Atelier Tableau Public : cas d’étude de la circulation des images en ligne

Il est à noter que ce tutoriel propose de reproduire des résultats de recherche partagés lors du congrès de la SFSIC en 2023. Voir Bouté E. (2023). « Militantisme transplateforme : la répression policière des Gilets jaunes entre Facebook et Twitter », XXIIIème Congrès de la Sfsic : la numérisation des sociétés. Bordeaux. 14-15-16 juin 2023

Description de Tableau Public

Tableau Public est un logiciel en ligne gratuit qui permet de créer des visualisations interactives, hautement personnalisables et accessibles en ligne. Sa particularité est que les visualisations ne sont pas construites selon des diagrammes standards, mais de manière modulaire, ce qui permet de tester différentes manières de représenter et spatialiser les données et/ou métadonnées.

Tableau public nécessite donc un temps d’apprentissage plus long que la plupart des autres logiciels de visualisation, mais offre plus de flexibilité, en intégrant par exemple des fonctions de traitement de données (recherche d’occurrences, concaténation, catégorisation automatique). Il est particulièrement intéressant d’utiliser ce logiciel pour construire des interfaces d’exploration de corpus ou de bases de données.

Ce logiciel sera très utile aux chercheur·euses en sciences humaines et sociales qui souhaitent visualiser et explorer des données complexes.

Mise en place

Créer un compte sur Tableau public pour utiliser le logiciel

Créer un compte Tableau Public en vous rendant sur Tableau Public, puis en cliquant sur S’inscrire à Tableau Public. Vous pouvez télécharger le logiciel, plutôt que de travailler sur la version online en vous rendant sur le lien suivant : https://public.tableau.com/app/discover. Dans l’onglet situé en haut à gauche Créer, cliquez sur Télécharger Tableau Desktop Public Edition). Pour l’atelier, il est recommandé de rester sur la version online. Pour votre travail personnel, il est recommandé d’utiliser la version Desktop.

Présentation générale des espaces du logiciel

• A - Espace Données : c’est ici que sont listés tous les champs qui composent le jeu de données importé dans le logiciel (l’ensemble du contenu des colonnes d’un fichier CSV par exemple). Chaque champ possède un logo décrivant son type de données (nombre, texte, date) et porte le nom de l’en-tête de chaque colonne du fichier importé. Les champs en bleu sont ceux présents directement dans le jeu de données. Les champs en vert sont des champs calculés par tableau public. Certains champs sont pré-calculés, d’autres peuvent être calculés par vos soins au cours de l’utilisation du logiciel (moyennes, sommes, nombre de données identiques…).
• B - Espace Filtres : ici sont affichés tous les filtres appliquées aux données projetées dan l’espace F, selon les éléments déposés dans les champs D. C’est ici que l’on peut décider d’exclure certaines valeurs de notre visualisation (dans l’exemple ci-dessus, on voit que les données sont projetées entre des bornes temporelles allant de 1950 à 2023, mais le fichier importé contient des dates s’étendant au-delà de ces bornes : celles-ci ont été effacées de la visualisation proposée via l’opération de filtrage).
• C - Espace Repères : c’est ici que l’on personnalise l’aspect de la visualisation, le type de visualisation, le choix des couleurs, de la taille des éléments, etc. On peut modifier ces attributs globalement (en sélectionnant l’onglet Tout) ou bien localement (n°1 ou n°2 sur l’image ci-dessus).
• D - Espace Lignes et Colonnes : c’est ici que l’on choisit, à partir de l’ensemble de données importées et affichées dans l’espace A, quelles données on souhaite afficher sur la visualisation. Les champs que l’on fait glisser dans la partie Colonnes sont projetées en abscisses (l’axe horizontal). Les données mises dans la partie lignes sont projetées en ordonnées (l’axe vertical).
• E - Espace Onglets : tout à gauche de cet espace se trouve l’ongle Source de données, où sont gérées les données importées. Les autres onglets vous permettent de naviguer entre les différentes visualisations que vous créez (car à partir d’un même jeu de données, vous pouvez multiplier les visualisations). Les trois onglets les plus à droite vous permettent de créer de nouvelles feuilles de visualisation.
• F - Espace Visualisation : il s’agit de l’espace principal, où s’affiche la visualisation présente dans l’onglet sélectionné. Les visualisations créées sont entièrement interactives. En survolant ou en cliquant sur le graphique créé, il est possible d’afficher des informations contextuels, de déclencher des actions, ou encore d’ajouter des filtres de façon dynamique (en faisant un clic droit sur des valeurs affichées sur le graphique par exemple).
• G - Espace Légendes et Filtres cliquables : cet espace est optionnel et ne s’affiche pas par défaut. Il s’y affiche les légendes lorsque, par exemple, des groupements par couleurs sont effectués, comme dans l’exemple présent à l’image. C’est également ici que peuvent être affichés des filtres dynamiques – une fois ceux-ci choisis dans la section B – qui permettent de changer rapidement ce qui est affiché à l’écran dans l’espace F.

