VIDAS
Classification et typologie des visualisations de données
L’objectif est ici de proposer un modèle d’évaluation pour l’identification et la reconnaissance des différents types de visualisations de données ainsi que de différencier les dénominations existantes et d’identifier les éléments qui les caractérisent.
En effet, comme la littérature le mentionne, il a été tenté à plusieurs reprises de définir et classer les visualisations de données en utilisant différents critères, mais il n’existe pas actuellement de définitions standard et des cadres théoriques permettant d’évaluer la visualisation de données de manière scientifique (Borner et al. 2019).
Modèle de classification
Suite à l’étude d’un corpus de modèles présentés dans l’état des lieux, nous proposons un modèle d’évaluation pour l’identification et la reconnaissance des différents types de visualisations de données. Il propose huit critères, chacun défini par 2 ou 3 éléments.
Typologie
Se basant sur l’étude d’un corpus de visualisations, dont l’objectif était de distinguer les différentes dénominations existantes et d’identifier les éléments qui les caractérisent, nous proposons un tableau des typologies.
Nous partons d’une visualisation générique basée uniquement sur des données au Data Story qui rassemble données, éléments visuels et narratifs et s’appuie sur le storytelling pour communiquer un message clair et susciter une prise de position dans le public.
Entre ces deux types se situe, d’après nos études, l’Infographie, qui est une visualisation enrichie d’éléments visuels et souvent statique, et le storytelling with data, qui intervient de plus souvent pour accompagner les visualisations de données mais qui n’implique pas forcement une prise de position de la part du lecteur.
Références
BÖRNER, Katy, et al., 2019. Data visualization literacy: Definitions, conceptual frameworks, exercises, and assessments. PNAS [en ligne]. 4 février 2019. [Consulté le 3 novembre 2021]. Disponible à l’adresse: www.pnas.org/content/pnas/116/6/1857.full.pdf
