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Data Storytelling

Une bonne visualisation donne du sens aux données. Mais qu'est-ce qui donne du sens à la visualisation ? Voilà la question à laquelle j'ai cherché à répondre en abordant le sujet du Data Storytelling.

1  sur  88
Data Storytelling
Il était une fois la data…
Sébastien ALLAIN [ashm]
User Experience Director | Researcher
Introduction
La visualisation donne du sens aux données.
Mais qu'est-ce qui donne du sens à la visualisation ?
© image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
Data analysis isn’t about graphics and
visualizations,
it’s about telling a story.
L’analyse des données ne relève pas des
graphiques
et des visualisations, il s'agit de raconter une
histoire.
Daniel Waisberg
Analytics Advocate, Google
Sébastien ALLAIN [ashm]
3
Data storytelling
/ définitions
 Culture-data.fr
• Alliance de données qualifiées, issues du Big Data, clarifiées par la
data-visualisation, et l’art de raconter des histoires et susciter des
émotions.
• C’est l’art d’utiliser les données pour raconter une histoire
personnelle et engageante. C’est le moyen ultime de raconter la data
pour qu’elle transmette son message.
• Utilisation de données pour créer des scénarios censés amplifier
l’aide à la décision. (…) met en scène la data pour mieux solliciter une
réaction de son destinataire.
 Le Monde Informatique (LMI)
• Association heureuse : celle des techniques ancestrales de
transmission de connaissance et d’information - raconter des histoires
- avec ce que la modernité a produit de plus abstrait et austère, à savoir
les chiffres de performance d’une entreprise.
Sébastien ALLAIN [ashm]
4
Data storytelling
/ héritages
& spécificités
 Techniques issues de l’art oratoire, de la prose, des
bandes dessinées, de la production cinématographique
et du jeux vidéo.
 Peut être organisé en une séquence linéaire, (...) peut
également être interactif, invitant à la vérification, à la
formulation de questions et à des explications.
 Sa spécificité se rapproche du champ du récit interactif.
Sébastien ALLAIN [ashm]
5
Require skills like those familiar to movie directors,
beyond a technical expert’s knowledge of computer
science and engineering.
[Le data-storytelling] exige des compétences telles que
celles familières aux réalisateurs de cinéma, au-delà
d'une connaissance technique approfondie des sciences
de l'informatique et de l’ingénieur.
Gershon & Page, 2001
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Data Storytelling

  • 1. Data Storytelling Il était une fois la data… Sébastien ALLAIN [ashm] User Experience Director | Researcher
  • 2. Introduction La visualisation donne du sens aux données. Mais qu'est-ce qui donne du sens à la visualisation ? © image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 3. Data analysis isn’t about graphics and visualizations, it’s about telling a story. L’analyse des données ne relève pas des graphiques et des visualisations, il s'agit de raconter une histoire. Daniel Waisberg Analytics Advocate, Google Sébastien ALLAIN [ashm] 3
  • 4. Data storytelling / définitions  Culture-data.fr • Alliance de données qualifiées, issues du Big Data, clarifiées par la data-visualisation, et l’art de raconter des histoires et susciter des émotions. • C’est l’art d’utiliser les données pour raconter une histoire personnelle et engageante. C’est le moyen ultime de raconter la data pour qu’elle transmette son message. • Utilisation de données pour créer des scénarios censés amplifier l’aide à la décision. (…) met en scène la data pour mieux solliciter une réaction de son destinataire.  Le Monde Informatique (LMI) • Association heureuse : celle des techniques ancestrales de transmission de connaissance et d’information - raconter des histoires - avec ce que la modernité a produit de plus abstrait et austère, à savoir les chiffres de performance d’une entreprise. Sébastien ALLAIN [ashm] 4
  • 5. Data storytelling / héritages & spécificités  Techniques issues de l’art oratoire, de la prose, des bandes dessinées, de la production cinématographique et du jeux vidéo.  Peut être organisé en une séquence linéaire, (...) peut également être interactif, invitant à la vérification, à la formulation de questions et à des explications.  Sa spécificité se rapproche du champ du récit interactif. Sébastien ALLAIN [ashm] 5