Données d’entrée pour le tutoriel

A partir de quel jeu de données allons-nous explorer le fonctionnement de l’outil Tableau Public ?

Il s’agit d’un fichier CSV qui contient 6187 lignes (dont une première ligne d’entêtes, où sont décrites les données présentes dans chaque colonne). Les données inscrites dans le CSV sont des métadonnées de tweets concernant la répression policière des Gilets jaunes. Plus précisément, il s’agit de tweets dans lesquels deux groupes distincts d’images similaires ont été mobilisés. Ces groupes d’images similaires ont été repérés à l’aide du logiciel Panoptic qui permet, entre autres, de regrouper des images par similarité. Les deux groupes d’images choisis pour l’exercice sont les suivants :

• Le groupe “boyard 2” (qui contient 19 images).

  

• Le groupe “Rodrigues-visage” (qui contient 121 images) ;

  

Après avoir été regroupées ensemble, ces images similaires ont été réassociées à un certain nombre de métadonnées des tweets (auteur, date…) dans lesquelles elles avaient été partagées (leur contexte de circulation). Une même image pouvant évidemment être partagée à plusieurs reprises, nous avons donc un total de 6186 tweets associés à ces 140 images (2338 pour le groupe “boyard 2”, 3848 pour le groupe “Rodrigues-visage”). Le résultat de cette association entre groupes d’images et métadonnées de tweets est contenu dans le CSV suivant, que vous pouvez télécharger pour réaliser le tutoriel :

Fichier_Atelier.csv

Objectifs du tutoriel

L’enjeu de ce tutoriel est de comparer, à l’aide de plusieurs visualisations, la manière dont ces deux groupes d’images ont circulé en ligne, sur Twitter.

Créer un projet dans Tableau Public et importer des données

• Pour créer un nouveau projet, il suffit de procéder comme suit :
  • Dans la version Desktop en faisant Fichier, Nouveau.
  • Dans la version Online en faisant Créer, puis Création Web.
• On peut désormais importer le jeu de données avec lequel on souhaite travailler, en se rendant dans la partie en haut à gauche de l’écran, dans l’onglet Données, et en cliquant sur Nouvelle source de données. Il faut ensuite déposer le fichier fourni dans la fenêtre qui apparaît.
• Le fichier s’importe, nous sommes pour le moment dans l’onglet Source de données du logiciel, comme on peut le voir tout en bas à gauche. Restons dans cet onglet un moment pour prendre connaissance des données dont nous disposons, et les manipuler au besoin.
• Pour faire apparaître le contenu du fichier CSV, appuyez sur MAJ Auto si l’option vous est proposée en bas à droite de l’écran. Vous pouvez alors remarquer que le fichier est bien importé. À gauche de l’écran est indiqué le lien qui vient d’être réalisé avec le fichier CSV importé, sous le titre Connexions.

• En bas à gauche, on retrouve l’ensemble des entêtes du fichier CSV d’origine avec le nom du champ indiqué dans le CSV, ainsi que le type des valeurs inscrite dans chaque colonne (texte, nombres, dates…). Les autres informations ne nous intéressent pas ici.
• Dans la partie en bas à droite de l’écran, toutes les données présentes dans le fichier CSV sont affichées sous la forme d’un tableau. Vous pouvez parcourir les données dans cette zone. Certaines colonnes ne sont pas utiles pour le présent travail : Tags descriptifs(multi tags), HS(checkbox), Sha1 (attention, pas Sha1[string] qu’il faut garder), Folder Img Id, Img Steak Id, Location, Lang, Tweet Creation Timestamp 0, location1, lang1, location2, lang2. Ainsi, pour simplifier la lecture et le parcours des données, on va masquer ces données qui ne nous intéressent pas. Pour masquer un champ, il faut cliquer sur le petit triangle qui apparaît en haut à droite de chaque colonne du tableau lorsque vous les survolez avec la souris (ou bien faire un clic droit), puis choisir masquer. Il reste bien sûr possible de réafficher des champs masqués en cliquant sur la roue de paramètres située à droite du tableau puis en demandant d’afficher les champs masqués.

• Il peut aussi être intéressant de renommer certains champs pour leur donner plus de sens. De la même manière que pour le masquage, en affichant les propriétés d’une colonne, on peut choisir l’option Renommer. Ici on va renommer les champs suivants :

  • Key en Nom de l’image
  • Sha1[string] : Signature de l’image
  • nom dossier H(multi tags) : Groupe d’images

• Une fois les champs non intéressants pour le tutoriel masqués et certains champs renommés, nous allons dans un premier temps sauvegarder le travail en cliquant en haut à droite sur Publier sous…. Au bout de quelques secondes, une fenêtre contextuelle apparaît dans laquelle on peut nommer son projet. Il faut cliquer sur Publier pour terminer.

