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ARTICLE
Le vandalisme dans l’information géographique volontaire
Du concept à la détection non supervisée d’anomalie
Quy Thy Truong1
, Guillaume Touya2, Cyril de Runz3
1. University Paris-Est, LASTIG MEIG, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande, France
quy-thy.truong@ign.fr
2. University Paris-Est, LASTIG GEOVIS, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande,
France
guillaume.touya@ign.fr
3. LIFAT-Équipe BDTLN, Université de Tours, CS 32903, Blois Cedex, France
cyril.derunz@univ_tours.fr
Revue Internationale de Géomatique 2019, 29(1), 31-56. https://doi.org/10.3166/rig.2019.00073
RÉSUMÉ
Dans un contexte où le vandalisme de l’information géographique volontaire constitue
une réelle menace pour la qualité des données, cet article propose une technique permettant de le
détecter. Tout d’abord, nous examinons les différentes définitions du vandalisme, mettant en
avant la complexité de cette notion. Une étude des cas déjà avérés de vandalisme dans
OpenStreetMap (OSM) est présentée. Puis, nous expérimentons la détection du vandalisme des
données OSM en utilisant une méthode de détection d’anomalie par classification non supervisée.
L’analyse de nos résultats initiaux conduit alors à une discussion sur la pertinence de construire
un corpus de vandalisme des données OSM utilisable dans un contexte de classification
supervisée.
Abstract
Since vandalism is a serious matter for the quality of Volunteered Geographic
Information, this paper aims at exploring machine learning techniques that enable its detection.
First, a focus on the various definitions of vandalism highlights the complexity of this concept.
This focus comprises a case study on proven vandals in OpenStreetMap (OSM). Second, we
present an experimental vandalism detection on OSM data using a clustering-based outlier
detection. The analysis of initial results leads to a discussion about the construction of an OSM
vandalism corpus that would be useful in a supervised learning context.
MOTS CLÉS
Keywords
volunteered geographic information; vandalism; learning
Cite This Article
Truong, Q. T., Runz, C. D. (2019). Le vandalisme dans l’information géographique volontaire
Du concept à la détection non supervisée d’anomalie.
Revue Internationale de Géomatique, 29(1), 31–56. https://doi.org/10.3166/rig.2019.00073