=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1535/paper-05
|storemode=property
|title=Analyse de réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques. Le cas des acteurs côtiers en France et des IDG qu’ils mobilisent
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1535/paper-05.pdf
|volume=Vol-1535
|authors=Jade Georis-Creuseveau
|dblpUrl=https://dblp.org/rec/conf/sageo/Georis-Creuseveau15
}}
==Analyse de réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques. Le cas des acteurs côtiers en France et des IDG qu’ils mobilisent==
https://ceur-ws.org/Vol-1535/paper-05.pdf
Analyse de réseaux sociaux des usages des
Infrastructures de Données Géographiques
Le cas des acteurs côtiers en France et des IDG qu’ils
mobilisent
Jade Georis-Creuseveau1
1. LETG-Brest (UMR 6554 CNRS), Géomer, Université de Bretagne Occidentale, Institut
Universitaire Européen de la Mer
Technopôle Brest-Iroise, 29280 Plouzané cedex, France
jade.georis-creuseveau@cnrs.fr
RESUME.Le développement des infrastructures de données géographiques (IDG)a pour but de favoriser la
gestion environnementale. Cependant, les avancées technologiques ainsi que les cadres organisationnels
et réglementaires disponibles ne semblent pas suffisants pour permettre la réalisation d'un tel objectif.
Pour plusieurs auteurs, la contribution réelle des IDG dépend des réponses qu'ellesfournissent à leurs
usagers. Cet article présente une approche méthodologique pour l’identification et l’analyse des
IDGmobilisées par leurs usagers. L’approche estfondée sur une analyse de réseaux sociaux. Elle prend
pour cadre applicatif la gestion des zones côtières en France. Les résultats mettent en évidence les
principales propriétés structurales d'une série d’IDG, en distinguant les IDG principales et les IDG
jouant un rôle secondairedans la gestion des zones côtières. Cet usage multi-IDG et multi-niveaux est
nécessaire pour permettre aux acteurs côtiers d’accéder aux informations géographiques qui leur sont
indispensables pour la conduite de leurs projets de territoire.
ABSTRACT. The development of spatial data infrastructures (SDIs) aims to promote environmental
management. However, technological advances, organizational and regulatory frameworks available do
not seem sufficient for the realization of such an objective. For many authors, the real contribution of
SDIs depends on the answers they provide to their users. This paper presents an original methodological
approach to the study of the usage of SDIs based on Social Networks analysis. This research focuses
specifically on French SDIs and their contribution to coastal stakeholders. The results highlight the main
structural properties of a series of SDIs, distinguishing between main SDIs and SDIs playing a secondary
role in the management of coastal areas. This multi-level and multi-SDIsuse is needed to allow coastal
stakeholders to access geographic information they needed to conduct their territorial projects.
MOTS-CLES :Infrastructures de Données Géographiques (IDG), usages, acteurs côtiers, analyse de
réseaux sociaux
Keywords:Spatial Data Infrastructures (SDIs), usage, coastal stakeholders, Social Network Analysis
(SNA)
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
2 SAGEO’2015
1. Introduction
Le développement des Infrastructures de Données Géographiques (IDG) depuis
le milieu des années 1990 rejoint le besoin exprimé au niveau international de
coordonner l’accès, l’échange et le partage des informations géographiques détenues
par divers producteurs
eurs dans le but d’en maximiser l’utilisation, la gestion et la
production (Crompvoets
Crompvoets et al., 2004).
2004 Rajabifard et al. (2002) définissent les IDG
comme des « dispositifs qui rassemblent,
rassemblent, dans un cadre dynamique, des
informations, des systèmes informatiques, des d normes et standards,
dards, des accords
organisationnels,
sationnels, des ressources humaines et des
des communautés nécessaires pour
faciliter le partage des informations géographiques » (Figure 11).
Figure 1.. Composantes des IDG et interrelations (Rajabifard et al., 2002)
Ces composantes technologiques et non-technologiques constituent un réseau
intra et inter-organisationnel
organisationnel (Vandenbroucke et al., 2009)contribuant
contribuant à des objectifs
plus généraux tels que le développement économique, la stabilité sociale,
ciale, la bonne
gouvernance et la gestion durable de l'environnement (Williamson
Williamson et al., 2003;
2003
Masser, 2010).Les Les IDG donnent accès à des informations issues de divers
producteurs et décrivent soit les différentes composantes d’un territoire donné soit
un domaine spécifique,
spécifiqu selon que l’IDG est généraliste ou thématique (AFIGEO,
AFIGEO,
2013). En France, l’Association
l’Association Française pour l’information Géographique
recensait en 2014 65 IDG : 133 nationales, 34 régionales et 18 départementales
(AFIGEO, 2014).
