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title: 'Réactions autour des (géo)visualisations liées au COVID-19'
disqus: hackmd
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**Réactions autour des (géo)visualisations liées au COVID-19**

Contributeurs : Boris Mericksay (BM), Guillaume Touya (GT), Françoise Bahoken (FB), Matthieu Noucher (MN), Nicolas Roelandt (NR), Laurent Jégou (LJ)...

<span style="color: #0575b5"> J'écris en bleu (FB)</span>
<span style="color:#ff9033 ">J'écris en orange (MN)</span>
<span style="color: #AA11AA">J'écris en mauve (LJ)</span>
<span style="color:#00cc66">J'écris en vert (NR)</span>

[TOC]

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# Idées en vrac

* Questions autour de l'échelle de visualisation, le niveau de détail ou la granularité des données. L'échelle de visualisation est rarement adaptée à la granularité des données dans ces visualisations. Le fameux MAUP (modifiable area unit problem) se pose souvent dans des visualisations qui utilisent des découpages administratifs. (*Guillaume*)

## Response2covid19 : Donnees mondiales sur la réponse des états à la pandémie

Ci-après un lien permettant de télécharger un fichier original sur la covid-19, **présentant la réponse (économique et sanitaire)** apportée par des états, selon plusieurs variables comparables au niveau mondial.
On pourrait par exemple regarder les restrictions de déplacement.
La donnée est produite et mise à disposition par des chercheurs de la Chaire EPPP (IAE - U. Paris 1), coordination de l'ensemble :

**Contact :** Simon Porcher ([e-mail])

**Dépôt** : https://github.com/simonporcher/COVID-19-Governments-Responses

**Fichier excel** : Governments' Responses to COVID19 Database
https://response2covid19.org/

## Types de représentions (ou de géoviz)
* <span style="color: #0575b5"> **Comment on représente la pandémie** ie le modèle graphique : carte, le diagramme, dessin. Ci-après liste réalisée suite à observation du tag
***i) Types de représentation***
-- carte choroplèthe (maillage politico-administratif)
-- carte choroplèthe en 2D et lissée (se défaire du maillage admin.)
-- carte choroplèthe en 3D (lissées ou non)
-- carte en hexagone (maillage construit)
-- carte par points type proportionnels (cercles)
-- carte par points type proportionnels et catégoriels (gaufres ou waffles)
-- carte par points type densités de points (Dotmaps)
-- carte de flux flèches OD
-- carte avec lignes (sparklines)
-- Diagramme type Courbe
-- Diagramme en bubble (sur stocks et sur taux)
-- Diagramme en barres (?)
-- Dessin (de presse, souvent)
***ii) Figurés / procédés mobilisés***
-- le point : type cercle "ROUGE", type dotmap
-- la ligne : types isolignes et sparkline...
-- la flèche : type flux
-- le choix des teintes : polygones "vert clair", rouge sans (cf. carte "toute rouge" ou "toute verte") ; le "fond noir" ; la place du "blanc"
-- leur signification dans un contexte anxiogène ?;
***iii) Innovations liées dans le cadre de la pandémie Covid-19***
-- Matthieu Rajerison
-- Romain Vuilemot (plusieurs propositions)
-- Nicolas Lambert
-- etc. (voir dans section Panorama)
***iii) Représentation de la temporalité de la pandémie***
-- collection de cartes ou de graphes (type "small multiples")
-- animation autonome (type "gif animé" où l'image bouge "toute seule")
-- animation interactive (l'image bouge / est modifiée suite à l'action de l'utilisateur qui clique sur telle ou telle date)
**iv) L'image étant souvent temporelle, quelle gestion de la mise à jour **
-- plusieurs cartes / graphes successifs
-- temps réel (la vue, souvent interactive et en ligne, est actualisée automatiquement car connectée à une base de données officielle, elle même mise à jour régulièrement)
***Divers***
-- Quelle place du support numérique ? de l'interactivité ? Est-elle importante ?
-- Quelle place du support statique / papier : certaines cartes papiers statique ont circulé, quid ?
-- Qui produit ces cartes ?
-- Niveau de circulation (?) des types de cartes

## Eléments sur la construction de l'image / carte
>> <span style="color: #0575b5">Sur le rendu et l'expression cartographique de la pandéemie en général (en particulier, celle des mobilités qui ont été considérées comme facilitatrices de la transmission du virus ?)

