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Mais combien y a-t-il de femmes scientifiques sur Wikipédia ? (this time with SPARQL)

Dans mon dernier billet, j’explorais les possibilités d’exploiter les données de Wikidata avec Autolist. Il est maintenant possible d’interroger Wikidata en utilisant le langage standard du web sémantique, SPARQL. Je ne vais pas faire un cours de SPARQL sur ce blog, mais je vais détailler une requête étape par étapes.

Comme c’est à nouveau le jour de l’éditathon Femmes de sciences, je vais reprendre la même requête que la dernière fois : combien y-a-t-il de femmes scientifiques sur les projets Wikimedia, et quel taux par rapport aux hommes ?

Pour commencer, ça se passe par là : https://query.wikidata.org/

Et comme première requête, on va demander de lister 10 êtres humains, sans préoccupation de genre ou de profession. Cela se formule comme ça :

https://tinyurl.com/qhhzdsz

Les deux préfixes au début permettent d’éviter d’avoir à taper en entier les URL des ontologies qu’on utilise. On en ajoutera au fur et à mesure qu’on en aura besoin. Vous pouvez cliquer sur le bouton « Add prefixes » pour en ajouter un paquet d’un coup mais pour les besoins de ce tutorial, je ne vais inclure dans chaque requête que ceux qu’on utilise vraiment.

passons à la requête elle-même :

Ceux pour qui le langage SQL est familier ne seront pas trop dépaysés : « select » est la commande pour demander au serveur de retourner un liste de résultats, « distinct » demande au serveur d’éliminer les doublons éventuels dans les résultats. « ?personne » est une variable qu’on va préciser plus bas, mais remarquez juste pour l’instant que les variables commencent par des points d’interrogation en SPARQL.

On continue avec la clause « where » où on va détailler au serveur ce qu’est cette fameuse variable ?personne qu’on lui demande.

Pour rappel, on cherche en fait des éléments Wikidata. Sur Wikidata, un élément est composé de déclarations dont la structure est la suivante :
2014-06_Introduction_à_Wikidata.pdf

Ici, la structure

peut se lire, dans le jargon du web sémantique :

ou dans celui de Wikidata :

Comme ce sont des éléments qu’on cherche,  on remplace cette partie par notre variable. La propriété qu’on cherche est P31 (nature de l’élément) et la valeur Q5 (être humain), et pour éviter de mettre les URL en entier on va utiliser les préfixes définis plus haut. On a donc wd: pour un élément wikidata et wdt: pour une propriété.

Enfin, le « LIMIT 10 » permet d’éviter de sortir une liste interminable de résultats qui prendrait un temps fou et dont l’affichage mettrait probablement à mal le navigateur.

Lançons maintenant la requête.

Résultats requete SPARQL 1

On a bien 10 résultats, mais ce qui serait bien, c’est d’afficher le label à côté, parce que de tête, je ne sais pas qui sont wd:Q260 ou wd:Q272.

https://tinyurl.com/pfnomxs

On ajoute donc un petit bout de code faisant appel au service « label » de Wikibase. C’est quelque chose de spécifique à Wikidata, qui ne correspond pas au standard (qui serait d’appeler la propriété rdfs:label) et est dû au fait que Wikidata a une gestion très poussée des langues. Elle permet cependant de faire un truc sympa : on peut lui préciser un langage de repli s’il n’y a pas de label dans la première langue demandée. Ainsi ici, si un élément remonté n’a pas de label en français, on va se replier sur celui en anglais. Pour ceux n’ayant pas de label dans ces deux langues, c’est l’identifiant Wikidata qui sera affiché.

J’ai ajouté également les préfixes pour les deux nouvelles ontologies utilisées. Enfin, on rajoute la deuxième colonne demandée au select. La syntaxe « ?<variable>Label » est particulière à ce service.

Continuons maintenant à préciser la requête : on se rappelle qu’on veut spécifiquement les femmes scientifiques.

Commençons par le genre.

On veut les personnes qui ont la valeur « femme (Q6581072) » à la propriété « sexe ou genre (P21) », et on a juste à ajouter la ligne

dans notre clause where. Pour la profession, c’est un peu plus compliqué : la plupart des scientifiques ne sont en effet pas recensés en tant que scientifiques directement mais avec des professions plus précises, comme Marie Curie qui est physicienne et chimiste. On veut donc non seulement les gens dont la profession (P106)  est scientifique (Q901) , mais aussi ceux dont la profession est une sous-classe (P279) de scientifique.

Cela se formule comme cela :

L’étoile sert à indiquer qu’on veut prendre plusieurs niveaux de sous-classe s’il y en a.

