Data vedette

Notre star cette semaine est la merveilleuse infographie réalisée par Angela Morelli, designer d’information milanaise passée par Londres, qui s’est prise de passion pour la problématique de “l’eau virtuelle” il y a 5 ans. Après avoir fait le tour des données sur la question, elle a décidé de devenir une sorte d’ambassadrice pour la cause de l’eau et de créer une infographie permettant au plus grand nombre de cerner et comprendre simplement des informations jusqu’ici dissimulées par des tonnes de chiffres.

Grâce à l’appui — entre autres — de “mentors” comme Nigel Holmes, David Stonestreet et Tom Halsør, Angela a mis au point un scénario approprié puis elle a demandé au studio Basilico Interactive de lui développer l’objet souhaité, avec “des mots et des images qui dansent ensemble”. Au final, des mois de travail pour un gros boulot plein de HTML5, de CSS3, de SVG et de défilement en parallaxe.

Mise en veille

Gérontoliens

Dernier tour, dernière manche

Côté US, c’est le Wall Street Journal qui s’est collé le mieux à l’exercice périlleux (en termes d’ergonomie, notamment) de la restitution graphique dudit bilan sportif. À défaut d’être réellement surprenant, l’exercice du WSJ “The Olympic Medal Count” [en] est propre, lisible et léger : une carte du monde, des ronds dans l’eau taillés proportionnellement au nombre de récompenses obtenues (ça bouchonne un peu en Europe), une possibilité de filtrer par discipline et par couleur de médaille — et, bien sûr, d’avoir le récapitulatif exhaustif des champions par pays. Comme on dit : c’est de l’interactive design.

Côté français, sans forfanterie : la performance est nettement supérieure (ça compensera). L’application “Jeux Olympiques de Londres“, publiée par France Info et réalisée par les amis de WeDoData, part avec la même intention de faire propre et léger.

Au final toutefois : un design plus léché, une frise chronologique bien sentie, un module “Regardez les JO autrement” affichant un classement des médailles “par habitants” (qu’on aurait vu au singulier), “par richesse” et “par délégation” qui part d’un très bon sentiment — et qui manque sans doute un peu de clarté (méthodologie ?). On ne ratera pas non plus le trombinoscope “Les Français” qui offre un véritable panorama sportif de la délégation tricolore et la petite fiche d’identité de chacun d’eux.

En bref, un projet bien mené, globalement bien conçu et gentiment réalisé. Cerise sur le gâteau : la petite explication de texte de Jean Abbiateci sur le scraping (récolte) de données qu’il a effectué pour WeDoData à l’occasion. Humilité et partage, les deux mamelles du datajournalisme !

Niveau bilan, l’intarissable Guardian nous gratifie cette semaine d’un dernier coup de fouet en pondant l’article attendu “Londres 2012 et le journalisme de données : qu’avons-nous appris des Jeux olympiques ?” [en]. Simon Rogers y pose les bases de sa réflexion — qui fera sans doute consensus, comme souvent : 1) il existe plus d’une manière [en] de lire le classement des médailles (ce que l’app française tente sans doute de démontrer aussi) ; 2) les pays n’ont pas gagné leurs médailles de la même manière [en] qu’en 2008 ; 3) les médaillé(e)s britanniques proviennent davantage des écoles publiques [en] qu’en 2008 ; 4) les athlètes sont (dé)formés [en] par leur discipline ; 5) la Grande-Bretagne n’est pas si nulle que ça [en] comparée aux Etats-Unis (ah, les pinailleries familiales) ; 6) les nageurs et nageuses vont de plus en plus vite [en] ; 7) d’où vient et où va l’argent des JO [en] — et ainsi de suite pour mettre en valeur le travail remarquable du fleuron européen du “ddj” tout au long de la compétition. À ne pas rater.

Allez, on abandonne (enfin ?) les Jeux olympiques pour revenir à la veille classique. Et il reste du lourd cette semaine à vous proposer.

Mon nom est Data — Pôle Data

Les amateurs du personnage mythique de James Bond seront forcément conquis par “007 – The Business of Bond” [en], très bon boulot de Kelvin Luck avec — là encore — tout plein de JavaScript rigolo, dont le très en vogue d3.js. Cette application a été soumise au défi “Diagrams are forever” [en] chez Information is Beautiful (David McCandless) et nous serions surpris qu’elle ne touche pas le jury d’éminents spécialistes, tant elle est conçue simplement et efficacement. Ce sont donc 22 films mis bout à bout, un rappel de leur fréquentation (US et Europe) et de leur coût de fabrication qui permet en un coup d’oeil de cerner le niveau de rentabilité de chacun (avec réajustement de l’inflation ou pas). Et tu sais quoi ? Tu peux pas test Sean Connery.

