Biorythmes, mémoire (la mienne!) et Classic Words

Classic Words enregistre les scores. Je me dis depuis longtemps qu’ un jour je ferai une petite analyse de ces données. Ces scores devraient, d’une façon ou d’ une autre, refléter le niveau de ma forme intellectuelle, par exemple des fluctuations périodiques, ou des tendances à long terme.

Malheuresusement, les scores ne sont disponibles – à ma connaissance1 – que comme images, c.à.d. comme captures d’ écran2. Ça pose quelques problèmes quand on veut transformer ça en fichiers de données. Mais… je garde dans mes tiroirs un vieux DigitizeIt, un programme immuable et démodé, écrit en Java et qui ne doit pas avoir changé beaucoup depuis 20063.

J’ ai combiné les captures d’écran et bricolé un peu, et obtenu la Figure 1 pour les scores depuis 2020.

Figure 1: Scores de Classic Words du 14 février 2020 au 28 avril 2023, recomposés à partir de plusieurs captures d’écran. Classic Words scores from 14 February 2020 to 28 April 2023 assembled based on several screen captures.

Les scores illustrés par la Figure 1 couvrent trois années complètes et des poussières: pas mal pour faire quelques analyses… Comme pour les variables météo, on a l’ impression de voir des cycles4.

Une analyse de trois années de scores de Classic Words

Voici ce que donne un graphique des mêmes données fait avec Gnumeric5 (Figure 2):

Figure 2: Les données de la figure 1 après saisie. The data in Figure 1 after digitization.

En pointillé bleu, les mêmes données que celles du graphique précédent. J’insiste sur le fait que ces donnéees ont été obtenues de façon “automatique” en saisissant la Figure 1 au moyen de DigitizeIt. En rouge, la moyenne journalière des trois années (répétée trois fois). Deux observations: (1) je suis plus performant pendant la saison froide (février, mars, novembre) et mauvais en été: environ 30 points en moins par partie; (2) mes scores diminuent de façon constante depuis 20206.

Des Rhythmes, “bio” ou autres?

Je me suis aussi demandé si les courbes ci-dessus permettaient d’ identifier des biorythmes, ce qui peut se faire au moyen d’ une analyse de Fourier. Après des décennies passées à faire des calculs scientifiques, je n’ai eu qu’à chercher “Fourier” sur mon disque dur pour trouver cinq programmes, dont une librairie en C que mon FreeBasic utilise sans problème.

La figure 3 donne le périodogramme correspondant à la courbe en pointillés bleus ci-dessus (Score journalier moyen SJM) après détendançage.7

Figure 3: analyse de Fourier (périodogramme) de trois années de scores de CW. Fourier analysis (periodogramme) of three years of CW scores.

Les pics correspondent aux amplitudes des ondes de Fourier. Les pics d’ amplitude supérieure à 2.58 sont indentifiés par des points jaunes9. Si on exclut le pic à 305 jours10, on note surtout le pic à 87 jours, qui correspond à un pic “de saisons” (3 mois). La phase de cette onde est telle qu’elle correspond à 4 maxima par an, le premier vers le 15 avril. Aucune des ondes de la “théorie” des biorythmes ne correspond à cette fréquence11.

Une seconde méthode souvent utiliée pour l’ identification de structure dans les séries temporelles est celle des corrélogrammes ou “autocorrélogrammes” ou “corrélations à l’intérieur de la série”: on calcule la corrélation entre les éléments de la série décalés de 1,2,3 … jours. La Figure 4 montre le corrélogramme correspondant aux scores de Classic Words.

Figure 4: correlogramme de trois années de scores de CW. Les portions rouges de la courbe correspondent à des corrélations significatives au seuil 0.001. Correlogramme of three years of CW scores. Significant correlations (0.001 level) are shown in red.

Comme le précédent, ce graphique a été obtenu à partir de données détendancées. Les couleurs indiquent le niveau de signification atteint par les corrélations: gris, non significatif; bleu, mauve et rouge, significatif aux seuils de 0.05, 0.01 et 0.001, respectivememnt. On voit une plage de corrélations négatives centréees autour de 170 jours (5 à 6 mois) et un pic positif vers 11-12 mois. On voit aussi (début de la courbe) que les périodes de forme et de méforme viennent par paquets de 15 jours environ.

