs différents attributs, etc.

A noter qu’une matrice d’adjacence et un graphe associé sont générés à chaque fois qu’une requête est réalisée sur les noeuds et/ou sur les lignes.

Pour finir, il s’agit d’un bel outil, simple d’utilisation mais qui nécessite toutefois une bonne compréhension de la signification des indicateurs associée à une bonne maîtrise d’ArcGis. Une compétence sur l’utilisation de Network Analysis est un vrai plus.

Références mentionnées

Brandes, U. , 2001,  A faster Algorithm for Betweenness Bentrality. Journal of Mathematical Sociology, Vol 25(2), 163-177.

Hansen, W. G. , 1959, How Accessibility Shapes Land Use. Journal of the American Planning Association, 25(2), 73-76.

Hillier & Hanson, 1984, The Social Logic of Space. Cambridge: Cambridge University Press.

Porta, Crucitti et al, 2005, The network analysis of urban streets: a primal approach. Environment and Planning B, 35(5), 705-725.

Sevtsuk, A. , 2010, Path and Place: A Study of Urban Geometry and Retail Activity in Cambridge and Somerville, MA. PhD Dissertation. Cambridge: MIT

Vragovic, I., Louis, E., & Diaz-Guilera, A., 2005, Efficiency of information transfer in regular and complex networks. Physics Review E., 71(026122).

Pour en savoir plus sur le projet:

http://cityform.mit.edu/projects/urban-network-analysis.html

 

Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, je suis accueillie en détachement depuis décembre 2010 à l'IFSTTAR ; je suis par ailleurs membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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Stamen, l’imagination visuelle au pouvoir

Stamen est une compagnie de design basée à San Francisco et spécialisée dans la cartographie et la visualisation des données. Les projets présentés sur le blog forcent le respect par leur splendeur visuelle.

Plutôt que de discourir, quelques exemples commentés en image.

La visualisation de la diffusion n’a jamais été une partie de plaisir, et l’accélération des vitesses de propagation sur le web n’arrange rien. La vidéo ci-dessous illustre le partage d’un photographie (« AbFab London 2012 ») sur un réseau social très fréquenté. Chaque lien symbolise une personne et chaque création de lien signale le partage de la photographie, les liens les plus anciens blanchissant au fur et à mesure. La couleur des liens diffère selon le genre et la vidéo montre le partage d’une image entre juin et septembre. Surtout, passez en plein écran !

 Et s’il y a peu de graphes stricto sensu, les cartographies proposées valent le détour. C’est ainsi le cas de deux templates cartographiques qu’il est possible d’utiliser librement sur les fonds de carte Open Street Map. Les deux images ci-dessous concernent Hambourg, lieu de la prochaine Sunbelt (où les sessions thématiques se multiplient de jour en jour, voir http://hamburg-sunbelt2013.org/sessions/).

template watercolor de stamen

 

template toner de stamen

Toujours Hambourg avec des cartographies visant à représenter la ville la nuit. Les codes permettant de créer ces cartes sont librement téléchargeables.

hambourg la nuit selon stamen

Merci à Robin Cura d’avoir attiré mon attention sur ce superbe site.

Wind Map, flux éoliens en temps réel

 Les cartes de flux en temps réel sont de plus en plus fréquentes, qu’il s’agisse de transport (bus, train, avion ou bateau) ou, comme c’est le cas ici, de phénomènes météorologiques. La carte des vents en temps réel visible à l’adresse http://hint.fm/wind/ est une petite perle cartographique en noir et blanc… et une belle incitation à la rêverie.

 

Il est possible de zoomer sur la carte pour obtenir des données plus précises (vitesse et localisation) et la Gallery permet de parcourir quelques événements récents dont bien entendu l’ouragan Sandy.

zoom sur le site windmap

Ne manquant pas d’humour, les auteurs rappellent qu’il s’agit d’un projet artistique et qu’il est déconseillé d’utiliser cette carte pour piloter avion ou bateau, ou pour combattre les incendies (The wind map is a personal art project, not associated with any company. We’ve done our best to make this as accurate as possible, but can’t make any guarantees about the correctness of the data or our software. Please do not use the map or its data to fly a plane, sail a boat, or fight wildfires :-).

Le projet hint.fm est l’oeuvre de Fernanda Viégas et Martin Wattenberg, deux créateurs animant un groupe de recherche sur la visualisation pour Google, et leur blog devrait intéresser toutes les personnes curieuses d’innovations en matière de visualisation. Et si Wind Map est décrit comme projet artistique, les références académiques des deux auteurs sont au dessus de tout soupçon : doctorat au Media Lab du MIT pour l’une, doctorat de mathématiques à Berkeley pour l’autre.

Saisir les diasporas numériques : le projet e-Diasporas

logo du projet e-DiasporasA la récente journée d’étude du groupe fmr (voir ici), la coordinatrice du projet, la sociologue Dana Diminescu, est venue présenter les principaux résultats du projet international e-Diasporas. Impliquant 80 chercheurs de différentes disciplines (anthropologues, géographes, sociologues, spécialistes des médias etc.), l’objectif du projet maintenant achevé était d’explorer les relations entre migrants créées via internet. La visite du site http://www.e-diasporas.fr/ s’impose, même si on peut être déçu par le manque d’informations concrètes sur le projet (chronologie ?). Le choix assumé a été de mettre en avant la méthodologie utilisée, les principaux résultats (working papers français ou anglais -, entretiens et visualisations) et, cerise sur le gâteau, de donner un accès libre à toutes les données collectées en format xml [1] .