  • 6. Require skills like those familiar to movie directors, beyond a technical expert’s knowledge of computer science and engineering. [Le data-storytelling] exige des compétences telles que celles familières aux réalisateurs de cinéma, au-delà d'une connaissance technique approfondie des sciences de l'informatique et de l’ingénieur. Gershon & Page, 2001 Sébastien ALLAIN [ashm] 6
  • 7. Data visualization = Visualisation de données Data storytelling = Récit des données Point vocabulaire / anglicismes © image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 8. Data storytelling / pourquoi faire ? # Mieux mémoriser # Partager par l’émotion # Assurer la lisibilité Sébastien ALLAIN [ashm] 8
  • 9. # Mieux mémoriser  Selon Jennifer Aaker, psychologue et professeure de marketing à Stanford, une histoire est 22 fois mieux retenue que des faits pris isolément  Suite à des pitchs entre étudiants • 5% retiennent des chiffres • 63% retiennent des histoires  Daniel Waisberg, 2014 – Google thinkinsights • Nous savons que les données sont puissantes. Mais avec une bonne histoire, elles deviennent inoubliables. • Les entreprises doivent comprendre que les données ne seront mémorisées que si elles sont présentées de la bonne manière. Sébastien ALLAIN [ashm] 9
  • 10. # Partager par l’émotion  Des neuroscientifiques ont démontré que les décisions sont réalisées à partir du cortex préfrontal, dédié à la gestion des émotions. Afin de faire passer un message, il faut donc s’adresser aux émotions des individus.  Des données visuelles pour plaire aux yeux et dotées d’un sens pour parler au cœur. • “Lorsque les données et les histoires sont utilisées ensemble, elles touchent le public sur les plans intellectuel et émotionnel.” (Jennifer L. Aaker, Stanford University Professor of Marketing) • La data racontée prend directement les "lecteurs" par les sentiments. Il est alors plus aisé de susciter l’engagement ou le rattachement à une cause, quel que soit le sujet.  Le data storytelling insère l’émotion dans le processus décisionnel pour l’améliorer. • Les cadres et les gestionnaires sont bombardés de tableaux de bord débordant d'analyses. Ils luttent avec la prise de décision axée sur les données parce qu'ils ne connaissent pas l'histoire derrière les données. (Daniel Waisberg, 2014 – Google thinkinsights) Sébastien ALLAIN [ashm] 10
  • 11. # Assurer la lisibilité  Rendre des conclusions plus rapidement et de façon plus évidente  Mieux comprendre des phénomènes et des tendances  Fournir un contexte, démontrer l'impact des décisions sur les résultats  Réduire le bruit du monde, réduire le bruit des données Sébastien ALLAIN [ashm] 11
  • 12. Réduire le bruit du monde  Le défi est d'arriver à trouver un moyen de réduire la complexité des données et leur donner « forme humaine ». (JDN)  La Data Story Telling c’est raconter des histoires à partir de données choisies plutôt que de cumuler les graphiques et indicateurs. (LMI)  L'analyse et la transmission des résultats restent une pratique inaccessible à la majorité des collaborateurs de l'entreprise. Le data storytelling offre une solution (…) d'exploitation et d'accessibilité des informations complexes. (LMI)  Le Data Story Telling c’est une hiérarchisation de l’information (…) l’effet Roman. (LMI)  "Une forme de curation": trouver la bonne information et la bonne façon de l'afficher, c'est comme organiser une collection d'art. (Simon Rogers, Data Editor at Google) Sébastien ALLAIN [ashm] 12
  • 13. Data storytelling / pour qui ? §1  Presse / Journalistes • New York Times, Washington Post, the Guardian (DataBlog), The Economist, Slate  Communication-Publicité / Marketeurs • Pour intervenir dans le processus créatif et aider à la production de briefs impactants. • Pour proposer de nouvelles manières de diffuser un message et créer une nouvelle proximité (exemple campagne Spotify). Sébastien ALLAIN [ashm] 13
  • 15. Data storytelling / pour qui ? §2  Gouvernance / Politiciens, activistes  Business intelligence / Directions commerciales et achats / Services RH / etc. • Construction d’une “histoire” de l’entreprise basée sur ses données internes. • Compréhension du marché, détection d’opportunités, orientations marketing, KPI de rentabilité, etc. • Recrutements Sébastien ALLAIN [ashm] 15
