3.2.1. Sélection des données

Afin de compléter et surtout de préciser les résultats obtenus sur le stress, nous avons traité les données issues du capteur EmoSense, qui offre un aperçu précis de l’état du système nerveux central lors de la déambulation. Nous avons obtenu 24 mesures physiologiques, les soudures des électrodes ayant cédé pendant l’un des trajets ! Aléa des mesures effectuées in situ, l’ensemble des enregistrements n’a malheureusement pas été de qualité équivalente. En effet, les électrodes positionnées sur les doigts sont exposées au toucher des rampes d'escalier ou des équipements urbains, à l'activation des feux sonores à l'aide de la télécommande dédiée ainsi qu’à divers chocs avec l'environnement. Tantôt cognées contre un obstacle non anticipé, tantôt dans les poches pour se protéger, les mains sont particulièrement exposées lors d’un déplacement sans vision : or, les électrodes sont précisément positionnées au bout des doigts ! Le tracé s'est ainsi trouvé trop bruité et dégradé sur un certain nombre d’enregistrements, nous empêchant d’effectuer une analyse optimale des réponses électrodermales (RED), comme dans l’exemple présenté ci-dessous (fig. 50).

Sur ce critère de lisibilité des données, nous avons écarté l’ensemble des mesures de moins bonne qualité, pour ne conserver dans l’analyse des résultats que les tracés les plus lisibles, permettant de travailler sur des données exploitables (fig. 51). Une fois cette sélection effectuée, nous avons retenu les mesures physiologiques de 10 marcheurs.

Ces 10 tracés représentent environ 520 réponses électrodermales identifiées. Notre échantillon est composé de cinq personnes atteintes de cécité précoce et de cinq personnes atteintes de cécité tardive. Parmi elles, deux se déplacent avec un chien-guide et huit se déplacent à l’aide d’une canne blanche.

Conformément à nos hypothèses, l’analyse a porté sur les cinq scènes du parcours. Nous avons relevé le nombre de réponses électrodermales pour chaque sujet et pondéré cette donnée par la distance parcourue dans chaque scène. Nous obtenons ainsi une « fréquence spatiale » de réponses électrodermales (RED/mètre), qui constitue un indicateur original de l’activité du système nerveux autonome lors du déplacement in situ. Nous n’avons pas trouvé dans la littérature de référence antérieure à l’utilisation d’un tel indicateur.

Dans un second temps, nous avons utilisé le module GeoStress pour MatLab©, développé pour nos besoins. Ce module permet de lire la base de données constituée des RED et des coordonnées géographiques, afin de positionner géographiquement, sur un plan, l’activité électrodermale des sujets. Ce traitement des données nous a permis de proposer une analyse descriptive plus fine et phénoménologique de l’activité électrodermale tout au long du parcours expérimental.