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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 :
Réseaux dynamiques



Des nœuds et/ou des liens arrivent
 et/ou partent au cours du temps


mobilité, réseaux sociaux, internet,
   contacts, échanges, web, ...
Intérêt pour la communauté
             des Systèmes Complexes


●
    Multiplication de base de données avec dimension
    temporelle
●
    Émergence de l'étude des graphes dynamiques
●
    Prolonger l'approche unificatrice des systèmes complexes
    en les considérant comme des réseaux dynamiques
Nouvelles problématiques transversales


●
    Comment caractériser les réseaux dynamiques ?
●
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●
    Comment étudier les phénomènes qui s'y déroulent ?
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Analyse exploratoire de données


●
    Approche abductive pour faire émerger de bonnes
    hypothèses sur les données (Tukey, 1962)
●
    Utilise des techniques de visualisation pour augmenter la
    cognition (Shneiderman, 1989)
●
    Processus non linéaire (Fry, 2004) :
Idée générale




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Idée générale




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     P2P file size distribution (Latapy et al., 2008)
Support : théorie de la perception




             Application de la sémiologie dans un
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Objectifs de la visualisation



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                       (source : F. Pfaender, cours de visualisation, UTC 2010)
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            groupement de nœuds, connexité,
              taille des nœuds (classement),
        épaisseur des liens (force de la relations)...




                   Logiciels : GUESS, Cytoscape, Tulip, Gephi
Et pour les réseaux dynamiques ?


●
    Timeline (« jouer » le film)
●
    Comment comparer des graphes dans le temps ?
●
    Layouts adaptés ?
●
    Design d'interaction adapté ?


                     Logiciels : Condor, SoNIA, Ubigraph, Gephi
Barrat et al., Sociopatterns.org
Exemple : intuiter l'effet de l'échantillonnage
            sur la caractérisation




           Interaction data from McFarland's classroom observations viewed at various levels of time aggregation
           from 35 minutes (one entire class period) to 1 minute (twothree turns of interaction), software SoNIA
Mobilisation pluridisciplinaire


                                    SEMIOLOGIE

   INFORMATIQUE                   layout, forme et
                                  valeur, transition
structure de données,                 visuelle
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                            DESIGN
                        D'INTERACTION
                         exploration,
                         comparaison
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                         Partager des
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                               Rechercher et
  (plugin Gephi)
                               collecter des
                                références
                               scientifiques
                            (groupe Mendeley)
Membres


Alain BARRAT - CPT Marseille - PACA - Alain.Barrat@cpt.univ-mrs.fr

Mathieu BASTIAN – LinkedIn Corp. / Gephi Consortium – USA CA – mathieu@gephi.org

Julian BILCKE – CNRS / Gephi Consortium - Ile-de-France - julian.bilcke@iscpif.fr

David CHAVALARIAS – CNRS - Ile-de-France - david.chavalarias@polytechnique.edu

Sébastien HEYMANN – LIP6 / Gephi Consortium - Ile-de-France - seb@gephi.org

Mathieu JACOMY – SciencesPo Medialab - Ile-de-France - mathieu.jacomy@gmail.com

Matthieu LATAPY – LIP6 - Ile-de-France - matthieu.latapy@lip6.fr

Fabien PFAENDER – UTC - Picardie - fabien.pfaender@utc.fr

Stéphane RAUX – Linkfluence SAS - Ile-de-France - stephane.raux@linkfluence.net

Nicolas SCHABANEL – LIAFA / IXXI Lyon - PACA – nicolas.schabanel@liafa.jussieu.fr

Hugo ZANGHI – Linkfluence SAS - Ile-de-France - hugo.zanghi@gmail.com
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

  • 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. Réseaux dynamiques Des nœuds et/ou des liens arrivent et/ou partent au cours du temps mobilité, réseaux sociaux, internet, contacts, échanges, web, ...
  • 3. Intérêt pour la communauté des Systèmes Complexes ● Multiplication de base de données avec dimension temporelle ● Émergence de l'étude des graphes dynamiques ● Prolonger l'approche unificatrice des systèmes complexes en les considérant comme des réseaux dynamiques
  • 4. Nouvelles problématiques transversales ● Comment caractériser les réseaux dynamiques ? ● Comment les modéliser ? ● Comment étudier les phénomènes qui s'y déroulent ? (feuille de route du RNSC, section « Théorie et mesure des réseaux »)
  • 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. Idée générale Imaginez votre système comme une pelote emmêlée...
  • 7. Idée générale Exploiter des saillances visuelles = Trouver des prises !
  • 8. Exemple en statistique descriptive P2P file size distribution (Latapy et al., 2008)
  • 9. Support : théorie de la perception Application de la sémiologie dans un couplage sensori-moteur (Pfaender, 2008)
  • 10. Objectifs de la visualisation Trouver plus vite des choses que l’on sait déjà : confirmation + transmission Trouver plus vites des choses que l’on intuite : exploration guidée + mémoire externe Trouver des choses nouvelles dans l’absolu : exploration libre + découverte (source : F. Pfaender, cours de visualisation, UTC 2010)
  • 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. Et pour les réseaux dynamiques ? ● Timeline (« jouer » le film) ● Comment comparer des graphes dans le temps ? ● Layouts adaptés ? ● Design d'interaction adapté ? Logiciels : Condor, SoNIA, Ubigraph, Gephi
  • 13. Barrat et al., Sociopatterns.org
  • 14. Exemple : intuiter l'effet de l'échantillonnage sur la caractérisation Interaction data from McFarland's classroom observations viewed at various levels of time aggregation from 35 minutes (one entire class period) to 1 minute (twothree turns of interaction), software SoNIA
  • 15. Mobilisation pluridisciplinaire SEMIOLOGIE INFORMATIQUE layout, forme et valeur, transition structure de données, visuelle traitement temps réel DESIGN D'INTERACTION exploration, comparaison
  • 16. Activités du groupe Partager des problématiques et des approches (mailing-list) Produire des outils d'aide à l'expérimentation Rechercher et (plugin Gephi) collecter des références scientifiques (groupe Mendeley)
  • 17. Membres Alain BARRAT - CPT Marseille - PACA - Alain.Barrat@cpt.univ-mrs.fr Mathieu BASTIAN – LinkedIn Corp. / Gephi Consortium – USA CA – mathieu@gephi.org Julian BILCKE – CNRS / Gephi Consortium - Ile-de-France - julian.bilcke@iscpif.fr David CHAVALARIAS – CNRS - Ile-de-France - david.chavalarias@polytechnique.edu Sébastien HEYMANN – LIP6 / Gephi Consortium - Ile-de-France - seb@gephi.org Mathieu JACOMY – SciencesPo Medialab - Ile-de-France - mathieu.jacomy@gmail.com Matthieu LATAPY – LIP6 - Ile-de-France - matthieu.latapy@lip6.fr Fabien PFAENDER – UTC - Picardie - fabien.pfaender@utc.fr Stéphane RAUX – Linkfluence SAS - Ile-de-France - stephane.raux@linkfluence.net Nicolas SCHABANEL – LIAFA / IXXI Lyon - PACA – nicolas.schabanel@liafa.jussieu.fr Hugo ZANGHI – Linkfluence SAS - Ile-de-France - hugo.zanghi@gmail.com
  • 18. Merci ! Sébastien Heymann <seb@gephi.org> http://www-complexnetworks.lip6.fr/~heymann/eda/ Porté par : Avec le soutiens de :