Les cartes par densité de points deviennent de plus en plus courantes et accessibles


Signalé par Maps Mania - The Dot Map of Britain (12 mars 2019)

Le site GIS for Thought publie une carte de densité représentant avec une grande précision l'ensemble de la population de la Grande-Bretagne sous forme de points. Réalisée à partir de données du recensement, cette carte contient environ 62 millions de points - un point par habitant d'Ecosse, d'Angleterre et du Pays de Galles. Pour respecter l'anonymat, les données sont randomisées à l'intérieur de zones ayant le même code postal, avec chaque point placé aléatoirement dans les zones bâties.

Carte de densité de la Grande Bretagne en mode points :
http://maps.gisforthought.com/gb_population/


A l'échelle nationale, les zones urbaines à forte densité de population, telles que les villes ressortent bien sur la carte. L'absence de points dans certaines zones indique la présence de zones cultivées ou de parcs nationaux. A une échelle plus fine, cette cartographie par points dessine quasiment les formes urbaines avec le tracé des rues et en creux les parcs urbains ou péri-urbains.



La carte de densité de l'Europe en mode points
http://dataviz.spatial.ly/European_Population_Density.html


Comme chacun sait, il est préférable d'utiliser des cartes en mode points pour représenter des phénomènes de densités, car les aplats ont tendance à laisser penser que la répartition est homogène dans toute la zone.  Les cartes à points reposent sur une distribution visuelle qui met mieux en évidence la répartition spatiale.


Une carte à densité de points affiche la densité sous forme graphique plutôt que d'en montrer la valeur. Les points sont distribués de façon aléatoire sur chaque zone ; ils ne représentent pas forcément les emplacements réels des entités. En principe, le géocodage des points doit être fidèle à la réalité, mais pour des raisons de confidentialité, il arrive que l'emplacement sur la carte ne corresponde pas exactement à l'emplacement réel. Plus les points sont proches les uns des autres, plus la densité des entités est élevée dans cette zone. 

Les cartes par points (dot maps) sont de plus en plus courantes et accessibles sur Internet. Dans des pays où les minorités sont prises en compte lors des recensements, elles servent à mettre en évidence la répartition ethnique et les formes de ségrégation dans l'espace :

The Racial Dot Map of the USA
The Racial Dot of Brazil
The Racial Dot Map of South Africa
The Racial Dot Map of Estonia
The Racial Dot Map of Australia

La répartition ethnique de la population à Johannesburg



La répartition ethnique de la population à Chicago



L'échelle de visualisation de ces cartes par densité de points est très importante : elle détermine en grande partie l'analyse. Pour travailler sur la notion de "minorités visibles", les dot maps peuvent être utiles. Les villes américaines, pourtant très ségrégées, témoignent d'une interpénétration entre les communautés plus importante qu'on ne pourrait le penser. Ainsi Chicago semble une ville très ségrégée à l'échelle de l'aire urbaine, mais lorsqu'on descend à l'échelle des quartiers on s'aperçoit que la répartition est plus complexe.
http://personal.tcu.edu/kylewalker/immigrant-america/

Le Standford Open Policy Project recense les contrôles policiers effectués dans des villes américaines et montre des disparités raciales dans le maintien de l'ordre. L'interface permet de comparer la composition ethnique des habitants et celle des populations contrôlées par la police.
http://openpolicing.stanford.edu/explore/

Le MIT Media Lab a lancé un projet de recherche visant à étudier les inégalité de revenus, non seulement à l’endroit où vivent les personnes, mais également à l'endroit où elles mangent, consomment ou passent du temps libre. L'Atlas of Inequality utilise des données agrégées et anonymisées pour déterminer le nombre de visiteurs dans des milliers de lieux - comme des restaurants, des écoles et des parcs - dans l'aire métropolitaine de Boston. Le résultat final est une carte interactive colorée - avec des points bleus indiquant les lieux où l'on peut s'attendre à rencontrer des personnes de revenus différents, et des points rouges indiquant les lieux relativement homogènes.
http://inequality.media.mit.edu/#

