Datarama : G. Lupi – Where others see complexity, we see beauty and value

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Giorgia Lupi est architecte de formation et est titulaire d’un doctorat en Information Design. Elle a co-fondé Accurat en 2011, une entreprise qui emploie 22 personnes à Milan et à New York spécialisée dans la visualisation de l’information.

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Morceaux choisis :

« Mon travail consiste en partie à faire en sorte que les gens accèdent aux données de manière visuelle. Nous travaillons en collaboration étroite avec des industries créatives et utilisons tous les moyens de communication pour faire comprendre les problématiques actuelles à un maximum de gens. Nous prenons aussi du temps pour l’expérimentation et la recherche, c’est ce sur quoi je vais me concentrer aujourd’hui.

Dans ma pratique professionnelle et artistique, je me concentre sur l’expérimentation et le langage autour de la donnée dans le but de la rendre plus humaine. Voici les mots que j’aime associer aux données : pour moi elles sont petites, qualitatives, imparfaites, subjectives, inspirantes, humaines. Elles offrent la possibilité de représenter la de complexité. Personnellement, j’essaie de trouver de nouveaux moyens visuels, un nouveau langage pour les représenter et les rendre plus contextuelles, engageante. J’essaie de connecter les nombres avec ce pour quoi ils sont réellement faits.

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Quels sont nos défis et nos désirs en tant que designers et plus spécifiquement information designers ? Tout d’abord, interrogeons-nous sur le but des data. Elles servent à embrasser la complexité, parce que la complexité est une caractéristique distinctive et inhérente de notre monde. Elles en expriment une partie de son histoire La plupart du temps, un simple graphique n’est pas suffisant pour montrer la complexité des phénomènes que nous analysons. Le monde est complexe et en tant que visualisation designer nous devons trouver des moyens d’exprimer cette complexité. Nous devons donc expérimenter. Comme le dit Ben Schneiderman, il s’agit d’abord de donner une vue d’ensemble, puis de zoomer et filtrer, et enfin de faire accéder aux détails à la demande. Mais comment arriver à ce résultat ?

Je vais vous présenter un projet mené pour le journal italien Corriere della Sera. Nous avons proposé un récit non linéaire grâce à la visualisation des données issues d’une expérimentation avec des modèles visuels et des métaphores non communes. Cette collaboration qui a duré plus de deux ans a donc été notre terrain de jeu. Nous avons produit plus de 40 data visualisations et analyses. Le défi était de trouver une méthode pour créer des visuels statiques mais riches, en ce sens qu’ils montrent de multiples histoires en une seule page. Le but de ce travail est de pousser au maximum les limites de la représentation de la complexité pour explorer ce qui peut être fait en matière de data journalisme. Chaque semaine, nous choisissions un sujet avec des data set à analyser. Nous appelons ce que nous avons fait ici un récit multimètre. Par exemple, nous nous sommes demandés comment avoir le maximum de chances d’avoir un prix Nobel. Nous avons donc réalisé une visualisation pour permettre d’observer qui sont les lauréats des prix Nobels, selon les différentes catégories et l’âge du lauréat. Nous avons également indiqué par une ligne l’âge moyen des lauréats pour chaque catégorie, leur provenance géographique, leur université de rattachement. et leur niveau d’étude. Vous pouvez donc voir que si vous voulez obtenir un prix Nobel en médecine ou en physique il vaut mieux penser à faire un doctorat. Nous avons aussi essayé de montrer la place des femmes parmi les lauréats. Nous pouvons ainsi voir combien d’informations complexes sont accessibles à partir d’un simple data set. Pour rendre ces données un peu plus humaines, nous avons également choisi de faire apparaître quelques éléments d’histoire relatifs aux lauréats en mettant en avant certaines caractéristiques. Une légende permet de donner les clés de lecture. Nous n’avons pas voulu fournir le point de vue ultime sur ce phénomène mais en tant que data journalistes montrer différents niveaux de lecture. Pour résumer :

– nous construisons l’architecture de la visualisation, avec le souci de positionner chaque élément significatif ;

– nous construisons la forme avec des paramètres quantitatifs et qualitatifs en nous interrogeant sur ce que nous voulons mettre en avant ;

– nous ajoutons éventuellement des textes courts, des mots clés facilitant l’identification. Tous ces éléments ne doivent pas nous détourner de l’histoire principale. Bien sûr ce processus n’est pas aussi linéaire.

