Pourquoi six Québec?
Parce que six groupes de circonscriptions provinciales ont été identifiés par un algorithme. Ces six regroupements semblent décrire des régions différentes du point de vue politique.

Comment?
L'algorithme a utilisé les résultats électoraux de 2012 pour comparer les circonscriptions entre elles et déterminer les plus similaires. Les circonscriptions les plus similaires ont ensuite été liées ensemble, puis regroupées selon la disposition des liens. Ces liens sont apparents dans cette visualisation :


Comment interagir avec cet outil?
De la même façon qu’avec Google Maps, mais en cliquant sur les circonscriptions, vous obtiendrez des détails sur celles-ci.

Le panneau «Circonscription similaires» permet d’explorer et d’identifier les circonscriptions les plus (et moins) semblables à celle sélectionnée à l’aide du menu déroulant. Le tableau identifie le regroupement, le nom et la similarité de ces autres circonscriptions. En cliquant dans le tableau, vous serez transportés à la circonscription se situant sous votre curseur.

Est-ce possible d’avoir des détails sur les algorithmes utilisés?
La première étape consiste à construire une matrice de similarité cosine selon des vecteurs décrivant les résultats électoraux. À partir de cette matrice, un graphe est généré. Dans ce graphe, les circonscriptions sont représentés par les noeuds et la simlarité entre les circonscriptions par les liens.

Ensuite, les liens ayant une similarité inférieure à 0.98 sont éliminés afin de garder seulement les liens entre les circonscriptions très similaires. Puis, un algorithme de détection de communautés est utilisé pour identifier les différents regroupements.

Quels logiciels ont été utilisés pour créer cet outil?
Ruby on Rails, Leaflet, Sigma.js, Gephi, IntelliJ, R et une panoplie d’outils perso.

Est-ce possible d’appliquer ces algorithmes sur d’autres données ou sur d’autres cartes?
Assurément, contactez-moi : olivier@olihb.com