ArticlePDF Available

Introduction à la visualisation de données : l'analyse de réseau en histoire

  • January 2015
Authors:
Martin Grandjean at University of Lausanne
Martin Grandjean
Download full-text PDF
Read full-text
Download citation

Abstract

L’utilisation de la visualisation de données en histoire engendre des réactions contradictoires : alors que certains sont fascinés par son potentiel heuristique à en oublier leur sens critique, d’autres rejettent par principe ces pratiques, les suspectant de cacher un vide explicatif. Cet article introduit la distinction entre visualisation de démonstration et visualisation de recherche, rappelant que le chercheur ne doit pas uniquement utiliser la visualisation comme moyen de communication, mais également pour nourrir la recherche elle-même. C’est particulièrement dans sa forme la plus complexe, l’analyse de réseau, que cette catégorie de visualisations de recherche va être discutée.
Content uploaded by Martin Grandjean
Author content
All content in this area was uploaded by Martin Grandjean on May 29, 2017
Content may be subject to copyright.
Introduction à la visualisation de données :
l’analyse de réseau en histoire
REFERENCE
GRANDJEAN Martin (2015), « Introduction à la visualisation de données : l’analyse de réseau en
histoire », Geschichte und Informatik , 18/19, 109-128.
PDF/ONLINE VERSION
PDF available : https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01525543
L’utilisation de la visualisation de données en histoire
engendre des réactions contradictoires : alors que certains
sont fascinés par son potentiel heuristique à en oublier leur
sens critique, d’autres rejettent par principe ces pratiques,
les suspectant de cacher un vide explicatif.
Cet article introduit la distinction entre visualisation de
démonstration et visualisation de recherche, rappelant
que le chercheur ne doit pas uniquement utiliser la
visualisation comme moyen de communication, mais
également pour nourrir la recherche elle-même. C’est
particulièrement dans sa forme la plus complexe, l’analyse
de réseau, que cette catégorie de visualisations de recherche
va être discutée.
The use of data visualization in history leads to contradictory
reactions: some are fascinated by its heuristic potential and
forget their critical faculties while others reject this practice,
suspecting it of hiding explanatory weaknesses.
This paper proposes a distinction between
demonstration visualization and research visualization,
reminding that scholars should not only use data visualization
for communication purposes, but also for the research itself.
It is particularly in its more complex form that this research
visualization category will be approached here: network
analysis.
Martin Grandjean
Website www.martingrandjean.ch
Twitter www.twitter.com/GrandjeanMartin
Facebook https://www.facebook.com/grandjean.data
Google Scholar https://scholar.google.ch/citations?user=UPJ31hoAAAAJ&hl=en
Mendeley https://www.mendeley.com/profiles/martin-grandjean/
HAL https://cv.archives-ouvertes.fr/martin-grandjean
... La visualisation associée est donc ici conçue comme un « outil exploratoire » d'une part, traduisant d'autre part « un jeu de données préalablement récoltées et encodées par le chercheur » (Grandjean, 2018, p.27 et 28), i.e. transformant les éléments épars d'une base de données en une image immédiatement intelligible. Il s'agit par ailleurs d'un réseau reconstruit (Grandjean, 2015a), extrêmement chronophage mais pouvant servir ici autant la description d'un écosystème que l'explication d'un mouvement, surtout si la visualisation est dynamique, i.e. prend en compte une chronologie. ...
L'entreprise low-tech : un cas de modèle d'affaires innovant
Research
Full-text available
  • Sep 2023
With the aim of responding to the ecological transition and the resulting economic and social transformations (Triple Bottom Line), the recent "low-tech" french movement is emerging, letting see material (products and processes), social and organizational innovations, gradually moving from the association towards entrepreneurship, and displaying a set of key principles that sometimes seem incompatible with the usual business models. What are the characteristics of the low-tech movement and approach? How do they transpose to low-tech entrepreneurship? What are the unexpected innovations implemented? How to scale up? To achieve what viability? The research aims to show the existence of a community, and to question the singularities of entrepreneurial experiences associated with low-tech principles. A cartography of the low-tech movement achieves to represent a community and its interactions. The business models of some low-tech companies are studied and replaced in the sustainable entrepreneurship’s field. The results show that the principle of ‘encapacitation’, inducing open source hardware or swarming, is the most problematic for integrating an economic system which is rather focused on ownership, individualism and confidentiality. It is actually a paradigm shift that is induced by the movement, for which we offer some potential studies.