La mise en œuvre des
de IDG à de multiples niveaux (Rajabifard et al.,, 2006)
2006 etleur
impact sur la circulation de l’information géographique fournissent a priori un
contexte favorable à la gestion des
de territoires.. Mais pour de nombreux auteurs, les
progrès technologiques et les cadres réglementaires
réglementaires ne suffisent pas à garantir
l’atteinte de cet objectif,
objectif les usagers et la prise en compte de leurs besoins étantles
facteurs clés pour le développement des IDG (Masser, 2005; Nedović-Budić Budić et al.,
2008; Hennig et al., 2013). Cependant des efforts importants continuent d’être
consacrés à la structuration des informations géographiques, à la normalisation et au
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques3
développement des technologies alors que peu d'attention est accordée aux usagers
et à leurs attentes(Vandenbroucke, 2011).Ce constat peut s’expliquer notamment par
une série de difficultés méthodologiques liée au fait que les IDG sont des dispositifs
complexes et dynamiques(Grus et al., 2010) ouverts sur le Web et déployés à de
multiples échelons organisationnels. L’identification de leurs usagersainsi que la
prise en compte de leurs usages et de leurs besoins constituent alors une tâche
complexe (Budhathoki et al., 2008; Nedović-Budić et al., 2008; Hennig et al.,
2013).
Pour répondre à cette problématique générale, une méthodologied’étude des
usages des IDG a été développée(Georis-Creuseveau, 2014). Elle repose sur une
collecte de données quantitatives et qualitatives et diverses techniques d'analyse,
choisies, enrichies et mises en œuvre de manière intégrée pour fournir des visions
« macro » et « micro » des usages des IDG. Cet article présente en particulier
l’analyse de réseaux sociaux (Social Network Analysis (SNA)1) qui favorise
l’identification et la caractérisation des IDG mobilisées par les usagers.
La démarche prend pour cadre expérimental la gestion de la mer et du littoral en
France. A l’interface terre-mer, les zones côtières sont des territoires complexes
(Sale et al., 2008) dont la gestion est mise en œuvre par un large panel d’acteurs et
d’institutions intervenant à des échelles variées et poursuivant des objectifs divers.
Leurs besoins en information notamment géographique sont importants et varient en
fonction de leurs objectifs (Bartlett et Smith, 2004; Gourmelon et Robin, 2005). En
France, les richesses et le potentiel de développement de la mer et du littoral de ce
deuxième état maritime de la planète ont placé ces territoires au cœur des réflexions
politiques. Elles ont entre autres conduit à identifier depuis les années 2000 le
recueil et le partage, notamment via les IDG, d’informations géographiques comme
des composantes majeures pour fonder la politique française de la mer et du littoral
(Chauvin et al., 2010).
2. Données et Méthodes
L’étude prend pour cible les acteurs côtiers de la sphère publique, utilisateurs et
producteurs d'informations géographiques, impliqués à différents paliers
institutionnels (local, régional, national et global) dans la mise en œuvre de la
gestion des zones côtières. Du point de vue du recueil des données, la démarche
adoptée repose sur un questionnaire en ligne(Georis-Creuseveau, 2013).En termes
d’analyse, les réponses au questionnaire en ligne fournies par 196 acteurs côtiers,
ont été exploitées par une analyse SNA. Au préalable, des analyses statistiques et
thématiques ont été conduites pour dégager les tendances dominantes et les
principales thématiques exprimées par les enquêtés à propos de leurs pratiques en
lien avec les IDG (Georis-Creuseveau et al., 2015).L'un des principaux principes de
1 Le terme d’« analyse SNA » sera employé dans la suite du document en référence au terme
anglais Social Network Analysis et compte tenu de sa fréquente utilisation dans les études
francophones.
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
4 SAGEO’2015
modélisation appliquée dans notre méthodologie repose sur la relation entre une
IDG et un usager. Cette relation existe dans la mesure où il y a un flux d'information
entre l'usager et l’IDG. Elle est considérée comme une représentation élémentaire de
l’usage des IDG.
