Les données DVF en open data comme source de compréhension des dynamiques des marchés immobiliers : Propositions méthodologiques d'exploration et d'analyse multiscalaire dans une approche de science ouverte

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7 février 2024

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Boris Mericskay et al., « Les données DVF en open data comme source de compréhension des dynamiques des marchés immobiliers : Propositions méthodologiques d'exploration et d'analyse multiscalaire dans une approche de science ouverte », HAL-SHS : économie et finance, ID : 10670/1.egnn01


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Cette communication a comme objectif de présenter une démarche de science ouverte qui permet d’appréhender spatialement les marchés immobiliers résidentiels à partir des données DVF en open data. Pour étayer la démonstration, nous proposons plusieurs études de cas à différentes échelles (nationale, régionale, locale) centrées sur la production d’indicateurs (volume, prix, évolutions, sous-marchés...) et qui reposent surdes scripts développés dans l’environnement R. L’ambition n’est pas de présenter un modèle ni une monographie des marchés mais de proposer un cadre analytique construit à partir de méthodes issues de la statistique descriptive, l’analyse multivariée, l’analyse spatiale et la cartographie, reproductible à d’autres zones d’étude.La communication sera l’occasion de présenter et de discuter un ensemble de méthodes visant à : (1) formaliser la préparation des données DVF librement accessibles (apurement, filtrage, restructuration, enrichissement) ; (2) explorer et analyser sous différents angles et à plusieurs échelles ces données grâce à des méthodes de la géographie quantitative (analyse exploratoire des données, agrégation, classification, statistiques spatiales...) ;(3) restituer (carto)graphiquement des dynamiques à travers différents types de rendus (graphiques, cartes thématiques, cartes lissées, carroyage, cartogramme). En complément nous proposons une réflexion sur les forces et les limites de ces ”nouvelles” données pour les géographes et livrons un retour d’expérience sur l’instrumentation mobilisée pour ce travail dans une optique de science ouverte (données ouvertes, langage de programmation libre, scripts, documents computationnels, dépôt de code...).

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