Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids

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2020

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HAL SHS (Sciences de l’Homme et de la Société)

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Mots-clés En Fr

daily mobility semantic GPS data heterogenous data mixed methods data quality pre-processing and data cleansing mobilité quotidienne traces GPS enrichies données hétérogènes méthodes mixtes qualité des données pré-traitements et nettoyage des données

Sujets proches En Fr

Navigation Satellite Timing and Ranging Global Positioning System NAVSTAR GPS GNSS (Navigational system) GPS (Navigational system) Global Navigation Satellite System Global Positioning System Navigation Satellite Timing And Ranging Global Positioning System NAVSTAR-GPS, Système Système NAVSTAR-GPS Système GPS Satellites GPS Satellites NAVSTAR

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Sylvestre Duroudier et al., « Diagnostic qualité et apurement des données de mobilité quotidienne issues de l’enquête mixte et longitudinale Mobi’Kids », HAL SHS (Sciences de l’Homme et de la Société), ID : 10.3166/rig.2020.00105

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Résumé En Fr

This paper aims at proposing a data quality diagnosis and cleansing data methodology experimented on an individual mobility survey (Mobi’Kids program). The first section presents the theoretical approach to highlight the issue of a data quality diagnosis applied to heterogeneous data collected from mixed methods (GPS tracks, surveys, observations). Secondly, two typologies of major errors are discussed according to their origin (GPS, algorithm, survey) and their nature (completeness, accuracy, consistency). A processing chain is thirdly defined to improve both internal and external data quality in order to the perspective of a replicable methodology.

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.

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