Le développement des outils numériques et informatiques représente une véritable opportunité pour nous aider à mieux comprendre le monde qui nous entoure. Que ce soit dans le milieu médical, comme lors de la crise sanitaire du COVID-19, dans les médias ou en entreprise, ces outils sont en capacité de produire et collecter une quantité phénoménale de données. Seulement, cette vague de données nous submerge de plus en plus et nous avons plus que jamais besoin de méthodes pour nous aider à interpréter ce flot d'informations.
C'est le rôle de la data visualisation : faire en sorte que les données soient plus simples à lire et à comprendre.
Le terme de "data" se répand de plus en plus dans le langage courant. C'est tout simplement le mot anglais pour désigner les données. Quand on parle de "DataViz", on parle donc des outils et méthodes permettant de visualiser des données et d'interpréter des informations à travers des représentations visuelles : graphique, image, carte...
En plus de simplifier la lecture, la data visualisation est un outil de communication puissant qui s'appuie sur les mécanismes de notre cerveau et sa capacité à traiter l'information. On le voit aujourd'hui régulièrement dans les médias, la data visualisation est parfois utilisée pour manipuler, ou enjoliver des données par l'utilisation de couleurs ou la déformation des proportions.
Aller plus loin : Comment tromper avec de la data visualisation
Fort heureusement, la data visualisation est majoritairement utilisée dans de bonnes attentions avec l'objectif de faciliter la lecture et la lisibilité de données. La "data viz" sert donc à : simplifier, rendre accessible et personnaliser la donnée.
Les journalistes sont particulièrement friands de data visualisation, car elle permet de synthétiser et rendre accessible au plus grand nombre des études qui sont parfois complexes à comprendre avec un simple tableau ou des chiffres. Ces datajournalistes ont donc pour mission de trouver, d'explorer et d'analyser des données pour ensuite les retranscrire plus facilement sous forme de schéma synthétique et compréhensible.
C'est le cas par exemple de ce graphique qui a été posté durant la crise sanitaire du COVID-19 pour expliquer l'importance des gestes barrières et des mesures de confinement.
Quand on le regarde, on identifie rapidement les informations clés comme la capacité maximale des hôpitaux et l'évolution de la courbe du nombre de personnes infectées dans 2 scénarios : avec des mesures de confinement et sans.
Surnommé "le graphique qui a sauvé des vies", c'est un bel exemple du rôle et de l'impact de la data visualisation aujourd'hui.
Article écrit par Mathieu Guinaudeau, étudiant à l'ECV Digital Nantes
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