Frédéric Clavert
historian. digital history. digital memory studies. join me on mastodon: @inactinique@mastodon.social
visualisation
Des données
historiques
Représentation graphique de données numériques permettant d'en saisir rapidement les attributs fondamentaux.
Histoire
de la visualisation des données
-
L'histoire de la visualisation des données est très ancienne,
- Premier âge d'or dans la seconde moitié du XIXe,
- Accélération avec l'apparition de l'informatique et, surtout, du Web, couplée à une accélération de ses usages.
Quels usages en sciences humaines?
Cartographie
- Le plus ancien usage. Le plus "facile": peu d'abstraction.
(Hereford Mapa Mundi, 1290)
- Devient de plus en plus élaboré: Republic of letters
-
Sort même de la stricte représentation géographique
Cartographie
Les données quantitatives
Les données quantitatives sont représentées sous forme graphique depuis le XIVe siècle
- Âge d'or: histoire économique quantitative des années 1960-1970 (France - école des Annales / États-Unis - New economic history)
- Voir le chapitre 1 de Graphs, maps, trees de Franco Moretti (Moretti, Franco. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for Literary History. Verso, 2007.)
Les chronologies
Les chronologies
- Sont de plus en plus associées à une carte
Réseaux
- Visualiser un réseau: comprendre relations / interactions entre différents éléments ("noeuds").
Il existe beaucoup d'autres types de visualisation des données.
Liens:
-
Pegasus Data Project (réseaux) - dont l'article sur les réunions d'intellectuels à Davos;
- Infoclio.ch: boîte à outils;
- Voir Digital_Humanities.
Analyse de texte
Définition
"Le Text mining - en français analyse de texte - désigne l'ensemble des techniques permettant l'extraction automatique d'information à valeur ajoutée issue de corpus de données textuelles."
Limites méthodologiques
- Les données elles-mêmes (Article danah boyd);
- Ce qu'une visualisation cache, ce qu'elle montre: il y a une problématique pour toute visualisation des données - donc un choix éditorial;
- Le travail sur les données est une étape importante. Mal faite, toute la visualisation sera biaisée;
- Ne peut suffire seule;
- Toutefois: Lecture computationnelle des données (dont la visualisation) sera nécessairement à développer par les historiens: déluge de données...
Exercice pratique
- Visualisation: Gephi (tutorial conseillé)
- Analyse de texte: iramuteq
visualisation of history
By Frédéric Clavert