  • 16. Data storytelling / pour qui ? §3  Les étudiants, pour des soutenances marquantes, dans les écoles et universités Sébastien ALLAIN [ashm] 16
  • 17. Notions de Storytelling © image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 18. Notions de Storytelling # Théoriciens # Qu'est-ce qu'une histoire ? Qu'est-ce qu'un récit ? # Ingrédients du récit # La triade | 3 actes # Structure minimale pour le data storytelling Sébastien ALLAIN [ashm] 18
  • 20. # Histoire, récit ?  "L’histoire est une succession chronologique de faits se rapportant à un sujet donné, par opposition au récit (ou intrigue) qui est la mise dans un ordre arbitraire et spécifique des faits d’une histoire. La même histoire peut donc connaître plusieurs récits différents." (Yves Lavandier)  "Le dictionnaire Oxford définit le récit comme « une série d'événements, de faits, etc., donnés dans un ordre établissant des connexions entre eux. Cette définition insiste sur la notion de chaîne d'événements causalement liés." (Segel & Heer, 2010)  Le récit, ce n’est pas une simple succession chronologique d’évènements, mais une logique de l’histoire, une "causalité narrative". (Émile Simonnet)  Le spectateur apprécie la causalité en dramaturgie. Elle répond à un besoin de sens, de lien, d’ordre. (Yves Lavandier) Sébastien ALLAIN [ashm] 20
  • 22. # Ingrédients du récit  Personnage(s) - Objectif(s) – Obstacle(s) (Yves Lavandier)  Obstacle(s) – Embarras du Choix (dilemme/crise) – Décision (Jean-Yves Kerbrat) Sébastien ALLAIN [ashm] 22
  • 23. Jean-Pierre Jeunet Extraits du film Le Fabuleux destin d'Amélie Poulain (2001) https://youtu.be/X_q88fm1QB8 Sébastien ALLAIN [ashm] 23
  • 24. # La triade | 3 actes §1  Triade classique • L’acte I est appelé « exposition », dans cet acte, le problème est posé, les personnages cernés et l’ambiance située. • L’acte II s’appelle « développement », le problème est complexifié. • L’acte III est la « résolution » du problème.  Structure occidentale • Aristote - Protase - Épitase - Catastrophe • Hegel - Naissance du conflit - Choc et Paroxysme - Conciliation  Structure orientale : le théâtre No et ses 3 mouvements • Zeami Motokiyo (dramaturge et théoricien 1365-1445) - Ouverture - Développement - Finale • Jo-Haï-Kiu : Règle de division en trois mouvements non seulement de toute pièce, mais de toute scène dans cette pièce, de toute phrase dans la scène et quelquefois même de toute parole. Ces trois temps fondamentaux, qu'on retrouverait à tous les niveaux. - Préparation - Développement - Éclat Sébastien ALLAIN [ashm] 24
  • 25. # La triade | 3 actes §2 1. L’intensité dramatique augmente • une menace se présente (…) • un défi est lancé (...) • un projet est contrarié (...) • un problème est posé (…) • un mystère survient (…). 2. Le déséquilibre attend d’être rééquilibré 3. L’intensité est ramenée à l'origine • la menace est dissipée (…) • le défi est relevé (…) • le projet est réalisé (…) • le problème est résolu (…) • le mystère est éclairci (…) Sébastien ALLAIN [ashm] 25
  • 26. # Structure minimale du récit pour le data storytelling  Narrativité = Transformation (Greimas)  Dans nos représentations visuelles, [une transformation] se manifestera par la mise en scène d’une action reliant une situation initiale à une situation finale (Fontanille)  Cette transformation, quoique sommaire, paraît suffire à rendre compte du narratif dans les projets de data- storytelling qui distinguent clairement design et récit. (Lloveria) Sébastien ALLAIN [ashm] 26
  • 27. Construction d’un data storytelling © image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 28. Les clés # Comprendre et parler à une cible # Sélectionner des données cohérentes # Construire un scénario fonction des données et de la cible # Mettre en forme les données en fonction du scénario Sébastien ALLAIN [ashm] 28
