Oui mais remplacer par quoi ? en qualifiant le tag "wikidata=*" nu (avec un
"brand"), ou en le supprimant, ou ajoutant un "operator", et que faire
ensuite du "name=*" quand il n'ajoute pas plus de précision que le "brand"
ou "l'opérateur" quelle est la bonne valeur à donner à "name" qui n'est pas
nécessairement non plus le nom officiel de l'entreprise au RC (ce nom
figure sur les factures, devis et tickets de caisse et n'a souvent rien à
voir avec l'enseigne) ?
Note : de nombreux magasins sont multi-enseignes, une d'elle est
prédominante masi on voit les autres logos de franchises sur les vitrines,
ou sur les sites internet en tant que "vendeur agréé" par exemple. Le nom
commun d'un magain est souvent tiré du nom de l'enseigne et d'un nom
d'aglomération, ou un nom de quartier/ZI (pas nécessairement le nom de la
commune où l'établissement est situé, d'autant plus qu'en périphérie des
villes les grandes surfaces peuvent être à cheval sur plusieurs communes et
le siège social officiel situé en fait ailleurs ou à un point d'accès qui
n'est pas l'entrée principale du public et peut être sur une autre
rue/route)...
Ce nom "commun" on le trouve dans les catalogues des enseignes et les sites
internet). Le cadastre/FANTOIR lui mentionne encore un autre nom qui n'est
pas affiché mais continue à exister pour des raisons réglementaires (permis
de construire, autorisations préfectorales) et parfois il peut y avoir
encore plusieurs noms (lieux-dits FANTOIR) correspondant aujourd'hui à un
seul magasin ou l'inverse aussi: une grande surface qui a arrêté et été
reprise par des entreprises différentes... D'autres noms figurent aussi
pour les stations de transport (arrêts bus par exemple, qui ne sont souvent
pas dédiés à un seul magasin mais à une zone autour).
Les grandes surfaces ont donc souvent plusieurs désignations qui ne
recouvrent pas exactement la même chose.
Mais dans le cas présent, s'agissant des POIs de type magasin, c'est
souvent lié à l'entreprise actuelle, son établissement local, son gérant
local et aux enseignes qu'il affiche; puis ensuite aux baux (pas de porte)
loués, et au propriétaire des murs (une société gère les locataires, vend
les droits de pas de porte qui sont ensuite revendus librement sur le
marché, indépendamment du loyer payé pour l'établissement dans cette
surface par le propriétaire du pas de porte qui détermine l'enseigne ou les
enseignes avec qui il travaille), qui lui même peut être locataire du
terrain... C'est vite compliqué !
Et là je suis d'accord que le "wikidata=*" nu n'est pas du tout pertinent
ni optimal: il faut séparer les concepts correctement, tout en rendant la
carte utilisable par le grand public qui, lui ne voit en premier que les
enseignes et ne voit les sociétés que lorsqu'il passe en caisse ou signe un
contrat de vente ou demande un devis ou a un litige avec le magasin ou
reçoit un contrat de garantie/SAV, parfois établi et géré encore par une
autre société et a encore d'autres éléments comme le nom d'un transporteur,
ou d'une société d'assurance ou l'organisme de crédit promu par l'enseigne
ou un réseau de carte de fidélité, ou reçoit des bons d'achat à valoir dans
un certain nombre de boutiques d'une des enseignes... Les relations d'un
client avec un vendeur sont devenues compliquées (sauf dans certains
domaines où la loi est passée par là pour désigner un agent responsable de
tout régler lui-même et situé au lieu de vente, notamment pour les voyages)
Le 13 avril 2018 à 18:49, PanierAvide <panierav...@riseup.net> a écrit :
> Pour sortir les lieux depuis Overpass à l'aide des ID wikidata, une
> méthode de truand :
>
> - Reprendre la requête sur Paris, élargir le champ de rehcherche, et
> changer la ligne du select en :
> SELECT distinct ?wd WHERE {
>
> - Sortir la liste des tags wikidata en export CSV
> - Abattre quelques expressions régulières pour que ça ressemble à de
> l'Overpass (ajout de l'en-tête, fin de requête, et transformer chaque ligne
> d'identifiant en une sélection wikidata=la valeur)
>
> Ça donne ça pour les valeurs les plus courantes sorties de Wikidata :
> http://overpass-turbo.eu/s/xRn
>
> Soit plus de 200 lieux sur une emprise métropolitaine. On part sur une
> tâche Maproulette ?