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Pourquoi les Américains sont si…

La question ne nous brûle pas les lèvres cette semaine, mais elle a visiblement mis des fourmis dans les doigts de Renee DiResta, investisseuse sanfranciscaine dans le civil, sur son blog No Upside. En cette période un peu chaude outre-Atlantique (élections, tout ça) et propice à l’exacerbation des différences entre #lesgens, Renee s’est demandée comment les Américains se perçoivent eux-mêmes [en]. Son postulat : taper “Why is [un des 50 états de l'Union] so” (“Pourquoi [x] est si…”) dans Google et voir ce que Google Suggest… lui suggérait.

Si vous êtes lecteur d’Owni, vous savez que Google Suggest nous éveille particulièrement. Et l’expérience data de Renee DiResta est amadouante à plus d’un titre (donc) : d’abord, la dame est investisseuse et pas journaliste ; c’est une simple citoyenne éclairée — c’est comme ça qu’elle se positionne. Ensuite, sa méthodologie est un poil tirée par les cheveux mais tient la route. Enfin le rendu (où son monsieur, développeur, a visiblement mis les mains) est simple et séduisant.

Au-delà de la cartographie interactive classique, nous avons particulièrement apprécié le travail de mise en relation du sentiment régurgité par Google Suggest par rapport à la réalité que Renee est allée chercher sur les silos de données publiques US. Le premier qui prend le temps de faire la même chose avec les départements français a gagné le droit d’être en vedette d’un des prochains épisodes des Data en forme.

Tu avances tu recules comment veux-tu que je cumule

Une fois n’est pas coutume, nos camarades du Monde ont mis les bouchées doubles pour générer une chouette dataviz politique. Autant mettre au carré d’emblée : le bouzin n’est pas des plus clairs. Circonstances atténuantes, les données à mettre en valeur sont nombreuses et complexes, et le rendu est joli — ce qui n’était pas évident de prime abord. Ambitieux, le projet “Le cumul des mandats des parlementaires socialistes” veut donc identifier en un clin d’œil la proportion des députés et sénateurs PS cumulant d’autres fonctions électives (dans les mairies, les conseils régionaux, les intercommunalités).

Pour mettre un peu de lumière : à gauche, les 425 députés et sénateurs — on peut décocher l’un des deux en haut pour n’afficher que l’autre — fractionnés en quatre groupes (de 0 à 3 mandats en sus). Sur les 425 députés et sénateurs, 201 ont un mandat supplémentaire. On se fait une idée de la répartition des 201 en se dirigeant vers la droite et en mettant en surbrillance la colonne centrale dans sa partie rose : sur les 201 députés et sénateurs, beaucoup sont aussi maires, d’autres (moins) sont adjoints, etc. Une idée générale du volume “s’illumine” sur la droite de l’écran. Ou encore, de retour à gauche, 81 élus PS ont deux mandats en sus de leur mandat principal — soit (81 x 2) 162 postes répartis… selon une proportion, ici encore, dont on sera seuls juges. Et il en va de même pour les 19 députés et sénateurs qui occupent (19 x 3) 57 postes car cumulent trois mandats supplémentaires.

C’est d’ailleurs là que la frustration est la plus grande : il manque les chiffres exacts, on n’a donc qu’une idée vague de la répartition des élus selon les fonctions locales qu’ils occupent. Tout est question de proportion et de coup d’œil.

BANG BANG BANG

On terminera avec la baffe de l’été. Celle infligée par ce petit nouveau de la dataviz nommé… Google. Le projet “Arms Trade” s’inscrit en effet dans celui, plus ambitieux, de Google Ideas [en] — qui veut “se joindre à la lutte contre les cartels de la drogue et autres réseaux illicites” en pariant que la technologie peut participer efficacement à cette lutte. Pavé dans la data-mare, Arms Trade décrit sur une mappemonde éblouissante le commerce des armes de poings (civiles et militaires) et de leurs munitions pour chaque pays du monde (import et export), à travers les vingts dernières années – données fournies par le Peace Research Institute d’Oslo. Un bon gros joujou en JavaScript qui — s’il n’en était le sujet, si sérieux — fait passablement… rêver tout metteur-en-scène de données.

