B2 · Episode 8 · 4:48
Creative Uses of Wikidata
This episode explains Wikidata as a multilingual, collaborative knowledge graph, highlights how its structured, language-independent data differs from Wikipedia's unstructured text, and demonstrates creative data visualization—like bubble charts—to extract and analyze complex information quickly.
Source：Nassima Chahboun / Wikimedia Commons · License：CC BY-SA 4.0
Transcript
Et en fait, on ne va pas se focaliser sur comment écrire une requête SPARQL,
In fact, we won’t focus on how to write a SPARQL query,
mais surtout comment l'utiliser.
but rather on how to use it.
parce que dans toutes les réponses,
because in all the answers,
on n'a personne qui va par exemple dans une page Wikidata pour lire la page,
no one goes, for example, to a Wikidata page to read the entry,
pour lire l'item et en faire sortir des informations.
and extract information from it.
On va tous à Wikipédia pour lire l'article.
We all go to Wikipedia to read the article.
Et là se pose la question:
Then a question arises:
pourquoi Wikidata si on a Wikipédia avec toutes les informations?
Why do we need Wikidata when Wikipedia already contains all the information?
Donc, la data viz est la réponse.
So, data visualization is the answer.
La data viz, en fait, elle permet d'utiliser Wikidata au- delà de sa connexion avec
Data visualization, in fact, enables us to use Wikidata beyond its connections with
les projets Wikimedia, les autres projets, mais
the Wikimedia projects and other projects;
elle permet de l'utiliser en soi comme une source d'information supplémentaire qu'on
it also allows us to use Wikidata itself as an additional information source
ne peut pas trouver ailleurs et qu'on ne peut pas trouver dans les articles
that cannot be found elsewhere,
Wikipédia facilement.
nor easily accessed within Wikipedia articles.
Et donc la data visualisation, c'est la représentation graphique des données,
So, data visualization is the graphical representation of data,
comme vous pouvez le voir.
as you can see.
Et avant de parler data visualisation,
Before we talk about data visualization,
on peut donner un petit aperçu sur Wikidata et comment ça fonctionne.
we can give a brief overview of Wikidata and how it works.
Alors comme vous pouvez le savoir,
As you may already know,
Wikidata c'est un graphe de connaissances multilingue et qui est édité d'une manière
Wikidata is a multilingual knowledge graph,
collaborative.
edited collaboratively by users.
C'est- à- dire que sur Wikidata,
That is, on Wikidata,
la description de chaque élément se fait en établissant des connexions avec les
each item’s description is created by linking it to other items,
autres éléments qui existent sur la base de données.
which all exist in the database.
Par exemple, un animal, c'est un être vivant.
For example, an animal is a living being.
Donc on a la connexion
So we have the connection between ‘animal’ and ‘living being.’
entre animal et être vivant.
namely, the connection between ‘animal’ and ‘living being.’
Et en même temps, on a la vache et le chat qui sont des animaux.
At the same time, ‘cow’ and ‘cat’ are both animals.
Donc il y a une connexion entre vache et chat, animal et être vivant.
Thus, connections exist between ‘cow’ and ‘cat’, and between ‘animal’ and ‘living being.’
Et donc on fait ce graphe en faisant des connexions entre tous les éléments qui ont
So we build this graph by linking all elements that relate to each other.
des relations entre eux.
that is, elements that have relationships with one another.
Et Wikidata se distingue par ces déclarations factuelles, structurées,
Wikidata stands out for its factual statements,
et qui sont indépendantes de la langue.
which are structured and language-independent.
En fait, la plateforme, contrairement à Wikipédia, elle est multilingue.
In fact, unlike Wikipedia, this platform itself is multilingual.
Il n'y a pas des versions différentes pour chaque langue.
There aren’t separate versions for each language.
Et donc si on veut comparer Wikipédia à Wikidata,
So if we compare Wikipedia to Wikidata,
sur Wikipédia on a une prose non structurée,
Wikipedia offers unstructured prose,
on utilise des phrases pour expliquer, pour décrire.
using sentences to explain and describe.