>
> Adrien.
>
>
> Le 13/04/2018 à 15:31, Noémie Lehuby a écrit :
>
> Hello,
>
> Les deux approches me semblent pertinentes :
> celles basée sur les occurrences sera surement plus facile à ajouter à
> Osmose
> celle basée sur wikidata fait plus de sens pour partager le travail de
> nettoyage. Et les magasins sont un bon objectif pour commencer
>
> Voilà une requête limitée aux alentours de Paris :
> http://tinyurl.com/y8wf63u5
> je ne sais pas s'il est possible d'aller plus loin dans le découpage
> géographique avec cet outil
>
> Une autre approche serait d'utiliser wikidata uniquement pour récupérer
> les id qui devraient être dans un tag brand:wikidata au lieu de wikidata,
> puis passer directement à overpass pour les rechercher ...
>
> Noémie
>
> Le 2018-04-13 12:26, PanierAvide a écrit :
>
> Bonjour,
>
> À priori ce serait pas mal de commencer à nettoyer les données, pour
> éviter l'effet de recopie basée sur ce que fait le voisin. Avec le service
> Wikidata + OSM, on peut les repérer assez rapidement, exemple avec les
> magasins
> de chaînes
> <https://sophox.org/sophox/#%23Objects%20linking%20to%20place%20of%20business%20with%20%22wikidata%22%20tag%20instead%20of%20%22operator%3Awikidata%22%20tag%0ASELECT%20%3FosmId%20%3FwdLabel%20%3Fwd%20%3FwpTag%20WHERE%20%7B%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20an%20OSM%20type%20%28%27n%27%2C%20%27r%27%2C%20%27w%27%29.%0A%20%20%23%20Replace%20%3FosmType%20with%20a%20string%20%27r%27%20to%20show%20only%20relations.%0A%20%20%3FosmId%20osmm%3Atype%20%3FosmType%20.%0A%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20a%20tag%20called%20%22wikidata%22%0A%20%20%3FosmId%20osmt%3Awikidata%20%3Fwd%20.%0A%0A%20%20%23%20Filter%20out%20entries%20that%20have%20identical%20wikidata%20and%20operator%3Awikidata%0A%20%20%23%20In%20theory%20there%20should%20only%20be%20one%20WP%20tag%0A%20%20FILTER%20NOT%20EXISTS%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Abrand%3Awikidata%20%3Fwd%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Include%20Wikipedia%20tag%20if%20it%20exists%0A%20%20OPTIONAL%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Awikipedia%20%3FwpTag%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20find%20pl%3A%2a%20wikipedia%20tags%20%28point%20to%20Polish%20wiki%29%0A%20%20%23%20For%20performance%2C%20remove%20the%20%22OPTIONAL%20%7B%22%20and%20%22%7D%22%20part%20above%0A%20%20%23%20FILTER%28%20STRSTARTS%28STR%28%3FwpTag%29%2C%20%27https%3A%2F%2Fpl.wikipedia%27%29%29%20.%0A%0A%20%20%23%20Or%2C%20instead%2C%20only%20show%20Wikidata%20items%20that%20have%20a%20Polish%20WP%20article%0A%20%20%23%20You%20may%20also%20want%20to%20add%20%3Farticle%20to%20the%20list%20of%20fields%20returns%20by%20SELECT%20statement%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3Aabout%20%3Fwd%20.%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3AisPartOf%20%3Chttps%3A%2F%2Fpl.wikipedia.org%2F%3E.%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20restrict%20OSM%20objects%20to%20those%20that%20have%20a%20specific%20tag%20%28and%20value%29%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20osmt%3Aplace%20%27city%27%20.