Noah iliinsky présente la dataviz

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Le présent document est une synthèse d’une conférence Linkedin Tech talks mise en ligne en avril 2012, dans laquelle Noah Illinski (@noahi) expose les fondamentaux de la datavisualisation.

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Noah iliinsky présente la dataviz

  1. 1. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=RLe présent document est une synthèse d’une conférenceLinkedin Tech talks mise en ligne en avril 2012 dans 2012,laquelle Noah Illinski ( (@noahi) expose les fondamentaux dela datavisualisation.Diplômé d’un Master en Communication Technique obtenu à l’Université de Washington et d’une Licence dePhysique de la Faculté de Reed, Noah Iliinski est un développeur informatique aguerri lorsqu’il devientdesigner Web. Désormais, il s’emploie à réfléchir à des approches efficaces en matière de conceptionvisuelle dédiée à la représentation de l’information. Il travaille également dans le secteur du designd’interface et du design interactif.Au programme : DATAVISUALISATION : DE QUOI PARLONS PARLONS-NOUS ? ................................................................ ............................................... 2 Pourquoi visualiser les données ? ................................ ................................................................................................ ............................................... 2 Dataviz vs infographie : ce n’est pas le même combat. ................................................................ ............................................. 3 D’ABORD CERNER LES OBJECTIFS ET CADRER SON PROJET DE DATAVIZ ................................ ................................................. 4 convaincre................................................................. Explorer… Expliquer. Pour transmettre et convain ............................................... 4 Production d’information : trois visées possibles… Quelle est la vôtre ?................................ ................................................... 5 PRESENTER LES BONNES DONNEES AUX BONNES CIBLES DE LA BONNE FAÇON ................................ ..................................... 6 Votre public : profilage ................................ ............................................................................................................................... 6 ............................... Vos données : stratégies de représentation et écrémage ................................................................ .......................................... 6 LA DATAVISUALISATION : PERSPECTIVES .............................................................................................. 7 ..............................1/7 www.smartwords.eu Février 2013
  2. 2. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=RDATAVISUALISATION : DE QUOI PARLONS PARLONS-NOUS ?Pourquoi visualiser les données ?Un amoncellement d’informations collectées peut avoir un effet trompeur et induire le ’informationslecteur en erreur. En substance, c’est l’ l’organisation des données qui conditionne lafaçon dont elles seront perçues ultérieurement. Un graphique avec donnéesagencées sera beaucoup plus efficace qu’une énumération massive et rébarbative e rébarbative…L’exemple du quartet dAnscombe avec son pendant « datavisualisé » au moyende graphes, en est une illustration éloquente : ce tableau foisonnant de chiffres, à lanomenclature indigeste (I, II, x, y) est idéalement mis à profit par Noah Iliinski pourouvrir la réflexion en matière de datav rir datavisualisation : il l’utilise pour montrer combien laprésentation des données peut influe sur l’appréhension du futur lecteur, et donc le influer ,traitement ultérieur qu’il pourra en faire. Le quartet dAnscombe comprend quatre ensembles de données qui possèdent les mêmes propriétés statistiques simples, mais qui sont très différents lorsquils sont comparés à laide de graphiques. Source : http://fr.wikipedia.org/wiki/Quartet_ http://fr.wikipedia.org/wiki/Quartet_dAnscombeDès le départ, la datavisualisation est donc à considérer comme un outil puissant misau service de la perception et de la compréhension humaine : elle donne accès à humainesdes données qui pouvaient être obscures au premier abord. Autrement dit visualiser dit,permet de tirer parti des incroyables aptitudes de la vue et du cerveau es(« Visualization leverages the amazing abilities of your eyes and brain »). lizationPour ce faire, la dataviz fait intervenir des variations notamment dans la position oula couleur, lesquelles viennent mettre en exergue des schémas ou motifs réguliers2/7 www.smartwords.eu Février 2013