Bonne data-semaine à tous !

Le calcul de ces probabilités a été fait sur la base des résultats du second tour des élections présidentielles et les données sont consultables via une interface à l’ergonomie déconcertante.

D’un côté, vous pouvez consulter la carte où chaque circonscription est plus ou moins colorée du rose au bleu marine en fonction des résultats probables. De l’autre, une série de 577 carrés représentent l’ensemble des circonscription avec ce même code couleur. Cette grille peut même être organisée selon deux types de classement : géographique (de l’Ain aux Français de l’étranger) ou politique (du plus rose au plus bleu). Cerise sur le gâteau, les circonscriptions où sont présents soit l’un des ex-ministres de François Fillon, soit l’un des ministres actuels ou encore l’un des proches de Nicolas Sarkozy, sont identifiables grâce à un motif hachuré.

Je ne saurais que vous conseiller d’aller fouiller le blog de Jérôme Cukier qui, en plus, n’est pas avare d’explications sur ses manipulations avec d3.js

Bulles culturelles

Restons dans le data-chauvinisme et allons jeter un oeil au très bon travail de Jean Abbiateci, qui va finir lui aussi par avoir un bout de code à son nom dans les posts des Data en forme.

Journaliste indépendant, féru de photojournalisme et créateur de la très bonne veille visuelle l’Oeil du Viseur, il n’hésite pas à mettre les mains dans le code et ces derniers temps il a, lui aussi, pas mal joué avec d3.js. Pour ne rien gâcher, il le fait avec des données qui ne sont pas si souvent mises en scène : celles du secteur culturel. Ce qui donne un peu d’air frais face à l’omniprésence des sérieuses data politico-économiques.

Il y a quelques semaines, alors que twitter résonnait de débats passionnants sur l’état de la météo au dessus de la Croisette, Jean Abbiateci sortait tranquillement une visualisation bien utile, judicieusement nommée “Box-Office : le cinéma français mis en bulles”.

Elle permet de parcourir les résultats du box-office de 2007 à 2011. Deux bonnes idées rendent cette datavisualisation d’autant plus efficace : attribuer des codes couleurs facilement identifiables aux films présents et/ou récompensés à Cannes et proposer des filtres bien sentis (genre, avis public/médias, pays).

En jouant avec les données ainsi présentées on découvre quelques sympatiques informations. Par exemple que quatre années sur cinq, la Palme d’Or est un drame (que la Croisette est joyeuse !) ou encore que ces même palmes sont systématiquement notées un cran au dessus par les critiques en comparaison de la note attribuée par le public (que la Croisette est magnanime !).

Jean Abbiateci, sur sa lancée, a poursuivi son jeu de bulles pour visualiser le marché de l’art. Cette fois-ci ce sont les 270 oeuvres vendues qui ont atteint des sommets aux enchères, entre 2008 et 2011 qui sont présentées.

Là encore, parcourir ces données est un jeu d’enfants : quatre couleurs pour les typologies d’oeuvres (dessin, peinture, sérigraphie, sculpture) et pas moins de dix filtres nous montrant les diverses facettes de ces data. Pourquoi faire compliqué quand on sait faire simple ?

Data ferrées

Honte donc, à ceux qui penseraient que l’hexagone ne regorge pas de ressources pour faire travailler les données (comme nous l’avions déjà largement remarqué à l’occasion du concours GoogleViz l’hiver dernier). Cependant, il semblerait que la SNCF ne soit pas au courant. Pour explorer ses données relatives à nos usages des rails, la compagnie a choisi de travailler avec des chercheurs outre-atlantique. On l’excusera puisqu’il s’agit de ceux du MIT et plus précisément du Senseable city lab.

Trains of data propose deux approches autour de ces chiffres dont nous sommes les émetteurs premiers. Une vision isochronique de l’hexagone relative aux temps de trajet entre deux gares. Le territoire et sa perception apparaissent alors bien différents de ce que l’on connait. Amis de l’éducation nationale, il va falloir mettre à jour les manuels de géo.

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Second angle : comment se répartissent les retards des trains sur le territoire. Jusqu’ici, on en avait sans doute l’intuition, désormais on en a la preuve en images. Mais ce n’est pas simplement l’horloge interne de la SNCF qui nous est donnée à voir mais aussi le nombre de passagers affectés par chaque retard, les points représentant chaque train étant plus ou moins large en fonction du nombre de voyageurs qu’ils transportent.

