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Quatre voies du datajournalism

J’ai eu l’impression, ces derniers jours, de répéter plusieurs fois la même chose à des personnes différentes. (Ce qui est un vrai plaisir quand il s’agit de datajournalism). D’où l’idée d’articuler ici ces quelques éléments récurrents.

Finalement, le datajournalism ou journalisme de données, peut difficilement se résumer à un type de contenu ou à un type de démarche. J’ai identifié quatre dimensions, et pour chacune les compétences nécessaires à sa mise en œuvre :

1-Compréhension : Le datajournalism permet de mieux comprendre le monde.

Pour cette visualisation des succès au box office américain depuis 1986, l’équipe du nytimes.com a particulièrement travaillé sur la forme des courbes, et leur couleur.


Le datajournalism, c’est de la visualisation d’information. C’est une des composantes du traitement rich media (tel que le défini Alain Joannes), une des applications du journalisme visuel. Dans cette première logique, le datajournalism permet de faire comprendre par l’image certaines idées bien mieux que ne le feraient des mots.

Le datajournalism fait ici appel aux compétences des graphistes et aux connaissances en sémiotique visuelle ou en sémiologie graphique : pour que chaque forme et chaque couleur fasse sens instantanément.

Pour faire comprendre une affaire d’espionnage politique à Madrid, elpais.com a mis au point une visualisation animée et interactive.

Mais le datajournalism va au delà de l’infographie car il ne s’adresse pas uniquement à l’intelligence visuelle, il travaille également sur l’intelligence cinétique. En datajournalism la visualisation est forcément interactive. Elle doit permettre à l’internaute de jouer avec les données, de manipuler la visualisation. Plongé dans une posture active, l’usager appréhende et mémorise plus facilement l’information.

La datajournalism ne pourra donc pas se passer des compétences d’un interaction designer. Ni de celles d’un ergonome.

2.Personnalisation :  Le datajournalism permet de personnaliser la vue sur le monde

Gapminder permet de visualiser à la demande les relations entre différents indicateurs statistiques mondiaux.

Le datajournalism, c’est aussi de l’information à la carte. Un des moyens de répondre à la fragmentation des audiences.

La visualisation de données consiste à bâtir une interface graphique pour accéder à une base de données. Cela permet bien sûr de proposer un aperçu de gros volumes de données, d’en faire jaillir le message essentiel. Mais cela ouvre également la possibilité d’interroger n’importe quelle partie de cette base de données, et de la rendre accessible et compréhensible instantanément. Ainsi, une des dimensions de l’interactivité consiste à rendre la visualisation librement paramétrable. Une application de datajournalism peut alors répondre toutes les attentes particulières des internautes autour d’un thème d’information.

Les savoir-faire d’un architecte de l’information deviennent ici utiles.

3.Investigation : Le data journalisme permet d’éclairer autrement le monde.

En analysant un document de 458 mille pages sur les notes de frais des députés britanniques, le Guardian a révélé des abus dans l’utilisation des fonds publics britanniques.

Le datajournalism est également un outil d’investigation. Les bilans de la cour des comptes, les rapports du FMI, les statistiques de l’OCDE, etc., contiennent énormément de matériau pour le journalisme d’investigation. Seulement, il faut savoir faire parler ces données. C’est à dire qu’il faut prendre le temps de les lire, qu’il faut savoir les interpréter, qu’il faut des outils pour appréhender des tendances à partir de gros volumes de données, qu’il faut avoir l’idée de croiser une base de données avec une autre, etc., pour faire apparaître des informations jusque là ignorées.

Interroger les données plutôt que les témoins est un art encore très délaissé par les médias français. Peut-être parce que cela suppose d’emprunter des outils et des méthodes aux sciences (voir la brillante illustration de Fabrice Epelboin sur RWW France) : pour extraire de l’information d’immenses bases de données, il n’y pas d’autres moyens que de construire des modélisations, que d’utiliser des outils de gestion de la complexité.

Impossible de réaliser ce genre d’investigation sans statisticien.

4.Participation : Le data journalism permet de participer à la description du monde

Avec l’aide de 200 internautes, l’équipe d’Owni.fr a géolocalisé les bureaux de votes français et a rendu cette base de données gratuite, ouverte et libre.

Enfin, le datajournalism suppose parfois de faire appel au crowdsourcing pour collecter les données et pour les qualifier. Lorsque la base de données n’existe pas, lorsqu’il est matériellement impossible qu’un petit groupe de personnes collecte toutes les données sur un sujet, la force du datajournalism réside dans sa capacité à fédérer la participation des internautes pour obtenir des données à faire parler.

