Analyse

Vue d’ensemble

l’analyse dans les diagrammes de liens permet de mieux comprendre la manière dont les données sont connectées et comment ces connexions sont liées à la structure du réseau. Les réseaux peuvent être composés de connexions aux réseaux sociaux, d’ordre de bataille, de réseaux informatiques et de nombreuses données de type transaction. Les réseaux courants qu’il est possible de créer sont les suivants :

• Les connexions aux réseaux sociaux d’utilisateurs donnés pour permettre d’identifier les principaux influenceurs d’une plateforme donnée
• La structure et l’organisation d’un réseau criminel ou terroriste
• Les données de transaction d’institutions financières dans le cadre d’activités de détection des fraudes et de lutte contre le blanchiment d’argent
• La structure de commandement d’une unité militaire
• Les journaux de serveur pour identifier une éventuelle cyberactivité malveillante
• Les personnes contacts d’une personne malade, ainsi que l’emplacement des contacts, afin d’identifier la diffusion potentielle d’une maladie

L’obtention des données et la création d’un diagramme de liens est la première étape de constitution d’un réseau. Un réseau est composé d’entités et de relations ; plusieurs réseaux peuvent faire partie d’un diagramme de liens. Pour plus d’informations sur la création d’un diagramme de liens, reportez-vous à la rubrique Créer un diagramme de liens.

Voici les principaux types d’analyses qu’il est possible de réaliser dans le cadre d’un diagramme de liens dans ArcGIS AllSource :

• Centrality (Centralité) : représente les statistiques de base d’un réseau. Trois métriques de centralité sont implémentées pour un diagramme de liens. Ces métriques sont l’intermédiarité, la proximité et le degré.
• Cluster (Agrégat) : partitionne le réseau en zones en fonction de différents facteurs déterminés par un algorithme spécifique. Les quatre types d’agrégats implémentés pour un diagramme de liens sont Biconnected Component (Composants biconnectés), Edge Betweenness (Intermédiarité des segments), Hierarchical (Hiérarchique) et K-Means (Algorithme des K-moyennes).
• Neighborhood (Voisinage) : identifie les connexions directes à partir d’un nœud donné à l’intérieur d’un certain rayon.
• Path (Chemin) : détermine la manière dont les entités sont connectées et renvoie le jeu spécifique d’entités qui se connectent aux nœuds donnés.