Cartographie de la diversité linguistique bruxelloise

Les cartes interactives et les tableaux de cette page utilisent des estimations d'utilisateurs anonymisées et agrégées provenant des plateformes Meta (Facebook et Instagram) pour montrer où les différentes langues apparaissent plus ou moins fortement dans la Région de Bruxelles-Capitale. Les données reflètent l'endroit où les gens se trouvent lorsqu'ils utilisent les plateformes Meta et les langues qu'ils sont supposés utiliser, à travers le contenu qu'ils suivent, les paramètres de leurs applications et les publications avec lesquelles ils interagissent.

Ces chiffres ne représentent pas la compétence linguistique, la langue maternelle, l'origine ou la taille des communautés linguistiques, mais ils fournissent des estimations plausibles de l'exposition aux langues et des préférences. Certaines langues — en particulier l'anglais — peuvent être surestimées car elles sont souvent une langue de repli par défaut dans les paramètres des appareils et en raison de l'exposition inévitable au contenu en anglais sur les réseaux sociaux. Les chiffres incluront également des personnes ne résidant pas à Bruxelles (comme les navetteurs quotidiens et les visiteurs), de sorte que les estimations peuvent dépasser la taille de la population, et elles seront également biaisées vers la base d'utilisateurs de Meta (bien que l'adoption généralisée d'Internet et des plateformes de Meta soit telle qu'il est raisonnable de supposer que les chiffres couvrent une grande partie de la population).

Malgré ces limitations, ces estimations constituent un complément empirique informatif et nouveau aux autres sources telles que les données de recensement et d'enquête - y compris le remarquable Taalbarometer - dont les coûts de terrain élevés empêchent souvent d'obtenir des données aussi granulaires. Un certain nombres d'études ont fait usage de ces mêmes données:

• Leveraging Digital and Computational Demography for Policy Insights. Kashyap, R., Zagheni, E. (2023). In: Bertoni, E., Fontana, M., Gabrielli, L., Signorelli, S., Vespe, M. (eds) Handbook of Computational Social Science for Policy. Springer, Cham.
• Mapping socioeconomic indicators using social media advertising data. Fatehkia, M., Tingzon, I., Orden, A., Sy, S., Garcia-Herranz, M., & Weber, I. (2020). EPJ Data Science, 9, 22.
• Is Facebook's advertising data accurate enough for use in social science research? Insights from a cross-national online survey. Grow, A., Perrotta, D., Del Fava, E., Cimentada, J., Rampazzo, F., Gil-Clavel, S., Zagheni, E., Flores, R. D., Ventura, I., & Weber, I. (2022). Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 185(S2), S343–S363.
• Where have Ukrainian refugees gone? Identifying potential settlement areas across European regions integrating digital and traditional geographic data. Miguel González-Leonardo, Ruth Neville, Sofía Gil-Clavel, Francisco Rowe (2024). Population, Space and Place,Volume 30, Issue 8, November 2024, e2790
• Facebook Ads as a Demographic Tool to Measure the Urban-Rural Divide. Rama, D., Mejova, Y., Tizzoni, M., Kalimeri, K., & Weber, I. (2020). arXiv preprint arXiv:2002.11645.
• The potential of Facebook advertising data for understanding flows of people from Ukraine to the European Union.Minora, U., Bosco, C., Iacus, S. M., Grubanov-Boskovic, S., Sermi, F., & Spyratos, S. (2022). EPJ Data Science, 11, 59.
• Monitoring of Venezuelan mass migration with Facebook’s advertising platform Palotti, J., Adler, N., Morales-Guzmán, A., Villaveces, J., Sekara, V., García Herranz, M., & Weber, I. (2020). PLOS ONE, 15(10), e0240821.