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La vie associative à Nantes (1)

Billet publié le 13/09/2014

Le site open-data de Nantes, data.nantes.fr, est riche. On y trouve : un fond de carte des “quartiers”, un fond de carte des “bureaux de vote”, la liste (avec les adresses) des associations, et enfin un fichier avec la géolocalisation de chaque adresse postale. En combinant ces fichiers, il est possible de repérer dans quels “microquartiers” la vie associative est plus développée, ou, au moins là où les associations sont implantées.

nantes-associations

Les Nantais ou les spécialistes de la Sociologie de Nantes comprendront sans doute mieux que moi la logique des implantations.

La réalisation a consister à assigner à chaque adresse de Nantes le nombre d’associations qui y avaient élu domicile (pas leur siège, mais leur lieu d’activité), et ensuite à associer à chaque adresse un “bureau de vote” correspondant, et enfin à associer à chaque bureau de vote le nombre d’associations qui se trouvaient dans son ressort.

Voici le code R :

library(maptools)
library(sp)
library(RColorBrewer)
library(classInt)
 
# shapefile des quartiers de Nantes
# Charger le fichier des adresses
adresses<-readShapeSpatial("~/Desktop/nantes/ADRESSES_NM_shp_l93/ADRESSES_NM.shp")
adresses<-subset(adresses,adresses$NOMCOM=="NANTES")
adresses$ADRESSE<-iconv(adresses$ADRESSE,from="latin1",to="ASCII//TRANSLIT")
adresses$ADRESSE<-toupper(adresses$ADRESSE)
# Charger le fichier associations
associations <- read.csv("~/Desktop/nantes/nantes-associations.csv",header=T)
# charger le shapefile des bureaux de vote de Nantes
nantesbv<-readShapeSpatial("~/Desktop/nantes/DECOUPAGE_BUREAUX_VOTE_NANTES_shp_l93/DECOUPAGE_BUREAUX_VOTE_NANTES.shp")
 
assoces<-associations[,c("SIEGE_NUM","SIEGE_VOIE","LIEU_ACT_NUM","LIEU_ACT_VOIE","LIB_THEME")]
assoces$SIEGE<-paste(assoces$SIEGE_NUM,assoces$SIEGE_VOIE)
assoces$LIEU<-paste(assoces$LIEU_ACT_NUM,assoces$LIEU_ACT_VOIE)
assoces$SIEGE<-iconv(assoces$SIEGE,from="UTF-8",to="ASCII//TRANSLIT")
assoces$LIEU<-iconv(assoces$LIEU,from="UTF-8",to="ASCII//TRANSLIT")
assoces$SIEGE<-toupper(assoces$SIEGE)
assoces$LIEU<-toupper(assoces$LIEU)
assoces$NB<-1
 
#assoces_adresses<-aggregate(NB~SIEGE,data=assoces,sum)
assoces_adresses<-aggregate(NB~LIEU,data=assoces,sum)
 
# associer les adresses des associations avec leurs coordonnées
#m<-match(adresses$ADRESSE,assoces_adresses$SIEGE)
m<-match(adresses$ADRESSE,assoces_adresses$LIEU)
adresses$NB<-assoces_adresses$NB[m]
 
# nantesbv : bureaux de votes de nantes
# associer chaque adresse à un bureau de vote
# code non optimal : boucle "for" très lente
BV<-NULL
test2<-NULL
for (i in 1:nrow(adresses)){
for (j in 1:nrow(nantesbv))	{
ifelse(point.in.polygon(adresses@coords[[i,1]],adresses@coords[[i,2]],nantesbv@polygons[[j]]@Polygons[[1]]@coords[,1],nantesbv@polygons[[j]]@Polygons[[1]]@coords[,2])==1,BV[i]<-j,test2<-j)
}
}
 
adresses$BV<-nantesbv$IDBURO[BV]
assoc_bv<-aggregate(NB~BV,data=adresses,sum)
m<-match(nantesbv$IDBURO,assoc_bv$BV)
nantesbv$NB<-assoc_bv$NB[m]
nclr <- 7
plotclr <- brewer.pal(nclr,"RdYlBu")[nclr:1] 
class <- classIntervals(nantesbv$NB, nclr, style="fisher",dataPrecision=0)
colcode <- findColours(class, plotclr)
par(mar=c(1,1,1,1))
plot(nantesbv,col=colcode,border="black",lwd=.1)
legend(348479,6698193,legend=names(attr(colcode,"table")), fill=attr(colcode, "palette"), cex=2, bty="n",title="Nombre d'associations")
plot(quartiers,add=T)
title(sub="Réalisation Baptiste Coulmont, http://coulmont.com | Données : data.nantes.fr",cex.sub=1,adj=0,line=-3)
title(main="La vie associative à Nantes",line=-1.7,cex.main=3,adj=0)

Created by Pretty R at inside-R.org

3 commentaires

Un commentaire par mediasoc (16/09/2014 à 11:00)

Comment répertorier les associations sur leur lieu de “pratique” surtout à cette échelle là ?

Un commentaire par ARNAUD (19/09/2014 à 16:15)

Bonjour,

Je fais plusieurs remarques :
– en scrutant les seuils des classes, j’ai l’impression que vous n’avez pas vu que la table contenait un paquet d’adresses redondantes (que ce soit à l’adresse du siège, ou bien à l’adresse d’activité). Normalement la valeur max ne devrait pas être si élevée.
– le découpage de la commune en IRIS (constituant certes, une donnée non ouverte) ne serait-il pas plus pertinent que celui des circonscriptions des bureaux de vote ? Cela permettrait surtout de pouvoir ensuite combiner la donnée « nbre d’associations par iris » avec des informations sur la population de ces IRIS disponibles sur le site de l’Insee (structure de la population, emploi, revenus …) Et on compte quand même une quasi-centaine d’IRIS à Nantes contre un peu plus de 200 bureaux de vote.
– par ailleurs, rapporter le nombre d’associations avec la population du quartier devrait permettre d’éviter un écueil en termes de sémiologie graphique. Il est en effet préférable de représenter des valeurs brutes par des symboles ponctuels proportionnels. Pour faire une carte choroplèthe, on discrétiserait plutôt une densité, un ratio.

Un commentaire par Baptiste Coulmont (20/09/2014 à 18:40)

Merci du commentaire. Le but principal de l’exercice était ici de relier plusieurs bases pour produire une carte (cf le code).