La consultation en ligne des graphes (un sommet représente un site, un lien une relation entre ces sites – l’orientation étant bien sûr préservée) est particulièrement soignée et il est très facile de naviguer dans les graphes – voir la barre d’outils ci-dessous-  de collecter des informations (type de site, langue utilisée etc.).

barre d'outils e-Diasporas

Le type d’informations proposées varie en fonction des diasporas étudiées mais on retrouve à chaque fois ou presque le type de site (individu, média, institution).

L’algorithme de visualisation utilisé étant le même pour toutes les diasporas et catégories, la comparaison visuelle est facilité; de plus, des indicateurs basiques (ordre, taille, densité) sont systématiquement indiqués.

visualisation de diasporas

 Si la qualité des visualisations (les développeurs de Gephi étaient du projet) est indéniable, les chercheurs ne prennent pourtant pas les traces numériques pour LE reflet de la réalité. Les graphes ont vocation à orienter les questions de recherche (pourquoi tel lien ? pourquoi telle absence ? la connectivité numérique reflète-t-elle des proximités physiques ?) et sont le point de départ de la réflexion. Chaque diaspora étudié est commentée par un-e chercheur-e (une ou deux vidéos) et dans un working paper téléchargeable.

Ce projet est officiellement clos mais les pistes de recherche futures sont nombreuses et un projet e-Diasporas 2 semble d’ores et déjà à l’étude.

[1] Bon, pour repasser que xml au graphe, il faudra fouiller un peu. Enregistrer le fichier avec une extension .graphml permet d’ouvrir le fichier dans Gephi mais tous les attributs disparaissent au passage. Avec l’extension .gexf, c’est un peu mieux mais ce n’est pas encore ça – il est vrai que j’utilise fort peu Gephi. Un petit mot sur le site « How to use these data » serait bienvenu, la rubrique Help semblant être faite avant tout pour les membres du projet.

Une journée d’école vue par SocioPatterns

Le projet SocioPatterns a débuté en 2008 avec un objectif ambitieux, modéliser les interactions humaines. Les données ont été recueillies au cours de toutes ces années dans des environnements variés : école primaire, lycée, hôpital, musée, conférence etc. L’une des originalités du projet est la méthode de recueil des données : chaque participant-e (élève, visiteur, personnel etc.) est équipé-e d’un badge capable d’emmagasiner, de collecter et d’émettre des signaux. Si deux personnes se trouvent face à face à moins d’un mètre l’une de l’autre, un lien est enregistré entre les deux personnes.

Le site dédié au projet (http://www.sociopatterns.org/) mérite une longue visite pour plusieurs raisons :

  • les plupart des articles issus du projet sont accessibles  ;
  • les vidéos sont soignées et stimulantes (voir exemple ci-dessous) ;
  • toute la méthodologie est décrite en détail – du coup on peut contester certains choix, mais en toute connaissance de cause ;
  • quatre jeux de données sont téléchargeables pour explorer d’autres pistes ou répliquer telle ou telle analyse.

L’un des exemples de visualisation les plus stimulants est celui concernant une journée d’école primaire. Chaque cercle représente une classe, chaque point périphérique un élève et le point central l’enseignant-e, chaque lien indique une situation de proximité physique et on repère vite le rythme de l »école, des récréations au retour en classe en passant par le temps de midi (peu d’élèves demi-pensionnaires semble-t-il). La faiblesse des relations entre les classes d’âge extrêmes – connue depuis très longtemps mais illustré ici de façon frappante – apparaît nettement.

 

Les choix de visualisation sont intéressants : les individus sont figés dans l’espace et seuls les liens permettent d’imaginer les déplacements des uns et des autres. Il est d’ailleurs parfois difficile de se représenter l’agencement physique des élèves tant certaines densités de liens peuvent devenir élevées.

Si le projet se dit interdisciplinaire, les physiciens s’y  taillent la part du lion comme le montrent les institutions porteuses du projet (ISI Foundation, Turin ; Centre de Physique Théorique, Marseille; Laboratoire de Phyique de l’ENS Lyon et Bitmanufaktur de Berlin). L’inférence pourra sembler exagérer au vue des données : coprésence – même en face à face  – n’est pas synonyme d’interaction, notamment dans un certain nombre d’endroits où la place même des individus est en grande partie contrainte (qu’il s’agisse de l’école ou de l’hôpital). Écrire à propos de l’école primaire que « each child has on average 323 contacts per day with 47 other children, leading to an average daily interaction time of 176 minutes » est précis, il n’est pas évident que ces mesures soient d’une grande utilité : parce qu’il s’agit d’une moyenne, parce que la durée des contacts est très variable et surtout parce qu’aucun distinguo n’est possible entre coprésence subie et interaction choisie.Quant à l’alibi récurrent de l’aide à la prévention des maladies contagieuses – alibi fréquent chez nos collègues physiciens [1] -, il ne m’apparait d’une grande pertinence, notamment dans le cas de l’école primaire…

Là où le projet stimule, c’est dans sa volonté de mettre en évidence des idéaux-types de relations humaines variables selon les genres, les statuts (voir l’article et les graphes concernant les catégories de personnel hospitalier), les heures et les lieux.


[1] Pas de procès d’intention, je trouve nombre de travaux de physiciens passionnants et  les sciences humaines ont beaucoup à apprendre – et je ne parle pas ici statistiques ou programmation. Mais j’y reviendrai sans doute dans des billets ultérieurs.