  • 29. # Comprendre et parler à une cible / les 5 types Jim Stikeleather, Dell Executive Strategist  Novices : première exposition au sujet, mais ne veulent pas une trop grande simplification  Généralistes : conscients du sujet, mais à la recherche d'une compréhension globale et des thèmes majeurs  Gestionnaires : compréhension approfondie et pratique des subtilités et des interrelations avec l'accès aux détails  Experts : plus d'exploration et de découverte avec beaucoup de détails et moins de narration  Cadres : ont seulement le temps de s’attacher à la signification et aux conclusions des probabilités pondérées Sébastien ALLAIN [ashm] 29
  • 30. # Sélectionner des données cohérentes  Comprendre le contexte autour des données • Prérequis pour pouvoir mettre en récit et en image des données d'une manière qui à la fois fasse sens et soit humanisée.  Ne pas chercher à être exhaustif en multipliant les indicateurs • Une base de données bien consolidée avec quelques indicateurs qui se répondent vaut bien plus qu’une profusion d’indicateurs incomplets (échantillons partiels) ou sans résonnances entre eux.  Ne pas censurer ! • Même si le data storytelling cherche à influencer, il doit être fondé sur ce que les données indiquent, pas ce que vous voulez dire indépendamment d'elles. Sébastien ALLAIN [ashm] 30
  • 31. # Construire un scénario fonction des données et de la cible  Trouvez un récit convaincant • Assurez-vous que le récit ait une accroche, un momentum, ou un but captivant • Encourager l'examen des relations et faciliter l'interaction avec les données • Penser ”gamification”  Permettre au "lecteur" de se construire sa propre expérience. • La meilleure histoire que peut vivre un lecteur, c'est celle qu'il se raconte lui-même Sébastien ALLAIN [ashm] 31
  • 32. # Mettre en forme les données en fonction du scénario  Il y a mille manières de présenter la data  Il y a bien moins de visualisations qui répondront à un scénario Sébastien ALLAIN [ashm] 32
  • 33. #Réseau Représentation 1 Matrice de Bertin Sébastien ALLAIN [ashm] 33
  • 39. Sébastien ALLAIN [ashm] 39© image : Edward Tufte / Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 41. Tactiques de création de récits visuels # Tactiques visuelles niveau macro # Tactiques visuelles niveau micro # Tactiques éditoriales Sébastien ALLAIN [ashm] 41
  • 42. # Tactiques visuelles / niveau macro Narration visuelle ● Tendances ● Hiérarchie ● Partie du tout ● Spatialité & géographie ● Comparaison ● Intersection ● Facteurs ● Dialogue ● Données atypiques Sébastien ALLAIN [ashm] 42
  • 43. Tendances Action : utilise une chronologie pour illustrer un changement dans le temps. Discussions suscitées : pourquoi cela s'est-il produit. Pourquoi la situation se répète-t-elle ? Que pouvons-nous faire pour éviter ou faire que cela arrive ? https://public.tableau.com/fr- fr/s/gallery/arsenal-injury-crisis Sébastien ALLAIN [ashm] 43
  • 44. Hiérarchie Action : organise les informations en les ordonnant. Discussions suscitées : qu'est-ce qui fait la spécificité de cette personne, de cet endroit ou de cette chose ? Quelles sont leurs "performances". https://public.tableau.com/fr- fr/s/gallery/visualizing-simpsons Sébastien ALLAIN [ashm] 44
  • 45. Hiérarchie Action : organise les informations en les ordonnant. Discussions suscitées : qu'est-ce qui fait la spécificité de cette personne, de cet endroit ou de cette chose ? Quelles sont leurs "performances". https://public.tableau.com/en- us/s/gallery/tell-me-about-will Sébastien ALLAIN [ashm] 45
  • 46. Partie du tout Action : à la manière d’un zoom arrière, décrit comment une information est placée par rapport aux autres. Discussions suscitées : comment un point se situe-t-il par rapport au tableau d'ensemble ? Quel effet un domaine a-t-il sur l'ensemble ? https://public.tableau.com/fr- fr/s/gallery/vancouver-cyclists Sébastien ALLAIN [ashm] 46
  • 47. Spatialité & géographie Action : utilise une carte pour illustrer une répartition spatiale. Discussions suscitées : comment une région se situe-t-elle par rapport aux autres ? Quels liens ou dynamiques sont perceptibles ? Que mettent en évidence les données ou l’absence de données ? https://www.carbonbrief.org/mapped- how-the-us-generates-electricity Sébastien ALLAIN [ashm] 47