Sur Wikidata, on a des données
whereas Wikidata provides structured data,
structurées, et par exemple on a ici la comparaison de l'introduction sur la médina
for example, here’s how the Medina of Fez in Morocco is introduced on Wikipedia,
de Fès au Maroc sur Wikipédia et comment c'est exprimé sur Wikidata.
and how it’s expressed in Wikidata.
Et Wikidata, en fait, elle décrit à travers des composantes.
In fact, Wikidata describes things through components.
On a tout d'abord le libellé et la description.
First are the label and description.
Ce sont les seuls éléments qui sont écrits en texte.
These are the only elements written as plain text.
Et ensuite, on a des déclarations ou statements qui se composent de propriétés et
Then come statements, composed of properties and qualifiers,
qualifications, et ensuite des sources.
and finally, sources.
Et donc chaque déclaration, elle se compose de ces deux éléments: la propriété,
Each statement consists of two elements: the property,
par exemple nature, et le qualificatif qui est ville pour une ville,
for example, ‘instance of’, and the qualifier—such as ‘city’ for a city,
humain pour une personne, etc.
‘human’ for a person, etc.
Mais Wikidata parle en nombres, elle exprime toutes ses
Yet Wikidata speaks in numbers,
déclarations en des identifiants et pas en texte.
expressing all statements as identifiers—not as text.
Par exemple, ici on a la ville de Kigali au Rwanda.
For example, here we have the city of Kigali in Rwanda.
On peut voir que à côté de Kigali, il y a un identifiant,
You can see that next to Kigali, there is an identifier,
un identifiant unique qui exprime Kigali sur Wikidata.
a unique identifier that represents Kigali on Wikidata.
Et à côté de toutes les déclarations, on a pour chaque propriété un nombre,
Moreover, alongside all statements, each property has a number,
un identifiant unique, et ensuite pour chaque qualitatif,
a unique identifier; and for each qualitative property,
on a un autre identifiant. Et donc sur Wikidata,
there is another identifier. So on Wikidata,
on peut avoir par exemple plusieurs pages avec le même titre,
for example, multiple pages can have the exact same title,
exactement le même titre, contrairement à Wikipédia,
identical titles—unlike Wikipedia,
mais avec des identifiants qui sont différents.
yet their identifiers differ.
Alors, pour la data viz,
So, data visualization is
c'est comment transformer une base de données en des
about transforming a database
affichages visuels qui expliquent ou bien qui analysent ces données comme des
into visual displays that explain or analyze the data, such as
chartes, des cartes, des timelines, etc.
charts, maps, timelines, etc.
Comme cet exemple ici, on a des éléments sur Wikidata.
Like this example here, we have items on Wikidata.
Par exemple, on a l'élément Afrique.
For example, we have the element 'Africa.'
Il y a aussi des éléments sur toutes les villes africaines classées patrimoine
There are also elements about all African cities listed as World Heritage sites.
mondial. Et là, à travers la data viz,
And there, through data visualization,
on a pu créer un diagramme à bulles qui affiche toutes les villes africaines qui
we created a bubble chart displaying all African cities designated as World Heritage sites,
sont classées comme patrimoine mondial,
all of them shown on the chart,
tout en les classant par ordre décroissant selon leur superficie.
ranked in descending order by area.
Et donc déjà, comparé à Wikipédia,
So, compared to Wikipedia,
Wikidata arrive à nous faire sortir une information qui est plus complexe.
Wikidata can deliver more complex information.
Imaginons qu'on essaie de faire ce diagramme en se basant tout simplement sur
Imagine we try to create this chart using only
Wikipédia. On doit aller dans toutes les pages Wikipédia des villes classées
Wikipedia. We must visit every Wikipedia page for cities listed as
patrimoine mondial en Afrique,
World Heritage sites in Africa,
on doit faire sortir la superficie de chaque ville,
extract the area of each city,
faire cet ordre manuellement et puis tracer le diagramme.
manually sort them, then plot the chart.
Par contre, sur Wikidata, c'était possible de le faire en même pas une seconde.
On the other hand, on Wikidata, it was possible to do it in less than a second.