# Visualiser les données de mon corpus

Victoria Le Fourner, Florence Perret

► To cite this version:

Victoria Le Fourner, Florence Perret. Visualiser les données de mon corpus. École thématique. France. 2021, pp.38. hal-03674658

HAL Id: hal-03674658

https://hal.science/hal-03674658

Submitted on 20 May 2022

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
VISUALISER LES DONNÉES
DE MON CORPUS

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Victoria Le Fourner

Florence Perret
# PRÉSENTATION DE L'ÉQUIPE ORGANISATRICE

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Victoria Le Fourner
Ingénieure d'études chargée du traitement des données scientifiques
Huma-Num</figcaption></figure>

Contact : victoria.lefourner@univ-lille.fr

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Florence Perret
Ingénieure d'études chargée des humanités numériques</figcaption></figure>

Contact : florence.perret@univ-lille.fr
# PLAN DE LA FORMATION

1. Introduction à la visualisation de données | 20 min

2. Présentation de Palladio | 20 min

3. Présentation de Carto | 10 min

4. Atelier : préparer ses données | 40 min
# QU'EST-CE QUE LA VISUALISATION DE DONNÉES ?

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
# DÉFINITION ET RAPIDE HISTORIQUE

La data visualization (visualisation de données, représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes visant à structurer et résumer de manière graphique des données recueillies et stockées pour permettre l'accès à une nouvelle compréhension de ce jeu de données.
1662 John Graunt publie les Ières tables de mortalité recensant les décès à Londres selon l'âge : début de l'histoire des statistiques sociales

1786 William Playfait publie *The Commercial and Political Atlas*. Première représentation moderne de données et premier diagramme en bâtons.

1858 Florence Nightingale créée le Diagramme des causes de mortalité au sein de l'armée en Orient et améliore les diagrammes circulaires de William Playfair (1801)

1869 Charles Minard réalise sa Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813
Carte Figurative des peaux successives en hommes de l'Armée Française dans la campagne de Russie 1812-1813.

Dressée par M. Minard, Inspecteur Général des Ponts et Chaussées en retrait.

Paris, le 20 Novembre 1869.

Les nombreux d'hommes présents sont représentés par les largeurs des zones colorées à raison d'un millimètre pour dix mille hommes; ils sont de plus écrits en français des zones. Le rouge désigne les hommes qui entremèn en Russie, le noir ceux qui en sortent. — Les renseignements qui ont été à desserre la carte omise puisqu'ils ouvrent de M. M. Chiers, de Ségur, de Fezensac, de Chambray et le journal inédiu de Jacob, phénomencien de l'armée depuis le 28 Octobre.

Pouvent mieux faire juger à l'œil la diminution de l'armée, j'ai supposé que les corps du Prince Jérôme et du Maréchal Davouss qui avaient été détachés sur Minsk et Mobilow en ont rejoint vers Orscha et Witebsk, avaient toujours marché avec l'armée.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Autre par Regnier, 8. Par. 5e Marie St. Germain à Paris.

Imp. Lith. Regnier et Bourdet.
DIAGRAM OF THE CAUSES OF MORTALITY
IN THE ARMY IN THE EAST.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

The Areas of the blue, red, & black wedges are each measured from the centre as the common vertex.

The blue wedges measured from the centre of the circle represent area for area the deaths from Preventible or Mitigable Zymotic diseases, the red wedges measured from the centre the deaths from wounds, & the black wedges measured from the centre the deaths from all other causes.

The black line across the red triangle in Nov. 1854 marks the boundary of the deaths from all other causes during the month.

In October 1854, & April 1855, the black area coincides with the red; in January & February 1856, the blue coincides with the black.

