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Deux conditions préalables pour se lancer dans l’invention de la « carte sensible » :

— admettre que la carte est une représentation partielle de la réalité, et donc admettre que le cartographe s’émancipe du réel pour aller vers sa propre vision du monde en recréant éventuellement la forme et le fond de sa carte.

C’est son « territoire imaginaire », sa vision du monde [14], ou plus exactement de son monde, vision bâtie autant sur les perceptions individuelles que collectives.

il aura fallu beaucoup parler, discuter, dessiner… savoir se taire aussi, pour participer à la vie commune et observer.

pour laisser son esprit libre d’inventer une toute nouvelle grammaire graphique.

En fait les deux visions cohabitent mais sont loin d’avoir le même statut : l’imaginaire de Naima est l’objet de la carte, l’imaginaire larvé du cartographe se niche dans la carte malgré lui.

La « carte sensible » est une synthèse complexe, multidimensionnelle : Elle évoque l’habitat, le quartier, le paysage urbain, les perceptions. Elle emprunte à la géographie du genre ou à la géographie sociale. Elle utilise en symbiose les méthodes de la géographie, de l’anthropologie, de la sociologie et de l’art.

L’idée est ici d’attirer leur attention sur la qualité et la crédibilité qu’ils peuvent accorder à une ressource, en insistant sur la distinction entre les critères objectifs et la part de subjectivité inhérente à l’opération d’évaluation

Et, comme en économie ou en sciences du web, les premières conclusions montrent que les réseaux d’interactions dans le vivant révèlent à grande échelle un monde organisé et très connecté (comme pour le web, il s’agit d’un « giant cluster ») qui n’est ni « random organized » ni constitué d’éléments ou de groupes séparés.

L’observation de la vie sociale apparaît maintenant comme un objectif central des Network Sciences 

le déploiement de systèmes de monitoring en temps réel

Quatre directions de recherche et d’expérimentation pour les dix années à venir sont identifiées

l’exploration des données sociétales et l’avènement des « hard social sciences »

constituer de “large scale datasets” pour mesurer les interactions humaines à différentes échelles de granularité, produire des modèles de comportement, voire de prévisibilité, à partir de l’analyse des données (et non de modèles préconçus).

produire de nouveaux modèles

des réseaux à grande échelle et être en capacité de les décrire à partir de leur dimension dynamique