2.1. Collection de données
Les usagers considérés par notre étude sont des acteurs côtiers de la sphère
publique qui combinent deux caractéristiques: (1) être impliqué dans la gestion de la
mer et du littoral en France et (2) avoir développé un niveau minimum d'utilisation
des IDG. Les IDGmobilisées par ces usagerscôtiers sont identifiées grâce à un
processus de collecte de données basée sur un questionnaire en ligne. En raison de
l’absence de données statistiques concernant la population ciblée, une procédure
d’échantillonnage empirique de type volontaire a été mise en œuvre.
Un total de 196 usagers côtiers arépondu au questionnaire en ligne largement
diffusée à travers différents réseaux nationaux impliqués dans la géomatique et la
gestion des zones côtières. L'objectif de ce questionnaire en ligne a été de fournir
des données sur (1) les compétences et les besoins des répondants, (2) les contextes
institutionnelsde ceux-ci, (3) les IDGqu’ils mobilisent, (4) les raisons et les
avantages associés à cet usage, (5) la contribution de celui-ci à la gestion de la mer
et du littoral. L'approche de modélisation SNA a été construite principalement à
partir des éléments (2) et (3) et nous permet de générer un graphe associant 196
usagers et 80 IDG.
2.2. Analyse de réseaux sociaux
L’analyse SNA étudie les réseaux d’acteurs et leur structure(Wasserman et
Faust, 1994; Scott, 2000), en se basant sur la théorie des graphes (Keast et Brown,
2005; Claramunt et Winter, 2007; Knoke et Yang, 2008). Elle place les relations
entre les acteurs d’un même système et leur forme au centre de l’analyse (Hanneman
et Riddle, 2005). Reposant sur des analyses mathématiques et graphiques, elle se
base sur un corpus de données organisé sous forme matricielle qui permet de définir
les liens entre les différents acteurs du réseau. Divers indicateurs mathématiques
peuvent être calculés pour caractériser le réseau, les acteurs et leurs relations.
L’analyse graphique permet quant à elle d’« utiliser la vision pour penser »(Card et
al., 1999), offrant un moyen d’exploration et d’analyse complémentaire à l’approche
par les indicateurs mathématiques (Tukey, 1977).
Ce type d’analyse offre la possibilité de fournir une représentation globale de
l’ensemble des relations d’usages des IDG mobilisées par les 196 enquêtés dans le
cadre de leurs pratiques professionnelles ainsi que les caractéristiques structurales
associées. Notre analyse est fondée sur une approche originale basée sur un graphe
bipartiorienté constitué de deux types de nœuds : les usagers et les IDG. Les arcs
entre les nœuds traduisent l’usage des IDG déclaré par les enquêtés dans le cadre du
questionnaire. Ils sont orientés des enquêtés vers les IDG afin de représenter les
relations d’usage. Des mesures de trois indicateurs mathématiques ont
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques5
étéréaliséespour refléter les propriétés locales et globales du réseau. Il s’agit de la
mesure locale de degré (degree)et des mesures globales de centralité
d’intermédiarité (betweennesscentrality) et de centralité de proximité normalisée
(closenesscentrality) qui considèrent le réseau comme un tout.La mesure de degré
d'un nœud est donnée par le nombre de nœuds connectés à ce nœud. La centralité
d’intermédiarité évalue la proportion desplus courts chemins entre paires denœuds
qui passent par un nœud donné.La centralité de proximité normalisée indique si un
nœud donné peut atteindre d'autres nœuds avec un chemin sur le graphique
comprenant un nombre limité d'arcs.
La centralité d’intermédiarité, noté Cb(i) (1) d’un nœud i, est donnée par
(Newman, 2003):
Cb(i) = ∑s≠i≠t (σst (i) / σst) (1)
oùs et t sont des nœuds du réseau différents de i, σst représente le nombre de
chemins les plus courts entre les nœuds s et t et σst (n) le nombre de chemins les plus
courts entre les nœuds s et t passant par n.
La centralité de proximiténormalisée Cc(i)d’un nœud iest donnée par l’inverse de
la moyenne des plus courts chemins de ce nœud à tous les autres nœuds du graphe.
Elle est donnée par l’expression suivante (Sabidussi, 1966):
Cc(i) = ∑ (2)
(,)
où d(i,j)représente la longueur du plus court chemin entre deux nœuds i et j.
