Vote4Data 🗳️
Metadata
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false

⏱️ : 4h de conception


Phase 1 : recensement du besoin 👋

Je vais être seule face à 20 personnes qui auront chacun à 1 à 5 jeux de données. Je vais devoir leur faire étudier la qualité des jeux de données et l'intérêt de faire des dataviz avec eux.
Or, je ne suis pas data analyst et je risque de me retrouver potentiellement en face de personnes qui ont des meilleurs compétences techniques niveau data et dataviz..
Je me demande si :

  • Je vais pouvoir repérer s'il y a quelque chose qui bug dans les données
  • je vais pouvoir imaginer les potentielles datavisualisations que je peux faire avec les données.
    Il faut des critères, animer, que ce soit intéressant. Il faut pouvoir arbitrer sur des choses minimes pour qu'ils aient l'impression d'avoir participé et que ce soit juste.
Quote

En clair, j'ai peur de me trouver à dire : "Euh...alors....le jeu de données....il est joli !""

idiot.gif

Phase 1 : modélisation du problème

Nom_JDD Note_DD Superviseur Consensus Statut
etablissement scolaire 6 Vrai Retenu
effectifs police municipale 3 Faux
etablissement scolaire 6 Sarah
espaces verts 6
bornes de recharge 6 Faux
arbres 6
la réponse D 6 Pas retenu
les données de RTE 6 Sarah
etablissement scolaire 10
effectifs police municipale 6
salaires 6
les données de RTE 6 Vrai
etablissement scolaire 6 Sarah
etablissement scolaire 6
etablissement scolaire 15
bornes de recharge 6
etablissement scolaire 6
salaires 17

Phase 2 : réduction de la complexité du problème

Cet atelier est là pour fédérer une communauté autour des jeux de données que l'organisation soit commune. Que tout le monde puisse donner son avis c'est hyper important.

Le risque de cet atelier c'est que ça parte dans tous les sens ou qu'on en démotive certains parce que les jeux de données ne sont pas pris en compte.

Jeu de données de complexité 0 qui représente le problème (espace problème)

Consensus = FAUX 👎

Nom du jeu de données Consensus
JDD1 Faux

Phase 3 : Ré-augmentation de la complexité

Représentation de l'espace-solution

Nom du jeu de données Coche Compteur_vote Consensus
JDD1 14 Faux
JDD2 16 Vrai
JDD4 20 Faux

Phase 4 : Design/Conception

Rationale

Si df['compteur_vote'] == 20, alors victoire totale 🎉

C'est à dire que tous les participants ont voté pour garder ou exclure les jeux de données, en fonction des critères fixés par Datactivist.

Solution finale

La solution finale est une simple table Airtable avec par ligne de données, 3️⃣ (➕1️⃣) formulaires par jeu de données proposés :

1️⃣ Qualité dans lequel ils évaluent la qualité
2️⃣ Visualisation dans lequel ils regardent leur jeux de données, dans sa structure, est compatible avec une dataviz présente dans le dataviz project

dataviz.png
☝️
"Votre jeu de données représentent-ils la répartition exprimée en pourcentage d'un phénomène en plusieurs catégories ?"
☝️
"Votre jeu de données représente-t-il une série d'évènements qui se déroulent dans le temps ?"

3️⃣ Réutilisation dans lequel ils indiquent avec du texte libre à quoi pourraient servir les réutilisations.

➕1️⃣ Décision finale sur le fait de garder ou pas le jeu de données.

Chaque groupe vient présenter son Airtable et un/deux jeux de données qu'ils aimeraient vraiment (session "Défendez votre jeu de données").

Quote

Je préfère mourir 🎠 si mon jeu de données n'est pas choisi. Force et honneur

Ensuite, tout le monde vote de manière à obtenir :

Tip

20 votes par jeu de données --> Consensus = VRAI --> CQFD.

Conclusion

Problème résolu :
victory.gif