Le document examine les enjeux des visualisations de données en sciences humaines et sociales, soulignant à la fois leurs opportunités pour démocratiser l'accès à l'information et les risques de réification des données. Il met en avant le rôle crucial des chercheurs dans l'interprétation des données et l'importance de l'engagement des utilisateurs dans le processus de visualisation. Les discussions incluent des exemples de projets concrets et des réflexions sur le pouvoir décisionnel dans le choix des interfaces de visualisation.

1. Régimes de production des
visualisations de données
Un regard critique
Antonio A. Casilli

2. NOTRE APPROCHE
• Distance critique à l’égard des data-visualisations ne
signifie pas prôner méfiance aveugle
• Quelles opportunités et quels risques s’ouvrent aux
chercheurs en SHS ?
• Promesse d’aider la démocratisation de l’accès aux
résultats de la recherche
• Risque de réification de la donnée et de dissimulation des
conditions matérielles et sociales de sa production
• Exemples : collecte, analyse et restitution en SHS

3. DEFINITIONS DATAVIZ
• « The desire to take what normally
falls outside of the scale of human
senses and to make visible and
manageable » [Manovich 2002]
• « Sensory expression -- most often
visual, sometimes sonic or tactile -- is
the only means to perceive many
contemporary data sets » [Diamond
2010]

4. EXEMPLE 1 : DATAVIZ APPLIQUEE A LA COMMUNICATION
UKRIOTS (Projet ICCU, 2011-13) ’ http://tedxtalks.ted.com/video/TEDxParisUniversits-Antonio-Cas

5. EXEMPLE 1 : DATAVIZ APPLIQUEE A LA COMMUNICATION
UKRIOTS (Projet ICCU, 2011-13) – choix entre visualisation « cellulaire » et visualisation
anthropomorphe des agents

6. EQUILIBRE ENTRE EXIGENCES
• Rigueur scientifique
• Esthétique
• Accessibilité
• Efficacité cognitive
 Articulation et composition avec les
mondes sociaux

7. LE RÔLE DE L’USAGER FINAL
• Permettre d’appréhender et
manipuler pour que l’utilisateur ne
soit pas cantonné à un rôle passif
par rapport à la donnée
• Passage de l’expérience numérique
orientée page à une « database
incursion » constante [Liu 2004]

8. LE RÔLE DE L’USAGER FINAL
• ‘Data-subjectivity’ : l’expérience
personnelle et quotidienne de
l’immersion et de la navigation dans
les données
• La dataviz (surtout dans ses
superpositions possibles avec des
formes populaires telles l’infographie)
favorise cette dynamique
• Inviter l’utilisateurs à télécharger son
propre jeu de données pour proposer
des exemples qui parlent à ses
expériences, qui résonnent avec ses
enjeux

9. EXEMPLE 2 : DATAVIZ APPLIQUEE A LA COLLECTE
ANAMIA EGOCENTER (Projet ANR ANAMIA, 2010-13) - http://www.youtube.com/watch?v=AAlSaDdAaC0

10. LE RÔLE DES CHERCHEURS
• Le professionnel de la recherche
positionne dans un contexte
interprétatif ce qui est perçu comme
un ensemble de faits dépourvus de
signification
• Données : abstraction et
interprétation d’un phénomène
social
• Besoin de construire algorithmes et
outils pour extraction, sélection,
organisation et analyse des
données.
• NB: Enjeu de la transdisciplinarité

11. EXEMPLE 3 : DATAVIZ APPLIQUEE A L’ANALYSE
ANAMIA CORPUS (Projet ANR ANAMIA, 2010-13) - http://www.youtube.com/watch?v=BIxqG6j0Izs

12. POLITIQUE DE LA DATAVIZ
• Equilibres de pouvoir, à l’intérieur
d’une équipe de recherche et dans
sa communication avec ses publics
• Qui a le pouvoir de choisir
l’interface de visualisation à adopter
?
• Quels éléments présenter ?
Lesquels laisser de côté ?
• Mais aussi : quels codes, design de
l’interaction, niveau d’accessibilité ?
• Faire émerger la nature arbitraire ou
instrumentale des choix de
visualisation des données

13. EXEMPLE 4 : DATAVIZ APPLIQUEE A L’ANALYSE
ANAMIA PERSONAL (Projet ANR ANAMIA, 2010-13) - http://www.youtube.com/watch?v=E-eR0SnFI2M

14. LA QUESTION DU REALISME
• Représentation de la matérialité des
données sources de façon « réaliste »
?
• Conflit entre réalisme scientifique,
exigences esthétiques, équilibres
sociaux
• La dataviz garde traces des contextes
empiriques qu’elle est censée
représenter mais ne se limite pas à
ceux-ci (ex. métaphores
astrophysiques pour Web
sémantique…)

