URL originale : https://books.openedition.org/pupo/15150
Cartographier les chaines d’information avec les données de Wikipédia
p. 131-142
Texte intégral
Introduction
1Plusieurs tentatives ont été entreprises ces dernières années pour documenter et comprendre l’essor des chaînes d’information en continu. En particulier, des chercheurs comme Mugdha Rai (université de Melbourne) et Simon Cottle (université de Cardiff) ont publié à plusieurs reprises une compilation de données sur ce secteur médiatique en pleine croissance depuis l’avènement de Cable News Network (CNN) au début des années 19801.
2Une trentaine d’années après les retransmissions en direct par CNN de la première guerre du Golfe en 1991, les chaînes internationales d’information publiques ou privées se sont multipliées à travers le monde. Les plus connues d’entre elles comme CNN ou Al Jazeera se sont vu attribuer un rôle d’influence, de « soft power2 » en faveur des États de leur pays d’origine3.
3Même si elles diffusent constamment des flux culturels et d’information sur la plupart des événements qui façonnent notre monde, le rôle de ces chaînes de télévision n’a pas encore été pleinement appréhendé.
4Le travail présenté ici est une première ébauche visant à établir une cartographie spatio-temporelle dynamique de l’écosystème des chaînes d’information en continu en utilisant les méthodes numériques du Web pour l’analyse et la représentation de données et notamment celles du journalisme de données.
5Cette première cartographie a été réalisée pendant le premier semestre de l’année universitaire 2018-2019 lors d’une douzaine d’heures de cours avec les étudiants du master 2 CRDM4 de l’université Paris Nanterre que l’auteur remercie.
Les données
Méthodologie
6Pour établir une cartographie spatio-temporelle dynamique de l’écosystème des chaînes d’information en continu, nous nous inspirons du processus du journalisme de données tel que défini par Mirko Lorenz de la chaîne d’information Deutsche Welle5.
7Le graphique ci-dessous, adapté et traduit en français, décrit le processus de ce journalisme basé sur les données (data-driven journalism en anglais). Il commence par la collecte de données brutes, qui seront éventuellement nettoyées et augmentées si besoin, puis filtrées en fonction des motifs, hypothèses et des questions de recherche. Puis commence l’étape de visualisation qui permet de mieux comprendre la signification des données, de faire émerger de nouvelles problématiques, et aussi, dans une boucle continue de rétroaction, de faire éventuellement émerger des erreurs ou des incohérences dans les données initiales. L’émergence des problématiques aboutit, souvent après une investigation complémentaire, à la phase de narration (storytelling).
Fig. 1 : Vision graphique du processus de journalisme basé sur les données (adaptée et traduite à partir du modèle de Mirko Lorenz de la Deutsche Welle).

Récupérer les données
8Au-delà des données disponibles6 sur une centaine de chaînes de télévision satellitaire en continu, la première étape de notre travail était de récupérer des données disponibles en ligne en format électronique de façon à entreprendre notre cartographie.
9Wikipédia et plus particulièrement la page Wikipédia anglaise sur les télévisions d’information7 nous ont fourni un ensemble de données plus exhaustif pour commencer soit 274 chaînes8. Cette même page présente dans plusieurs tableaux au format hétérogène les chaînes d’information en continu, les chaînes à dominante économique, les chaînes de sports ainsi que les chaînes ayant cessé leur activité en cours de route.
10La fréquence de mises à jour de cette page Wikipédia (plus de 250 depuis la publication de la dernière compilation de Rai et Cottle) et l’attention non exclusive aux chaînes satellitaires (permettant d’inclure également des chaînes diffusées entre autres via Internet) expliquent notamment cette différence de volume.
11Plusieurs options sont possibles pour récupérer les données. Sans recourir dans un premier temps à des méthodes trop complexes de programmation pour la récupération des données à l’écran (web scraping en anglais), la première option consiste à utiliser des extensions de navigateur comme Scraper9 ou Data Scraper10, toutes deux disponibles sur Google Chrome.