La requête finale est donc :

https://tinyurl.com/p9rtblf

Capture du 2015-10-18 22:04:45

Note : on peut abréger cette requête en remplaçant les trois lignes du where par une seule :

 

C’est bien, mais ce qu’on voulait à la base, c’est le *nombre* de femmes scientifiques, pas dix d’entre elles au hasard. Il suffit de changer la ligne 5 de la façon suivante :

on demande donc à SPARQL de compter le nombre de résultats de notre requête et de le renvoyer en tant que nouvelle variable ?nombre, ce qui donne ce résultat https://tinyurl.com/pgn6xel

Au moment où j’écris ces lignes, il y a donc 16764 femmes scientifiques sur Wikidata. Et si on veut comparer aux hommes ? Il est possible de sortir le chiffre par genre en mettant cette valeur comme une variable et en l’utilisant pour grouper les résultats. Cela se fait de la façon suivante :

https://tinyurl.com/oebwvh8

Capture du 2015-10-17 16:48:47

Quelques remarques :

  • j’ai dû renoncer à afficher les labels pour les genres, cela faisait partir la requête en timeout. Les valeurs sont les suivantes : masculin (Q6581097), féminin (Q6581072), femme transgenre (Q1052281), homme transgenre (Q2449503)
  • Les personnes trans* sont généralement indiquées à la fois comme de sexe masculin et féminin (avec des dates de début ou de fin correspondant à la transition) et de genre femme (ou homme) transgenre. Comme il y a une seule propriété pour sexe et genre, elles apparaissent donc 3 fois dans ces statistiques.
  • le t216432070 est en fait un blank node, c’est à dire un nœud vide.  Il correspond à Āpastamba, un mathématicien indien du IV ou Ve siècle avant notre ère, qui a « valeur inconnue » pour la propriété sexe ou genre (ce qui me semble une erreur, quelques recherches sur Internet pointent toutes vers un homme.)

 

Par rapport à la question d’origine, il ne reste donc plus qu’à filtrer les résultats pour ne garder que les éléments qui ont un interwiki vers la Wikipédia en français. On cherche donc la propriété schema:about en filtrant sur les URL concernant fr.wikipedia.org :

https://tinyurl.com/p3hokoo

Capture du 2015-10-18 22:03:23

Bilan : 7,6% de scientifiques sont des femmes sur la Wikipédia en français, contre 10% sur Wikidata. Cela a un peu progressé par rapport au précédent billet il y a sept mois.

PS : Merci à Karima Rafes pour sa présentation du langage SPARQL hier lors du SemanticCamp Paris #7.

Image à la une : Ada Lovelace par Margaret Carpenter (domaine public). L’editathon Femmes de sciences a lieu dans le cadre de l’Ada Week qui est nommée en son honneur.

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Mais combien y a-t-il de femmes scientifiques sur Wikipédia ?

La semaine dernière s’est tenu à Paris un éditathon « Femmes de sciences », coorganisé par Wikimédia France. Mon collègue Mathieu s’est posé la question qui sert de titre à ce billet. Il se demandait également quel était le ratio hommes/femmes dans ce domaine, et m’a demandé comment trouver la réponse en utilisant Wikidata… Je me suis dit que la réponse pourrait intéresser d’autres personnes.

L’outil dont on a besoin est Autolist : https://tools.wmflabs.org/autolist/index.php? et on va l’utiliser pour obtenir les résultats d’une requête Wikidata Query (WDQ).

Prenons deux secondes pour repenser notre requête d’une façon compréhensible par l’ordinateur  : on veut les éléments qui ont pour nature (P31) « être humain (Q5) » (cette précision est obligatoire pour éliminer les personnages de fiction), de sexe ou genre (P21) « féminin (Q6581072) » et dont la profession (P106) est une sous-classe de (P279) « scientifique (Q901) »

Ce qui nous donne la requête : claim[31:5] AND claim[21:6581072] AND claim[106:(TREE[901][][279])] (la syntaxe du « TREE », pour obtenir les sous-classes de scientifique, est quelque peu déroutante mais est expliquée dans la documentation de WDQ.) On peut rajouter un « AND link[frwiki] » pour filtrer sur celles qui ont un article sur la Wikipédia en français. autolist

 Résultat : 14 725 éléments concernant des femmes scientifiques sur Wikidata. Parmi celles-ci, 2 629 ont un article sur Wikipédia en français.

Si je refais ces requêtes pour les hommes (claim[21:6581097]) : 157 093 hommes scientifiques sur Wikidata, dont 36 433 ont un article sur la Wikipédia en français.

On a donc :
  • 14725 / (14725 + 157093) * 100 = 8,57 % des scientifiques sur Wikidata sont des femmes.
  • 2629 / (2629 + 36433) * 100 = 6,73 % des scientifiques sur Wikipédia en français sont des femmes.

Les chiffres pour la Wikipédia en français me paraissent assez faibles et je présume que si la nature et le genre sont bien renseignés sur Wikidata, ce n’est probablement pas le cas de la profession (soit qu’elle n’est  pas indiquée sur l’entrée de la personne, soit que l’entrée de la profession elle-même n’est pas une sous-classe de « scientifique »).

Un autre moyen de rechercher cette information est de croiser les femmes renseignées sur Wikidata (claim[31:5] AND claim[21:6581072]) et les articles dans la catégorie:Scientifique (ou une des sous-catégories à une profondeur de 12 niveaux) sur la Wikipédia en français :

autolist2

Ce qui nous donne 42 321 hommes et 3 279 femmes et donc un taux de femmes de 7,19 %.

Bon, il reste du boulot. Aussi bien pour créer les articles sur Wikipédia que pour trier l’arborescence sur Wikidata.

Image d’en-tête : la conférence de Solvay, en 1911, où sur vingt-quatre scientifiques présents, il y a une seule femme : Marie Curie. Photographie de Benjamin Couprie, domaine public.

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