En complément de ces indicateurs mathématiques et compte tenu de son pouvoir
d’exploration et d’analyse (Tukey, 1977), l’analyse visuelle des graphes a
étéprivilégiée pour mener une analyse détaillée des multiples relations entre les IDG
et les enquêtés. Spécialement conçus pour l’analyse SNA,et compte tenu de leur
approche globale et complémentaire (Huisman et Van Duijn, 2005; Knoke et Yang,
2008), les logiciels UCINET (logiciel d’analyse numérique des données réseau) et
NETDRAW (outil de visualisation des données réseau sous forme de graphe)
(Borgatti et al., 2002) ont été utilisés conjointement pour analyser et visualiser le
graphe enquêté-IDG.
3. Résultats
Les 196 acteurs côtiers ayant répondu au questionnaire ont identifié 80 IDG
qu’ils mobilisent pour leurs tâches de gestion de la mer et du littoral (diagnostic,
plan de gestion, mise en œuvre, évaluation…). Plus de la moitié des enquêtés (56,5
%) déclarent utiliser plusieurs IDG (de 2 à 11).
A travers l’analyse SNA, la représentation des nœuds (usagers et IDG) et des
arcs, sous forme de graphe conduit à identifier une structure très polarisée, appelée
réseau scale-free(Barabási et Albert, 1999), où un faible nombre d’IDG sont
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
6 SAGEO’2015
associées, par des relations d’usage, à un grand nombre d’enquêtés tandis que de
nombreuses IDG sont associées à un faible nombre d’enquêtés.
Les indicateurs mathématiques mobilisés dans le cadre de l’analyse SNA ont
permis de caractériser l’usage « multi-IDG » à travers différentes propriétés
structurales de ce réseau scale-free. La mesure de degré met en évidence les IDG
ayant de nombreux usagerstelles que le Géoportail2 national et le CRIGE-PACA3,
plus ancienne IDG régionale française avec plus de 1 200 organisations partenaires.
La figure 2 présente legraphe« IDG - usagers » au sein duquel la taille des nœuds est
proportionnelle à leur valeur de degré.
GéoBretagne
GéoBretagne
SEXTANT
SEXTANT CRIGE PACA
CRIGE-PACA
GEOPAL
GEOPAL
Géoportail
Géoportail
PIGMA
PIGMA
IDG
Enquêté
Figure 2. Graphe biparti structuré par valeur de degré (Nenquêté=196, NIDG = 80, Narc
=403)
Lamesure de centralité d’intermédiaritécomplète cette première analyse en
mettant en évidence les IDG complémentaires aux IDG principales à travers les
usagers qui les mobilisent de manière associée.La figure 3 présente le graphe « IDG
- usagers » au sein duquel la taille des nœuds est proportionnelle à leur valeur
d’intermédiarité.
2
http://www.geoportail.gouv.fr/accueil
3
http://www.crige-paca.org/
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques7
Earth Explorer
Earth explorer
SIG LR
SIG LR
INSPIRE
INSPIRE
CRIGE PACA
CRIGE-PACA
SDIS duVAR
SDIS du VAR
Géoportail
Géoportail SIT PNR
SIT PNRPACA
PACA
WEB SIGNice
Métropole NCA
Côte d'Azur
InfoTerre
InfoTerre
PPIGE
PPIGE
CIGAL
CIGAL SIG CUMPM
SIG CUMPM
GéoPicardie
GéoPicardie
Carte-Cannes
Cannes
IDG
Enquêté
Figure 3. Graphe biparti structuré par valeur de centralité d’intermédiarité
(Nenquêté=196, NIDG = 80, Narc =403)
L’analyse visuelle de la figure 3 permet de constater, à travers les usagers
communs,des complémentarités entre des IDG principales telles que le Géoportail et
le CRIGE-PACA.D’autres tendances de complémentarité peuvent être observées
entre ces IDG principales et des IDG qui jouent un rôle secondaire, situées à la
périphérie du réseau. Parmi cet ensemble d’IDGjouant un rôle secondaire, citons par
exemple celles qui fournissent des informations géographiques thématiques (par
exemple, InfoTerre4, SIT PNR PACA5) ou des données européennes (par exemple,
géoportailINSPIRE6).
La mesure de centralité de proximité normalisée complète cette analyse en
mettant en évidence les IDG de moindre importance pour les acteurs côtiers.La
figure 4 présente le graphe « IDG - usagers » au sein duquel la taille des nœuds est
proportionnelle à leur valeur de proximité normalisée. Ces IDG à forte valeur de
centralité de proximité, sont caractérisées par un faible nombre d’usagers et
occupent des positions excentréespouvant traduirenotamment un isolément
géographique du territoire concerné par l’IDG (ex : SIG 9727 de Martinique).