15. LA VISUALISATION CHANGE
LA DONN(E)E
• Mise à distance du
« raisonnement analytique » ?
• Ou bien béquille pour le
raisonnement : cf. le cas
l’introduction des coordonnées
cartésiennes au XVII siècle, le
mapping génomique au XX siècle
etc.
• Représentations graphiques
peuvent devenir les clé de voute
de la recherche

16. MATERIALITE DU TRAVAIL SUR
LA DATA
• Construction sociale de l’objet dataviz
passe par le construction de l’objet
database
• Evolution des dispositifs
sociotechniques : registres papier,
cartes perforées, bases données
relationnelles, tableurs …
• Processus de fabrication de cet objet
• Dimensions cachées :
– Data refinement
– Division du travail

17. MATERIALITE DU TRAVAIL SUR
LA DATA
• Manque de compétences hybrides (le
visualisateur n’a pas forcément
emprise sur la base de données)
• Relier dataviz aux univers de
pratiques dans lesquels évoluent les
organisations
• Toute base données est « orientée
métier »  ceci est d’autant plus vrai
pour les visualisations de données

18. LE MYTHE DE LA DONNEE
BRUTE
• La donnée « non processée »
• A quel moment est-elle organisée,
triée, organisée?
• Au moment de la présentation finale
ou bien au moment de la mise en
tableur ? Ou bien encore plus en
amont ?
• D’une certaine manière, il y a une
surdétermination de la dataviz à
partir de la construction des
données

19. NECESSITE DE LA DATAVIZ
• Des « grands nombres » du XXe
siècle aux « big data » du XXIe
• Impossible d’appliquer des
techniques traditionnelles dans
l’exploration automatique de grandes
quantités de données pour extraire
des patterns
• Le visualisation des données : des
raccourcis outils ?
• Des manières d’instrumenter la
logique néolibérale de « la mise en
chiffres du monde »

20. QUESTION DES STANDARDS
• Certainement des conventions se
sont imposées : cartes; métaphores
naturelles, frises chronologiques…
• Mais nous n’avons pas encore de
standard de qualité, des formes de
régulation de la manière dans les
dataviz sont collectivement
construites
– Normalisation des techniques
– Minima d’accessibilité
– Exigences de vérifiabilité et de
replicabilité
– Encadrement de la diffusion

21. REFERENCES
• Diamond, S. (2010) ‘Lenticular Galaxies: The Polyvalent Aesthetics of Data
Visualization’, Code Drift: Essays in Critical Digital Studies, n. 2,
www.ctheory.net/articles.aspx?id=651
• Desrosières, A. (2008) Pour une sociologie historique de la quantification, Tome I:
l’argument statistique, Paris, Presses de l’Ecole des Mines.
• Flichy, P & S. Parasie (2013) ‘Sociologie des bases de données’, Réseaux 178-179,
pp.9-19
• Liu, A. (2004) ‘Transcendental Data: Toward a Cultural History and Aesthetics of the
New Encoded Discourse’, Critical Inquiry 31.1
http://criticalinquiry.uchicago.edu/issues/current/31n1.liu.htm.
• Manovich, L. (2002) The Anti-Sublime Ideal in Data Art’
http://www.manovich.net/DOCS/data_art.doc
• Manovich, L. (2007) ‘The Database as Symbolic Form’, Database Aesthetics: Art in
the Age of Information Overload, V. Vesna (ed.) U. of Minnesota Press, pp. 39-60
• Whitelaw, M. (2008) Art Against Information: Case Studies in Data Practice,
FiberCulture Journal, 11, FCJ-067, http://eleven.fibreculturejournal.org/fcj-067-art-
against-information-case-studies-in-data-practice/

22. PROJETS CITES
• ANAMIA (La sociabilité "Ana-mia" : une approche des troubles alimentaires par les
réseaux sociaux en ligne et hors ligne, ANR-09-ALIA-001) http://www.anamia.fr
• ICCU (Internet Censorship and Civil Unrest) https://iccu.wikispaces.com/
ARTICLES
• Casilli, A. A. & P. Tubaro (2012) ‘Social Media Censorship in Times of Political Unrest
- A Social Simulation Experiment with the UK Riots’, Bulletin of Sociological
Methodology, 115 (1)..
• P. Tubaro, Casilli, A. A. & L. Mounier (2014) Eliciting personal network data in web
surveys through participant-generated sociograms, Field Methods, 26 (2).
LOGICIELS
• ANAMIA Datalab https://github.com/Bodyspacesociety/ANAMIA-DataLab
• ANAMIA Egocenter https://github.com/Bodyspacesociety/ANAMIA-Egocenter
• ICCU https://iccu.wikispaces.com/file/view/UKriotsBMSmodel.zip