View
... Dans les paragraphes qui suivent, ces visualisations interactives, ou « interfaces » sont présentées comme une catégorie intermédiaire entre « démonstration » et « recherche » pure. 3 Cette typologie démonstration/recherche est esquissée dansGrandjean (2015) etGrandjean (2018). 4 http://ft.com/vocabulary ...
View
Visual representation of data (data visualization)
Chapter
Full-text available
  • Jul 2021
This text discusses the increasing use of data visualization in various fields, including journalism, science, design, business, and public relations, due to its potential to communicate content more easily and make data accessible. The scientific examination of data visualizations is relatively new, and various disciplines are involved in their research. There are different terms used to refer to data visualization, such as information visualization, infographics, and information design, but they can be distinguished based on their field of application, reception, and data material used. The text also provides definitions of data visualization, emphasizing its focus on visualizations of quantitative and categorical data and the preparation and specific objective of the visualization.
View
Ce que font les données au journalisme
Article
  • Dec 2020
Cet article propose d’étudier, au prisme du design, comment les données transforment la pratique du journalisme. Bien qu’elle ne constitue pas une rupture majeure dans le métier de journaliste, l’introduction de données dans la fabrique de l’information n’est pas neutre pour la profession, au sens où elle modifie le cadre de la production de l’information (Gitlin, 1980 ; Hackett, 1984). En favorisant d’un côté une nouvelle capacité d'enquête du journaliste et de l’autre une nouvelle rhétorique, le journalisme de données exacerbe un dilemme aussi vieux que le journalisme lui-même : l’objectivité de l’information face à la subjectivité de ceux qui la façonnent.
View
View
Visuelle Repräsentation von Daten (Datenvisualisierungen)
Chapter
Full-text available
  • Jul 2021
Einordnung von Definitionen zu Datenvisualisierungen sowie ein Netzwerkdiagramm vom Forschungsfeld zu Datenvisualisierungen
View
View
Pratiques funéraires, biologie humaine et diffusion culturelle en Iakoutie (16e-19e siècles)
Thesis
Full-text available
  • Dec 2020
Étude, sur la base de 162 caractères issus de 179 tombes gelées parfaitement conservées, de l'évolution culturelle du peuplement de la Iakoutie du XVIe siècle au XIXe siècle. Les Iakoutes sont un peuple du nord-est de la Sibérie, de langue turque, éleveurs de bovins et de chevaux, entourés de populations de langue sibérienne, éleveurs de rennes. Dispersés en plusieurs tribus avant la colonisation russe, ils vont connaître au contact des Russes un "âge d'or" avant d'être assimilés à la culture russe orthodoxe au XIXe siècle. Leurs tombes gelées, avec des données cultuelles et biologiques intactes, jointes aux données historiques et à ce contexte écologique particulier, font de leur évolution culturelle un cas d'école exceptionnel pour l'interaction homme/milieu et pour les sciences humaines et sociales. Après une étude descriptive des caractères, des études multivariées, descriptives et décisionnelles, confrontent les différences entre âges, sexes, lignées, périodes et en- sembles géographiques ; elles sont confrontées ensuite à une analyse phylogénétique. Les premières analyses démontrent les changements économiques et religieux liés à l'évolution chronologique tandis que la phylogénie fournit des hypothèses sur la transmission culturelle, différenciée selon le sexe. Une phase de synthèse permet de confirmer la fondation méridionale de la culture iakoute, identifier ses mécanismes d'adaptations, puis d'évolutions face à la colonisation russe et enfin de reconnaître ses modes de transmissions et de diffusion qui l'ont fait évoluer d'un mode de vie traditionnel à un mode de vie orthodoxe russe.