  • 48. Spatialité & géographie Action : utilise une carte pour illustrer une répartition spatiale. Discussions suscitées : comment une région se situe-t-elle par rapport aux autres ? Quels liens ou dynamiques sont perceptibles ? Que mettent en évidence les données ou l’absence de données ? https://www.washingtonpost.com/grap hics/2017/national/puerto-rico- hurricane- recovery/?utm_term=.addfc73bec82 Sébastien ALLAIN [ashm] 48
  • 49. Comparaison Action : met l’accent sur les différences ou corrélations entre deux sujets ou plus. Discussions suscitées : pourquoi ces éléments sont-ils différents ? Comment faire pour que les performances soient égales ? Sur quel domaine porter notre attention ? https://public.tableau.com/fr- fr/s/gallery/pyramids-egypt Sébastien ALLAIN [ashm] 49
  • 50. Intersection Action : met en évidence les évolutions lorsqu'une catégorie l'emporte sur une autre. Discussions suscitées : quelle est la cause de ces évolutions ? Sont-elles favorables ou défavorables ? Quelles conséquences ? https://public.tableau.com/fr- fr/s/gallery/political-polarization-us Sébastien ALLAIN [ashm] 50
  • 51. Facteurs Action : explique un sujet en le divisant suivant les contraintes qui l’influencent. Discussions suscitées : dans quelle mesure chacune des contraintes affecte-t-elle le résultat ? https://public.tableau.com/profile/steph .baranya#!/vizhome/PlanetEarth___/In justafewstepsyouwillhopefullygetinvolv ed Sébastien ALLAIN [ashm] 51
  • 52. Dialogue Action : implique le "lecteur" dans un jeu de questions-réponses Discussions suscitées : quel est le problème ? Vers où m’amènent ces questions ? Suis-je capable d’anticiper ce qui se trame ? https://www.bloomberg.com/graphics/ 2015-whats-warming-the-world/ Sébastien ALLAIN [ashm] 52
  • 55. Données atypiques Action : met en valeur les anomalies ou les situations exceptionnelles. Discussions suscitées : pourquoi cet élément est-il différent ? https://public.tableau.com/en- us/s/gallery/season-giving Sébastien ALLAIN [ashm] 55
  • 56. # Tactiques visuelles / niveau micro Narration visuelle Segel & Heer (2010)  Organisation visuelle • Se réfère à des mécanismes qui communiquent la structure globale du récit au "lecteur" et lui permettent d'identifier sa position dans l'organisation plus large de la visualisation.  Mise en évidence • Se réfère à des mécanismes visuels qui attirent l'attention du "lecteur" sur des éléments particuliers.  Guide de transition • Se préoccupe de techniques pour se déplacer dans ou entre des scènes visuelles sans désorienter le "lecteur". Sébastien ALLAIN [ashm] 56
  • 57. # Tactiques éditoriales Structures narratives Segel & Heer (2010)  Ordre • L'ordre se réfère aux façons d'organiser le cheminement du "lecteur" à travers la visualisation  Interactivité • L'interactivité se réfère aux différentes façons dont le "lecteur" peut manipuler la visualisation, et aussi comment il apprend ces méthodes.  Textualité • La textualité se réfère aux façons dont une visualisation communique des observations et des commentaires au "lecteur". • C’est aussi l'utilisation du texte pour fournir des observations et des explications sur les images. Elle peut ainsi clarifier les éléments visuels. Sébastien ALLAIN [ashm] 57
  • 59. Les approches de l'expérience "lecteur" # Orientées auteur vs. orientées lecteur # Bonnes pratiques Sébastien ALLAIN [ashm] 59
  • 60. 1 2 3 Interactivité plus ouverte à l'exploration d'histoires, au risque de nuire au message. Interactivité limitée Annotation prégnante pour raconter l’histoire, au risque de produire de l'encombrement. Ordre prescrit (flux narratif invariant) Annotation davantage en retrait ou sur demande Ordres multiples ou non contraints (flux narratifs adaptatifs) # Auteur vs. lecteur Les approches de l’expérience Sébastien ALLAIN [ashm] 60
  • 61. Cette structure commence par une approche dirigée par les auteurs, utilisant initialement des questions, des observations ou des articles écrits pour présenter la visualisation. Parfois, aucun texte n'est utilisé du tout, car la visualisation repose sur une vue par défaut intéressante ou des annotations. Une fois que le récit prévu de l'auteur est complet, la visualisation s'ouvre à un stade où le lecteur est libre d'explorer les données de manière interactive. La structure du verre à Martini Sébastien ALLAIN [ashm] 61