12Il suffit généralement de sélectionner quelques lignes de données et d’activer l’extension pour récupérer instantanément l’intégralité des données du tableau. Selon la source de données, il faut parfois manipuler le Document Object Model11 (DOM) du code HTML de la page web pour repérer dans les balises où se trouvent les données et écrire une requête (en XPath12 ou Javascript13) pour pouvoir les extraire.
13Une autre option encore plus simple consiste à utiliser les capacités de récupération de données d’un tableur Google qui permet généralement par un simple copier/coller de récupérer les données d’un tableau en provenance de Wikipédia. Par contre, cette deuxième option nécessite, contrairement à la première, de sélectionner toutes les données à récupérer. Dans le cas de Scraper ou Data Scraper, le programme se charge d’analyser les données à récupérer.
14Dans un but pédagogique, la première méthode est expliquée d’abord aux étudiants pour les familiariser avec des méthodes de capture de données avant de leur montrer la seconde beaucoup plus simple (l’utilisation d’un outil collaboratif comme un tableur Google partagé), lorsque la récupération de données fonctionne correctement ce qui n’est pas toujours le cas.
15Cette première étape a donc permis de récupérer dans un tableur en ligne les données suivantes de quelques 274 chaînes de télévision en continu : nom, pays d’origine, propriété, couverture et langue.
Fig. 2 : Copie d’écran de la page Wikipédia en langue anglaise sur les chaînes d’information en continu.

Enrichissement et nettoyage des données
16Les données sont récoltées brutes. Pour les exploiter pleinement, il faut pouvoir les compléter par d’autres éléments d’information récupérés soit sur la propre page Wikipédia de chaque chaîne de télévision soit directement sur leur site web, notamment dans leur page « à propos » ou dans la page consacrée à l’histoire du média. Si ces informations ne sont pas disponibles, il faut passer par une requête dans un moteur de recherche.
17Au nom de la chaîne de télévision ou réseau câblé, du pays, au nom de propriétaire, à la couverture géographique disponible, à la langue initialement présente dans le tableau de Wikipédia, nous avons ajouté les adresses des sites web, les drapeaux de pays, la ville du siège social de la chaîne (afin de pouvoir utiliser des outils automatiques de géolocalisation), le continent, le logo de la chaîne, l’année de fondation et le statut (si la chaîne émet toujours ou a cessé d’émettre).
18Il s’agit là de l’une des tâches les plus chronophages dans le processus car cette étape d’enrichissement est en grande partie réalisée à la main, de façon artisanale en allant récupérer une à une les données manquantes. Les étudiants sont alors divisés en groupes et chaque groupe complète le tableur en ligne partagé avec les données d’une dizaine de chaînes repérées par un code couleur (fig. 3).
19Le format de tableur en ligne permet une grande flexibilité et notamment de rajouter ultérieurement d’autres données à portée plus économique comme le chiffre d’affaires, le nombre d’employés, de bureaux à travers le monde, lorsqu’elles sont disponibles, pour affiner les analyses et augmenter le capital de connaissances.
20Cette étape comprend également le « nettoyage des données » (data cleansing en anglais). Elle est indispensable pour mettre à jour les possibles incohérences et s’assurer de la fiabilité des données récoltées. Dans un premier temps, les données extraites du tableau Wikipédia sont aussi comparées à celle de l’étude de Rai et Cottle14 ainsi qu’aux pages Wikipédia des différentes chaînes et pages « à propos » ou « histoire » de leur site web respectif pour croiser les sources. Il s’agit notamment de vérifier qu’il s’agit bien de télévisions d’information en continu ou que les nouvelles données ajoutées (comme la date de création, voire de cessation d’activité) sont correctes.
Fig. 3 : Vue partielle du tableau de données enrichies sur chaque chaîne d’information en continu.
