Newsletter - Toulouse DataViz #16 - Spécial Hackaviz 2021
Newsletter - Toulouse DataViz #16 - Spécial Hackaviz 2021
Contenu
La quatrième et dernière newsletter de l'Hackaviz 2021
Date
Sep 9, 2021
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Le Hackaviz 2021 organisé par l’association Toulouse Dataviz démarre aujourd'hui ! Un Hackaviz ? Quésaco ? C’est un concours de visualisation de données pendant 10 jours, seul ou en équipe, doté de récompenses, ouvert à tous. Le principe ? Raconter une histoire avec des graphiques à partir d’un jeu de données original regroupant des données ouvertes concernant la région Occitanie. Si vous n'êtes pas encore inscrit, c'est par ! Pour vous accompagner dans cette aventure, nous vous concoctons une newsletter hebdomadaire à lire en 5 minutes avec des ressources (présentées pour la plupart lors de nos meetups 😊), pour approfondir le sujet : de vraies petites pépites !
 
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Le mot d'introduction

Comme le démarrage est proche, nous clôturons cette série de newsletters avec du concret ! Nous avons vu dans les premières éditions des newsletters que c'est l'histoire que vous voulez raconter qui va définir les visualisations que vous allez choisir. L'exécution, les outils, les choix de présentation diffèrent aussi. Cette semaine nous nous penchons sur le choix des couleurs et les spécificités d'une cartographie.

Bien choisir les couleurs

Raconter une histoire avec les couleurs

“Colours in Culture” par David McCandless AlwaysWithHonor.com
“Colours in Culture” par David McCandless AlwaysWithHonor.com
Savez-vous que nous ne sommes pas égaux devant les couleurs ? Certaines ont notre préférence, d'autres nous déplaisent ou provoquent notre colère, nous voyons alors rouge ou rions jaunes et devenons blancs...
Cédric Scherer nous explique comment le choix d'une couleur contribue à l'histoire d'une datavisualisation.
 

Perception des couleurs et daltonisme

Certains d'entre nous ne peuvent se représenter ces couleurs, puisqu'ils ne les perçoivent pas, étant atteint d'une des nombreuses formes de dalltonisme. Selon les sources, 8% des hommes et 0,4 % des femmes en souffrent, ce qui fait quand même un nombre potentiel de lecteurs qui pourraient ne pas apprécier vos choix de couleurs. Pour éviter cela, l'équipe du TDV vous propose d'utiliser différents outils de vérification pour voir comme un daltonien :
  • ColorOracle, permet aussi de voir comme un daltonien, mais cette fois tout l'environnement de travail (Windows, Linux ou Mac) est dé-colorisé.
  • Sous R, il existe des palettes, ColorBlind , Viridis, qui permettent de générer des graphiques utilisant des couleurs différentiables par les daltoniens.
  • De nombreux outils existent pour tous les logiciels. Il suffit d'y penser avant toute création.
 
Ces nuanciers montrent comment une personne daltonienne voit les couleurs par rapport à une personne ayant une vision normale. La deutéranomalie est l'anomalie la plus commune (6% des hommes). Wikicommon
Ces nuanciers montrent comment une personne daltonienne voit les couleurs par rapport à une personne ayant une vision normale. La deutéranomalie est l'anomalie la plus commune (6% des hommes). Wikicommon
Quelques conseils simples :
  • Choisissez des couleurs avec des contrastes forts pour vos graphiques, évitez les associations rouge-vert, vert-marron, vert-bleu, bleu-gris ou vert-gris
  • N'abusez pas des couleurs. Est-ce que la couleur apporte une information supplémentaire ?
  • Remplacez la couleur par un autre élément ? Ne vaudrait-il pas mieux la remplacer par des textures différentes ou des symboles différents, si cela s'y prête ?
Et si les couleurs vous intéressent, lisez les livres de Michel Pastoureau.

