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L'une de mes choses préférées à propos des infographies et des visualisations de données est qu'elles rendent simultanément un sujet plus intéressant et augmentent votre compréhension du matériel. Dans notre dernier didacticiel, Comment créer de superbes infographies, nous avons principalement travaillé avec des données qualitatives, décrivant l'objectif et le processus d'une organisation à but non lucratif. Cette fois-ci, nous nous sommes penchés sur des données purement quantitatives, en creusant des informations dans le sondage .net réalisé par le magazine .net auprès de son public de développeurs. Bien que de nombreux processus soient similaires pour les infographies qualitatives et quantitatives, il existe quelques différences clés que nous pouvons voir dans ce récapitulatif de la façon dont nous avons créé ces infographies.
Créer du contenu
La différence la plus évidente dans une pièce quantitative est la nécessité de construire le contenu en trouvant des informations clés dans les données. Alors que la sélection des données dans une pièce qualitative tend à être la synthèse et l'organisation du contenu existant, une pièce quantitative vous oblige à fouiller dans des quantités parfois exhaustives de données, souvent collectées dans des feuilles de calcul, pour découvrir l'histoire.
Pour ces pièces, l'idée était de confronter les développeurs anglais et américains. Comme pour de nombreuses pièces, vous recherchez des données intéressantes et surprenantes qui attireront l'attention du lecteur et lui donneront de nouvelles perspectives. Étant donné que la plupart des données étaient assez similaires pour les deux pays, nous avons recherché des domaines de différence intéressants. Dans un grand ensemble de données, vous pouvez trouver trop ou trop peu de contrastes, la clé est donc de créer le bon mélange, en donnant au lecteur une histoire à découvrir.
Ces données nous ont montré que plus de la moitié des développeurs dans les deux pays ont entre 25 et 34 ans, mais quand on regarde l'autre moitié, la population américaine est plus âgée que celle du Royaume-Uni. Nous constatons que les développeurs britanniques travaillent davantage dans le commerce électronique et que les développeurs américains sont plus susceptibles d'utiliser Illustrator. Bien qu'il existe certaines différences, les données doivent finalement nous raconter l'histoire, et la principale histoire ici est que les similitudes entre les pays sont moins importantes que celles de chaque pays. Nous sommes convaincus que les visualisations basées sur les données doivent adhérer aux normes de précision journalistiques, il est donc important de rechercher des informations intéressantes dans les données, mais aussi de présenter les données avec précision, quelle que soit l'opportunité de ses conclusions.
Considérez le lecteur
Pensez à la dernière visualisation de données que vous avez vue en ligne. Avait-il une clé sur un côté qui signifiait que vous deviez vous déplacer de haut en bas ou de gauche à droite pour comprendre ce que vous regardiez? Y avait-il un titre en haut que vous deviez continuer à lire pour vous rappeler en quoi consistait l'ensemble de données? Lorsque vous concevez une visualisation, prendre quelques instants pour considérer le public et le contexte qui entoureront la pièce va très loin. Il est surprenant de voir combien de designers talentueux ne conçoivent pas avec ces considérations à l'esprit.
Nous savions que ces articles seraient publiés principalement en ligne et contiendraient une série d'ensembles de données comparables et assez simples. Nous savions que l'objectif premier était de comparer les deux pays en fonction d'une variable donnée, puis de passer à la suivante. Par conséquent, nous avons créé une série de graphiques appariés dans un long format vertical qui facilite la comparaison et la poursuite. Nous avons créé des touches séparées directement au-dessus des données, étiqueté des nombres dans les graphiques et limité la taille de chaque section afin que même sur un petit écran comme mon MacBook Air 13 pouces, vous puissiez voir la totalité d'une section sans avoir à faire défiler.
Conclusion
Les infographies sont souvent un mélange de données quantitatives et qualitatives. Combiner ces différentes formes de données, extraire des informations clés de grands ensembles de données et rendre la pièce précise, attrayante et informative peut être une tâche énorme. Cependant, lorsqu'elles sont bien faites, ces pièces attirent l'attention et invitent à l'apprentissage d'une manière que peu d'autres médiums peuvent réaliser. Notre conseil est de fouiller autant d'informations pertinentes que possible, qu'elles soient qualitatives ou quantitatives, et de déterminer quel nouvel élément vous pouvez ajouter à une histoire. Si vous pouvez tisser de manière transparente des bits de données auparavant non connectés, vous aurez créé quelque chose qui vaut la peine d'être partagé.
