La carte du mot semences sur twitter

cartographie, réseaux sociaux

J’ai réalisé cette carte du mot « semences » sur twitter.

La méthodologie est la même que celle employée pour la carte du mot « agriculteur ».

La période des tweets est du 18 juin 2015 au 27 juin 2015.

 

carte twitter du mot semences

voir la carte en grand ici.

On note immédiatement 3 communautés dans ce sociogramme.

La communauté bleue qui comprend essentiellement des comptes agricoles (fnsea, wikiagri, invivo, franceagricole, xavierbeulin, terrenet,..). La communauté turquoise avec le monde des semences (Gnis, Cathdagorn, monsanto_france, ufsemenciers…) et la communauté rose avec plusieurs comptes environnementaliste (greenpeacefr…). Un net pivot à noter avec le compte de Stéphane Le Fol (slefol) au carrefour des communautés bleue et rose. Les comptes Inra_france et cirad sont au carrefour également à la frontière des semences, de l’agricole et des environnementalistes. Au delà de cette analyse rapide et purement graphique, il reste à analyser les données…
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La carte du mot « agriculteur » sur twitter

cartographie, data, réseaux sociaux

J’ai fait cette carte du réseau twitter sur le mot « agriculteur ».

Elle a circulé le 19 juin à l’occasion du colloque Afia les « Réseaux Sociaux et l’agriculture » qui s’est tenu à Paris et qui a regroupé une cinquantaine de personnes. Cette carte a fait un petit buzz car elle a été retweeté un bon nombre de fois (en tout cas à mon échelle).

Je vais décrire ici comment je l’ai créé à partir des données de twitter et à l’aide de deux outils : NodeXL et Gephi. Et la commenter!

Carte du mot agriculteur sur twitter

La réalisation de la carte

J’ai réalisé cette cartographie en utilisant plusieurs tutoriels en anglais. Il suffit de chercher un peu sur le net pour trouver de très bon tuto et des vidéos sur youtube, donc je ne vais pas trop détailler la procédure mais surtout commenter mon expérience. La première étape consiste à télécharger les données que l’on souhaite cartographier pour en faire un sociogramme. En l’occurrence je m’intéresse ici aux données de twitter. On pourrait faire le même type de carte avec facebook ou d’autres sources de données. Pour débuter je trouvais twitter plus intéressant et simple d’utilisation.

La première étape consiste à utiliser l’outil NodeXL, qui est un classeur Excel (template) fonctionnant avec Excel 2007, 2010, 2013. Cet outil permet de faire des cartes de réseaux, mais leur rendu étant moins sympa que Gephi, je me servirai uniquement de NodeXl pour charger les données de l’API twitter.

Une fois NodeXl téléchargé et que vous l’avez lancé (il suffit de lancer le fichier NodeXL.xlsx), il faut cliquer sur Importer. La fenêtre d’importation permet de saisir toutes les infos nécessaires à l’importation des données. Si vous souhaitez faire une importation par mot-clé, il vous suffit de le saisir dans la zone de texte prévue. Vous pouvez aussi utiliser les opérateur de recherche de twitter pour combiner des mots. Pour mon importation, j’ai choisi l’option « basic network plus friends », pour importer les nœuds connectés au comptes qui contiennent le mot clé recherché : agriculteur. Le temps de chargement sera long avec cette cette option car il y a plus de nœuds à charger. Il faut ensuite autoriser l’accès à l’API de twitter. pour cela il faut disposer d’un compte twitter et l’utiliser. Une authentification est nécessaire la première fois. La vraie contrainte est la limitation de l’API de twitter qui limite le nombre de requêtes (rate limit). Mais NodeXL gère cela parfaitement. Vous pouvez limiter le nombre de tweets que vous souhaitez obtenir. En cas de dépassement du trafic requêté, NodeXL effectuera des pauses de 15 minutes à chaque requête pour respecter les conditions d’accès de l’API. Il faut savoir que ma requête sur le mot agriculteur a mis plus de 24h… Il faut donc régler son ordinateur pour ne pas qu’il se mette en veille sinon vous devrez tout recommencer…

Une fois que votre requête s’est correctement exécutée vous devez retrouver dans les onglets « Edges » et « Vertices » les données. Il peut être utile de vérifier le nombre de lignes de ces onglets. Pour comprendre votre carte vous aurez à revenir dans ce fichier plus tard pour analyser le contenu des tweets. A ce stade, il suffit de retenir que dans l’onglets « vertices », on va retrouver les comptes twitters impliqués dans la requête (les nœuds), et dans l’onglet « edges », les relations entre les nœuds (follows, mentions, reply to, tweet).