* <span style="color: #0575b5">Questions sur **ce que l'on (se) représente** (en gros sur les variables)
-quel aspect de cette pandémie on représente ? les localisations de cas ? les décès ? les à risques ? le nombre de lits ? un "taux de transition", les "covidés" ...

* <span style="color: #0575b5">Questions sur l'analyse géo par la carte de la **spatio-temporalité : mobilité spatiale / diffusion / propagation** en lien avec le coronavirus : cad celle de la propagation du virus au niveau mondia et celle des humains (que l'on peut voir comme un marqueur de celle du virus)

* <span style="color: #0575b5">**Ce que l'on représente/cartographie**, le phénomème cartographié.
S'agit-il d'une accumulation de cas / d'individus localement ? d'un transfert d'individus (virus, humain)? De la propagation / diffusion du virus ?

* <span style="color: #0575b5"> **Quelle est la composante** mise en avant ? L'image vise t'elle à décrire des paramètres *sanitaires* (cf. Nextrain) et/ou la *temporalité* (évolution, durée, fréquence...) et/ou la *spatialité* de cette pandémie ?

* <span style="color: #0575b5"> Quelle représentations / prise en compte de la **mobilité**? **
-Est-ce la circulation du virus qu'on représente (ou d'un marqueur : les hommes, des animaux) ?
-On a pu observer que ces mobilités, parce qu'elles étaient associées à une pandémie, avaient concerné le monde entier, et aussi tous les niveaux géographiques existants. Je pense qu'on peut dire qu'on valide bien ici l'hypothèse de l'existence d'un _"continuum des mobilités"_ (réf. à ajouter).
=> *Voir proposition d'encart sur carte du NY Times* qui semble être l'un des exemples les plus aboutis de cette expression
-**Quelle de la _transition_ entre ces **différentes échelles géographiques** ?
-***niveau monde*** : quelle carto des flux mondiaux pays-pays depuis la Chine ? des flux interrégionaux (en Chine, en Asie) jusqu'aux circulations locales ?
-***niveau local*** (échelles du logement, intra urbain surtout) // aux restrictions de circulation. On a vu plusieurs représentations cartographiques très intéressantes (centrées sur le logement et le fameux rayon de 1km).
-Quid des ***restrictions à la circulation*** à ces différents niveaux : entre la fermeture progressive des frontières et la restriction à 1km;
-Sur la **distance / éloignement / proximité ** : cf. les discussions sur la mesure du rayon de 1m à terre : sur la métrique à considérer (euclidien ou réseau ou social) ? Les réponses en terme d'applis. (cf. celle du stagiaire de Romain Vuillemot par ex.)
-Les discussions sur la **mesure du même rayon** de 1m pour les secteurs à l'interface terre-mer (une partie du rayon est dans l'eau !)

=><span style="color: #0575b5">**Quelles modalités de (géo)visualisation de toutes ces circulations** d'un point de vue géographique (**différentes échelles géographiques** échelle monde -> logement) d'un point de vue social (individu en Chine - groupes de gens - agrégats - groupes de gens (religieux, familles) - individus confinés.

## Communication sur la Covid-19 et autorités publiques
<span style="color: #0575b5">**Questions sur la manière dont les autorités (de différents pays) ont communiqué par la carte sur (leur) gestion de la COVID-19** - cf. réunion collective :
-- Pour la France,
=> questionner la construction de la carte, de son message, son efficacité :
-la _couleur_ (ton) des cartes (vert, rouge);
-la _valeur_ (découpage des classes et nuancier associé)
-la pertinence de _l'échelle_ (département) pour des données collectées localement et agrégées à la région ! en lien avec le MAUP évoqué par GT
-la manière dont on considère les DOM-TOM (Guyane présentée inversée par exemple)
=> Questionner la _valeur_ de la carte au sens de son _efficacité_ . Cf. le cafouillage général (je suis dans le "rouge" ou "pas" et en // la réponse imagée de la société civile, en particulier des dessinateurs.
=> Questionner les fonctions d'information (scientifique) et de communication de cette information
<span style="color: #AA11AA">=> Questionner la réception de la carte par le grand public et la performativité de ces cartes, dans une approche de communication auteur / récepteur, quels objectifs et quels effets de la transmission ?</span>

# Initiatives collectives

<span style="color: #0575b5">
Covprehension
Afrique, migration et covid-19 : voir http://icmigrations.fr/2020/06/12/veronique-petit-nelly-robin-the-conversation-31-mai-2020/ </span>

