News Letter - TDV - Hackaviz 2020 #4
News Letter - TDV - Hackaviz 2020 #4

News Letter - TDV - Hackaviz 2020 #4

Contenu
Cartes et réseaux
Date
Mar 9, 2020

Exemples & entrainements

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Cette semaine, le Hackaviz 2020 organisĂ© par l’association Toulouse Dataviz dĂ©marre ! LibĂ©ration des donnĂ©es le 12 mars. Un Hackaviz ? KĂ©zako ? C’est un concours de visualisation de donnĂ©es en temps limitĂ©, seul ou en Ă©quipe, dotĂ© de rĂ©compenses, ouvert Ă  un trĂšs large public. Le principe ? Tu as 10 jours pour raconter une histoire avec des graphiques (seul ou en Ă©quipe) Ă  partir d’un jeu de donnĂ©es original qui regroupe des donnĂ©es ouvertes concernant les communes de la rĂ©gion Occitanie. Si tu n'es pas encore inscrit, c'est par lĂ  ! Pour t’accompagner dans cette aventure, on te concocte une newsletter hebdomadaire Ă  lire en 5 minutes avec des ressources (prĂ©sentĂ©es pour la plupart lors de nos meetups 😊) pour approfondir le sujet : de vraies petites pĂ©pites !

Le mot d'introduction

Comme le dĂ©marrage est proche, on clĂŽture cette sĂ©rie de newsletters avec du concret ! On a vu dans la premiĂšre Ă©dition qu'en fonction de la question, plein de visualisations diffĂ©rentes Ă©taient possibles. Mais pour une mĂȘme question, aussi ! L'exĂ©cution, les outils, les choix de prĂ©sentation diffĂšrent. Et c'est en exerçant son Ɠil sur des cas pratiques qu'on en tire des apprentissages. Cette semaine, on t'amĂšne Ă  voir plein d'exemples.

Des galeries de visualisation

Alors bien sĂ»r certains ont un niveau plus avancĂ© que d’autres dans la visualisation de donnĂ©es et la maĂźtrise d’outils, mais chacun a sa chance, mĂȘme celui qui voudra utiliser un papier et des crayons de couleur ! Le plus important est de rĂ©ussir Ă  faire passer son message et sans essayer de tromper le jury 😉
On ne vous avait pas menti dans la newsletter « Comment visualiser ? », on va encore parler de Yan Holtz qui a créé pas moins de 3 galeries de visualisation de données avec le code disponible en :
 
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Pour bien choisir les couleurs

Savez-vous que nous ne sommes pas Ă©gaux devant les couleurs ? Certaines ont notre prĂ©fĂ©rence, d'autres nous dĂ©plaisent ou provoquent notre colĂšre, nous voyons alors rouge ou rions jaunes et devenons blancs.... Mais certains d'entre nous ne peuvent se reprĂ©senter ces couleurs, puisqu'ils ne les perçoivent pas, Ă©tant atteint d'une des nombreuses formes de Daltonisme. Selon les sources, 7-10 % des hommes et 0.5 % des femmes en souffrent, ce qui fait quand mĂȘme un nombre potentiel de lecteurs qui pourraient ne pas apprĂ©cier vos choix de couleurs. Pour Ă©viter cela, l'Ă©quipe du TDV vous propose d'utiliser diffĂ©rents outils de vĂ©rification :
  • ColorBlindly est une extension Chrome qui vous permet de voir comme un Daltonien
  • ColorOracle, permet aussi de voir comme un Daltonien, mais cette fois tout l'environnement de travail (Windows ou Mac) est dĂ©-colorisĂ©.
  • Sous R, il existe des palettes, ColorBlind , Viridis, qui permettent de gĂ©nĂ©rer des graphiques utilisant des couleurs diffĂ©rentiables par les Daltoniens.
  • De nombreux outils existent pour tous les logiciels. Il suffit d'y penser avant toute crĂ©ation.
Enfin quelques conseils simples :
  • Utilisez des couleurs avec des contrastes forts (ou utilisez des textures diffĂ©rentes, ou des symboles diffĂ©rents, si cela s'y prĂȘte) pour vos graphiques
  • Evitez les associations rouge-vert ; vert-marron ; vert-bleu ; bleu-gris ; vert-gris
Et si les couleurs vous intéressent, lisez les livres de Michel Pastoureau