  

• Dès que vous avez cliqué sur Publier, vous êtes normalement automatiquement redirigé vers l’onglet au sein duquel nous allons désormais pouvoir créer des visualisations. Si ce n’est pas le cas, en bas à gauche, il faut appuyer sur l’icone suivant pour créer une nouvelle feuille de calcul, dans laquelle nous allons créer la visualisation. Cela peut parfois prendre quelques minutes, c’est normal.

Produire des visualisations

Nous arrivons désormais dans la fenêtre principale de Tableau Public où nous allons pouvoir produire des visualisations. Nous remettons ici pour illustration cette fenêtre principale avec ces différents espaces.

Partie A/ La diffusion dans le temps des deux groupes d’images du corpus (Découverte des fonctionnalités principales de Tableau Public)

1/ Choisir les données à visualiser

Pour commencer, il faut choisir les données à visualiser, à gauche. Ce qui nous intéresse ici est la diffusion dans le temps des deux groupes d’images “boyard 2” et “Rodrigues-visage”. Chaque ligne du CSV est déjà associée à un de ces deux groupes d’images. Il s’agit donc de représenter la variable temps (sur l’axe), le nombre de fois qu’une image est associée à une date précise (en ordonnée : combien d’images partagées le 26 janvier, combien le 27 janvier, etc.), et de faire la distinction entre les deux groupes d’images (à l’aide de couleurs).

• On commence donc par glisser-déposer les étiquettes à visualiser depuis la zone située à gauche de l’écran Données/Tables vers les champs Colonnes ou Lignes (en haut au milieu) : ici, dans les deux champs, on glisse-dépose l’étiquette Tweet Creation Date 0 qui contient toutes les dates où les images ont été partagées. Quelque chose apparaît dans la zone de l’écran prévue pour l’affichage de la visualisation :

2/ Donner forme aux données à visualiser

• Toutefois, ce qui s’affiche n’est pas encore vraiment ce que l’on recherche. Deux constatations. D’abord, il y a un bug avec l’affichage de “valeur null” : cela signifie qu’une valeur n’est pas indiquée correctement dans le CSV importé : on va pouvoir la supprimer directement dans Tableau Public, en cliquant droit sur valeur null et en sélectionnant Exclure. Cela ne la supprime pas, mais crée un filtre qui la rend invisible. Ce filtre vient d’apparaître juste à gauche de ce tableau, dans la zone Filtres.

  

• Deuxième constatation : les dates ne s’affichent pas de la meilleure des manières manières : il est simplement affiché l’année 2019 dans la zone de visualisation. En fait, lorsque l’on a glissé-déposé l’étiquette Tweet Creation Date 0 dans les zones Colonnes et Lignes, l’étiquette a été automatiquement renommée ANNEE(Tweet Creation Data 0). Tableau Public a automatiquement fait une proposition d’affichage des dates en années. Mais, on peut changer la manière de représenter les données en cliquant sur le petit triangle qui apparaît lorsque l’on survole ANNEE(Tweet Creation Data 0) dans le champ Colonnes : Trimestre, mois, jour, heure… Ici, on va choisir l’option Jour (attention : choisir le bon Jour, il y en a deux).

  

• Il y a du mieux. Cependant nous n’avons d’informations très intéressantes qui apparaissent, mais simplement un indicatif à chaque fois qu’il existe une donnée à une date.

  

• Comment compter le nombre de fois qu’une image est partagée à une date précise ? Vous aurez peut-être remarqué lors de l’action précédente qu’en changeant la nature de l’étiquette Tweet Creation Date 0 dans le champ Colonnes, celle-ci qui était bleue est devenue verte ! En fait, dans Tableau Public, les étiquettes peuvent avoir deux rôles : une dimension (représentée par du bleu) ou une mesure (représentée par du vert).

• Pour compter le nombre de fois que chaque date apparaît dans le corpus, il faut donc transformer la dimension en mesure. Il suffit de cliquer sur ANNEE(Tweet Creation Data 0) dans le champ Lignes et d’aller sous Mesure. Plusieurs options sont sélectionnables : on choisit Total. Une courbe s’affiche.

• Afin de transformer cette courbe en histogrammes empilés, plus adaptés à la représentation de telles données, on se rend dans la zone Repères située à gauche de la courbe. Dans cette zone, on peut effectuer plusieurs modifications : Couleur, Taille, Etiquette… Pour modifier ces éléments, on peut à nouveau glisser-déposer des étiquettes de la zone Données/Tables située à gauche de l’écran, sur l’une des options proposées. Trois actions sont à réaliser : 1/ Changer la courbe et histogramme (en cliquant sur le petit à côté de Automatique et en choisissant Barre, 2/ Glisser-déposer l’étiquette Groupe d'images sur l’option Couleur, 3/ Fixer la Taille sur 75%. Cela permet d’obtenir un résultat satisfaisant. Vous remarquerez au passage qu’une légende est apparue à la droite de l’écran pour décrire ce que représentent les deux couleurs attribuées.

