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Archipels de prospérité

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archipels de prospérité

Archipelagos of Prosperity test: Previously, I had mentioned a map of prosperity in France that created a buzz amongst the R community. Following the idea of mapping sociological indicators, I tested a few ways of mixing ordinal and geographical visualizations in these posts (the 1st and the 2nd). Prosperity is an actual topic in our period of crisis. I imagined a way of representig prosperity on a map, besides the choropleth and the cartogram. For the creation below, I took inspiration on a book cover that figured a chart as a fictive landscape and based on my observation of islands of prosperity on Coulmont’s map, I imagined France as an oniric landscape made of archipelagos, lagoons. This exotic vision contrasts with the toughness of the subject.

Choroplèthe de la prospérité en France de Baptiste Coulmont

Je vous évoquais précédemment la carte de Baptiste Coulmont sur une représentation de la prospérité en France sous la forme de choroplèthe. Parmi les aspects intéressants liés à cette carte, il me semble qu’il s’agit surtout du côté granuleux qui donne un côté mosaïque très fin. La qualité esthétique provient en grande partie du nombre de communes considéré: 36000. Elle n’aurait pas été comparable si elle avait intégré un nombre plus réduit d’entités, par exemple, les départements. Aussi, elle fait apparaître une organisation spatiale de la prospérité avec ce qui s’apparente à des îlots.

La quantité de données parvient sur cette carte, par le biais d’une simple représentation, à faire apparaître un phénomène qui n’aurait pas forcément été visible à une échelle plus grossière. Cette carte est représentative du courant “BigData” qui entoure le traitement de données très larges et que permet les moyens techniques actuels: Hadoop,  R, Processing,….

On voit de plus en plus de designers d’information formés à la programmation qui s’emparent de ce type de données. Ces dernières proviennent souvent de webservices délivrés par des sites de réseaux sociaux: Twitter, Facebook, services en mesure de délivrer des millions d’informations. Ces designers proposent parfois des visualisations extrêmement inventives qui bousculent nos conventions. On peut citer par exemple les cartes d’Eric Fischer qui transforme des données issues du réseau social twitter en cartes d’une grande beauté.

En confrontant les référentiels, on joue sur la sensibilité du lecteur de la carte et on l’incline à l’immersion. L’émotion peut jaillir d’une représentation de données, qu’elle soit cartographique ou non. Des artistes numériques ou des scientifiques font preuve d’imagination afin de proposer des créations mémorables qui jouent avec nos sens. Des scientifiques travaillant sur le Large Hadron Collider ont ainsi créé une musique à partir des données de l’accélérateur de particules Large Hadron Collider. L’analyse n’est plus visuelle mais auditive. Inversement, ce travail montre la transcription visuelle du prélude de Bach pour violoncelle. Le mélange des genres, les combinaisons inattendues, la transdisciplinarité constituent le terreau d’un certain renouveau dans la représentation d’informations.

Couverture du livre Data Flow 2

Un jour, alors que je m’intéressais à l’achat d’un livre sur le design d’information, je suis tombé sur ce livre appelé Data Flow. La couverture de ce bouquin m’a fasciné car y figure un graphe de données traduit sous forme de paysage très réaliste.

Magazine In-graphic

Plus tard, je suis également tombé sur ce site présentant plusieus couvertures, dont une où l’on voit plusieurs graphiques en ligne transcrits sous la forme de sommets montagneux.

Je me suis alors dit que cette idée de paysage fictif pouvait être explorée dans le cadre de cartographies statistiques. La carte de Baptiste Coulmont fait apparaître des sortes d’îlots de prospérité. L’idée de pouvoir réaliser un paysage insulaire sur la France entière à partir des données de revenu par commune m’apparut une tentative intéressante. Cela consisterait à traduire des indicateurs sociologiques sous forme topographique et ainsi aboutir à une “carte métaphorique”.

archipels de prospérité

Je me suis alors imaginé une France composée d’archipels de prospérité où les communes les plus riches vivraient sur les hauteurs d’un relief montagneux, les communes les moins prospères aux abords de lagons. Il s’agirait d’un pays où il serait nécessaire de prendre le bateau puis d’enfiler ses chaussures de randonnée afin d’atteindre Paris.

paris
Archipel parisien

Rien n’empêche de regarder cette carte de plus près: au niveau de la région parisienne, la carte fait apparaître deux lacs: un au niveau de Sarcelles Saine-Saint-Denis, un autre vers Créteil. On voit également de hauts sommets vers Neuilly-Sur-Seine et Saint-Germain-en-Laye ainsi que Versailles.

L’onirisme de la carte contraste avec la dureté du thème exposé.

Classement du niveau de vie des départements: autre proposition de représentation

Here is a new attempt of associating the rank of a department’s life level with its spatial location. It illustrates the flexibility of R in merging maps with numbers.

Auparavant, afin de pouvoir associer le rang d’un département à sa localisation, je vous avais proposé une représentation figurant le classement sous forme de trajet.