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Une telle visualisation permet ainsi à l’aiguilleur de savoir quels sont les points rouges à décongestionner en premier pour qu’au final le ratio retard/voyageur soit le plus faible et le mieux réparti. Conclusion : ne tombez pas sur un train en retard et presque vide, vous y passerez la nuit. Éternelle lutte entre minorités et rendement…

D’où venons-nous ?

Après la géo, l’histoire et pas n’importe laquelle en l’occurence, celle de ce dont nous vous parlons à longueur de Data en forme : l’Histoire de la visualisation de données. Gaëtan Gaborit, chargé d’étude à l’Observatoire régional économique et social des pays de la Loire et accessoirement passionné de données, nous offre en mode #opendata, la présentation qu’il a fait lors de la semaine de l’OpenData qui se tenait à Nantes du 21 au 25 mai dernier.

Ce que l’auteur qualifie lui-même comme “Un bref aperçu illustré” donne déjà de bonne bases sur les origines de cette pratique qui nous fait scruter le réseau chaque semaine à la recherche des nouvelles perles. Pour aller plus loin, Google est notre ami.

Hors des écrans

Après, ce petit flashback historique, je vous conseille d’aller jeter un oeil aux données visualisées hors de vos écrans. La Fonderie, agence numérique d’Île-de-France, adossée au conseil régional, organise un événement intitulé “Expoviz” du 16 au 23 juin prochains.

Au programme : un datatuesday, une conférence et surtout une exposition. Vous pourrez y découvrir une cinquantaine d’infographies que les organisateurs ont considéré comme étant les meilleures du moment, le tout sur des panneaux de grandes dimensions. Ça nous changera des zooms frénétiques sur 13 pouces et autres tablettes.

Et parce qu’une bonne infographie vaut mieux qu’un long discours, voici une petite mise en abyme produite à l’occasion de cet événement.

Data-nimbus

Allez, contrairement aux débats sur les réseaux, cet épisode des data en forme ne se terminera pas sur un point Godwin mais sur un “point cloud”. Point Cloud est le projet un peu fou de James Leng.

Selon ses propres mots : ce projet essaye de réinventer notre rapport quotidien aux données météorologiques. Plutôt que d’afficher les valeurs habituelles température / humidité / précipitations, ce nuage de points relie les données entre elles pour donner à voir, ​​de manière dynamique, les interactions entre ces diverses informations chiffrées.

Ça peut sembler obscur et abstrait, ça l’est en partie, mais cela pousse à nous interroger sur comment visualiser cette donnée que l’on étudie depuis des siècles et qui continue de nous échapper : la météo. La réponse de James Leng tient en quelques processeurs Arduino, 100 mètres de câbles et 966 points de jointure. Fun et zen.

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Pour finir, parce que derrière la visualisation de données il y a du code et parce que le code, oui, c’est aussi de l’art, allez donc vous balader ici et là. Bonne semaine.

Tout comme le célèbre couteau rouge, selection.datavisualization.ch présente non seulement des outils essentiels pour toutes celles et ceux qui souhaiteraient jouer avec les données mais ils sont présentés de manière intelligente et ergonomique.

Trois filtres permettent de trier ces outils en fonction de ce que vous cherchez à faire : cartes, graphiques ou traitement des données. Cerise sur le gâteau, d’un simple clic vous pouvez afficher uniquement les outils qui ne demandent aucune connaissance en programmation ou au contraire ceux destinés aux codeurs plus expérimentés.

Police et bonnes pratiques

Pour rester dans les outils, remercions cette semaine l’ami Geoffrey Dorne pour avoir pointé une police de caractère qui pourrait vite s’avérer indispensable : la typo FF Chartwell. Grâce à la technologie Open Type, une fois installée sur votre système, cette typo va transformer un simple jeu de données en graphique bien designé.

Avec ses sept types de visualisations (bars, lines, pies et autres radars), et moyennant 119€, la police FF Chartwell semble un outil souple et très pratique pour créer des graphiques simples, beaux et facilement modifiables en peu de temps.

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Après les outils, causons apprentissage et techniques avec les Malofiej 20, le Pulitzer du monde de l’infographie, créés en 1993 en hommage à Alexander Malofiej, cartographe argentin considéré comme l’un des pionniers de la dataviz. Cette année, comme les précédentes, les experts es-data du New York Times ont dominé la compétition.

