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Election à Limoges : regrouper classifier !

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Tout à commencer après les élections municipales, nous discutions avec @joelgombin de cartographie avec R et de résultats d’élection… dans ma naïveté je pensais qu’il existait un site regroupant tous les résultats des élections, un peu à la manière de cartelec. J’avais dans l’idée de proposer aux L1 de Géographie à Limoges dont je m’occupe de travailler sur la discrétisation univariée avec R sur ces données brûlantes d’actualité. Travail d’autant plus intéressant (à mon sens) que France3 Limousin proposait sur son site des cartes de ces résultats sans en préciser les modalités de création .

Retrouver et commenter la discrétisation des cartes de France3, un exercice intéressant si tant est que je puisse avoir accès aux données (électorales et spatiales). Pour les données spatiales, le site cartelec propose des fichiers spatiaux que je me suis empressé de découper à l’échelle de Limoges, et le site de la mairie propose un PDF des résultats par bureau de vote (parfait ça colle avec le shapefile).

Donc me voilà parti à scraper le PDF pour intégrer les données au shapefile de cartelec ! Et c’est en suite que les problèmes ont commencé !

Une fois la jointure réalisée, et grâce au package classInt on découvre les premiers résultats !

2nd tour des éléctions municipales à Limoges
2nd tour des élections municipales à Limoges. Les lignes verticales représentent les bornes de classes pour une classification par les quantiles

On pourra par exemple utiliser la syntaxe suivante :

classifQ=classIntervals(data$pct_GERARD,n=5,style="quantile")
pal1=c("#F0FFFF", "#003366") #définition des extrémités de la palette de couleurs
plot(classifQ,pal=pal1,
main="fréquence cumulée des votes FN \n 2nd tour à Limoges",
xlab="% de votes") #plot des effectifs cumulés

Effectuer une classification, qu’elle soit supervisée ou automatique, n’est jamais anodin. De cette étape dépend une très grande partie de l’information qui va être perçue par le lecteur.

Ainsi en utilisant une classification par quantiles, on obtient ce type de carte.

Cartographie des résultats du 2nd tour des municipales à Limoges par bureau de vote.
Cartographie des résultats du 2nd tour des municipales à Limoges par bureau de vote.

Ici on à utiliser ggplot2 avec la syntaxe suivante

##préparation de la legende
# Create labels from break values
brks=round(classifQ$brks,digits=2) ##definition des breaks
intLabels=matrix(1:(length(brks)-1))
for(j in 1:length(intLabels )){intLabels [j] = paste(as.character(brks[j]),"-",as.character(brks[j+1]))}
label_GERAD=intLabels

fn=ggplot()+
geom_polygon(data=bureau.df, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=classif_GERARD))+
geom_path(data=bureau.df, aes(x=long,y=lat,group=group),color="grey30")+
scale_fill_brewer(type="seq", palette="YlGnBu",labels = label_GERAD)+
labs(title ="Classification de la proportion de votes GERARD (FN) \n
par la méthode des quantiles")+
theme_bw()+
coord_equal()
fn

On pourrait s’amuser à comparer le rendu en utilisant une classification par la méthode de Jenks (méthode des sauts naturels).

Cartographie des résultats du 2nd tour des municipales à Limoges par bureau de vote. Classification par la methode de Jenks
Cartographie des résultats du 2nd tour des municipales à Limoges par bureau de vote. Classification par la méthode de Jenks

On constate que la carte change d’allure. Si l’on s’intéresse à la carte de gauche représentant le vote FN à Limoges, certains bureaux de vote (sur la partie droite) qui étaient considérés comme appartenant à la classe la plus haute par une classification par les quantiles se retrouvent dans une classe plus intermédiaire avec une analyse par jenks…

La classification par Jenks me semble ici plus intéressante (je vous laisse vous reporter aux courbes de fréquences cumulées) car des « seuils » sont visibles sur les courbes.

Mais revenons au ce qui nous occupait. La cartographie proposée par France3, et des comparaisons. Le problème maintenant, vient de la résolution spatiale. En effet, elle n’est pas basée sur des résultats par bureau de vote, ce qui ne va pas nous aider à retrouver la méthode de classification !

C’est là qu’est intervenu F.Cerbelaud en effectuant un regroupement des résultats par bureau de vote en se basant visuellement sur la carte de France3.

Voici les nouvelles cartes produites quand on applique aux données une classification par la méthode de jenks (c’est la méthode de classification automatique qui donne les résultats les plus proches de la carte de France3)

Cartographie du 2nd tour des élections municipales à Limoges. Bureaux de votes regrouper selon la carte de FR3. Classification Jenks
Cartographie du 2nd tour des élections municipales à Limoges. Bureaux de vote regroupés selon la carte de France3. Classification Jenks

 

On voit très bien le type de changement de représentation qu’opèrent ces regroupement. Il est donc nécessaire, pour pouvoir comprendre une carte, de connaître la signification des regroupements d’entités spatiales (ici pour France3 des regroupements de bureau de vote) ainsi que le type de classification qui a été utilisé pour traiter les données. Quand on touche à des sujets aussi sensibles, une mise en contexte de l’objet cartographique ne me paraît pas ici superflu, car on voit très bien que chaque étape dans le traitement des données influence l’objet cartographique.

Vous pouvez télécharger les données spatiales ici