Open data et politique de santé

L’apéro Science & Web #33 de jeudi prochain à La Penderie sera consacré à l’open data en santé, qui pose toutes sortes de questions similaires à celles que l’on peut trouver dans l’histoire des politiques de surveillance épidémiologique.

Si le sujet vous intéresse, j’y ferai un petit topo au croisement de cette recherche, dont j’ai déjà résumé le contenu, et du contexte français actuel, qui ne ressemble pas à ce qui se fait dans d’autres systèmes de santé. Pour changer, il n’y aura pas de code R.

Ça commence à 19h30, pendant les happy hours.

Mise à jour #1 : on a raisonnablement profité des happy hours. La suite à l’Open Data Day de l’Open Knowledge Foundation, ce samedi !

Mise à jour #2 : une partie de cette intervention a été publiée dans un article co-écrit avec Samuel Goëta, et publié par la revue Statistique et société, déjà évoquée ici.

Le numéro spécial porte sur les données de santé et contient des contributions de spécialistes du SNIIRAM, de la cohorte Constances et de plein d’autres choses. Servez-vous, c’est gratuit et en ligne.

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Porngrams avec R

Pour celles et ceux qui auront besoin d’inclure les résultats de Sexualitics dans leurs papiers, voici la fonction R qui renvoie le graphique correspondant, avec la possibilité de visualiser jusqu’à dix mots-clés :

porngram("asian", "american", "french", adjust = FALSE)

porngram1

Il est assez fréquent de vouloir ajuster les courbes en incluant un diviseur commun pour contrôler par le volume de données disponible pour chaque année. Reprise du même exemple avec ce paramètre :

porngram("asian", "american", "french", adjust = "xxx")

porngram2

La fonction reprend des bouts de code que j’avais écrit pour le package ngramr. Malheureusement, les données de Google Ngram s’arrêtent en 2008, ce qui ne permet pas d’ajuster les Porngrams par les Ngrams.

Un exemple plus complet :

geo

Pour analyser ces bêtises, il faut faire un petit effort de manipulation en différenciant la série temporelle de chaque mot-clé sur les années 2008-2012, et en extrayant les composantes principales de la transposée du résultat : l’année 2011 est celle où les variations de volume des mots-clés sélectionnés ont été les plus importantes.