Les Représentations Socio-Spatiales des espaces métropolitains à travers les annonces immobilières géolocalisées : Le cas de la Côte d'Azur par une démarche d'analyse spatiale

The Socio-Spatial representations of metropolitan spaces through geolocated real estate advertisements : The case of the French Riviera using a spatial analysis approach

• Auteur / Autrice : Alicia Blanchi-Sic
• Direction : Giovanni Fusco, Karine Emsellem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance le 04/03/2025
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés, humanités, arts et lettres (Nice ; 2016-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Étude des structures, des processus d'adaptation et des changements de l'espace. UMR 7300 (Nice ; 2012-)
• Jury : Président / Présidente : France Guérin-Pace
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Dias, Ludovic Moncla
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : France Guérin-Pace, Samuel Carpentier-Postel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception spatiale

Côte d'Azur (France)

Géographie urbaine

Mots clés libres

Représentation socio-Spatiale

Espace Urbain

Toponyme

Annonce immobilière

Côte d'Azur

Analyse spatiale

Traitement du langage naturel

Urban space

Socio-Spatial representation

Spatial analysis

Real estate ads

Toponym

French Rivieira

NLP

Résumé

Cette thèse de géographie s'intéresse aux espaces urbains dans un contexte métropolitain, en se focalisant sur leurs Représentations Socio-Spatiales (RSS), à travers une approche de géographie quantitative. Les RSS, phénomènes spatiaux intersubjectifs, c'est-à-dire partagés par l'ensemble d'une population, reflètent des connotations et des caractéristiques socio-spatiales ou des activités qui se déroulent dans les lieux de la ville. Les RSS témoignent, accompagnent, et nourrissent les transformations métropolitaines et sont des clés de compréhension des espaces urbains, notamment sur la Côte d'Azur, dont les villes ont été façonnées et marquées au fil des siècles par des représentations d'espaces résidentiels et touristiques. Les annonces immobilières géolocalisées offrent l'opportunité d'analyser les espaces métropolitains. Les annonceurs, dans leurs discours, décrivent et valorisent l'environnement en localisant les biens, en le situant dans un toponyme précis, connu des lecteurs, et en révélant leurs caractéristiques socio-spatiales, minutieusement choisies, pour attirer une population cible. Les annonces sont donc des données géo-textuelles, reflétant les RSS de leurs lecteurs, tout en gardant des spécificités liées à leur objectif de marketing, et elles peuvent être analysées dans l'espace sémantique et géographique. L'objectif de cette thèse est de détecter et analyser les RSS des espaces urbains résidentiels de la Côte d'Azur par un corpus d'annonces immobilières géolocalisées. La première partie expose les fondements scientifiques de la recherche à savoir comment renouveler la connaissance des RSS à travers les données numériques géo-textuelles que sont les annonces immobilières. La seconde partie de la thèse présente une méthodologie visant à extraire et à analyser spatialement et textuellement les informations géographiques contenues dans les annonces pour révéler les RSS sous-jacentes des villes azuréennes. Un protocole a donc été développé, basé sur des techniques de traitement du langage naturel, pour extraire les toponymes et leur contexte socio-spatial. Ces informations géographiques géolocalisées servent ensuite de point de départ pour une analyse spatiale de leur contenu. De là, dans la troisième partie, nous proposons d'analyser les toponymes dans l'espace géographique et textuel, en prenant en compte leur contexte et les caractéristiques socio-spatiales associées. L'analyse se concentre sur la spatialisation des toponymes des villes azuréennes, en utilisant l'analyse spatiale sur réseau, et plus particulièrement, les densités de Kernel enrichies par la théorie des ensembles flous. Cette approche permet de produire, pour chaque toponyme, un espace noyau, où l'utilisation du toponyme est dominante, et un espace support où son utilisation est plus contrastée. La thèse se poursuit avec la caractérisation de ces espaces toponymiques par l'application de statistiques textuelles sur les caractéristiques socio-spatiales associées à chaque toponyme dans l'espace sémantique et géographique pour faire émerger leur RSS. En conclusion, cette thèse aboutit à une mise en lumière des RSS qui façonnent la Côte d'Azur contemporaine révélant des RSS contrastées et distinctives qui restent, néanmoins, souvent partagées par les villes littorales. Le renouvellement des approches d'appréhension des RSS par l'analyse spatiale et textuelle des annonces et les résultats obtenus quant à leur lecture ouvrent de nombreuses perspectives pour la recherche urbaine, notamment en termes d'application à différentes échelles spatiales, de possibilités d'étendre à d'autres corpus d'annonces et d'améliorations méthodologiques, qui sont développées dans la dernière partie du manuscrit.

This geography dissertation focuses on urban spaces in a metropolitan context, emphasizing their Socio-Spatial Representations (SSR) through a quantitative geography approach.SSR, which are intersubjective spatial phenomena shared by an entire population, reflect connotations, socio-spatial characteristics or activities occurring in urban spaces. RSS support metropolitan transformations. These are key elements for understanding urban spaces, particularly on the French Riviera, where cities have been shaped and marked over centuries by representations of residential and tourist spaces. Geolocated real estate ads offer the opportunity to analyze metropolitan spaces. Advertisers describe the environment by locating properties in a specific toponym, familiar to readers, and highlighting carefully selected socio-spatial characteristics to attract a target population. Thus, these advertisements are geo-textual data, reflecting the SSR of their readers while maintaining marketing-specific nuances. They can be analyzed in both semantic and geographical spaces. The objective of this dissertation is to detect and analyze the SSR of residential urban spaces on the French Riviera using a corpus of geolocated real estate ads.The first part exposes the scientific foundations of the research, addressing how the understanding of SSR can be renewed through geo-textual data such as real estate ads. The second part presents a methodology to extract and analyze pieces of geographic information from real estate ads to reveal the underlying SSR of urban spaces. A protocol was developed, based on natural language processing techniques, to extract toponyms and their socio-spatial context. These geolocated geographic data serve as the foundation for spatial analysis of their content. The third part proposes an analysis of toponyms in geographic and textual spaces, taking into account their context and associated socio-spatial characteristics. The analysis focuses on the spatialization of toponyms of French Riviera using network-based spatial analysis, precisely Kernel densities enriched with fuzzy set theory. This approach enables the creation of a core space for each toponym, where its use is dominant, and a support space, where its use is more nonetheless more contrasted. The dissertation continues with the characterization of these toponymic spaces through the application of textual statistics to the socio-spatial characteristics associated with each toponym in both semantic and geographic spaces, uncovering their SSR. In conclusion, this dissertation reveals the SSR of the contemporary French Riviera, highlighting contrasting and distinctive SSR that are, nonetheless, often shared among coastal cities. By renewing approaches to understanding SSR through spatial and textual analysis of real estate ads, and through the results obtained, this work opens perspectives for urban research. These include applications at various spatial scales, possibilities to extend the analysis to other corpora and methodological improvements, discussed in the final part of the manuscript.