%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20exact%20string%20matching%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20osmt%3Aname%3Aen%20%3Fnameen%20.%20%20%20%20%20%23%20unless%20filtered%2C%20matches%20all%20objects%20with%20this%20tag%0A%20%20%23%20%20FILTER%28%20regex%28%3Fnameen%2C%20%22A.b%22%29%20%29%20%20%20%20%23%20filter%20name%3Aen%20to%20match%20a%20regex.%20Not%20very%20efficient%0A%0A%20%20%23%20%3Fwd%20must%20be%20%22instance%20of%22%20an%20enterprise%2C%20or%20instance%20of%20an%20item%20which%20is%20a%20subclass%28es%29%20of%20it.%0A%20%20%3Fwd%20wdt%3AP31%2Fwdt%3AP279%2a%20wd%3AQ507619%20.%0A%0A%20%20%23%20Pick%20the%20first%20available%20language%20for%20the%20wikidata%20entry%20%28creates%20%3FwdLabel%20value%29%0A%20%20SERVICE%20wikibase%3Alabel%20%7B%20bd%3AserviceParam%20wikibase%3Alanguage%20%22%5BAUTO_LANGUAGE%5D%2Cen%2Cde%2Cfr%2Cit%2Cpl%2Cru%2Ces%2Csv%2Cnl%22%20.%20%7D%0A%7D%0ALIMIT%2050>
> (il manque que de filtrer par pays, mais ça dépasse mes compétences en
> SPARQL). Si on a la bonne requête SPARQL, on peut se partager la tâche par
> département, et assez rapidement s'en sortir. Le tout c'est de savoir si on
> commence par les réseaux de transports, les magasins, les équipements... Le
> plus simple est sûrement les magasins, car ils ont l'air renseignés de
> manière homogène côté Wikidata, ce qui n'est pas le cas des réseaux de
> transports.
>
> Une fois que le nettoyage est fait, une bonne analyse Osmose permettra
> justement d'identifier les nouvelles erreurs. Il faudra par contre voir si
> c'est possible de créer une analyse basée sur une sortie de wikidata (à
> priori non ?).
>
> De mon côté je suis partant pour donner un coup de main sur le sujet
> (j'avais soulevé la question sur talk-fr-bzh en juillet dernier [1]).
>
> Adrien.
>
> [1] https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-fr-bzh/
> 2017-July/002049.html
>
>
>
> Le 13/04/2018 à 11:20, Noémie Lehuby a écrit :
>
> Hello,
>
> Merci. J'ai corrigé les Autolib', mais le problème est plus vaste : on a
> le même souci avec les Franprix ou les Décathlon par exemple.
>
> Y a des gens motivés pour m'aider à corriger tout ça et/ou bosser sur une
> analyse Osmose sur le sujet ?
>
> Noémie
>
> Le 2018-04-11 18:58, PanierAvide a écrit :
>
> Bonjour,
>
> C'est bien ça, le wikidata=* doit pointer sur l'item correspondant à cet
> objet précis, donc là préférer brand:wikidata=* ou operator:wikidata=* (ou
> network:wikidata si Autolib' désigne le nom du réseau parisien).
>
> Adrien.
>
>
> Le 11/04/2018 à 16:13, Noémie Lehuby a écrit :
>
> Bonjour,
>
> Le tag wikidata correspondant à Autolib' a été ajouté sur les stations
> Autolib' de région parisienne.
> Par exemple : https://www.openstreetmap.org/node/4472979080
>
> Il me semble que cela devrait être dans un tag brand:wikidata (voire
> operator:wikidata). Je me trompe ?
>
> Noémie
>
>
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