Révéler la polarisation économique d'une ville à partir de traces GPS de camions. Le cas de Liège

Olivier, Finance (), Arnaud, Adam (), Jonathan, Jones and Isabelle Thomas
Additional contact information
Olivier, Finance: CORE, UCLouvain
Arnaud, Adam: CORE, UCLouvain
Jonathan, Jones: VIAPASS EIR/IRE

No 2018033, LIDAM Discussion Papers CORE from Université catholique de Louvain, Center for Operations Research and Econometrics (CORE)

Abstract: Avec la multiplication des capteurs, nous disposons désormais de quantités massives de données à l’échelon individuel. Dans cette contribution, nous illustrons comment une nouvelle source de données issue du système de prélèvement kilométrique des camions en Belgique peut présenter une plus-value pour le géographe. Dans ce cas précis, le suivi spatio-temporel quasi-exhaustif des camions est utilisé afin de dessiner une géographie précise des circulations de camions en Belgique et d’explorer la place spécifique de Liège dans ce réseau. La quasi-exhaustivité de ces données nous permet-elle réellement de dépasser les biais classiques telles l’agrégation ou la représentativité des données ? En quoi révèlent-elles l’ADN des territoires? Tout en discutant l’apport des «big-data», en particulier en géographie des transports, nous présentons la méthodologie mise en oeuvre pour passer des données GPS brutes à une matrice origines-destinations plus classique. Plusieurs méthodologies sont appliquées à cette matrice pour révéler comment les big-data peuvent nous aider à révéler une facette de la polarisation économique d’une ville.

Keywords: big-data; interactions; transport; traces spatio-temporelles; hinterland; polarisation (search for similar items in EconPapers)
Date: 2018-12-07
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