# Panorama(s)

<span style="color:#ff9033 ">2 ressources complémentaires à la liste ci-dessous :</span>
* <span style="color:#ff9033 ">Grégoire Le Campion a récupé via un petit script l'ensemble des tweets taggués #geocovid. Ils sont rassemblés dans un [fichier CSV](https://bit.ly/3dMkl5X) avec plusieurs champs permettant d'éventuelles analyses a posteriori (co-occurence de hastags, par exemple).</span>
* <span style="color:#ff9033 ">Les infos qui ont circulé sur le chat pendant la réunion des Assises du GdR : [texte chat](https://bit.ly/2Vz1q88)</span>
</span>

* Présenter les sites web recensant les cartes du covid : http://simile-widgets.org/exhibit/ (je ne sais pas ce que cela vaut)

* <span style="color: #0575b5"> Voici un jeu de données et de cartes qui pourraient être utiles à explorer - ils portent sur le réseau d'abonnés à Facebook.

Accès général au projet : https://dataforgood.fb.com/docs/covid19/

Les méthodos de collecte, ... sont décrites ici : https://covid-survey.dataforgood.fb.com/survey_and_map_data.html

Exemple de tableau de bord avec une carte interactive : https://covid-survey.dataforgood.fb.com/?date=2020-06-30&dates=2020-05-02_2020-06-27&metric=stay-put&region=WORLD

Des indicateurs intéressants et qui changent de ce que l'on peut voir par ailleurs:


Il faut rester vigilent sur la carte et les réellees possibilités de comparaison, car elle s'appuie sur la construction d'indicateurs sur les pays monde entier.
Sont-ils harmonisés entre les pays (questions de définitions et d'effets de déclaration des différents pays... surtout quand on sait les problèmes de la France pour compter le nombre de cas au niveau national, les EPHAD non comptabilisés au début, puis finalement, ... ) ?
Tout cela est sûrement bien décrit dans la méthodo qui est fournie en ligne (je ne l'ai pas lue).
La capture de carte ci-dessous décrit la situation au mois d'août 2020

une carto choroplèthe :

</span>

</span>

<span style="color: #0575b5"> Pour classer les images dans différentes catégories, il faudrait peut-etre préciser quelques termes (ou donner des références) pour que l'on parle tous de la même chose. Par exemple, ceux de visualisation, géovisualisation, représentation, cartographie...

Le travail de Will Geary par exemple est placé ci-dessous en visualisation, je l'aurai plutôt mis en geoviz </span>

## Champs et modalités de la base de données
<!--
<span style="color:#00cc66">
Propositions de champs et modalités pour le recensement
</span>

- type (illustration, application)
- producteur
- type producteur (autorité gouvernementale / scientifique / journaliste / association / individu)
- pays
- échelle (monde, régionale, nationale, locale)
- unité minimale (département, région, pays, maille X ou Y)
- capture (url imgur)
-->
<span style="color:#00cc66">Url de la base </span>

[lite.framacalc.org/9hlo-magis-geocovid](https://lite.framacalc.org/9hlo-magis-geocovid)

Champs :
- id (identifiant du tweet)
- tweet (url du tweet de recensement)
- urls (liens contenus dans le tweet)
- hashtags (mots-clés du tweet)
- date (date du tweet)
- traité (recensé dans le hackmd : oui/non)
- type (illustration, application)
- producteur
- type producteur (autorité gouvernementale / scientifique / journaliste / association / individu / industriel)
- pays
- échelle (monde, régionale, nationale, locale)
- unité élémentaire dans la nomenclature du pays (département, région, pays, maille X ou Y)
- capture (url imgur)

## Panorama : Visualisations

### Will Geary, [carte en hexagone pour éviter le MAUP](https://twitter.com/wgeary/status/1252636419111165953)

* <span style="color: #0575b5"> **Tourbillon : increase or decrease in death per day**

### Daniel Dorling etal

Plus d'infos : https://neocarto.hypotheses.org/10441

### Small multiples sur zones géographiques / collection de graphiques ou de cartes sur zones géo

<span style="color: #0575b5"> présenté dans le désordre.