• On sait désormais combien d’images ont été partagées chaque jour. On voudrait avoir une vue plus globale en affichant le total cumulé d’images que cela représente. Comment faire ?

  • Ajoutez à nouveau Tweet Creation Date 0 dans le champ Lignes.

  • Transformez cette dimension en mesure comme tout à l’heure : on clique sur l’étiquette que l’on vient de mettre dans Lignes, puis sous Mesure, choisir Total. Le résultat ne nous intéresse pas (on vient de reproduire la même chose que tout à l’heure), mais maintenant que l’étiquette est une mesure, on peut faire une modification qui n’était pas possible avant. Il faut cliquer à nouveau sur le petit triangle de l’étiquette, et cette fois choisir Calcul de table rapide, puis Total cumulé.

  • Transformez ces histogrammes cumulés en courbes. Dans la zone Repères, vous remarquerez qu’il y a trois onglets : Tout (les deux graphiques), CPT(TweetCreation... (le premier graphique), et CPT(Tweet Creation...Δ (le nouveau graphique). On peut donc tout transformer en même temps, ou bien modifier la forme d’un seul graphique à la fois. Sous CPT(Tweet Creation...Δ, supprimez la distinction de couleurs en fonction du Groupe d'images. Changez la représentation de Barre en Ligne.

  • Transformez les deux graphiques en un seul. En cliquant-droit sur CPT(Tweet Creation...Δ, sélectionnez l’option Axe double. Il n’y a plus qu’un seul graphique désormais, avec un axe à gauche pour les données journalières, et un axe à droite pour le total cumulé.

  • Transformez les valeurs absolues en valeurs relatives. On peut tout-à-fait représenter les données présentées en pourcentage. Pour ce faire, il faut modifier le calcul de table précédemment réalisé, qui a permis de trouver le total cumulé. En cliquant-droit à nouveau sur CPT(Tweet Creation...Δ, faites Modifier le calcul de table. Dans la fenêtre qui s’ouvre, sélectionnez Ajouter un calcul secondaire, puis dans Type de calcul secondaire, sélectionnez Pourcentage du total. Fermez cette fenêtre.

    

  • Ajoutez des informations concernant cette courbe. Rendez-vous dans Repères, puis dans les repères de CPT(Tweet Creation...Δ, cliquez sur Etiquette et cochez Afficher les étiquettes de repère. Des pourcentages s’affichent à chaque date où il y a une évolution.

    

  • Donnez une couleur à la courbe et ajoutez-là à la légende. Depuis la zone Données/Tables, glissez-déposez l’étiquette Noms de mesures dans Couleurs (sous Repères, dans les repères de CPT(Tweet Creation...Δ). Cliquez ensuite sur ce même Couleur et choisissez Modifier les couleurs. Quand vous cliquez sur le seul élément qui apparaît à l’écran, définissez comme couleur personnalisée le rouge (code à indiquer : ff2d00). Fermez cette fenêtre. La légende est bien apparue à la droite de l’écran.

• On voudrait réaliser une dernière action sur cette feuille de calcul. Comme on peut le constater, des images des deux groupes ont re-circulé, très peu intensément, après le 7 février. Ces éléments ne nous intéressent pas forcément, on peut donc les filtrer. Pour ce faire, on clique-droit sur l’étiquette JOUR(Tweet Creation Data 0) dans le champ Colonnes et on sélectionne Afficher le filtre, qui apparaît désormais à droite. On peut glisser le filtre de fin vers la gauche jusqu’au 7 février 2019.

  

• Constatez-vous quelque chose qui a changé dans ce qui est affiché, après avoir filtrées les données les plus récentes ? Et oui, les pourcentages se sont mis à jour ! Seules les données affichées sont prises en compte pour les calculs.

Partie B/ Les comptes Twitter investis dans le partage d’images (Rebelote et découverte de fonctionnalités d’affichage de Tableau Public)

Dans cette partie, on souhaite produire une nouvelle visualisation. Cette fois-ci, on veut regarder qui a publié des tweets contenant les images de notre corpus. Plus précisément, on veut réussir à projeter ces données dans le temps, tout en mettant au coeur de la visualisation le nombre de followers qu’a chacun des comptes investi dans la mise en ligne des images sur la plateforme. L’idée ici est de regarder si le niveau de visibilité d’une image est lié au nombre de followers du compte qui la partage, et/ou si le moment de publication d’une image joue dans sa visibilité (plus on est dans les premiers à publier une image, plus c’est notre tweet qui aura de la visibilité ?). Le résultat à obtenir ressemble à cela :

On doit retrouver dans la visualisation :

