VisMTL10: La recherche

Le meetup VisMontreal #10 a profité du passage de conférenciers de réputation internationale qui étaient à Montréal pour présenter leur recherche à CHI, une des plus importantes conférences en datavis et Interaction Humain-Machine. Nous vous invitons à découvrir ces chercheurs qui repoussent les limites de la datavis.

Remplacer des nombres par des grandeurs connues

Jessica Hullman, University of Washington
Improving Comprehension of Measurements Using Concrete Re-Expression Strategies

De nombreux articles nous présentent des nombres qui sont difficiles à saisir, bien souvent parce que ces valeurs ne se rapporte à rien de concret à quoi se comparer. Par exemple, au lieu d’affirmer que «l’usine d’épuration de Montréal traite 68567.05 m³ d’eau par jour», on peut remplacer ce chiffre par une valeur de comparaison qui permet de mieux se la représenter, par exemple «l’usine d’épuration de Montréal traite l’équivalent de 18 piscines olympiques d’eau par jour». Jessica Hullman et son équipe ont conçu un plugin qui remplace ainsi automatiquement les nombres par des grandeurs de comparaison.

Comparer des diagrammes à barres

Arjun Srinivasan, Georgia Institute of Technology
What’s the Difference?: Evaluating Variations of Multi-Series Bar Charts for Visual Comparison Tasks

Il existe plusieurs types de diagrammes à barres (groupées, empilées, etc.). Arjun explore la façon d’en analyser l’efficacité par rapport à certaines tâches, comme la visualisation des différences entre deux barres, la compréhension des valeurs négatives et autres tâches analytiques

Dessiner des données

Fanny Chevalier, University of Toronto & Inria
Nathalie Henry Riche, Microsoft
DataInk: Direct and Creative Data-Oriented Drawing

L’application que Fanny et Nathalie ont développée permet d’utiliser des données pour faire varier des propriétés graphiques, comme la couleur, la taille et la distribution dans l’espace, sur des dessins faits à la main.

Opérer un rover

Matthew Conlen, University of Washington
Towards Design Principles for Visual Analytics in Operations Contexts

Matthew explique les contraintes techniques d’un de ses projets fait pour optimiser la position de l’antenne d’un rover sur mars pour lui permettre d’envoyer des donner sur terre. En plus d’explorer d’intéressantes avenues en terme de datavis et d’expérience usager, l’ensemble des contraintes et des solutions envisagées forment un bel exemple de démarche de datavis pour répondre à un besoin industriel précis.

Data comics

Benjamin Bach, University of Edinburgh
Design Patterns for Data Comics

Benjamin nous fait découvrir le monde du Data Comics, des infographies utilisant les principes narratifs de la bande-dessinée.

Illustration vectorielle à partir de données

Zhicheng Liu, Adobe Research
Data Illustrator: Augmenting Vector Design Tools with Lazy Data Binding for Expressive Visualization Authoring

Zhicheng nous présente Data Illustrator, un outil de création de graphiques sans avoir besoin de programmer. Comme DataInk mentionné plus haut, cet outil me rappel le travail fondamental de Bret Victor Inventing on Principle où des variables visuelles sont associées a des données pour former des visualisations cohérentes et intuitives. Un des aspects les plus intéressants de Data Illustrator est qu’il va plus loin que le prototype de recherche, vous pouvez l’utiliser maintenant.

Visualisations physiques

Alice Thudt, University of Calgary
Self-Reflection and Personal Physicalization Construction

Alice nous fait part de son expérience avec un groupe diversifié qui a accepté de se prêter au jeu d’encoder d’une façon personnelle des données tirées de leur quotidien. Par exemple, une participante enfilait une bille de collier chaque fois qu’elle se trouvait déconcentrée dans son travail, l’espace entre les billes montrant les périodes de travail. La recherche nous a permis de découvrir de nombreuse datavis «physique» ainsi que l’histoire personnelle derrière chacune.

Conclusion

La recherche académique en datavis permet d’en explorer les limites, de développer des outils, de découvrir de nouveaux champs d’application et de réfléchir sur la pratique même. Nous espérons que ces chercheurs vous ont inspirés à explorer de nouvelles avenues, ou, pourquoi pas, à retourner aux études!

Merci à MapD, notre précieux commanditaire.

Ainsi qu’à toute l’équipe de VisMTL. Joignez-vous à nous et organiser d’autres meetups comme celui-ci!

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