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Le traitement et la compréhension d'innombrables flux d'information est un des défis cruciaux posés
par l'Internet et les bases de données. La gestion graphique et l'affichage des informations est une préoccupation croissante des métiers du web, du graphisme numérique et des développeurs. On pourra parler ici de "Design de l'information" : hiérarchiser, donner à voir, et surtout accéder à l'information. Un accès intelligent à cette montagne d'infos souvent abstraites se fera désormais par l'intermédiaire d'un outil numérique intégré : un moteur de recherche associé à une interface de visualisation. Historiquement, la cartographie est la vénérable ancêtre de la visualisation de données : montrer non pas ce que l'on voit, mais bien ce que l'on peut déduire de mesures et des calculs.
Les technologies numériques ont accru la flexibilité et l'instabilité du texte (dans ses diverses composantes : typographie, livre, construction narrative), et de nombreuses oeuvres explorent ce phénomène.
Voir aussi les articles "Visualisation" sur mon blog.
Liens.
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Progressivement, le graphisme d'information a démontré à quel point le traitement graphique des données amplifiait leur impact et leur compréhension. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() L'imagerie scientifique a, quant à elle, véritablement engendré les technologies de captation et de rendu d'image numérique dans le cadre des recherches médicales, spatiales et militaires. Il est désormais possible de voir dans l'obscurité (vision par infrarouge), à l'intérieur du corps humain (échographie, endoscopie), de visualiser la chaleur (termographie), de visualiser le mouvement (motion capture, capteurs sensibles), de simuler des actions (immersion 3D, visites virtuelles), etc. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Aujourd'hui, l'ère digitale renouvelle en profondeur les modes de transmission, de consultation et d'appropriation des contenus. L'écran, la 3D et l'interactivité possible avec l'image offrent de nouvelles solutions à la visualisation de données de plus en plus complexes et nombreuses. De nouveaux outils dynamiques et interactifs sont nécessaires, afin de faciliter l'exploration qualitative et quantitative, l'analyse et l'interprétation de ces données. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() L'ambition de Personal Brain est de structurer l'information à l'image de la manière dont nous mémorisons des informations dans notre cerveau, notamment par associations. La rubrique de base de Brain est une "tought" (pensée). Une pensée peut être conceptuelle (projets, ressources, images...) ou concrète (musique au format MP3). On peut rattacher cette pensée à un fichier (mp3, swf, jpg, etc), à une adresse URL, ainsi qu'à d'autres pensées. Un clic sur une pensée montre les pensées et les fichiers rattachés à la pensée courante, un double clic permet de lancer la ressource attachée. Voir une présentation (Flash). ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Donner à voir des réalités invisibles n'est pas une préoccupation nouvelle. Cependant, le problème posé par des données abstraites (chiffres, listes, mesures, calculs) est qu'il n'existe pas de métaphore visuelle naturelle pour les incarner graphiquement. Le champ de la visualisation de données cherche à résoudre cette absence en mobilisant différentes techniques (infographie, 3D et réalité virtuelle) afin de proposer des solutions graphiques ET interactives. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Plusieurs dimensions spécifiques entrent en jeu dans ce domaine: la gestion des données : stockage, extraction, traitements... la conception graphique: usage des couleurs, modélisation, spacialisation, hyérarchisation des données... les algorithmiques spécifiques: formes, coupes, rendus en volume... le comportement physique des données: élasticité, fluidité, gravité, textures... l'interactivité des images: interfaces, navigation, zoom, manipulation du point de vue... Certains principes de visualisation apparaîssent de manière récurrente. Tentative de classement:
- Les méduses, données en "parapluie":
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- Les nodules, ou "clusters" graphiques, sortes d'essaims de données:
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- Les arbres, arborescence "classiques":
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- Les arbres renversés ou renversables, qui recontextualisent les données en fonction des recherches:
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- Les araignées, aux pattes téléscopiques:
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- Les strates, les couches :
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- Les surfaces:
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- La 3D:
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- Les treillis:
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- Les planètes:
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- Autres:
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