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Session S

Les données du web pour l’analyse longitudinale des populations et des territoires

Co-porteur·e·s : Romain LECONTE (Géographie-cités), Antoine PERIS (Delft University of Technology) & Marta SEVERO (Dicen-IDF)

L’intérêt des données du web s’est imposé pour l’analyse des territoires et des populations, dans une diversité de domaines : mobilités, dynamiques métropolitaines, représentations sociales des territoires, etc. Si les digital methods ont contribué à développer les analyses qui tiennent compte de la nature numérique de ces données, les sciences territoriales ont intérêt à également prendre en compte les évolutions parfois lentes des populations et des territoires.
Cette session vise à approfondir deux thématiques :
- Séries temporelles et fluidité du web. Construire des séries temporelles avec les données du web peut se faire a priori en collectant des flux d’information en continu (réseaux sociaux, RSS, scraping…) ou a posteriori (archives du web). Dans tous les cas, l’analyse est confrontée à une série d’obstacles méthodologiques : la croissance exponentielle de la production des contenus (par exemple des bases contributives), la fluidité des ontologies (folksonomies), et la nécessité de maintenir une infrastructure de collecte capable de suivre les évolutions du medium collecté et de gérer le volume de données qui s’accroît rapidement.
- Dériver des indicateurs socio-spatiaux des contenus du web. Comment spatialiser l’information, au-delà de la géolocalisation, à partir des contenus textuels ? Comment saisir les dynamiques sociales dans des environnements non représentatifs et faiblement informés sur le profil des utilisateurs ? Ces deux facteurs rendent difficiles l’agrégation temporelle et la construction d’indicateurs capables de suivre un échantillon de population dans le temps.
Les communications mettront l’accent sur les aspects méthodologiques et techniques de construction et d’évaluation des bases de données web longitudinales (dans la diversité de leurs formats – réseaux sociaux, sites web et RSS, bases de données contributives, archives numériques, etc.) et de leurs implications théoriques (format data paper).

Références bibliographiques indicatives

Maisonobe M., Grossetti M., Milard B., Eckert D., Jégou L., 2016, « L’évolution mondiale des réseaux de collaborations scientifiques entre villes : des échelles multiples », Revue française de sociologie, 57(3), p. 417-441.
Meyer E. T., Yasseri T., Hale S. A., Cowls J., Schroeder R., Margetts H., 2017, “Analysing the UK Web Domain and Exploring 15 Years of UK Universities on the Web”, in R. Schroeder & N. Brügger (dir.), The Web as History. Using Web Archives to Understand the Past and the Present, UCL Press, p. 23-44.
Miller H. J., Goodchild, M. F., 2015, “Data-Driven Geography”, GeoJournal, 80(4), 449-461.
Rogers R., 2013, Digital methods, MIT press.
Severo M., Romele A. (dir.), 2017, Traces numériques et territoires, Paris, Presses des Mines.
Shelton T., Poorthuis A., Zook M., 2015, “Social Media and the City: Rethinking Urban Socio-Spatial Inequality Using User-Generated Geographic Information”, Landscape and Urban Planning, vol. 142, p. 198-211.

 

 

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