Cette session aura lieu lors des journées MASHS 2014

Etat de l’art

Claire Lemercier (CSO-Sciences Po, CNRS ), Comment prendre le temps au sérieux ? Modélisations et visualisations du changement dans des réseaux historiques

Etude de cas

Bertrand Jouve  (Université Lyon 2), La dilution des élites au passage de la guerre de cent ans dans le sud de la France : une modélisation réseau

Données en pâture

Clara Filet (Université Paris 1 ), Dynamiques d’urbanisation en Europe Celtique (4ème – 1er s. av. J.-C.) : approche mathématique de l’évolution de réseaux archéologiques

Organisateurs de la session : Madalina Olteanu et Pierre Latouche, SAMM, Université Paris 1

salle C2102 du centre PMF (90 Rue de Tolbiac, Paris 13ème)

Introduction

Hélène Noizet  (Lamop, Université Paris 1 )

Etat de l’art

Christian Grataloup (Université Paris VII-Denis-Diderot) – BD ou dessin animé ? La synchronie de la carte peut-elle figurer la diachronie ?

Position du problème

Une carte prétend offrir un ensemble d’informations simultanées saisissables d’un seul regard. Comme toute figure raisonnée (schémas, graphiques, diagrammes…), elle s’oppose ainsi à l’aspect discursif du texte, organisé selon l’ordre de la succession.
Cet arrêt sur image, inverse du récit, semble contradictoire à l’expression de la temporalité. Mais ce n’est pertinent que pour un temps considéré comme un flux continu.
La résolution de la contradiction, dans le représentation simultanée de l’espace et du temps, est donc tout autant dans la pensée de l’historicité que dans l’écriture cartographique.
L’atlas historique peut devenir un terrain épistémologique fertile.

Etude de cas

Patricia Bordin  (IGN) – Approche géomatique de la modélisation du temps

Données en pâture

Hélène Noizet – Quelle étude temporelle de Paris dans Alpage ?

salle Perroy en Sorbonne  (entrée 17 rue Victor Cousin )

Introduction

Julien Alerini (PIREH , Université Paris 1)

Etat de l’art

Jean-Marc Bardet, SAMM, Chroniques : tendance, saisonnalité et détection de ruptures

Etude de cas

Anne Conchon, IDHES, La mesure de la corvée : formes et structures temporelles

salle C2013 du centre PMF (90 Rue de Tolbiac, Paris 13ème)

Etat de l’art

Nicolas Robette, Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines, Approches pour l’analyse quantitative des trajectoires biographiques en
socio-démographie
Résumé : L’analyse quantitative des trajectoires biographiques en socio-démographie s’est  principalement concentrée sur les probabilités d’occurrence d’événements (event-history analysis, analyse biographique). Mais une autre approche se  développe également, qui prend l’ensemble de la trajectoire comme unité d’analyse  (sequence analysis). La présentation proposera un panorama de ces différentes approches.

Etude de cas

Léonard Moulin, Université Paris XIII, Sorbonne Paris Cité, Frais d’inscription, ségrégation et inertie des parcours étudiants dans l’enseignement
supérieur.
Résumé : L’objet de cette présentation est d’analyser les impacts de l’introduction de  frais d’inscription à l’Université Paris 9 Dauphine sur les parcours des étudiants
recrutés par cette université. Les données utilisées sont issues des bases de données  SISE et ALGAE qui recensent de manière exhaustive l’ensemble des étudiants inscrits dans  les universités françaises. En utilisant une méthode d’appariement optimal, nous  construisons une typologie des parcours de ces étudiants avant et après l’introduction  des frais d’inscription puis évaluons l’impact celle-ci sur la nature des parcours. Nous  montrons que l’introduction de frais d’inscription dans cette université modifie les  parcours en accentuant le phénomène de ségrégation sociale. Alors que l’Université Paris  9 Dauphine fait figure d’expérimentation d’un nouveau système, la problématique de cette  communication –celle du lien entre frais d’inscription et parcours des étudiants–  apparait d’autant plus cruciale que la question se pose (ou se posera rapidement), pour  les universités françaises aux compétences et à l’autonomie désormais élargies, de  récolter des fonds supplémentaires en faisant participer les étudiants aux coûts de leur  scolarité.