#### Covid Tracker


### Corona virus country comparator
Benjamin Ooghe-Tabanou et Sciences Po / Médialab

Plusieurs modalités de visualisation, plusieurs échelles géo., plutôt intéressant
Appli : https://boogheta.github.io/coronavirus-countries/#deceased&places=Brazil,France,Italy,Mexico,Spain,USA,United%20Kingdom&alignTo=deceased


### <span style="color: #0575b5">Financial Time / Road trafic level

Assez rare, car porte sur les routes de villes du monde, graphique temporel plutôt intéressant

https://t.co/GAB6M

Article : https://www.ft.com/content/d184fa0a-6904-11ea-800d-da70cff6e4d3

#### Romain Vuillemot

Version (1)
rare, innovation ?

Version (2)

#### Geofacet

https://twitter.com/oeinis/status/1271497836056674304

#### Graphique en dent de scie
innovation ou reprise ?
Evoque a priori - à creuser - les graphiques présentant les horaires des trains

### Visualisation son + image (animée)

#### Romain Vuillemot

Version statique : 
Version animée : https://twitter.com/i/status/1249445966463283205

### Azavea volunteers are working on this COVID Care Map showing US health system capacity needs
Article par Marybeth Gerdelmann qui contient deux cartes issues de covidcaremap.org
- Capacité en lit aux urgences
- Nombre de respirateurs disponibles

Source: https://technical.ly/philly/2020/04/06/azavea-volunteers-are-working-on-this-covid-care-map-showing-us-health-system-capacity-needs/



### Covid19mappinglab
https://twitter.com/Covid19mapping1

Cartographie journalière des cas de covid au Nigeria réalisée par le département de géographie de l'Université d'Ibadan.
Producteur : Département de géographie de l'Université d'Ibadan
Echelle: Nationale
Maillage: Etat fédéré

#### Nombre de cas
Source: https://twitter.com/Covid19mapping1/status/1248358483214336004


#### Susceptibilité au COVID-19
Application :
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=5df1d6d3167048de92eef426844c2461


Illustration:

### Carte des centres de vaccination anti-grippaux
Auteur: Buenos Aires Ciudad
Type: Application

Source: https://twitter.com/CaritoPadin/status/1248367974035193856

### Targeting Potential Areas of High Risk for Coronavirus in Detroit
Type : Illustration
Producteur : DETROITography
Type producteur : association
Pays: USA
Echelle : Locale
Maillage : Quartier


Source: https://twitter.com/detroitography/status/1246065664059756545

### Amid a Pandemic, Geography Returns With a Vengeance
Type : Illustration
Producteur : David Wolman (WIRED)
Type producteur : journaliste
Pays: USA
Echelle : non concerné
Maillage : non concerné


source: https://www.wired.com/story/amid-pandemic-geography-returns-with-a-vengeance/?mbid=social_tw_biz

### Coronavirus: The Road to Economic and Social Recovery
Type : Illustration
Producteur : Descartes Labs
Type producteur : industriel, scientifique
Pays: USA
Echelle : multiple
Maillage : multiple

![Uploading file..._0e924qiu2]()

source: https://medium.com/descarteslabs-team/covid-19-the-road-to-economic-and-social-recovery-6638866e3e4c

### Waffle


### Vaccins - images non nécessairement géographiques

Vaccins Bubbles
Sur stocks et sur taux.
Comparaison pays du monde

https://observablehq.com/@neocartocnrs/covid-19-vaccinations-bubbles


### Vaccins - seringues

Application cartographique permettant le suivi de la vaccination par groupes d'âges

https://neocarto.hypotheses.org/12405


Voir aussi : https://observablehq.com/@neocartocnrs/vaccination-in-france-by-age-group

## Panorama :
dessins de presse

<span style="color: #0575b5">Réponses de dessinateurs presse aux cartes du (déconfinement)
(petite sélection, je n'avais hélas pas tout sauvegardé)





## Panorama : analyses spatiales statistiques (graphiques)

<span style="color: #0575b5"> Analyses statistiques (incluant graphes et cartes) menées pour une meilleure compréhension des aspects géographiques de la pandémie - en lien avec l'efficacité de la carte...

** Cartographie de la pandémie **
Franz-Benjamin Mocnik, Paulo Raposo, Wim Feringa, Menno-Jan Kraak, Barend Köbben
article : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17445647.2020.1776646

## Panorama : applications cartographiques interactives

<span style="color: #0575b5">Exemples d'applications remarquables. On peut discuter des bariables qu'on représente et des modalités de représentation, signification etc.