Il est tout à fait possible de créer des sociogrammes avec NodeXL. Mais le rendu étant plus beau dans Gephi, je préfère passer les données dans ce deuxième outil. Pour cela il suffit d’exporter les données au format Graphml (Export/To Graphml file) et de télécharger le logiciel Gephi.

Une fois Gephi lancé, il faut cliquer sur ouvrir, puis sélectionner le fichier graphml enregistré précédement. A l’ouverture de l’assistant d’importation laisser les options par défaut et cliquer sur OK. L’environnement de Gephi comprend 3 onglets (vue d’ensemble, laboratoires des données, prévisualisation). L’essentiel du travail va se faire depuis l’onglet « vue d’ensemble ». Au départ, on retrouve un gros paquet gris comprenant les nœuds et les liaisons. Il n’y a aucun classement à ce stade. Tout le reste du travail va consister à appliquer des algorithmes pour classer les données et rendre le graphe lisible.

Pour cela il faut aller dans le menu « Statistique’ (à droite de l’écran). Nous allons dans un premier temps affecter des tailles différentes aux nœuds selon leur importance (c’est à dire leur nombres de connexions). Je commence par appliquer la méthode « Centrality Eigenvector » (en cliquant sur exécuter). Je laisse les données par défaut et je clique sur OK, un graphique de distribution apparaît, cliquer sur Fermer. Rien ne change dans notre sociogramme. Pour appliquer graphiquement l’algorithme, il faut aller dans le menu « Classement » (à droite de l’espace de travail), rester sur l’onglet « Nœud », cliquer sur le diamant rouge (qui représente la taille/poids) et choisir le paramètre de classement « eigencentrality » (il faut peut être rafraîchir la liste s’il n’apparaît pas), puis cliquer sur appliquer. Pour jouer sur la taille des nœuds, vous pouvez bouger les curseurs. A ce stade, vous voyez des nœuds plus gros que d’autres apparaître, mais cela reste encore assez confus.

Nous allons ensuite appliquer des regroupements. Dans le menu « Statistique », nous allons exécuter l’algorithme « Modularité ». On laisse les options par défaut et on ferme le graphique de distribution. Ensuite pour appliquer graphiquement cet algorithme nous allons dans le menu « Partition » (à gauche). En cliquant sur la double flèche verte, on rafraîchi la liste déroulante de ce menu. Choisir « Modularity Class », puis appliquer. Les nœuds vont alors se colorer selon leur « communauté », formant des classes de couleur dépendant de leur proximité.

Reste ensuite à appliquer une méthode de spatialisation pour répartir dans l’espace de façon plus lisible les nœuds (les nœuds vont s’écarter et se regrouper par classe de couleur). Il faut faire des essais et retenir l’algorithme qui vous plait le plus. Dans mon cas, j’ai retenu « Force Atlas ». Enfin, j’ai choisi de faire apparaître les labels (les noms des comtes twitter, en cliquant sur la lettre « T » en bas de la carte). Il faut ajuster la taille, puis exécuter à nouveau un script de spatialisation (ajustement des labels). Il est possible de retirer certains nœuds non significatifs s’il y en a encore trop de nœuds et que le graphe est illisible. Pour cela, il faut jouer avec les filtres du menu « Filtre » » à droite. En l’occurrence, j’ai utilisé le filtre « plage de degrés » de la catégorie « topologie ». En jouant sur les curseurs, j’ai nettoyé un peu mon graphe en retirant des nœuds qui ont peu de liaisons avec les autres.

La finalisation du rendu se fait dans l’onglet « Prévisualisation », là il faut faire des essais avec les propriétés du graphe.

La description de la carte

La carte obtenue présente 5 groupes de couleur. La groupe jaune est très représentatif de la twittosphère agricole avec des comptes très connus comme les sites d’information agricole : terrenetfr, wikiagri, franceagricole, lavieagricole,… ou des personnalités qui twittent beaucoup comme herve_pillaud, cathdagorn, remdumdum, bourgemain,… Ces comptes on tweeté ou retweeté plusieurs fois le mot « agriculteur » sur la période requêtée (du 29/05/2015 au 06/06/2015). Leur proximité explique la taille élevée des bulles et leur regroupement.

gephi-twitter-agriculteur-150607-zoom

Le groupe vert au centre de la carte comprends de nombreux site d’information généralistes comme lemondefr, franceinfo, 20mintutes, afpfr, le_figaro. Leur proximité s’explique par le fait qu’ils sont tous des sites d’info généralistes qui se suivent. Mais pourquoi sont ils présents dans cette cartographie? Il se trouve qu’ils ont tweetés ou retweettés une info concernant un fait d’hiver (meurtre dans une truffière) impliquant un agriculteur.

 

//platform.twitter.com/widgets.jsPlus troublant encore, le groupe turquoise en haut de la carte, constitué d’un grand nombre de comptes avec des petites bulles. On y retrouve plusieurs comptes de personnalité ou de sympathisants du front national o d’extrême droite  (marion_m_lepen, elyseemarine,…) ! Il se trouve que durant cette période, il y a eu un tweet, extrêmement retweeté dans cette communauté avec le mot agriculteur…  la proximité des comptes a fait le reste…

//platform.twitter.com/widgets.js

Le groupe bleu est un groupe de chaînes de télé (france2tv, télé2semaines, morandinibiog,…)

Enfin le groupe rouge, très atypique, est constitué du fan club de Kev Adams. Celui-ci a tweeté une photo de lui parodiant un agriculteur. Le tweet a été retweeté par son fan club…

//platform.twitter.com/widgets.js

Et voilà l’explication de cette carte qui n’a de sens que prise dans son contexte (période de requête) et en explorant les données ! Vous pouvez désormais réaliser les vôtres et les partager… De mon côté, je pense que je vais en faire d’autres.

Google fait la pluie et le beau temps

cartographie, climat

Pour info, depuis la semaine dernière, on trouve les prévisions météo à 4 jours sur Google Maps (http://maps.google.fr/).

Plus on zoome sur la carte plus on a de points de relevé (à la commune).

Les données proviennent de http://www.weather.com

On peut ainsi accéder aux prévisions à 10 jours et aux prévisions horaires (les 12 prochaines heures).

Sortez les parapluies avec Google Earth

cartographie, climat

Les images radars existent dans Google Earth depuis 2007

Google Earth avait déjà intégré depuis 2007 des images radars. Il suffit pour cela d’activer l’option météo dans le volet de gauche de l’outil.

Ces images sont en temps réels et se basent sur un réseau de données radar.

La dernière innovation des ingénieurs de Google permet en zoomant sur une zone où il pleut (on peut voir en plus des images radars, la couverture nuageuse) de voir une animation d’une pluie plus ou moins battante sur l’image aérienne ou satellite de la zone (voir image ci-dessous).

tombe la pluie

Est-ce une réelle innovation pratique ou simplement un gadget esthétique mais inutile ? Le débat est ouvert, mais force est de constater que Google poursuit ses travaux de Recherche et Développement sur les aspects climatiques et on ne peut que s’en réjouir. Je suis, quant à moi persuadé que cet outil pourrait devenir une plateforme efficace de diffusion de conseils délivrés aux agriculteurs. Les aspects cartographiques et désormais climatiques incluant des données temps réels sont les piliers du conseil agronomique. Pourquoi ne pas les utiliser davantage pour délivrer des conseils et des outils d’aide à la prise de décision ?

Pour info d’autres sites permettent déjà d’avoir des images radar en temps réel. En dehors de météo France, il y a aussi ce site.

J’attends désormais avec impatience qu’il pleuve pour vérifier, en ouvrant Google Earth, si je vois aussi la pluie tomber sur l’écran de mon ordinateur.

Le Géoportail s’entrouvre

cartographie, mobile et téléphonie

Le sacrifice d'iphigénie sur l'autel de l'iPhone

Cela fait des années maintenant que l’IGN et la DGME (Direction Générale de la Modernisation de l’État) ont mis en ligne le Géoportail, mais il faut bien reconnaître que le site est à la traîne par rapport à son grand concurrent direct Google. 