D’autres positions excentrées peuvent s’expliquer notamment par le faible nombre
d’informations géographiques que l’IDG propose (ex : SOes8), par le manque de
spécificité de ces informations pour les territoires français (ex : EuroGeographics9)
4
http://infoterre.brgm.fr/
5
http://www.pnrpaca.org
6
http://inspire-geoportal.ec.europa.eu/
7
http://www.sig972.org/
8
http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr
9
http://www.eurogeographics.org/
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
8 SAGEO’2015
ou encore par leur accès réservé à une certaine catégorie d’usagers (ex : Prodige
Picardie10 dont l’accès est réservé aux services de l’Etat).
INSEE
Géo-Guyane
IGECOM 40 SOes
EuroGeographics
PRODIGE-Picardie
SIG 972 PRODIGE 971
IDG
Enquêté
Figure4. Graphe biparti structuré par valeur de centralité de proximité normalisée
(Nenquêté=196, NIDG = 80, Narc =403)
Les IDG au centre des figures 3 et 4 jouent un rôle de « passerelle » (gateway) au
sein du réseau, permettant potentiellement de mettre en relation des usagers avec
d’autres IDG. A titre d’exemple, la quasi-totalité des usagers (98 %) du Géoportail
national mobilise d’autres IDG. C’est également le cas pour plus de la moitié des
usagers (53 %) du CRIGE-PACA.
En complément de ces indicateurs mathématiques et compte tenu de son pouvoir
d’exploration (Tukey, 1977), une analyse visuelle du graphe a été réalisée pour
caractériser plus en détail l’usage « multi-IDG ». La structuration du graphe a été
réalisée en fonction de trois critères : le palier institutionnel auquel travaille le
répondant, le palier auquel l’IDG est mise en œuvre ainsi que sesobjectifs
(généraliste ou thématique) (Figure5). La sélection de ces critères se justifie par la
déclinaison territoriale des politiques publiques de la mer et du littoral (Chauvin et
al., 2010), le déploiement multi-échelons des IDG mobilisées tant pour les
dispositifs généralistes que thématiques (AFIGEO, 2014) et l’importance d’analyser
et de suivre les dynamiques collaboratives de cet ensemble d’IDG (Salgé et al.,
2009; Vandenbroucke et Biliouris, 2011).
L’analyse visuelle de la figure 5 permet de constater que les usagers utilisent les
IDG généralistes et thématiques dont les informations géographiques se rapportent à
un territoire variant du niveau local au global.
10
http://www.sigpicardie.fr/catalogue/
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques9
Global Global
Européen Européen
National National
Interrégional
Régional Régional
Local Local
IDG généraliste
IDG thématique
Enquêté
Echelon territorial (IDG et enquêté)
Figure 5. Graphe biparti structuré selon les critères relatifs aux échelons
territoriaux des IDG et des enquêtés et selon le type d’IDG (Nenquêté=196, NIDG = 80,
Narc =403)
Parmi ces IDG, les IDG régionales généralistes jouent un rôle important. Ces
IDG sont caractérisées par le plus grand nombre d’arcs (relation d’usage) (50 % des
403 arcs du graphe) émanant des enquêtés de l’ensemble des échelons territoriaux
identifiés. Viennent ensuite les IDG nationales généralistes avec 29 % des arcs du
graphe. Les enquêtés des échelons locaux et régionaux utilisent préférentiellement
des IDG de l’échelon identique ou supérieur. Les enquêtés des échelons
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
10 SAGEO’2015
interrégionaux (ex : bassin hydrographique, façade littorale) et supérieurs (du
national au global) sont caractérisés par la tendance inverse (échelons identiques ou
inférieurs). Les arcs horizontaux (même échelon territorial pour l’enquêté et l’IDG)
sont majoritaires aux niveaux national et régional. La spécialisation des IDG sur une
thématique est plus marquée à partir de l’échelon national et supérieur.
3. Discussion et conclusion
S’inscrivant dans le cadre d’une recherche plus large sur les usages des IDG,
l’objectif de cet article était de présenter une démarche d’identification et d’analyse
des IDG mobilisées par les acteurs côtiers français. Par une approche « centrée-
utilisateur » (Masser, 2005; Nedović-Budić et al., 2008; Sadeghi-Niaraki et al.,
2010; Hennig et al., 2013), l’analyse et l’interprétation des données recueillies à
travers un questionnaire en ligne reposent principalement sur une modélisation
structurale (SNA).