  • 62. Cette structure suit un format de diaporama typique, mais intègre l'interaction au sein de chaque diapositive. Cette structure permet à l'utilisateur d'approfondir certains points de la présentation avant de passer à l'étape suivante de l'histoire. La structure du diaporama interactif Sébastien ALLAIN [ashm] 62
  • 63. Cette structure de visualisation présente un thème général et permet ensuite à l'utilisateur de choisir parmi des instances particulières de ce thème pour révéler (creuser) des détails supplémentaires et des histoires complémentaires. La structure façon « forage » Sébastien ALLAIN [ashm] 63
  • 64. Sébastien ALLAIN [ashm] 64 # Bonnes pratiques  Au lieu de construire des tableaux de bord et d’accumuler des graphiques, on construit des scénarios.  Au lieu de se concentrer sur la structure des indicateurs et des données brutes, on se concentre sur les attentes de l’audience.  On questionne l’utilisateur avant de lui livrer le fruit de son travail, on l’engage !  On est objectif • Étiquetage pour éviter l'ambiguïté • Des dimensions graphiques correspondant aux dimensions des données • Des unités normalisées Sébastien ALLAIN [ashm] 64
  • 65. Sébastien ALLAIN [ashm] 65Sébastien ALLAIN [ashm] 65 https://www.hippocrate.tech/
  • 66. Les défis Des « big » enjeux ! © image : Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision
  • 67. Les défis # Défocaliser de la technologie # Proposer du temps réel # Assurer des repères # Assurer des transitions # S’inspirer des outils qui innovent Sébastien ALLAIN [ashm] 67
  • 68. # Défocaliser de la technologie  L’enjeu porte trop souvent sur l’exploration des données et la puissance technologique, bien moins sur la narration. Sébastien ALLAIN [ashm] 68
  • 69. # Proposer du temps réel Raconter au présent, actualiser sans cesse  Modèle de récit visuel opérationnalisé de façon algorithmique • Génération automatisée de visualisations suivant le contenu • Écrans de texte et graphiques adaptés à l’utilisateur (profil) Sébastien ALLAIN [ashm] 69
  • 71. # Assurer des transitions  Quelques exemples à suivre. Ouvrez le liens URL pour les voir animés ! Sébastien ALLAIN [ashm] 71
  • 73. Distribution of Income in US 1970-2015 http://metrocosm.com/income-us- cities-1970-2015/ Sébastien ALLAIN [ashm] 73
  • 78. How 2 M.T.A. Decisions Pushed the Subway Into Crisis https://www.nytimes.com/interactive/2 018/05/09/nyregion/subway-crisis- mta-decisions-signals-rules.html Sébastien ALLAIN [ashm] 78
  • 79. The Stories Behind a Line http://www.storiesbehindaline.com/ Sébastien ALLAIN [ashm] 79
  • 80. A Day in the Life of Americans https://flowingdata.com/2015/12/15/a- day-in-the-life-of-americans/ Sébastien ALLAIN [ashm] 80
  • 86. Sébastien ALLAIN [ashm] 86 Aaker, J. (2013). Persuasion and the Power of Story. https://www.youtube.com/watch?v=AL-PAzrpqUQ Aaker, J., & Business, P. of M. at the S. G. S. of. (2013). Harnessing the Power of Stories. http://leanin.org/education/harnessing-the- power-of-stories/ Agrawala, M., & Hullman, J. (2014). Storytelling (Narrative Visualization). Bazin, K. (2016). Data storytelling : La prise de décision devient émotionnelle. http://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-data-storytelling-la-prise-de-decision-devient-emotionnelle-66132.html Bertin, J. (1981). Théorie matricielle de la graphique. Communication et langages, 48(1), 62-74. Betrancourt, M., Bauer-Morrison, J., & Tversky, B. (2001). Les animations sont-elles vraiment plus efficaces. Revue d’intelligence artificielle, 14(1-2), 149–166. Brinton, W. C. (1939). Graphic presentation. Cuzzillo, T., & Halper, F. (2014). Telling a Story with Data – Eight Best Practices. http://hselab.org/moodle/pluginfile.php/460/mod_page/content/1/TDWI_Checklist_Telling_a_Story_w_Data_web.pdf Dangel, S. (2013). Faire du storytelling avec de la data. http://www.journaldunet.com/ebusiness/expert/55341/faire-du-storytelling-avec-de-la-data.shtml Gaury, R. (2017). Il était une fois le Data Storytelling. http://www.culture-data.fr/marketing/il-etait-une-fois-le-data-storytelling Gershon, N., & Page, W. (2001). What Storytelling Can Do for Information Visualization. Commun. ACM, 44(8), 31–37. Hullman, J. (2016). Narrative Visualization. Kerbrat, J.-Y. (2006). Manuel d’écriture de jeux vidéo. Paris: Editions L’Harmattan.
