Les dataviz des journaux vont-elles trop loin dans la manière de représenter le nombre de morts du coronavirus ?

 

Au moment où les États-Unis approchent le seuil d'un demi-million de décès dus à la Covid-19 (février 2021), les data journalistes se sont vus confier la tâche de réfléchir à la meilleure façon de visualiser le terrible impact de cette pandémie. Mais n'y a-t-il pas des limites dans la visualisation de données lorsqu'on représente des faits tragiques ? Telle est la question posée par Francis Gagnon dans un article intitulé 500 000 dots is too many (Voila.com)

Le débat fait suite à la une du New York Times publiée le 21 février 2021, qui présente une data visualisation concernant les décès liés au COVID-19, accompagnée du commentaire suivant : « Cela a commencé par un point. Ensuite, il y en a eu près d'un demi-million ».

 

Data visualisation du New York Times concernant les décès liés au COVID-19 (21 février 2021)


Pour Francis Gagnon, des tragédies comme les décès dus au COVID-19 ont un impact au niveau individuel. Ces décès représentent des personnes à part entière. Or sur ce graphique, celles-ci sont réduites à des points. « Lorsque trois personnes sont assassinées, elles se voient attribuer un profil (nom, âge, race, activité ou autre). Lorsque 500 000 personnes meurent, elles reçoivent chacune un point. Transformer une personne en un point, ce que fait par nature la visualisation de données, ne permet pas de transmettre la dimension tragique de ces morts. »

Le New York Times justifie ainsi ses choix graphiques : « contrairement à d'autres approches, ce graphique représente l'ensemble des décès. Je pense que cette technique est bonne et qu'elle nous submerge - c'est le but », a déclaré M. Gamio.

Francis Gagnon pense que « cela ne nous accable pas. Bien au contraire : ça le met à notre portée. Un visuel, lu en quelques secondes, cela empêche toute compassion. La tragédie est désormais gérable émotionnellement. Si on fait un zoom arrière, chaque individu est de plus en plus petit pour tenir dans le cadre. Chacun devient un simple point. Si les États-Unis atteignaient 600000 morts, la tragédie prendrait de l'ampleur, mais la visualisation resterait la même, chaque individu occuperait simplement une plus petite portion d'espace. La visualisation des données est utile pour afficher des agrégats ou pour révéler des tendances invisibles. Mais cela ne reflète pas des existences individuelles. Elle perd de son pouvoir avec l'accumulation de tragédies personnelles. Autre problème avec cette visualisation particulière : il n'y a pas de point focal, il n'y a pas de position pour le lecteur. Nous ne savons pas si ces personnes nous ressemblent, si elles sont proches ou loin de nous ».

Une réponse courante au problème de la visualisation à l'échelle de centaines de milliers de personnes est de se tourner vers des comparaisons familières. Dans son article 500 000 dead, a number almost too large to grasp, le Washington Post explique qu'il faudrait l'équivalent de 9804 bus pour transporter 500000 personnes. Il montre ce que cela représente en distance une caravane de 9804 bus (soit l'équivalent de la distance entre Philadelphie et New York). Ce n'est pas la première fois que le Washington Post recoure à des ordres de grandeur géographique pour faire saisir l'ampleur des décès de Covid-19. En septembre 2020, le journal avait créé une carte interactive qui permettait aux Américains de visualiser ce que représentent 200 000 morts si on les ramène à l'échelle de leur quartier (What if all covid‑19 deaths in the United States had happened in your neighborhood ?)

Carte interactive pour visualiser où vivaient ces 500 000 victimes de la Covid-19 (source : NBCNews)



Si le chiffre de 500 000 morts frappe autant, c'est qu'il est supérieur au nombre total de soldats américains tués au combat pendant la Première Guerre mondiale, la Seconde Guerre mondiale et la guerre du Vietnam cumulées. Au mois de janvier 2021, cela représente un mort toutes les 28 secondes à cause de la pandémie.  Reuters Graphic a essayé de proposer une data visualisation différente de celle du NYT. Celle-ci fait défiler sous forme de story map les différents épisodes de la pandémie aux Etats-Unis. Axios a opté pour un graphique plus classique montrant la courbe avec les intervalles en nombre de jours séparant les seuils de 100, 200, 300 et 400 000 décès).

NBCNews a adopté une approche différente en proposant une carte interactive pour visualiser où vivaient ces 500 000 victimes de la Covid-19. La carte contient un demi-million de points rouges, chaque point représentant un décès dû au coronavirus. Une chronologie permet de suivre la propagation de Covid-19. En entrant une adresse ou un code postal, on peut afficher le nombre de décès à l'endroit choisi. Les points ne révèlent pas les adresses réelles des victimes. L'emplacement des points est randomisé dans chaque secteur d'îlot de recensement. Cela reste malgré tout une carte impersonnelle par densité de points.

Le taux de mortalité dû à Covid-19 est en train de baisser aux États-Unis. Avec de plus en plus de personnes vaccinées, la fin de cette crise est peut-être en vue. De telles data visualisations montrent cependant que ce n'est pas encore fini et qu'il faut impérativement rester vigilant contre les dangers de la Covid-19. Comment sensibiliser sans déshumaniser ?

Lien ajouté le 3 mars 2021

Dans l'idée de ne pas représenter les personnes comme des points, la carte interactive Beach Crowd de William Davis montre une foule de personnes sur une plage de Miami non pas comme de petits points minuscules, mais comme des individus à échelle humaine. 

Pour simuler sa scène de plage bondée, l'auteur a utilisé la police Wee People de Propublica, qui est une police de caractères qui utilise des silhouettes en forme de personnes, "pour faciliter la création de graphiques Web mettant en avant des gens au lieu de points". Toutes les cartes ne peuvent pas utiliser des silhouettes humaines au lieu de points. Cela se traduirait par des cartes thématiques moins lisibles. Ce qui ne veut pas dire que les silhouettes Wee People ne peuvent pas être utilisées pour certaines cartes.

Liens ajoutés le 18 avril 2021




Lien ajouté le 4 août 2021

Voir également "Les dataviz du Covid-19" (vidéo du meetup organisé par l'équipe Dataviz de Toulouse en septembre 2020) : 

Lien ajouté le 9 août 2021


Lien ajouté le 26 novembre 2021

Lien ajouté le 21 janvier 2022

Lien ajouté le 15 mai 2022

Lien ajouté le 3 mars 2023
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