{"id":4571,"date":"2023-04-03T03:31:00","date_gmt":"2023-04-03T03:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=4571"},"modified":"2023-04-03T07:06:23","modified_gmt":"2023-04-03T07:06:23","slug":"le-grand-mechant-loup-sinteresse-au-data-storytelling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/le-grand-mechant-loup-sinteresse-au-data-storytelling\/","title":{"rendered":"Le grand m\u00e9chant loup s\u2019int\u00e9resse au data storytelling ??"},"content":{"rendered":"\n
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Source: The big bad wolf in “The practical pig” from Silly Symphonies, Disney<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Lors du s\u00e9minaire \u00ab Telling stories with data \u00bb, Cynthia, Sebastian, H\u00e9l\u00e8ne et Felipe nous ont plong\u00e9 dans le monde des donn\u00e9es en commen\u00e7ant leur pr\u00e9sentation avec un conte. Dans celui-ci, le petit chaperon rouge et ses quelques amis font impatiemment la queue pour aller aux toilettes qui sont occup\u00e9s depuis un moment par le grand m\u00e9chant loup. Mais qu\u2019est-ce qui lui prend autant de temps \u00e0 ce loup ? Serait-ce m\u00e8re-grand qu\u2019il a de la peine \u00e0 dig\u00e9rer ? Eh bien non, il a tout simplement perdu la notion du temps en lisant son livre \u00ab Effective data storytelling \u00bb de Brent Dykes ! Mais pourquoi est-ce que savoir raconter une histoire pourrait lui \u00eatre utile ?<\/p>\n\n\n\n

Une bonne narration peut permettre de persuader les autres de son point de vue. Un savant m\u00e9lange de rh\u00e9torique et de faits, tiss\u00e9s dans une histoire, peut changer les esprits (Baldoni, 2011). Similairement, l\u2019utilisation de data visualisation et de narration dans le journalisme, peut rendre celui-ci plus attrayant et plus cr\u00e9dible. En effet, l\u2019ajout de data visualisation dans les articles de journaux rend ceux-ci plus digne de confiance car la data visualisation poss\u00e8de une qualit\u00e9 d\u2019objectivit\u00e9 (Kennedy, Weber, Engebretsen, 2020, p.172).<\/p>\n\n\n\n

Data journalisme ?<\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n

Cette pratique est surtout connue sous le nom de data journalisme. Le data journalisme a vu le jour gr\u00e2ce au monde digital dans lequel nous vivons. Celui-ci est la combination du flair journalistique, de la capacit\u00e9 \u00e0 raconter une histoire et des grands nombres de possibilit\u00e9s d\u2019information digitales auxquelles nous avons acc\u00e8s aujourd\u2019hui (Bradshaw 2012). Les articles consid\u00e9r\u00e9s comme \u00e9tant des produits du data journalisme sont g\u00e9n\u00e9ralement des articles digitaux, dans lesquels on retrouve des informations sous forme de graphiques parfois interactifs afin que les lecteurs soient immerg\u00e9s dans l\u2019histoire et le point de vue que nous raconte l\u2019article.<\/p>\n\n\n\n

Le data journalisme s\u2019est surtout d\u00e9velopp\u00e9 depuis les ann\u00e9es 2010, Gray et Bounegru le d\u00e9crivant comme \u00e9tant \u00ab a field “in the making” \u00bb en 2011 (Gray, Bounegru 2021, p.12). En 2012, le journal The New York Times publie sur son site internet l\u2019un des premiers articles multim\u00e9dias de grande envergure : \u00ab Snow Fall : The Avalanche at Tunnel Creek \u00bb. Divis\u00e9 en plusieurs parties et m\u00e9langeant vid\u00e9os, images, photographies, cartographies anim\u00e9es et une narration captivante, l\u2019article nous immerge compl\u00e8tement dans l\u2019histoire de 16 skieurs pris dans une avalanche \u00e0 Tunnel Creek aux Etats-Unis qui malheureusement couta la vie \u00e0 trois d\u2019entre eux.<\/p>\n\n\n\n

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Source: The New York Times<\/a> <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

L\u2019ajout d\u2019images et vid\u00e9os \u00e0 un article de journal n\u2019\u00e9tait pas nouveau, mais ce qui a rendu Snow Fall si populaire c\u2019est la fluidit\u00e9 avec laquelle nous passons de la partie \u00e9crite aux images et vid\u00e9os sans pour autant en oubli\u00e9 le r\u00e9cit poignant qui est racont\u00e9 (Greenfield 2012). Les retours et critiques sur l\u2019article \u00e9tant largement positives, des questions ont commenc\u00e9 \u00e0 se poser sur le futur du journalisme. Pourraient des articles tel que Snow Fall \u00eatre le futur du journalisme en ligne (Greenfield 2012)?<\/p>\n\n\n\n

