Des réseaux et des mots

Histoire d’en terminer avec les réseaux de députés, voici quelques slides publicitaires pour la fonction ggnet du package GGally, qui rassemble plusieurs fonctions graphiques exploitant la syntaxe de ggplot2 :

Côté analyse, le réseau “Twitter” des députés est moins parlant que celui de leur travail législatif, même s’il lui ressemble structurellement, mais je ne reviens pas là-dessus, n’ayant pas beaucoup plus de données qu’il y a quelques mois.

Je présenterai les slides sur ggnet mercredi à R Addicts Paris, aux côtés d’autres présentations beaucoup plus avancées dans la manipulation de graphiques. Côté réseaux, il y a plein de pistes pour produire des réseaux manipulables, comme sigma.js ou d3Network. Voici un exemple de réseau textuel visualisé avec cette dernière fonction, qui utilise d3.js :

Cliquez sur l’image pour la version dynamique. Les données sont tirées d’un petit exemple de modélisation textuelle dans un corpus faiblement structuré, conçu pour Baptiste Coulmont.

Dans cet exemple, les liens entre les termes correspondent à leur probabilité d’association dans un ensemble de termes lemmatisés, où les termes sont groupés par “thèmes possibles“. La modélisation utilise des distributions de Dirichlet et s’estime, grosso modo, de manière “fixe”, “aléatoire” ou “bayésienne” — ce qui prend des plombes dès que le corpus contient plus de quelques centaines de documents…

Dernier truc en cours, un autre exemple de temps de calcul très lent, et qui demande en plus un très long processus préalable de récupération des données. Le graphique suivant contient un peu plus d’un million d’observations, agrégées par semaine de publication et séparées visuellement par institution d’origine :

Le projet auquel se rattache les données est trop peu construit pour en dire vraiment plus, sinon que R et RStudio gèrent très bien les manipulations graphiques sur un million de points, à condition d’être disposé à aller se faire un café (ou même en racheter à côté) pendant que les objets ggplot2 (environ 250 MB par objet) percolent. Peut-être bigvis peut-il encore réduire ce temps de calcul, mais dans tous les cas, R fonctionne à un million de points : testé, approuvé.

Bonnes fêtes :)

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