J'ai calculé les courbes de Lorenz et les coefficients de Gini des résultats électoraux dans les 577 circonscriptions françaises, au premier tour de la présidentielle de 2022 et aux européennes de 2024.

L'objectif : mesurer la concentration géographique des voix, plutôt que de comparer simplement les scores nationaux ou les cartes de pourcentage.

📊 Présidentielle 2022 : Mélenchon, le vote le plus homogène

Parmi les candidats représentés, Jean-Luc Mélenchon obtient le Gini le plus faible : 0,1817, devant Emmanuel Macron (0,1909) et Philippe Poutou (0,1964).

Cela signifie que ses voix étaient, relativement aux autres candidatures étudiées, réparties de la manière la plus homogène entre les circonscriptions.

📊 Européennes 2024 : LFI, un vote beaucoup plus concentré

La liste LFI obtient un Gini de 0,3069, le deuxième plus élevé parmi les listes représentées, derrière l'Alliance rurale (0,4369) et juste devant EELV (0,3054).

Le contraste avec la présidentielle est marqué : la répartition territoriale du vote LFI est nettement moins homogène que celle du vote Mélenchon deux ans auparavant.

🗺️ Comment interpréter cette différence ?

Une hypothèse est que la présidentielle de 2022 avait permis à Mélenchon de rassembler un électorat plus large géographiquement, tandis que le vote LFI de 2024 était davantage concentré dans ses bastions urbains et certaines banlieues populaires.

La composition démographique de ces territoires, notamment la part de population immigrée, pourrait contribuer à expliquer cette géographie électorale. Il faudrait toutefois croiser les résultats avec des données démographiques pour tester cette hypothèse.

🔎 Méthode

• 577 circonscriptions pour chacun des deux scrutins.
• Chaque circonscription est traitée comme une unité équivalente, indépendamment de sa population.
• L'axe horizontal représente la part cumulée des circonscriptions, classées des moins aux plus contributrices.
• L'axe vertical représente la part cumulée des voix du candidat ou de la liste.
• Plus le Gini est faible, plus la répartition des voix entre les circonscriptions est homogène.

Le Gini ne mesure donc ni la dispersion des opinions individuelles ni directement la concentration des électeurs dans la population : il mesure ici l'inégalité de contribution des circonscriptions au total des voix.

Que pensez-vous de cette méthode ? Quelles autres mesures statistiques permettraient de comparer la géographie électorale entre deux scrutins différents ?

🗺📊📉

Nord : 39
Paris : 33
Bouches-du-Rhône : 30
...
La Réunion : 13
...
Corse du Sud : 2
Hautes-Alpes : 2
Creuse : 2
Lozère : 1

Jules Grandin

Salut à tous ! Suite à mon post d’hier, j’ai refait des cartes avec les mêmes données, mais en croisant cette fois avec le genre, l’âge et le lieu de décès. Ça m’a encore pris pas mal de temps (toute la journée mdrr).

Encore une fois les data sont bonnes mais ne représente que des "stars" et non la populations en général.

Je pense que ce sera probablement mon dernier post sur le dataset de Wikipédia, car je ne vois pas d’autres cartes intéressantes à faire là-dessus.

En tous cas j'aime vraiment QGIS et faire des cartes!

Que pensez-vous de ces cartes et sur quels points je peux m’améliorer ? Merci pour vos retours !

EDIT:Désolé il y a beaucoup de carte 15 j'espére que c'est pas trop mais j'étais motivé à faire des cartes aujourd'hui.

Salut à tous, il y a environ 2 mois, j'avais fait exactement le même post. Entre-temps, j'ai eu de meilleures data, j'ai fait un site pour les visualiser et surtout, je me suis amélioré en QGIS.

Ça a l'air simple à faire (les cartes), mais ça m'a quand même pris une demi-journée. Ma carte préférée est celle des communes, car elle montre vraiment la puissance des grandes villes françaises. Celle que j’aime le moins est celle de l’Europe, que je trouve "plate".

Que pensez-vous de mes cartes et sur quels points je peux m'améliorer ?

Pour les sources, j'ai utilisé Wikipédia pour récupérer les données et mon site wikipediapeoplemap (la page QGIS pour ceux qui voudront regarder) pour avoir les données directement structurées.

Comme c'est Wikipédia France, la France est logiquement mise en avant.