The entire areas may be compared by following the blue, the red & the black lines enclosing them.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>1. APRIL 1854 TO MARCH 1855.</figcaption></figure>
# INTERACTING WITH HISTORY
300 YEARS OF INFORMATION GRAPHIC MILESTONES

Chronologie interactive des travaux de visualisation de données majeurs de 1630 à 1904. Réalisée par le studio d'infographie Info We Trust en reprenant le forme du Britannia Atlas de John Ogilby (1675).

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
# QUELQUES EXEMPLES CONTEMPORAINS

* Les inégalités de genre dans les dialogues des films Disney (The Pudding – 2016)

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Screenplay Dialogue,
Broken-down by Gender

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

2,005 Screenplays: Dialogue
Broken-down by Gender

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Only High-Grossing Films: Ranked in
the Top 2,500 by US Box Office*

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
# QUELQUES EXEMPLES CONTEMPORAINS

* Le datascape de la base de données TOFLIT18 (ANR – 2014/2017)

<figure><img src="image_15.png" /></figure>
## QUELQUES EXEMPLES CONTEMPORAINS

* Profils émotionnels des personnages de la pièce *Charles IX* de Marie-Joseph Chénier (1789)
  *projet de médiation autour du projet des Registres de la Comédie Française*

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Profil émotionnel de Catherine de Médicis, réalisé par Thibaut Julian, postdoctorant en histoire et littérature française (EHESS) et Julie Machu (étudiante - graphiste)
# POURQUOI VISUALISER ?

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Le Fourner & Perret – juillet 2021
# POURQUOI VISUALISER ?

> « The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see. »

**Tukey, J. W.** (1977). *Exploratory Data Analysis*. Addison-Wesley Publishing Company.
# POURQUOI VISUALISER ?

<table><caption>Quartet d'Anscombe</caption><thead><tr><th colspan="2">I</th><th colspan="2">II</th><th colspan="2">III</th><th colspan="2">IV</th></tr><tr><th>x</th><th>y</th><th>x</th><th>y</th><th>x</th><th>y</th><th>x</th><th>y</th></tr></thead><tbody><tr><td>10,0</td><td>8,04</td><td>10,0</td><td>9,14</td><td>10,0</td><td>7,46</td><td>8,0</td><td>6,58</td></tr><tr><td>8,0</td><td>6,95</td><td>8,0</td><td>8,14</td><td>8,0</td><td>6,77</td><td>8,0</td><td>5,76</td></tr><tr><td>13,0</td><td>7,58</td><td>13,0</td><td>8,74</td><td>13,0</td><td>12,74</td><td>8,0</td><td>7,71</td></tr><tr><td>9,0</td><td>8,81</td><td>9,0</td><td>8,77</td><td>9,0</td><td>7,11</td><td>8,0</td><td>8,84</td></tr><tr><td>11,0</td><td>8,33</td><td>11,0</td><td>9,26</td><td>11,0</td><td>7,81</td><td>8,0</td><td>8,47</td></tr><tr><td>14,0</td><td>9,96</td><td>14,0</td><td>8,10</td><td>14,0</td><td>8,84</td><td>8,0</td><td>7,04</td></tr><tr><td>6,0</td><td>7,24</td><td>6,0</td><td>6,13</td><td>6,0</td><td>6,08</td><td>8,0</td><td>5,25</td></tr><tr><td>4,0</td><td>4,26</td><td>4,0</td><td>3,10</td><td>4,0</td><td>5,39</td><td>19,0</td><td>12,50</td></tr><tr><td>12,0</td><td>10,84</td><td>12,0</td><td>9,13</td><td>12,0</td><td>8,15</td><td>8,0</td><td>5,56</td></tr><tr><td>7,0</td><td>4,82</td><td>7,0</td><td>7,26</td><td>7,0</td><td>6,42</td><td>8,0</td><td>7,91</td></tr><tr><td>5,0</td><td>5,68</td><td>5,0</td><td>4,74</td><td>5,0</td><td>5,73</td><td>8,0</td><td>6,89</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Le quartet d'Anscombe (1973) montre bien l'intérêt de l'usage de la visualisation dans le contexte d'une étude statistique.
ENREGISTRER L'INFORMATION