Visual.ly propose une analyse détaillée, en 10 points, de leur travail qui donne quelques clés sur les raisons de leur efficacité. Définir un angle précis, respecter son audience, être agile et savoir utiliser des techniques variées…
Une saine matière à penser avant de plonger dans votre prochain projet data.

Mangez, buvez, visualisez !

Après ces nourritures spirituelles, basculons dans le concret de la matière pour explorer nos nourritures terrestres et les habitudes qui les accompagnent. L’entreprise américaine Massive Health a publié il y a quelques mois sur l’appStore l’application “Eatry”. Le principe est simple : prenez en photo ce que vous mangez et visualisez progressivement l’équilibre de votre régime alimentaire.

Ces cinq derniers mois, Massive Health, a ainsi récolté 7.68 millions d’avis concernant un demi-million de denrées alimentaires, le tout sur plus de 50 pays dans le monde. Ces données ont ensuite permis de construire l’application “We are what we eat” : un régal d’histoires tirées de ces nombreux chiffres, à commencer par une simple carte du monde montrant l’évolution de ce qui compose nos assiettes sur 24 heures.

C’est étonnant comme les bonnes résolutions culinaires s’évanouissent à la nuit tombée. Loin du matinal jus d’oranges fraîchement pressées, il semblerait que nous soyons nombreux à plonger dans la bonne entrecôte-béarnaise-frites le soir venu. Mais vous apprendrez également que les “quand”, “où” et “avec qui” sont aussi importants que le “quoi” quand on s’intéresse à ce qui comble nos vides intérieurs.

Emménager dans les données

Plus que jamais, les données sont partout, infographies et autres visualisations apparaissent dans de nombreux secteurs, hors du champ journalistique, on peut l’écrire : les charts sont trendy. Kelquartier par exemple, une bonne vieille start-up avec un “K” (mais sans “ooo”), a pris l’angle des données pour parler d’immobilier. Leur objectif avoué “changer le monde en aidant les Français à se loger mieux et moins cher”. Wow.

Résultat : un moteur cartographique de visualisation de “42.000 quartiers et petites communes de France”. Chacun peut y scruter le quartier de ses rêves (#oupas) sous toutes les coutures : type de population, revnu moyen, pourcentage de vote pour François Hollande au second tour de la présidentielle, résultats des lycées, taux de fécondité (???) et bien d’autres.

C’est étrange, mais je ressens devant cette France découpée en clichés (chiffrés certes) comme une désagréable sensation de “voyeurisme marketé”. Comme un petite quelque chose qui pourrait emmener vers un plus de corporatisme sociétal, pour ne pas parler de cloisonnement. Peut-être le côté obscur des données

Frontières friables

Restons dans la cartographie, réduisons le prisme à Paris et parlons legislatives. Jérôme Cukier, qui joue quotidiennement avec les chiffres pour l’OCDE, a sorti un bel outil pour les habitants de la capitale en prévision du prochain scrutin national.

Grâce à D3.js et en se basant sur les résultats des élections présidentielles, bureau de vote par bureau de vote, il a projeté ces données sur une carte découpée en circonscriptions. Il va même plus loin : sa web-application permet à chacun de jouer avec ces circonscriptions et ainsi de modifier l’équilibre gauche/droite sur l’ensemble de la capitale.

Sa datavisualisation pose une vraie question : quel est l’impact de ce découpage administratif sur le résultat final du scrutin ? Question importante vu que les redécoupages arrivent régulièrement et souvent de manière opaque pour les électeurs.

Pour ne rien gâcher, Jérôme nous explique dans l’un de ses derniers posts comment il a construit cette carte.

What You See Is What You Are

Un peu de “dat’art” pour terminer avec Marcin Ignac artiste, programmer, designer danois. Dans son projet “Every day of my life”, il visualise l’utilisation qu’il a fait de son ordinateur ces 30 derniers mois. Il n’est pas le premier à mettre en images ses données personnelles mais le résultat est assez classieux.

Chaque ligne représente une journée et chaque bloc de couleur, la principale application ouverte sur cette période horaire. Les trous noirs sont les périodes où l’ordinateur est éteint. C’est notamment intéressant de voir, année après année, la périodicité de zones de black-out et de celles de burn-out.

Les data en chantant

Pour clore cet épisode, je vous propose une douce mélodie qui devrait être l’hymne de l’internationale dataïste.

Allez, tout le monde avec moi : “I like checkin’ on charts”

Cliquer ici pour voir la vidéo.