Comversive - Le blog

Qu’il paraît loin le temps où – le mois dernier encore – l’usage de Gephi sur un PC avec Snapdragon, Windows ou non, relevait du parcours du combattant... Une nouvelle version plus tard (la 0.11.2 pour être tout à fait précis), on retrouve le plaisir d’un outil de visualisation de données en réseaux fluide. Mieux : on lui découvre une simplicité et une ergonomie bienvenues dans de nombreuses opérations qui constituent le quotidien, ou presque, d’un analyste social data.

Si besoin de le rappeler : Gephi, c’est l’open source de référence pour la visualisation et l’analyse de réseaux complexes, développé en France et adopté par des chercheurs, journalistes, analystes social media et professionnels de la veille dans le monde entier. Capable de manipuler des graphes allant de quelques dizaines à plusieurs millions de nœuds, Gephi intègre des algorithmes puissants de détection de communautés, de centralité et de clustering, ainsi que des options de visualisation avancées pour produire des cartographies percutantes. Contrairement à NodeXL (intégré à Excel, mais limité en taille de réseau), Cytoscape (plutôt orienté bioinformatique) ou Pajek (interface plus austère), Gephi offre un compromis unique entre ergonomie, puissance et gratuité. Il prend en charge de nombreux formats (GEXF, CSV, GraphML…) et s’impose comme un incontournable pour la veille stratégique et l’analyse des réseaux sociaux tout comme pour la recherche académique ou le datajournalisme, sur d'autres plans que le nôtre.

Gephi 0.11 : quoi de neuf ?

Si vous y avez déjà touché ou que vous l’utilisez régulièrement, les points suivants de la version 0.11 de Gephi devraient tout de suite vous parler :

• Nouveau moteur de rendu OpenGL : entièrement réécrit pour une performance et une fluidité accrues, même sur des machines moins puissantes ou sous Windows ARM/Snapdragon ;
• Compatibilité ARM/Snapdragon Windows : le fameux bug qui empêchait Gephi de fonctionner pleinement sur ces architectures a bien disparu ;
• Curseur dynamique de taille des nœuds : ajustez en temps réel la taille des nœuds selon la centralité Eigenvector, le degré ou tout autre attribut ;
• Algorithme d’évitement du chevauchement des labels : fini les étiquettes illisibles dans les graphes denses : un nouvel algorithme optionnel évite la superposition des labels ;
• Contrôle avancé de l’épaisseur des arêtes : possibilité de régler l’épaisseur des liens indépendamment de leur poids, pour mieux distinguer les relations clés ;
• Import/export GEXF plus robuste : gestion améliorée des fichiers vides ou mal formés, avec des messages d’erreur explicites ;
• Optimisation de l’algorithme Noverlap : plus rapide et plus efficace pour séparer les nœuds dans les réseaux sociaux denses ;
• Paramétrage avancé pour OpenOrd : possibilité de configurer la taille du layout pour les très grands réseaux ;
• Alignement amélioré entre Overview et Preview : moins d’écart visuel entre l’analyse et l’export ;
• Export PDF/SVG optimisé : meilleure gestion des polices, courbes et labels pour des exports de qualité publication ;
• Mise à jour Java 17 : sécurité renforcée et compatibilité avec les systèmes récents.

Cartographier les réseaux de comptes X (Twitter) : plus fluide que jamais

Pour l’analyse des réseaux de comptes X (ex-Twitter), Gephi reste l’allié incontournable : il suffit d’exporter vos listes de comptes et leurs relations au format GEXF (par exemple depuis Visibrain), puis de les importer dans Gephi. Grâce à la nouvelle version 0.11, on profite d’une interaction bien plus fluide, d’un réglage instantané de la taille des nœuds selon la centralité Eigenvector ou le degré, et d’une lisibilité accrue des labels. Résultat : l’identification des comptes les plus influents d’une communauté devient un jeu d’enfant, même sur des réseaux volumineux.

Analyser les réseaux de mots d’un corpus : la force du couple TxtGraph + Gephi

Autre cas d’usage : l’analyse de réseaux de mots ou d’expressions à partir d’un corpus textuel. Grâce à TxtGraph, on convertit facilement un ensemble de textes en réseau de cooccurrences, chaque nœud représentant un mot ou une expression, sa taille variant selon son degré (nombre de cooccurrences). Importé dans Gephi 0.11, ce réseau bénéficie d’une meilleure lisibilité : labels nets, nœuds bien dimensionnés, et navigation fluide pour explorer les clusters thématiques ou les mots pivots du corpus.

Évaluer la fiabilité d’une communauté en ligne : la visualisation Mendaqs

Avec l’outil Mendaqs, développé par Comversive, il devient possible de détecter et de qualifier les comptes toxiques ou inauthentiques sur X. En important ces résultats dans Gephi, on peut colorer les nœuds selon leur fiabilité : authentiques, douteux, toxiques… Un coup d’œil suffit alors pour repérer les zones à risque ou les clusters problématiques au sein d’une communauté cartographiée. Là encore, la version 0.11 facilite la lecture et l’export de ces cartographies, pour un diagnostic rapide et visuel.

Que vous soyez analyste social data, veilleur, communicant ou simplement curieux de cartographier vos réseaux, la nouvelle version de Gephi ouvre la voie à des analyses plus rapides, plus lisibles et plus puissantes.