Cet article a été écrit par Steven Hubbard, Ph.D. et Data Scientist à la nouvelle économie américaine

Le monde dans lequel nous vivons aujourd'hui est composé de milliards de petits points de données. Nous mesurons tout, de la pollution de l'air à la biodiversité en passant par la taille moyenne, le poids et le bonheur des humains. Pour donner un sens à tout cela, les visualisations de données sont devenues un outil puissant, mais aussi souvent négligé dans le secteur public.

Les graphiques de visualisation des données , les tableaux de bord et les éléments interactifs sont devenus des outils importants pour le gouvernement et les responsables de la santé dans la communication d'informations importantes sur la propagation et l'impact de la crise de santé publique de Covid-19. Des outils de visualisation de données efficaces peuvent rapidement résumer des informations importantes pour de nombreux publics différents et ont récemment été utilisés pour fournir des rapports précis sur la propagation du coronavirus.

Il est important de comprendre vos données - et l'histoire que vous voulez raconter avec les données que vous avez

Mais le simple fait d'avoir des données ne suffit pas. La création de visualisations de données efficaces nécessite de nombreux types de compétences, notamment la narration, l'analyse de données et la conception. Cet article décrit sept conseils pour créer des visuels de données efficaces qui donneront à vos électeurs des informations claires et précises.

La visualisation des données est une forme de narration

Avant de commencer à concevoir une visualisation de données, il est important de comprendre vos données et l'histoire que vous souhaitez raconter avec les données dont vous disposez. Certaines des meilleures visualisations de données créent des histoires claires et simples qui peuvent rapidement susciter l'intérêt d'un utilisateur. Tout comme un journaliste, un professionnel qui conçoit un graphique de visualisation de données doit poser plusieurs questions de base. Quel est votre public? Comment pouvez-vous raconter l'histoire de leur point de vue? Quels sont les points les plus importants avec lesquels vous souhaitez que vos utilisateurs repartent? Comment les données peuvent-elles être utilisées pour faire passer votre message? Pourquoi seraient-ils intéressés par les données? Dans quelle mesure vos utilisateurs sont-ils aptes à comprendre vos données et vos analyses?

La transparence est essentielle

Toutes les visualisations de données commencent par une source de données brutes, qui doit être nettoyée et analysée pour raconter l'histoire que vous souhaitez transmettre. Il y a beaucoup d'étapes impliquées dans ce processus, de l'acquisition initiale de vos données à la fourniture d'une histoire qui est précise et perspicace pour votre utilisateur. Je n'entrerai pas dans le détail de toutes ces étapes ici, sauf pour dire que pendant que vous préparez les données, il est essentiel de noter les étapes et les méthodes que vous avez utilisées pour filtrer et interpréter les données.

Lorsque vous travaillez avec des données et des visuels qui représentent le monde social, le temps devient une variable importante pour communiquer

Ces étapes seront importantes à inclure dans une section de méthodologie ou dans les notes de bas de page de votre visualisation. Par exemple, vous devez être transparent sur la façon dont vous traitez les données manquantes et les hypothèses que vous utilisez pour filtrer les informations. La visualisation des données est un outil puissant qui peut fournir des informations claires et précises qui informent l'utilisateur de prendre de meilleures décisions. La visualisation des données peut également être utilisée comme un outil pour manipuler et induire le public en erreur. Être transparent sur votre source de données et les étapes à suivre pour préparer la visualisation est essentiel.

Trouvez le meilleur visuel à utiliser

Le graphique à barres classique est, bien sûr, la méthode traditionnelle de visualisation des données. Il existe de nombreuses méthodes plus récentes qui pourraient être plus efficaces pour communiquer vos données. Lorsque je commence à concevoir des projets de visualisation de données, je vais souvent commencer par le projet Data Viz pour fournir un dictionnaire de différents types de visuels qui pourraient être utilisés pour communiquer des comparaisons de données, des corrélations, des distributions et des résultats géospatiaux.

En plus de cette ressource, j'aime commencer par dessiner mes idées sur papier. Ces dessins n'ont pas besoin d'être nets ou clairs pour les autres à ce stade. C'est l'occasion de présenter visuellement l'histoire et de penser de manière créative à différentes façons de visualiser vos données. J'essaie de créer au moins trois bonnes options différentes. De plus, si j'ai plusieurs visualisations dans un projet, j'utiliserai ces dessins pour créer le storyboard du projet que je termine.

