Cartographie et data visualisation sur l’espérance de vie


L’ Institut national d’études démographiques (Ined) définit l’espérance de vie comme le « nombre moyen d’années qu’un groupe d’individus peut s’attendre à vivre ». On distingue cependant l’espérance de vie à la naissance qui « représente la durée de vie moyenne – autrement dit l’âge moyen au décès – d’une génération fictive qui serait soumise à chaque âge aux conditions de mortalité de l’année considérée.  Elle caractérise la mortalité indépendamment de la structure par âge.

L’espérance de vie à la naissance est un cas particulier de l’espérance de vie à l’âge x, qui représente le nombre moyen d’années restant à vivre au delà de cet âge x (ou durée de survie moyenne à l’âge x), dans les conditions de mortalité par âge de l’année considérée ».

Selon les dernières données de la Banque Mondiale, les Japonais ont l’espérance de vie la plus longue de la planète. En 2017, l’espérance de vie au Japon était de 84 ans. Toujours, en 2017, l’espérance de vie en République centrafricaine était de 52 ans, représentant la plus faible espérance de vie dans le monde. Autrement dit, un habitant japonais moyen peut espérer vivre 32 ans de plus qu’un habitant moyen en République centrafricaine. Ces écarts résultent de facteurs démographiques, sociétaux ou encore historiques et qui font l’objet de cartographies et de data visualisations variées.

« Life Expectancy » par Our World in Data

On retrouve ainsi l’étude « Life Expectancy » (« Espérance de vie ») menée par Max Roser, Esteban Ortiz-Ospina et Hannah Ritchiede de l’équipe d’Our World in Data. Cette étude aborde de manière assez complète toutes les composantes qui façonnent l’espérance de vie entre les pays. On retrouve ainsi de manière classique un comparatif des différences d’espérance de vie à travers le monde. Life Expectancy revient aussi sur la façon dont l’espérance de vie a évolué et les raisons de son augmentation au fil du temps. L’article aborde aussi les différences d’espérance de vie par sexe, la notion d’espérance de vie en bonne santé ou encore les liens entre espérance de vie et le PIB et les dépenses de santé à l’échelle d’un État.

Parmi les données et leurs représentations originales se trouvent l’inégalité de l’espérance de vie au sein d’un même pays (illustration ci-dessous).

 

Inégalité des années de vie au sein d’un même pays ; source: Our World in data, Sam Peltzman, 2009


La visualisation présente des estimations de l’inégalité des durées de vie d’un même pays mesurée par le coefficient de Gini. Un coefficient de Gini élevé signifie ici une distribution très inégale des années de vie, c’est-à-dire de grandes inégalités à l’intérieur du pays du nombre d’années que les gens vivent. Ces estimations proviennent de Sam Peltzman dans « Mortality Inequality ».

Espérance de vie dans la population mondiale en 1800, 1950 et 2012 ; source: Our World in data, Gapminder

 

Le graphique ci-dessus porte ici sur l’espérance de vie dans le monde en 1800, 1950 et 2012. Les pays sont classés selon l’axe des x, croissant par l’espérance de vie de la population (sur l’axe des y). Les données de presque tous les pays sont présentées dans ce graphique, mais tous les points de données ne sont pas étiquetés avec le nom du pays.

Les principales sources utilisés par « Life Expectancy » sont les données issues de Clio Infra, Lifetable.de et Gapminder

« Average Life Expectancy by Country since 1800 » de Mapipedia

« Average Life Expectancy by Country since 1800 » (« L’espérance de vie moyenne par pays depuis 1800 ») de Mapipedia offre une autre visualisation intéressante des données sur l’espérance de vie dans le monde.

Cartographie et graphiques interactifs présents sur Mapipedia

Cette carte interactive montre comment l’espérance de vie a changé dans le monde depuis le début du XIXe siècle et tente également d’expliquer les raisons de certains des changements les plus importants de l’espérance de vie au cours de cette période de l’histoire.

Il est possible de sélectionner un pays en particulier sur la carte pour afficher une liste d’événements historiques qui ont eu un impact sur l’espérance de vie moyenne de la population du pays choisi. De la même façon, il est possible d’interagir avec le graphique complémentaire montrant l’espérance de vie moyenne dans ces pays de 1800 à 2018. S’il y a par exemple une baisse significative de l’espérance de vie indiquée sur le graphique, on peut cliquer sur le graphique pour savoir pourquoi cela s’est produit.

Les données d’espérance de vie des pays sont issues de Gapminder et les articles relatant les fais historiques proviennent de Wikipédia.

 

Sources :

Ined, Lexique: Espérance de vie
https://www.ined.fr/fr/lexique/esperance-de-vie/

La Banque Mondial, Espérance de vie à la naissance, données 2017
https://donnees.banquemondiale.org/indicator/SP.DYN.LE00.IN?name_desc=false

Max Roser, Esteban Ortiz-Ospina et Hannah Ritchiede,  « Life Expectancy », publié en 2013 (mis à jour en octobre 2019), Our World in data
https://ourworldindata.org/life-expectancy#citation

Sam Peltzman, « Mortality Inequality », 2009
https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.23.4.175

Mapipedia, « Average Life Expectancy by Country since 1800 », 26 décembre 2019
-https://mapipedia.com/s/u/drdave/average_life_expectancy_by_country_since_1800.html

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