A noter cette initiative de partager ses géovisualisations pour voir quelles sont les "bonnes pratiques" en la matière

https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/mapping/mapping-coronavirus-waffles/

### Waffle maps
Kenneth Field

![via Esri]https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/mapping/mapping-coronavirus-waffles/



### Coxcomb map


![Coxcomb construction]https://i.imgur.com/1vQjWlQ.png)

### Cartographies d'un débordement
Nicolas Lambert

Appli : https://analytics.huma-num.fr/Nicolas.Lambert/covid19/

### Diffusion et mortalité
Nicolas Lambert

Série de cartes temporelles lissées (morts/100000 hab)
Animation : https://gitlab.huma-num.fr/nlambert/covid19/-/raw/master/maps/smooth/smooth.mp4


### Mortalité liée au Covid-19
Nicolas Lambert

Série de cartes par points catégorielles (décès, hospitalisation...) temporelles(par mois depuis 2020 )publiées dans l'Humanité
[l'Humanité]!https://www.humanite.fr/les-effets-sanitaires-du-covid-sur-votre-region-depuis-le-debut-de-lepidemie-regard-de-cartographe-1

Dotmap type one-to-many


"*Ici, nous proposons la mise en cartes de quatre indicateurs issus des données hospitalières : **le nombre de décès, le nombre d’hospitalisations, le nombre de personnes en réanimation et le nombre de radiations**(c'est-à-dire le nombre de personnes guéries). Ces données sont **agrégées** de façon **mensuelle**, ce qui permet d’éviter de focaliser sur les fluctuations quotidiennes et permettre une **comparaison dans le temps**. Deux modes de représentation cartographiques sont proposées pour prendre en compte d’une part les **données brutes** (nombre de personnes) et d’autre part leur **poids relatif** par rapport à la population du départements (nombre de décès pour 100 000 habitants). Au total, ce sont donc 72 cartes qui sont proposées ici.*"

### Vaccinations
Nicolas Lambert

Appli : https://observablehq.com/@neocartocnrs/vaccination-against-covid-19-in-france

### Diffusion : A sparkline map of coviD-19 (or any name you’ll prefer)
Matthieu Rajerison

Animation : https://twitter.com/i/status/1249324048296955905

Voir ici des variantes et des réplications / reproductions sur d'autres jeux de données : https://datagistips.hypotheses.org/514
Exemple :

### Epirisk - relations internationales


### Netscity - relations scientifiques internationales
Marion Maisonobe etal

Version cartographique

Version graphique

### The Covid-19 living NMA initiative
Romain Vuillemot etal

Appli cartographique et dashboard

Appli : https://covid-nma.com/dataviz/


### The Marshall project
Anna Flagg etal

Appli : https://www.themarshallproject.org/2020/03/31/why-jails-are-so-important-in-the-fight-against-coronavirus


### Fluctuo
@fluctuo (systèms de mobilités partagées)
Graphiques et cartes de flux / trafic sur différents réseaux selon différents modes (vélo...) pendant la période du confinement
Plutôt TTB

Vélos
Scooters

Ressources graphiques et cartes ici : https://drive.google.com/file/d/1fy9B3bcVYYhmuOdgQfpJq8QplpPxJpzp/view

### The virus that shut down the world
Anthony Faiola (Washington Post)

Article avec une Story map avec une visualisation dynamique de la diffusion du virus dans le temps via les transports.



## Panorama : tableaux de bord


https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6


https://dashboard.covid19.data.gouv.fr/vue-d-ensemble?location=FRA

<span style="color:#ff9033 ">
(MN) Un dashboard d'une boite privée (Theometrics) - à partir des données WorldOMeter - réutilisée par des journaux (ici France Guyane) pour suivre l'évolution de la situation d'une région et du monde (par pays) :</span>


https://www.franceguyane.fr/actualite/sante/coronavirus/covid-19-les-donnees-en-temps-reel-en-guyane-et-dans-le-monde-467660.php

<span style="color:#ff9033 ">(MN) La déclinaison québécoise du dashboard de l'Université John Hopkins (le succès et la profusion des déclinaisons de ce dashboard mériterait d'être signalé car il y a une caractérique forte du géoweb : paradoxalement, on accède à une grande variété de compte mais seul quelques success stories se propagent très largement jusqu'à devenir des incontournables qui "formatent" nos visions collectives...
</span>
https://ulaval.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/775aaa4e3a124d6499aeb63bfe8e4ffb

<span style="color:#ff9033 ">(MN) Dans la continuité du propos précédent un exemple d'autre dashboard mondial issu d'une initiative de plusieurs universitaires, diffusé sur Github, bien documenté... mais pas hyper ergonomique et vite oublié...
</span>
https://covid19-dash.github.io/