Manipulation de donn\u00e9es ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dans leur livre, The Data Journalism Handbook, Bounegru et Gray \u00e9crivent qu\u2019entre la premi\u00e8re version du livre, datant de 2012, et celle-ci, le terme data journalisme s\u2019est fait bien connaitre au travers d\u2019articles de journaux, de cours, de conf\u00e9rences et bien plus encore. Mais le data journalisme est aussi devenu plus contest\u00e9 \u00e0 cause de plusieurs \u00e9v\u00e8nements qui ont caus\u00e9 une perte de confiance dans les connaissances d\u2019experts et dans les institutions publiques (Gray, Bounegru 2021, p. 12). La pand\u00e9mie de Covid-19 est s\u00fbrement l\u2019exemple r\u00e9cent le plus parlant. En effet, une vague de m\u00e9fiance envers les avis scientifiques sur la maladie s\u2019est propag\u00e9 d\u00e8s les d\u00e9buts de la pand\u00e9mie. Cela caus\u00e9 par la fa\u00e7on dont la pand\u00e9mie \u00e9tait report\u00e9e par les journaux ainsi que par la conscience de la population de l\u2019implication politique des diff\u00e9rentes sources desquels les donn\u00e9es et les chiffres parvenaient (Gray, Bounegru 2021, p. 13).<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es peuvent donc \u00eatre utilis\u00e9es dans le data journalisme en tant que source, mais \u00e9galement en tant qu\u2019outil pour raconter une histoire. Cependant, comme nous avertis Bradshaw, \u00ab Like any source, it should be treated with scepticism; and like any tool, we should be conscious of how it can shape and restrict the stories that are created with it \u00bb (Bradshaw 2012).<\/p>\n\n\n\n

Ne diabolisons cependant pas le data journalisme. Celui-ci reste une mani\u00e8re plus interactive et agr\u00e9able de consommer de l\u2019information. De plus le data journalisme est comme la science, il pr\u00e9sente ses m\u00e9thodes et ses sources afin de permettre \u00e0 quiconque de les v\u00e9rifier (Kayser-Bril et al. 2012). L\u2019important c\u2019est de toujours s\u2019assurer que les sources dont nous tirons nos informations sont fiables et reconnues par des experts du domaine, ainsi que de toujours garder un esprit critique.<\/p>\n\n\n\n

Surtout si les informations sont relay\u00e9es par le grand m\u00e9chant loup\u2026<\/p>\n\n\n\n

Bibliographie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

BALDONI, John, 2011. Using Stories to Persuade. Harvard Business Review. [en ligne]. 24 mars 2011. [Consult\u00e9 le 8 janvier 2023]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/hbr.org\/2011\/03\/using-stories-as-a-tool-of-per<\/p>\n\n\n\n

BRADSHAW, Paul, 2012. What is data journalism? In: BOUNEGRU, Liliana, CHAMBERS, Lucy et GRAY, Jonathan (\u00e9d.), The Data Journalism Handibook. [en ligne]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/s3.eu-central-1.amazonaws.com\/datajournalismcom\/handbooks\/The-Data-Journalism-Handbook-1.pdf<\/p>\n\n\n\n

GRAY, Jonathan et BOUNEGRU, Liliana, 2021. Introduction. In: GRAY, Jonathan et BOUNEGRU, Liliana (\u00e9d.), The Data Journalism Handbook. [en ligne]. Amsterdam University Press. pp. 11\u201124. Towards A Critical Data Practice. [Consult\u00e9 le 8 janvier 2023]. ISBN 978-94-6298-951-1.<\/p>\n\n\n\n

GREENFIELD, Rebecca, 2012. What the New York Times\u2019s \u00ab Snow Fall \u00bb Means to Online Journalism\u2019s Future. The Atlantic. [en ligne]. 20 d\u00e9cembre 2012. [Consult\u00e9 le 8 janvier 2023]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/www.theatlantic.com\/technology\/archive\/2012\/12\/new-york-times-snow-fall-feature\/320253\/<\/p>\n\n\n\n

KAYSER-BRIL, Nicolas, ANDERTON-YANG, David, HOWARD, Alexander, VIANA TEIXEIRA, C\u00e9sar, SLOBIN, Sarah et VERMANEN, Jerry, 2012. Why is data journalism important? In: BOUNEGRU, Liliana, CHAMBERS, Lucy et GRAY, Jonathan (\u00e9d.), The Data Journalism Handibook. [en ligne]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/s3.eu-central-1.amazonaws.com\/datajournalismcom\/handbooks\/The-Data-Journalism-Handbook-1.pdf<\/p>\n\n\n\n

KENNEDY, Helen, WEBER, Wibke et ENGEBRETSEN, Martin, 2020. Data visualization and transparency in the news. In: KENNEDY, Helen et ENGEBRETSEN, Martin (\u00e9d.), Data Visualization in Society. [en ligne]. Amsterdam University Press. pp. 169\u2011186. [Consult\u00e9 le 8 janvier 2023].<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Lors du s\u00e9minaire \u00ab Telling stories with data \u00bb, Cynthia, Sebastian, H\u00e9l\u00e8ne et Felipe nous ont plong\u00e9 dans le monde des donn\u00e9es en commen\u00e7ant leur pr\u00e9sentation avec un conte. 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