Analyser une carte en Espace mondial

Crédit : extrait de Francis A. Walker, Statistical Atlas of the United States based on the results of the 9th census / Library of Congress


La carte en Espace mondial

Quelques clés pour analyser une carte en Espace mondial

Patrice Mitrano
Publié le 13/09/2024

Note aux lecteurs :

Cet article fait partie d’un ensemble de ressources méthodologiques relatives à l’exercice de la carte demandée dans le cours Espace mondial à Sciences Po. La « carte » est sensiblement identique au « croquis géographique » du lycée. La plupart des points développés dans ces ressources s’appliquent dans l’enseignement secondaire.


Décrire

D’abord décrire ce que l’on voit et ce que l’on lit sur la carte et autour de celle-ci, avec des mots simples, sans chercher à interpréter ni analyser :

  • décrire le support (affiche papier, carte numérique…),
  • définir le type d’usage (document officiel, élément de communication…),
  • trouver, si cela est possible, le commanditaire (une ONG, un gouvernement…),
  • identifier la source dont est extraite l’image (cartothèque en ligne, revue, atlas…),
  • trouver l’auteur

Lire attentivement les textes d’habillage de la carte (titres, légendes, notes…).

Enfin, identifier les répartitions spatiales : Voit-on des zones denses, des zones vides ? Quels sont les ordres de grandeur ? Y-a-t-il des chevauchements ?

Contextualiser

Essayer de dater le moment durant lequel la carte a été dressée (enjeux géopolitiques : guerre froide, dislocation de l’ex-Yougoslavie par exemple).

Cette étape est par essence subjective. La carte est un objet éminemment politique.

L’auteur a opéré des choix tout au long de sa conception/réalisation : 

  • Le choix du fond de carte (projection, cadrage, orientation…) est déjà un élément d’interprétation : pourquoi avoir choisi une projection Mercator plutôt qu’une autre ? Pourquoi limiter la carte à la seule mer de Chine plutôt que considérer l’ensemble de la zone Indo-Pacifique ? 
  • Le choix du type de données employé pour aborder un sujet questionne l’étudiant. On l’a vu pendant la crise de Covid-19 : pourquoi utiliser des nombres absolus et montrer les cas positifs par pays plutôt qu’une pondération par rapport aux populations nationales de référence (prévalence) ?
  • Le choix de la représentation pour une information donnée n’est souvent pas neutre. Pourquoi ces couleurs ? Leur interprétation varie d’une région à l’autre dans le monde (le jaune est symbole de traitrise en Occiden mais de pouvoir et de sagesse en Orient). Existe-t-il des habitudes, des normes (le Parti républicain en rouge et le Parti démocrate en bleu aux États-Unis). Pourquoi ce choix de découpage de la série statistique et ce nombre de classes ? 

Illustration 1 : [gauche] Cas de Covid-19 dans le Monde (source : Coronavirus Resource Center, JHUM, https://coronavirus.jhu.edu/map.html) et [droite] Prévalence de Covid-19 en Grande-Bretagne (James Cheshire, Next slide please: data visualisation expert on what’s wrong with the UK government’s coronavirus charts, The Conversation, 3 nov. 2020,

Interpréter

Il s’agit de dégager l’intérêt de la carte, ce que cette carte apporte à la compréhension du monde, au moment où elle a été produite et, pourquoi pas, avec un regard actuel. L’analyse critique n’est pas une déconstruction vaine : au contraire, on aborde les limites de la carte en pointant des choix précis du cartographe ou des oublis possibles que l’on commente dans un esprit constructif et que l’on peut mettre en regard d’autres cartes produites par d’autres auteurs sur le même thème.

La carte suivante, du commerce d’importation vers l’Europe occidentale et centrale est extraite d’un ensemble de 100 planches, détachables et exposables, dressées par Otto Neurath et son équipe du Gesellschafts- und Wirtschaftsmuseum, un institut de recherche scientifique et pédagogique pluridisciplinaire. Créé en 1925 dans l’Autriche social-démocrate, il associait statisticiens, cartographes, ethnologues, médecins, architectes ou encore artistes. Son activité cessa avec le renversement de 1934.

Illustration 2 : Carte du commerce d’importation vers l’Europe occidentale et centrale (1930) avec une typologie des régions partenaires (couleurs différentes) et les principaux produits importés (formes).
Source : Otto Neurath et al., Gesellschaft und Wirtschaft : bildstatistisches Elementarwerk, Österreichisches Gesellschafts- und Wirtschafts-Museum, Leipzig, 1930, p. 32

Pour aller plus loin


Représenter graphiquement les données sur une carte

Crédit : Atelier de cartographie / Sciences Po


La carte en Espace mondial

Comment représenter graphiquement les données sur une carte ?

Patrice Mitrano
Publié le 10/09/2024

Note aux lecteurs :

Cet article fait partie d’un ensemble de ressources méthodologiques relatives à l’exercice de la carte demandée dans le cours Espace mondial à Sciences Po. La « carte » est sensiblement identique au « croquis géographique » du lycée. La plupart des points développés dans ces ressources s’appliquent dans l’enseignement secondaire.


Voir et (non) lire

Une carte est une image à voir. Elle est toujours le fruit d’une série de choix : quel fond de carte, quel cadrage, quelles données mobilisées, quelles solutions adoptées pour répondre à la question posée, etc. ? Les données mobilisées -ou données à lire- subissent un traitement graphique qui conduit à une image à voir. 

Cette transcription des données du domaine du lisible à celui du visible s’appuie sur un système graphique de signes (couleurs, formes, tailles…) formalisé, en France notamment, par Jacques Bertin. Elle distingue les données selon 2 grandes familles : les nombres et les textes.

des données à la carte

Illustration 1. Carte à lire (à gauche) vs carte à voir (à droite).
Le cas des personnels employés pour les missions de paix de l’ONU en 2024

Traiter graphiquement des nombres

Les nombres permettent d’évaluer et de comparer des quantités ou des rapports de grandeurs, mais aussi d’ordonner des éléments en indiquant leur rang. 

Évaluer ou comparer des volumes, des stocks ou des effectifs : le simple rapport de proportionnalité entre les données est montré. On choisit pour cela un objet géométrique simple (une barre, un disque ou encore un carré) dont on fait varier la taille ou la hauteur (selon l’objet choisi) selon les valeurs du tableau.

Exemples : les émissions de CO2 dans le Monde ou les populations vivant dans un bidonville en Italie.

Illustration 2. Traiter des nombres

Rapports de grandeurs : un outil peut décliner autant de nuances d’une même couleur qu’il y a de valeurs différentes dans une série de données (illustration 3, à gauche). Or l’œil humain est incapable de distinguer toutes ces nuances. On procède donc à l’étape de réduction des données originelles continues de la série. La carte montre alors les données agrégées dans des classes dont les teintes suivent l’ordre de la série, de la plus claire (valeurs faibles) à la plus foncée (valeurs élevées) (illustration 3, à droite).

Exemples : la part des chrétiens dans le Monde ou le taux de mortalité dû à Covid-19 à New-York.

Illustration 3. Traiter des rapports de grandeur

Rangs ordonnés issus de classements : on procède de la même manière que pour figurer des rapports de grandeurs.

Exemples : l’Indice de développement humain du PNUD dans le Monde ou le Classement mondial de la liberté de la presse 2024 de RSF.

Traiter graphiquement des textes (des noms)

Les données, dans ce cas, peuvent être des textes uniques (jamais deux fois la même occurrence dans la série de données) ou bien des mots ou des groupes nominaux qui constituent des catégories.

Textes uniques :  ce sont des noms d’objets géographiques ou leurs codes normés associés (codes ISO ou INSEE par exemple). Ces informations sont écrites, ou pas, selon le besoin, en veillant bien à ne pas surcharger inutilement la carte.

Différencier des catégories : on traite graphiquement les données différentes à l’aide d’aplats de couleurs différentes, ou grâce à des pictogrammes différents. L’objectif : distinguer d’une part les différentes catégories sur la carte mais également faciliter l’association visuelle des occurrences semblables.

Illustration 4. Légende d’une carte historique (possessions coloniales)

Pour aller plus loin


Bien démarrer en cartographie en Espace mondial

Crédit : Caroline Maufroid / Sciences Po


Ressources pédagogiques

Bien démarrer en cartographie en Espace mondial

Patrice Mitrano
Publié le 13/09/2024

Ces courts articles illustrés essaient de répondre aux questions les plus posées sur l’exercice de la carte en Espace mondial, cours de deuxième année à Sciences Po.

Ils sont utiles aux étudiant-e-s et enseignant-e-s de Sciences Po, et plus largement aux élèves et aux enseignan-e-s du secondaire qui travaillent sur le « croquis géographique », exercice proche de celui demandé en Espace mondial.

Benoît Martin et Patrice Mitrano ont produit ces ressources en s’appuyant sur leur expérience dans l’accompagnement de ce cours.

Article « Comment représenter graphiquement les données sur une carte ? » (PM, 27.09.2024)

  1. Voir et (non) lire
  2. Traiter graphiquement les nombres
  3. Traiter graphiquement les textes

Article « Quelques clés pour analyser une carte en Espace mondial » (PM, 27.09.2024)

  1. Décrire
  2. Contextualiser
  3. Interpréter

Article « Comment représenter beaucoup d’informations sur une même carte ? » (PM, 27.09.2024)

  1. Sélectionner des données
  2. Varier les types de données
  3. Combiner/synthétiser graphiquement

Représenter beaucoup d’informations sur une même carte

Crédit : Atelier de cartographie / Sciences Po


La carte en Espace mondial

Comment représenter beaucoup d’informations sur une même carte ?

Patrice Mitrano
Publié le 13/09/2024

Note aux lecteurs :

Cet article fait partie d’un ensemble de ressources méthodologiques relatives à l’exercice de la carte demandée dans le cours Espace mondial à Sciences Po. La « carte » est sensiblement identique au « croquis géographique » du lycée. La plupart des points développés dans ces ressources s’appliquent dans l’enseignement secondaire.


Sélectionner des données

Représenter une seule information, voire deux, sur une même carte ne pose pas trop de question. Mais dès que l’on souhaite en figurer plusieurs, les trier et en sélectionner les plus pertinentes devient indispensable. 

Conseil n°1 : Sélectionner l’indicateur le plus pertinent pour illustrer un argument. Cette solution évite les redondances et libère de la place pour figurer d’autres données. 