  3. 3. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=Rfacilitant la compréhension. Le cerveau humain est habitué à reconnaître desschémas récurrents. Il agit sur le mode d’une machine à détecter les motifs(« a pattern-detecting machine ») : ces motifs visibles à travers les graphes par ) graphes,exemple, sont un moyen de comparer les différentes informations. De fait, l’esprit ehumain est alors beaucoup plus à même de saisi des tendances, des écarts ou des ors saisir esévolutions. Dans ce cadre, visuali visualiser une collection de données est un moyen dedonner en un minimum de temps l’aperçu concret d’un phénomène en cours de um aperçuréalisation, quel que soit le volume des données dont il est question. , Les données du quartet dAnscombe représentées graphiquement Source : http://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Anscombe.svgDataviz vs infographie : ce n’est pas le même combat. eRéaliser des représentations esthétiques, créant un impact sur le destinataire ne doit destinataire,pas signifier pour autant que l’on perde de vue les principes de la datavisualisation atavisualisation.Car ce qui différencie avant tout la dataviz de l’infographie, ce sont bien leursobjectifs. L’ambition première de la dataviz n’est pas esthétique, alors que ’ambition ,l’infographie place la recherche du beau au premier plan. Ce qu’il convient de retenir ilde la datavisualisation, c’est qu’elle consiste à traduire de façon concrète etfacilement concevable par le cerveau humain un volume d’informations parfoisphénoménal, et ce quel qu’en soit le résultat esthétique. C’est aussi ce qui expliqueque les modalités de production des « visualisations » des deux disciplines soientdifférentes : les dataviz sont produite par des logiciels, tandis qu’en toute logique les produites ,infographies sont dessinées à la main main.3/7 www.smartwords.eu Février 2013
  4. 4. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=RD’ABORD CERNER LES OBJECTIFS ET CADRER SON PROJET DEDATAVIZExplorer… Expliquer. Pour transmettre et convaincre.Le traitement des données en termes de datav datavisualisation passe par deux stadessuccessifs : celui de l’exploration d’abord, suivi de celui de l’explication. L’exploration explication.consiste en l’analyse des données brutes pour y déceler des informationspertinentes. L’explication en est la suite logique : il s’agit de pouvoir transmettre ces .informations : comprises, elles devien deviendront de la connaissance.C’est ainsi que la dataviz vient servir un objectif fondamental : la transmission de izl’information. Par transmission, nous entendons partage avec une visée« édificatrice ». Dans ce cadre, le terme « education » employé par Noah Iliinski estparticulièrement parlant : il combine volonté de partage et caractère pédagogique dela transmission de l’information.Selon N. Iliinski, cette transmission peut servir deux objectifs : informer ou persuader. ,Le premier objectif vise à transmettre une information à un destinataire de la manièrela plus neutre possible, tandis que le deuxième s’inscrit dans une démarche plussubjective marquée par la volonté de rallier autrui à une opinion déterminée.4/7 www.smartwords.eu Février 2013
  5. 5. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=R Cette datavisualisation de la réforme du système de santé américain prônée par le Parti Démocrate permet à son auteur, le Parti Républicain, de faire passer le message d’une extrême complexité.Production d’information : trois visées possibles… Quelle est la vôtre ? trePour représenter des données de manière adaptée, il importe de déterminer aupréalable l’objectif que vous souhaitez atteindre en « datavisualisant ». Trois visées s .sont possibles : - informer, autrement dit éclairer votre destinataire ; - convaincre en véhiculant une idée ou un point de vue au quels vous auxquel souhaitez faire adhérer votre public ; - créer une œuvre d’art. Dans une telle d démarche, vous ne vous soucie soucierez pas vraiment d’impliquer le récepteur de votre message Vous ne cherche pas à message. ous cherchez faire comprendre une idée, mais à rendre un contenu attrayant ou émouv émouvant.Quel que soit l’objectif de communication d’une dataviz, N. Iliinski insiste sur le nskicaractère essentiel de choix réalisés en amont, à bon escient et dans un but précis ans5/7 www.smartwords.eu Février 2013
