Pense-bête et compilation de requêtes des données de Wikidata, portant sur le patrimoine et la culture, modifiables et remixables à souhait, d'après les formidables #1jour1requête de @belett

Les requêtes sont en clair. Les liens renvoient vers le requêteur SPARQL. La requête se lance en cliquant sur le bouton bleu (1). Au survol, une bulle d'aide décrit les propriétés (P...) et les éléments (Q...) (2). Ces propriétés et éléments peuvent être modifiés facilement en utilisant la saisie par auto-complétion (ctrl + barre espace). Le mode d'affichage de la visualisation peut être modifié (liste, mosaïque, diagramme... selon les paramètres permis par la requête) (3).

Mais pourquoi ces copier-coller de requêtes, alors qu'il y a des ressources pour apprendre le SPARQL ??? D'abord à titre de pense-bête perso des supers requêtes patrimoniales de @belett, de crainte qu'elles ne qui ne disparaissent corps et âme avec feu-Twitter (pour l'âme de Twitter, c'est déjà trop tard). Dans le monde du numérique et du web, il n'y a par ailleurs souvent rien de mieux pour apprendre que de modifier des copier-coller de code déjà faits, en changeant les paramètres (surtout quand on n'a pas le temps de se plonger dans lesdites ressources, tutoriels et autres supers vidéos). Aveu : j'ai paramétré et généré cette carte des femmes ayant un identifiant FranceArchives (avec calque par siècle) à partir de la requête cartographiant Carte des lieux de naissance des joueurs de l'ASM...

Plus d'une soixantaine de requêtes sont répertoriées ci-après. Afin de s'y retrouver, elles ont été triées par type de visualisation (liste, mosaïque d'images, graphiques, cartes, ...)... même si toute visualisation n'est en fait qu'une liste de données visualisée autrement. Une fois "habitué.e." à changer quelques éléments, les requêtes SPARQL en clair permettent de chercher les formulations pour grouper, trier, paramétrer des conditions, etc.

PS : le tropisme auvergnato-breton a une double explication (Nicolas Vigneron a été wikimédien en résidence en Auvergne puis au musée de Bretagne à Rennes).

Sommaire

Des listes (affichage par défaut) - Des images (ImageGrid) - Des graphiques (LineChart, BubbleChart, BarChart) - Des cartes (Map) - Des frises chronologiques  (Timeline) - Autres - Bonus

Pour aller plus loin

• Tutoriel SPARQL Wikidata
• Forum de l'AAF 2019, concours Wikidata
• MOOC Wikidata
• Vidéos (Youtube) et twitch.tv de @belett

Les images patrimoniales sont souvent utilisées par des Wikipédiens pour illustrer des articles Wikipédia. Ces médias, hébergés sur Wikimédia Commons (voir aussi Mettre en ligne des images sur Commons) sont généralement correctement décrits, avec indication de leur provenance dans la description. Elles sont néanmoins rarement rattachées aux catégories regroupant les collections des institutions patrimoniales (lorsqu'elles existent... et lorsque c'est le cas, elles sont peu connues). Le gadget cat-a-lot permet d'ajouter sur Commons des catégories à des lots d'images ou des catégories. Ce travail de catégorisation est important :

• il permet d'identifier la provenance des contenus réutilisés par les internautes :
• il offre la possibilité d'avoir des statistiques de leur visualisation ;
• il permet d'améliorer la visibilité de l'institution patrimoniale (qu'elle contribue en téléversant des contenus sur Commons ou non).

Des centaines d'images issues des collections des archives départementales, mises en ligne sur Commons, ont ainsi pu être rattachées à leur institution d'origine, alors même que moins d'une dizaine de services mettent en ligne "volontairement" des médias sur cette plateforme.

Petit mode d'emploi rapide de cet outil cat-a-lot.

Cela aurait pu être une communication (non retenue) lors d'une journée d'étude... mais ça sera finalement un billet de blog. Avec un clin d'oeil pour commencer :

• Une photographie joyeuse des Archives des Bouches-du-Rhône, ainsi légendée : "Yves Montand, une divette et un journaliste, René Monduel, prennent la pose"
• Et ma réponse : "mais qui est la divette ?" ⁽¹⁾

La preuve par l'exemple qu'en matière de visibilisation des femmes, nos données patrimoniales font pâle figure. Quand on cherche des femmes dans les bases de données et catalogues, on peut en trouver, bien sûr, mais principalement en effectuant une recherche nominative (et encore, entre le nom d'épouse et le nom de naissance) ou en rusant sur les termes et des vocabulaires susceptibles de concerner "des femmes".

Les données c'est bête et méchant : une notice concernant Marguerite ne sortira pas en résultat de recherche "femme" s'il n'est pas précisé que Marguerite est une femme. Que faire alors pour mieux faire sortir des résultats de recherche, mais aussi améliorer la découvrabilité des contenus et rendre visible l'implicite ?

Petit retour d'expérience sur ce que je pratique dès que c'est possible lors d'opérations de rétroconversion et/ou mise en qualité de données nominatives sérielles.

Les expressions régulières ("regex" pour les intimes) est une syntaxe qui permet de décrire et identifier un ensemble de chaîne de caractères possibles. Quand on gère au quotidien des catalogues, inventaires ou bases de données, elles peuvent servir de super "rechercher / remplacer par" très utile pour normaliser et corriger quelques coquilles ou en masse.

Au lieu de rechercher un mot strict (par exemple "chat"), les expressions régulières permettent de chercher des chaînes de caractères (par exemple 4 lettres, ou "c" suivi de 3 lettres, ou "c" + 2 lettres + "t"...), et si besoin de les modifier en mémorisant les valeurs initiales.

Quelques cas d'usages au quotidien quand on travaille sur des milliers de lignes :

• traquer le point final (absent ou présent, selon les choix), en fin de ligne / balise
• traquer la minuscule qui subsiste en début de champ / balise
• chercher l'année ou la date mal écrite (par exemple trois ou cinq chiffres qui se suivent)
• repérer des coquilles d'orthographes (les suivi d'un mot sans s final : les ([a-z]{3,})([a-r|t-x]) )
• etc.

Voir aussi l'article "Expression régulière" sur Wikipédia