Conseil n°2 : Ne garder qu’une partie seulement d’une variable (les valeurs fortes ou les valeurs faibles) pour les mettre en avant. Par exemple, colorier seulement les pays à indice de Gini > à 40 pour renforcer les zones très inégalitaires dans le Monde. 

Conseil n°3 : Simplifier l’information, surtout si elle est complexe. Par exemple réduire le nombre de classe d’une carte du PIB par habitant dont on souhaite reprendre le contenu : passage de 8 classes (à gauche) en 2, fort / faible (à droite).

Illustration 1. Simplifier l’information : Le PIB par habitant dans le Monde (moyenne 2020-23)
[gauche] D’une carte complexe en 8 classes à [droite] une version en 2 classes.
© Atelier de cartographie / Sciences Po

Varier les types de données

Tout l’art de la carte en Espace mondial est de faire simple, mais néanmoins efficace, rigoureux et utilisable pour répondre à la question posée et pour communiquer. Or l’image peut assez vite se charger en informations au fur et à mesure de sa réalisation.

Conseil n°1 : Varier les échelles des données facilite leur dessin sur une même carte. De très locales (au niveau des villes), elles peuvent être régionales (selon des unités administratives), transnationales (des religions ou des langues) ou globales (un scénario de réchauffement climatique). 

Conseil n°2 : Alterner l’utilisation de séries de données complètes (le PIB par habitant pour l’ensemble des pays du Monde) et des cas choisis et donc non exhaustifs. Par exemple prendre l’Indice de biodiversité de WWF dans le Monde et un cas d’une espèce menacée.

Illustration 2. Travail d’étudiant-e sur la mondialisation financière (1996) qui alterne des informations à l’échelle des États, d’ensemble transcontinentaux ou encore très localisées. Pour un rendu très lisible.
© Atelier de cartographie / Sciences Po

Combiner/synthétiser graphiquement

L’utilisation de figurés bien différenciés renforce graphiquement la diversité des informations sur la carte. Des points servent à cartographier généralement des lieux précis mais il seront également mobilisés pour figurer, par exemple, les quelques États membres d’une petite organisation régionale. Les lignes relient des lieux (flux de réfugiés), associent des espaces (organisation régionale) ou, au contraire, séparent des territoires (murs ou frontières). Enfin des zones associent, en les englobant éventuellement, des données et facilitent leur généralisation (dessin +/- précis).

Ces trois primitives graphiques sont modulables selon un grand nombre de couleurs, de formes géométriques, de tailles ou encore d’orientations et autorisent de multiples combinaisons.

Au cours de la réalisation de la carte, si l’on remarque que des phénomènes ont la même géographie (la même répartition spatiale), alors on peut essayer de les figurer à l’aide d’un seul élément graphique. Avantage : on épure le graphisme pour rendre la carte plus « lisible ». Inconvénient : pour formuler la légende, on ne peut pas associer n’importe quelles données ensemble.

Illustration 3. Les mêmes données peuvent donner lieu à des images différentes.
© Atelier de cartographie / Sciences Po

Pour aller plus loin


Outils recommandés

Outils recommandés

Cette liste commentée réunit différents outils qui permettent de réaliser ses propres visualisations de données.

Manipuler des données

Calculer/structurer/nettoyer

Google Sheets ou d’autres tableurs tels que LibreOffice Calc ou Microsoft Excel.
Google Sheets présente les avantages de fonctionner dans un navigateur web, avec une interface simplifiée et la possibilité de partager ou contribuer à plusieurs. Contrairement à Excel, l’export en csv est « propre », c’est-à-dire directement exploitable dans des applications de visualisations.

tout public

OpenRefine permet de nettoyer et de structurer des jeux de données.
Malgré une interface plutôt complexe, l’outil est efficace. L’outil bénéficie d’une documentation riche, alimentée par une communauté d’utilisateurs active.

public averti

RStudio utilise le langage de programmation R, puissant et très indiqué puisque conçu pour les données.
Bien que l’outil fournisse une interface qui permet de lire, manipuler et visualiser des données, sa prise en main nécessite un minimum d’aisance avec le code. La communauté d’utilisateurs de R s’accroît et la documentation est vaste.

public averti

ObservableHQ est une plateforme collaborative dédiée à la data visualisation sous forme de carnet interactif et collaboratif.
Une grande communauté et de nombreux exemples permettent de se lancer rapidement. 

public averti

Joindre (assembler deux jeux de données)

L’opération de « jointure » permet d’enrichir un jeu de données par un autre. Cette opération est fréquente en cartographie, elle permet par exemple d’ajouter un code ISO à 3 caractères à une liste de pays. Pour que cela réussisse, chaque jeu de données doit présenter une colonne commune (celle sur laquelle se fera la jointure justement). 

(Geo) DataMerger
En ligne mais sécurisé, il propose une interface bien pensée et pédagogique. Il permet notamment d’exporter le résultat dans plusieurs formats.

tout public

Géocoder (attribuer des coordonnées géographiques à un lieu)

Il est parfois nécessaire ou utile d’avoir les coordonnées géographiques des objets pour les cartographier. Des outils permettent de récupérer automatiquement de telles informations. Parmi les opérations de géocodage les plus courantes figurent l’obtention des latitudes et longitudes à partir d’adresses ou celles des centroïdes d’entités administratives.
Attention cependant ! Avant le géocodage, mieux vaut préciser la zone, en indiquant par exemple le pays dans le cas d’une ville (et ainsi éviter d’obtenir Paris au Texas au lieu de la capitale française). Après le géocodage, il faut toujours vérifier le résultat à l’aide d’une carte pour détecter d’éventuelles incohérences.

Geocode by Awesome Table est une extension de Google Sheet qui permet d’obtenir des coordonnées géographiques à partir d’adresses.
Ce module complémentaire est gratuit. À partir d’adresses précises (adresse, ville, région ou pays) ou même de noms de lieux, l’outil attribue des longitudes et des latitudes dans des colonnes séparées. La base Google Maps sert de référence.

tout public

Géocodeur de la Base Adresse Nationale française.
Le géocodeur du site officiel adresse.data.gouv utilise le référentiel de la Base Adresse Nationale (BAN). En plus des longitudes et latitudes, le géocodage récupère les autres informations de la base, dont un score d’exactitude de la géolocalisation.

tout public

Convertir (modifier le format ou la structure d’un fichier de données)

Le format standard de fichiers pour les outils de visualisation de données est le csv (pour Comma Separated Values), exploitable dans un tableur. En revanche, certains outils exigent des formats ou des structures spécifiques, c’est notamment le cas de l’information géographique. Ces formats sont nombreux (Shapefile, geojson, geopackage, kml, gpx, etc.), propriétaires comme libres, et il faut parfois basculer de l’un à l’autre.

FME Easy Translator
Sobre mais efficace, ce convertisseur accepte la plupart des formats standards propres à l’information géographique.

tout public

PGC Coordinate Converter
L’outil permet de convertir des coordonnées géographiques en degrés sexagésimaux (ou degrés minutes secondes) vers des degrés décimaux – cette seconde notation étant celle exploitable par les outils de cartographie.

 
tout public

Extraire des données

Les données identifiées ne sont pas toujours disponibles dans un format standard ou lisible par les outils de visualisation. Il faut alors les extraire, d’un pdf ou d’un site web par exemple. Les outils grand public qui permettent de faire ce « scrapping » restent malheureusement peu nombreux.

Tabula extrait des tableaux à partir de pdf.
L’outil permet d’éviter une saisie manuelle des informations. Attention, cela ne fonctionne pas avec des images (des scans en pdf par exemple), le résultat n’est pas toujours optimal (un nettoyage est souvent nécessaire) et, enfin, il faut toujours vérifier le résultat obtenu.

tout public

Online OCR extrait le texte contenu dans une image à l’aide de la reconnaissance optique de caractères.

tout public

Visualiser des données

Cartographier

Khartis est l’outil conçu par l’Atelier de cartographie.
Il s’adresse à un public néophyte : il est donc rapide à utiliser, simple à découvrir, notamment grâce à une ergonomie intuitive. Khartis réduit les éventuels blocages que l’on rencontre dans les outils plus experts… tout en proposant des fonctions puissantes, des conseils sur les visualisations éprouvées et des paramètres fins sur des points fondamentaux en cartographie. La documentation fournit de précieux conseils.

tout public

Magrit est un outil de cartographie thématique, plus sophistiqué.
Il emprunte autant à la cartographie statistique qu’aux systèmes d’information géographique (SIG). Magrit propose des paramètres nombreux tout en se montrant soucieux de la bonne application des « règles » de la sémiologie graphique. L’outil intègre toutes les étapes du processus cartographique : import du fond de carte puis des données, jointure entre les deux, choix de la projection cartographique, paramétrage des représentations, habillage complet et export de l’image finale.

public averti

Mapshaper lit et traite des données géographiques.
Austère d’apparence, cet outil est pourtant très efficace pour voir la géométrie des objets (et les données attachées) ou effectuer du « géotraitement » (c’est-à-dire découper, réunir, agréger, nettoyer ou simplifier les objets du fond de carte) via de courtes commandes, bien documentées. Parmi ces dernières, la généralisation de fonds de carte (simplification des tracés) est remarquable.

public averti

Datawrapper est un outil de cartographie, accessible et très bien conçu.
Bien qu’il ne propose que les 3 types de carte les plus courantes, l’outil se distingue par l’ergonomie de son interface, l’accompagnement au cours de la création ou encore la qualité des paramétrages.

tout public

QGIS est le logiciel open source de système d’information géographique (SIG) le plus répandu.
Il bénéficie d’une vaste communauté d’utilisateurs. QGIS est très puissant mais de nombreux prérequis sont nécessaires à son utilisation : formats de fichiers géographiques, systèmes de projections, opérations de géotraitement, types de visualisations, etc.

public averti

Felt permet de réaliser des cartes en collaboration avec d’autres utilisateurs.
Proche du fonctionnement d’un SIG mais avec des possibilités moindres, Felt se montre très intuitif et peut visualiser des volumes de données assez conséquents.

tout public

Projection Wizard permet de trouver une projection cartographique adaptée à une zone choisie.

tout public

EPSG.io est le catalogue officiel des projections cartographiques pour chaque pays ou région.