Il y a 133 204 points pour la France et 550 312 points pour le monde entier France incluse.

Merci pour vos retours !

Salut à tous,

Après environ 3 mois de travail, je peux vous présenter mon projet perso WikipediaPeopleMap

Le concept du site est tout simplement d'afficher toutes les personnes réelles du Wikipédia France en les classant via des filtres.

Le site est découpé en plusieurs pages :

La page Carte (celle de l'image) : elle permet d’accéder à une carte interactive présentant les lieux de naissance et de décès des personnes répertoriées, avec un système de filtres.

La page Statistiques : elle permet d’obtenir différentes statistiques sur les résultats d’une recherche effectuée à l’aide des filtres, notamment sous forme de graphiques.

La page QGIS : disponible uniquement sur PC, elle permet de générer un fichier csv coordonnées utilisable sur QGIS à partir des filtres sélectionnés.

La page Autres Statistiques : elle permet d’obtenir d’autres statistiques liées au classement des noms/villes/pays, etc. par rapport à un score, et d’avoir le ratio hommes/femmes par ville/pays/âge, etc.

Le site est fonctionnel et je l’ai testé, mais il reste sûrement quelques bugs. Côté données, environ 90 % des infos affichées sont fiables : avec plus de 700 000 pages à traiter, mon script de récupération ne pouvait pas tout extraire parfaitement.

La photo représente les 500 personnes les plus connues de Wikipédia FR, selon mon algorithme.

Le lien du site:

https://www.wikipediapeoplemap.com/

🗺🔁📍 On connait toutes et tous Laval, mais avez-vous déjà entendu parler de Selles ? De Callac ? De Senones ??

Jules Grandin

Bonjour,

Je poste ici pour vous présenter un outil que j'ai réalisé. Je cherchais quelque chose de simple pur superposer un plan cadastral Napoléonien et un plan actuel. Comme je n'ai rien trouvé qui soit facile d'accès, j'ai crée un petit outil d'abord personnel puis que j'ai décidé de partager et d'améliorer.

Le site permet maintenant de superposer un plan ancien en choisissant des points de contrôle sur les deux plans, qui sont restés similaires à travers le temps, puis effectue une transformation du plan pour que les deux correspondent. Evidemment plus on a de points plus c'est exact.

J'ai aussi ajouté un mode de comparaison entre deux cartes simple, avec des fonds de cartes qui me semblaient intéressants (notamment le Lidar). J'ai ajouté quelques outils pratiques, mesures sur la carte, informations au clic (parcelles cadastrales, infoterre, et d'autres).

On peut détourer les plans anciens qu'on ajoute, en mettre plusieurs pour couvrir toue une commune. Un espace membre permet de sauvegarder sur le cloud et de partager les projets. L'utilisation sans compte reste très pratique avec la sauvegarde en local, mais pour enregistrer sur le serveur j'ai préféré limiter aux comptes pour éviter les abus.

Le tout est totalement gratuit et sans publicités, je l'ai fait parce que je rentre dans la commission patrimoine de ma commune et que je voulais un outil me permettant de réaliser un inventaire du bâti vernaculaire encore existant dans la campagne alentours (j'ai retrouvé par exemple une bergerie du 18ème perdue dans la garrigue et dans les broussailles grâce à ça).

Je cherche des gens pour essayer le site, faire remonter les bugs et les suggestions pour continuer à améliorer.

Voici le site :

https://geocalque.fr

Merci pour vos retours !

Quelles sont les communes les plus à l'ouest, à l'est, au nord et au sud de la France métropolitaine continentale (sans compter la Corse) ?

🟢 Plouarzel (ouest)
🟣 Bray-Dunes (nord)
🌸 Lauterbourg (est)
🟠 Lamanère (sud)

Et SURTOUT, de laquelle êtes-vous le plus proche ?

Par Jules Grandin

Liens :

https://worldmapper.org/maps/wealth-1500/

https://worldmapper.org/maps/gdp-2018/

https://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/1lsciar/world_gdp_in_1500_vs_2018/

Tout repose sur la projection de Mercator et les coordonnées du centre de chaque ville.

https://visitwhale.com/city-angle

Représentation du Continent Sombre, des 5 Grandes Calamités, des anciennes expéditions et du voyage vers celui-ci.

📍 Informations et emplacements basés sur le manga • Décors artistiques.