Compte tenu du nombre important d’IDG françaises (AFIGEO, 2014), l’analyse
SNA, basée sur un graphe biparti, notamment structuré par paliers institutionnels,
permet de mettre en évidencemathématiquement et visuellement le rôle d’IDG
généralistes et thématiques dans la diffusion et le partage d’informations
géographiques nécessaires à la gestion des zones côtières. Grâce à ces dispositifs, de
nombreux acteurs sont en capacité technique d’accéder, d’alimenter et de
redistribuer du contenu géographique.
Cet usage est structuré autour d’IDG principales (ex : Geoportail et CRIGE-
PACA) et secondaires(ex : InfoTerre, SIG 972). Les IDG généralistes régionales
considérées comme le « niveau-clé de la réussite de la mise en œuvre d’INSPIRE »
(Point de contact INSPIRE France, 2013) jouent manifestement un rôle important
dans la circulation de l’information côtière. Néanmoins, pour de nombreux enquêtés,
l’usage de ces IDG régionales est complété par celui d’IDG généralistes mises en
œuvre à d’autres paliers institutionnels (par exemple Géoportail etSIT PNR PACA)
et par l’usage d’IDG thématiques (notamment Géolittoral11, SINP12).
Cet usagemulti-IDG et multi-niveaux est nécessaire pour permettre aux acteurs
côtiers d’accéder aux informations géographiques qui leur sont indispensables pour
la conduite de leurs projets de territoire. La structuration multi-niveaux de l’analyse
SNA à travers un cadre schématique illustrant les multiples échelons territoriaux
permet de mieux catégoriser les relations d’usages et apporte une dimension
supplémentaire dans la compréhension des résultats.
Néanmoins, des limites à notre démarche sont à souligner et portent
principalement sur l’échantillonnage. Composé d’individus aux profils variés,
l’étude repose cependant sur un échantillonnage volontaire dont les individus sont
susceptibles d’avoir des opinions distinctes des non-participants. A l’aide d’une
11
http://www.geolittoral.developpement-durable.gouv.fr/
12
http://www.naturefrance.fr/sinp/presentation-du-sinp
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques11
enquête adaptée et de réseaux de diffusion ad hoc, un ciblage sur les non-usagers
des IDG pourra apporter des éléments complémentaires à l’analyse et permettre une
identification d’autres enjeux et blocages jusqu’ici non exprimés.
Si l'analyse SNA se concentre sur la caractérisation de l’ensemble des IDG
mobilisées par une large communauté d’acteurs côtiers, des analyses
complémentaires qui détaillent de manière plus fine comment ces IDG s’inscrivent
dans le quotidien des enquêtés et comment elles contribuent à la gestion des zones
côtières sont également nécessaires. Elles ont été envisagées de manière intégrée à
travers une modélisation des flux d’information géographique (Georis-Creuseveau,
2014).La complémentarité de ces méthodes, combinant des analyses à la fois macro
et micro,permet d’élargir la portée de l’analyse et de saisir les phénomènes d’usages
des IDG dans leur complexité, de les objectiver et de les modéliser (Creswell et
Clark, 2014).
En outre, un prolongement de la recherche est envisagé à travers une
spatialisation et une temporalisation de la méthodologie proposée. Cette perspective
assimile les IDG à des objets géographiques complexes(Claramunt et al., 1999;
Claramunt et Jiang, 2001), à travers leurs usagers, les implications spatiales et
temporelles liées à leurs pratiques et les réorganisations territoriales qu’elles sont
susceptibles d’induire (Bakis, 2004; Eveno, 2004).
En conclusion, il ressort de l’approche SNA, une série d’abstractions qui
contribue à la connaissance des phénomènes d’appropriation des IDG et des flux
informationnels associés dans un contexte de gouvernance territoriale complexe
multi-acteurs et multi-niveaux. A ce titre, l’approche proposée est susceptible de
contribuer aux recherches relatives aux approches « centrée-utilisateurs » qui placent
les usagers au centre des réflexions liées à la mise en œuvre des IDG(McDougall,
2010; Hennig et al., 2013).Les efforts à consacrer à la connaissance des usagers, de
leurs usages et de leurs besoins sont d’autant plus importants dans le contexte actuel
du développement accéléré des technologies du Web 2.0(Mericskay et Roche,
2011), de la démocratisation de l’information géographique(McDougall, 2010) et du
phénomène de « Volonteer Geographic Information» (VGI)(Goodchild, 2007).