Je vous en offre une autre qui est plus lisible selon moi. Sur celle-ci, le classement figure de part et d’autre et chaque département est colorié selon son classement, du bleu au jaune.


 Avant, j’avais listé le classement du même côté et associé les couleurs aux lignes mais j’ai trouvé qu’avec la liste d’un même côté, les lignes formaient un amas assez confus. Aussi, la couleur associée aux lignes était inutile car la choroplèthe suffisait.

Une petite carte socio : niveau de vie des départements


A sociological map: life level of each department in FranceThis map is inspired by the work of Baptiste Coulmont on the richness of cities in France and by the work of Robert Kosara’s ZipScribbleMaps on representing the order of zip codes on a map. It explains the process behind the creation of what I would call an “ordinal” map. Do you find this visualization interesting, boring, useful, useless? Don’t hesitate to comment.

Carte de la prospérité en France

Il n’y a pas longtemps, je suis tombé sur cette carte de Baptiste Coulmont avec une représentation de la prospérité sur la France Entière. Cette carte assez remarquable a été relayée sur pas mal de sites, notamment liés au logiciel R.

La carte est le fruit du croisement entre les données géogaphiques GEOFLA et des données sur les revenus et salaires de l’INSEE. Ces deux données sont en libre téléchargement sur les sites de ces institutions.

Ce qui rend cette carte intéressante, selon moi, c’est:
– la thématique de la richesse/précarité qui est d’actualité en cette période de crise.
– la façon dont elle est représentée avec une palette de couleur divergente allant du rouge au bleu
en passant par le blanc, cette dernière couleur faisant office de “mer” entourant des îlots de prospérité ou de précarité
– le nombre de données représentées qui donne envie de s’y immerger et la rend fascinante, granuleuse, presque organique, protéiforme. Sur ce point, on pourrait faire un lien avec les travaux de Manuel Lima sur la représentation de la complexité.

En cartogramme

Un autre utilisateur s’est emparé du sujet pour réaliser, lui, un cartogramme continu, qui est une visualisation intéressante car l’idée de boursouflure, de gonflement fait appel à l’idée d’accumulation de richesses.

Je dirais qu’il faut faire attention avec ce genre de cartes car certains pourraient en tirer des interprétations fâcheuses en véhiculant facilement l’idée que certaines communes écrasent les voisines alors que ce n’est peut-être pas le cas dans la réalité.

Classement du niveau de vie

Ces cartes n’ont pas pour but de permettre de classer les communes à vue d’oeil: en effet, pourriez-vous me trouver la commune la moins prospère? Elles donnent un aperçu d’ensemble. Elles figurent les communes de façon discrète mais non ordinale.

L’idée de pouvoir classer les communes en fonction de leur niveau de vie tout en conservant leur géométrie m’apparut comme une piste à suivre mais avec 36000 communes, le cerveau du lecteur risquait de s’emballer quelque peu!

Le niveau d’agrégation départemental m’apparut plus correct pour ce genre de carte. Je me suis alors emparé des données INSEE correspondant au niveau de vie à l’échelle départementale, le niveau de vie étant défini comme le rapport du revenu disponible du ménage auquel appartient l’individu au nombre d’unités de consommation.

Comment représenter le classement d’un point de vue spatial?

Si l’on plaçait le rang de chaque commune en tant que libellé, on obtiendrait une carte assez illisible et le lecteur, une fois positionné sur le département plus riche, par exemple Paris, devrait chercher le département moins riche placé juste après.

Je me suis alors souvenu d’un article exposant un type de cartes appelées zipScribbleMap permettant de représenter l’enchaînement des codes postaux dans l’espace, ce qui faisait, du reste, apparaître les limites administratives.

Muni du logiciel R, je me suis alors livré à des expérimentations avec la même idée en tête. En voici les résultats.

Si l’on connecte les différents départements selon leur ordre dans le classement du niveau de vie, on obtient cela:
Finalement, le résultat reste encore confus du fait que les lignes se croisent et ne sont pas dissociables. Aussi, il serait nécessaire de repérer la première ligne mais ce serait chercher une aiguille dans une botte de foin (noir).

La même représentation avec de la transparence est encore assez médiocre.

Si l’on ajoute un code couleur à chaque ligne et qu’on ajuste la largeur en fonction de son classement, cela devient pas mal.

Il y a encore malheureusement beaucoup de lignes. D’ailleurs, il est peut-être préférable d’abandonner le rendu de largeur en fonction du classement.

En répartissant les lignes dans 4 quartiles différents afin de faciliter la lecture et après un petit coup de GIMP, on obtient une carte plus reposante intellectuellement (n’hésitez pas à me donner vos impressions via les commentaires si vous avez encore mal à la tête!)

Cliquer pour voir en grand et zoomer

Cette carte est juste une proposition. Je ne pense pas forcément qu’elle convienne pour détecter certaines tendances d’organisation spatiale. Là où elle est efficace, c’est pour suivre le cheminement spatial du classement du niveau de vie de chaque département:et répondre à une question telle que : “quel est le département à niveau de vie plus/moins élevé situé juste après celui dans lequel j’habite?”