Antoine Courtin Responsable de la cellule d’ingénierie documentaire du départements des études et de la recherche, INHA

Introduction à la visualisation de données

Introduction à la visualisation de données – Kit de survie de l’historien de l’art en milieu numérique 23 septembre 2016

Par Sam Fentress, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=215276

Introduction à la visualisation de données – Kit de survie de l’historien de l’art en milieu numérique 23 septembre 2016

2 temps

Introduction « théorique » Atelier pratique

Historique

Concepts-clés

Quelques exemples

Ressources

Visualisation d’un corpus à l’aide de Palladio, outils full-web de l’Université de Stanford

Manipulations avec d’autres outils

Introduction théorique

HistoriqueConcepts-clésQuelques exemplesRessources

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C’est l’ensemble des techniques de représentation graphique et d’exploration visuelle de données quantitative et/ou statistiques permettant de traduire un ensemble de données brutes en information décisive

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… outil d’aide à la décision / contrôle qualité … outil d’accès et d’exploration de ressources … outil d’aide à l’interprétation

Infovisualisation comme…

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Une/Des terminologies o Dataviz/datavision o Visualisation de données o Design d’information o Infographie o etc,

Méthode qualitative / Méthode quantitative

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o Faire « parler » des données (brutes) ? o Traduire un important corpus de manière visuelle o Synthétiser les enjeux essentiels d’un corpus

Mettre en image/graphiques des informations/données chiffrées

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A quoi sert la visualisation de données Ce qu’en dit Jacques Bertin.

1. A traiter des données pour comprendre et et en tirer de l’information

→ Idée de la fouille de données → Traiter des données implique l’exhaustivité.

2. A communiquer cette information → Il faut quelques heures pour construire un graphique ; quelques secondes pour le lire. → Communiquer implique (souvent) la simplification.

source Christophe Bontemps

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Diagramme des causes de mortalité au sein de l'armée en Orient par Florence Nightingale.

Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813 par Charles-Joseph Minard.

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En fait de calculs et de proportions, le plus sûr moyen de frapper l’esprit, est de parler aux yeux

William Playfair, 1780

https://fr.pinterest.com/antoinecourtin/infoviz-vintage

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Mickaël Friendly, Milestones in the history of thematic cartography,statistical graphics, and data visualization, http://www.datavis.ca/

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Statistiques. Les corrélations de l’absurde, http://goo.gl/9mM7zI

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Boite noire ? / Algorithmes

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http://www.sealthreinhold.com/school/tuftes-rules/

Dans la vision académique d’Edward Tufte, l’excellence graphique

peut être estimée au travers de 3 critères fondateurs :

o data-ink ratio o Le ratio entre informations restituées/encre utilisée ().

o lie-factor o distorsion de la restitution par rapport à la réalité des

données sources). o chartjunk

o L’absence de scories graphiques (élément décoratif n’apportant aucune plus-value informative)

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Visualisation de données temporelles Visualisation de données

géolocalisées

Visualisation de la relation entre plusieurs variables

Visualisation d’une arborescence

Visualisation des proportions

Visualisation de réseaux

Visualisation de flux

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Conception et source d’inspiration

http://www.datavizcatalogue.com

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http://www.visualcomplexity.com/vc/

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Acquisition des données

• saisie des données

• collecte de données

• enrichissement des données tierces

Structurer les données • nettoyer les

données • optimiser

les formats • compléter

les données

Visualiser l’information

• choisir des informations à révéler

• tester les formes de visualisation

Editorialiser la visualisation de données

• apporter un discours

• légender

Où sont les données ?

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https://media.licdn.com/mpr/mpr/AAEAAQAAAAAAAALAAAAAJGU3YjAwY2I5LTg1ODMtNDg5Ny04MTg2LTNhMWUwYTdkZDk2Zg.png

Dirty Data – SparkPlugs, http://www.slideshare.net/SSMM_JoshMartin/dirty-data-sparkplugsslides

✦ Le dictionnaire comme un cas d’école

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https://antoinecourtin.cartodb.com/viz/fcd542aa-df01-11e5-9105-0e98b61680bf/public_map

o Croiser les dimensions o temporelle (date de naissance) o géospatiale (par ville de naissance des élèves) o catégorielle (par sexe (homme/femme))

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o Croiser les dimensions o temporelle (date d’entrée à l’école) o géospatiale (par ville de naissance des élèves) o catégorielle (par âge d’entrée à l’école des beaux-arts)

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o SNA (Social Network Analysis) o Relation entre élèves-architectes et atelier o Corpus: les élèves nés entre 1800 et 1900 o Ne sont affichés que les ateliers ayant au minimum 3 élèves

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L’importance du dynamisme/interactivité

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L’apport de la publication web

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Atelier pratique

Visualisation d’un corpus à l’aide de Palladio, outils full-web de l’Université de StanfordManipulations avec d’autres outils

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https://goo.gl/rwoHNu

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https://frama.link/AtelierInfoVizHDA

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L’outil OpenRefine est historiquement lié à l’existence de Freebase, l’un des tous premiers projets collaboratifs d’entrepôts de données sémantiques sur le web

Historique :

2007 mars  : Metaweb lance Freebase 2010 : Freebase est proposée avec l’outil de nettoyage et de traitement des données Gridworks (v1.0) 2010 juillet : Google rachète Metaweb 2010 nov : Gridworks devient Google Refine 2012 oct : Arrêt de Google Refine dont le code est libéré et qui devient OpenRefine ———— [ 2014 déc : Google annonce la fermeture de Freebase 2015:Fermeture progressive de Freebase et des services associés 2016 mai: Fermeture définitive de Freebase ]

Installation d’OpenRefine :

http://openrefine.org/download.html

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Des services à paramétrer• La reconciliation avec VIAF

• http://refine.codefork.com/ • Aller dans « Add Standard Service » puis

ajouter le code suivant: http://

refine.codefork.com/reconcile/viaf

Les plugins/extensions les + utiles• Exporter les données en RDF (à partir d’un squelette

issue d’une ontologie par ex.) • https://github.com/fadmaa/grefine-rdf-extension/

releases • (ATTENTION: renommer le dossier dezippé en

« rdf-extension » avant de le copier dans le

répertoire /webapp/extensions/) • Extraction d’entités nommées

• https://github.com/RubenVerborgh/Refine-NER-

Extension • VIB-BITS: 3 plugins (gestions des actions/historique;

comparaison entre 2 textes; gestions des facettes) • https://www.bits.vib.be/index.php/software-

overview/openrefine • Réaliser des statistiques

• https://github.com/sparkica/refine-stats

« Augmenter » le comportement d’OpenRefine

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https://t.co/NxmadRocRu

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Conclusion

o Visualisation très efficace mais à condition de suivre des règles strictes o Tout ne s’y prête pas forcément o Garder un esprit critique faces aux visualisations o Les visualisations efficaces nécessitent un apprentissage

“On ne lit pas un graphique, on lui pose des questions”

Jacques Bertin, 1981