Données en pâture

Jean-Philippe Genet, Stéphane Lamassé, Université Paris 1 Panthéon Sorbonne,  Studium Parisiense

salle C2013 du centre PMF (90 Rue de Tolbiac, Paris 13ème)

Etat de l’art

Cédric du Mouza (CNAM), Représentation et interrogation de données temporelle.

Etude de cas

[Expérimentation en sciences humaines] Koen Van Daele, Onroerend Erfgoed, Flanders Heritage, Storing Imperfect Temporal Information about Cultural Heritage in a Relational Database

Résumé : In the field of cultural heritage (archaeology, architectural history, historic gardens), there is a strong need to record temporal information (eg. when a church was built, when a site was excavated, when an architect lived, …). Unfortunately this information is often absent, partially present or otherwise imperfect. This session outlines several possible methods of dealing with this problem. First a short analysis of this problem and it’s causes will be made. Why is the information imperfect and what types of imperfections are there ? How do relational databases typically deal with temporal information and how well does this work for us ? Different strategies that have been used the past ten years for dealing with this problem will be presented. Each strategy is based on a real life example that is being used in a production environment. Each of the possible solutions has it’s own strengths and weaknesses, which will all be adressed. A comparison of the solutions will be made and some guidance will be offered on which one to use for which problem.To close the session, we will offer some insights in our future plans for handling imperfect temporal information.

Données en pâture

[ Des données en pâture] François Xavier Dudouet (CNRS, Paris Dauphine), Prosopographie des élites économiques

Les rencontres MASHS (Modèles et apprentissages en Sciences Humaines et Sociales) ont été créées à l’ENST-Bretagne (Telecom-Bretagne), à l’initiative de professeurs appartenant à des disciplines différentes : les sciences économiques et gestion, la géographie, les mathématiques et l’informatique. Après les journées de Brest (2007), ce colloque s’est tenu à Créteil (2008), Toulouse (2009), Lille (2010) (post-proceedings publiés dans un numéro spécial de CSBIGS et Marseille (2011) (post-proceedings en cours de publication).

La session 2012 sera organisée le 4 et 5 juin à l’Université Paris 1 dans l’amphithéâtre du  centre Malher. Le but de ce colloque est de promouvoir l’application des mathématiques, de l’informatique et de la modélisation dans les sciences humaines et sociales (économie, géographie, sociologie, histoire, linguistique, gestion, finance, …). Tout chercheur désirant présenter un travail sur un autre sujet ayant trait à la modélisation appliquée aux sciences humaines et sociales est invité à proposer une communication. Les articles seront publiés dans la revue RNTI (Revue des Nouvelles Technologies de l’Information) (site Web : http://www.antsearch.univ-tours.fr/rnti).

Pour le programme et le reste des informations vous pouvez les trouver ici [x]

Pour le programme suivez ce lien [x]

Le temps est au cœur du travail de l’historien, mais sa perception et sa mesure demeurent problématiques. La pratique courante réside dans la décomposition de la chronique afin d’en extraire les moments forts, malheureusement parfois perçus comme l’instant de basculement d’une période à l’autre. Le regard posé sur l’évolution d’une série temporelle est toujours encadré par la connaissance d’un  contexte général dont on cherche à déterminer la relation avec la chronique.

L’étude de la production normative de l’État Piémonto-savoyard des XVI-ème et XVII-ème siècles n’échappe pas à ce principe, et se lit généralement selon les vicissitudes de la paix et de la guerre. Nous  souhaitons montrer comment le recours aux processus markoviens et auto-régressifs ouvre de nouvelles perspectives pour établir des périodisations et des temporalités de l’État, qui s’articulent autour de points de rupture ou de phases de transition.

Ce travail  est le résultat d’une collaboration étroite entre historiens et statisticiens et a permis le développement d’un package R.