Pour visualiser des cartes

Créer des cartes avec QGIS et des open data

RĂ©sumĂ© : Les cartes vous fascinent et vous rĂȘvez de crĂ©er les vĂŽtres. C’est aujourd’hui possible grĂące Ă  la disponibilitĂ© de nombreuses donnĂ©es ouvertes (open data) gĂ©o localisĂ©es et Ă  l’accĂšs Ă  des logiciels libres tels que QGIS (Quantum Geographic Information System). Les fichiers open data sous les formats .shp ou .geojson sont facilement exploitables avec QGIS sans avoir Ă  Ă©crire de lignes de code. Lors de ce meetup, nous dĂ©rouleront tout le processus de rĂ©alisation d’une carte en partant des donnĂ©es brutes. Vous pourrez ainsi vous rendre compte de la facilitĂ© d’utilisation de l’outil et aussi avoir un aperçu de ses nombreuses potentialitĂ©s.
Slides : Présentation et la vidéo
Intervenant : Alain Ottenheimer (datasens ) rĂ©alise une visualisation Ă  partir d’un jeu de donnĂ©es et montre comment publier le rĂ©sultat sur un site web.
Alain Ottenheimer nous apprend Ă  faire des cartes.
Alain Ottenheimer nous apprend Ă  faire des cartes.
 

Lire et Tracer les données de l'Hackaviz2020 en 10 lignes javascript

Alain Roan (perceptible.fr) a créer un classeur ObservableHQ qui montre comment lire et tracer les données de l'Hackaviz 2019. Un bon point de départ pour les curieux de cette technologie.
 
 

Comment fait-on des cartes?

RĂ©sumĂ© : Passer des donnĂ©es Ă  une visualisation est un exercice difficile, surtout lorsque ces donnĂ©es comportent des informations gĂ©olocalisĂ©es que l’on cherche Ă  reprĂ©senter dans un repĂšre familier. Il faut alors crĂ©er des cartes, ce que l’homme a longtemps fait Ă  la main et que de nombreux logiciels nous permettent de faire facilement aujourd’hui d’un clic. Mais comment fait-on une carte ? Quelles sont les Ă©tapes de traitement des donnĂ©es, des fonds de cartes, pour arriver au rĂ©sultat? Quelles rĂšgles doit-on respecter pour crĂ©er des cartes pertinentes, lisibles, et rĂ©vĂ©lant l’information spatiale ? Thibaut Laurent, statisticien au CNRS et spĂ©cialiste de la statistique spatiale, nous propose quelques pistes pour rĂ©pondre Ă  ces questions. En s’appuyant sur ses rĂ©alisations et son expĂ©rience, il sera notre guide d’un soir au pays des cartes

Un exemple de carte bien faite (Thibault Laurent)
Un exemple de carte bien faite (Thibault Laurent)
Slides :
  • rĂ©fĂ©rence carto
    • Intervenant : Thibaut Laurent, statisticien au CNRS et spĂ©cialiste de la statistique spatiale
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Cartes et réseaux: Pourquoi et comment les visualiser ?

RĂ©sumĂ© : D’innombrables plateformes, journaux, tableaux de bord, blogs, articles scientifiques utilisent des donnĂ©es gĂ©olocalisĂ©es ou de rĂ©seau pour leurs analyses. Beaucoup ont alors recours Ă  des visualisations Ă  base de cartes et de rĂ©seaux. Mais est-ce bien la meilleure façon d’apprĂ©hender l’information contenue dans ces donnĂ©es ? Pourquoi reprĂ©senter ces donnĂ©es (gĂ©olocalisĂ©es ou de rĂ©seau) sous forme de cartes ou d’ un ensemble de lignes entrelacĂ©es ? Au-delĂ  de ces questions fondamentales que Christophe Bontemps (Toulouse School of Economics) illustrera par des exemples concrets, il vous proposera un tour d’horizon critique de la visualisation des cartes et des rĂ©seaux, des reprĂ©sentations classiques et moins classiques, des mĂ©thodes et des outils. Il s’appuiera pour cela sur quelques fondamentaux de la visualisation de donnĂ©es ainsi que sur des travaux en cours sur la reprĂ©sentation des rĂ©seaux. En particulier, nous interrogerons les diffĂ©rentes rĂšgles de reprĂ©sentation des rĂ©seaux et essaierons de dĂ©coder les Ă©lĂ©ments visuels utilisĂ©s (nƓuds, arcs, couleurs, taille
) et d’affiner notre comprĂ©hension de ces reprĂ©sentations.
Un exemple de Bundling pour une meilleure visualisation de réseaux (C. Hurter)
Un exemple de Bundling pour une meilleure visualisation de réseaux (C. Hurter)
Slides : Présentation et vidéos (cartes & réseaux)
Intervenant : Christophe Bontemps, ingénieur de recherche (économétrie) à Toulouse School of Economics (INRA)
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