tout public

Réaliser un graphique/une datavisualisation

Datawrapper fait aussi des graphiques !
Il en propose d’ailleurs une large variété, paramétrables avec précision voire personnalisables (annotations dans les graphiques, titres, sources, commentaires, etc.). Datawrapper est utilisé par de grands médias, notamment en raison des possibilités de graphiques interactifs.

tout public

RAW Graphs est un outil de visualisation de données intéressant pour expérimenter différentes configurations graphiques.
Il propose certains types de graphiques assez peu répandus ou souvent produits par ceux qui maîtrisent le code. La logique de l’outil est astucieuse : manipuler des « dimensions » visuelles (hiérarchie, taille, couleur, étiquettes) et leur affecter les variables du jeu de données.

tout public

Chartbuilder est un outil facile pour créer des graphiques.
Par simple copier/coller des données, il propose seulement des graphiques en barres ou en courbes mais il est un des rares capable de structurer en séries (collections) des graphiques en échelle commune (et éviter les barres empilées, difficiles à lire).

tout public

Observable Plot est un langage de programmation fondé sur le principe des variables visuelles.
Il autorise ainsi une grande variété de graphiques à partir de quelques instructions de code seulement. Une documentation fournie et de nombreux exemples aident à sa prise en main.

public averti

Gephi est un outil de visualisation de réseau qui intègre une large gamme d’algorithmes de la théorie des graphes.

public averti

Choisir des couleurs

ColorBrewer propose des palettes de couleurs présélectionnées pour la cartographie. En plus des paramètres essentiels, que l’on peut choisir, l’application montre une carte en aplats pour se faire une idée du résultat.

tout public

Chroma.js génère des palettes de couleurs ordonnées (un dégradé de nuances donc), y compris divergentes.
L’outil permet d’interpoler entre plusieurs couleurs en conservant un écart similaire entre chacune d’elles

public averti

I want hue génère des palettes de couleurs différentes.
L’outil utilise les propriétés de l’espace de couleurs HCL (teinte, saturation et luminosité) pour maximiser les différences entre chaque couleur.

public averti

Mettre en page

Modifier une visualisation ou composer texte et image

Le fichier brut exporté des outils de visualisation nécessite souvent d’être modifié, amélioré, affiné, voire intégré à dans un document ou adapté à un support.

Adobe Illustrator est un logiciel professionnel de dessin vectoriel.
Il est nécessaire pour modifier les visualisations de données (graphiques, cartes, posters, etc.).

public averti

Figma est à la base un outil de design d’interface mais se montre finalement très polyvalent.
L’outil permet de dessiner librement et d’éditer des images vectorielles, y compris en collaboration avec d’autres utilisateurs.

public averti

Adobe InDesign est un logiciel professionnel de mise en page.
Il est utile pour composer du texte et des images (rapports, posters, atlas, etc.).

public averti

Microsoft PowerPoint est un logiciel multi-fonctions connu pour les présentations.
Il peut s’avérer utile en visualisation de données car il utilise des objets vectoriels et son fonctionnement est similaire aux autres logiciels de Microsoft Office.

tout public

D’autres logiciels libres existent, tels qu’Inkscape ou LibreOffice Draw.

tout public

Utiliser des pictogrammes

Noun Project est une base de pictogrammes (png ou svg).

tout public

Ressources

Ressources pédagogiques

Cette section rassemble un ensemble hétérogène de ressources pédagogiques pour les étudiants de Sciences Po ou d’ailleurs et, plus largement, quiconque s’intéresse à la visualisation de données.

Cartothèque

La majorité des cartes et des visualisations de données que nous réalisons pour divers projets est diffusée via notre cartothèque. Toutes ces images peuvent être librement utilisées dans un cadre pédagogique, autant par les enseignants que les élèves. En revanche, toute utilisation commerciale doit faire l’objet d’une demande de droit de reproduction.

Accéder à la Cartothèque

Outils

Khartis
Conçu par l’Atelier de cartographie, Khartis est un outil libre permettant d’explorer des données et de réaliser ses propres cartes thématiques. Un site d’accompagnement rassemble plusieurs types de ressources pour aider les utilisateurs.

Graticule
Conçu et développé par l’Atelier de cartographie, Graticule est un outil libre de création de fond de carte. Il permet également d’explorer différentes projections cartographiques.

Outils recommandés
Cette liste commentée réunit différents outils qui permettent de réaliser ses propres visualisations de données.

Accéder à Khartis
Accéder à Graticule

Méthodologie

Ces articles rappellent les consignes de certains exercices à Sciences Po, ils synthétisent des bonnes pratiques, ils expliquent les étapes clés d’une carte ou, encore, ils décortiquent la méthodologie d’une source.

Benoît Martin et Patrice Mitrano, le 27/09/2024

Benoît Martin, le 8/02/2021

Coronavirus “COVID-19” et Khartis

Patrice Mitrano, le 31/03/2020

Benoît Martin, le 30/08/2018

Benoît Martin, le 30/08/2018

Benoît Martin, le 30/08/2018

Benoît Martin, le 30/08/2018

Benoît Martin, le 30/08/2018

Benoît Martin, le 7/09/2017

Benoît Martin, le 16/06/2017

Trois réflexes avant d’utiliser des chiffres


Ressources pédagogiques

Trois réflexes avant d’utiliser des chiffres

Benoît Martin
Publié le 8/02/2021

Effectifs, indices, taux, estimations, catégories, cibles, notes, etc. Des « chiffres sociaux » – portant au sens large sur les humains et les sociétés – sont aujourd’hui produits sous des formes variées et sur la plupart des sujets. Les acteurs capables de quantifier se sont diversifiés et, dans le même temps, les outils et canaux numériques entraînent une massification, une visibilité accrue et une circulation inédite des données.

Les chiffres offrent un éclairage utile. Ils permettent par exemple d’obtenir des ordres de grandeur, de comparer ou de suivre l’évolution dans le temps. Mais il convient aussi d’observer une distance critique à leur égard en prenant en compte leur auteur et leur intention ou encore le contexte de leur production et de leur usage.

Cet article se concentre sur trois questions simples ; chacune se voit illustrée par le cas des chiffres relatifs à la pandémie du Covid 19 (paragraphes en italique dans le texte).

▾ English version below 


1. Que montrent ces chiffres ?

Les chiffres ne reflètent pas «la réalité» ils en «révèlent» plutôt une facette par la sélection et la traduction, tout en en reconstruisant simultanément une autre.

Dans un premier temps, on peut analyser ce que les chiffres tentent de saisir. Les éléments à considérer sont alors l’objet/le sujet, les unités, la période, la population et l’espace géographique concernés. Si ces informations sont floues ou absentes, ces chiffres ne sont pas sérieux et mieux vaut ne pas les utiliser. Dans un second temps, on peut interpréter le message : estimer la magnitude, comparer des valeurs, suivre l’évolution, etc. Attention, les chiffres ne parlent pas d’eux-même ! Ils sont interprétés à l’aune des compétences et/ou des intérêts du lecteur, ce qui mène parfois à des analyses différentes voire contradictoires d’un même chiffre. Enfin, un exercice intéressant consiste à s’interroger sur ce que des chiffres ne montrent pas (ce qui est absent, inconnu, hors du champ, etc.). 

Dans le cas des chiffres du Covid 19, bien que les totaux nationaux éclairent sur l’ampleur de la pandémie, seules les valeurs ramenées en part de la population (prévalence) permettent de comparer des intensités entre pays. Bien sûr, le nombre d’individus infectés dépend de la capacité des États à tester leur population alors que le nombre de décès suggère de connaître et comptabiliser les causes des décès. Enfin, considérer ces statistiques à une échelle plus fine, celle de la ville (comme Wuhan) ou de la région (telle la Lombardie), s’est avéré indispensable pour comprendre les dynamiques de la pandémie.

2. Qui a produit ces chiffres ?

Produire des statistiques est une activité située, aux plans sociologique, historique, technique, politique, etc. et par là, rarement désintéressée. D’abord, leurs auteurs élaborent une connaissance chiffrée car elle sert leur activité. Par exemple, une administration nationale produit des statistiques pour adapter son activité (instrument de gestion), une ONG le fait pour soutenir son plaidoyer (instrument de preuve). Ensuite, d’autres activités entraînent une production de chiffres. Par exemple, les opérateurs de téléphonie amassent les traces numériques de leurs usagers, les douaniers de Frontex comptabilisent les entrées dans l’espace Schengen ; dans les deux cas, l’activité statistique est secondaire.

Il convient donc d’identifier l’auteur des chiffres et d’interroger sa nature, sa légitimité – qu’elle soit politique ou scientifique – et le contexte dans lequel s’opère cette production. 

Les chiffres du Covid 19 ont été directement affectés par les enjeux relatifs à l’organisation des structures sanitaires et à leur indépendance au pouvoir, deux exemples le montrent : le retard dans la prise en compte des Ehpad en France (majoritairement privés) et le contrôle politique des chiffres officiels en Chine (dont la chronologie et les ordres de grandeur ne correspondent pas à ce que rapportent les observateurs). Par ailleurs, les estimations journalières de nombreux pays présentent des creux le weekend et des rattrapages en début de semaine ; cela confirme la dépendance de ces chiffres au rythme hebdomadaire des activités professionnelles de santé.

3. Comment ont été produits ces chiffres ? 

Cette troisième entrée lie le message (ce que « disent » des chiffres) avec son auteur (qui produit les chiffres et pourquoi) pour questionner ses choix de fabrication.

En plus des éléments instantanément identifiables et déjà listés dans le premier point (sujet, unités, période, espace, etc.), les principaux enjeux résident généralement dans les choix relatifs aux définitions, aux sources, aux méthodes de collecte, aux codages, aux traitements statistiques, etc.

Bien que les paramètres potentiels soient innombrables, et rapidement très techniques, les documents méthodologiques ou les métadonnées permettent souvent de cerner les grands contours d’un chiffre : a-t-il été observé, même à partir d’un échantillon, ou est-ce une estimation issue de modèles ? quelles variables et pondérations cachent tel indicateur composite ? quels critères d’âge ont été retenus pour telle population ?