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

On peut vouloir visualiser
pour simplement
enregistrer une
information de la manière
la plus lisible possible

"nearly a day's worth of aircraft
movements merged into one
visual experience"

Photographie de Mike Kelley,
PhotoViz (2016)
# ANALYSER L'INFORMATION

On peut aussi vouloir visualiser pour pouvoir analyser et comprendre

Carte originale réalisée par John Snow en 1854

Les cas de choléra sont surlignés en noir

<figure><img src="image_23.png" /></figure>
# TRANSMETTRE L'INFORMATION

la visualisation de données peut permettre une médiation de l'information

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

The Age, « Are we failing victims of sexual violence ? »

Infographie en scrollytelling

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
# L'EXPLOSION DES DONNÉES

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Au delà des big data, les principales sources numériques en sciences sociales

Étienne Ollion et Julien Boelaert, « Au-delà des big data », Sociologie (2015)
# L'EXPLOSION DES DONNÉES

- Comment faire sens des données ?

- Comment utiliser ces données dans les processus de décision ?

- Comment ne pas être surchargé ?

Défi: transformer les données en connaissance (découverte, compréhension) pour qu'elles deviennent utiles.
# LES RÈGLES DE LA VISUALISATION DE DONNÉES

- Gagner du temps

- Objectif clair :

- Quelles sont nos données ?

- Que veut-on montrer ?

- Qui sont les futurs utilisateurs ?

- Quels sont leurs besoins ?

- Encodage approprié des données :

- Comment montrer, comment dessiner ?

- Comment manipuler ? Quelles interactions ?
# LES TYPES DE VISUALISATIONS

## VISUALISATION D'UNE VARIABLE :

- graphique linéaire

- diagramme à barres

- histogramme

- graphique circulaire

- diagramme en radar/en toile d'araignée

## VISUALISATION DE DEUX VARIABLES :

- graphique en nuage de points

- heatmap/carte de fréquentation

- carte

## VISUALISATION DE PLUS DE DEUX VARIABLES :

- matrice de nuage de points

- graphique en mosaïque/Marimekko chart

- Coordonnées parallèles
# LES DONNÉES - DÉFINITION

Mot, nombre, signal, chaîne de caractères, séquence de bits, morceau de matière ou tout autre élément brut enregistré dans un système d'information où il pourra être corrélé à d'autres objets et interprété pour constituer une information.

Informations factuelles utilisées comme base de raisonnement, de discussion, ou de calcul.

Information ou savoir représenté ou codé sous une forme permettant un usage ou un traitement facilité.

→ Il faut donc commencer par transformer ses données pour les rendre exploitables
# STRUCTURER SES DONNÉES

**Données non structurées** : tout ce qui n'est pas organisé en base de données, c'est-à-dire la bureautique, la messagerie, les images, les vidéos, etc.

Ex : texte, image, vidéo, sons, nuage de points 3D, imagerie médicale...

**Données structurées** : informations (mots, signes, chiffres...) contrôlées par des référentiels et présentées dans des cases (les champs d'une base de données) qui permettent leur interprétation et leur traitement par des machines.

Ex : fichier CSV (comma seperated values)
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

## L'abstraction de données :

Décrire les données pour définir les méthodes appropriées pour la visualisation.

Réduction d'un ensemble de données spécifique en une représentation simplifiée.

Comment ? En connaissant les types et les caractéristiques des attributs de votre jeu de données.
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

## Les différents types de jeux de données :

Jeu de données : ensemble d'éléments caractérisés par des attributs.