Remerciements
L’auteur remercie toutes les personnes ayant répondu au questionnaire ainsi que
l’AFIGEO qui, par son soutien, a permis une large diffusion du questionnaire.
Elle remercie aussi Françoise Gourmelon et Christophe Claramunt pour leur
contribution à l’étude ainsi queCyril Marechal et Alexander Böhm pour leurs
conseils concernant la réalisation et l’analyse du questionnaire.
Bibliographie
AFIGEO (2013). Catalogue des IDG 2013, Association Française pour l'Information
Geographique: 75.
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
12 SAGEO’2015
AFIGEO (2014). Catalogue des IDG 2014, Association Française pour l'Information
Geographique: 84.
Bakis, Henry (2004) "La géographie des Technologies de l’Information et de la
Communication: perspectives." Netcom, 1-7.
Barabási, Albert-László, Albert, Réka (1999). Emergence of scaling in random networks.
Science, vol. 286, n° 5439, p. 509-512.
Bartlett, D., Smith, J. (2004). GIS for coastal zone management, CRC Press, London, UK.
Borgatti, S.P., Everett, M.G. , Freeman, L.C. (2002). Ucinet for Windows: Software for
Social Network Analysis, Harvard, MA: Analytic Technologies.
Budhathoki, Nama, Bruce, Bertram, Nedovic-Budic, Zorica (2008). Reconceptualizing the
role of the user of spatial data infrastructure. GeoJournal, vol. 72, n° 3, p. 149-160.
Card, Stuart K, Mackinlay, Jock D, Shneiderman, Ben (1999). Readings in information
visualization: using vision to think, Academic Press, San Diego, USA.
Chauvin, X., Herpers, F. , Fouquart, X., Colas, S. , Henocque, Y. , Bresson, D. ,
Goudedranche, I. (2010). Rapport complémentaire sur la mise en œuvre de la
gestion intégrée des zones côtières, Délégation interministérielle à l’aménagement
du territoire et à l'attractivité régionale (DATAR), Secrétariat Général de la mer (SG
Mer), Ministère de l’écologie, du développement durable, des transports et du
logement (MEDDTL): 51.
Claramunt, C., Winter, S. (2007). Structural salience of elements of the city. Environment and
Planning B: Planning and Design, vol. 34, n° 6, p. 1030-1050.
Claramunt, Christophe, Jiang, Bin (2001). An integrated representation of spatial and
temporal relationships between evolving regions. Journal of geographical systems,
vol. 3, n° 4, p. 411-428.
Claramunt, Christophe, Parent, Christine, Spaccapietra, Stefano, Thériault, Marius (1999).
Database modelling for environmental and land use changes. Geographical
Information and Planning. J. Stillwell, S. Geertman and J. Openshaw, Berlin,
Germany, Springer,, p. 181-202.
Creswell, John W, Clark, Vicki L Plano (2014). Research design. Qualitative, Quantitative
and Mixed Methods Approaches Sage Publications, Thousand Oaks, USA.
Crompvoets, J., Bregt, A., Rajabifard, A., Williamson, I. (2004). Assessing the worldwide
developments of national spatial data clearinghouses. International Journal of
Geographical Information Science, vol. 18, n° 7, p. 665-689.
Eveno, Emmanuel (2004). Le paradigme territorial de la société de l’information. Netcom,
vol. 18, n° 1-2, p. 89-134.
Georis-Creuseveau, J. (2013). Vers une première évaluation de la contribution des
Infrastructures de Données Géographiques à la gestion des territoires. SAGEO,
Brest.
Georis-Creuseveau, J., Gourmelon, F., Claramunt, C. (2015). Infrastructures de données
géographiques : quelle contribution à la Gestion Intégrée des Zones Côtières
françaises ? VertigO-la revue électronique en sciences de l'environnement, vol. 15,
n° 1.
Georis-Creuseveau, Jade (2014). Les Infrastructures de Données Géographiques (IDG) :
développement d'une méthodologie pour l’étude des usages.Le cas des acteurs
côtiers et de la GIZC en France., Université de Bretagne Occidentale.
Goodchild, M.F. (2007). Citizens as sensors: the world of volunteered geography.
GeoJournal, vol. 69, n° 4, p. 211-221.
Gourmelon, F., Robin, M. (2005). SIG et littoral, Hermes Sciences Publications, Lavoisier,
Paris, France.
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
Réseaux sociaux des usages des Infrastructures de Données Géographiques13
Grus, L., Crompvoets, J., Bregt, AK (2010). Spatial data infrastructures as complex adaptive
systems. International Journal of Geographical Information Science, vol. 24, n° 3,
p. 439-463.