Ainsi, dans le cas du Covid 19, les indicateurs «pertinents» pour décrypter les décisions sanitaires en France sont autant ceux sur l’ampleur de la circulation du virus que ceux sur les capacités d’accueil en réanimation dans les hôpitaux… résultant elle-même de décennies de réduction des moyens du secteur public. D’autre part, quelques exemples ont révélé l’omniprésence de certains enjeux méthodologiques voire techniques : en Russie, les bilans démographiques ont permis de ré-évaluer, assez nettement et plusieurs mois après, le nombre de décès initialement comptabilisés par les autorités sanitaires ; au Royaume-Uni, une limitation bien connue d’une ancienne version d’un tableur a faussé les chiffres pendant plusieurs semaines.

Deux références utiles sur les statistiques en général


  • Olivier Martin, L’Empire de chiffres. Une sociologie de la quantification, Paris, Armand Colin, 2020.
  • Pablo Jensen, Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équations, Paris, Seuil, 2018.

Three questions to ask before using statistics

Frequencies, indices, rates, estimations, categories, scores etc. “Social statistics” – relating to humans and societies in the broadest sense – are now produced in highly varied forms for the majority of topics. The range of actors capable of quantifying these statistics has diversified and, meanwhile, digital tools and channels continue to expand the volume and increase the visibility of data on a massive scale. The result is an unprecedented circulation of information.

Statistics offer helpful insights. They can be used to calculate orders of magnitude, for example, or to compare and track developments over time. But it is also important to maintain a certain critical distance towards statistics, taking into account their author and intention, or the context of their production and use.

This article focuses on three simple questions; each is then illustrated using figures relating to the Covid-19 pandemic (italicised paragraphs below).


1. What do these statistics show?

Statistics do not reflect « reality”; rather, they “reveal” one facet of that reality through selection and translation, all while simultaneously reconstructing another.

We can begin by analysing what it is the statistics are trying to capture. The elements to consider are the subject/object of the data and the units, period, population and geographical area in question. If this information is unclear or missing, the statistics are not thorough and therefore not worth using. The next step is to interpret the message behind the data: estimate magnitude, compare values, track evolution etc. Remember, figures don’t speak for themselves! They are interpreted according to the skills and/or interests of the reader, which can sometimes give rise to different, even contradictory analyses of the same statistic. Finally, it is also interesting to examine what the statistics do not show (what information is missing, unknown, out of shot and so on).

In the case of the figures for Covid-19, while national totals provide insight into the scale of the pandemic, only values expressed proportionately to population (i.e. prevalence) afford a genuine comparison of intensity across countries. Of course, the number of infected individuals depends on a state’s capacity to test its population, while determining the number of deaths involves knowing and accounting for causes of death. Finally, considering these statistics in finer detail, information about city (e.g. Wuhan) or region (e.g. Lombardy) has proved essential for understanding the dynamics of the pandemic.

2. Who produced these statistics?

The production of statistics is an activity that takes place in a particular context, whether sociological, historical, technical, political and so on. That means it is rarely an impartial one. First and foremost, authors develop statistical knowledge because it will serve their own activities. For example, a national government produces statistics to help adapt its policies (administrative tool), an NGO does so to support its cause (evidencing tool). Then there are other activities that result in data production. For example, telephone operators collect information on their user’s digital activities, while Frontex border guards count entries into the Schengen Area; in both cases, the statistical activity itself is secondary.

It is therefore important to identify the producers of the statistics and examine their character, legitimacy – whether political or scientific – and the context in which the production took place.

Covid-19 figures have been directly affected by issues relating to the organisation of health facilities and their independence from the government. Two examples show this: the delay in accounting for figures from nursing homes in France (the majority of which are private) and the political control exercised over official figures in China (whose chronology and orders of magnitude are contradicted by reports from observers). In addition, daily estimates in numerous countries show dips at weekends and recoveries at the start of the week. This confirms the contingency of these figures on the weekly rhythm of healthcare work.

3. How were these statistics produced?

This third question links the message (what the figures “say”) to its authors (who is producing the figures and why) in order to examine the decisions they made during production.

In addition to those elements immediately identifiable and already listed in the first point above (subject, units, period, area etc.), the key factors to consider generally relate to decisions about definitions, sources, collection methods, coding, statistical processing etc.

While the potential parameters are innumerable, and quickly become highly technical, methodological documentation and metadata often give the broad outlines of a statistic: was it observed, even on the basis of a sample, or is it an estimation derived from models? What variables and weightings conceal a given composite indicator? What age criteria have been used for a given population?

Hence, in the case of Covid-19, indicators showing the extent of the spread of the virus in France are only as “relevant” as those relating to intensive care capacity in hospitals… itself the result of decades of cuts to public sector funding. Elsewhere, a few examples have brought into focus the omnipresence of certain methodological, even technical issues. Demographic assessments in Russia allowed for a fairly clear re-evaluation of the number of deaths initially counted by health authorities, several months down the line. In the United Kingdom, meanwhile, a well-known limitation in an old version of a spreadsheet software distorted the country’s health figures over a period of several weeks.

Two useful references for statistical work in general


  • Olivier Martin, L’Empire de chiffres. Une sociologie de la quantification, Paris, Armand Colin, 2020.
  • Pablo Jensen, Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équations, Paris, Seuil, 2018.

Covid 19 et Khartis

Crédit : jesadaphorn/Shutterstock.


Ressources pédagogiques

Covid 19 et Khartis

Patrice Mitrano
Publié le 31/03/2020

Note aux lecteurs :

Cet article sera publié dans Jean-Marie Lagnel, Manuel de Datavisualisation, Seconde édition enrichie, à paraître en septembre 2020 aux Éditions Dunod.

Fin 2019, l’Organisation mondiale de la santé (ONU) est alertée de cas de pneumonie dans la ville de Wuhan, dans la province de Hubei, en Chine. Une semaine plus tard, le 7 janvier 2020, la Chine confirme qu’elle a identifié un nouveau virus. On le baptisera «COVID-19». C’est un coronavirus. C’est le début d’une pandémie mondiale dont l’ampleur n’est pas connue au moment de l’écriture de ces lignes.


Chacun des acteurs (étatiques, internationaux, non-gouvernementaux…) produit ses propres comptes, quotidiens, des personnes affectées, décédées ou guéries avec sa méthodologie et une propension à ouvrir plus ou moins les données ainsi compilées. Quelle est la situation en France par rapport à celle qu’a connu l’Italie ? Est-ce que la Chine connaît un recul du virus ? sont autant de questions auxquelles les réponses mobilisent des données non comparables.

Le Center for Systems Science and Engineering (CSSE) de l’Université Johns-Hopkins publie dès le 22 janvier des données agrégées et comparables, via un tableau de bord en ligne. Après les avoir récupérées depuis le compte GitHub dédié au format texte .CSV celles-ci peuvent être manipulées et visualisées avec un outil en ligne de cartographie statistique comme Khartis.

Khartis est un outil libre de cartographie thématique en ligne proposé par l’Atelier de cartographie de Sciences Po depuis 2016. Son ergonomie, ses fonctions et sa gratuité le rapprochent d’outils de datavisualisation en ligne comme RAWGraphs ou Magrit. Les trois grandes étapes de réalisation mènent rapidement et pas à pas son utilisateur-trice vers une image-résultat.

À la fin du mois de mars 2020, le site du CSSE ne montrait que 2 cartes : les cas confirmés cumulés d’une part et la situation des cas confirmés de l’autre. Khartis permet d’explorer autrement plus graphiquement les données, sur au moins deux plans

Tableau de bord du Center for Systems Science and Engineering (CSSE) de l’Université Johns-Hopkins.

Synchronie

Le compte GitHub met à disposition, à partir du 14 février 2020, la situation mondiale quotidienne des cas confirmés (positifs présumés), des décès, guéris ou encore des sujets actifs (confirmés moins les guéris moins les décès).

Après avoir choisi un fond de carte (Monde) proposé par Khartis, le panneau se développe vers le bas, donne un aperçu du fond de carte et de la table d’attributs (le tableau de données associé à ce fond) et affiche une fenêtre de dépôt du jeu de données. Par exemple le fichier «03-31-2020.csv», récupéré du dépôt GitHub, peut être directement glissé à cet endroit. Les données comportent, entre autres champs, une colonne latitude et une autre longitude : ces deux informations vont être très utiles à Khartis pour générer et bien localiser des points (selon les cas, des centroïdes de pays, de régions/provinces ou des villes).

Attention à bien s’assurer, à ce stade, que les données latitude et longitude sont bien reconnues comme telles. Corriger le cas échéant. Et sélectionner Lat/Long comme colonne de référence. L’image suivante apparaît après validation.

Affichage des couples de coordonnées dans Khartis.

Il est alors possible de cartographier l’un des types (cas confirmés, décès, personnes guéries ou encore des sujets actifs) grâce à l’une des 8 visualisations proposées. L’Atelier de cartographie a volontairement limité les possibilités offertes aux plus courantes et basiques. Ici, des disques rouges sont proportionnels aux cas confirmés (les points rouges sur le site du CSSE). Le panneau des réglages permet à ce stade d’optimiser la taille des points par rapport à l’échelle de la carte et de personnaliser leur affichage.

Réglages d’une carte dans Khartis avec des symboles proportionnels.

Diachronie

Le dossier «csse_covid_19_time_series» propose quant-à lui, et pour chaque type de cas, des données quotidiennes à partir du 14 février et harmonisées depuis le début de la pandémie. Elles donnent la possibilité de figurer sur la même carte, par exemple, le nombre de cas confirmés à 2 dates différentes donnant ainsi une évolution de la situation par des doubles symboles proportionnels. L’exemple de l’image ci-dessous donne à voir les cas confirmés au 15 et au 30 mars 2020. Les données sont comparables entre-elles : l’option “légende commune” affiche alors des points strictement comparables entre-eux.

Réglages d’une carte diachronique dans Khartis avec doubles symboles proportionnels aux valeurs et comparables entre eux (échelle commune).

Khartis ne permet cependant pas de faire des calculs ou des requêtes. L’utilisateur-trice prendra soin de les faire au préalable dans un tableur (Excel ou GoogleSheet) avant de coller ses données dans l’outil.

Au final Khartis apporte une solution simple à la cartographie de données statistiques à un public-acteur (épidémiologistes mais aussi graphistes, journalistes…). Il accepte des données référencées par des couples de coordonnées, comme dans le cas du CSSE, ou plus généralement géoréférencées selon une unité géographique (pays, région…). Khartis servira de laboratoire d’analyse exploratoire mais aussi d’outil pour produire ses propres cartes et les diffuser.

