Les big data sont aujourd’hui omniprésentes et la quantité de données existantes ne fait que croître. Or, générer ces quantités massives de données n’a de sens que si on sait les interpréter et les comprendre. Lorsque la quantité de données n’est pas trop importante, il suffit de les placer dans un tableau Excel et de les analyser une par une. Cependant, dans de nombreux domaines de recherche ou de travail, la quantité de données est tellement massive qu’il est impossible de les comprendre à l’œil nu. Les outils de la data visualisation (ou dataviz) permettent de mieux comprendre les grandes quantités de données et d’en retirer des tendances ou des schémas. 

Les êtres humains sont habitués aux visualisations : nous aimons les couleurs et les schémas. En voyant des graphiques avec des couleurs, nous décelons rapidement des tendances et nous les retenons. Comme le montre ce module, la dataviz nous donne des super-pouvoirs (Willett et al., 2021). 

Cependant, la dataviz ne consiste pas seulement à collecter des données et en faire des graphiques. Un mauvais graphique n’aide ni à la compréhension, ni à l’analyse. Une bonne dataviz, en revanche, raconte une histoire et informe. C’est pourquoi la data visualisation est devenue un domaine de recherche en soi. De plus en plus de chercheur·se·s et d’artistes se consacrent à la data visualisation, comme en témoigne cette page web. En sciences humaines, la data visualisation joue un rôle de plus en plus important. Cette page web montre des départements d’Universités du monde entier qui consacrent une partie de leur recherche à la data visualisation dans le contexte des humanités numériques. On y trouve le Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH) de l’Université du Luxembourg. Dans la prochaine section, nous vous présentons l’un de leurs plus grands projets. 

Aida Horaniet Ibańez, Suzana Cascao et Daniel Richter, des chercheur·se·s du C²DH ont réalisé, en collaboration avec l’artiste Marion Dengler (et le soutien de la Doctoral Education in Science Communication (DESCOM) de l’Université du Luxembourg), la bande dessinée suivante qui représente un exemple de la façon dont la visualisation des données facilite un projet interdisciplinaire entre une ingénieure et un historien.

Source : Lux:Plorations, Scientific Comics, Université du Luxembourg, https://sciencecomics.uni.lu/its-about-time/

Cliquer ici pour visualiser la bande dessinée dans une autre langue. 

Pour encore plus d’informations sur la data visualisation, nous vous conseillons le Journal of the Data Visualization Society ou cette liste de recommandation de livres. 

Le projet LuxTime est un projet interdisciplinaire et collaboratif entre le Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH) dont fait partie la chercheuse Aida Horaniet Ibañez, le Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) et le Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST).

L’objectif principal du projet LuxTIME est de construire et visualiser différentes données qui comprennent des informations provenant de trois domaines et perspectives scientifiques différents, à savoir l’écohydrologie, la chimiométrie environnementale et l’histoire.

LuxTime projette d’utiliser l’industrialisation de la région de la Minett comme banc d’essai pour des réflexions méthodologiques et épistémologiques sur la manière d’étudier sur le long terme l’impact des changements environnementaux sur la santé de la population locale. En mélangeant des « informations contextuelles » basées sur des archives et des « preuves scientifiques » provenant d’études chimiques, biologiques ou médicales, le projet explore de nouvelles pistes pour interpréter les « big data du passé » dans un cadre véritablement interdisciplinaire.

Le cas de Belval est destiné à tester de manière critique le potentiel analytique d’une conception de recherche à plusieurs niveaux. L’ambition, à moyen terme, est d’étendre cette conception à une étude de cas nationale. Il s’agit de construire une véritable « machine à remonter le temps luxembourgeoise » qui contient plusieurs types de données différents provenant de nombreux types d’institutions différents.

Le projet s’inscrit dans un projet européen intitulé « Time Machine: Big data of the past for the future of Europe ». Ce projet créera des technologies d’intelligence artificielle avancées pour donner un sens à de grandes quantités d’informations provenant d’ensembles de données historiques complexes.

Pour plus d’informations sur le projet LuxTime, veuillez consulter la page web du projet ou écoutez le podcast avec la chercheuse Aida Horaniet Ibañez. 

Références

Willett, Wesley, Aseniero, Bon Adriel, Carpendale, Sheelagh, Dragicevic, Pierre, Jansen, Yvonne, Oehlberg, Lora & Isenberg, Petra. (2021). Perception ! Immersion ! Empowerment ! Superpowers as Inspiration for Visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 28(1), 22-32