View
View
Overview of Data Visualization
Chapter
  • Jun 2020
This chapter will first address data visualization and then discuss the relationship between data visualization and aesthetics. It discusses the definition of data and information and the forms and characteristics of traditional data visualization, emphasizes on understanding of meaning of data in effectiveness and efficiency. And then this chapter outlines some key data visualizations, which includes Trees, Scatter plots, Charts, Tables, Diagram, Graphic, Waveform, Simulation and Volume.
View
ForceAtlas2, a Continuous Graph Layout Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software
Article
Full-text available
Gephi is a network visualization software used in various disciplines (social network analysis, biology, genomics…). One of its key features is the ability to display the spatialization process, aiming at transforming the network into a map, and ForceAtlas2 is its default layout algorithm. The latter is developed by the Gephi team as an all-around solution to Gephi users' typical networks (scale-free, 10 to 10,000 nodes). We present here for the first time its functioning and settings. ForceAtlas2 is a force-directed layout close to other algorithms used for network spatialization. We do not claim a theoretical advance but an attempt to integrate different techniques such as the Barnes Hut simulation, degree-dependent repulsive force, and local and global adaptive temperatures. It is designed for the Gephi user experience (it is a continuous algorithm), and we explain which constraints it implies. The algorithm benefits from much feedback and is developed in order to provide many possibilities through its settings. We lay out its complete functioning for the users who need a precise understanding of its behaviour, from the formulas to graphic illustration of the result. We propose a benchmark for our compromise between performance and quality. We also explain why we integrated its various features and discuss our design choices.
View
Studying Social Networks: A Guide to Empirical Research
Book
Full-text available
  • Feb 2013
Studying Social Networks provides a concise, comprehensive introduction to the process of empirical network research. Students and practitioners new to social research will find easily understandable learning goals, numerous examples, and helpful exercises all in one compact volume. The authors have integrated different disciplinary perspectives, while stressing the importance of substance-specific orientation while studying networks. Scholars will find Studying Social Networks a helpful tool not only for teaching, but also as a guide for their own empirical research.
View
Centrality in Social Networks' Conceptual Clarification
Article
The intuitive background for measures of structural centrality in social networks is reviewed and existing measures are evaluated in terms of their consistency with intuitions and their interpretability.Three distinct intuitive conceptions of centrality are uncovered and existing measures are refined to embody these conceptions. Three measures are developed for each concept, one absolute and one relative measure of the centrality of positions in a network, and one reflecting the degree of centralization of the entire network. The implications of these measures for the experimental study of small groups is examined.
View
View
Gephi: an open source software for exploring and manipulate networks
  • Jan 2009
  • 361-362
  • Algorithm For Handy Network Visualization
  • Designed For The Gephi
  • Software
Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software, in : PLoS ONE, 9, 6, 2014) du logiciel open source Gephi (Bastian, Mathieu, Heymann, Sebastien et Jacomy, Mathieu, Gephi: an open source software for exploring and manipulate networks, in: International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2009, pp. 361-362). 12 Archives SDN, cotes 13C/14297/20827 ;
16 À propos des mesures de centralité, voir Freeman, Linton C., Centrality in social networks: conceptual clarification
  • Jan 1978
  • 215-239
  • C Linton
  • Freeman
Linton C. Freeman, Centrality in social networks: Conceptual clarification, in : Social Networks, 1, 1979, pp. 215–239. 16 À propos des mesures de centralité, voir Freeman, Linton C., Centrality in social networks: conceptual clarification, in: Social Networks, 1, 3, 1978, pp. 215-239 et en particulier Koschützi, Dirk, Lehmann, Katharina Anna, Peeters, Leon, Richter, Setfan, Tenfelde-Podehl, Dagmar et Zlotowski Oliver, Centrality indices, in: Brandes, Ulrik et Erlebach, Thomas, Network Analysis, Springer, Berlin, 2005, pp. 16-61. 17