Analyse Exploratoire de Données pour les Réseaux Dynamiques Sébastien Heymann <[email protected]> http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/ Avec le soutiens de : Porté par :
Nov 01, 2014
Analyse Exploratoire de Donnéespour les Réseaux Dynamiques
Sébastien Heymann <[email protected]>
http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/
Avec le soutiens de :Porté par :
Réseaux dynamiques
Des nœuds et/ou des liens arrivent et/ou partent au cours du temps
mobilité, réseaux sociaux, internet, contacts, échanges, web, ...
Intérêt pour la communauté des Systèmes Complexes
● Multiplication de base de données avec dimension temporelle
● Émergence de l'étude des graphes dynamiques● Prolonger l'approche unificatrice des systèmes complexes
en les considérant comme des réseaux dynamiques
Nouvelles problématiques transversales
● Comment caractériser les réseaux dynamiques ?● Comment les modéliser ?● Comment étudier les phénomènes qui s'y déroulent ?
(feuille de route du RNSC, section « Théorie et mesure des réseaux »)
Analyse exploratoire de données
● Approche abductive pour faire émerger de bonnes hypothèses sur les données (Tukey, 1962)
● Utilise des techniques de visualisation pour augmenter la cognition (Shneiderman, 1989)
● Processus non linéaire (Fry, 2004) :
Idée générale
Imaginez votre système comme une pelote emmêlée...
Idée générale
Exploiter des saillances visuelles = Trouver des prises !
Exemple en statistique descriptive
P2P file size distribution (Latapy et al., 2008)
Support : théorie de la perception
Application de la sémiologie dans un couplage sensori-moteur (Pfaender, 2008)
Objectifs de la visualisation
Trouver plus vite des choses que l’on sait déjà :confirmation + transmission
Trouver plus vites des choses que l’on intuite :exploration guidée + mémoire externe
Trouver des choses nouvelles dans l’absolu :exploration libre + découverte
(source : F. Pfaender, cours de visualisation, UTC 2010)
Analyse exploratoire dedonnées relationnelles (réseaux)
Langage graphique émergent :
groupement de nœuds, connexité, taille des nœuds (classement),
épaisseur des liens (force de la relations)...
Logiciels : GUESS, Cytoscape, Tulip, Gephi
Et pour les réseaux dynamiques ?
● Timeline (« jouer » le film)● Comment comparer des graphes dans le temps ?● Layouts adaptés ?● Design d'interaction adapté ?
Logiciels : Condor, SoNIA, Ubigraph, Gephi
Barrat et al., Sociopatterns.org
Exemple : intuiter l'effet de l'échantillonnage sur la caractérisation
Interaction data from McFarland's classroom observations viewed at various levels of time aggregation from 35 minutes (one entire class period) to 1 minute (twothree turns of interaction), software SoNIA
Mobilisation pluridisciplinaire
INFORMATIQUE
structure de données, traitement temps réel
DESIGN D'INTERACTION
exploration, comparaison
SEMIOLOGIE
layout, forme et valeur, transition
visuelle
Activités du groupe
Partager des problématiques et
des approches(mailing-list)
Produire des outils d'aide à
l'expérimentation(plugin Gephi) Rechercher et
collecter des références
scientifiques(groupe Mendeley)
Membres
Alain BARRAT - CPT Marseille - PACA - [email protected]
Mathieu BASTIAN – LinkedIn Corp. / Gephi Consortium – USA CA – [email protected]
Julian BILCKE – CNRS / Gephi Consortium - Ile-de-France - [email protected]
David CHAVALARIAS – CNRS - Ile-de-France - [email protected]
Sébastien HEYMANN – LIP6 / Gephi Consortium - Ile-de-France - [email protected]
Mathieu JACOMY – SciencesPo Medialab - Ile-de-France - [email protected]
Matthieu LATAPY – LIP6 - Ile-de-France - [email protected]
Fabien PFAENDER – UTC - Picardie - [email protected]
Stéphane RAUX – Linkfluence SAS - Ile-de-France - [email protected]
Nicolas SCHABANEL – LIAFA / IXXI Lyon - PACA – [email protected]
Hugo ZANGHI – Linkfluence SAS - Ile-de-France - [email protected]
Merci !
Sébastien Heymann <[email protected]>
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