Présentation de récits de manière consciente et empathique
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Expliquer pourquoi les communicateurs de données ont la responsabilité de présenter les données sous un angle plus diversifié, équitable et inclusif
- Identifier six façons d’aborder les visualisations de données et la recherche avec empathie
Responsabilité liée au récit fondé sur les données
En tant que communicateur de données, l’un des grands défis de la visualisation de données est de vous assurer que vous racontez des récits avec empathie et selon une perspective inclusive. En outre, les récits fondés sur les données ne se limitent pas à créer une visualisation convaincante. Selon Brent Dykes, auteur de l’ouvrage Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals (Récits fondés sur les données efficaces : comment favoriser le changement avec des données, des témoignages et des visuels), les récits fondés sur les données sont une approche structurée permettant de communiquer des informations sur les données. Elle implique une combinaison de trois éléments clés : les données, les visuels et les témoignages.
Alors, comment l’empathie est-elle liée aux récits fondés sur les données ? Dans ce contexte, l’empathie signifie comprendre, reconnaître, prendre en considération et connaître de façon indirecte les sentiments, les pensées et les expériences d’une autre personne ou d’un groupe. Afin d’être crédible, précis et juste, l’empathie doit être une priorité absolue de tous les communicateurs de données et des personnes qui travaillent directement avec les communautés pour recueillir des informations et proposer des solutions.
Un audit préalable est nécessaire dans tous les aspects de votre travail, pour vous assurer que les choix de mots, la terminologie et même les langues dans lesquelles vous publiez votre contenu sont entièrement optimisés pour votre public et prennent en compte ses besoins. Il est essentiel de diriger avec empathie et de ne pas nuire aux communautés déjà victimes d’inégalités et de discriminations.
Des visualisations de données inclusives et réfléchies qui reflètent de manière respectueuse les personnes au cœur de votre analyse peuvent aider à établir une relation de confiance avec ces communautés. La journaliste Kim Bui estime qu’aborder les récits – et les personnes – avec plus d’empathie crée de meilleures relations avec les communautés marginalisées, favorise la confiance et augmente la diversité.
Ne pas diriger avec empathie peut encore exacerber les inégalités qui ont façonné le monde, et potentiellement y contribuer.
Impacts involontaires
Observez le graphique de la taille moyenne des femmes ci-dessous. Notez qu’à une extrémité, la personne représentée est très grande et beaucoup plus large que les autres. À l’autre extrémité du graphique, la personne est très petite et éloignée des autres. Si vous étiez un point de données sur ce graphique, seriez-vous offensé ? La différence de taille entre les personnages de ce graphique crée une ambiguïté quant à l’intention et pourrait être interprétée comme offensante.
Lorsque vous regardez ce graphique d’un point de vue inclusif, il est clair que la façon dont nous décrivons les personnes dans les visualisations de données peut avoir des conséquences involontaires, avec d’éventuels impacts négatifs sur les personnes, leurs communautés et les politiques qui concernent leur vie.
Six façons de faire preuve d’empathie dans les visualisations de données
Comment savoir si vous créez des visualisations de données avec empathie ? Commencez par examiner ces directives et réfléchissez où intégrer des changements qui amélioreront l’inclusivité, la diversité et la représentation équitable des personnes dans votre travail.
| Placez les individus au premier plan. |
Avant tout, vous devez vous rappeler que les données présentées reflètent la vie et les expériences de personnes réelles, et transmettre un message en conséquence. Les communicateurs de données doivent aider les lecteurs à mieux comprendre et reconnaître les personnes derrière les données. Si vos données concernent des personnes, indiquez très clairement de qui il s’agit. |
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Utilisez les relations personnelles pour aider l’utilisateur à mieux interpréter le support. |
Des photos, illustrations, citations agrandies et récits oraux peuvent être ajoutés aux visualisations de données pour aider les utilisateurs à mieux comprendre le contenu et à s’y identifier. En tant qu’utilisateur, le fait de vous reconnaître dans une visualisation de données renforce votre engagement avec les données. |
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Utilisez un mélange d’approches quantitatives et qualitatives pour raconter un récit. |
La plupart des diagrammes et des graphiques reposent sur des feuilles de calcul ou des bases de données de données quantitatives. Cependant, vous pourriez négliger des aspects importants d’un récit, y compris le pourquoi et le comment, en vous concentrant uniquement sur des chiffres sans aucun contexte. |
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Créez une plate-forme d’engagement. |
Des visualisations et des tableaux de bord interactifs permettent aux utilisateurs de vivre une expérience plus immersive. Une autre façon d’impliquer les utilisateurs est de leur proposer de soumettre des commentaires afin qu’ils puissent partager leurs réactions et opinions sur le sujet visualisé. |
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Réfléchissez à la façon dont la définition d’un problème peut créer une réponse émotionnelle biaisée. |
Le point de vue et le contexte sont essentiels. La façon dont les questions sont posées et dont les problèmes sont exposés a un impact important sur les perceptions et les réactions de votre public face au récit que vous essayez de raconter. |
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Reconnaissez les besoins de votre public. |
En adoptant une perspective centrée sur le public, vous pouvez vous assurer que ses besoins sont satisfaits. Les meilleures pratiques consistent à rendre vos visualisations plus accessibles aux personnes atteintes d’un handicap, plus compréhensibles pour un public plus large en évitant le jargon et un langage trop technique, et plus pertinentes en traduisant les supports dans les langues les plus utilisées par votre public. |
Dans l’unité suivante, découvrez pourquoi le contexte est important et comment évaluer vos données avec une approche plus inclusive.