Atlas of inequality (MIT Media Lab)


Comme beaucoup d’autres grandes régions métropolitaines américaines, Boston est aux prises avec une grande inégalité des revenus entre ses résidents. Pour parvenir à élaborer cette carte, les chercheurs ont analysé les schémas de mobilité d'environ 150000 utilisateurs anonymes d'octobre 2016 à mars 2017, sur la base de leurs appareils numériques. L’équipe du MIT a ensuite associé ces données à une liste de 30 000 sites visités par les habitants de Boston. Si un utilisateur passe au moins cinq minutes à l’un de ces lieux, cela constitue une "visite". Ensuite, pour obtenir les données sur le revenu, les chercheurs ont déterminé le bloc de recensement où un utilisateur passait la plupart de ses heures la nuit - pensant que cela signifiait qu'un utilisateur y vivait - et attribué à cet utilisateur le revenu médian du ménage pour cette zone. Les dizaines de milliers d'utilisateurs de l'ensemble de données ont ensuite été regroupés en quatre tranches de revenus. Ensuite ils ont calculé le temps total passé par chaque groupe de revenus pour chaque lieu de l'ensemble de données. Le résultat final est un graphique pour chaque lieu qui indique la probabilité que l'on puisse avoir des personnes de chacun des quartiles de revenus.

Une cartographie a également été produite sur le thème de l'éducation aux Etats-Unis en fonction du niveau d'études atteint par les individus à l'âge de 25 ans :
http://personal.tcu.edu/kylewalker/maps/education/index.html

Educational Attainment in America (TCU Center for Urban Studies)


Ben Flanagan a élaboré une série de cartes sur l'appartenance religieuse des populations dans le Grand Londres et dans d'autres villes anglaises : https://medium.com/benflan/religious-identity-5fa97aeead94

Le New York Times propose une série de cartes permettant de comparer la ségrégation dans les grandes villes des Etats-Unis. Ce type de géovisualisation donne à voir la concentration et la faible interpénétration des minorités les unes par rapport aux autres (problématique du "melting pot" et du "salad bowl") :
http://www.nytimes.com/interactive/2015/07/08/us/census-race-map.html?_r=0

La ville de Bruxelles, connue pour sa vocation de capitale européenne et son metlting pot, présente néanmoins une certaine ségrégation résidentielle si on regarde précisément à l'aide de cartes par points. Bruxelles a la deuxième plus importante population née à l'étranger de toutes les villes du monde, après Dubaï. Environ 60% des Bruxellois ne sont pas nés à Bruxelles. On peut découvrir d'où sont originaires ces résidents nés à l'étranger grâce à la visualisation par Karim Douieb de la population de la capitale belge.  

Brussels. A lovely Melting-Pot : http://brussels-diversity.jetpack.ai/



Ces cartes peuvent parfois portées sur des données sensibles, comme par exemple les lieux d'éviction des habitants à New York ou encore les noms des propriétaires ou sociétés qui détiennent des immeubles.

Il convient de distinguer entre les cartes "one-to-one" où un point sur la carte vaut une unité et les cartes "one-to-many" où un point peut être équivalent à plusieurs unités (cf carte des terrains de tennis qui ne distingue pas les deux, tandis que cette autre carte s'appuie au contraire sur un semis de points). Lorsque les points sont agrégés, on utilise généralement des grilles de points (dot grids) telles que théorisées par Jacques Bertin. Elles permettent d'agréger les données et de mieux faire ressortir les éléments importants. Voir par exemple cette carte sur l'esclavage ou cette carte des minorités aux Etats-Unis. La carte ci-dessous concerne les événements de piraterie maritime dans le monde représentés également sur une grille de points.

La piraterie maritime dans le monde (1978-2018)


Les exemples concernent souvent les minorités raciales, mais les cartes par points peuvent être utilisées dans d'autres domaines (voir par exemple cette carte des villes de plus de 15 000 habitants dans le monde).