Créer des cartes et des réseaux

Le jeu de données de ce Hackaviz vous propose des données géographiques. Libre à vous de les utilisez ou non selon l'histoire que vous voulez raconter. Voici quelques présentations si vous êtes amenés à réaliser une carte dans votre histoire.
 

Cartes et réseaux : pourquoi et comment les visualiser ?

Un exemple de bundling pour une meilleure visualisation de réseaux (C. Hurter)
Un exemple de bundling pour une meilleure visualisation de réseaux (C. Hurter)
Résumé : D’innombrables plateformes, journaux, tableaux de bord, blogs, articles scientifiques utilisent des données géolocalisées ou de réseau pour leurs analyses. Beaucoup ont alors recours à des visualisations à base de cartes et de réseaux. Mais est-ce bien la meilleure façon d’appréhender l’information contenue dans ces données ? Pourquoi représenter ces données (géolocalisées ou de réseau) sous forme de cartes ou d’ un ensemble de lignes entrelacées ? Au-delà de ces questions fondamentales que Christophe Bontemps illustrera par des exemples concrets, il vous proposera un tour d’horizon critique de la visualisation des cartes et des réseaux, des représentations classiques et moins classiques, des méthodes et des outils. Il s’appuiera pour cela sur quelques fondamentaux de la visualisation de données ainsi que sur des travaux en cours sur la représentation des réseaux. En particulier, nous interrogerons les différentes règles de représentation des réseaux et essaierons de décoder les éléments visuels utilisés (nœuds, arcs, couleurs, taille…) et d’affiner notre compréhension de ces représentations.
Slides : Présentation et vidéos (cartes & réseaux)
Intervenant : Christophe Bontemps, statisticien et maître de conférence à la Commission économique et sociale pour l'Asie et le Pacifique de l'ONU
 

Comment fait-on des cartes ?

Résumé : Passer des données à une visualisation est un exercice difficile, surtout lorsque ces données comportent des informations géolocalisées que l’on cherche à représenter dans un repère familier. Il faut alors créer des cartes, ce que l’homme a longtemps fait à la main et que de nombreux logiciels nous permettent de faire facilement aujourd’hui d’un clic. Mais comment fait-on une carte ? Quelles sont les étapes de traitement des données, des fonds de cartes, pour arriver au résultat? Quelles règles doit-on respecter pour créer des cartes pertinentes, lisibles, et révélant l’information spatiale ? Thibaut Laurent, statisticien au CNRS et spécialiste de la statistique spatiale, nous propose quelques pistes pour répondre à ces questions. En s’appuyant sur ses réalisations et son expérience, il sera notre guide d’un soir au pays des cartes…
Slides :
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Un exemple de carte bien faite (Thibault Laurent)
Un exemple de carte bien faite (Thibault Laurent)
 

Créer des cartes avec QGIS et des open data

Alain Ottenheimer nous apprend à faire des cartes.
Alain Ottenheimer nous apprend à faire des cartes.
Résumé : Les cartes vous fascinent et vous rêvez de créer les vôtres ? C’est aujourd’hui possible grâce à la disponibilité de nombreuses données ouvertes (open data) géolocalisées et à l’accès à des logiciels libres tels que QGIS (Quantum Geographic Information System). Les fichiers open data sous les formats .shp ou .geojson sont facilement exploitables avec QGIS sans avoir à écrire de ligne de code. Lors de ce meetup, nous dérouleront tout le processus de réalisation d’une carte en partant des données brutes. Vous pourrez ainsi vous rendre compte de la facilité d’utilisation de l’outil et aussi avoir un aperçu de ses nombreuses potentialités.
Slides : Présentation et la vidéo
Intervenant : Alain Ottenheimer (datasens) réalise une visualisation à partir d’un jeu de données et montre comment publier le résultat sur un site web.
 

Lire et tracer les données de l'Hackaviz avec 10 lignes JavaScript

Alain Roan (perceptible.fr) a créé un classeur ObservableHQ qui montre comment lire et tracer les données de l'Hackaviz 2019 et 2020. Un bon point de départ pour les curieux de D3.js et ObservableHQ.