Explorer les hypergraphes dynamiques avec paohvis

L’outil PAOHVis est développé depuis 2018 au sein de l’équipe Aviz ; il permet l’exploration visuelle interactive d’hypergraphes dynamiques en s’appuyant sur le principe de biofabric proposé en 2012 par Longabaugh. Pour mémoire, un hypergraphe est un graphe où un lien – un hyperlien – peut contenir de 1 à n sommets. Comme de nombreux outils développés par Fekete et ses collaborateurs et collaboratrices, l’outil offre des perspectives intéressantes, d’autant plus que l’outil est disponible en ligne et s’avère à l’usage relativement aisé à utiliser. Ce qui suit présente les principales fonctionnalités, le format de données, l’intérêt et les limites actuelles  de l’outil. Pour plus de détails, voir la page du projet.

Lorsque l’on arrive sur le site de l’application, on découvre cette interface. Les sommets sont en ligne, les hyperliens sont classés verticalement par ordre chronologique. Les trois ascenseurs horizontaux permettent de réduire ou d’élargir la vue :en ce qui concerne les sommets, les hyperliens et enfin la période de temps considérée.

En cliquant sur un sommet, un lien ou une année, ils sont mis en évidence à l’écran. Il est possible de modifier l’ordre des sommets et des hyperliens selon différents critères ; il est également possible de filtrer les hyperliens pour ne faire apparaître que ceux contenant n sommets ou plus.

Il y a différents jeux de données disponibles accessibles via le petit container en haut à gauche mais le principal reste de pouvoir explorer ses propres données. Le fichier doit être au format .csv, séparateur virgule et sans ligne contenant de nom de colonne. Trois colonnes sont obligatoires : identifiant de l’hyperlien (j’ai numéroté mes liens de 1 à n, je ne sais pas si des identifiants non numériques sont acceptés), le nom du sommet et la date. La quatrième colonne, optionnelle, peut accueillir le nom du document et la cinquième, tout aussi optionnelle, accueille une variable catégorielle relative aux sommets. La capture d’écran montre les premières lignes de l’exemple développé par la suite (featurings au sein de la scène rap nationaliste française).

Question légitime : pourquoi choisir de visualiser des hypergraphes ? Avant de développer mon exemple avec les rappeurs, je prends un exemple plus classique : les co-publications scientifiques. Soit un article 1 avec 3 auteures, A, B et C. Je peux le représenter sous forme de graphe biparti, mais dès que la taille de l’échantillon d’articles augmente, la lisibilité devient vite réduite. Je peux le représenter avec un graphe lien-nœuds créant des liens entre A, B et C. Mais une triade fermée A-B-C peut avoir 4 significations différentes (un article cosigné A-B, A-C, B-C ou A-B-C). Représenter l’article sous forme d’un hyperlien entre les 3 auteures permet de visualiser correctement l’information.

Dans le cas des featurings entre rappeurs, j’ai jusqu’ici choisi une représentation sous forme de graphe orienté : un lien de A vers B signifie que A a invité B sur un morceau. Mais si A invite B et C, le fait que B et C soient sur le même morceau n’apparaît pas. L’utilisation de l’hypergraphe permet de corriger ce premier biais. Cliquer sur le bouton Node role de PAOHVis permet de mettre en évidence le premier sommet renseigné que l’on peut, en cas de graphe orienté, considérer comme l’émetteur du lien. Un autre atout de PAOHVis est de permettre de filtrer les sommets sans les faire totalement disparaître : si je choisis de ne pas représenter les sommets présents dans un seul hyperlien, les lignes correspondantes ne sont pas représentés mais des cercles de taille plus petite restent présents ; cela permet de garder à l’esprit qu’une partie de l’information n’est volontairement pas représentée.

Le bouton Tool tip permet lorsqu’on clique sur un hyperlien de voir apparaître le texte correspondant – dans mon cas le titre du morceau. Il est possible de différencier les groupes de sommets (ici les rappeurs ayant sorti un disque sous le label ODDR et les auto-productions) avec le bouton Color by group. Il faut par contre mettre en forme ses données en ayant à l’esprit que la cinquième colonne concerne le sommet et non l’hyperlien. En d’autres termes, même si le lien correspond à un titre d’un album de Kroc blanc, si Amalek y fait un featuring, je dois le coder ODDR. Si plusieurs codes différents qualifient le même sommet (ce qui est le cas dans mon fichier), c’est la première apparition qui détermine le groupe attribué au sommet.

L’outil en ligne est un prototype (je n’ai pas testé la version installable en local) donc certaines fonctions sont absentes : si vos données présentent un problème de formatage (une ligne avec 2 colonnes et non 3), aucun message d’erreur ne le signale ; mais il ne se passe rien. La fonction permettant d’agréger les hyperliens présents entre deux sommets durant la même période (Pack) n’a pas semblé fonctionner avec mes données (que je renseigne ou non les colonnes optionnelles).

Pour résumer, un outil plutôt simple à utiliser, qui demande une mise en forme des données peu exigeante et qui permet de régler certains problèmes de visualisation. L’équipe d’Aviz continue de développer cet outil donc on peut espérer des améliorations. A suivre.


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