Visualisation de données et design émotionnel peuvent-ils se conjuguer?
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation du web 2.0 et des réseaux socionumériques encourage la recrudescence de la visualisation de données qui, bien souvent, est attrayante et agréable à regarder. On constate donc des pratiques d’ornementation, même si les pères de la visualisation d’information comme Jacques Bertin et Edward Tufte préconisent la simplicité et le minimalisme dans les représentations graphiques. Pourtant, le scientifique cognitif Donald A. Norman parle du design émotionnel selon lequel les choses attrayantes fonctionnent mieux parce qu’elles stimulent un plus grand plaisir d’utilisation. Le bémol : ses propos concernent les objets matériels. En regard de cela, quarante entretiens semi-directifs ont été menés lors d’expérimentations en laboratoire, exposant les individus à différents types de visualisations de données. Leur analyse montre que les caractéristiques du design émotionnel apparaissent dans le discours des participants. Cet article tente d’appliquer le design émotionnel à la visualisation de données afin d’apporter plus de nuance aux précautions minimalistes en matière de conception des visualisations de données.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".