Utilisez judicieusement vos éléments de conception

En tant que concepteur de visualisation de données, vous devez considérer de nombreux éléments de conception différents (par exemple, la couleur, la taille, la forme, l'opacité, la texture, la position, l'orientation). Le cartographe français, Jacques Bertin, a souligné que les cartes (et d'autres représentations graphiques de données) sont créées sur un plan avec une série de trois propriétés: points, lignes et polygones. Vous montrez généralement les valeurs et les différences dans vos données en modifiant les variables de conception de ces trois propriétés, comme la couleur, la position, l'opacité, la taille, etc. Par exemple, les couleurs utilisées dans un visuel peuvent avoir un impact important sur la façon dont vos utilisateurs interprètent votre Les données. L'utilisation de couleurs chaudes comme le rouge ou l'orange indique souvent une perte ou un danger. D'autres couleurs comme le bleu ou le vert peuvent indiquer une croissance ou des résultats positifs.

L'utilisation constructive de la visualisation des données sert à communiquer une idée ou une histoire qui motive l'action

Choisissez soigneusement les couleurs appropriées qui renforceront l'histoire que vous racontez plutôt que de la distraire. J'ai trouvé que la ressource en ligne Color Hunt est un outil utile pour décider des choix de couleurs pour une visualisation. En outre, un graphiste interne ou consultant peut être une ressource inestimable pour vous aider à prendre des décisions concernant vos éléments de conception et à créer des visuels attrayants sans encombrement ni confusion.

Le temps est une variable importante

Travailler dans le secteur public signifie que vos données impliqueront les personnes et leurs interactions avec leurs communautés et l'environnement. Lorsque vous travaillez avec des données et des visuels qui représentent le monde social, le temps devient une variable importante pour communiquer. Si le visuel communique des données sur une période de temps, le visuel doit être clair sur la façon dont les données ont changé au fil du temps. Par exemple, dans les cultures occidentales, le temps est généralement représenté de gauche à droite, généralement le long d'un axe horizontal. Il existe également d'autres moyens de communiquer efficacement le temps, mais il est important que ces méthodes soient claires pour votre utilisateur. Si les données ne représentent qu'une seule période, il est également important de communiquer clairement ce point dans le temps et de fournir un contexte supplémentaire sur la raison pour laquelle ce point a été choisi.

Communiquer une erreur

Toute analyse statistique des données comporte un élément d'erreur. Par exemple, lors du calcul d'une moyenne, vous pouvez également calculer l' écart type et l'erreur de la moyenne. L'erreur est une information importante que l'utilisateur doit connaître et elle conduit à la transparence. L'erreur statistique est généralement communiquée par note de bas de page. Cependant, pour être plus transparent, l'erreur peut également être communiquée visuellement en modifiant l'opacité autour d'une ligne ou d'un point, ou une visualisation interactive des données peut fournir des statistiques d'erreur standard via une info-bulle.

Il existe une multitude d'outils gratuits à choisir

Il existe de nombreux outils en ligne gratuits que les fonctionnaires peuvent utiliser pour visualiser les données. Google Charts et Tableau Public sont des ressources en ligne populaires qui disposent d'une bibliothèque de différentes méthodes pour visualiser vos données. Vous pouvez également créer une visualisation de données statiques avec les produits Microsoft et Adobe. Si vous envisagez de développer des visualisations de données qui offrent des options plus créatives et interactives, vous voudrez peut-être examiner les packages open source qui nécessitent plus d'expérience en codage. Les outils d'analyse de la science des données comme Python et R fournissent tous deux des packages différents comme ggplot, plotly, highcharter, Matplotlip et Bokeh qui peuvent être utilisés pour concevoir des visualisations efficaces. Pour les sites Web interactifs de visualisation de données, je recommande fortement D3.js et P5.js comme outils exceptionnels de narration de données. Cependant, ces deux programmes ont une courbe d'apprentissage abrupte en Javascript et HTML / CSS.

L'utilisation constructive de la visualisation des données sert à communiquer une idée ou une histoire qui motive l'action. Lorsque je travaillais en tant que boursier Zolberg avec le Comité international de sauvetage en Jordanie, notre équipe devait communiquer les résultats de plusieurs groupes de discussion sur les problèmes de santé des réfugiés syriens en peu de temps. En plus d'un rapport complet, j'ai utilisé la visualisation de données et l'apprentissage automatique pour fournir à la fois un résumé visuel des résultats et permettre à l'utilisateur d'explorer davantage pour lire les citations des participants réfugiés sur leur expérience avec le système de santé. La visualisation a fourni un moyen de présenter rapidement les résultats et d'expliquer comment les données ont été analysées. - Steven Hubbard

(Crédit photo: Unsplash)