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Il faut également rechercher l’esthétique, la beauté dans les visualisations que nous proposons, parce que cette beauté a le pouvoir d’attirer l’attention du lecteur et de l’inviter à investiguer davantage le sujet de la visualisation. Nous savons que le design est lié à l’esthétique, il faut appliquer ce précepte également aux informations. L’aspect esthétique de la data-visualisation peut être considéré comme aussi important que la donnée elle-même, il aide les usagers à s’intéresser à un sujet et peut déclencher leur curiosité, les invitant à explorer davantage. Cet aspect esthétique ne doit pas remplacer la fonctionnalité, en revanche, l’esthétique associée à la fonctionnalité amène de grands résultats. L’esthétique est la porte d’entrée de la visualisation : les usagers vont d’abord s’intéresser à une visualisation parce qu’ils la trouvent belle, puis vont avoir envie d’en savoir plus. Comment parvenir à mettre en avant cet aspect esthétique ? Je vais partager avec vous mon point de vue personnel. Tout d’abord, ce que j’essaie de faire est de ne jamais m’inspirer de data-visualisations existantes. En tant que designers, nous devons nous interroger sur ce que nous aimons dans ce que nous voyons, c’est là que je prends mes sources d’inspirations. Dans mon cas, j’aime la musique, je suis attirée par l’art abstrait, les dessins d’architectures, les dessins scientifiques ou encore l’astronomie et c’est cet univers que j’essaie de retranscrire dans mes visualisations.

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Je vais illustrer cet aspect en m’appuyant sur une autre visualisation réalisée pour le Corriere della Sera sur le phénomène de la fuite des cerveaux. Comme pour la visualisation concernant les prix Nobel, nous avons essayé de raconter une histoire avec ces données. Ici, la visualisation prend une forme très architecturée avec une barre horizontale et une barre verticale pour représenter les deux valeurs principales (accueil et exode de cerveaux). Donc le premier niveau de lecture est de voir la position du pays dans ce phénomène global. Chaque pays est ensuite contextualisé avec d’autres types d’informations représentées sous d’autres formes géométriques (cercle, carré …). Il y avait bien sûr beaucoup de possibilités de présenter ces données, et l’idée de les représenter ainsi m’est venue après avoir visité une exposition au MoMA sur les origines de l’abstraction. Cette représentation non conventionnelle aide à raconter une histoire. Apprendre à voir c’est apprendre à concevoir. Il faut donc se demander ce que l’on aime dans ce que l’on voit pour se forger son propre langage visuel.

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Le designer ne doit pas se limiter aux standards, parce qu’il y a de la place pour aller au-delà. Les visualisations que je vous ai présentées ne sont pas des visualisations standard. Bien sûr elles reprennent les fondamentaux d’une visualisation mais ne restent pas limitées à ça. Quand je travaille sur un projet, je fais beaucoup de dessins et croquis à la main. Je dessine ce qui me vient à l’esprit, cela aide à explorer la fonctionnalité et le langage visuel. Cela me permet de me questionner sur ces données. Pour moi, analyser les données c’est dessiner les données. Ce qui m’intéresse dans la donnée, c’est le côté macro : les corrélations, les patterns, les analyses … Et aussi le nombre d’éléments que nous pouvons avoir. Dessiner permet d’explorer les éléments singuliers de la donnée. Dessiner peut assi permettre de raffiner la donnée, de produire et transmettre du savoir. Le dessin peut être partagé et compris par le plus grand nombre.

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Il faut également toujours avoir en tête que les données ne sont pas simplement des nombres, ces nombres sont toujours là pour exprimer quelque chose d’autre. Les nombres représentent quelque chose dans un contexte. Souvent, la technologie est vue comme la réponse ultime pour représenter la donnée. Je crois pour ma part que c’est la combinaison entre science et design qui peut nous ouvrir de nouvelles perspectives et amener les représentations à un autre niveau. Avec mon entreprise Accurat nous travaillons avec différentes organisations et expérimentons beaucoup en utilisant une approche design. Il s’agit de reconnecter les nombres avec ce pour quoi ils sont faits au départ. Il y a quelques années, avec mon équipe nous avons travaillé en collaboration avec l’astronaute Samantha Cristoforetti, première astronaute femme italienne. Elle nous a contacté avant de partir dans l’espace pour une mission de six mois pour travailler à la fabrication de visualisations pendant son voyage. L’ISS fournit beaucoup d’informations que nous pouvions explorer. Mais nous ne voulions pas faire quelque chose de trop scientifique qui consisterait seulement à montrer les nombres que nous avions. Nous voulions ressentir la présence de Samantha dans les données. Ce qui nous a guidé dans ce projet, c’est une question : est-il possible d’utiliser des données scientifiques pour promouvoir les connections entre êtres humains qui soient simples et basiques ? Nous avons créé le projet « Friends in Space », sorte de réseau social. L’idée de base est très simple : vous pouvez d’abord voir la position de Samantha dans l’espace, au-dessus de vos têtes, en temps réel. Vous pouvez également voir toutes les personnes connectées dans le monde et une carte vous connecte à ces personnes pour leur dire bonjour. Avec cet outil vous pouvez voir et sentir cette connexion avec les gens : nous visualisons ces étrangers avec lesquels nous partageons un intérêt. Et quand Samantha passe sur votre trajectoire vous pouvez également lui dire bonjour à elle aussi. Nous avons donc transformé les données en quelque chose que l’on peut voir, sentir et qui peut relier les gens entre eux.

