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Open data, big data : quel renouveau du raisonnement cartographique ? / Emilie Lerond in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 235-236 (mars - juin 2018) . - pp 109 - 118 Titre : Open data, big data : quel renouveau du raisonnement cartographique ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Emilie Lerond, Auteur ; Olivier Klein, Auteur ; Jean-Philippe Antoni, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 109 - 118 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] attribut géomètrique [Termes IGN] Besançon [Termes IGN] conception cartographique [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] données massives [Termes IGN] édition en libre accès [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] problème d'unité zonale modifiable [Termes IGN] raisonnement spatial [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] source d'erreur Résumé : (auteur) Le mouvement d'open data, qui permet l'accès gratuit un grand nombre de données spatiales ou démographiques, associé au développement d'outils de cartographie ou de visualisation fibres (SIG, programme), a permis l'augmentation de la production de cartes. Seulement, l'automatisation des traitements permise par ces outils tend à gommer le raisonnement cartographique et peut conduire à des erreurs de construction cartographique, d'autant plus que la phase d'analyse des données peut s'avérer de plus en plus complexe dans un contexte de big data (en tant que données massives, peu structurées et désagrégées). Le raisonnement cartographique est le processus menant d'une donnée brute à une donnée transformée, interprétée et représentée. Il consiste en l'analyse statistique du jeu de données, en l'émission d'hypothèse(s) sur le jeu de données, aux choix de la variable du jeu de données représenté, de l'unité spatiale de base de la cartographie, et de la discrétisation retenue pour représenter au mieux le jeu de données. L'effet de cette représentation est important sur le résultat obtenu et ainsi sur la manière dont sera ensuite interprétée la variable. L'objectif de cette communication est de présenter un exemple de raisonnement cartographique à partir d'un jeu de données massives (plus de deux millions d'individus statistiques dans une zone d'étude d'environ 300 km2), en insistant sur l'influence des choix réalisés au cours du raisonnement cartographique : comment, à partir d'une même variable, la seule manière de cartographier peut nous conduire à des résultats graphiques très différents ? Numéro de notice : A2018-380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90598 [article]

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