Alberto Cairo/5
1 notes
Résumé :
A leading data visualization expert explores the negative―and positive―influences that charts have on our perception of truth.
We’ve all heard that a picture is worth a thousand words, but what if we don’t understand what we’re looking at? Social media has made charts, infographics, and diagrams ubiquitous―and easier to share than ever. We associate charts with science and reason; the flashy visuals are both appealing and persuasive.... >Voir plus
We’ve all heard that a picture is worth a thousand words, but what if we don’t understand what we’re looking at? Social media has made charts, infographics, and diagrams ubiquitous―and easier to share than ever. We associate charts with science and reason; the flashy visuals are both appealing and persuasive.... >Voir plus
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Critiques, Analyses et Avis (1)
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Il s'agit d'un essai sur les mésusages, volontaires ou involontaires, des données représentées sous forme de graphiques et un guide pour "apprendre à lire" ce type "d'infographie".
Un graphique ne montre que ce qu'il montre et cet essai d'Alberto Cairo vise à nous faire prendre conscience des biais d'interprétation et des détournements possibles que ce type de représentation peut entrainer.
Au travers de quelques exemples réels ou fictifs, on prend conscience des multiples manières utilisées pour que les graphiques nous mentent. Ce peut être :
- parce qu'ils sont mal designés
- parce qu'ils présentent des données douteuses
- parce qu'ils ne montrent pas assez de données
- parce qu'ils entrainent de la confusion
J'ai trouvé ce guide et les exemples intéressants dans mon parcours de formation à la science de la représentation des données dans le cadre du projet personnel que je poursuis. Il indique en outre beaucoup de ressources pour aller plus loin et constitue donc une bonne introduction sur le sujet.
Un graphique ne montre que ce qu'il montre et cet essai d'Alberto Cairo vise à nous faire prendre conscience des biais d'interprétation et des détournements possibles que ce type de représentation peut entrainer.
Au travers de quelques exemples réels ou fictifs, on prend conscience des multiples manières utilisées pour que les graphiques nous mentent. Ce peut être :
- parce qu'ils sont mal designés
- parce qu'ils présentent des données douteuses
- parce qu'ils ne montrent pas assez de données
- parce qu'ils entrainent de la confusion
J'ai trouvé ce guide et les exemples intéressants dans mon parcours de formation à la science de la représentation des données dans le cadre du projet personnel que je poursuis. Il indique en outre beaucoup de ressources pour aller plus loin et constitue donc une bonne introduction sur le sujet.
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