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Alberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleading Alberto Cairo montre à quel point la visualisation des données peut être trompeuse L’Iran sait que la visualisation des données peut être trompeuse. La responsabilité d'être compris incombe au concepteur du graphique, mais également au lecteur: "Les visualisations sont destinées à être lues - et pas seulement à être vues."
Dans son nouveau livre Comment les graphiques se trouvent (qui est en précommande et sera publié en octobre), il encourage chacun à devenir un lecteur plus informé des graphiques, des cartes, des diagrammes et des infographies. Le Caire sera notre conférencier invité au séminaire JMP Explorers à Eindhoven, aux Pays-Bas, le 14 mai . Dans ce séminaire complémentaire, il explore les meilleures pratiques pour créer un visuel réussi et significatif évitant certaines des erreurs les plus courantes. Inscrivez-vous au séminaire ou la flux en direct en ligne . Avant l'événement, je lui ai posé quelques questions.
Tu dis dans ton discours "Trumpery Visuel" qu'il y a un fossé croissant entre la communauté de la visualisation de données et le grand public. Lors de la création d'une visualisation, que devons-nous rechercher afin d'être mieux compris?
Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October. Le nouveau livre d'Alberto Cairo: How Charts Lie sera publié en octobre. Visual Trumpery a abouti à mon nouveau livre, Comment les graphiques se trouvent , lequel sort en octobre de cette année . Cependant, je plaisante souvent qu’un meilleur titre aurait été Comment nous nous trouvons avec des graphiques . C'est plus brouillon, et c'est pourquoi je ne l'ai pas utilisé, mais cela incarne certainement le propos du livre.
Pour rendre une visualisation compréhensible, nous devons considérer au moins deux acteurs: un concepteur et un lecteur. Les concepteurs ont la responsabilité d'utiliser des principes de visualisation judicieux (bons encodages, explications textuelles appropriées, etc.) et d'essayer de tester leurs graphiques avant de les afficher, si possible.
Mais les lecteurs ont également une responsabilité: être attentif, lire attentivement les choses et freiner une impulsion, nous devons tous projeter ce que nous croyons déjà ou ce que nous voulons croire sur les visualisations que nous voyons.
Pourquoi devrions-nous être plus critiques à propos des graphiques et de la visualisation des données que nous voyons dans les nouvelles?
Demandez aux gens, qu'ils soient spécialistes ou non-lecteurs, pourquoi ils croient que la visualisation est utile, et vous obtiendrez des réponses telles que "une image vaut mille mots", "les données doivent parler pour soi" ou dire!" Comme je l'explique dans le livre, pris au pied de la lettre, les mythes tels que ceux-ci sont dangereux, car ils popularisent l'idée qu'une visualisation est une simple illustration pouvant être interprétée rapidement. Nous devons changer cet état d'esprit et accepter que les visualisations ne sont pas simplement des images, mais des arguments visuels. De la même manière que vous ne pouvez pas comprendre un article ou un essai en lisant son titre seul, vous ne pouvez pas vous attendre à comprendre une bonne visualisation d'un coup d'œil. Les visualisations sont conçues pour être lues, décodées, pas seulement vues.
Le défi qui découle de ces mythes, je pense, est que nous croyons tous, à tort, que les visualisations sont intuitives et faciles à lire, et que cela conduit souvent à des interprétations erronées dues à la négligence ou à l’ignorance. Dans le livre, je présente de nombreux exemples, dont certains qui m'ont induit en erreur. Même si un graphique est parfaitement conçu, il peut toujours nous "mentir" car nous ne le lisons pas avec l'attention qu'il requiert.
Avez-vous un graphique préféré?
"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"Je ne pense pas que nous donnions suffisamment de crédit à Florence Nightingale dans la communauté de la visualisation de données", déclare Alberto Cairo. Source de l'image: Wikipedia Je dirais les célèbres cartes de Florence Nightingale dans ses multiples rapports après la guerre en Crimée et les analyses statistiques qui ont précédé ces cartes, magnifiquement expliquées par Hugh Small et d'autres auteurs (par exemple, http://www.florence-nightingale-avenging-angel.co.uk/?p=462 et https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1740-9713.2008.00327.x ).
J'ai récemment lu plusieurs biographies de Nightingale et j'ai écrit sur elle dans le dernier chapitre de Comment les graphiques se trouvent . Je ne pense pas qu'on lui accorde suffisamment de crédit dans la communauté de la visualisation.
Qu'espérez-vous que les participants retirent du séminaire Explorers?
Une meilleure compréhension de la raison pour laquelle le design visuel ne consiste pas uniquement à rendre les graphismes jolis, mais aussi plus compréhensible et digne de confiance. Je voudrais aussi expliquer pourquoi nous devrions accorder plus d’attention aux graphiques que nous avons conçus, même les plus simples.
Inscrivez-vous au séminaire le 14 mai ou le flux en direct en ligne .