<span style="color:#ff9033 ">(MN) Au Guyana, simple poster mis à jour de temps mais qui se revendique du terme "dashboard" et qui permet de souligner que tous les pays ne sont au même stade d'utilisation des technos...
https://www.health.gov.gy/index.php/component/k2/item/229-guyana-covid-19-dashboard
</span>

# Raconter l'histoire "collective" du COVID à travers les représentations qui ont marqué


https://www.liberation.fr/planete/2020/03/11/coronavirus-la-france-pourra-elle-ralentir-suffisamment-la-progression-pour-eviter-une-surcharge-des_1781062


https://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/le-grand-exode-des-citadins-20200327

https://www.francetvinfo.fr/sante/maladie/coronavirus/carte-coronavirus-344-patients-en-reanimation-transferes-entre-le-18-mars-et-le-1eravril_3896355.html


https://www.liberation.fr/checknews/2020/04/06/cette-carte-montrant-les-sorties-du-confinement-par-region-reprise-par-hanouna-est-fausse_1784387



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# MAPFAIL


https://twitter.com/TerribleMaps/status/1255994814430089222/photo/1

https://www.bfmtv.com/societe/cartes-visualisez-l-evolution-du-coronavirus-dans-chaque-departement-de-france_AN-202004060172.html

https://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/le-grand-exode-des-citadins-20200327


<span style="color: #0575b5">
Préciser ce sur quoi porte le #mapfail : </span>
valeur, couleur (ton), opposition colorée, efficacité

stock / taux + discretisation

légendes etc.

---

# Proposition d'encarts

<span style="color: #0575b5"> comme discuté en visio, focus sur des images marquantes ou présentant un intérêt sur tel ou tel point qu'on pourrait préciser.</span>

## a) Nextrain ?

Voir ici https://neocarto.hypotheses.org/10441

## b) Cartes sur les mobilités (NY Times)
<span style="color: #0575b5">
>> Proposition de FB à discuter.
>> Toutes discussions et propositions de modifications sont bienvenues;
>> Attention : texte à retravailler en fonction du nb de signes et du nombre d'images possibles

>> 2 remarques préliminaires : la version actuellement en ligne (fin juin / début juillet 2020) a été modifiée ; les images actuellement en ligne ne correpondent pas à la version initale de mars 2020 (que j'avais consultée, et pour lesquelle j'ai quelques captures d'écran).
En mars, l'histoire racontée était focalisée sur l'Asie (point de départ) et présentait cet emboitement d'échelles géographique pour parcourir le monde... jusqu'aux USA, avec un focus sur NY city.
La version actuelle est centrée sur les USA, elle présente notamment cette carte par points qui apparaît nouvelle

L'encart porte sur le système de visualisation proposé par le New-York times, en particulier sur son application cartographique intitulée **How the Virus Got Out**.

***version interactive*** : https://www.nytimes.com/interactive/2020/us/coronavirus-spread.html

***Voir la vidéo*** de l'ensemble ici : *https://twitter.com/i/status/1276187909763338241*

Cette application a été réalisée par Jin Wu, Weiyi Cai, Derek Watkins and James GlanzMarch - consultée le 22 mars 2020, soit une petite dizaine de jours après la généralisation du confinement.

Cette application revêt un cas particulier en ce sens qu'elle permet de questionner par la carte l'un des éléments important de cette crise, à la savoir la mobilité spatiale sur plusieurs de ses composantes (les localisations, les déplacements et les mouvements, les jeux d'échelles).
Sur un plan strictement théorique et méthodologique, cette application permet de questionner par l'image cartographique deux notions :
-la notion de "continuum de mobilités"
-l'appréhension de la distance : « distance sociale » vs « distance spatiale » vs « distance territoriale »

https://www.nytimes.com/interactive/2020/03/22/world/coronavirus-spread.html?referringSource=articleShare

L'application est introduite par une analyse présentée par le NYTimes, sur une page dédiée à la manière dont le virus s’est échappé depuis la Chine (de Wuhan). Elle s’ouvre par un constat amer « *Les restrictions de voyage les plus sévères de l'histoire de l'humanité n'ont pas suffit à enrayer une épidémie*. ». Et pour cause, ces mesures sont probablement arrivées trop tard.