Pour aller plus loin


Réaliser une carte en Espace mondial

Séance de tutorat du cours Espace mondial. Crédit : Caroline Maufroid, 2016


Ressources pédagogiques

Réaliser une carte en Espace mondial

Benoît Martin
Publié le 30/08/2018

Cette section explique les étapes pour réaliser des cartes en Espace mondial.

English version below 


Choisir un fond de carte

Cadrage – Il convient de le choisir avec soin : un cadrage resserré permet une meilleure précision géographique mais exclu des zones du sujet. Le cadrage oriente directement les informations représentées et donc la réponse au sujet. Par exemple, « la puissance chinoise » traitée à une échelle asiatique suggère que sa portée est régionale alors qu’un cadrage mondial propose une influence mondiale.

Crédit : Benoît Martin, 2018

Projection – Le passage d’une sphère (la Terre) à un plan (la carte) entraîne des déformations ou des ruptures du dessin. Il n’y a pas de « bonnes » ou de « mauvaises » projections cartographiques, en revanche celles qui rapportent fidèlement les surfaces sont mieux adaptées aux représentations thématiques (Bertin 1953, Natural Earth). Ce n’est pas le cas de la projection Mercator qui exagère trop les surfaces des pôles. Certaines projections (Buckminster-Fuller voire Atlantis) favorisent le tracé de flux entre les continents.

Crédit : Benoît Martin, 2018

Centrage – Placer l’Europe au centre est une convention historique européenne. Mieux vaut placer l’espace géographique, les acteurs ou les valeurs fortes du sujet au centre de la carte. Le changement s’opère, selon les projections, par coulissement (surtout Est-Ouest, le renversement Sud-Nord pouvant entraîner plus de difficultés pour se repérer) ou par rotation (autour d’un pôle).

Crédit : Benoît Martin, 2018

Représenter les informations

Voir (et non lire) – Les informations choisies sont représentées par des symboles (points, lignes et zones) afin de « voir » une géographie et non de devoir « lire » les valeurs une à une. Celles-ci sont indiquées en légende et non dans la carte. Quelques noms propres peuvent habiller la carte mais ils sont secondaires par rapport à l’information visualisée.

Crédit : Benoît Martin, 2018

Types de données – Les quantités (effectifs, stocks, évolutions, ratios) sont à représenter avec des variations de taille pour les cercles/carrés, d’épaisseurs pour les traits/flèches ou d’un dégradé (du clair au foncé au sein d’une couleur) pour les aplats afin de montrer l’ordre ou la proportionnalité entre les valeurs. En revanche, les qualités (catégories, types) doivent traduire la dissemblance ou la ressemblance à l’aide de couleurs et de formes différentes. Confondre ces visualisations peut mener à des cartes inefficaces voire trompeuses.

Crédit : Benoît Martin, 2018

Une carte lisible – Dans une carte de synthèse, il faut utiliser toutes les visualisation simples (symboles ponctuels, zones colorées, « patates », hachures, flèches, etc.) et faire varier leur taille, leur intensité, leur couleur, leur forme selon le type des données. Les couleurs demeurent les variables les plus visibles dans une carte, surtout en aplat, il convient de les utiliser judicieusement (des familles par partie de la légende ou des contrastes chaud/froid). À force de superposition, la carte devient vite illisible, il faut alors :
a. réduire le nombre d’informations et ne garder que les indicateurs les plus pertinents,
b. combiner les informations redondantes en indiquant en légende ce que cela recouvre,
c. simplifier chaque information en diminuant le nombre de classes/modalités.

Crédit : Benoît Martin, 2018

« Habiller » la carte

Ces informations écrites sont essentielles, elles permettent de donner un sens à l’image. Les textes doivent être courts et précis afin d’éviter toute ambiguïté.

Titre – Souvent situé en haut. Il peut être descriptif (présentation du sujet ou interprétation de la situation) ou problématisé (sous forme de question).

Légende – Positionnée dans les zones inutilisées de la carte (océans, marges, etc.) car si elle est projetée en classe, l’oeil doit pouvoir faire les aller-retour légende/carte. La légende peut être structurée en parties, ce qui oriente la « réponse » au sujet, mais trop de tiroirs imbriqués mènent souvent à des contradictions entre la légende et ce que montre la carte. Pour les statistiques il faut indiquer : le sujet, les unités, l’année et les ordres de grandeurs.

Sources (celles présentées dans la section « rechercher des informations pour cartographier en Espace mondial » ) – Généralement placées en pied de carte. Afin d’alléger le bloc de texte, la forme la plus courte est préférable.

Crédit : Benoît Martin, 2018


Draw a map in Espace mondial

This section explains the steps for drawing maps in Espace mondial.


Choosing a basemap

Framing – It should be chosen with care: a narrow framing allows a better geographical precision but excludes areas of the subject. The frame directly shapes the information represented and therefore the answer to the research question. For example, the « Chinese power » dealing with an Asian scale suggests that its scope is regional whereas a global framing proposes a global influence.

Credit: Benoît Martin, 2018

Projection – The turn of a sphere (the Earth) to a plan (the map) causes deformations or breaks in the drawing. There are no « good » or « bad » cartographic projections, but those that faithfully report surfaces are better suited to thematic visualizations (Bertin 1953, Natural Earth). This is not the case of the Mercator projection which exaggerates the pole surfaces too much. Some projections (Buckminster-Fuller or Atlantis) favor the design of flows between continents.

Credit: Benoît Martin, 2018

Centering – Placing Europe in the center is a European historic convention. It is better to locate the geographical space, the actors or the strong values ​​of the subject at the center of the map. According to the projections, the change is made by sliding (especially East-West, the South-North reversal may cause more confusion to recognize territories) or by rotation (around a pole).

Credit: Benoît Martin, 2018

Visualizing information

See (and not read) – The information chosen is shown by symbols (dots, lines and areas) in order to « see » a geography and not having to « read » the values ​​one by one. These are mentioned in the legend and not in the map. Some proper names can be written in the map but they are secondary.

Credit: Benoît Martin, 2018

Data types – Different quantities (numbers, stocks, trends, ratios) are to be represented with size variations for circles/squares, varying thicknesses for lines/arrows or a gradation/shade (from light to dark within a single colour) for coloured areas to show the order or proportionality between values. On the other hand, different qualities (categories, types) must translate dissimilarity or similarity using different colours and shapes. Confusing these visualizations can lead to inefficient or misleading maps.

Credit: Benoît Martin, 2018

An easy to read map – In a synthesis map, use all simple visualizations (symbols, coloured areas, « potatoes », hatching, arrows, etc.) and vary their size, shade (gradation), colour, shape the type of data. The colours remain the most visible variables in a map, especially when filled, they should be used wisely (groups by part of the legend or hot/cold contrasts). By superimposition, the map quickly becomes illegible, it is necessary to: a. reduce the amount of information and keep only the most relevant indicators, b. combine the redundant information with a legend that mentions what it means, c. simplify information by reducing the number of classes/categories.

Credit: Benoît Martin, 2018

The elements of a map

The written information is essential, it helps to give meaning to the image. The texts must be short and precise in order to avoid any ambiguity.

Title – Often located at the top. It can be descriptive (presentation of the subject or interpretation of the situation) or problematized (in the form of a question).

Legend – Located in the unused areas of the map (oceans, margins, etc.) because during the presentation in class, both the map and the legend need to be visible at the same time. The legend can be structured in parts, which suggest the «answer » to the subject/research question, but too many nested items often lead to contradictions between the legend and what the map really shows. For statistics it is necessary to mention: the subject, the units, the year and the magnitude of quantities.

Sources (those presented in the section « search information to map in Espace mondial« ) – Usually placed at the bottom of the map. In order to lighten the block of text, the shorter form is the better.

Credit: Benoît Martin, 2018

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Un exemple de sujet de carte en Espace mondial

Séance de tutorat du cours Espace mondial. Crédit : Caroline Maufroid, 2016


Ressources pédagogiques

Un exemple de sujet de carte en Espace mondial

Benoît Martin
Publié le 30/08/2018

Sujet : « faim et mondialisation ».

Cet exemple sert à illustrer la mise en oeuvre des étapes méthodologiques précédemment expliquées. Dès lors, cette carte ne constitue pas « la » carte idéale répondant à ce sujet : d’autres informations ou d’autres représentations auraient pu être choisies.

English version below 

Exemple de carte en Espace mondial. Crédit : Benoît Martin, 2018


An example of map subject in Espace mondial

This example illustrates the implementation of the methodological steps previously explained. Therefore, this map doesn’t provide « the » unique ideal map answering this subject: other information or other visualizations could have been chosen.

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Les différents exercices de cartes en Espace mondial

Séance de tutorat du cours Espace mondial. Crédit : Caroline Maufroid, 2016


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Les différents exercices de cartes en Espace mondial

Benoît Martin
Publié le 30/08/2018

Cette section décrit brièvement la nature et les attentes des trois principaux exercices cartographiques en Espace mondial.

La synthèse « Lire et faire des cartes » propose aussi des informations utiles.

English version below 


Commenter une carte

À l’examen final, le commentaire de carte compte pour 5 points (sur 20) de la note. Le document à commenter est lié au thème de la dissertation. Le texte à rédiger est court, moins de deux pages.

En s’appuyant sur ses connaissances et en étudiant soigneusement la carte, l’étudiant doit confirmer, compléter, nuancer ou réfuter le message que véhicule la carte. Pour cela, il faut interpréter la géographie du (des) phénomène(s) représenté(s) mais également prendre en compte l’auteur du document, les sources et les traitements graphiques qu’il a décidé d’utiliser. Il est aussi attendu de vous une distance critique qui vous permet de suggérer des améliorations ou de proposer des documents complémentaires en expliquant en quoi ils sont pertinents. À l’examen, ces documents complémentaires sont décrits ; en conférence de méthode, ils peuvent être joints.

Réaliser une carte

En conférence de méthode, il vous est demandé de réaliser une carte originale qui réponde au sujet.

La démarche consiste à : définir le sujet, rechercher des informations, choisir un fond de carte, sélectionner/hiérarchiser les informations puis dessiner la carte. Le document final comprend obligatoirement un titre, un système complet de légende et les sources utilisées (auteur, titre, date). La carte doit être soignée et lisible mais c’est d’abord la pertinence du contenu et la qualité de la réponse au sujet qui sont évaluées.

