[Data Journalism] Obama/Romney, deux visualisations du New York Times

La proximité de l’élection présidentielle américaine multiplie les initiatives de visualisations, sondages, etc… Le New York Times nous gratifie de deux visualisations qui ont le mérite d’être plus que de simples infographies.

Les « swing states » au fil des décennies

Sur une longue timeline verticale, des étapes horizontales représentent les positions des Etats US à chaque échéance électorale (présidentielle). Les Etats y sont classés par pourcentage affinité « démocrate » ou « républicaine ». Par un jeu de couleurs simple mais très efficace, on y observe donc en un coup d’oeil les tendances lourdes de certains Etats comme les zigzags de certains autres.

Disponibles depuis 1952, les données montrent que les Etats-Unis vivent actuellement des élections beaucoup plus serrées qu’à certaines époques (voir ci-dessus, 1964-1972).

Deux modes d’affichages sont disponibles : les Etats répartis sur leur axe horizontal en fonction de la proportion de votes démocrates/républicains (ici, les deux premiers graphes), ou empilés (ci-dessus). Il est possible d’y mettre en valeur l’un ou l’autre état pour suivre son « cheminement », élection après élection (ici la Floride, particulièrement intéressante en 2012, et la Géorgie).

➡ Lien : retrouvez cette visualisation interactive.

Concepts utilisés lors des conventions

Une démarche de text-mining pour extraire les concepts-clés des discours présentés lors des conventions républicaines ou démocrates. Sur un axe horizontal, les mots sont classés en fonction de leur utilisation démocrate ou républicaine, dans des bulles dont la taille est fonction du nombre d’occurrences et dont la couleur dépend de son utilisation par l’un ou l’autre camp. On y observe donc clairement le camp « Middle class », « Forward », « Health » et « Women » face aux « Leadership », « Success », « Business » et « Government ».

L’outil offre plus qu’une visualisation, il permet également de choisir un mot-clé pour en trouver les occurrences précises dans les discours des intervenants (ici, l’exemple du terme « Europe »). Mieux encore, il est possible de faire une recherche sur un terme qui ne figure pas dans le nuage !

➡ Lien : retrouvez cet outil de datamining.

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