Visualisation de données en sciences humaines

Un graphique peut apparaître comme une fenêtre sur les faits, mais toute visualisation implique des choix — ce qu'il faut compter, comment le regrouper, ce qu'il faut omettre. La visualisation de données en sciences humaines s'interroge sur la manière dont la représentation graphique peut servir l'interprétation tout en rendant compte fidèlement de l'ambiguïté et de la partialité des données culturelles.

Definition

La conception et l'étude critique des diagrammes, graphiques et autres représentations graphiques pour l'exploration et l'argumentation autour des données en sciences humaines, en portant attention à l'interprétation, à l'incertitude et à la nature construite des preuves sous-jacentes.

Scope

Couvre la théorie et la pratique de la visualisation de données en sciences humaines : les principes d'une représentation graphique efficace, l'adaptation des conventions de conception de l'information aux matériaux humanistiques, et les approches critiques qui considèrent les données comme construites et les visualisations comme des arguments. Cela inclut la représentation de l'incertitude et la conception d'affichages interprétatifs, plutôt que de simples illustrations.

Core questions

• Qu'est-ce qui rend une visualisation efficace et honnête ?
• Comment l'incertitude interprétative peut-elle être montrée plutôt que cachée ?
• Les conventions graphiques scientifiques déforment-elles le matériel humanistique ?
• Quand une visualisation est-elle un argument plutôt qu'une illustration ?

Key concepts

• Capta
• Encre de données
• Rhétorique graphique
• Visualisation de l'incertitude
• Affichage interprétatif

Key theories

Capta, et non données

Drucker a soutenu que l'information humanistique est recueillie et construite ('capta'), de sorte que les visualisations devraient exprimer son caractère interprétatif et dépendant de l'observateur plutôt que de la présenter comme un fait donné.

La visualisation comme production de savoirs

Dans *Graphesis*, Drucker a traité les formes graphiques comme des moyens de produire des savoirs, dotées de leurs propres histoires et rhétoriques, et non comme des conteneurs neutres pour des faits préexistants.

Principes d'excellence graphique

Tufte a énoncé des principes de conception largement utilisés — maximiser l'encre de données, éviter la distorsion — sur lesquels la visualisation en sciences humaines s'appuie et qu'elle critique.

History

Les principes de conception de l'information associés à Tufte se sont largement répandus à partir des années 1980. À mesure que les humanistes ont adopté la visualisation, l'essai de Drucker de 2011 et son livre *Graphesis* de 2014 ont articulé une alternative critique et interprétative, soulignant que les données culturelles et leur affichage sont construits, ce qui a façonné les débats sur la visualisation dans les humanités numériques.

Debates

Graphiques standards versus visualisation interprétative

La question de savoir si les graphiques conventionnels importent une fausse objectivité dans les sciences humaines ou si les humanistes devraient concevoir de nouvelles formes qui mettent en évidence l'ambiguïté et la perspective.

Key figures

• Johanna Drucker
• Edward Tufte

Seminal works

• drucker2011
• drucker2014
• tufte2001

Frequently asked questions

Pourquoi ne pas simplement utiliser les mêmes graphiques que les scientifiques et les statisticiens ?

Ces conventions peuvent fonctionner, mais les humanistes traitent souvent de preuves ambiguës, incomplètes et interprétatives. Des critiques comme Drucker soutiennent que les graphiques standards peuvent impliquer une précision que les données ne possèdent pas, et que les visualisations en sciences humaines devraient être conçues pour représenter l'incertitude et le point de vue de l'observateur.