Publié le 17/08/2021 par Camille Chiaradia | Mis à jour le : 16/12/2021 | 8 min de lecture
Sujets : Articque Platform, Carte d'actualité, Cartes & Données, Cartographie, Logiciel de cartographie
Mélissa Billon
Covid-19 aux États-Unis : quels facteurs ont influencé la propagation du coronavirus ? Les réponses de Mélissa Billon
Dans le cadre de son master Économiste d’entreprise, suivi à l’Université de Tours, Mélissa Billon a réalisé son stage chez Articque. Dès son arrivée, elle a travaillé sur l’actualisation et l’amélioration de notre Atlas interactif sur le Covid-19. C’est donc tout naturellement qu’elle a décidé d’orienter son mémoire de stage sur l’étude statistique de l’évolution de l’épidémie de Covid-19 aux États-Unis. À travers ses analyses, Mélissa souhaite déterminer si des facteurs socio-économiques, comme le niveau d’étude, l’obésité ou la religion ont une corrélation avec la propagation du Covid-19 aux États-Unis. Elle détaille ici la méthodologie de son étude et partage les principaux enseignements. L’étude complète est en téléchargement gratuit en bas de cet article.
Nos questions à Mélissa Billon, statisticienne :
1. Pourquoi avoir choisi d’étudier la propagation du Covid-19 aux États-Unis ?
2. Quelle a été la méthodologie suivie, de la recherche de données jusqu’à la création d’un Atlas cartographique ?
3. Quels sont les principaux indicateurs analysés dans cette étude sur le Covid-19 aux États-Unis ?
4. Existe-t-il des facteurs socio-économiques qui expliquent l’explosion du Covid-19 aux États-Unis ?
5. Qu’apporte la cartographie à cette étude sur le Covid-19 aux États-Unis ?
6. Qu’as-tu le plus apprécié en travaillant sur Articque Platform ?
7. Quelle est la place d’Articque Platform par rapport à un outil de statistiques comme R ?
1. Pourquoi avoir choisi d’étudier la propagation du Covid-19 aux États-Unis ?
Mélissa Billon : « Tout d’abord, il faut savoir qu’Articque a lancé, dès le début de l’épidémie, un Atlas interactif pour suivre l’évolution du Covid-19 en France et dans le monde. À mon arrivée dans l’entreprise, j’ai eu l’occasion de travailler à la mise à jour quotidienne des cartes et j’ai ajouté de nouveaux indicateurs, tels que le R effectif en France et dans le monde (qui permet de savoir si l’épidémie progresse ou régresse selon les zones), ou la proportion du variant Delta en France.
Choisir d’analyser les données du Covid-19 aux États-Unis était une évidence car à ce moment (avril 2021), le pays était très médiatisé tant le coronavirus y était virulent. Au moment de cette interview, les USA recensent 619 000 décès liés au Covid-19. Mais j’ai aussi été inspirée par l’article d’Hervé Théry sur les facteurs associés à la propagation de l’épidémie de Covid-19 au Brésil. Hervé Théry est un géographe français, spécialiste du Brésil, Directeur de recherche au Centre de recherche et de documentation sur l’Amérique latine, et professeur à l’Université de São Paulo. Il utilise régulièrement Cartes & Données pour réaliser des cartes thématiques. »
2. Quelle a été la méthodologie suivie, de la recherche de données jusqu’à la création d’un Atlas cartographique ?
Mélissa Billon : « La première étape était de rechercher des indicateurs socio-économiques sur les USA. J’ai parcouru des articles scientifiques et collecté des données sur les sites gouvernementaux uniquement. Pour les données sur le Covid-19 aux États-Unis, j’ai choisi celles du New York Times qui est une source de référence.
J’ai concentré mon étude sur une vingtaine d’indicateurs [détaillés dans la suite de l’article]. Quand on récupère de nombreux indicateurs issus de sources différentes, on est couramment confronté à un problème de compatibilité des données (problèmes d’encodage, données manquantes, formatage des chiffres…). J’ai donc retravaillé mes fichiers sous Excel avant de les importer dans une base de données PostgreSQL. En effet, l’outil m’a ensuite permis de réaliser des jointures entre les tables et d’exporter les fichiers prêts à être utilisés dans Articque Platform.
Après avoir réalisé divers calculs statistiques à l’aide d’Articque Platform, j’ai représenté mes indicateurs sur la carte des USA avec des aplats de couleur et des symboles pour faciliter les comparaisons.
J’ai également utilisé le logiciel de traitement statistique R pour réaliser des représentations graphiques et matrices qui ne sont pas disponibles dans l’outil d’Articque (histogrammes, nuages de points, matrice des corrélation..). J’ai aussi utilisé R pour effectuer l’ACP (Analyse en Composantes Principales) afin de comparer les résultats à ceux obtenus dans Articque Platform : je rassure tous les statisticiens qui utilisent les solutions d’Articque, les résultats étaient bien identiques !
Voici un aperçu de l’interface de la solution géodécisionnelle Articque Platform que j’ai utilisée pour réaliser mes cartes sur la propagation du Covid-19 aux États-Unis : »
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3. Quels sont les principaux indicateurs analysés dans cette étude sur l’épidémie de Covid-19 aux États-Unis ?