• Dans l’espace de visualisation :
  • En abscisse, la variable temps.
  • En ordonnée, le nombre de followers de chaque compte, projeté dans une échelle logarithmique (on expliquera l’intérêt de cet échelle dans le déroulé de cette partie).
  • Projetés dans l’espace, chaque compte ayant partagé une des images du groupe dans un tweet, avec le nom du compte associé à chaque point, et l’heure de publication. Chaque point est plus ou moins gros en fonction du nombre de partage qu’a obtenu le tweet.
• A droite :
  • Deuxfiltres. Un filtre temporel permettant de réduire l’espace de visualisation sur un moment précis. Un filtre sur le groupe d’images, pour regarder soit le groupe “boyard 2”, soit le groupe “Rodrigues-visage”.
  • Une légende décrivant chaque point visualisé, triée dans l’ordre de publication afin de voir qui a publié un tweet, dans quel ordre.

Etapes à réaliser :

• Créez une nouvelle feuille de visualisation en cliquant sur l’icone suivant en bas à gauche :

  

• Glissez-déposez l’étiquette tweet creation date PO dans le champ Colonnes en haut au milieu. Modifiez la manière de représenter cette information en cliquant droit dessus et en sélectionnant Date exacte.

• Glissez-déposez l’étiquette folowers PO dans le champ Lignes en haut au milieu. Automatiquement, Tableau Public décide de projeter cette information en faisant un somme. Pourquoi ? En fait, dans le CSV, si une personne a été retweeté 100 fois, son nombre de followers apparaîtra 100 fois également. Tableau Public propose une solution pour gérer les multiples apparitions de cette valeur qui n’est pas la bonne. Il faut donc modifier la manière de représenter cette donnée, en cliquant droit dessus, de sélectionner Mesure puis Moyenne.

• Définissez la manière de donner à voir ce que vous projetez en allant dans la zone du milieu Repères, puis en cliquant sur Automatique et en sélectionnant Cercle à la place. Chaque point représente un tweet original publié par un membre de la plateforme X qui a partagé l’une des images du corpus.

• Créez un premier filtre pour ne voir que les tweets associés à un seul groupe d’images à la fois. Pour ce faire, glissez-déposez depuis la zone Données/Tables l’étiquette Groupe d'images dans la zone du milieu sous Filtres. Faites OK dans la fenêtre qui s’ouvre. Puis, cliquez droit sur ce filtre au milieu et sélectionnez Afficher le filtre. Le filtre apparaît alors à droite. Dans cette zone, il est modifiable. On va changer le type de filtre en faisant un clic droit dessus et en sélectionnant Valeur unique (liste). Au choix, on peut désormais afficher le groupe d’images “boyard 2” ou “Rodrigues-visage”.

• Clarifions maintenant ce qui s’affiche au centre de l’écran. Faites apparaître le nom du compte qui a publié le tweet affiché à l’écran en faisant glisser l’étiquette user name PO depuis la zone Données/Tables vers la zone Repères, sur Etiquette :

• Définissez la taille des points en fonction du nombre de repartage de chacun des tweets. Pour ce faire, glissez-déposez depuis Données/Tables tweet creation date PO vers Repères dans le carré Taille. Une fois que vous avez réalisé cette action, une étiquette nommée tweet creation date PO apparaît dans cette zone Repères. Faites un clic droit sur cette étiquette, choisissez Mesure puis Total. Cela permet de compter et d’afficher le nombre total de fois que chaque tweet original a été retweeté ou cité. Enfin, grossissez légèrement les différents points affichés en cliquant sur Taille dans Repères et en fixant la valeur sur 35%.

• On ne voit pas grand chose, car l’écart du nombre de followers entre Jean-Luc Mélenchon, tout en haut avec près de 2 millions de followers, et ceux des autres, plus de 10x inférieurs, rend illisible tout ce qui se passe en bas de la visualisation. On va donc changer l’échelle d’affichage pour préférer une échelle logarithmique en base 10, qui a l’avantage d’échelonner les valeurs en mettant la même distance entre 1 et 10, 10 et 100, 100 et 1 000… 100 000 et 1 000 000, etc. Cela permet de clarifier la visualisation lorsque les écarts de valeurs sont si grands. Pour ce faire, faites un clic droit sur l’ordonnée, puis Modifier l'axe.... Dans la fenêtre qui apparaît, sous Echelle, choisissez Logarithmique, puis fermez cette fenêtre. La projection est déjà plus claire.