Chaînes | Siège | Pays | Continent | Propriété | Couverture | Langues | Créée en |
Al Jazeera | Doha | Qatar | Asia | Al Jazeera | International | Arabic | 1996 |
Al Jazeera Balkans | Sarajevo | Qatar | Asia | Al Jazeera Balkans | Multi-national (Balkans) | Bosnian Croatian Serbian | 2011 |
BBC Arabic Television | London | United Kingdom | Europe | BBC Arabic Television | International | Arabic | 2008 |
BBC News | London | United Kingdom | Europe | BBC News | Nationwide Terrestrial, satellite, cable, IPTV, online | English | 1997 |
BBC Parliament | London | United Kingdom | Europe | BBC Parliament | Nationwide Terrestrial, satellite, cable, IPTV, onlin | English | 1992 |
Visualisation
21Cette étape de visualisation commence en fait dès le nettoyage des données. Générer rapidement des cartes, même incomplètes, a l’avantage de montrer aux étudiants que l’on avance à chaque cours et que l’on se rapproche de l’objectif de cartographie que nous nous sommes fixés. Cela permet aussi de déceler plus rapidement et plus facilement d’éventuelles incohérences dans la nature ou le format des données importées en les explorant directement sur la carte où elles sont plus facilement repérables.
22Les données sont donc téléchargées dans l’outil Google Fusion Tables15 pour les visualiser mais aussi pour les enrichir notamment avec le géocodage automatique des villes où se trouvent les sièges sociaux des chaînes de télévision. L’outil permet de commencer immédiatement à visualiser itérativement les résultats. L’objectif de cartographier les chaînes d’information diffusées dans le monde va de pair avec, d’une part la constitution d’un jeu de données ou d’une base de données et, d’autre part l’utilisation d’outils de visualisation, de préférence permettant de générer une carte du monde montrant un affichage dynamique de couches d’informations pour fabriquer une mashup16 cartographique.
23Le choix de l’outil à utiliser, fait courant 2018, s’est porté sur un outil de visualisation expérimental développé par Google : Fusion Tables. Cet outil de gestion collaborative des données, d’intégration et de visualisation, permettait notamment de créer assez facilement des mashups cartographiques. Ses principaux atouts étaient notamment une fonction automatisée de géolocalisation des données de lieu présentes dans le corpus, la possibilité de travailler collaborativement à plusieurs sur le même fichier et la possibilité de publier les résultats directement sur le Web ou de les insérer facilement, via une balise iframe, dans n’importe quelle page web, par exemple un blog.
24Pendant neuf ans, depuis son lancement en 2009, Google Fusion Tables a été l’un des outils de référence du data journalisme, utilisé notamment par l’un des journaux pionniers dans ce domaine : le quotidien britannique The Guardian.
25Comme on pouvait s’y attendre, les premières tentatives itératives de visualisation des résultats nous ont permis de détecter des erreurs plus ou moins flagrantes et de corriger à nouveau les données recueillies et enrichies lors de l’étape précédente. Par cohérence, les corrections sont faites aussi bien dans Google Fusion Tables que dans le tableur initial afin de s’assurer de la fiabilité du jeu de données initial.
26Des erreurs de lien url, d’homonymie entre chaînes, de logos ou de drapeaux en mauvaise résolution, ainsi que parfois des erreurs de géolocalisation automatique sont ainsi corrigées au fil des allers et retours entre les données et la carte générée dynamiquement.
Fig. 4 : Vue de la cartographie des chaînes d’information en continu dans le monde.

27La figure 4 donne un aperçu de la carte à l’issue de cette première étape de cartographie où chaque fiche correspondant à une chaîne d’actualité (comme ici représentée, celle d’Al Jazeera) s’affiche dynamiquement sur la carte, à la demande de l’utilisateur, en cliquant sur le point d’intérêt. Chaque fiche a été géolocalisée automatiquement par Google au préalable en fonction de la ville (et du pays) du siège social de chaque télévision. Cet ajout automatique de coordonnées de latitude et longitude induit une nouvelle étape de vérification pour les quelques résultats pouvant donner des résultats erronés.
28D’autres visualisations (voir fig. 5) ont également été rendues possibles en ajoutant l’année de création des différentes chaînes dans le tableur. Cette nouvelle métadonnée permet de calculer le nombre de chaînes créées chaque année et en effectuant un simple calcul d’effectif cumulé par année, on peut en déduire la courbe d’évolution du secteur sur plusieurs décennies. Cela permet donc d’analyser sur la durée le nombre de chaînes lancées chaque année, après avoir soustrait les chaînes ayant cessé leur activité (en utilisant pour cela le tableau des chaînes « défuntes » de la page de Wikipédia « list of news television channels17 »).