Mélissa Billon : « J’ai collecté une vingtaine d’indicateurs socio-économiques sur les États-Unis, dont les principaux :
-
- données Covid-19 : taux de mortalité et taux d’incidence
- santé : obésité, diabète, espérance de vie, pourcentage de la population sans assurance maladie
- économie et conditions de vie : problèmes de logement, revenu personnel et médian, taux de chômage, taux de pauvreté
- éducation : pourcentage d’adultes sans l’équivalent du baccalauréat
- population âgée de plus de 65 ans
- données ethniques/raciales
- religions pratiquées »
4. Existe-t-il des facteurs socio-économiques qui expliquent l’explosion du Covid-19 aux États-Unis ?
Mélissa Billon : « À l’issue de mon étude, j’ai pu déterminer qu’une partie des variables semblent avoir une influence sur la propagation du Covid-19 aux États-Unis. Mais certaines se démarquent plus que d’autres :
- sans grande surprise, on observe une forte relation entre l’obésité et le taux de mortalité. En poussant l’analyse, on constate que ce sont les femmes qui sont plus touchées puisqu’elles ont le taux d’obésité le plus élevé (comparé aux hommes), quelle que soit l’origine ethnique. Cependant, les femmes afro-américaines sont celles qui souffrent le plus d’obésité contrairement aux femmes hispaniques ou non hispaniques.
- les populations afro-américaines et hispaniques sont deux ethnies les plus touchées par le Covid-19 aux États-Unis. Les données nous montrent que le premier facteur qui a une forte influence sur la propagation du cononavirus est l’espérance de vie. Les afro-américains et les hispaniques ont une espérance de vie beaucoup plus faible que les autres ethnies, et cela peut s’expliquer par le fait qu’ils sont plus durement exposés à la pauvreté (ils sont plus susceptibles d’occuper des emplois peu qualifiés où le risque d’être exposé au coronavirus est fort, ils sont contraints d’emprunter les transports en commun etc.). Leurs faibles revenus les obligent à vivre dans des logements avec des conditions sanitaires inadaptées ne permettant pas de respecter les gestes barrières, ils ne peuvent pas souscrire à une assurance maladie et il est donc plus difficile pour eux de se soigner.
- la religion semble également avoir un impact sur la propagation du Covid-19 aux États-Unis. On observe par exemple une surreprésentation des protestants évangéliques dans les comtés du sud fortement touchés. À noter qu’une partie des évangéliques nie la gravité du conoravirus et est sceptique quant à la vaccination.
- l’étude révèle également que les facteurs de propagation (religion, ethnie, obésité…) ne sont pas toujours surreprésentés dans les comtés sévèrement touchés par le Covid-19. Cela prouve qu’il faut poursuivre la démarche en analysant d’autres facteurs.
Je précise que tous ces enseignements devront faire l’objet d’études statistiques approfondies pour confirmer ou non les corrélations. Il faudrait également ajouter d’autres indicateurs socio-économiques à l’analyse puisque de nombreux paramètres sont interconnectés. »
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5. Qu’apporte la cartographie à cette étude sur le covid-19 aux États-Unis ?
Mélissa Billon : « La cartographie n’est pas une représentation très répandue dans les formations en statistique. Nous utilisons principalement des graphiques ou des matrices. Pourtant, j’ai rapidement pu constater le pouvoir révélateur de la carte :
- voir spatialement ses données permet de mieux localiser les zones étudiées. C’est bien plus visuel que des dizaines de tableaux et graphiques.
- en ajoutant des indicateurs sur une carte, on obtient d’un coup d’œil un premier aperçu des corrélations possibles. En superposant les indicateurs (avec les aplats et symboles) et en affichant les cartes côte à côte, j’ai pu identifier rapidement des hypothèses à creuser. La carte permet donc d’attirer l’attention sur des tendances et invite à poursuivre l’analyse à des endroits clés. »
6. Qu’as-tu le plus apprécié en travaillant sur le logiciel Articque Platform ?
Mélissa Billon : « J’ai apprécié plusieurs choses suite à l’utilisation d’Articque Platform :
- l’interface d’Articque Platform est très intuitive, je me suis vite adaptée au logiciel. Avant de travailler en autonomie sur ce dernier, j’ai suivi une formation de 2 jours avec un cartographe-formateur d’Articque. C’est d’ailleurs le temps de formation préconisé aux nouveaux utilisateurs pour maitriser le logiciel Cartes & Données ou Articque Platform.
- l’outil propose de nombreux modules statistiques. J’ai notamment eu recours aux modules ACP, Calcul, Discrétisation et Boite à moustaches.
- j’ai apprécié l’Organigramme qui permet de relier les modules de façon intuitive et efficace.
- la possibilité de transformer mes cartes en Atlas interactif, et donc de faire plusieurs cartes en une fois, et ce en quelques clics et sans écrire de ligne de code. »
7. Quelle est la place d’Articque Platform par rapport à un outil de statistiques comme R ?
Mélissa Billon : « Articque Platform est un outil très complet pour un statisticien. Même si R permet d’obtenir des résultats statistiques encore plus détaillés, mélanger les statistiques et la cartographie est quelque chose qu’il faudrait faire plus souvent, en formation ou en entreprise. La carte est très utile pour confronter les résultats obtenus avec R, pour localiser les données, comparer facilement des indicateurs en les superposant et identifier rapidement des premières corrélations. »
Téléchargez l’étude des facteurs liés à la propagation du Covid-19 aux États-Unis
Camille Chiaradia
Geek du webmarketing @Articque depuis 2016. Mes missions : informer nos clients de toutes les nouveautés de Cartes & Données et éclairer les internautes à la recherche de solutions d’aide à la décision.
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