Réseaux Sociaux : pas seulement des points sur des cartes
Depuis quelques mois, arcOrama vous a sensibilisé à l'usage des réseaux sociaux géolocalisés comme "matière" géographique à fort pouvoir sémantique. La série des articles sur la neige, la grippe et enfin la Saint-Valentin montrait que Twitter en l'occurence pouvait se révéler un excellent contenu géographique et sa cartographie pouvait révéler visuellement des phénomènes spatiaux.
Nous savons bien que sur de la donnée géographique, l'analyse visuelle n'est que le premier pas, la dimension spatiale de l'information étant un puissant axe d'analyse de la donnée.
Hier, s'est déroulée Washington, la conférence fédérale d'Esri, destinée aux utilisateurs des administrations fédérales américaines. Ce qui nous intéresse ici, c'est que cette conférence marque habituellement le début de la "saison" chez Esri, et que nous y présentons souvent pour la première fois les nouveautés des prochains mois. Hier a été présentée par Esri une application d'analyse des flux Twitter innovante car elle allie la visualisation d'archives de flux à une analyse à la fois sémantique ET géographique de ces flux, notamment en échappant au biais de la densité de population expliquant la fréquence des tweets, comme me l'avait fait remarquer un lecteur : c'est normal que ça tweet beaucoup sur la neige à Paris car ils y a beaucoup de gens qui y habitent...
L'application montre comment la densité de tweets peut être représentée, puis comment les conversations Tweeter peuvent être normalisées pour comprendre où un sujet précis est sur-représenté dans les conversations, indépendamment de la densité des tweets. Finalement, rien de bien compliqué : appliquer à ces "Big Data" (terme largement galvaudé) des principes d'analyses géo-statistiques de base.
Le sujet est ici la tempête Sandy couplé l'alimentation électrique à New-York, la vidéo est en anglais bien sur, mais je pense qu'elle est suffisamment parlante :
Ses travaux préfigurent l'importance que vont avoir dans nos métiers les apports des contenus géolocalisés crowdsourcés : comptages de trafic issus des GPS de navigation, données de positionnement anonymisées des téléphones mobiles et bien sur, réseaux sociaux, ces derniers, à mon avis, sont les plus prometteurs de par leur riche contenu sémantique associé à la géolocalisation.
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