Fig. 5 : Graphique montrant l’évolution du nombre de chaînes de télévision d’information dans le Monde entre 1980 et 2016.

29Jusqu’en 1991, date de la première guerre du Golfe – que la chaîne CNN a retransmise en direct, doublant ainsi les agences de presse pour la première fois dans la couverture d’un conflit majeur selon David Schlesinger18, ancien rédacteur en chef de Thomson-Reuters – il n’y avait qu’une douzaine de chaînes d’information en continu dans le monde, selon notre décompte issu de Wikipédia.
30Ce nombre a triplé fin 1996 au moment de la naissance d’Al Jazeera. La période suivant les attentats du 11 septembre 2001 aux États-Unis et les guerres qui s’en suivirent montre une accélération de la courbe.
31Le nombre de 100 chaînes de télévision d’information en continu dans le monde est atteint en 2005 et celui de 200 chaînes en 2014, avant que cette progression ne commence à ralentir.
Interprétation des résultats
32Même si notre cartographie initiale est encore parcellaire et doit être complétée et vérifiée, ne serait-ce qu’au niveau de l’exhaustivité des données afférentes aux chaînes d’information dans le monde, elle permet déjà de voir émerger quelques-unes des tendances du secteur.
33Lors d’un exercice, les étudiants ont été invités à commenter les deux graphiques obtenus : la carte et la courbe d’évolution. Leurs commentaires envoyés par courriel ont ensuite été anonymisés sur un document textuel partagé en ligne avant une mise en commun des résultats et la réalisation d’une correction collaborative.
34À ce stade, les deux graphiques montrent notamment une forte progression du nombre de chaînes d’actualité dans le monde et notamment en Asie (avec 155 chaînes créées en une trentaine d’années) si l’on regarde continent par continent mais, concomitamment, on constate également un déséquilibre persistant entre le Nord et le Sud.
35Les effets CNN et Al Jazeera, parfois contestés en termes d’impact sur les affaires du monde, semblent toutefois avoir incité de nombreux pays ou groupes de médias à se doter d’une ou plusieurs chaînes d’actualité, comme instrument de « soft power » depuis l’entrée dans le xxie siècle.
Conclusion et perspectives futures
36Ce travail constitue une première étape dans l’élaboration d’une cartographie web, dynamique, des chaînes d’information en continu, en partant des données synthétisées par Wikipédia. Il sera poursuivi pour enrichir le jeu de données et améliorer les représentations graphiques générées. Contribuer à enrichir et mettre à jour la liste fournie par Wikipédia est également un objectif à réaliser avec les étudiants.
37La présence en ligne d’une telle liste sur l’encyclopédie participative, plus exhaustive, plus récente et davantage mise à jour que celles disponibles dans la littérature sur les chaînes d’information en continu, a été une base indispensable à la réalisation de ce projet de journalisme de données. Wikipédia dispose de milliers de listes dans tous les domaines et dans des dizaines de langues qui peuvent servir de base pour des projets similaires.
38Lors de l’élaboration de cette première cartographie fin 2018, la société Google a annoncé la fermeture en décembre 2019 du service Fusion Tables19. Les données ont été sauvegardées avant l’arrêt du service. En revanche, la carte en elle-même n’est plus disponible publiquement dans son format initial.
39Un changement d’outil de visualisation s’avère donc indispensable. Plusieurs alternatives sont disponibles comme les tableurs Google (le choix finalement retenu), Google Maps, Google Data Studio20, Datawrapper21, Wikidata22 […], mais aucune ne permet la même versatilité, le même niveau de travail collaboratif à plusieurs, en groupe, et la même facilité d’utilisation que Fusion Tables.
40D’autres dimensions méritent également d’être étudiées telle que la répartition des chaînes entre secteur public et privé, le poids socio-économique de chaque chaîne (comme le chiffre d’affaires, l’audience et la taille de chaque rédaction). Explorer ces nouvelles dimensions nous conduira dans les prochains mois à ajouter de nouvelles données socio-économiques à celles que nous avons déjà récoltées.
