Pendant longtemps, faire de la science signifiait avoir de grandes connaissances sur les mécanismes de la nature. Au fur et à mesure de son développement, la nécessité d'enregistrer les occurrences et les modèles a stimulé de nouvelles analyses et des algorithmes complexes. Cependant, cela a également rendu la science réservée à un petit nombre de personnes.
En parallèle, le monde tournait dans une autre direction. Alors qu'Internet plongeait le monde dans une toile actualisée sans fin, la science constituait son club secret de spécialistes.
Il y a seulement quelques années, les scientifiques ont ressenti le besoin d'exposer leurs découvertes afin d'atteindre le grand public.
Le problème était le suivant : le fossé était si large que seuls les scientifiques s'intéressaient à la science.
Et pire encore, seuls les scientifiques comprendraient le langage scientifique. Pour le grand public, les "données" étaient un mot vide de sens. Il était inexplicable, vide et, par-dessus tout, ennuyeux.
Le défi était de taille : comment intéresser les gens à la science ?
Et la réponse était claire : les gens doivent comprendre le langage scientifique.
Le langage scientifique dont nous parlons est également connu sous le nom de visualisation de données.
La visualisation des données consiste à rendre les informations visuelles. Il s'agit de présenter votre travail de manière à ce que d'autres personnes puissent le comprendre et établir des liens. Dans cette optique, l'étape suivante consistait à découvrir comment réussir une visualisation de données.
Réussir la visualisation de données, c'est présenter des informations pertinentes d'une manière logique et attrayante. Il est important de réaliser que pour une personne qui a toujours parlé le langage scientifique, la visualisation de données peut ne pas être facile.
À cette fin, la science et le design forment un couple parfait.
Alors que la science fournit des informations et un objectif, le design fournit une forme visuelle et une histoire. Combinés, ils fournissent la visualisation des données comme elle devrait l'être.
De nombreuses personnes mélangent l'idée de la visualisation de données avec l'ajout de toute matière visuelle. Vous pouvez contourner ce problème en vous demandant : quelle est la meilleure façon de présenter mes résultats ? Seraient-ils mieux expliqués à l'aide d'une illustration ou d'un texte ? Pourquoi pas une infographie ? Ou un graphique ?
Décider comment communiquer votre travail est une étape importante de la visualisation de données.
Une fois que vous l'aurez fait, que diriez-vous faire le deuxième pas ?
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