Contexte

Dans le cadre du projet M2i, nous avons eu plusieurs fois l’occasion de nous appuyer sur la physicalisation d’itinéraires, notamment dans le cadre d’ateliers (voir article de blog précédent). Ces différentes approches de la data physicalisation ont fait émerger le besoin d’un outil spécifique à la physicalisation d’éléments spatio-temporels. Ainsi, le croisement de données spatiales et temporelles rend parfois complexe la mise en place rapide de physicalisations.

De notre expérience, nous avons pu identifier deux situations, intervenant à différentes étapes d’un projet, dans lesquelles ce nouvel outil pourrait s’inscrire. La première serait la préparation d’un atelier participatif se basant sur la physicalisation de données spatio-temporelles. Un outil permettant d’anticiper des besoins en matériel et potentiellement de structurer l’atelier pourrait être un gain de temps dans certains cas. La seconde situation serait une situation de prototypage rapide revenant à produire une ébauche tangible d’une data physicalisation numérique par exemple, ou un outil de formalisation rapide pour des discussions expertes autour de la mobilité par exemple.

Ce court article fait état d’un travail en cours, et vise également à recueillir des ressources et conseils. Pour cela, vous êtes largement invité·e·s à nous contacter si quelque chose vous vient à l’esprit.

Objectif

L’outil vise à promouvoir et démocratiser la pratique de la physicalisation dans le cadre de travaux mettant en jeu des données spatio-temporelles. Il s’agira donc de proposer une approche low-tech et accessible à tous niveaux d’expertise afin de faciliter la mise en application de la physicalisation dans le contexte des laboratoires de recherche notamment. Un autre enjeu sera de permettre de faire de la physicalisation sur le pouce, c’est à dire rapidement, on ne parle donc pas ici de physicalisation en tant qu’objectif final, mais en tant qu’outil.

Le focus de l’outil sera mis sur les matériaux utilisés dans le cadre de physicalisations spatio-temporelles, et les spécificités de leur emploi. Il s’agirait de donner une lecture des matériaux donnant des orientations pour leur manipulation.

Scénarios

Nous avons établi différents besoins à partir de deux scénarios d’usage correspondant aux deux contextes d’utilisation de l’outil que nous projetons. Ces scénarios ont permis de mettre en évidence des besoins spécifiques à ces contextes, jusqu’à envisager une classification de matériaux leur correspondant.

Nous avons fait le choix d’écarter pour l’instant les entrées liées directement à la manipulation afin de nous concentrer sur les matériaux en eux-mêmes. Néanmoins, des éléments comme la facilité ou la rapidité de manipulation sont un facteur de classement, mais qui n’est pour l’instant pas directement valorisé dans les tables que nous avons mises en place.

État du projet

Nous en sommes pour l’instant arrivés à une première version de deux tables provisoires dont l’objectif est de donner des clés pour choisir des matériaux adéquats en regard de ce qu’on souhaite représenter, mais aussi de proposer des assemblages de matériaux et données, puisque nous avions pu observer que ces assemblages sont très fréquents dans le cadre de physicalisation de données spatio-temporelles.

La table “matériaux” aide à trouver un matériau correspondant à la donnée spatiale ou temporelle ou à la valeur qu’on souhaite encoder. Un code couleur permet de repérer les matériaux les plus propices à certaines utilisations. Ce code couleur est basé pour l’instant sur deux critères: le nombre de cas d’études les référençant pour cette utilisation (voir “Remplissage avec les cas d’étude”), et leur facilité et rapidité d’utilisation.

Une partie du tableau est pour l’instant projetée car nous n’avons pas encore assez de cas d’étude permettant de le remplir complètement. La table ci-dessous est une version intermédiaire montrant les manques. On peut également y voir qu’il fut question à un moment de préciser les propriétés en jeu dans les matériaux mobilisés. Cette piste est pour l’instant mise de côté et sera ensuite envisagée de nouveau en regard des scénarios.

La table “assemblages” devra permettre de trouver des assemblages de matériaux. L’objectif sera de permettre des recherches par croisements de données spatio-temporelles, et de proposer des assemblages de matériaux, ou des matériaux seuls pouvant supporter cet assemblage de données, étant récurrents dans les cas d’études.

Les matériaux et assemblages de matériaux mis en avant sont les 4 qui reviennent le plus dans les cas d’étude.

Choix des entrées

Les entrées des tableaux sont réparties comme suit:

Les matériaux sont choisis en fonction des matériaux présents dans les physicalisation étudiées, et adaptées à des matériaux plus abordables et communs.

La catégorisation des données spatio-temporelles est notamment définie par le travail de Jacques Bertin, avec des apports de Visualization Analysis and Design de Tamara Munzer.

Les propriétés se basent notamment sur l’article de Simon Stusak, Andreas Butz, et Aurélien Tabard, Variables for Data Physicalization Units.

Remplissage avec les cas d’études

Les différentes entrées ont permis de structures l’analyse de cas d’études afin de pouvoir par la suite les classer. Les cas d’étude proviennent en grande majorité de http://dataphys.org/list/ . Certains autres d’ateliers menés dans le cadre du projet M2i. Quelques exemples de cas d’étude classifiés:

Un contre exemple: Cette physicalisation, bien qu’intéressante, et mettant en scène des données spatio-temporelles, est difficilement transposable à une production rapide. C’est en regard de ce genre de physicalisations que nous avons choisi de nous attacher à des physicalisations sur fond de carte.

Les cas d’étude étant pour la majorité des représentations expertes et avancées, nous avons dû souvent les adapter pour rendre leur mise en place plus facile. De plus, il manque de nombreux exemples spécifiques d’assemblages de données. Pour ces raisons, nous allons mettre en place des ateliers de physicalisation afin de produire de nouveaux cas d’étude, et valider ou invalider les premières versions des tables.

Si par ailleurs vous aviez connaissance de ressources pouvant nous permettre de compléter un peu plus ces tables ou de les affiner, nous serions ravis d’échanger avec vous!