L’ESILV vous invite le 15 novembre 2013 pour un Workshop sur le thème « Analyse des itinéraires et des pratiques des touristes à partir de leurs traces numériques », avec la participation des laboratoires de recherche GRIDSILV (Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci), EIREST (Université Paris 1 Panthéon Sorbonne), et CITERES (Université François Rabelais, Tours).
Qu’elles soient GPS, textuelles, photographiques, volontaires ou inconscientes, les traces numériques laissées par un individu dans un lieu ou un territoire nous informent sur son itinéraire et certaines de ses pratiques. L’identification et l’analyse de ces traces, souvent fragmentaires, constituent, depuis quelques années, l’un des enjeux forts de la recherche. L’objectif de cet atelier est de permettre aux chercheurs spécialistes de ces sujets de présenter leurs hypothèses,leurs techniques de collectes, et les résultats de leurs analyses. Son originalité consiste à croiser des travaux effectués sur différents médias (photos géolocalisées, téléphones, web, etc.) afin de décloisonner les recherches. Chaque chercheur ou équipe de recherche propose un texte avant la séance, afin de permettre une présentation orale plus dynamique et une discussion plus informée. Après discussion des travaux de chacun, une table ronde sera consacrée aux enjeux technologiques et scientifiques, aux questions éthiques et à l’interprétation des résultats.
Programme :
Michael Bauder and Tim Freytag, Université de Freiburg
Integrated analysis of spatial visitor behavior using advanced GPS tracking.
Analyzing spatial visitor behavior is one of the key elements needed in order to create a sustainable and successful destination management. In recent years, many approaches have veered away from using analog methods – such as time-space diaries and covert participant observation with all of their distinct disadvantages – to interpret tourist mobility patterns. In more recent literature, GPS tracking has evolved to be a key device in identifying individual mobility patterns. On the basis of three GPS tracking studies (Berlin, Paris, and Freiburg), we demonstrate the quantitative and qualitative advantages (spatial resolution, data consistency, and data integrity). More prominent in this presentation we focus on the limitations of an advanced GPS tracking study, which combines questionnaire data and GPS tracks via a digital interface. One limitation is that some key elements of tourism research remain unidentified by this method; this includes, in particular, questions about the consumption and reproduction as well as the relevance of specific places within the itinerary and the activities associated with the visited places. We provide evidence that a combination of GPS tracking, questionnaires, and crowdsourcing photo data from online platforms, such as Flickr, Panoramio, etc. is one option to overcome these limitations and offers great potential for research into spatial visitor behavior because of the fact that it is dynamic and up-to-date. Based on the concepts of Non-Places and the Tourist Gaze, we will explain to what extent this combination can be a suitable method for identifying the relevance of a halt at a specific location.
Gaël Chareyron & Jérôme Da-Rugna, ESILV, EIREST
Tourisme: le terrain d’étude internet.
Cet exposé présentera tout d’abord les travaux existants dans le domaine. En particulier : les sources d’informations publiques, les problématiques data-mining et big data , les défis méthodologiques. La seconde partie portera sur la présentation des travaux de l’équipe dans le cadre des programmes IMAGITOUR et PARIS 2030. Pour ouvrir les débats et les discussions, les auteurs introduiront les nombreuses pistes et les futurs défis portés par le terrain d’étude internet.
Daniel Gabay, EHESS :
Modeling issues in tourist footprints data mining.
Addressing questions of economic, geographic and statistical intricate nature posed by the classification and analysis of photos posted by tourists on the web, we briefly present a spectrum of models involving tastes and preferences, distances and costs, neighborhoods and interactions, sampling and probability distributions. We also suggest some applications for trip planning and discuss related algorithmic issues.
Julie Fen-Chong :
Reconstruire les pratiques spatiales des visiteurs à partir des traces de téléphone portable.
Les traces laissées par les téléphones portables permettent d’appréhender les pratiques spatiales des visiteurs étrangers. Les enjeux méthodologiques liés à l’utilisation d’un tel matériau volumineux et hétérogène sont nombreux. Après avoir présenté ces derniers, nous reviendrons sur la nécessité pour les géographes de relever ces défis. Ces traces peuvent en effet nous permettre de reconstruire les centralités touristiques et d’estimer les pratiques de l’espace par les visiteurs.
Boris Beaude, EPFL :
Making explicit digital footprints, revealing urbanity.
Les indicateurs statistiques conventionnels sont peu appropriés pour appréhender les pratiques urbaines. En particulier, l’inégale fréquentation des espaces exige toujours des enquêtes exigeantes, bien que souvent insuffisantes. Les traces numériques présentent en cela l’opportunité de renouveler les méthodes de qualification des espaces urbains, en disposant d’un échantillonnage particulièrement précis et d’une rare richesse. La prolifération des traces, mais aussi des représentations, engage néanmoins à une analyse précise de leur potentiel, de leur biais et de leur faiblesse. Les sciences sociales doivent investir ce champ rapidement, afin de ne pas laisser l’informatique et la physique accaparer, souvent sans précaution, des problématiques qui exigent une pluralité de perspectives pour produire du sens. Plus généralement, les big data sont une opportunité pour les sciences sociales, mais seulement à condition de se donner les moyens de leur analyse, mais aussi de leur problématisation et de leur contextualisation. L’idée selon laquelle le sens émergerait spontanément des données semble retrouver de sa superbe avec les traces numériques. Ne pas succomber à ce mythe tout en exploitant ces données constitue un défi important dont aucune discipline ne peut faire l’économie.