Conclusions

Cette analyse des scores au Classic Words ne montre rien qui ressemble à des biorhytmes, mais confirme qu’il y a des variations annuelles, avec une alternance de bons et de moins bons résultats tous les six mois: je suis bon en hiver, et faible en été.

Il y a aussi une tendance pluriannuelle à la diminution des scores : 10 points par partie, environ 3%, en trois ans. Reste à voir quelles fonctions cérébrales sont impliquées dans le Scrabble. Selon un viel article de Buckner (2004), le vocabulaire est une des fonction qui ne souffre pas du viellissement, contrairement à la mémoire à long terme et la “mémoire à court terme” (Working memory12).

Figure 5: Le viellissement affecte préférentiellement certains domaines cognitifs plus que d’ autres. En particulier, la mémoire à long terme (déclarative) et la mémoire de travail déclinent tout au long de la vie et plus encore à un âge avancé, alors que certaines capacités, comme la connaissance du vocabulaire, sont relativement préservées. Figure et légende de Bruckner. Ageing preferentially affects certain cognitive domains more than others. In particular, long-term (declarative) memory and working memory decline throughout life and even more so in old age, while certain abilities, such as vocabulary knowledge, are relatively preserved. Figure and legend from Bruckner.

Evidemment, je ne sais pas ce qu’un expert des capacités cognitives et de viellissement penserait des scores de Classic Words comme indicateur. Mais c’ est un indicateur facile à produire. Rendez-vous donc dans trois ans pour la nouvelle mouture de ce billet!

Footnotes

  1. Et ce n’ est pas faute d’ être allé fouiller les entrailles d’ Android. C’est comme Linux, qu’ ils disent! Comme Linux mon oeil! ↩︎
  2. C’ est un des nombreux travers liés à la logique mercantile de Google – donc d’ Android -, une logique “fermée” qu’ on ne retrouve pas du côté de GNU et des Logiciels libres. ↩︎
  3. J’ ai correspondu avec l’ auteur il y a quelques annéees pour lui suggérer quelques améliorations. Il n’était pas intéressé à l’ époque. ↩︎
  4. Un jour, j’ ai inventé la Loi des pseudocycles: Les cycles existent dans les séries climatologiques. Ils ne se maintiennent jamais assez longtemps que pour atteindre un seuil de signification statistique acceptable. En fait, ils s’ effondrent juste avant d’ atteindre un tel seuil. ↩︎
  5. Gnumeric est le meilleur tableur Linux de la Galaxie. Il existait une version Windows qui a été abandonnée parce que les librairies ne suivaient pas. Pour vous consoler, notez que ma vieille version Windows 1.12.9 continue à bien fonctionner dans VirtualBox. ↩︎
  6. Malgré l’ enrichissement de mon vocabulaire par de nombreux mots très exotiques de français africain ou de Nouvelle Calédonie, et la découverte de quelques trucs plus ou moins honnêtes, comme celui de changer toutes les lettres au tout dernier tour, ce qui déconcerte Classic Words. ↩︎
  7. Le “détendançage”, detrending, consiste à exprimer les valeurs d’ une série temporelle (ou autre) par rapport à la droite de tendance: l’écart à la tendance. La moyenne de ces valeurs détendancées est nulle. ↩︎
  8. Une valeur choisie arbitrairement. ↩︎
  9. Sauf le “petit” pic hebdomadaire à 7 jours. ↩︎
  10. Difficile à expliquer dans une série aussi courte. ↩︎
  11. Il y aurait trois biorythmes avec des cycles de 38 à 53 jours. Les cycles qui s’ en approchent le plus sont ceux de 29, 33,40,48 et 57 jours. ↩︎
  12. Voir l’ article de Bruckner pour les définitions. ↩︎
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Sébastien Leclerc
1 year ago

Bonjour!

Je dois dire que la valeur scientifique de vos conclusions est assez relative, puisque de légers changements de l’intelligence artificielle de Classic Words ont eu lieu depuis 2020. D’après moi l’indicateur le plus pertinent est le score moyen par coup.

Sébastien Leclerc
Auteur de Classic Words