  6. 6. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=R(« intentional choices ») par le « maître d’œuvre » du projet. En d’autres termes une termes,« bonne visualisation » est assujettie à la définition préalable d’un but sous sous-tendantla représentation graphique des données.PRESENTER LES BONNES DONNEES AUX BONNES CIBLES DE LA BONNE FAÇONVotre public : profilagePour bien atteindre votre cible, il est nécessaire d’ d’établir son portrait-robot de la robot,« contextualiser ». Il s’agira de vous adapter à la spécificité de ses besoins, de sesrêves, de ses espoirs et de ses goûts. En concevant votre dataviz, vous devez tenircompte de son jargon, de son identité, de ses usages et de son environnement detravail. Cela revient à personnaliser vos « visualisations » en fonction de votre pu public,afin de lui présenter, voire de lui révéler une information qui sera éloquente pour lui. révéler,Vos données : stratégies de représentation et écrémageDans sa volonté de représenter les données d façon percutante, le maître d’œuvre de treou « designer » de la dataviz doit veiller à transmettre un contenu qui soit structuré,pour pouvoir être assimilé. Dans cette optique, il s’agit d’expurger l’ensemble desdonnées, pour ne garder que le contenu pertinent. Diviser, catégoriser, individualiser pertinent. individualiser,découper et regrouper les données sont autant de tâches qui participe à ce participentprocessus.C’est pourquoi vous devrez vous intéresser à la nature de votre contenu, c’est ez ure c’est-à-direà ses différentes propriétés. Il s’agira de mettre en cohérence ces propriétés avec les esmoyens que vous utiliserez pour la représenter.Pour retranscrire visuellement les propriétés des données et leurs relations vous relations,pouvez utiliser différentes représentations : angles, formes diverses, texture textures… Maisau-delà de la grande variété de ces éléments graphiques, deux éléments jouent un delàrôle primordial : leur positionnement et leur couleur.Dans ce contexte, N. Iliinski repre reprend à son compte les principes du Web designer uMoritz Stefaner, spécialiste de la datavisualisation. Il insiste sur le fait qu’ qu’une bonnetranscription visuelle réside avant tout dans le positionnement des élément tandis éléments,que l’usage de la couleur s’avère des plus complexes (« Position is everything. Color leuris difficult »). En effet, la perception que l’on a des couleurs et le sens qu’on leur adonne tiennent plus à des conventions culturelles (ex. : le bleu pour les garçons - le trose pour les filles, le rouge pour symboliser le chaud - le bleu pour le froid qu’aux ur froid)modalités de fonctionnement du cerveau. La couleur est source de significations6/7 www.smartwords.eu Février 2013
  7. 7. DESIGNING DATA VISUALIZATIONSNoah ILIINSKY avril 2012 Linkedin Tech Talks http://www.youtube.com/watch?v=R-oiKt7bUU8 http://www.youtube.com/watch?v=Rmultiples qui peuvent prêter à confusion C’est pourquoi jouer sur la saturation ou confusion.l’intensité aura nettement plus d’impact que le choix d’une couleur donnée. .En revanche, la disposition des éléments dans l’espace est soumise à un « ordre »que l’esprit humain est apte à saisir directement : un bon positionnement permetdonc de mettre en relation des données de manière immédiatement intelligible pourle cerveau.LA DATAVISUALISATION : PERSPECTIVESLa dataviz est en pleine expansion… Aux dires de Noah Illiinsky, la prochaine pansion…décennie devrait même voir un boom expon exponentiel dans ce domaine, sous l’effet desavancées du calcul informatique et des outils multimédia.Au final, cette nouvelle discipline, qui mêle aux problématiques S.I. les enjeux liés à ,la stratégie d’entreprise, est en passe de devenir l’un des éléments clés de laBusiness Intelligence.7/7 www.smartwords.eu Février 2013

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