• Faites également apparaître l’heure de publication du tweet. Afficher cette information est redondant, car la projection des données est déjà temporelle. Cependant, certaines données étant très rapprochées, cela permet de mieux voir l’ordre des publications. Cette fois, on va récupérer l’étiquette dans le champ Colonnes (car on veut la valeur calculée selon sa date exacte). Attention, si l’on glisse depuis Colonnes tweet creation date PO, cela va déplacer/supprimer cette étiquette. Il faut donc glisser-déposer tout en maintenant la touche ctrl (sous Windows/Linux) ou cmd (sous mac) depuis Colonnes vers Etiquette.
• Toujours dans cette optique de bien clarifier l’ordre de publication des tweets, on va désormais attribuer une couleur à chacun des cercles, en fonction de l’heure de publication, et afficher la légende en triant bien l’ensemble des éléments qu’elle contient par ordre de l’horodatage de la publication. Glissez-déposez user name PO depuis la zone Données/Tables vers Repères sous Couleur. La légende est automatiquement apparue à droite de l’écran dans la zone prévue pour son affichage. Pour l’instant, la légende est triée dans l’ordre alphabétique des comptes. Cliquez sur cette légende et faites trier..., puis sous Trier par choisissez Champ. Dans Nom du champ, choisissez tweet creation date PO, et sous Agrégation, choisissez Minimum (un même compte peut faire plusieurs tweet. Lorsqu’il y a plusieurs dates associées à un compte, en sélectionnant Minimum, on décide de prioriser le premier tweet publié pour l’affichage dans la légende. Si l’on avait choisi maximum, on aurait priorisé le dernier tweet d’un même compte). Fermez la fenêtre. Cliquez à nouveau sur la légende et cliquez sur Modifier les couleurs.... Choisissez le Cercle chromatique et cliquez sur Choisir la palette, puis fermez cette fenêtre.

• Ajoutez deux filtres pour terminer la visualisation. Le premier est un filtre temporel qui permet de se focaliser sur le premier moment de la circulation des images du groupe d’images, ici les tweets associés au groupe “boyard 2”. On voudrait seulement afficher les tweets publiés les 2 et 3 février 2019. Glissez-déposez ****l’étiquette tweet creation date PO depuis Données/Tables vers Filtres. Une fenêtre apparaît. Sélectionnez Plage de dates puis faites suivant. Faites OK sans rien changer. Puis, cliquez sur ce filtre qui vient d’apparaître dans Filtres : tweet cration date PO et sélectionnez Afficher le filtre. Il apparaît alors à droite, avec les autres filtres et éléments de légende. Vous pouvez faire évoluer la position du curseur pour changer la plage de dates affichée. Choisissez le 2 février à gauche, et le 3 février à droite pour laisser apparaître le compte “imhotep1338” comme dernier compte ayant publié.
• Pour terminer, renommez le titre de la visualisation, qui se situe en haut à gauche de l’espace de visualisation. Le titre doit actuelle être Feuille X ou Sheet X. Lorsque vous double-cliquez dessus, une fenêtre apparaît où vous pouvez gérer le police d’écriture ou encore la couleur du titre. Vous pouvez également définir un titre précis, par exemple : “Nombre de followers des comptes selon l’heure de publication de chaque image”.
• La visualisation est terminée. Vous pouvez désormais naviguer d’un groupe d’images à l’autre pour regarder de quelle manière est-ce que les images circulent. Deux choses sont à constater : malheureusement, les filtres/tris de la légende ne se mettent pas à jour automatiquement. Pour conserver la logique de ce que l’on a fait pour un groupe d’images, il faut repositionner le curseur temporel pour filtrer les dates qui nous intéressent (Pour le groupe “Rodrigues-visage”, fixer du 26/01 au 28/01 est une bonne solution d’affichage). Pour conserver une affichage des couleurs selon un certain ordre, il faut également redéfinir les couleurs en cliquant sur la légende, puis sur Modifier les couleurs et faire à nouveau Choisir la palette.
• Les visualisations ainsi réalisées permettent de fairequelques analyses :
  • Dans les deux cas, les images partagées dans les premiers instants apparaissent avoir plus de visibilité que celles partagées plus tard.
  • Dans un cas (boyard 2), c’est le “haut” de l’espace public qui partage les images dans un premier temps. C’est l’inverse dans l’autre cas (Rodrigues-visage).
  • Dans un cas, l’ensemble de la visibilité des images du groupe semblent dues aux tweets du “haut” de l’espace public (boyard 2). Dans l’autre, cela semble moins évident, quelques plus petits comptes ayant un cercle d’une plus importante taille. On va approfondir cette constatation dans la troisième et dernière partie de ce tutoriel en produisant une autre visualisation, focalisée sur le taux de partage de chaque tweet.

Partie C/ Les publications les plus partagées en fonction du nombre de followers (fonctionnalités plus avancées de Tableau Public)

Dans cette troisième partie, on cherche à observer à quel point chacun des tweets ont été partagés. On veut comparer le taux de partage avec le nombre de followers de chaque compte. Le résultat à obtenir ressemble à cela :

On doit retrouver dans la visualisation :

• Des histogrammes empilés qui donnent à voir le nom du compte et le taux de visibilité de son tweet, le tout trié en fonction du nombre de followers de ces comptes (de gauche à droite), ainsi que trié en fonction du taux de visibilité du tweet (de haut en bas).
• En “infobulle”, le nombre de followers du compte qui a le plus retweeté/cité chaque tweet.
• Une légende, triée en fonction du nombre de followers de chaque compte.