La section « réaliser une carte en Espace mondial » précise comment faire une carte.

Constituer un dossier cartographique

En conférence de méthode (si l’exercice collectif est un dossier thématique), il vous est demandé de rassembler des cartes existantes sur un sujet.

L’exercice ne vise pas à constituer un catalogue exhaustif : les cartes doivent être retenues pour leur pertinence, puis présentées, critiquées et croisées. Comme pour tout média, il est nécessaire d’identifier les auteurs, les sources et les documents de référence (la section « rechercher des informations pour cartographier en Espace mondial » donne quelques éléments) et de tenir compte de la complémentarité entre les documents (cartes, mais aussi graphiques, schémas voire photos).


The different mapping exercices in Espace mondial

This section briefly describes the nature and expectations of the three mapping exercises in Espace mondial.

The synthesis « Lire et faire des cartes » provide some useful information.


Commenting a map

At the final exam, the map commentary counts for 5 points (out of 20) of the mark. The document to be commented is related to the dissertation. The commentary has to be succinct, less than two pages.

Based on their knowledge and studying the map, the student has to confirm, complete, qualify or refute the message of the map. To that end, one must interpret the geography of the represented phenomenon/phenomena but also take into account the author of the document, the sources and the design the author decided to use. It is also expected from the student a critical distance that allows them to suggest improvements or propose additional documents by explaining how they are relevant. At the exam, these additional documents are described; in the discussion section conference, they can be joined.

Drawing a map

In some discussion section, you are asked to draw an original map that answers the research question.

The process consists in: defining the subject, searching for sources, choosing a base map, selecting/prioritizing information and then drawing the map. The final document must include a title, a complete legend system and the sources (author, title, date). The map should be clear and easy to read but the evaluation mainly relies on the relevance of the content and the quality of the response to the subject/research question.

The section « Draw a map in Espace mondial » explains how to sketch a map.

Gathering maps into a folder
(“dossier cartographique”)

In the discussion section (if the collective exercise is a “dossier cartographique”), you are asked to gather existing maps on a subject.

The exercise is not intended to constitute an exhaustive catalog: the maps must be selected for their relevance, then introduced, criticized and compared. As with all media, it is necessary to identify the author’s, sources and reference documents (the section « Search for information to map in Espace mondial » gives some elements) and to take into account the complementarity between the documents (maps , but also graphics, charts or photos).

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Type de cartes en Espace mondial

Séance de tutorat du cours Espace mondial. Crédit : Caroline Maufroid, 2016


Ressources pédagogiques

Type de cartes en Espace mondial

Benoît Martin
Publié le 30/08/2018

Cette section caractérise le type de cartes utilisées ou à réaliser en Espace mondial.

English version below 


En Espace mondial, les cartes s’apparentent :

  • aux cartes dites « de synthèse », car elles combinent plusieurs informations pour montrer la pluralité d’une question et elles résument les grandes tendances de votre sujet ;
  • aux cartes dites « géopolitiques » en représentant les acteurs, leurs interactions et les territoires concernés ;
  • dans une moindre mesure aux « croquis géographiques » de classe terminale de lycée en France, à deux différences près : a. aucun concept n’est utilisé sans être explicité ou déconstruit (« triade », « dorsale européenne », etc.) et, b. la légende ne nécessite pas une structure aussi lourde (parties, sous-parties voire sous-sous-parties). En Espace mondial, la géographie (la carte) prime sur la nomenclature (la légende).

Cartographier c’est choisir

L’élaboration d’une carte est une succession de choix (la section « réaliser une carte en Espace mondial »  les présente).

Il est vain de vouloir “tout représenter” d’un sujet, d’abord pour des raisons de lisibilité. De même, “la” bonne carte n’existe pas : un sujet peut amener des cartes différentes mais toutes intéressantes. Il est d’ailleurs conseillé aux étudiants de préférer des informations originales (mais pertinentes), dont les camarades se souviendront à l’examen final, plutôt que superposer les habituels indicateurs politiques, économiques et culturels sur tous les sujets.

Retrouver la singularité du cours dans les cartes

Pluridisciplinarité – Le cours Espace mondial mobilise la science politique, l’histoire, la sociologie, la géographie, l’économie, etc. Ainsi, mieux vaut préférer un traitement large d’un sujet, qui montre la diversité des enjeux tout en évitant d’être hors-sujet, plutôt qu’une carte statistique se focalisant sur une seule dimension. La synthèse l’emporte sur la précision mais n’empêche pas la rigueur.

Historicité – Certaines informations se « périment » vite (économie, traités ou conflits) quand d’autres montrent plus d’inertie (développement, démographie). Il convient d’adapter l’actualité des informations au sujet et à leur disponibilité. Par exemple, des retours historiques de plusieurs décennies sont pertinents (UE, bipolarité, changement climatique), voire des siècles (colonisation, concert des nations au XIXe siècle).

Échelles – Les cartes portent de préférence sur l’échelle mondiale mais des cas régionaux sont abordés en conférence de méthode. L’échelle mondiale permet néanmoins de distinguer des zones dans les États (densité de peuplement, tensions frontalières), des lieux ponctuels (villes, conférence) et de montrer des ensembles régionaux (organisations régionales, aires linguistiques) ou des flux (migrations, commerce). Cette hétérogénéité des espaces a un sens, elle doit se voir dans la carte.

Acteurs – Bien que les fonds de carte présentent un maillage inter-étatique, qui amplifie l’importance des États, il est aussi possible de montrer d’autres acteurs (ONG, individus, OI, firmes, etc.), notamment en sélectionnant des cas jugés représentatifs. Pour ces acteurs, il s’avère par exemple plus intéressant de montrer leurs activités (marchés,  programmes, financements) ou leurs interactions (partenariat, conflit) que de localiser leur siège social.

Crédit : Benoît Martin, 2018


Types of maps in Espace mondial

This section describes the type of maps used or made in Espace mondial.


In Espace mondial, maps are similar to:

« synthesis » maps, because they combine a variety of information to express the plurality of a question and summarize the main trends of your subject;

« geopolitical » maps by representing the actors, their interactions and the territories concerned;

to a lesser extent, « geographical sketches » of upper secondary school in France, with two differences: a. no concept is used without being explicit or deconstructed (« triade« , « dorsale européenne« , etc.) and, b. the legend does not require a such heavy structure (parts, sub-parts or even sub-subparts). In Espace mondial, the geography (the map) outweighs the nomenclature (the legend).

Mapping is choosing

he building of a map is a succession of choices (the section « Draw a map in Espace mondial » presents them).

It is pointless to « represent everything » about a subject, first of all because the map would not be readable anymore. Similarly, « the » good/perfect map does not exist: a subject can be treated using different maps but all interesting. Students should also give a priority to original (but relevant) information that their classmates will remember for the final exam, rather than superimposing the usual political, economic, and cultural indicators whatever the subject.

Finding the uniqueness of the course in maps

Multidisciplinary – Espace mondial mobilizes political science, history, sociology, geography, economics, etc. Thus, it is better to prefer a broad approach of a subject, which shows the diversity of issues while avoiding being off-topic, rather than a statistical map focusing on a single dimension. Synthesis prevails over precision but does not prevent rigor.

Historicity – Some data quickly « perish » (economy, treaties or conflicts) when others show more inertia (development, demography). The timeliness of information about the subject and its availability must be adapted. For example, historical returns of several decades are relevant (EU, bipolarity, climate change), even centuries (colonization, concert of nations in the nineteenth century).

Scales – Maps are preferably global, but regional cases can be discussed in discussion section. Nevertheless, even a global scale allows distinguishing areas inside states (population density, border tensions), punctual places (cities, conferences) and to show regional entities (regional organizations, linguistic areas) or flows (migrations, trade ). This heterogeneity of spaces has a meaning, it must be seen in the map.

Actors – Although the basemaps have an interstate grid, which amplifies the importance of states, it is also possible to show other actors (NGOs, individuals, IOs, firms, etc.), especially by selecting cases considered representative. Concerning these actors, it is for example more interesting to show their activities (markets, programs, financing) or their interactions (partnership, conflict) than to locate their headquarters.

Credit: Benoît Martin, 2018

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Rechercher des informations pour cartographier en Espace mondial

Séance de tutorat du cours Espace mondial. Crédit : Caroline Maufroid, 2016


Ressources pédagogiques

Rechercher des informations pour cartographier en Espace mondial

Benoît Martin
Publié le 30/08/2018

Cette section indique le type d’informations à rassembler et quelques ressources disponibles pour faire des cartes en Espace mondial.

English version below 


Que chercher ?

Des informations générales – Avant de rechercher des informations à cartographier il faut d’abord définir le sujet (termes, périmètre, etc.) de la même manière que pour un exposé ou une dissertation. Il est donc utile de faire une recherche documentaire classique (ouvrages, presse, dictionnaires, reportages, etc.).

Des données factuelles et statistiques – Collecter des données brutes auprès des acteurs qui les produisent permet de les choisir finement (indicateur, unité, période, etc.) en fonction de ce que l’on veut montrer. La plupart des bases de données en ligne sont bien référencées, permettent d’explorer/télécharger des séries voire de faire des cartes automatiques. Voir à ce sujet le kit méthodologique dédié du Collège universitaire.

Des cartes existantes – Il est possible de récupérer les informations d’une carte existante. Prudence cependant car une carte constitue déjà une interprétation : il est nécessaire de connaître son auteur et les sources utilisées, de s’assurer de sa rigueur et de son actualité. Attention, les cartes existantes ne correspondent jamais exactement au sujet donné en Espace mondial : y répondre requiert une synthèse originale.

Des fonds de carte – À imprimer pour dessiner dessus. Voir la section « réaliser une carte en Espace mondial ».

Où chercher ?

Voici quelques ressources pour la cartographie. Elles sont disponibles sur internet ou à la bibliothèque de Sciences Po. Cette liste n’est pas exhaustive

Bases de données – Toutes les organisations internationales proposent des statistiques comparables entre pays portant sur leur domaine d’activité, citons par exemple les portails des Nations unies (UNdata) et de la Banque mondiale, tout comme certaines ONG, entreprises et centres de recherche universitaires (voir plus sur le kit méthodologique « recherche et usage des statistiques internationales »).

Cartothèques – Celles de l’Atelier de cartographie de Sciences Po (on y trouve notamment les fonds de carte vierges à utiliser) ou de La Documentation française.

