Thèse soutenue

La visualisation constructive : un paradigme de design de visualisation qui permet d'assembler des représentations visuel dynamique pour des personnes non expertes

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Auteur / Autrice : Samuel Huron
Direction : Jean-Daniel Fekete
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/09/2014
Etablissement(s) : Paris 11
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche et d'innovation (Paris) - Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020)
Equipe de recherche : AViz
Jury : Président / Présidente : Christian Jacquemin
Examinateurs / Examinatrices : Christian Jacquemin, Yannick Prié, Andrew Vande Moere, Wendy Mackay, Jason Dykes, Brygg Ullmer, Vincent Puig Mailhol
Rapporteurs / Rapporteuses : Yannick Prié, Andrew Vande Moere

Résumé

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Durant les 20 dernières années, la recherche en visualisation d’informations (InfoVis) a permis l’émergence de nouvelles techniques et méthodes qui permettent d’assister l’analyse de données intensives pour la science, l’industrie, et les gouvernements. Cependant, la plupart de ces travaux de recherches furent orientés sur des données statiques pour des utilisateurs experts.Dernièrement, des évolutions technologique et sociétales ont eu pour effet de rendre les données de plus en plus dynamiques et accessibles pour une population plus diverse. Par exemple des flux de données tels que les emails, les mises à jours de statuts sur les réseaux sociaux, les flux RSS, les systèmes de
gestion de versions, et bien d’autres. Ces nouveaux types de données sont utilisés par une population qui n’est pas forcément entraînée ou éduquée à utiliser des visualisations de données. La plupart de ces personnes sont des utilisateurs occasionnels, d’autres utilisent très souvent ces données dans leurs travaux. Dans les deux cas, il est probable que ces personnes n’aient pas reçu de formation formelle en visualisation de données.Ces changements technologiques et sociétaux ont généré une multitude de nouveaux défis, car la plupart des techniques de visualisations sont conçues pour des experts et des bases de données statiques. Peu d’études ont été conduites pour explorer ces défis. Dans ce rapport de thèse, j’adresse la question suivante : « Peut-­on permettre à des utilisateurs non­-experts de créer leur propre visualisation et de contribuer à l’analyse de flux de données ? »La première étape pour répondre à cette question est d’évaluer si des personnes non formées à la visualisation d’informations ou aux « data sciences » peuvent effectuer des tâches d’analyse de données dynamiques utiles, en utilisant un système de visualisation adapté pour supporter cette tâche. Dans la première partie de cette dissertation, je présente différents scénarios et systèmes, qui permettent à des utilisateurs non­-experts (de 20 à 300 ou 2000 à 700 000 personnes) d’utiliser la visualisation d’informations pour analyser des données dynamiques.Un autre problème important est le manque de principes génériques de design pour l’encodage visuel de visualisations d’informations dynamiques. Dans cette dissertation, je conçois, définis, et explore un espace de design pour représenter des donnés dynamiques pour des utilisateurs non­-experts. Cette espace de design est structuré par des jetons graphiques représentant des éléments de données qui permettent de construire dans le temps différentes visualisations, tant classiques que nouvelles.Dans cette thèse, je propose un nouveau paradigme de conception (design) pour faciliter la réalisation de visualisation d’informations par les utilisateurs non­-experts. Ce paradigme est inspiré par des théories établies en psychologie du développement, tout autant que par des pratiques passées et présentes de création de visualisation à partir d’objets tangibles. Je décris tout d’abord les composants et processus de bases qui structurent ce paradigme. Ensuite, j’utiliserai cette description pour étudier *si et comment* des utilisateur non­-experts sont capables de créer, discuter, et mettre à jour leurs propres visualisations. Cette étude nous permettra de réviser notre modèle précédent et de fournir une première exploration des phénomènes relatifs à la création d’encodages visuels par des utilisateurs non­-experts sans logiciel. En résumé, cette thèse contribue à la compréhension des visualisations dynamiques pour des utilisateurs non­-experts.