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Représenter l’hétérogénéité

Quant nous représentons des données, nous faisons invariablement des choix. En ce sens, aucun graphique n’est neutre, au contraire : l’objectif d’un graphique bien conçu est de démontrer visuellement un message, une propriété des données. Nous sommes parfois formés à choisir la meilleure manière de le faire, mais plus rarement à repérer ce que ces choix laissent dans l’ombre.

Quand nous représentons des données, nous faisons invariablement des choix. En ce sens, aucun graphique n’est neutre, au contraire : l’objectif d’un graphique bien conçu est de démontrer visuellement un message, une propriété des données. Nous sommes parfois formés à choisir la meilleure manière de le faire, mais plus rarement à repérer ce que ces choix laissent dans l’ombre.

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2021 a été une année particulière

Sauf si vous avez vécu au sommet d’une montagne, vous vous souvenez que 2021, avec la pandémie et les confinements, a été une année très particulière. Avec le temps, ce souvenir va très probablement s’atténuer, avec des conséquences importantes pour la recherche : nous risquons d’oublier cette particularité, et de la traiter rétrospectivement comme une année normale. J’en donne ici une illustration.

Sauf si vous avez vécu au sommet d’une montagne, vous vous souvenez que 2021, avec la pandémie et les confinements, a été une année très particulière. Avec le temps, ce souvenir va très probablement s’atténuer, avec des conséquences importantes pour la recherche : nous risquons d’oublier cette particularité, et de la traiter rétrospectivement comme une année normale. J’en donne ici une illustration.

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