Seeing is believing: Information visualization and the debate over global warming

La représentation visuelle du consensus

Parce qu’il est toujours possible de trouver un scientifique prêt à contredire une théorie, on ne peut se contenter de savoir ce que pensent certains scientifiques. Il nous faut savoir ce que pense la majorité d’entre eux. Mais comment peut-on mesurer un consensus au sein de la communauté scientifique ? La méthode classique consiste à envoyer une étude d’opinion et à en publier les résultats. Cette méthode présente des inconvénients : elle peut prendre du temps ; les résultats peuvent être biaisés et varier en fonction du panel de scientifiques sondés ; enfin, même si vous savez ce que pense la plupart des scientifiques, vous ne connaissez pas forcément le fondement de leur pensée. Il n’y a aucun moyen de connaître les données sur lesquelles les experts fondent leurs affirmations.

Figure 8 : carte interactive basée sur l’étude d’articles publiés entre 1981 et 2003 sur le thème « extinction massive ». L’image montre les connexions entre les articles ainsi que l’importance de chaque article par rapport aux autres. Réalisé par Chaomei Chen.

Dr. Chaomei Chen, professeur à l’université de Drexel et rédacteur en chef de la revue Information Visualization, cherche à établir une cartographie de la science, tout du moins de la littérature scientifique, pour comprendre la pensée scientifique et son fondement. A partir d’articles publiés dans des revues dont le contenu est relu par des pairs, Dr. Chen a mis au point un logiciel qui établit une carte des relations entre les articles scientifiques et les sources qui y sont citées. Chaque article présente non seulement de nouvelles références, mais cite également des articles antérieurs traitant du même sujet ou d’un sujet approchant et que l’auteur juge importants ou pertinents.  Ces revues étant relues par des pairs, on peut en conclure que plusieurs chercheurs considèrent que l’article vaut la peine d’être publié. Le logiciel de Chen établit une carte des relations entre les articles qui traitent ce sujet ; ces relations apparaissent sous la forme de lignes de différentes couleurs. Par exemple, si un article sur le réchauffement de la planète cite un autre article sur les émissions de CO2, les deux articles s’affichent sous la forme de points reliés par une ligne verte. Plus un article est cité par d’autres articles, plus le point qui le représente est gros. Cela permet de voir au premier coup d’œil les articles les plus souvent cités. Sur cette carte interactive, vous pouvez cliquer sur un point et afficher une bibliographie à partir de laquelle vous pouvez consulter l’article.

Les articles sur des sujets connexes sont regroupés. Ainsi, vous pouvez constater que des centaines d’articles ont été écrits sur le réchauffement de la planète, mais que seuls quelques articles soutiennent la théorie d’un refroidissement de la Terre. « Ce système peut être considéré comme un bureau de vote », explique Chen. « Chaque citation est un bulletin de vote en faveur d’un article. Lorsque vous commencez à les regrouper, vous voyez se dégager un réseau et vous pouvez voir la contribution ou le bloc de connaissance le plus souvent cité, et par conséquent considéré comme le plus important. Ce réseau peut être comparé à une photographie de la position des communautés scientifiques sur un sujet particulier à un instant T, telle qu’elle est exprimée dans la littérature scientifique. »

Si vous comparez ces articles par rapport à une chronologie, vous pouvez commencer à observer une tendance de la progression de la science en général. Non seulement vous pouvez découvrir les domaines dans lesquels la communauté scientifique concentre son travail, ce que Chen qualifie de « front de recherche », mais vous pouvez également repérer les sujets délaissés. Selon les axes x et y sélectionnés par l’utilisateur, l’évolution de la science prend la forme d’un escalier, progressant de découvertes en découvertes, plutôt que d’une accumulation lente et régulière de connaissances, comme on pourrait l’imaginer. Parfois, la désaffection de la science pour un sujet s’explique par la mise à disposition de nouvelles informations ou des événements extérieurs. La puissance destructrice de l’ouragan Katrina, par exemple, a inspiré une multitude d’articles sur le rapport entre l’élévation des températures et les phénomènes naturels extrêmes. Ces articles peuvent faire référence à des études récentes sur les ouragans aussi bien qu’à un article écrit il y a plusieurs années, mais dont les conclusions retrouvent un intérêt à la lumière de l’événement.

