Analyse de réseaux sociaux 2

Présentation initiale pour l'atelier 1 & Résultats de l'atelier 1

Cet atelier de conception participative se focalise sur deux questions:

Comment utiliser les outils de visualisation et d'analyse pour comprendre un réseau social?
Comment utiliser les outils de visualisation et d'analyse pour présenter un réseau social?

Résultats

Voici les prototypes video du premier groupe (Attention, les videos ne sont pas compressées donc prennent de la place)

Groupe de Denise,Christophe, Yoann et Nathalie
Periphérie des communautés (137Mo) & Evolution des archives administratives (144Mo)

Groupe de Francoise, Nicole, Pascal et Felicien
Réseau multidimentionnel (96.8Mo)

Groupe de Flore, Nicole, Dominique et Ludovic
Aggregation et Liens multivariés (61Mo)

Panorama des outils

Nous présentons un panel d'outils pour la visualisation de graphes et l'analyse de réseaux sociaux. Ces outils font l'objet de publications dans des conférences internationales [références].

Représentations noeuds-liens

		analysis process
Vizster : une représentation ego-centrée [pdf]	Ask-GraphView: navigation et aggrégation [pdf]	SocialAction: mesures et processus d'analyse [pdf]
Vizster est un exemple de visualisation interactive qui permet de naviguer dans un réseau social en se focalisant sur un acteur. Il s'agit donc d'avoir une stratégie égo-centrée. L'utilisateur n'a jamais une vue générale du réseau mais l'explore en naviguant.	AskView permet de naviguer interactivement dans de très grands réseaux. Une matrice permet de voir la vue d'ensemble du réseau. Un arbre permet de naviguer dans les différents niveaux d'échelle.	SocialAction utilise des représentations noeuds-liens et propose plusieurs mesures de centralité. Le principe est de visualiser les résultats sur la représentation (en utilisant les couleurs) et de filtrer interactivement pour obtenir une visualisation lisible. SocialAction propose de guider l'exploration en proposant des barres d'avancement des diverses étapes d'une analyse systématique. Ces étapes ont été définies à l'avance avec un groupe d'utilisateur. Il s'agit par exemple de 1.Calculer les mesures de centralité des acteurs, 2.Calculer des groupements d'acteurs.

Représentations basées sur les matrices

Comment décripter visuellement une matrice?


MatrixExplorer: combiner noeuds-liens et matrices [pdf]	MatLink: augmenter les matrices [pdf]	NodeTrix: utiliser une représentation hybride [draft-pdf]
MatrixExplorer permet de combiner les deux représentations. Lorsqu'une action est réalisée sur une représentation, l'utilisateur peut voir le résultat sur l'autre. L'idée est d'utiliser le meilleur des deux représentations.	MatLink permet de résoudre le problème du suivi de chemin dans les matrices. Il permet d'effectuer cette tâche auparavant très laborieuse en quelques clics ou mouvement de souris.	NodeTrix est une représentation hybride qui utilise les représentations noeuds-liens pour visualiser l'ensemble du réseau mais permet de transformer les parties très denses en matrices. Plusieurs interactions permettent de manipuler cette représentation hybride de façon très intuitive.

Autres stratégies


Treeplus: visualiser un graphe comme un arbre [pdf]	NVSS: visualiser le substrat sémantique [pdf]	NetLens: visualiser un réseau avec des histogrammes [pdf]
TreePlus permet de visualiser un graphe sous forme d'arbre. Il s'agit de représentation ego-centrée comme vizster. Le principe est d'utiliser une représentation d'arbre car elle est plus simple à dessiner et limite les croisements de liens et les occlusions de noeuds ce qui la rend plus lisible. De la même façon que vizster, la représentation est locale, il faut naviguer dans la représentation pour explorer le réseau entièrement.	NVSS permet de visualiser le substrat sémantique d'un réseau. Il s'agit de placer les noeuds dans l'espace suivant deux axes au sens défini (par exemple l'ordre chronologique sur les abscisses et la popularité des acteurs sur l'axe des ordonnées). Une fois cette carte placée, les liens sont affichés interactivement par l'utilisateur.	NetLens fait totalement abstraction de la représentation noeuds-liens. Il s'agit de visualiser un réseau par des visualisations simples telles que les histogrammes. L'utilisateur utilise l'interaction pour faire des requêtes et analyser le réseau.

Données temporelles

TimeTree: visualiser des données temporelles [pdf]

Références Bibliographiques

Heer, J., Boyd, D.: Vizster: Visualizing Online Social Networks. In: Proceedings of the IEEE Symposium on Information Visualization. (2005) 5
James Abello, Frank van Ham and Neeraj Krishnan, ASK-GraphView : A Large Scale Graph Visualization Syste Proc IEEE Symp Information Visualization 2006, IEEE CS Press, pp. 669-676, 2006
Perer, A., Shneiderman, B.: Balancing Systematic and Flexible Exploration of Social Networks. IEEE TVCG (Infovis’06 proceedings) 12(5) (2006) 693–700
Henry, N., Fekete, J.D.: Matrixexplorer: Un syst`eme pour l’analyse exploratoire de r´eseaux sociaux. Proceedings of IHM2006, International Conference Proceedings Series (September 2006) 67–74
Henry, N., Fekete, J.D.: Matlink: Enhanced matrix visualization for analyzing social networks. Proceedings of Interact (to be published) (2007)
Henry, N., Fekete, J.D., McGuffin, M.: Nodetrix: Hybrid representation for analyzing social networks. INRIA Tech. Report (April 2007)
Lee, B., Parr, C.S., Plaisant, C., Bederson, B.B., Veksler, V.D., Gray, W.D., Kotfila, C.: Treeplus: Interactive exploration of networks with enhanced tree layouts. IEEE TVCG (Infovis’06 proceedings) 12(6) (2006) 1414–1426
Shneiderman, B. and Aris, A., Network Visualization by Semantic Substrates, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 12(5), 733-740, 2006.
Kang, H., Plaisant, C., Lee, B., Bederson, B.B.: Netlens: Iterative exploration of content-actor network data. Proceeding of IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST) (2006) 91–98
Card, S., Suh, B., Pendleton, B., Heer, J., Bodnar, J., TimeTree: Exploring Time Changing Hierarchies, IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST)