visualisation de données

La dégradation de l’environnement surtout celle atmosphérique, qui résulte du développement industriel rapide de Chine, suscite l’attention générale de la société chinoise. Du fait que cette pollution de l’air est au détriment de tous les côtés de la vie quotidienne, et qu’elle affecte une zone très étendue en Chine, toute la société y prête leur attention, du milieu gouvernemental au peuple chinois. Dès lors, l’expression «雾wù霾 maí»(le brouillard de pollution) est devenu un mot-clé qui apparaît fréquemment sur les sites web de types divers. On discute de l’origine du smog épais en Chine à ses nocivités de cet air polluant sur la santé humaine et sur différents aspects de la vie courante. Ayant pour objectif de comparer et d’extraire les attitudes et les réactions différentes du gouvernement chinois et du grand public, à l’aide des outils informatiques, notre recherche vise à recueillir d’abord en grande quantité les textes publiés sur deux types de sites web chinois [1]: institutionnel et médiatique, puis catégoriser les textes en fonction de leur nature [2] et subdiviser ces textes encore à l’intérieur de chaque catégorie : les sous-type selon les rubriques que les textes subordonnent. Dans un second temps, à partir du corpus classé et basé sur le wù maí comme mot-clé, on analyse et compare entre les sous-corpus et entre les sous-types homogènes, les deux types de discours au niveau de la fréquence, de la cooccurrence et de la concordance du mot-clé. Quant à la conclusion, les caractéristiques manifestées par les trois sous-corpus montrent les différences des attitudes et des réactions du milieu gouvernemental et du grand public en Chine : le gouvernement met l’accent sur ses actions et mesures prises sur le problème wù maí, alors que le peuple chinois s’intéresse plutôt « D’où vient le smog épais ? » « Quelles sont les nocivités liées au smog épais dans la vie courante ? » « Comment se protéger contre le brouillard quotidiennement ? ».

Ce travail porte sur la question de la visualisation thématique en recherche d’informations. Dans un contexte de plus en plus prégnant de circulation d’informations et face à d’importants flux de données il convient de synthétiser l’information. A plus forte raison garantir un accès rapide et pertinent à l’information peut devenir délicat lorsque c’est un utilisateur qui définit le thème recherché. Nous proposons une approche par croisement de thèmes "simples" pour définir une thématique "complexe". Nous abordons ensuite un système d’enrichissement thématique basé sur des coefficients de similarité. Enfin nous traitons de la visualisation de données en nous appuyant sur les entités nommées contenues dans la thématique détectée . On considérera ici qu’un utilisateur peut obtenir une réponse à une information recherchée grâce à la synthèse visuelle d’entités nommées issues de la détection de thème.