Etapes à réaliser :

• Dans un premier temps, on veut classer des ensembles de tweets en fonction du nombre de followers des comptes qui les ont publié. En suivant l’échelle logarithmique que nous avons utilisé précédemment, on va définir des groupes de comptes Twitter en fonction du nombre de followers : un groupe pour tous les comptes ayant de 0 à 9 followers, un groupe pour ceux en ayant 10 à 99, un autre pour ceux en ayant 100 à 999, etc. Pour ce faire :

  • Il faut cliquer droit sur followers PO dans la zone Données/Tables et faire Dupliquer. Une nouvelle étiquette apparaît, followers PO (copie).
  • On clique droit sur cette nouvelle étiquette, puis sous Créer on sélectionne Groupe.
  • On sélectionne d’abord les valeurs de 0 à 9 (en cliquant sur 0, puis en maintenant la touche shift enfoncée, on clique sur 9 pour sélectionner toutes les valeurs comprises entre ces deux valeurs. Puis on fait Regrouper. Se crée alors un nouveau groupe, que Tableau Public intitule 0, 1, 2 et 4 en plus. On le renomme [0,9].

  • On va procéder ainsi pour toutes les autres valeurs, afin d’avoir au total 7 groupes :

    

  • Une fois que l’on a réalisé ces groupes, on peut fermer la fenêtre.

• Glissez-déposez depuis Données/Tables followers PO (copie) (groupe) dans le champ Colonne.

• Glissez-déposez tweet creation date PO dans Lignes. Modifiez la manière de donner à voir cette information en cliquant sur l’étiquette que vous venez de déposer dans Lignes, en sélectionnant Mesure puis Total. Modifiez-le à nouveau en recliquant sur cette même étiquette, en sélectionnant Calcul de table puis Pourcentage du Total.

• Glissez-déposez user name PO depuis Données/Tables vers Repères dans Couleur.

• On crée à nouveau un filtre sur le groupe d’images, pour sélectionner l’un ou l’autre des groupes. A la différence de ce que nous avons fait dans la partie précédente, cette fois, nous pouvons décider d’afficher les deux groupes en même temps, comme un seul. Pour ce faire, il faut glisser-déposer l’étiquette Groupe d'images dans Filtres, puis faire OK. Cliquez droit dessus et faites Afficher le filtre. Celui-ci apparaît désormais à droite de l’écran. On le laisse dans la forme qu’il a déjà, et on clique, au choix sur “boyard 2” et/ou “Rodrigues-visage”. Pour la suite de l’exercice, je laisse le filtre sur “Rodrigues-visage” seulement. Voilà ce qui doit s’afficher à l’écran à cette étape :

• On voudrait que les histogrammes empilés prennent tout l’écran, par soucis de clarté. Tableau Public propose plusieurs options pour la taille de la

visualisation. Ici, on préférera une Vue entière pour voir toutes les données dans la fenêtre. Pour ajuster cela, il faut cliquer dans boutons en haut de l’écran sur celui qui ressemble à un rectangle entouré par deux traits, et choisis Vue entière :

• On ajuste ensuite la taille des histogrammes en cliquant, sous Repères dans Taille et en choisissant 99% (afin de laisser un léger blanc entre chaque histogramme).

• Il s’agit désormais d’afficher différentes informations pour rendre cette visualisation compréhensible :

  • On glisse-dépose user name PO sur Etiquette.

  • On glisse-dépose CPT(tweet creation date PO) depuis le champ Ligne en pensant à bien maintenir enfoncer la touche ctrl/cmd (sinon, cela enlève l’étiquette du champ Lignes, et ce n’est pas ce que l’on veut ici), vers Etiquette.

  • Sous Repères, on clique sur Etiquette, puis Modifier l'étiquette. Une fenêtre s’ouvre. On supprime le saut de ligne pour tout avoir sur une seule ligne, on inverse les deux valeurs, et on change la couleur de la seconde pour la rendre légèrement plus grise, comme suit, puis on fait OK :

    

  • On trie l’affichage des valeurs dans les histogrammes empilés en cliquant droit, dans Repères sur l’un des deux user name PO, puis sur Trier et Champ. On vérifie que dans Nom du champ, tweet creation date PO est bien indiqué, et dans Agrégation, il y a bien Total. En ordre de tri, on sélectionne Ordre décroissant, puis on ferme la fenêtre.