Problématique historique et limites de l’outillage existant

Julien Alerini -PIREH, Université Paris 1

Modèles à chaîne de Markov cachée pour la périodisation des séries temporelles à valeurs entières

James Ridgway -ENSAE & SAMM, Université Paris 1

Présentation

La connaissance des processus scientifiques est au coeur de la problématique des épistémologues et scientifiques qui, pour les étudier s’intéressent à leur modélisation selon l’approche systémique. La modélisation des processus est depuis quelques années un thème de recherche très actif en science des organisation et en informatique. Comme le montrera Jolita Ralyté, chercheuse à l’Université de Genève, les fondements théoriques de la modélisation conceptuelle apportent des moyens nouveaux utiles à l’étude des processus. La modélisation conceptuelle des processus est alors une tâche hautement cognitive qui fait appel à des mécanismes d’abstraction et de formalisation, donc particulièrement ardue. Dans sa présentation, Yannick Prié, Maître de conférences à Université Claude Bernard, présentera comment l’analyse statistique peut être utilisée pour introduire dans la modélisation conceptuelle des processus une exploitation systémique des traces. Le débat portera sur les perspectives offertes par la combinaison des approches conceptuelle et statistique, pour la modélisation de processus scientifiques, et plus généralement, dans les sciences.

 Travaux autour des traces modélisées à Silex

Yannick Prié – Maître de conférences – Université Claude Bernard Lyon I, LIRIS UMR 5205 CNRS (http://liris.cnrs.fr/~yprie)

Modélisation des processus : perspectives et techniques

Jolita Ralyté -Maître de Recherche et d’Enseignement – Université de Genève, Institute of Services Science (http://cui.unige.ch/~ralyte/)

Eric Guichard (ERST)  Les réseaux sociaux: un regard critique

Je commence par rappeler brièvement l’histoire de la notion de réseau social, de ses origines à son succès récent.

Ensuite je propose une typologie des usages de la notion de communauté et montre que cette dernière est un composite entre des définitions (ou des regards) scientifiques variés et un opportunisme marchand qui peut déteindre sur la pratique scientifique.

Enfin, je précise le point précédent à l’aide de quelques exemples de résultats publicisés ou occultés au sujet des pratiques collectives en ligne, dans le monde professionnel comme universitaire; la notion de réseau social  apparaît alors souvent  comme le vecteur d’une narration sociale idéologisée qui réduit l’empan épistémologique que lui supposent les chercheurs qui la sollicitent.

Pierre Latouche(SAMM), les recherches qu’il a mené avec Etienne Birmelé et Christophe Ambroise en cours portant sur l’Analyse de réseaux sociaux à l’aide de modèles de graphe aléatoire.

Résumé :

Les réseaux sont largement utilisés en sciences sociale afin de décrire les intéractions entre individus. Dans ce contexte, de nombreuses méthodes non-supervisées de clustering ont été développées afin d’extraire des informations, à partir de la topologie des réseaux. La plupart d’entre elles partitionne les noeuds dans des classes disjointes, en fonction de leurs profils de connection. Récemment, des études ont mis en évidence les limites de ces techniques. En effet, elles ont montré qu’un grand nombre de réseaux “réels” contenaient des noeuds connus pour appartenir à plusieurs groupes simultanément. Pour répondre à ce problème, nous proposons le modèle à blocs stochastiques chevauchants, Overlapping Stochastic Block Model (OSBM) en anglais. Cette approche autorise les noeuds à appartenir à plus d’une classe et généralise le très connu Stochastic Block Model, sous certaines hypothèses. Nous proposons un algorithme  d’inférence permettant de classer les noeuds d’un réseau, ainsi qu’un critère de sélection de modèles pour estimer le nombre de classes. Nous utilisons ces travaux pour analyser la blogosphere politique française.

Abstract :

Networks are highly used in social sciences to represent interactions between actors. Numerous graph clustering algorithms have been proposed and it appears that most of them partition the vertices into disjoint clusters depending on their connection profiles. However, recent studies showed that these techniques were too restrictive since most existing networks contained overlapping clusters. To tackle this issue, we proposed the Overlapping Stochastic Block Model (OSBM). This approach allows the vertices of a network to belong to multiple classes and can be seen as a generalization of the stochastic block model. Here, we introduce some priors and consider variational methods to approximate the full posterior distribution over the OSBM model parameters. In this Bayesian framework, we show how a model selection criterion can be obtained in order to estimate the number of (overlapping) clusters in a network.  We analyze the French political blogosphere.