Un article lu dans la revue Géomatique Expert du mois de juillet donne des éléments de réponses expliquant ce retard et met le doigt sur ce qui me semble être une erreur grossière des services de l’état concernant la mise à disposition des données géographiques publiques. Le Géoportail porte effectivement très bien son nom, car si on voit bien la richesse du contenu de la plateforme, l’accès y est beaucoup trop restreint. Prière de rester à la porte si vous ne passez pas à la caisse. L’autre erreur à mon avis est d’avoir trop tardé à mettre à disposition des développeurs une API digne de ce nom permettant d’intégrer la visualisation de cartes et l’accès aux données depuis d’autres sites. C’est là, la grosse différence avec Google qui a choisi l’ouverture et la gratuité des accès pour conquérir le monde ! Résultat, la plupart des sites français qui présentent une carte dynamique utilisent l’API de Google.  

La contre-offensive récente de l’IGN est une nouvelle API et le partenariat avec des sociétés éditant des solutions utilisant cette interface de programmation permettant d’avoir accès au fond IGN. Fan de randonnées, j’ai d’ailleurs pu tester ce week-end sur mon iPhone la nouvelle application iPhigéNie qui utilise cette API. Cette application permet d’avoir sur son téléphone toutes les cartes de randonnées au 25 millième avec positionnement GPS et tracés des randonnées (GR, PR, …), elle est très fluide et même en forêt grâce au réseau j’ai pu naviguer sans problème sur les cartes en cache. Bref que du bonheur, mais quoi ? Horreur ! L’application n’est gratuite qu’un mois, il faudra ensuite débourser 13,99€/an pour en profiter et sans même pouvoir disposer des fonctions avancées Autant dire que le randonneur occasionnel que je suis, va désinstaller cette application après un mois d’utilisation.

Apparemment, la notion de service public n’est toujours pas bien intégrée chez nos amis de l’IGN. Leur contenu et la qualité de leurs compétences sont sans aucun doute d’un très haut niveau, mais du fait de leur stratégie commerciale lamentable, leur utilité réelle pour le grand public est très limitée. Il se peut fort bien que le public internaute continuera inexorablement à les ignorer. 

 Iphigénie, un nom décidément encore bien trouvé par les markéteux, va bel et bien une nouvelle fois être sacrifiée !

Ça chauffe vue de là haut !

cartographie, climat

une carte sur le réchauffement climatique avec Google Earth

La Grande Bretagne a mis en ligne le 15 juillet dernier une carte Google Earth présentant les travaux du  Met Office Hadley Centre sur le réchauffement climatique. Cette carte peut être visualisée directement sur le site officiel à partir du navigateur sous réserve d’installer le plug-in Google Earth. Vous pouvez également télécharger les couches géographiques directement dans le logiciel Google Earth s’il est installé sur votre micro.

J’ai testé les deux. la version intégrée dans le site est allégée et beaucoup plus rapide que sur Google Earth qui consomme décidément trop de ressources et de bande passante pour ma configuration.

Personnellement, je trouve que cette carte mondiale n’apporte pas grand intéret, mais force est de constater que le buzz a pris puisque j’ai trouvé cette info sur plusieurs sites, y compris sur un article du Monde qui a encore permis à beaucoup de commentateurs / lecteurs de s’étriller sur le débat climatique. Il y a une interpolation des températures sur une hypothèse d’un réchauffement global de 4°C (uniquement dans le logiciel, pas sur la version du site). La carte permet de mettre en évidence les disparités entre les différentes régions du globe. Il y a aussi des marqueurs cliquables qui renvoient vers des articles décrivant les impacts principaux du réchauffement :

  1. Incendies
  2. Cultures
  3. Ressources en eau
  4. Niveau de la mer
  5. Milieux aquatiques
  6. Sécheresse
  7. Permafrost
  8. Cyclones
  9. Températures extrêmes
  10. Santé

Ces articles sont clairs et documentés, il y a aussi des vidéos (en anglais) de scientifiques. L’article sur les cultures synthétise les impacts d’un réchauffement de 4°C à l’échelle mondiale avec encore des disparités qu’il est intéressant de connaître.

En conclusion, je retiens deux choses.

  1. L’intérêt d’un outil comme Google Earth. Il est gratuit et permet à tous de bénéficier d’un Système d’Information Géographique (SIG) intuitif et très riche en contenu provenant du net. Présenter des résultat sous forme de cartographie dynamique est très convivial et permet de faire le buzz.
  2. Le débat sur le réchauffement climatique (alimenté par les « climato-sceptiques ») est loin d’être clos en France.