    

• Pour terminer, on va afficher deux dernières informations pertinentes pour l’analyse dans les Infobulles. Il s’agit d’une fonctionnalité sous Repères que nous n’avons pas encore exploré. Les infobulles apparaissent lorsque la souris passe sur une valeur du graphique :

• On souhaite ajouter dans ces infobulles le nombre de followers du compte, ainsi que le nombre de followers du plus gros compte ayant retweeté ou cité le tweet. Pourquoi ? Parce que l’on constate que, dans le cas du groupe d’images “Rodrigues-visage”, le “bas” de l’espace public, sous les 10 000 followers, a réussi à donner une importante visibilité à l’image qui nous intéresse (environ 40%, ce qui n’est pas négligeable). D’abord parce que les comptes qui se sont mobilisés sont nombreux. Ensuite parce que certains d’entre eux ont publié des tweets qui se sont trouvés assez massivement partagés : Dorian_RT, JoLegentil ou encore ClaraTwittiner69. L’hypothèse la plus probable concernant cette visibilité accrue pour des petits comptes est qu’au moins un compte plus important leur a donné de la visibilité en partageant leur tweet. On va donc le vérifier en ajoutant les deux informations susmentionnés :
  • Glissez-déposez followers PO sur Infobulles dans Etiquette. Modifiez la Somme en Moyenne.
  • Glissez-déposez Followers 0 (qui correspond aux followers des comptes qui retweetent/citent) sur Infobulles dans Etiquette. Modifiez la Somme en Maximum, puisqu’on ne veut que la valeur la plus importante.
• On peut désormais consulter les infobulles pour recueillir ces informations. Il aurait été pertinent de récupérer le nom du follower associé au nombre de followers, pour savoir quel compte important a retweeté ou cité le tweet, malheureusement Tableau Public ne permet pas de faire ce type d’association (que l’on peut en revanche faire avec des formules Excel). La visualisation est terminée.

Partie D/ Le tableau de bord pour afficher plusieurs feuilles de visualisation (fonctionnalités plus avancées de Tableau Public)

Pour terminer, créons un Tableau de bord. Le tableau de bord est utile pour projeter dans un même espace plusieurs feuilles de visualisations, et ainsi comparer différentes visualisations/analyser à partir de différentes manières de projeter les données. Pour créer cet espace, il faut cliquer en bas à gauche sur l’icone suivant :

Cet espace apparaît :

• On va y glisser les feuilles (depuis la gauche de l’écran) produites lors des étapes B et C seulement, pour avoir quelque chose qui ressemble à ce qui suit :

• La subtilité est de supprimer de l’affichage l’un des deux filtres sur l’étiquette Groupe d’images, de ne garder par exemple que celui qui ne permet de faire que des sélections uniques. Ensuite, il faut cliquer sur ce filtre Groupes d'images du Tableau de bord, puis ouvrir les options en cliquant sur le petit triangle qui est apparu, et sous Appliquer aux feuilles de calcul, choisir Toutes celles qui utilisent cette source de données. Ainsi, en changeant l’élément filtré, on change ce que l’on fait apparaître dans les deux graphiques.
• Par ailleurs, si l’on clique sur une des valeurs projetées dans la visualisation, cela la met en surbrillance dans les différents espaces du Tableau de bord. Il faut recliquer dessus pour la déselectionner :

Conclusion

Comme annoncé en introduction, ce tutoriel visait à reproduire un résultat de recherche présenté dans Bouté E. (2023). « Militantisme transplateforme : la répression policière des Gilets jaunes entre Facebook et Twitter », XXIIIème Congrès de la Sfsic : la numérisation des sociétés. Bordeaux. 14-15-16 juin 2023.

A partir d’un cas concret, nous avons pu apprendre à utiliser Tableau Public. En trois étapes, nous avons abordé des aspects primordiaux du logiciel (l’import de données, leur projection dans un graphique, le filtrage de données, la différence entre dimensions et mesures), mais aussi des aspects plus avancés (la création de groupes, de filtres temporels, l’affichage personnalisé d’étiquettes, l’utilisation des infobulles, le tri de légendes, ou encore la création d’un tableau de bord).

Parfois, il faut plusieurs tentatives pour réussir à projeter ce que l’on veut de la manière dont on le veut. Moins intuitif qu’Excel, Tableau Public nécessite un coût d’entrée peut-être plus important, mais son importante modularité (par exemple colorer un graphique en fonction de certaines données qui ne sont pas projetées dans le graphique pour expliciter plus d’informations d’un seul coup d’oeil) peut valoir ce coût en fonction des objectifs du travail mené. Par ailleurs, lorsque l’on travaille avec un grand nombre de données temporelles, Excel peut s’avérer inefficace. C’est personnellement ce qui m’a conduit à utiliser Tableau Public, qui permet de gérer beaucoup plus facilement un grand nombre de données.

Un tutoriel écrit par Edouard Bouté, reprenant plusieurs éléments descriptifs du fonction de Tableau Public d’un précédent tutoriel coécrit par Félix Alié, Edouard Bouté et Victor Ecrement.