Atlas et ouvrages – Les atlas thématiques des éditions Autrement, ceux du Monde diplomatique, l’émission Le Dessous des cartes (Arte), les revues Carto (Aréion) et Questions internationales (La Documentation française), L’Atlas de l’Espace mondial, les séries thématiques Ceriscope (CERI) et L’Enjeu mondial (Presses de Sciences Po).


Search information to map in Espace mondial

This section indicates the type of information to gather and some resources available to draw maps in Espace mondial.


What to look for?

General Information – Before searching for information to map, first define the subject (words, notions, scope, etc.) as you would proceed for an exposé or a dissertation. It is therefore useful to carry out a classic documentary search (books, press, dictionaries, reports, etc.).

Facts and statistical data – Collecting raw data from the actors who produce them allows you to choose them finely (indicator, unit, period, etc.) according to what you want to show. Most online databases are referenced, allow to explore/download series or even to make automatic maps. See the methodological kit dedicated to the University College.

Existing maps – It is possible to pick information from an existing map. Caution, however, because a map is already an interpretation: it is necessary to know its author and the sources to ensure its rigor and its timeliness. Be careful, existing maps never exactly correspond to the subject/research question given in Espace mondial: responding to it requires an original synthesis.

Basemaps – To print and to draw on. See the section « Draw a map in Espace mondial« .

Where to look?

Here are some resources for mapping. They are available on the internet or at the Sciences Po library. This list is not exhaustive.

Databases – All IOs provide comparable statistics across countries in their field of activity, such as the United Nations portals (UNdata) and the World Bank, as well as some NGOs, firms and research centers (see more on the methodological kit « Search and use of international statistics« ).

Map libraries – Those of the Atelier de cartographie de Sciences Po (you will find in particular the blank basemaps to use) or La Documentation Française.

Atlases and books – The thematic atlases of the Autrement editions, those of Le Monde diplomatique, the TV show Le Dessous des cartes (Arte), Carto (Aréion) and Questions internationales (La Documentation française), L’Atlas de l’espace mondial, the Ceriscope thematic series (CERI) and L’Enjeu mondial (Presses de Sciences Po).

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Recherche et usage des statistiques sur l’international et le mondial

Crédit : Phongphan/Shutterstock.


Ressources pédagogiques

Recherche et usage des statistiques sur l’international et le mondial

Benoît Martin
Publié le 7
/09/2017

▾ English version below 


Remarques préalables

Les « données » (tableaux de statistiques, data, big data) font aujourd’hui partie des outils d’analyse des chercheurs en sciences sociales (saisir une réalité sociale par des chiffres), des experts et des concepteurs de politiques publiques (gouverner en s’appuyant sur les données). Facilement accessibles elles sont également utilisées pour l’information, la communication et la vulgarisation auprès du grand public.

Face à cette prolifération d’accès et d’usage, il est nécessaire d’être vigilant et de mettre en place de bons réflexes d’analyse critique. En effet, ces données ne sont pas la réalité et n’ont que l’apparence de la neutralité. Il s’agit de constructions complexes, issues de chaînes de production parfois longues et qui impliquent des auteurs variés.

Les données sur l’international sont majoritairement construites par agrégation de statistiques nationales, rares sont celles qui ont été initiées à un niveau international (comme l’IDH du PNUD- créé en 1990). Si les Organisations internationales – avec les contraintes liées à leur fonctionnement interétatique) restent les principales productrices de données, bien que les ONG construisent des indicateurs pour défendre leur cause, et les centres de recherche et think tanks développent leur expertise en s’appuyant sur des indicateurs qu’ils construisent. Ces auteurs/acteurs statistiques peuvent coopérer ou être en concurrence. Dans tous les cas, ces données « inter-nationales » peinent encore à rendre compte de façon fine des enjeux véritablement mondiaux et transnationaux.

Les choix de définitions, d’unités de mesure, de méthodes d’homogénéisation, de pondérations, d’agrégation, de construction de modèles statistiques… doivent donc être analysés avec précision en amont de l’utilisation des données. Il s’agit alors de les considérer à la lumière de leurs auteurs, du contexte de leur conception, de leur production et de leurs usages (institutionnel, politique, idéologique et technique).

Au cours des 3 années de formation au Collège universitaire, les données quantitatives sur l’international se rencontrent dans trois types de situations :

  • chercher et traiter des données quantitatives pour démontrer/vérifier/illustrer,
  • trouver des données quantitatives au cours de lectures de tous types,
  • construire un tableau avec ses propres données.

Réflexes indispensables

Pour pouvoir aborder et utiliser une base de données, il est nécessaire :

  • d’identifier l’auteur (individuel ou collectif), la date et le contexte de production (rapport annuel, publication exceptionnelle…),
  • de vérifier qu’il s’agit de l’intégralité du jeu de données ou d’une extraction délibérée, susceptible d’en modifier le sens,
  • de savoir avec précision de quoi il est question (définitions, glossaire et mode de calculs doivent être fournis) et dans quelle temporalité (dernières dates disponible seulement ou séries historiques),
  • de s’interroger sur les unités (monnaie courante ou constante, parité de pouvoir d’achat…) et sur les agrégats (des données ou des unités géographiques),
  • de ne pas isoler une donnée de son contexte et de croiser les sources, en fonction des définitions et des producteurs de données (ce qui peut réserver bien des surprises),
  • de toujours être dans une posture comparative dans le temps et dans l’espace (à toutes les échelles), mais en ne comparant que ce qui est comparable (donc calculer des taux par exemple, utiliser une base 100, etc.),
  • d’enregistrer toutes les métadonnées,
  • et enfin, pour les grandes données de référence en sciences sociales, de les stocker de façon ordonnée et indépendante de l’exercice particulier qui a occasionné la recherche, afin de constituer progressivement un ensemble documentaire personnel et transdisciplinaire auquel il est facile de revenir au cours des 3 années.

Researching and using statistics on international and global issues 


Preliminary remarks

« Data » (statistical charts, data, big data) have become part of the analytical tools used by social science researchers to capture social realities through statistics, and by public policy makers and experts (governing by using data). Easily accessible, they are also used for information, communication and popularization among the general public.

In the face of this proliferation of access and use, it is important to be vigilant and to develop solid critical analysis reflexes. Indeed, such data do not represent reality and are neutral only in appearance. They are complex constructions produced by sometimes long production chains that involve different authors.

International data are mainly constructed by aggregating national statistics; they are rarely initiated at an international level (such as the UNDP’s HDI – created in 1990). International Organizations – with the restrictions linked to their interstate functioning – remain the main producers of data. NGOs construct indicators to defend their cause, and research centers and think tanks develop their expertise based on indicators they also construct. These statistic authors/actors may collaborate or be in competition. In any case, these « inter-national » data are still struggling to give a precise picture of truly global and transnational issues.

The choices of definitions, units of measurement, homogenization methods, weighting, aggregation, and construction of statistic models all must therefore be analyzed with precision before data is used. They must be considered in the light of the authors, the context of its design, production and usage (institutional, political, ideological and technical).

During the 3 years of training at the Undergraduate College, international quantitative data are found in three types of situations:

  • seeking and processing quantitative data to demonstrate/check/illustrate,
  • finding quantitative data throughout various readings,
  • constructing a chart using one’s own data.

Essential reflexes

To approach and use a database, one must

  • identify the author (single or collective), the date and the context of its production (annual report, one-off publication…)
  • check whether it is a complete data set or a deliberate extraction that might modify the meaning,
  • know exactly what it represents (definitions, glossary and calculation methods must be provided) and in which time frame (latest available dates only or historical series),
  • examine the units (current or constant currency, purchasing power parity…) and the aggregates (geographical data or units),
  • not isolate data from its context and cross-reference the sources according to definitions and producers of data (which can sometimes be surprising),
  • always take a comparative stance with regard to time and space (on every scale), but only compare what is comparable (so calculate rates for example, use a base of 100, etc.),
  • record all metadata,
  • and finally, for major social science master data, store them in an orderly fashion, independent from the particular exercise that brought about the research in order to progressively constitute a personal and interdisciplinary document that is easy to refer to over the course of the 3 years.

Lire et faire des cartes/des diagrammes

Crédit : Shutterstock/452074774


Ressources pédagogiques

Lire et faire des cartes/des diagrammes

Benoît Martin
Publié le 16/06/2017

Cette section s’inscrit dans les savoir-faire méthodologiques du collège universitaire. Une version composée avec les illustrations est disponible dans une présentation (pdf).

Nous vivons dans un monde d’images dont le volume et la diffusion sont en croissance rapide (révolution internet/réseaux sociaux, montée du big data, applications plus accessibles, etc.). Par « traitement graphique des données » on entend l’ensemble des opérations qui transforment des informations « lues » (textes, nombres) en images « vues » (cartes, diagrammes, schémas). Ces traitements ne sont pas l’exclusivité d’une discipline (la géographie), ni d’une profession (les cartographes), comme en témoigne l’essor du datajournalisme et des dataviz. Ces visualisations sont une interprétation de la réalité. Elles résultent d’une série de choix, opérés par leur auteur et qu’il faut connaître. Il convient donc de systématiquement exercer un regard critique sur les images.

▾ English version below 


1. [lire] CHERCHER une carte/un diagramme

Formuler sa recherche

Exemple : « la pauvreté dans le monde »

  • Décomposer le sujet en mots clés ou indicateurs précis. Indice de Gini, malnutrition, IDH, nombre de médecins, analphabétisme, accès à l’eau, etc.
  • Et en même temps, instruire la question de façon large. Pauvreté économique, développement humain, sécurité humaine, etc.

Source : Benoît Martin, « Quelles « mesures » pour quantifier la pauvreté ? Les indicateurs produits par les organisations internationales », CERISCOPE Pauvreté, 2012, [en ligne], consulté le 10/10/2017, URL : http://ceriscope.sciences-po.fr/pauvrete/content/part1/quelles-mesures-pour-quantifier-la-pauvrete

Faire le tri dans les résultats

Exemple : « les inégalités mondiales »

  • Distinguer les sources primaires des sources secondaires. L’ONG Oxfam publie une étude dont les estimations sont reprises par la presse.
  • Associer les ressources papier (atlas) et en ligne (cartothèques).

2. [lire] REGARDER une carte/un diagramme

Dissocier le contenu de la forme

Une carte peut être intéressante pour les informations qu’elle contient mais inadaptée par la visualisation choisie, ici, inutilement figurative.

