Analyse Exploratoire de Données               pour les Réseaux Dynamiques                      Sébastien Heymann <seb@geph...
Réseaux dynamiquesDes nœuds et/ou des liens arrivent et/ou partent au cours du tempsmobilité, réseaux sociaux, internet,  ...
Intérêt pour la communauté             des Systèmes Complexes●    Multiplication de base de données avec dimension    temp...
Nouvelles problématiques transversales●    Comment caractériser les réseaux dynamiques ?●    Comment les modéliser ?●    C...
Analyse exploratoire de données●    Approche abductive pour faire émerger de bonnes    hypothèses sur les données (Tukey, ...
Idée généraleImaginez votre système comme une pelote emmêlée...
Idée généraleExploiter des saillances visuelles = Trouver des prises !
Exemple en statistique descriptive     P2P file size distribution (Latapy et al., 2008)
Support : théorie de la perception             Application de la sémiologie dans un       couplage sensori-moteur (Pfaende...
Objectifs de la visualisationTrouver plus vite des choses que l’on sait déjà :confirmation + transmissionTrouver plus vite...
Analyse exploratoire de       données relationnelles (réseaux)Langage graphique émergent :            groupement de nœuds,...
Et pour les réseaux dynamiques ?●    Timeline (« jouer » le film)●    Comment comparer des graphes dans le temps ?●    Lay...
Barrat et al., Sociopatterns.org
Exemple : intuiter leffet de léchantillonnage            sur la caractérisation           Interaction data from McFarlands...
Mobilisation pluridisciplinaire                                    SEMIOLOGIE   INFORMATIQUE                   layout, for...
Activités du groupe                         Partager des                      problématiques et                        des...
MembresAlain BARRAT - CPT Marseille - PACA - Alain.Barrat@cpt.univ-mrs.frMathieu BASTIAN – LinkedIn Corp. / Gephi Consorti...
Merci !                    Sébastien Heymann <seb@gephi.org>              http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/...
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Réseau thématique Analyse Exploratoire de Données pour les Réseaux Dynamiques

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  1. 1. Analyse Exploratoire de Données pour les Réseaux Dynamiques Sébastien Heymann <seb@gephi.org> http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/Porté par : Avec le soutiens de :
  2. 2. Réseaux dynamiquesDes nœuds et/ou des liens arrivent et/ou partent au cours du tempsmobilité, réseaux sociaux, internet, contacts, échanges, web, ...
  3. 3. Intérêt pour la communauté des Systèmes Complexes● Multiplication de base de données avec dimension temporelle● Émergence de létude des graphes dynamiques● Prolonger lapproche unificatrice des systèmes complexes en les considérant comme des réseaux dynamiques
  4. 4. Nouvelles problématiques transversales● Comment caractériser les réseaux dynamiques ?● Comment les modéliser ?● Comment étudier les phénomènes qui sy déroulent ? (feuille de route du RNSC, section « Théorie et mesure des réseaux »)
  5. 5. Analyse exploratoire de données● Approche abductive pour faire émerger de bonnes hypothèses sur les données (Tukey, 1962)● Utilise des techniques de visualisation pour augmenter la cognition (Shneiderman, 1989)● Processus non linéaire (Fry, 2004) :
  6. 6. Idée généraleImaginez votre système comme une pelote emmêlée...
  7. 7. Idée généraleExploiter des saillances visuelles = Trouver des prises !
  8. 8. Exemple en statistique descriptive P2P file size distribution (Latapy et al., 2008)
  9. 9. Support : théorie de la perception Application de la sémiologie dans un couplage sensori-moteur (Pfaender, 2008)
  10. 10. Objectifs de la visualisationTrouver plus vite des choses que l’on sait déjà :confirmation + transmissionTrouver plus vites des choses que l’on intuite :exploration guidée + mémoire externeTrouver des choses nouvelles dans l’absolu :exploration libre + découverte (source : F. Pfaender, cours de visualisation, UTC 2010)
  11. 11. Analyse exploratoire de données relationnelles (réseaux)Langage graphique émergent : groupement de nœuds, connexité, taille des nœuds (classement), épaisseur des liens (force de la relations)... Logiciels : GUESS, Cytoscape, Tulip, Gephi
  12. 12. Et pour les réseaux dynamiques ?● Timeline (« jouer » le film)● Comment comparer des graphes dans le temps ?● Layouts adaptés ?● Design dinteraction adapté ? Logiciels : Condor, SoNIA, Ubigraph, Gephi
  13. 13. Barrat et al., Sociopatterns.org
  14. 14. Exemple : intuiter leffet de léchantillonnage sur la caractérisation Interaction data from McFarlands classroom observations viewed at various levels of time aggregation from 35 minutes (one entire class period) to 1 minute (twothree turns of interaction), software SoNIA
  15. 15. Mobilisation pluridisciplinaire SEMIOLOGIE INFORMATIQUE layout, forme et valeur, transitionstructure de données, visuelletraitement temps réel DESIGN DINTERACTION exploration, comparaison
  16. 16. Activités du groupe Partager des problématiques et des approches (mailing-list)Produire des outils daide àlexpérimentation Rechercher et (plugin Gephi) collecter des références scientifiques (groupe Mendeley)
  17. 17. MembresAlain BARRAT - CPT Marseille - PACA - Alain.Barrat@cpt.univ-mrs.frMathieu BASTIAN – LinkedIn Corp. / Gephi Consortium – USA CA – mathieu@gephi.orgJulian BILCKE – CNRS / Gephi Consortium - Ile-de-France - julian.bilcke@iscpif.frDavid CHAVALARIAS – CNRS - Ile-de-France - david.chavalarias@polytechnique.eduSébastien HEYMANN – LIP6 / Gephi Consortium - Ile-de-France - seb@gephi.orgMathieu JACOMY – SciencesPo Medialab - Ile-de-France - mathieu.jacomy@gmail.comMatthieu LATAPY – LIP6 - Ile-de-France - matthieu.latapy@lip6.frFabien PFAENDER – UTC - Picardie - fabien.pfaender@utc.frStéphane RAUX – Linkfluence SAS - Ile-de-France - stephane.raux@linkfluence.netNicolas SCHABANEL – LIAFA / IXXI Lyon - PACA – nicolas.schabanel@liafa.jussieu.frHugo ZANGHI – Linkfluence SAS - Ile-de-France - hugo.zanghi@gmail.com
  18. 18. Merci ! Sébastien Heymann <seb@gephi.org> http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/Porté par : Avec le soutiens de :

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