En tant qu’étudiant, mais aussi en tant qu’enseignant, mon parcours a été particulièrement structuré autour des stats-carto et de la géomatique : elles ont été mes matières préférées et j’ai toujours adoré les enseigner. J’aime particulièrement le défi que représentent les réticences (souvent fortement inscrites dans les rapports sociaux de genre et de classe) que peuvent avoir les étudiant-es face à un tableur, un logiciel de SIG ou quelques lignes de code. J’aime aussi penser qu’en réconciliant des “littéraires” ou des “allergiques à l’informatique” avec la géomatique, je participe à en faire de meilleur-es géographes. Bref, j’aime les cartes, les ordinateurs et comprendre que toute une classe a tenté de vectoriser un MNT sans le reclasser ne me fait même pas suer.
Pourtant, en travaillant sur les personnes trans dans le cadre de ma thèse, je me suis condamné à abandonner les méthodes quantitatives et la géomatique, du moins pour la recherche. Je l’explique ici : les personnes trans sont une population sur laquelle il existe peu de données et celles qui existent sont peu accessibles, même aux chercheurs-ses. Cela crée de mon point de vue une certaine scission entre une géographie sociale qui a recours aux outils statistiques et à la géomatique, mais qui ne traite pas des populations minoritaires, et une autre, uniquement qualitative, qui s’intéresse à ces objets. De nombreux enjeux scientifiques sont ainsi écartés des développements des méthodes quantitatives et cartographiques : émotions, espaces publics, discriminations, etc.
En m’inspirant des quelques recherches qui surpassent cette division entre méthodes et thématiques – par exemple, les Relief Maps de Maria Rodo-de-Zarate, le projet INTERMAPS, le Mobiliscope ou les réflexions sur les cartographies qualitatives des parcours migratoires issues des travaux de Camille Schmoll -, j’essaie d’adresser cette question dans mes recherches postdoctorales. Au sein du projet TRAMIMAGE (Trajectoires Minoritaires et Marginalités dans la région Grand Est), nous travaillons sur les trajectoires spatiales des personnes LGBTI dans le contexte de périphérisation des Ardennes françaises. Nous tentons de renouer avec la géomatique en prenant le problème des données à bras le corps. A partir de matrices biographiques recensant les lieux fréquentés régulièrement au cours de la vie des participant-es à l’enquête, nous tentons d’adosser, à une enquête ethnographique des vies LGBTI dans les Ardennes, l’exploitation de données individuelles géolocalisées.
Produire des données qualitatives, géolocalisées, sur les mobilités
Nous souhaitons récolter des informations biographiques sur la modification des espaces de vie des individus au cours de leur vie. L’hypothèse qui nous guide est que certains événements (l’entrée dans les études supérieures, une séparation, un changement professionnel, la naissance d’un enfant…) participent à modifier les pratiques et représentations spatiales des individus, au-delà d’un coming-out, qui est pourtant l’événement biographique sur lequel les recherches actuelles de géographie des sexualités se concentrent le plus. Nous pensons également que, au-delà de trajectoires différenciées entre espaces ruraux et urbains, la trajectoire territoriale est peut-être plus influente sur les pratiques des individus : est-ce que les pratiques de drague gay observées dans les espaces ruraux en gentrification de la Drôme se recouperont avec nos recherches, qui portent sur des espaces ruraux en voie de périphérisation, c’est-à-dire de déclin économique, démographique, d’abandon politique et de stigmatisation ? Nous cherchons notamment à comprendre la manière dont se conjuguent les effets de marginalisation sociale liés au genre ou à la sexualité, avec la trajectoire territoriale de périphérisation, dans les pratiques et représentations spatiales des individus. Qu’est-ce que cela produit dans les pratiques spatiales ordinaires, quotidiennes des personnes LGBTI Ardennaises, par exemple en termes d’enfermement, d’accès aux ressources ou de migrations résidentielles ?
Pour enquêter cela, nous avons décidé de recenser les lieux que les participant-es fréquentent et ont fréquenté de manière régulière (hebdomadaire) au cours de leur vie : lieux de travail, lieux d’habitation, lieux de loisirs, culturels ou sportifs, de convivialité, éventuellement associatifs ou militants. L’idée était de s’inspirer des travaux des géographes qui travaillent sur les âges de la vie et comparent l’évolution des espaces de vie à des âges de transition (vieillesse, passage à l’âge adulte) – voir par exemple la thèse d’Anaïs Dubreuil sur les évolution des pratiques spatiales quotidiennes lors du passage à l’âge adulte. La surface et le nombre de lieux composant l’espace de vie sur une période donnent par exemple des informations sur la densité des activités effectuées à l’extérieur, un ordre de grandeur sur les distances parcourues dans le cadre des activités de la vie quotidienne, etc. Il est ainsi possible d’étudier leur évolution, pour identifier des formes de trajectoires biographiques et spatiales différenciées.