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Je crois que les données peuvent nous rendre plus humains. Les données peuvent nous connecter et connecter le monde à un niveau plus profond. La dernière expérience que je voulais partager avec vous est la plus radicale. Il s’agit d’une collaboration entre une autre information designer, Stefanie Posavec, et moi. Je suis une italienne qui vit à New York et Stefanie est une américaine qui vit à Londres. Nous ne nous sommes rencontrées que quelques fois dans nos vies mais nous avons décidé de travailler ensemble il y a deux ans. Nous avons découvert que nous avions beaucoup de points en commun : nous sommes toutes les deux des expatriées, nous avons à peu près le même âge, nous sommes toutes les deux filles uniques et nous travaillons toutes les deux dans le milieu de la donnée. Nous aimons toutes les deux dessiner avec la donnée et faire apparaître son côté humain. Nous avons décidé de nous lancer un défi en nous demandant s’il était possible d’apprendre à nous connaître à travers nos données. Nous avons intitulé ce projet « Dear Data » et nous avons commencé une correspondance à propos de la donnée à travers les océans. Chaque semaine et ce pendant un an nous avons collecté nos données personnelles autour de différents sujets pour révéler des choses particulières sur nous-mêmes.

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La première face de chaque carte postale comprend simplement la visualisation et aucun texte. Ce qui est mis en avant c’est simplement l’aspect esthétique du dessin, si l’on ne sait pas qu’il y a des données derrière ce dessin on est avant tout touché par sa beauté. De l’autre côté de la carte postale on trouve bien sûr l’adresse du destinataire, le titre de la visualisation et la légende donnant les clés de lecture de la visualisation. Pour ce projet, nous avons voulu travailler à l’inverse du big data, s’éloigner du côté virtuel de la donnée en le remplaçant par des cartes postales physiques et utiliser uniquement les dessins à la main au lieu des systèmes informatisés. Cela a été un moyen de nous affirmer en tant que designers en trouvant 52 langages visuels différents et personnalisés. Cela a également été une façon de montrer que les données expriment quelque chose de nous mêmes. Il s’agit plus d’utiliser les données comme un journal intime plutôt que comme un programme de quantified self. Par exemple, le premier sujet que nous avons voulu explorer est « combien de fois regardons-nous l’heure en une semaine ? ». Ma carte postale représente donc par un petit symbole chaque fois que je regarde l’heure chaque journée. Rien de bien compliqué donc, mais dans la légende vous pouvez voir que chaque symbole renvoie à la raison pour laquelle je regarde l’heure et est associé à une réaction ou à un contexte.

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La donnée est donc un moyen de raconter des histoires subjectives. C’est seulement en ajoutant un contexte personnel que l’on peut se rapprocher de la vraie signification. Ce qui est intéressant avec ce projet c’est le portrait que les données font de nous avec ces fragments de notre nature et de notre personnalité. Chaque semaine, nous avons constitué une pièce d’un puzzle de notre personne. Cette exploration est aujourd’hui devenue un livre publié aux Etats-Unis et en Angleterre. Ce livre permet aussi de montrer une nouvelle approche des visualisations de données et de montrer les bienfaits des données à échelle humaine. Souvent, nous essayons de faire comprendre aux gens ce que sont les big data ou l’open data, mais on ne peut pas y arriver si l’on ne revient pas à l’essentiel : ce qu’est la donnée elle-même.

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Je crois fondamentalement que les données relèvent davantage d’une attitude que de compétences mentales ou d’outils. Nous pouvons trouver des données et des capteurs partout autour de nous, il s’agit de comprendre comment les associer pour changer notre perception du monde et voir les choses autour de nous différemment. Les données sont un langage universel dans lequel nous devons insérer de la narration personnelle. La seule chose dont nous avons besoin pour visualiser les données, c’est un crayon. Ce que je retiens du projet « Dear Data » c’est que dépenser du temps avec vos données c’est dépenser du temps avec vous-mêmes. Elles nous apprennent à en savoir plus sur nous-mêmes et nous montrent comment collecter et présenter ces données autrement. »

Depuis, les cartes postales originales du projet Dear Data sont entrées dans les collections permanentes du Museum of Modern Art de New York.

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