Cela nécessite un gros travail d’animation de communauté.

Il faut encore mentionner deux compétences indispensables au datajournalism, et transversales à ces quatre dimensions.

Tout d’abord les savoir-faire des développeurs. Développeur axé back office et data, pour construire et gérer les bases de données, mais aussi développeur axé animation, flash, et front office.

Et pour finir, pas de datajournalism sans travail d’éditorialisation. Par éditorialisation j’entends : problématisation, inscription dans le débat public, storytelling, hiérarchisation, définition d’un angle de traitement de l’actualité et d’un message à délivrer. Vous remarquerez que j’esquive volontairement la référence au journalisme. Je suis persuadée qu’il n’est pas besoin de se définir comme journaliste pour être capable de remplir ce rôle d’éditorialisation. Maintenant, est-ce que ce travail d’éditorialisation est du journalisme ? Je vous laisse en débattre.

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Data Data Data

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Ce billet a été rédigé par Benoit Vidal, étudiant en 4ème année à l’École des Hautes Études des Technologies de l’Information et de la Communication.

Cela fait déjà quelques temps que l’on peut considérer que nous sommes en pleine infobésité. Avec les blogs, les réseaux sociaux, le temps réel, les addicts de l’information ont de quoi assouvir leur dépendance. C’est dans cet espace que l’on voit apparaître un désir de traitement de l’information différent, plus proche des besoins du récepteur. Du journalisme de liens à l’hyperlocal (ou micro local), l’enjeu est bien celui des données. Ce que l’on appelle data(base) journalism, le journalisme de données, s’inscrit clairement dans trois trajectoires de l’ère de l’Information dans laquelle nous venons à peine de rentrer.

Le premier point, sur lequel je ne m’épancherai pas car Caroline Goulard dresse un état des lieux lucide dans un mémoire, est la crise/disparition de la presse papier, l’avènement du web et les changements profonds qu’ils provoquent dans l’économie de la presse.

Raw Data Now

La seconde trajectoire est plus scientifique et concerne le web sémantique, un web des données. Avec un approfondissement et une complexification du web, c’est un saut quantitatif et qualitatif sans précédent, aux conséquences socio-économiques encore largement insoupçonnées. Afin de donner de l’élan à ce web de données, Tim Berners Lee (créateur du web) a lancé le paradigme Linked Data ou données liées. Son slogan Raw Data Now suppose de libérer les données telles qu’elles. C’est la première étape inévitable pour un web avec plus de sens, un web « sémantisé ». Lancé par le gouvernement Obama et leur data.gov, ou des organismes tels que la Sunlight Foundation, on assiste aujourd’hui à de véritables lâchés de données.

La visualisation de données est un des grands défis de ce siècle.

Que faire de ces données brutes ? La réussite des visualisations graphiques interactives du New-York Times relève de leur capacité à faire travailler ensemble journalistes, interaction designers et développeurs afin de donner du sens à l’intéractivité, un sens visuel… à des données qui n’en ont pas, de leur donner une lisibilité, une accessibilité. C’est là toute la difficulté et c’est de la synergie des différents métiers que naîtra la cohérence. Ce traitement de l’information est vraiment pertinent lorsque l’on pense que nous n’en sommes qu’au début du tout numérique. Le lecteur des journaux gratuits chaque matin trouvera certainement un intérêt dans des e-books (Kindle, Tablet Mac) s’ils apportent une réelle plus-value à un canard papier, s’il peut prendre part à ce qu’il regarde, s’il peut jouer avec l’information. L’expérience sera pour lui plus enrichissante, en opposition avec le journalisme narratif. Je vous invite à regarder cette vidéo avec Manuel Lima, Interaction Designer et fondateur de VisualComplexity.com, au sujet de la visualisation de données.

Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write.

George Wells n’avait pas tort. Cependant, nous ne sommes pas encore dans un contexte de data-obésité comme on peut connaître aujourd’hui une infobésité réelle. Tout comme l’information signifie pouvoir, il y a beaucoup de réticences à libérer des données, notamment en France. Data War ?

En conclusion, je vous laisse lire Eric Scherer, directeur stratégie et relations extérieures de l’AFP :

L’an dernier, la page la plus visitée du site du New York Times fut une infographie interactive. Le problème, c’est que les groupes de presse français disent ne pas savoir où trouver les talents pour faire un travail de cette qualité.

Pour aller plus loin : L’information, source de pouvoir

Illustration : www.memoclic.com

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