### TABLES

- Attributs + éléments

- Le + commun

- Ensemble de colonnes et de lignes

- Une ligne = un élément

- Une colonne = un attribute / variable

### RÉSEAUX ET ARBRES

- Nœuds (éléments) + liens + attributs

- Les Nœuds sont connectés par les liens

- Les attributs peuvent être associés aux nœuds **et** aux liens
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

## Les types d'attributs

- catégoriels ou nominaux

Ex : attributs décrivant le genre → F, M, A

- ordinaux ou ordonnés

Ex : attributs décrivant le statut économique → élevé, moyen, haut

- quantitatifs

Ex : attributs décrivant un prix, une taille, une quantité, un poids...
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

## La sémantique des attributs

- spatiaux et temporels (régions, coordonnées...)

- séquentiels, divergents (températures...) ou cycliques (mois...)

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

- hiérarchiques
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

Graphique linéaire : uniquement des attributs **ordinaux** ou **quantitatifs**

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

Diagrammes en barres : approprié pour les attributs catégoriels qui peuvent être réorganisés de manière arbitraire

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

Cartes : appropriées pour les attributs spatiaux mais ne sont pas toujours la bonne solution !

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
# TROUVER LA BONNE VISUALISATION

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Les couleurs divergentes sont plus appropriées qu'un gradient d'une seule couleur pour les attributs divergents quantitatifs

Ici : la seconde heat map utilise le rouge pour le négatif et le bleu pour le positif et le blanc pour zéro : plus lisible

<figure><img src="image_38.png" /></figure>
# POUR RÉCAPITULER

* Que sont les données ? Eléments et attributs / Données structurées et non structurées

* Quel rôle ont les données dans la data visualisation ?

* Pourquoi visualiser ? Gain de temps, remplacer la cognition par la perception

* Abstraction de données : une méthode pour identifier les caractéristiques des attributs grâce aux types d'attributs et leur sémantique
# POUR ALLER PLUS LOIN...

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Le Fourner & Perret – juillet 2021
# LISTE DES RÉFÉRENCES UTILES

* Le cours de Lev Manovich : https://docs.google.com/document/d/1BN-V07YMvKf-WZ4LoDJMrOwseWhB7arhc-z3cKRnJmY/edit

* Les slides de Nicolas Bonneel, Aurélien Tabard et Romain Vuillemot de Lyon 1 : https://lyondataviz.github.io/teaching/lyon1-m2/2016/pdfs/1_introduction.pdf

* Les slides du CERN : https://www.slideshare.net/eamonnmag/principles-of-data-visualization-71834041
# LISTE DES RÉFÉRENCES UTILES

* Étienne Ollion et Julien Boelaert, « Au-delà des big data », Sociologie [En ligne], N°3, vol. 6 | 2015, mis en ligne le 20 janvier 2016, consulté le 01 juillet 2021. URL : http://journals.openedition.org/sociologie/2613

* Lemercier Claire, Zalc Claire, *Méthodes quantitatives pour l'historien*. La Découverte, « Repères », 2008, 128 pages. ISBN : 9782707153401. DOI : 10.3917/dec.lemer.2008.01. URL : https://www.cairn.info/methodes-quantitatives-pour-l-historien--9782707153401.html

* Sylvain Genevois, « Comment différencier infographie et data visualisation ? », *Cartographie(s) numérique(s)*, 11/02/2019. URL : http://cartonumerique.blogspot.com/2019/02/infographie-datavisualisation.html
LES OUTILS :

* Palladio, une application de nettoyage et d'exploration de données complexes, temporelles et spatiales développée par Stanford University

* CARTO, une application de cartographie, période d'essai de 30 jours

* Gephi, un logiciel de visualisation et d'exploration interactive pour toutes sortes de réseaux et de systèmes complexes, de graphiques dynamiques et hiérarchiques

* Omeka, un logiciel de gestion de bibliothèque numérique et de diffusion de données numériques (photos, vidéos, textes numérisés...)

* Draw.io, outil pour créer des diagrammes et visualisations

* D'autres outils et infos ici : https://medialab.sciencespo.fr/outils/