Hanneman, R. A. , Riddle, M. (2005). Introduction to social network methods. Riverside,
USA, University of California: 114.
Hennig, S., Gryl, I., Vogler, R. (2013). Spatial data infrastructures, spatially enabled society
and the need for society’s education to leverage spatial data. international Journal
of Spatial Data Infrastructures Research, vol. 8, p. 98-127.
Huisman, M., Van Duijn, M.A.J. (2005). Software for social network analysis. Models and
methods in social network analysis, p. 270-316.
Keast, R., Brown, K. (2005). The network approach to evaluation: Uncovering patterns,
possibilities and pitfalls. Australasian Evaluation Society International Conference.
, South Bank, Brisbane.
Knoke, David, Yang, Song (2008). Social network analysis, Sage, Thousand Oaks, USA.
Masser, I. (2005). GIS worlds: creating spatial data infrastructures, ESRI press, Redlands,
USA.
Masser, I. (2010). Building European spatial data infrastructures, ESRI Press, Redlands,
USA.
McDougall, Kevin (2010). From silos to networks-will users drive spatial data infrastructures
in the future? 24th FIG International Congress (FIG 2010), International
Federation of Surveyors (FIG).
Mericskay, Boris, Roche, Stéphane (2011) "Cartographie 2.0: le grand public, producteur de
contenus et de savoirs géographiques avec le Web 2.0." Cybergeo: European
Journal of Geography.
Nedović-Budić, Z., Pinto, J.K., Budhathoki, N.R. (2008). SDI effectiveness from the user
perspective. A Multi-View Framework to Assess SDIs. J. Crompvoets, A.
Rajabifard, B. van Loenen and T. Delgado Fernández, Australia, The University of
Melbourne, p. 273-304.
Newman, M. E. J. (2003). The Structure and Function of Complex Networks. SIAM Review,
vol. 45, n° 2, p. 167-256.
Rajabifard, A., Binns, A., Masser, I., Williamson, I. (2006). The role of sub‐national
government and the private sector in future spatial data infrastructures.
International Journal of Geographical Information Science, vol. 20, n° 7, p. 727-
741.
Sabidussi, Gert (1966). The centrality index of a graph. Psychometrika, vol. 31, n° 4, p. 581-
603.
Sadeghi-Niaraki, Abolghasem, Rajabifard, Abbas, Kim, Kyehyun, Seo, Jungtaek (2010).
Ontology Based SDI to Facilitate Spatially Enabled Society. GSDI, St. Ausustine,
Trinidad
Sale, P.F., Butler, MJ, Hooten, AJ, Kritzer, JP, Lindeman, KC, Sadovy, YJ, Steneck, RS, Van
Lavieren, H. (2008). Stemming decline of the coastal ocean: rethinking
environmental management. Hamilton, Canada, United Nations University (UNU-
INWEH): 50.
Salgé, F., Ladurelle-Tikry, E., Fourcin, L., Dewynter, B. (2009). Review of sub-National
SDIs in France An outcome of the eSDI-Net+ project. GSDI, Rotterdam, The
Netherlands.
Scott, J. (2000). Social network analysis: a handbook, Sage, Thousands Oaks, USA.
Tukey, J.W. (1977). Exploratory data analysis, Addison-Wisley Publishing, Reading, USA.
Vandenbroucke, D. (2011). INSPIRE & NSDI State of Play: D3.2 - Detailed survey on use
and usability, K.U.Leuven: 60.
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.
14 SAGEO’2015
Vandenbroucke, D., Biliouris, D. (2011). Spatial Data Infrastructures in France: State of play
2011 42.
Vandenbroucke, D., Crompvoets, J., Vancauwenberghe, G., Dessers, E., Van Orshoven, J.
(2009). A Network Perspective on Spatial Data Infrastructures: Application to the
Sub-national SDI of Flanders (Belgium). Transactions in GIS, vol. 13, n° s1, p.
105-122.
Wasserman, Stanley, Faust, Katherine (1994). Social network analysis: Methods and
applications, Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Williamson, I.P., Rajabifard, A., Feeney, M-E. (2003). Developing spatial data
infrastructures: from concept to reality, Taylor & Francis, London, UK.
Copyright © by the paper’s authors. Copying permitted for private and academic
purposes. Proceedings of the Spatial Analysis and GEOmatics conference, SAGEO
2015.