20170320logiciels

Visualisation des réseaux

Visualisation de réseaux

Comment choisir un logiciel

Laurent Beauguitte

CNRS - UMR IDEES

20 mars 2017


1 Visualisation de graphe : rappels sémiologiques de baseVariables visuellesLégende

2 Visualisation de réseauxDes principes de base aux force-directed layoutsRéseaux denses et grands réseaux

3 Choisir un logiciel

4 Démo : Cytoscape, R


Introduction

Analyse de réseaux ne nécessite pas a priori de visualisation

Les images de réseaux sont le plus souvent ine�caces (pas demessage clair)

Fossé entre moyens techniques et capacités cognitives

Il n'existe pas de logiciel idéal. . .


sémiologie

Le graphe comme image : exploration vs communication

Exploration

esthétique super�ue

légende inutile

plus les données sont complètes et précises, mieux c'est


sémiologie

Le graphe pour communiquer

nécessité d'une légende claire, précise, complète

transparence sur l'outil et la méthode (quel logiciel ? quelalgorithme de visualisation ?)

plus le graphe re�ète vos données, moins il est lisible :sélection indispensable

Interactivité : communication sans message ou exploration ?

http://www.global-migration.info/ - *tous les liens ont été visités en mars 2017.

http://www.global-migration.info/


sémiologie

Variables visuelles

Sémiologie graphique selon J. Bertin : trois implantations(ponctuelle, linéaire et surfacique) et six variables visuelles (forme,taille, valeur, couleur, orientation, texture ou grain).

http://margaux.ipt.univ-paris8.fr/vgodard/enseigne/carto2/memocart/mem12car.htm


sémiologie

Variables visuelles

Pour les graphes : deux implantations (ponctuelle et zonale) etquatre variables pertinentes (orientation peu adaptée, grain en voiede disparition).

Selon Bertin (et les bertiniens orthodoxes):

variable taille = variables quantitatives absolues (stock)

valeur = variables quantitatives relatives (taux) et qualitativesordonnées (petit, moyen, grand)

couleur et forme = variable qualitative nominale


sémiologie

Légende

Un graphe sans légende ne sert à rien. . .

source : http://agencephare.com/lanalyse-reseau/



Des principes de base aux force-directed layouts

Principes élaborés par J. Moreno (1934)

sommets les plus connectés au centre

sommets les moins connectés en périphérie

éviter les croisements de lien

longueur des liens équivalente pour des liens équivalents*

*très vite impossible pour des raisons géométriques




Légende claire




Développement de la SNA dans les années 70 : perte de qualitégraphique




Perte de qualité graphique durable. . . (Knoke, 1991)




Innovations majeures en écologie : souci clarté graphique et modereprésentation des propriétés des réseaux (graphique log-log)

1982 1987




Placements manuels puis automatiques (70s)

Premiers placements : aléatoire, géométrique (circle), basés sur despropriétés statistiques (analyse factorielle, MDS)

Apparition des force-based layouts dans les 90s : Kamadakawai(89), Fruchterman-Reingold (91)

Depuis 90s : développement capacités informatiques et dataviz(data visualisation)

http://�owingdata.com/2012/01/02/high-resolution-maps-of-science/




Exemples de spacialisation

extrait de Cruz et Tamassia, 2003

Exemples de spacialisation

extrait de Cruz et Tamassia, 2003

Réseaux denses et grands réseaux ne peuvent pas être représentéspar des graphes (techniquement si. . . )

Grandjean, 2015

Quelques options

visualiser autrement (distribution des degrés, matrice bloquée)

zoomer sur les lieux denses

passer du graphe à l'ego-network



Réseaux denses et grands réseaux

Henry et Fekete, 2008

Graphe ou matrice : déjà en 1946. . .

E. Forsyth and L. Katz, A Matrix Approach to the Analysis of Sociometric Data: Preliminary Report,Sociometry, 9(4): 340-347




Combiner les approches

Visualisation mixte graphe - matrice (logiciel NodeTrix)

http://www.aviz.fr/wiki/uploads/Research/NodeTrix.png

http://www.aviz.fr/wiki/uploads/Research/NodeTrix.png




Coup de génie des physiciens (emprunté aux écologues) :graphiques révélant les propriétés du réseau

Moyenne des plus courts chemins et clustering coe�cient

(transitivité)Watts et Strogatz, 1998




Moyenne des plus courts chemins et clustering coe�cient (transitivité)Watts et Strogatz, 1998




Distribution des degrés

Albert et Barabási, 1999


Choisir un logiciel

Des dizaines de logiciels existent et

il est impossible de connaître tous les logiciels ;

il est impossible de suivre leur actualité ;

maîtriser un logiciel est un processus (plus ou moins)chronophage.

Bilinguisme (français-anglais et SNA-physique-informatique)indispensable


Choisir un logiciel

Critères pour e�ectuer un choix raisonné

critères liés à l'utilisateur ou à l'utilisatrice ;

critères liés aux données ;

critères liés aux traitements souhaités ;

critères liés au logiciel lui-même.


Choisir un logiciel

Critères liés à l'utilisateur ou à l'utilisatrice

objectifs

système d'exploitation

libre / gratuit / payant

réseau personnel

degré de geekitude (de NodeXL à networkX)

connecté.e en permanence ou non


Choisir un logiciel

Critères liés aux données (liste de logiciels non exhaustive)

taille et ordre du réseau à étudier

graphe simple (one-mode, pas de boucle, pas de liensmultiplexes)

graphe biparti (R, package bipartite et tnet)

graphe multiplexe (Cytoscape, R)

ego-network (Vennmaker, EgoNet, E-Net)

réseaux longitudinaux (Siena, RSiena, networkDynamic dansR)

réseaux spatiaux/planaires (QGis, Network Analyst dansArcGis, Pigale)

www.stats.ox.ac.uk/~snijders/siena/siena_r.htm

https://www.qgis.org/fr/site/


Choisir un logiciel

Critères liés aux traitements à e�ectuer

visualisation (Cytoscape, Gephi, Tulip)

mesures standards (à peu près tous les logiciels. . . )

modéles statistiques (statnet dans R, PNet)

http://statnet.csde.washington.edu


Choisir un logiciel

Critères liés au logiciel

date de la dernière version (ex. Visone, mai 2011. . . )

portabilité entre OS

format de données

logiciel porté par une équipe ? une seule personne ?


Choisir un logiciel

Format de données

pas de format universel

x formats spéci�ques (.net, .paj, .cysj. . . )

préférer format .csv, encodage utf-8 (avoir un bon éditeur detexte ! Notepad++, Geany, etc.)

une liste de sommets (Id, attributs)

une liste de liens (Origine, destination, attributs)


Démo : Cytoscape, R

Deux logiciels libres, gratuits, multi-plateformes : interface vs script

Jeux de données

D. rerio (Zebra�sh interactome) - Cytoscape

Liens entre médias - igraph, package R, d'après KatyaOgnyanova

Plus un mini jeu de données (import) : une liste de liens, une listede sommets (.csv, encodage utf-8)


Démo : Cytoscape, R

Figure mini jeu de données : simple, orienté, attributs liens etsommets

Software

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