L’objectif apparent de l'application est donc de proposer une analyse cartographique des voyages réalisés en Chine au-delà, hors de Chine pour mettre en lumière quelques déterminants de la diffusion du coronavirus au niveau mondial, en tenant compte de différentes échelles.

L’originalité de l’approche tient de notre point de vue dans le raisonnement théorique mis en œuvre pour reconstituer la carte de cette propagation de la pandémie.

**Une vision spatio temporelle ET multiscalaire.**

Le raisonnement géographique est utilisé à bon escient en lien avec le type et la nature des données.

Les cartes ne sont pas seulement esthétiques, elles apparaissent aussi illustratives de la situation, parce qu’elles transmettent une information sur les modalités géographiques de propagation, elles **tentent de montrer que la propagation se fait par les réseaux et à toutes les échelles.**

Les **données** sont issues de deux sources principales:
-les flux et trajets internes, qui sont ceux de Baidu
-les traces de téléphone mobile émanent de deux agences chinoises de Telecom. Les auteurs ont récupéré des données précédemment mobilisées dans l'article de Cao et al., *Incorporating Human Movement Data to Improve Epidemiological Estimates for 2019-nCoV*.
https://www.medrxiv.org/node/71912.external-links.html

La notion de **voisinage** clairement mobilisée convient bien à l'analyse locale de la situation de fin (voir + loin). Mais il s'agit bien là d'un artifice. Le grape de voisinage s'appuie sur le réseau de villes et non sur le réseau de transport lors du passage à l'échelle régionale.


cela étant, l'image donne l'illusion d'un diffusion réticulaire, d'abord routier puis sur sur le transport aérien de passagers, estimé à partir des données de l’OAG.

La fig. illustre bien le fait qu’en janvier 2020,



Ils mobilisent pour cela des données de 2019 de l’OAG qui ont été modélisées au début de 2020 par l'agence Cirium. Pour cartographier les résultats obtenus, les auteurs conservent le même raisonnement réseau approche réticulaire que pour le niveau local, c'est-dire le même procédé de représentation, mais en l’adaptant à l’échelle de la représentation, pour montrer le rôle joué par la mise en réseau au niveau mondial dans la diffusion du coronavirus.

Au niveau monde, le procédé mis en œuvre est aussi celui du flux affecté sur un réseau aérien approximé - une méthode généralement mise en oeuvre pour les transports terrestres, plus sensibles que l'aérien à la matérialisation des routes.

Ce choix peut apparaître judicieux puisque, s'agissant de migrations humaines, il va permettre d’éviter les problèmes visuels liés à la perception de mouvements de passagers par des lignes droites. Ce choix traduit également bien la « mise en réseau » du monde à différentes échelles.


Cela étant, un autre **message** ressort par cette *forme* des images dite en "**serpent de charge**", une notion propre au champ des transports que l’on mobilise ici en analogie directe avec la notion de « mouvement des transports » évoquée.

En réalité, c’est peut-être bien de cela dont il s’agit. Observées dans le détail, les figures suivantes illustrent la manière dont le venin de ce serpent de charge virale a diffuse son venin à l’échelle mondiale.

***Une vision démographique***

L'attention est également portée sur la composante sociale de ces mobilités, appréhendées au niveau individuelle ou à celui de groupes.

l'application permet de suivre à l'individu près la diffusion. L'image suivante montre bien comment le virus circule entre Wuhan et Bangkok.

« […] _plus de 15 000 personnes se sont rendues à Bangkok, la destination la plus populaire_ ».

Outre la popularité de la destination, « _c'est là qu'est apparu le premier cas de Covid-19 connu à l'étranger (à la mi-janvier), celui d’une femme de 61 ans qui s'est rendue de Wuhan à Bangkok malgré une fièvre, un mal de tête et un mal de gorge_ ».

Cet épisode est d'ailleurs suffisamment important pour que cette femme soit ainsi symbolisée par un cercle rose-fuschia parmi l'ensemble des personnes qui se sont déplacées ce jour là.


Les images étant interactives, il est possible de visualiser la manière dont les principales villes mondiales sont progressivement vérolées, avant que la page ne propose des vues intra urbaines.

La première ville étrangère donnée à voir est New-York « (…) où plus 900 personnes en moyenne arrivent de Wuhan tous les mois », ce qui laisse imaginer vitesse de contamination, en l’absence de mesures de distanciation sociale – Rappelons que nous sommes en janvier 2020.

Les auteurs mobilisent ici le système des particules pour illustrer la dynamique d'individus au sein de ce peuplement migrant.