Pierre Dragicevic (laboratoire INRIA, Aviz)

Intervention du paquet R “FactoMineR” par Julie Josse d’AgroCampus

FactoMineR est un package du logiciel libre R dédié à l’analyse de données et utilisé en enseignement, en recherche et par des utilisateurs de différents domaines d’application. Il permet de réaliser des méthodes exploratoires dédiées à l’analyse d’un tableau de données (ACP, AFC, ACM, classification) et des méthodes multi-tableaux (AFM, AFM Hierarchique, AFM Duale). Toutes les analyses peuvent être effectuées par lignes de commande et à l’aide d’un menu déroulant convivial. Dans cette présentation, nous illustrerons ses principales fonctionnalités au travers d’exemples réels. Puis nous insisterons sur quelques développements récents : la fonction HCPC qui permet de réaliser un enchaînement analyse factorielle-classification et qui offre de nombreuses sorties graphiques, la prise en compte des données manquantes, etc.

Présentation du paquet FactoMineR par Julie Josse : 

À l’intersection de la statistique et de la graphique, désormais dynamique, la visualisation des données n’est pas qu’un moyen dont l’objet serait de présenter des  résultats. Elle joue, en effet, un rôle clef dans la recherche, l’observation permettant  l’identification des phénomènes et l’émergence de questionnements nouveaux. Dans le sens  où elle permet l’établissement d’une démarche parfois qualifiée d’« émergentiste », elle  est pleinement heuristique. La représentation correcte des résultats et leur observation  est aussi la condition nécessaire afin de fixer les éléments d’une démarche en couvrant  des volumes importants de données et de l’interprétation. C’est enfin, le moyen privilégié de la communication des résultats. Tous ces points pourraient se retrouver  autour de trois verbes : découvrir, interpréter, communiquer.

L’informatique et singulièrement les technologies de l’Internet donnent une nouvelle importance à une discipline qui a aujourd’hui une histoire, et dont l’héritage nourrit les innovations contemporaines.

Ce vaste champ d’étude nous sera présenter à la fois par des professionnels de cette discipline et des mathématiciens pour lesquels il s’agit d’un point décisif dans la  construction de savoirs. Le tour de table de cette séance visera, ainsi, à interroger la  visualisation de données sous les aspects historiques, méthodologique et épistémologique.

On peut citer cette année : http://www.uib.no/eurovis2011/

La revue Modulad consacre des développements à ce domaine

– Pierre Dragicevic (laboratoire INRIA, Aviz) : Nouvelles approches de visualisation interactive pour les réseaux sociaux
Résumé : La visualisation d’information est un domaine pluridisciplinaire qui étudie la représentation visuelle de grandes quantités d’information de nature essentiellement non numérique. La majeure partie de l’activité de recherche consiste à évaluer l’efficacité des représentations visuelles connues et à inventer de nouveaux moyens de représenter l’information et d’interagir avec ces représentations.
Nous introduisons ce domaine ainsi que les domaines connexes de l’analyse visuelle et de l’interaction homme-machine en nous appuyant sur l’analyse de réseaux sociaux comme domaine d’application. En guise d’illustration, nous présenterons le travail de recherche effectué
dans notre équipe (www.aviz.fr) et ferons la démonstration d’outils innovants tels que GraphDice (un outil d’exploration interactive de graphes multivariés) et GeneaQuilts (un outil d’exploration
interactive de grandes généalogies).

Michel Verleyssen (Université catholique de Louvain) : Visualisation de données par projections non-linéaires

Résumé : La visualisation de données numériques appartenant à des espaces de grande dimension n’est pas un problème nouveau.  L’Analyse en Composantes Principales (ACP) et le MultiDimensional Scaling sont des méthodes traditionnelles de compression, aisément utilisées pour la visualisation.  Néanmoins, elles sont limitées à une transformation linéaire (une projection orthogonale) des données.  Dans de nombreux cas cette limitation est importante ; on peut montrer que si l’objectif est de conserver dans la visualisation les similarités qui existent entre les données en grande dimension, les méthodes linéaires accordent davantage d’importance aux similarités faibles qu’aux données qui sont proches, ce qui n’est pas naturel.

Pour cette raison, diverses extensions non-linéaires de l’ACP et du MDS ont été proposées.  Elles permettent la visualisation de données complexes (en haute dimension) de façon plus naturelle, donc souvent plus utile.  Cet exposé retracera les différentes améliorations qui ont été apportées récemment aux méthodes de projection (linéaire ou non), ainsi que la façon d’évaluer la qualité de la représentation obtenue.

