Data Storytelling

Objectif

Objectif: La représentation visuelle des données exploite pleinement les capacités du système visuel humain en matière de perception et de cognition. Des motifs complexes, des points de données remarquables ou des valeurs aberrantes peuvent être facilement identifiés ; des points de données individuels ou des ensembles de données peuvent être efficacement comparés et mis en contraste, à condition que les données soient correctement représentées. La visualisation permet aux utilisateurs d’explorer leurs données de manière interactive, d’obtenir une vue d’ensemble puis d’accéder à des niveaux de détail plus fins, selon des processus qui produisent des connaissances difficiles à obtenir à l’aide de techniques d’analyse de données entièrement automatisées issues, par exemple, du data mining ou de l’apprentissage automatique. Bien que ces approches répondent à des objectifs différents, elles peuvent se compléter de manière très efficace. La visualisation peut, par exemple, aider à formuler des hypothèses, qui peuvent ensuite être testées à l’aide de méthodes statistiques ou d’autres techniques d’analyse de données plus élaborées. Au-delà de ces aspects exploratoires, la visualisation de données peut également soutenir la prise de décision et joue un rôle central dans la communication des résultats auprès de publics variés. Dans ce contexte, la visualisation ne se limite pas à la présentation de résultats : elle contribue également à structurer, séquencer et mettre en forme les informations sous forme de récits cohérents, permettant d’interpréter les données comme les éléments d’une histoire porteuse de sens plutôt que comme des faits isolés. Ces récits fondés sur les données peuvent guider l’attention, mettre en évidence des relations de causalité ou des incertitudes, et soutenir les processus de compréhension à différents niveaux d’expertise. Ce cours propose dans un premier temps une introduction générale au domaine de la visualisation de données. Il aborde ensuite les principes fondamentaux de la perception visuelle humaine, en mettant l’accent sur leur rôle dans la conception de visualisations efficaces. Les séances suivantes portent sur des techniques de visualisation adaptées à des structures de données spécifiques, et les examinent en profondeur du point de vue de la conception et de l’implémentation, notamment : les données multivariées, les structures hiérarchiques, les réseaux, les séries temporelles, les données statistiques et les données géographiques. Tout au long du cours, une attention particulière est portée à la manière dont ces techniques peuvent être combinées et articulées afin de soutenir l’exploration, l’explication et la narration à partir des données

Plan

Plan: À l’issue du cours, les étudiants seront capables de :

- situer des données dans un contexte politique, social ou scientifique, et mobiliser ce contexte pour construire des récits de données plus précis et porteurs de sens ;

- identifier et éviter les erreurs courantes en matière de représentation des données, tant du point de vue des encodages visuels que de la conception schématique ;

- concevoir et réaliser des visualisations de données simples à partir de jeux de données publics ;

- utiliser la programmation pour développer des visualisations de données interactives ;

- choisir des représentations visuelles et des animations adaptées au message ou au récit qu’ils souhaitent transmettre ;

- se repérer de manière critique dans la production internationale contemporaine en visualisation de données et en data storytelling.