Boris Mericksay s'interroge sur ce que cela peut signifier de visualiser le monde avec des points. "Ces géovisualisations d’un type particulier offre un autre regard sur les territoires par la spatialisation de gros volumes de données permettant la mise en évidence de logiques géographiques (concentration et distribution). Dans ce type de géovisualisation, la variable visuelle privilégiée est la couleur selon une logique de catégorisation des variables à représenter". Il donne de nombreux exemples qui vont de résultats électoraux ou de frontières linguistiques invisibles à l'implantation des commerces ou des arbres dans les espaces urbains :
http://medium.com/@BorisMericskay/visualiser-le-monde-avec-des-points-5da00f442c39

Structure et évolution des commerces à Paris


Prix par nuitée des chambres AirBnB à Paris (source : OpenDataSoft)


Les cartes par densité de points sont utilisées depuis très longtemps. La plus ancienne est la Carte philosophique figurant la population de la France d'Armand-Joseph de Montizon. Ce frère franciscain a élaboré en 1830 une carte de la population par départements (1 point pour 10 000 habitants).
http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/btv1b8492261j


L'espacement régulier des points sur la carte met en évidence la densité de population à l'intérieur des limites de chaque département. Étant donné que les points sont espacés de manière égale, il est évident qu'ils ne représentent pas l'emplacement réel des personnes. La carte produit un rendu visuel discutable, dans la mesure où la valeur pour une zone généralise tous celles de la zone considérée. La carte de Montizon est restée longtemps méconnue, c'est la cartographie du choléra par John Snow en 1854 qui relance ce type de cartographie par distribution.

Avec la puissance de calcul des ordinateurs, il est aujourd'hui plus facile de créer des cartes par densité de points qui peuvent être générées à la volée. Voici par exemple une infographie animée en mode point qui donne à voir le peuplement et la densification du territoire américain de 1790 à 2010 :



Comme on l'a vu, ce type de cartographie est à même de faire ressortir des phénomènes de distribution ou de concentration (voir par exemple la distribution des lieux de séismes de magnitude supérieure à 6 dans le monde depuis 1950).

Mais ces cartes par points ont aussi des inconvénients. Le placement réel des points peut être aléatoire. Des points mal dimensionnés ou mal espacés (cf effet d'amas ou de chevauchement) peuvent biaiser ou déformer le message de la carte. Si les points sont trop nombreux, il peut être difficile de les dénombrer. Le message de la carte peut s'en trouver altérer. Les données de télédétection, en particulier les images montrant des émissions lumineuses la nuit, peuvent être utilisées pour calculer la densité de population. Les données du projet Landscan du Oak Ridge National Laboratory sont couramment utilisées pour ce type d'analyse.


Lien ajouté le 24 mars 2019

Une carte en mode points mise à jour régulièrement permet de visualiser en direct la densité du trafic aérien sur le site Planefinder :
http://planefinder.net/about/global-coverage



Lien ajouté le 10 avril 2019

Kristian Ekenes, concepteur d'API pour la plateforme Arcgis, propose des pistes pour rendre les cartes par densité de points plus interactives sur Internet. Exemple à partir d'une carte de la répartition ethnique aux États-Unis (1 point représente 100 personnes) : l'objectif est de permettre aux utilisateurs d’explorer les données pour chaque catégorie en légende.



Lien ajouté le 19 avril 2019

Lien ajouté le 2 juin 2019


Lien ajouté le 1er août 2019


Liens ajoutés le 1er novembre 2019




Liens ajoutés le 4 février 2020



 
Liens ajoutés le 29 octobre 2020



 

 

Lien ajouté le 2 novembre 2020


Lien ajouté le 6 mars 2021

Lien ajouté le 5 mai 2021

Lien ajouté le 26 mars 2021

Carte à la une. La France d'AirBnB (Géoconfluences)

Lien ajouté le 14 août 2021

Lien ajouté le 16 octobre 2022

Lien ajouté le 28 août 2023

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