Source : Sida : l’Afrique du Sud retrouve lentement espoir Le Point. Article publié le 30/11/2014 à 18:06 | http://www.lepoint.fr

Repérer, visuellement, quelques grands « types » d’informations

  • Le temps : situation ponctuelle (synchronie) et évolution (diachronie).
  • Les quantités (proportions ou dégradés) ou les qualités (couleurs, symboles différents).
  • Les quantités absolues (nombres et effectifs) et relatives (ratios et %).

3. [lire] ANALYSER une carte/un diagramme

Interpréter le message de l’image

Que montre l’image ? Géographie, contrastes, évolutions, ordres de grandeurs, etc.

S’assurer de la rigueur de l’image

Être vigilant en cas d’absence ou d’imprécision concernant : la source des informations, les auteurs, le titre, la date, la légende, les choix et traitements opérés.

Confronter cette interprétation avec d’autres

  • S’interroger sur la pertinence des informations et sur l’articulation auteur/données/traitement/résultat/message.
  • Se renseigner sur l’auteur, son activité, le contexte historique et/ou idéologique.
  • Croiser avec d’autres cartes/graphiques, d’autres sources, d’autres types de ressources (articles, photos, etc.).

Exemple : la carte du « clash des civilisations » est à lier à la période (fin Guerre de la froide) et aux thèses de l’auteur (Samuel Huntington).

Source : Samuel Huntington, The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order, Simon & Schuster, 1996.

4. [faire] FORMULER la question

La question de départ dépend de l’objectif

  • Introduire/replacer dans un contexte : la visualisation fournit des informations de cadrage et/ou montre la complexité du sujet traité.
  • Apporter des éléments de preuve : la visualisation illustre/soutient une argumentation

Deux approches possibles

Être vigilant en cas d’absence ou d’imprécision concernant : la source des informations, les auteurs, le titre, la date, la légende, les choix et traitements opérés.

Confronter cette interprétation avec d’autres

  • Découper une question large en plusieurs sous-questions qui feront l’objet d’autant de cartes/graphiques.

Exemple des exportations d’armes de la Russie :

  • Conserver une approche englobante à travers une carte de synthèse.

Exemple de la production et commerce mondial de bananes :

Source : cartothèque de l’Atelier de cartographie de Sciences Po. http://cartotheque.sciences-po.fr/

5. [faire] RASSEMBLER les matériaux

Le tableau de données

  • Structurer les données dans un tableur (objets en lignes, variables en colonnes) pour pouvoir ensuite traiter, comparer, visualiser, etc.
  • Conserver les métadonnées (unités, sources, lien internet, date du téléchargement, méthode employée, références scientifiques, etc.)

Le fond de carte

Il doit être choisi en fonction de l’objectif de la carte et des données rassemblées : l’échelle (un cadrage régional ou mondial ne montrera pas la même chose), le centrage (le « point de vue » de la carte, la zone étudiée est souvent placée au centre), la projection (attention : les déformations  et les coupures produisent du sens).

Voir les « fonds de carte » de la cartothèque de l’Atelier de cartographie de Sciences Po.

Source : cartothèque de l’Atelier de cartographie de Sciences Po. http://cartotheque.sciences-po.fr/

6. [faire] TRAITER et VISUALISER les données

Explorer/traiter le tableau de données

  • S’assurer de la bonne comparabilité des données (source, unités, années).
  • Repérer puis questionner les valeurs maximum, minimum, nulles et manquantes.
  • Puis, éventuellement, opérer des calculs simples : distribution de la série (moyenne), taux (%, par habitant), évolutions dans le temps (ratio), soldes (différence).

Choisir la visualisation

Cartes (lorsque la dimension géographique est disponible)

– proportion et ordre, exemple des paradis fiscaux

– ressemblances/différences, exemple du Traité de Westphalie.

Diagrammes (si les données sont parcellaires ou sélection)

– diagramme ordonné, exemple des premières firmes

– courbes d’évolution, exemple de la population chinoise

7. [faire] CHOISIR UN OUTIL

En fonction de l’image souhaitée et des compétences

  • Crayonner à la main est parfois plus efficace et plus rapide.
  • Opter pour le logiciel/l’application simple et paramétrable.

Exemple d’outils : Khartis, une application libre et gratuite pour faire des cartes ou un tableur (Excel, Google sheet) pour faire des graphiques.

8. [faire] Composer un HABILLAGE RIGOUREUX

Des informations incontournables

Car elles seules permettent d’apprécier la rigueur scientifique de l’image produite, il faut donc être exhaustif et précis.

Source : cartothèque de l’Atelier de cartographie de Sciences Po. http://cartotheque.sciences-po.fr/

Éléments à figurer

  • Titre : toujours précis, plutôt court (qu’il soit descriptif ou problématisé),
  • Légende : classement des figurés, graduation des échelles/des axes, unités, année,
  • Source : organisation ou auteur, publication, lien internet, année, date d’extraction,
  • Crédits : auteur, copyright, et organisme/contexte de création, date de réalisation
Exemples : carte historique (espace islamique au XIIIe siècle), carte statistique (flux de passagers aériens) , graphique (remises des migrants).

Reading and making maps/diagrams

This section falls within the methodological skills of the Undergraduate College. An illustrated version is available in a PDF presentation.

We are living in a world of images, the volume and dissemination of which are rapidly increasing (internet revolution/social media, rise in big data, more accessible applications, etc.). By « graphic data processing » we mean all operations that transform « read » information (text, numbers) into “seen” images (maps, diagrams, schemas).
This graphic processing is not exclusive to a single discipline (geography), nor to a single profession (cartographers), as demonstrated by the rapid rise of data journalism and dataviz.
These visualizations are an interpretation of reality. They are the result of a series of choices made by their author and which one should be aware of. It is therefore essential to systematically look at such images with a critical eye.


1. [reading] LOOKING FOR a map/diagram

Formulate your research

Example: « poverty in the world »

  • Break down the subject into key words or precise indicators. 
    Gini index, malnutrition, HDI, number of doctors, analphabetism, access to water, etc.
  • And at the same time, examine the question on a broad scale.
    Economic poverty, human development, human safety, etc.

Source: Benoît Martin, « Which “measurements” to quantify poverty?  The indicators produced by international organizations », CERISCOPE Poverty, 2012, [online], consulted 10/10/2017, URL: http://ceriscope.sciences-po.fr/pauvrete/content/part1/quelles-mesures-pour-quantifier-la-pauvrete

Sort through the results

Example: « global inequality »

  • Distinguish primary sources from secondary sources.
    The NGO Oxfam publishes a study and the estimates of the study are used by the press.
  • Combine paper resources (atlas) and online resources (map libraries)

2. [reading] LOOKING AT a map/diagram

Separate content from form

A map can be of interest because of the information it contains but unsuitable because of the visualization chosen, in this case, pointlessly figurative.

Source: « Sida: l’Afrique du Sud retrouve lentement espoir, » Le Point. Article published 11/30/2014 at 6.06pm | http://www.lepoint.fr

Visually locate major « types » of data

  • Time: temporary situation (synchrony) and evolution (diachrony).
  • Quantities (proportions or grading) or qualities (colors, different symbols).
  • Absolute quantities (numbers and group size) and relative quantities (ratios and %).

3. [reading] ANALYZE a map/diagram

Interpret the image’s message

What does the image show? geography, contrasts, development, orders of magnitude, etc.

Ensure the image is faultless

Beware of incomplete or imprecise information concerning the source, the authors, title, date, key, choices and processing performed.

Compare this interpretation with others

  • Question the relevance of the information and the structuring of the author/data/processing/result/message.
  • Find out about the author, his/her activity, the historical and/or ideological context.
  • Cross-reference with other maps/charts, other sources, other kinds of resources (articles, photos, etc.).

Example: the « clash of civilizations » map should be linked to the period (end of the Cold War) and to the author’s theses (Samuel Huntington).

Source: Samuel Huntington, The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order, Simon & Schuster, 1996

4. [making] FORMULATE the question

The initial question depends on the objective

  • Introduce/replace within a context: the visualization provides framing information and/or shows the complexity of the subject addressed.
  • Provide elements of proof: the visualization illustrates/supports a line of argument.

Two possible approaches

  • Break down a broad question into several sub-questions that will each have their own maps/graphics. 

Example: Russian weapons exports

  • Maintain an inclusive approach using a summary map.

Example: world banana production and trade

5. [making] GATHER the materials

Data chart

  • Structure the data in a spreadsheet (objects in rows, variables in columns) to then enable processing, comparison, visualization, etc.
  • Save the metadata (units, sources, internet links, download date, method used, academic references, etc.).

The base map

It must be selected according to the objective of the map and the data gathered: the scale (a regional or global framing won’t show the same thing), the centering (the « point of view » of the map, the area studied is often placed in the center), the projection (beware: distortion and clipping produce meaning).

See the « base maps » in the Sciences Po Cartography Workshop map library.

6. [making] PROCESS and VISUALIZE the data

Explore/process the data chart

  • Check the comparability of the data (source, units, years).
  • Locate then question the maximum, minimum, null and missing values.
  • Then, possibly, perform simple calculations: distribution of the series (average), rate (%, per inhabitant), development over time (ratio), balance (difference).

Choose the visualization

Maps (when the geographical dimension) is available

– proportion and order, tax havens example

– resemblances/differences, the Treaty of Westphalia example.

Diagrams (if data is fragmented or a selection)

– vertical axis diagram, leading multinationals example

– development curves, Chinese population example.

7. [making] CHOOSE A TOOL

Depending on desired image and skills

  • Drawing by hand is sometimes more efficient and quicker.
  • Opt for simple software/applications that are configurable.

Tool example: Khartis, a free application for drawing maps, or a spreadsheet such as Excel, Google Sheets to produce charts.

8. [making] Design a meticulous LAYOUT

Essential information

This alone enables us to appreciate the scientific rigor of the image produced, so you must be thorough and precise.

Elements to include

  • Title: always precise, keep it short (whether descriptive or problematized),
  • Key: hierarchy of symbols, graduation of scales/axes, units, year
  • Source: organization or author, publication, internet link, year, date of retrieval
  • Credits: author, copyright, and organization/context of creation, date of production.
Examples: historical map (spread of Islam in the XIII century), statistical map (air passenger flow), graph (migrant remittances).