Conceptualisation de la visualisation de données

Avant de se lancer dans la création d’un graphique, il faut se poser certaines questions sur sa forme et sa fonction de même que son message et son public cible. Souvent négligée, l'étape de la conceptualisation est pourtant essentielle et incontournable.

Si les données sont présentées dans un graphique, il faut s’assurer d’identifier le message à communiquer à l’auditoire.

Les quatre questions suivantes aideront à la réflexion :

1. Quel message essentiel concernant les données est crucial et ne peut pas être laissé de côté?
2. S’il fallait résumer un message primordial des données, quel serait-il?
3. Quel est l’objectif de partager ces données?
4. Quel est l’objectif final?

En répondant à ces quelques questions et en identifiant le message, il est plus facile de choisir la solution appropriée. Par exemple, un graphique qui tente de montrer un trop grand nombre d’informations à travers plusieurs catégories tout en présentant des chiffres exacts, crée un graphique surchargé et difficile à interpréter. Non seulement il est incompréhensible, mais il a plus de chance d’être ignoré par l’auditoire.

On distingue généralement trois types de publics cibles. Chacun présente ses propres caractéristiques et nécessite une approche différente.

Public expert

Le public expert est constitué de membres d’une communauté scientifique, d’un ordre professionnel ou encore d’un ou d’une spécialiste dans un domaine spécifique. C’est un public qui a déjà une connaissance poussée des données présentées. Il est donc possible de lui montrer des concepts complexes et nuancés.

Public captif

Ce sont des gens qui doivent lire des données, soit parce qu’ils ou elles doivent assister à une présentation ou lire un rapport. C’est un public qui pourrait consulter certains types de graphiques et de données de façon répétitive. Ainsi, ils ou elles peuvent s’habituer à un certain type de graphiques complexes et innovants. C'est un public duquel il est possible d’obtenir de la rétroaction, ce qui permettra d’améliorer la visualisation de données.

Public large

C’est le « grand public », la population dans son ensemble, qui est constamment bombardée d’information visuelle au cours de ses journées. La taille de ce public offre une opportunité unique de communiquer un message à une échelle inégalée par rapport aux autres.

Une fois le message et le public cible identifiés, il faut décider ce qu’il faut communiquer. Il existe trois fonctions primaires possibles :

1. La composition des données
2. La comparaison de deux ou plusieurs tendances ou ensembles de données
3. La distribution d’une variable au sein d’un groupe ou sous-groupe

De plus, il faut se questionner si d’autres variables ont un impact dans la conception du graphique. Par exemple, le temps et la période visée, les catégories, etc.

Un graphique pour chaque fonction

Le type de graphique recommandé dépend de la fonction à illustrer. Voici un petit outil pour aider à la prise de décision.

S’il s’agit d’un changement dans le temps, y a-t-il beaucoup ou peu de périodes ?

• S’il y a beaucoup de périodes, il est recommandé d’utiliser un graphique linéaire.
• S’il y a peu de périodes et qu’il y a plusieurs catégories, il est également recommandé d’utiliser un graphique linéaire. À l’inverse, s’il y a une ou peu de catégories, le graphique en colonnes est plus à propos.

S’il s’agit d’un classement par catégories, combien y a-t-il de variables par catégories ?

• S’il y a une variable par catégorie, mais plusieurs catégories, il est recommandé d’utiliser un graphique à barres. À l’inverse, s’il y a peu de catégories, le graphique en colonnes doit être utilisé.
• S’il y a deux variables par catégorie, il est recommandé d’utiliser le graphique en haltère (documentation à venir).

S’il s’agit d’un changement dans le temps, y a-t-il beaucoup ou peu de périodes ?

• S’il y a beaucoup de périodes, il est recommandé d’utiliser un graphique d’aires empilées.
• S’il y a peu de périodes et qu’il y a plusieurs catégories, il est préférable d’utiliser le graphique en colonnes empilées.

S’il s’agit de données statiques, combien y a-t-il de variables par catégories ?

• S’il s’agit d’une partie d’un tout, il est recommandé d’utiliser le graphique en pointe de tarte.
• S’il y a peu de catégories, il est recommandé d’utiliser le graphique de colonnes empilées à 100 %

Combien de variables y a-t-il à illustrer ?

• S’il y a une variable, il est recommandé d’utiliser le graphique histogramme.
• S’il y a deux variables, il est préférable de choisir le graphique de nuage de points.