Le même procédé est mis en oeuvre à différentes échelles.

Ce qui est intéressant ici, c'est la vision mixte qui est proposée : on voit simultanément les positions - lieux et les interrelations entre entre les liex, la pondération du réseau formant le système de villes est d'ailleurs symbolisée par le même système de particules animées qui permettent de donner l'illustion déplacements entre des lieux.
On voit un double mouvement : comme un _effet d'agglomération d'individus_ sur les lieux et un _effet dynamique_ entre ces lieux.

Cependant, à grande échelle, le réseau routier qui aurait normalement dû apparaitre de maniière plus précise disparaît étrangement - cela prouve que la visualisation s'appuie sur des artifices graphiques


L’image étant interactive, il est possible de visualiser la manière dont les principales villes mondiales sont progressivement vérolées, avant que la page ne propose des vues intra urbaines.

La première ville examinée est New-York « (…) où plus 900 personnes en moyenne arrivent de Wuhan tous les mois », ce qui laisse imaginer vitesse de contamination, en l’absence de mesures de distanciation sociale – Rappelons que nous sommes en janvier 2020.

Est également présentée le flux majeur de migrants depuis Wuhan, à savoir celui pour lequel les chiffres de OAG dénombrent « (…) *plus de 15 000 personnes se sont rendues à Bangkok, la destination la plus populaire* ». Outre la popularité de la destination, « c'est là qu'est apparu le premier cas de Covid-19 connu à l'étranger (à la mi-janvier), celui « d’une femme de 61 ans qui s'est rendue de Wuhan à Bangkok malgré une fièvre, un mal de tête et un mal de gorge », épisode de la propagation suffisamment important pour qu’il soit symbolisé par un cercle rose-fuschia sur la vue.</span>

## <span style="color:#ff9033 ">C) Covid-19 et marges territoriales / marges informationnelles</span>

<span style="color:#ff9033 ">Proposition MN : un axe de réflexion pourrait aussi porter sur la diversité des sources de données géographiques mobilisées pour tenter de cartographier les risques de propagations du virus dans des marges territoriales (qui peuvent être aussi bien des confins éloignés que des habitats informels à la périphérie de grande métropole) qui sont aussi des marges informationnelles (pas ou peu de données).</span>

<span style="color:#ff9033 ">Cf. ce rapport de "Social Science in Action":</span> https://www.socialscienceinaction.org/resources/key-considerations-covid-19-informal-urban-settlements-march-2020/

<span style="color:#ff9033 ">2 axes possibles ici :

1. La recherche d'**indicateurs** susceptibles de qualifier la **vulnérabilité** des territoires
- densité de population
- accessibilité au soin
- population de plus de 60 ans
- accès à l'eau

Ex. au Brésil par l'Instituto Socioambiantal :</span>
https://covid19.socioambiental.org/

<span style="color:#ff9033 ">Ex. toujours au Brésil par l'Université fédérale Rio Grande Do Sul :
</span>
https://www.ufrgs.br/sig/mapas/covid-19-indigenas/

<span style="color:#ff9033 ">Ex. au Panama par l'ONG Rainforest Foundation US :
</span>
https://rainforestfoundation.org/covid-panama-gis-map/

<span style="color:#ff9033 ">2. La recherche de **données** **"alternatives"** aux sources conventionnelles pour tenter de caractériser ces espaces isolés ou démographiquement et spatialement très dynamiques. On pourrait alors mettre en évidence :
- l'usage de l'imagerie satellite et de drône pour, par exemple, cartographier la densité de population dans des favelas.
Ex. : mise en open data de données Digital Globe </span>
https://www.digitalglobe.com/ecosystem/open-data/covid19

<span style="color:#ff9033 ">- l'usage de l'information géographique volontaire et du crowdsourcing pour faire remonter de l'info.
Ex. : collection de projet USHAHIDI </span>
https://www.ushahidi.com/covid

<span style="color:#ff9033 ">A noter alors que face aux manques de données et à la difficulté de produire des données pertinentes "à distance", une approche plus qualitative autour de récits cartographiques ont été utilisées. Plusieurs storymaps sur la vulnérabilité et les conditions de confinemet des communautés autochtones ont ainsi vu le jour :
Ex. : COVID-19 in Indian Country - Mapping Impacts of Novel Coronavirus across Native American Reservations of the Intermountain West
</span>
https://storymaps.arcgis.com/stories/336825e7c44a494ab24c72f67e02814a