Author:
Duroudier S.,Chardonnel S.,Mericskay B.,Andre-Poyaud I.,Bedel O.,Depeau S.,Devogele T.,Etienne L.,Lepetit A.,Moreau C.,Pelletier N.,Ployon E.,Tabaka K.
Abstract
Cet article a pour objectif de présenter la méthodologie de diagnostic qualité et d’apurement des données, expérimentée à partir d’une enquête de mobilité individuelle (programme Mobi’Kids). Une première partie revient sur la démarche suivie et pointe l’enjeu de l’évaluation de la qualité de données hétérogènes issues d’une méthode mixte et longitudinale de collecte (suivis GPS, enquêtes, observations). Une deuxième partie établit un diagnostic qualité selon l’origine (GPS, algorithme, enquête) et la nature des erreurs (complétude, précision, cohérence). Ces typologies permettent, dans une troisième partie, de définir d’une chaîne de traitements reproductible visant à améliorer la qualité interne et externe des données.
Reference35 articles.
1. Beaud S.,
Weber F.
(1998).
Guide de l’enquête de terrain : produire et analyser des données ethnographiques,
La Découverte,
Paris.
2. Transportation mode-based segmentation and classification of movement trajectories
3. Chen C.,
Ma J.,
Susilo Y.,
Liu Y.,
Wang M.
(2016).
The promises of big data and small data for travel behavior (aka human mobility) analysis,
Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. V 68, p.
285‐299, doi: 10.1016/j.trc.2016.04.005.
4. Christensen P.M.,
O’Brien M.
(2003).
Children in the city home, neighborhood, and community,
London, New York,
Routledge Falmer.
5. Children, Mobility, and Space