Notes de bas de page
1 Mugdha Rai, Simon Cottle, « Global mediations: on the changing ecology of satellite television news », in Global Media and Communication 3, New York, Sage Publications, 2007, p. 51-78 ; Mugdha Rai, Simon Cottle, « Mapping the Contemporary Landscape of Satellite News Television », in The Rise of 24-hour news television, Stephen Cushion, Justin Lewis (dir.), New York, Peter Lang Publishing Inc, 2010, p. 51-79 ; Mugdha Rai, Simon Cottle, « 24-hour News channels around the Globe: Continuity of Change? », in The Future of 24-hour news, Stephen Cushion, Richard Sambrook (dir.), New York, Peter Lang Publishing Inc, 2016, p. 143-162.
2 Concept proposé et développé par le politologue américain Joseph Nye dans ses ouvrages Bound to Lead: The Changing Nature of American Power (1991) et Soft Power: The Means to Success in World Politics (2005).
3 Mohammed El Oifi, « l’effet Al-Jazira », in Politique étrangère, n° 3, 2004, p. 649-660 ; Eytan Gilboa, « The CNN Effect: The Search for a Communication Theory of International Relations », in Political Communication, vol. 22, n° 1, 2005, p. 27-44 ; Olivier Koch, Tristan Mattelart (dir.), Géopolitique des télévisions transnationales d’information, Paris, Éditions mare et martin, « MEDIA CRITIC », 2016 ; Steven Livingston, « Clarifying the CNN Effect: An Examination of Media Effects According to Type of Military Intervention », Harvard, Shorenstein Center on Media, Politics and Public Policy, 1997, https://shorensteincenter.org/clarifying-the-cnn-effect-media-effects-and-military-intervention/ ; Piers Robinson, « The CNN effect: Can the news media drive foreign policy? », in Review of International Studies, vol. 25, n° 2, Cambridge, Cambridge University Press, 1999, p. 301-309 ; Piers Robinson, The CNN effect. The myth of news, foreign policy and intervention, Londres, Routledge, 2002 ; Piers Robinson, « The CNN effect revisited », in Critical Studies in Media Communication, vol. 22, n° 4, Londres, Routledge (Taylor & Francis Group), 2006, p. 344-349 ; Philip M. Seib, The Al Jazeera effect: how the new global media are reshaping the world politics, Washington DC, Potomac Books, 2008 ; Megan E. Zingarelli, The CNN effect and the Al Jazeera effect in Global Politics and Society, mémoire de master en sciences humaines et sociales, Georgetown University, 2010.
4 Communication Rédactionnelle Dédiée au Multimédia.
5 http://www.mirkolorenz.com/?id=6.
6 Mugdha Rai, Simon Cottle, « Mapping the Contemporary Landscape of Satellite News Television », art. cit. ; Mugdha Rai, Simon Cottle, « 24-hour News channels around the Globe: Continuity of Change? », art. cit.
7 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_news_television_channels.
8 245 chaînes sur la même page Wikipédia au moment d’écrire ces lignes.
9 https://chrome.google.com/webstore/detail/scraper/mbigbapnjcgaffohmbkdlecaccepngjd?hl=fr.
10 https://chrome.google.com/webstore/detail/data-scraper-easy-web-scr/nndknepjnldbdbepjfgmncbggmopgden?hl=fr.
11 https://fr.wikipedia.org/wiki/Document_Object_Model.
12 https://fr.wikipedia.org/wiki/XPath.
13 https://fr.wikipedia.org/wiki/JavaScript.
14 Mugdha Rai, Simon Cottle, « Mapping the Contemporary Landscape of Satellite News Television », art. cit. ; Mugdha Rai, Simon Cottle, « 24-hour News channels around the Globe: Continuity of Change? », art. cit.
15 https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Fusion_Tables.
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Application_composite.
17 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_news_television_channels.
18 David Schlesinger, « View of the News Agencies: The Struggle for Renewal and Rennaissance », in The Future of 24-Hour News, Stephen Cushion, Richard Sambrook (dir.), New York, Peter Lang, 2016, p. 103-111.
19 https://support.google.com/fusiontables/answer/9185417.
20 https://datastudio.google.com/.
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