ArcGIS est une plateforme complète qui permet l’analyse de tout type
de données. Ces analyses ne sont pas uniquement tabulaires, graphiques
ou cartographiques ; elles peuvent parfois nécessiter des algorithmes
et des modalités de représentation spécifiques liés à la structure ou
à la sémantique des données. C’est le cas avec les données décrivant
des relations entre différentes entités (personnes, événements,
objets, concepts, …) à l’aide notamment d’outils d’analyse de liens et
de représentation par graphes. ArcGIS Pro et ArcGIS Insights sont les
deux applications qui proposent en standard ce type d’analyse. Dans ce
pas à pas, je vous propose de découvrir un exemple d’analyse de liens
avec ArcGIS Insights à partir d’un jeu de données du HCR relatif aux
mouvements de réfugiés.
1. La première étape consiste tout d'abord à ouvrir l’application
ArcGIS Insights depuis votre portail pour créer un nouveau classeur.
Nous ajouterons ensuite la table qui contient les informations
relatives aux réfugiés pris en charge par le HCR depuis 1951. Cette
table peut être issue d’un fichier local (CSV par exemple) ou, comme
c’est notre cas ici, d’un service web déjà publié sur notre portail
ArcGIS (Online ou Enterprise). Grâce aux options de recherche vous
retrouvez rapidement le jeu de données à ajouter. Vous cliquerez
ensuite sur le bouton "Ajouter" pour ajouter la table dans votre
classeur.
2. La table est maintenant ajoutée dans votre classeur. En déroulant
la liste des champs, vous constatez que le champ "Année" est reconnu
par défaut en tant que nombre. Avant de commencer nos analyses nous
souhaitons pouvoir réaliser des filtres année par année, pour cela
vous cliquerez sur le type de champ pour le basculer sur le type
"Chaîne". A l’aide de la commande "Afficher la table de données", nous
pouvons voir que la table contient un champ "Pays Origine" qui indique
le pays d’origine, un champ "Pays Asile" qui indique le pays d’asile
et un autre champ "Réfugiés sous mandat HCR" qui indique le nombre de
personnes déplacées dans le cadre de mandats du HCR.
3. Avant de commencer l'analyse de liens proprement dite, il est
intéressant de comprendre un peu les tendances de ses données. Dans
notre cas, on peut par exemple représenter la quantité de réfugiés en
fonction des années et des pays d'origine. Pour cela, nous
sélectionnons les champs "Année", "Pays Origine" et "Réfugiés sous
mandat HCR". En les faisant glisser dans la page, nous choisirons la
représentation dans "Diagramme" > "Data clock". Un cercle présente
alors l'ensemble des pays d'origine et le nombre de réfugiés au cours
des années (1951 au centre jusqu'à 2020 en bordure du cercle). Cette
représentation permet notamment de voir les quantités et les périodes
plus ou moins longues de départs de réfugiés.
4. Avec plus de 100 000 mouvements migratoires archivés, on constate
que les données seront plus faciles à analyser si on peut filtrer par
année. Pour cela, l'option idéale est d'ajouter un filtre prédéfini à
votre page (a.). Vous indiquerez ensuite que ce filtre doit se baser
sur les valeurs du champ "Année" (b.). Les filtres prédéfinis peuvent
avoir différents aspects et comportements comme supporter la sélection
d'une ou plusieurs valeurs, nous choisirons des listes déroulantes à
choix unique (c.). Désormais vous pouvez choisir une année et toutes
les fiches sont alors filtrées sur cette année (d.).
5. Nous pouvons poursuivre notre analyse pour comprendre les relations
entre les pays d'origine et de destination des réfugiés. Pour cela,
nous commencerons par un diagramme de liens. Nous sélectionnons tout
d'abord les 3 champs suivants : "Pays d'origine", "Pays Asile" et
"Réfugiés sous mandat HCR". Nous les faisons simplement glisser vers
la page en choisissant un diagramme de type "Diagramme de liens". Les
champs origine/destination sont automatiquement reconnus et le
diagramme est filtré sur l'année courante (ici 2020). Par défaut, les
liens ont tous la même épaisseur et les points sont proportionnels aux
degrés de relation avec les autres nœuds.
6. L'étape suivante permet d'affiner l'apparence de notre diagramme.
Nous indiquerons tout d'abord que le graphe est dirigé mais que nous
ne souhaitons pas dimensionner les nœuds avec leur degré de relation.
En effet, dans notre cas les relations se font uniquement deux à deux,
il n'y a pas de transitivité dans les relations (a.). Les nœuds n'ont
donc pas besoin d'avoir une taille proportionnelle à leur degré de
connectivité, nous les mettions à une taille de 8 pixels (b.). Enfin,
nous cliquons sur la partie relation pour définir l'épaisseur des
liens en indiquant un maximum de 30 pixels (c.). Notre diagramme a
maintenant l'apparence souhaitée (d.).
7. Notre diagramme de liens est encore très dense car il montre tous
les déplacements de réfugiés entre tous les pays sur l'année 2020.
Nous allons ajouter un deuxième niveau de filtrage pour pouvoir
choisir le pays d'asile et n'afficher que les déplacements de réfugiés
à destination de ce pays. Pour cela, nous allons procéder exactement
de la même manière que pour l'ajout du filtre prédéfini sur l'année
(voir l'étape 4). A l'aide des deux filtres prédéfinis, vous pouvez
restreindre le diagramme de liens par année et par pays d'asile.
8. L'intérêt des analyses de liens dans ArcGIS Pro ou ArcGIS Insights
c'est notamment de pouvoir visualiser les liens de manière
cartographique pour comprendre des phénomènes géographiques. Pour
cela, nous devons ajouter la dimension géographique à notre table de
données. Une méthode simple pour les pays consistera à rechercher puis
ajouter la couche "World Countries (Generalized)" à partir des
contenus du Living Atlas ArcGIS. Cela permettra ensuite de localiser
toutes les lignes de votre table à l'aide du nom de pays.
9. L'ajout de la localisation dans la table doit se faire pour le pays
d'origine et le pays d'asile. La commande "Activer la localisation"
permet de choisir le champ à apparier avec la couche de localisation.
Dans le 3ème onglet, commencer par choisir le champ "Pays Origine"
puis la couche "World Countries (Generalized)" et terminez le
processus en cliquant sur le bouton "Exécuter". Après le traitement,
il est important de renommer le champ de localisation pour qu'il soit
facilement reconnaissable, par exemple : "Géo Pays Origine".
Recommencer la même opération pour le champ "Pays Asile" et renommer
le champ résultant en "Géo Pays Asile".
10. Maintenant que notre table a des champs de localisation, nous
allons pouvoir les utiliser pour cartographier nos liens. Pour cela,
nous sélectionnons les 3 champs suivants : "Géo Pays Origine", "Géo
Pays Asile" et "Réfugiés sous mandat HCR". En les faisant glisser sur
la carte, les liens sont automatiquement affichés. Comme pour les
diagrammes de liens, vous devrez modifier l'apparence des nœuds et des
liens pour qu'ils correspondent au type d'information. Vous noterez
également que les données affichées sont en cohérence avec les filtres
par année et par pays d'asile. Ici, nous avons représenté l'année 2020
pour les réfugiés ayant migré en Italie.