L’équipe ICM du laboratoire de recherche GRIDSILV, spécialisée en images et contenus multimédias, travaille depuis 2010 sur l’analyse des sites communautaires de partage de photos. Composés des enseignants-chercheurs du département Informatique et sciences du numérique de l’ESILV (Bérengère Branchet, Gaël Chareyron et Jérôme Da-Rugna), l’objectif poursuivi par l’équipe consiste à exploiter les grandes bases de données publiques d’images (Panoramio, Flickr, Instagram) afin d’affiner les études comportementales sur les flux touristiques.
Les modèles développés doivent permettent de compléter et d’améliorer les données officielles sur le tourisme : fréquentation, saisonnalités, comportements, mouvements, etc. Ces recherches sont menées en partenariat avec l’EIREST (Equipe interdisciplinaire de recherches sur le tourisme) de l’université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne et ont donnés lieu à de nombreuses publications dans des conférences et revues internationales.
Dans ce cadre, Gaël Chareyron a présenté les derniers résultats de l’équipe lors de la conférence FOSINT – ACM/IEEE ASONAM à Niagara Falls (Canada).
L’article présente une nouvelle méthode pour extraire les parcours typiques et atypiques des touristes à partir du site de partage de photographies Flickr. Considérant l’ensemble de traces laissées sur ce site par chaque utilisateur, le principe repose sur la fusion floue de l’ensemble des parcours reconstitués. Plusieurs exemples montrent les résultats de la méthode et son efficacité est validée face aux connaissances des acteurs locaux. Les parcours connus des institutionnels sont retrouvés et affinés quelle que soit l’échelle d’étude : sur une petite zone comme Versailles ou sur une région complète comme la région Centre.
Top 10 of photographers and photographies in panoramio in the US
zones touristiques en France identifiées par la densité des photos uploadées sur flickr
Mining tourist routes using flickr traces
Gaël Chareyron, Jérôme Da Rugna and Bérengère Branchet
Abstract
This paper presents a new methodology to automatically reconstruct main paths from Flickr traces. Our corpus of geotagged image metadata allows to build, for each photographer, his timeline. The itinerary of the tourist in the destination can then be reconstructed considering two modes: the fastest path and the most likely path. Main paths are directly extracted from the fusion of all itineraries. To illustrate the multi-scale efficiency of this work, several terrains of study are presented: Berlin, the Loire Valley and the Palace of Versailles.
Liens vers la conférence :
http://asonam.cpsc.ucalgary.ca/
http://fosint-si.cpsc.ucalgary.ca/
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