Objectifs généraux
Nous générons et nous consommons des données quotidiennement, souvent sans même nous en rendre compte. Derrière les applications que nous utilisons, les objets connectés, les plateformes sociales ou les services publics, une masse d’informations circule, s’accumule et façonne notre monde. Mais comment rendre ces flux de données visibles, compréhensibles, et surtout sensibles ? Cet atelier sera une porte d’entrée dans l’univers de la visualisation de données, une discipline à la croisée du design, de l’information et de la narration. Il s’agira de traduire des données en formes visuelles pour découvrir, informer ou interroger.
Compétences acquises
– Identifier des sources de données, connaître les formats usuels.
– Récupérer des données manuellement (téléchargement) ou par programme, via une « API ».
– Apprendre différents modes de représentation en fonction des types de données.
– Utiliser des outils de traitement de données et produire des visuels qui font sens.
Critères d’évaluation
– Implication, prise d’initiative, proposition d’idées.
– Pertinence des données et de leur représentation.
-Qualité du rendu + orthographe.
– Présentation orale lors de la restitution.
Bibliographie
Jacques Bertin — La sémiologie graphique (1967) — https://www.visionscarto.net/la-semiologie-graphique-a-50-ans
Ben Fry — Visualizing Data (2007) — https://www.oreilly.com/library/view/visualizing-data/9780596514556/
Manuel Lima — Visual Complexity : Mapping Patterns of Information (2011)
Nicholas Feltron — Personnal Annual Reports (2014) — http://feltron.com/
Manuel Lima — The book of Trees — Visualizing Branches of Knowledge (2014)
Dear Data — Stefanie Posavec + Giorgia Lupi (2015) — https://www.dear-data.com/
Manuel Lima — The book of Circles — Visualizing Spheres of Knowledge (2017) — https://www.instagram.com/bookofcircles/