Une première difficulté s’est toutefois posée : nous travaillons sur une population que nous ne discriminons pas par l’âge, ce qui nous oblige à récolter des données sur l’ensemble de la vie de la personne enquêtée. Recenser l’ensemble des domiciles, lieux de travail, lieux de loisirs et de sociabilité des personnes sur l’ensemble de leur vie est déjà une lourde tâche. Mais pour que les données soient exploitables, il nous fallait également pouvoir éditer facilement des cartes des espaces de vie des participant-es année après année : il faut donc, dans le SIG final, avoir pour chaque participant-e un fichier comprenant une ligne par lieu… et par année. Cela est totalement inenvisageable en entretien : nous ne pouvons pas demander à un-e enquêté-e de 45 ans de renseigner 45 lignes pour 5 ou 6 catégories de lieux. Le premier défi a donc été de trouver un moyen de récolter ces données de la manière la plus facile et rapide possible en entretien, tout en aboutissant à une base de données complète, standardisée et facile à exploiter.
Nous avons donc développé un script R nettoyer et transformer les tableurs complétés en fin d’entretien. Il remplit deux fonctions :
- D’abord, le script permet de géocoder les adresses renseignées par les enquêté-es,
- Ensuite, il transforme les informations contenues dans la base : chaque ligne contient des informations de durée sous la forme d’une date de début et d’une date de fin, et le script transforme cela en autant de lignes que d’années passées sur place. On passe donc, par exemple, pour un domicile dans lequel une personne a vécu entre 2010 et 2015, à cinq lignes “Domiciles”, chacune assignée à une année (2010, 2011, etc. jusqu’à 2015). Cela nous permet notamment d’éditer très facilement des cartes de l’espace de vie d’un individu en prenant les années pour repère.
Pour illustrer cela, voici ce que ça donne si l’on prend un extrait de ma propre matrice biographique :
- Le tableur initial, qui correspond à ce que j’aurais rempli en entretien si j’avais fait partie des enquêté-es, ressemble à ça. Chaque modalité (domicile, travail, loisirs, etc.) est associée aux lieux fréquentés le plus assidument au cours de la vie, les périodes étant bornées grâce à une date de début et une date de fin.
- Après transformation, le premier domicile apparent sur la capture précédente (“Appart maman”), dans lequel j’ai vécu lorsque j’étais en première et en terminale, apparaît en deux lignes, une par année passée à cet endroit. Cela est valable pour l’ensemble des lieux recensés dans la base.
Nous disposons donc d’une base de données complète, associant à chaque individu et à ses caractéristiques socio-économiques des données très précises, annuelles, sur les lieux fréquentés régulièrement au cours de sa vie.
Traiter ces données biographiques par la géomatique
Nous sommes encore en train de récolter les données, mais l’organisation de notre base de données nous permet d’espérer notamment de pouvoir effectuer des sélections et des géotraitements simples, accessibles à l’ensemble des membres de l’équipe puisqu’ils reposent sur des traitements basiques et faciles à réaliser sur des logiciels de SIG conviviaux et répandus (QGis par exemple) : mesures de surface, de distance à un point, classements par catégories (de lieu, ou socio-économiques des individus), statistiques spatiales. En lien, toujours, avec les informations récoltées en entretien, nous pouvons par exemple sélectionner très facilement l’espace de vie d’un individu en choisissant une année, et voir son évolution entre deux dates, en fonction d’un événement important dans la vie de la personne ou dans la trajectoire territoriale de périphérisation. Voici, à titre d’exemple, deux captures d’écran QGis de mon propre espace de vie, l’une dans l’année 2015, lorsque j’ai commencé à étudier au magistère d’aménagement de Paris 1, alors situé rue du Four dans le 6ème arrondissement, et une seconde correspondant à l’année 2021, après le déménagement de mon laboratoire de thèse sur le campus Condorcet à Aubervilliers, lorsque je finissais ma thèse sans beaucoup d’autres activités.
Voici également, à titre d’illustration, l’ensemble des points de la base de données construite pour l’instant, classés par individu (chaque couleur correspond aux lieux renseignés par un individu).
Nous pouvons déjà voir que les trajectoires individuelles se différencient, certaines personnes ayant des espaces de vie très internationalisés (par exemple, l’enquêté-e représenté en orange), tandis que d’autres ont des espaces de vie particulièrement concentrés, parfois uniquement et tout au long de leur vie au sein d’une seule et même localité dans les Ardennes (par exemple, l’enquêté-e représenté-e en gris).
Enfin, il est également possible de traiter ces données par modalités afin de répondre à des questions orientées par nos hypothèses de recherche : le nombre de lieux de sociabilité fréquentés évolue-t-il au cours du temps ? Le coming-out a-t-il une influence sur la diversité des lieux et milieux fréquentés par les individus ? Quels sont les effets d’une transition de genre sur la distance au domicile des lieux de sociabilité fréquentés par les personnes vivant dans les périphéries ? Ou encore, par caractéristique socio-économique : qui, parmi les participant-es, est concerné-e par ces trajectoires d’internationalisation, et qui au contraire est concerné-e par une réduction de son espace de vie autour de sa localité de résidence ?
Ce ne sont que des exemples, l’idée sous-jacente étant de comprendre quels rapports aux mobilités entretiennent les différentes catégories de personnes enquêtées, pour accéder aux ressources sociales, affectives, économiques et de santé dont elles ont besoin, dans un contexte de périphérisation qui a tendance à renforcer les inégalités face aux mobilités. J’espère également participer à une discussion plus vaste, sur les méthodes de la recherche en géographie des sexualités.