Représenter des données visuellement, ce n’est jamais neutre. On le sait probablement touTEs, on admet facilement qu’on peut faire dire n’importe quoi aux chiffres, mais on se rend rarement compte d’à quel point, encore moins de comment. Et quand soit même, on veut rendre intelligible un tableau pleins de chiffres, parce qu’il nous semble décrire une partie de la réalité, on est bien emmerdé.es. Même si on a hurlé au loup quand Le Monde a osé représenter la contagiosité de telle manière, on se rend mieux compte en s’y collant que c’est pas simple. C’est à cela qu’on va s’attacher dans un premier temps: faire le tour de quelques enjeux et trucs foireux liés aux cartes et graphiques de tout poil. Et tant qu’à faire, on va le faire entre autre avec les chiffres du moment.
Au groupe zététique, on triture les chiffres de l’épidémie depuis une dizaine de jours. On s’interroge : que signifie tel chiffre ? Pourquoi représenter telle donnée de telle manière ? Cet indicateur est-il plus pertinent que celui-ci ? Pour répondre à quelle question ?
Bref, on brasse, le nombre de mort.es, le nombre de « cas », le nombre de personnes en réa, la manière dont ces données sont représentées, et les analyses qui en sont faites. Ce faisant, on en est arrivé à se dire qu’il fallait écrire là dessus. Si on va au bout de ce qu’on a en tête, il y aura quatre parties avec plusieurs articles dans certaines (on vous garantie pas que ça sortira dans l’ordre):
I- Les enjeux des représentations visuelles de données
I-2 Les Graphiques en Bâton, ou comment faire disparaître des grévistes
II- Pourquoi construire nous-même ces indicateurs ? Le Monde le fait déjà…
IV- Quel conséquences politiques tirer de ce que les données nous disent ?
On référencera les différents articles ici.
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