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

Author

Listed:
  • FINANCE Olivier,

    (CORE, UCLouvain)

  • ADAM Arnaud,

    (CORE, UCLouvain)

  • JONES Jonathan,

    (VIAPASS EIR/IRE)

  • THOMAS Isabelle,

    (CORE, UCLouvain)

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.

Suggested Citation

  • FINANCE Olivier, & ADAM Arnaud, & JONES Jonathan, & THOMAS Isabelle,, 2018. "Révéler la polarisation économique d'une ville à partir de traces GPS de camions. Le cas de Liège," LIDAM Discussion Papers CORE 2018033, Université catholique de Louvain, Center for Operations Research and Econometrics (CORE).
    • Handle: RePEc:cor:louvco:2018033
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    Cited by:

    1. Adam, Arnaud & Finance, Olivier & Thomas, Isabelle, 2021. "Monitoring trucks to reveal Belgian geographical structures and dynamics: From GPS traces to spatial interactions," Journal of Transport Geography, Elsevier, vol. 91(C).

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    Keywords

    big-data; interactions; transport; traces spatio-temporelles; hinterland; polarisation;
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