  • 87. Sébastien ALLAIN [ashm] 87 L., A. (2016). Spotify révèle vos datas musicales dans un affichage grand format. https://lareclame.fr/spotify-spotifyinhouse-thanks2016-itsbeenweird-165209 Lavandier, Y. (2008). La dramaturgie : Les mécanismes du récit. Le Clown et l’enfant. Lloveria, V. (2014). Data design-moi un mouton. Communication & Organisation, (2), 99–112. Mccandless, D., & Cuneo, D. (2011). Datavision. Paris: Robert Laffont. Payot, A. (2017). Dessine-moi la data : l’aube de la data visualisation. http://www.culture-data.fr/innovation/dessine-moi-la-data-laube-de-la-data-visualisation Rogers, S. (2017). Data journalism and other curiosities. Consulté à l’adresse https://simonrogers.net/ Segel, E., & Heer, J. (2010). Narrative visualization: Telling stories with data. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 16(6), 1139–1148. Simonet, E. (s. d.). Narratologie. http://emile.simonnet.free.fr/sitfen/narrat/narr0001.htm Szilas, N., & Réty, J.-H. (Éd.). (2006). Création de récits pour les fictions interactives : simulation et réalisation. Paris: Hermès Science. Stikeleather, J. (2013, avril 24). How to Tell a Story with Data. https://hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data Tableau. (s. d.). Stories. http://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/fr-fr/stories.html Think with Google. (2014). Tell a Meaningful Story With Data. https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-145/perspectives/global-articles/tell-meaningful-story-data/ Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information (2nd edition). Cheshire, Conn: Graphics Press USA. Waisberg, D. (2014). Tell a meaningful story with data. Yau, N. (2017, janvier 24). One Dataset, Visualized 25 Ways. http://flowingdata.com/2017/01/24/one-dataset-visualized-25-ways/
  • 88. Data Storytelling Il était une fois la data… Sébastien ALLAIN [ashm] User Experience Director | Researcher SBT - Human(s) Matter

Notes de l'éditeur

  1. Egalement Metz…
  2. http://flowingdata.com/2017/10/09/visualizing-nonlinear-stories/
  3. Gauche : terminaisons nerveuses Droite : valeurs assurancielles
  4. Edward Tufte
  5. Blessures au foot / Ouverture stade
  6. Sur la base d’une collecte d’une personne, suivant sa connectivité
  7. Habitudes des cyclistes de Vancouver
  8. Sources d’électricité US
  9. Après l'ouragan Maria, Porto Rico a été plongé dans le noir pendant 181 jours, 6 heures et 45 minutes
  10. Démocrate <-> Conservateur
  11. Doomsday = jugement dernier
  12. Source du réchauffement climatique → GES (gaz effet serre) Modèle de la NASA
  13. La structure ressemble à un verre à martini, la tige représentant le récit à un seul chemin dirigé par l'auteur et la bouche élargie du verre représentant les chemins disponibles rendus possibles par l'interactivité guidée par le lecteur.
  14. montrant le surplus décroissant des femmes en Allemagne. Prenant la différence entre les populations d'hommes et de femmes par âge, elle a mis en évidence s'il y avait plus d'hommes ou plus de femmes pour différents groupes d'âge au fil du temps.