Figure 9 : carte basée sur les articles publiés entre 2000 et 2006 relatifs au terme « changement climatique ». Réalisé par Chaomei Chen.

Une fois publiés, la plupart des articles tombent dans l’oubli suite à l’apparition d’autres recherches ou méthodologies. Quelques-uns, cependant, deviennent des références et sont cités en permanence. Ces articles sont identifiés dans le graphique ci-dessus par de longs fils vers le passé.

Ces visualisations nous montrent les sujets discutés par les scientifiques, mais pas nécessairement le contenu de ces discussions. Il n’est pas encore possible d’affirmer si la plupart des scientifiques pensent que le réchauffement de la planète est réel à la simple vue de ces images. Il faudrait pour cela cliquer sur les points pour accéder au contenu des principaux articles.  « On ne peut pas savoir si tous les scientifiques sont d’accord avec l’article qu’ils citent ; la chose dont nous sommes sûrs, c’est la valeur de cette article en tant que document de référence ou point de discussion », commente Chen.

Les nouvelles recherches actuellement menées par Chen visent à analyser les divergences d’opinions. L’objectif de Chen est de rechercher un moyen de représenter visuellement les points de vue des documents de recherche, par exemple quels sont les articles qui soutiennent la théorie de la responsabilité de l’homme dans le changement climatique et ceux qui démontrent que ce phénomène fait partie d’une évolution naturelle. « Vous serez en mesure de voir la sous-structure de l’ensemble du débat. En plus de connaître le nombre d’articles en faveur d’une théorie, vous pourrez consulter les éléments de preuve avancés par les opposants à cette thèse ». Les scientifiques sont des êtres méfiants. Ils ne clament pas haut et fort les conclusions de leurs recherches. Même après avoir lu un article dans son intégralité, il est parfois difficile de définir avec précision le point de vue défendu par le scientifique. Pour cette raison, Chen a décidé de travailler sur des sujets sur lesquels les gens ont une opinion tranchée. Son premier cas d’étude : le débat autour du succès de librairie « Da Vinci code » , à partir des commentaires postés sur Amazon.com.

Plusieurs raisons sont à l’origine de ce choix surprenant. Tout d’abord, le livre a déclenché des réactions inhabituellement polarisées : les 3 000 lecteurs qui ont envoyé leurs commentaires ont eu tendance soit à adorer le livre, soit à le détester, peu de lecteurs ayant une opinion mitigée. Par ailleurs, Amazon.com permet non seulement aux visiteurs de rédiger la critique d’un livre, mais aussi de noter le livre en attribuant un certain nombre d’étoiles. Cinq étoiles signifient qu’ils ont adoré le livre et 1 étoile signifie qu’ils l’ont détesté. Cette notation est importante car elle fournit la possibilité à Chen et à son équipe d’établir une corrélation entre les opinions exprimées dans le texte. Chen s’est attaché à relever les termes les plus souvent utilisés dans les descriptions des lecteurs ayant attribué une note de 1 ou 5 étoiles.

Figure 10 : une vue du bloc « l’art de Léonard de Vinci » et des blocs environnants dans les commentaires positifs. Réalisé par Chaomei Chen.

Cette recherche est importante car elle permet enfin à Chen non seulement de représenter visuellement les sujets des articles scientifiques, mais aussi d’indiquer si ces articles soutiennent ou réfutent une théorie. Nous pourrons ainsi comparer en un coup d’œil le nombre de scientifiques qui soutiennent une théorie particulière et accéder en un clic aux travaux de recherche sur lesquels ils se sont basés pour se forger leur opinion. Avec un peu de chance, ce logiciel permettra de mettre un terme de manière efficace aux débats visant à déterminer si la majorité des chercheurs soutiennent une théorie. Il sera ainsi plus difficile pour les adversaires des théories scientifiques de semer le doute dans l’opinion publique.

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