La visualisation de données permet d’analyser et de rendre compréhensibles des données parfois complexes à appréhender. Si certaines formes sont assez répandues dans les médias (cartes, graphiques, infographies), ces derniers en renouvellent les codes, mettant en scène des objets ou proposant de courtes vidéos sur des réseaux sociaux comme TikTok.

Qu’il s’agisse d’utiliser des outils de navigation ou de géolocalisation, de consulter des globes virtuels, de lire des cartes ou des datavisualisations, l’information numérique géographique se retrouve partout. Sa lecture demande de passer par un apprentissage de connaissances et de réflexes de base. Quelles différences entre infographies, cartes et datavisualisations ? Comment représenter et analyser ces données ? Que désigne exactement le terme de « geodata » ?

Synospsis : Cindy a invité ses copains à son anniversaire, chez elle. Elle avait laissé son l’ordinateur de la maison allumé, et certains en ont profité pour lire ses mails et regarder les sites Internet qu’elle fréquentait.

Acheter en ligne, envoyer des mails, écouter de la musique en streaming, lancer une requête sur un moteur de recherche… Toutes ces activités sur Internet génèrent chaque jour des milliards de données et forment ce que l’on appelle le big data. Analysées et exploitées, sans cesse actualisées, ces données représentent potentiellement d’immenses sources de revenus.

En mars 2018, le quotidien américain The New York Times et le britannique The Guardian ont révélé comment une entreprise fondée à Londres, et inconnue du grand public jusque-là, a recueilli les données de dizaines de millions d’Américains sans leur consentement début 2014. Quelques mois plus tard, ce sont près de 50 millions de comptes utilisateurs de Facebook qui ont été piratés. Des affaires qui relancent la question de la protection des données personnelles.

Usages des réseaux sociaux, requêtes sur des moteurs de recherche, achats en ligne, mails, écoute de musique… toutes ces activités sur Internet génèrent chaque jour des milliards de données et forment ce que l’on appelle le big data. Analysées et exploitées, sans cesse actualisées, ces données représentent potentiellement d’immenses sources de revenus.