Plus je pense à la première page du New York Times d’aujourd’hui, plus c’est pour moi un autre moment clef pour la visualisation de données. Mais pas pour de bonnes raisons.
Ce graphique nous confronte aux limites de la visualisation pour communiquer les tragédies.
Des tragédies comme les décès dus à la COVID-19 sont vécues au niveau individuel. Un mort est une personne qui a fait ses devoirs de 2e année, a aidé son frère à sortir d’un fossé, a rompu la veille du jour de l’An, a menti à ses enfants puis s’est excusé. Pour leurs parents, amis et collègues, ils sont une personne à part entière. Pour un graphique, ils sont un point.
Le NY Times introduit son graphique de cette façon:
“Cela a commencé par un point. Ensuite, il est passé à près d’un demi-million.”
La réalité est plutôt que ça a commencé avec une personne et que nous en sommes à un demi-million de points.
Lorsque trois personnes sont assassinées, elles obtiennent chacune un profil: nom, âge, race, travail et plus encore. Lorsque 500 000 meurent, elles reçoivent chacune un point.
Transformer une personne en point, ce que la visualisation de données fait par nature, est le contraire de transmettre la tragédie de la mort. 500 000 décès ne sont pas faits 500 000 fois plus gros qu’un, ils sont faits plus petits qu’un seul décès.
Le New York Times explique son graphique de cette façon:
“Mais contrairement aux approches précédentes, le graphique de dimanche représente tous les décès.” Je pense qu’une partie de cette technique, qui est bonne, est qu’elle vous submerge – parce que cela devrait “, a déclaré M. Gamio.”
Mais cela ne submerge pas. Bien au contraire: cela met la tragédie à notre portée. Un visuel, lu en quelques secondes. On ne s’attarde sur aucun d’entre eux. Il joue, en fait il active l’effondrement de la compassion. La tragédie est désormais gérable émotionnellement.
Lorsque la caméra effectue un zoom arrière, chaque individu doit être de plus en plus petit pour tenir dans le cadre. Et chacun devient un simple point. Si les États-Unis atteignent 600 000 morts, la tragédie aura pris de l’ampleur, mais la visualisation restera de la même taille et chaque individu recevra une plus petite part de l’espace.
La visualisation de données est utile pour révéler des agrégats, des tendances invisibles aux expériences individuelles. Mais cela ne révèle pas ces expériences individuelles. La visualisation perd son pouvoir avec l’accumulation de tragédies individuelles.
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Il y a d’autres problèmes avec cette visualisation en particulier.
Il n’y a pas de point focal, il n’y a pas de position pour le lecteur. Nous ne savons pas si ces personnes nous ressemblent, sont proches ou éloignées de nous. Il n’y a aucun groupement qui nous aiderait à saisir les gens derrière. Pas d’âge, pas de niveau d’éducation ou de revenu. Seul le moment de la mort, ce grand égalisateur combiné au grand égalisateur de visualisation de données. Et on se retrouve avec 500 000 points.
Le fait que le graphique ne prenne pas la pleine page, contrairement aux mille noms de la première page de mai 2020, est un autre signal malheureux. Cette fois, il partage la première page avec les nouvelles du tennis, l’entraînement canin et les achats en ligne. Donner moins d’espace suggère que même l’équipe du NY Times devient elle aussi insensible à l’ampleur de la tragédie.
Un autre problème est l’accent mis sur les décès pour évaluer l’impact du COVID-19. C’est tellement plus que cela, même d’un strict point de vue sanitaire. Utiliser le chiffre de 500 000 est réducteur pour indiquer combien de personnes ont été touchées par cette maladie. La longue COVID, les semaines ou mois de souffrance et de guérison, les expériences de mort imminente, la capacité pulmonaire réduite à vie, l’impact inconnu sur les organes vitaux, etc. Tout cela est rendu invisible par ce graphique censé montrer l’étendue de la pandémie aux États-Unis.
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Mais plus qu’une critique de la première page du NYT, c’est encore une autre prise de conscience des limites de la visualisation de données, de mon propre métier. Il s’agit du fameux marteau qui voit des clous partout. Ce qui doit être fait peut ne pas être une visualisation de données.
Peut-être un profil complet du 500 000e décès. Si on veut utiliser les données, peut-être une collection de 50 profils proportionnels à la répartition des décès dans la population, par âge, par race, par niveau de revenu, etc. Quelque chose qui révèle les individus.
Mais pas 500 000 points.