Data visualization with nonlinear projection methods

abstract : Visualizing high-dimensional numerical data is not a new challenge.  Principal Component Analysis (PCA) and MultiDimensional Scaling (MDS) are traditional compression methods, easily used for visualization.  However, they are limited to linear transformations (or orthogonal projections) of the data.  In many situations this drawback is severe.  If the objective is to keep in the visualization the similarities that exist between the high-dimensional data, one can show that linear methods give more weight to dissimilar data than to similar ones, which is not natural.

For this reason, several nonlinear extensions to ACP and MDS have been proposed.  They allow us to project complex (high-dimensional) data in a more natural, therefore often more useful, way.  This talk will cover the recent improvements to (linear or not) projection methods, and the way to evaluate the quality of the resulting representation.

Les deux conférences seront suivies d’un tour de table de 40 minutes conduit par Eric Guichard, orienté autour d’une réflexion sur les méthodes de visualisation et leurs rapports à la recherche en science humaine, les expériences passés,  et les tendances actuelles.

Centre PMF, 14h, salle C-20-13, 20 ème étage, 90, rue de Tolbiac, 75013 Paris, Métro Olympiades

Cette première demi-journée sera consacrée à l’usage des méthodes de classifications en SHS. La classification, qu’elle soit supervisée ou non supervisée, joue un rôle croissant dans ces disciplines où il est utile de regrouper les observations en groupes homogènes pour mieux les décrire et les interpréter. La classification non supervisée, appelée également classification automatique ou clustering, est, en particulier, très appréciée en SHS pour ses qualités de « synthétisation » de l’information contenue dans les données. La classification automatique est aujourd’hui associée à des méthodes de visualisation permettant une compréhension optimale des données. Cette demi-journée se propose de faire découvrir ou re-découvir ces méthodes au travers de paquets R et d’applications en SHS.

– Julie Josse (Agrocampus Ouest, Rennes) : FactoMineR un package R d’analyse des données – Présentation des méthodes classiques et des dernières nouveautés.

Résumé : FactoMineR est un package du logiciel libre R dédié à l’analyse de données et utilisé en enseignement, en recherche et par des utilisateurs de différents domaines d’application. Il permet de réaliser des méthodes exploratoires dédiées à l’analyse d’un tableau de données (ACP, AFC, ACM, classification) et des méthodes multi-tableaux (AFM, AFM Hierarchique, AFM Duale). Toutes les analyses peuvent être effectuées par lignes de commande et à l’aide d’un menu déroulant convivial. Dans cette présentation, nous illustrerons ses principales fonctionnalités au travers d’exemples réels. Puis nous insisterons sur quelques développements récents : la fonction HCPC qui permet de réaliser un enchaînement analyse factorielle-classification et qui offre de nombreuses sorties graphiques, la prise en compte des données manquantes, etc.

– Patrice Gaubert (Erudite, Université Paris 12) : Combining Markov switching models and the detection of change-points with the SOM algorithm to explain a temporal process

Résumé : In the analysis of a temporal process, Kohonen maps may be used together with time-series (TS) algorithms. The initial research aimed at combining Kohonen algorithms and Markov switching models in order to suggest a periodization of the international bimetallism in the 19^th century (Boyer-Xambeu, Deleplace, Gaubert, Gillard and Olteanu, 2006). In a posterior paper (IO2008, with G. Deleplace and I. Kamoun) the location of the major breakings occurring during the period of international bimetallism has been presented with a historical study linking them to special events, which operated as exogenous shocks on that system. The indicator of integration used was the spread between the highest and the lowest among the London, Paris, and Hamburg gold-silver prices. As a consequence, it seems appropriate in a further study to locate the breakings of another indicator of integration: the spread between a representative “national” gold-silver price and an arbitrated international gold-silver price taking into account the foreign exchange rates. At the same time it would be interesting to go further with the Markov switching model, trying more complete specifications. The algorithm used to detect change-points bring some help to find more accurate specifications. At the same time it gives a better understanding of the time process and some rationale to choose the sub-periods when grouping the classes produced by the SOM algorithm.