An Aura of Words

L'idée du cours qui m'a marqué, c'est le small data : à l'opposé du réflexe de se tourner vers de grands jeux de données, il défend des données situées, générées par les citoyens, qualitatives et ancrées dans l'expérience vécue, et précieuses justement parce qu'elles ne sont pas produites pour satisfaire un rapport. Un avis Google est exactement ce type de small data.

La posture même du projet est donc un débat, pas un verdict. Il ne demande pas si les parcs sont bons ou mauvais. Il demande quelle expérience compte dans notre façon de comprendre l'espace public, et si la voix collective des citoyens, une fois rendue lisible, peut dire quelque chose que les canaux officiels ne peuvent pas.

La matière première, ce sont les avis Google de cinq parcs de Lugano, recueillis avec un scraper Python sur mesure qui charge les avis de chaque parc et en extrait le texte, la note en étoiles, la date et le nom de l'auteur. Seuls les avis comportant un texte écrit ont été conservés, dans la langue où ils avaient été laissés, surtout l'italien, avec de l'allemand, de l'anglais et du français dans le lot.

Les cinq parcs sont volontairement inégaux, car c'est ainsi que l'attention se répartit vraiment : le Parco Ciani à lui seul totalise plus de 1'600 mots commentés, tandis que le petit Parco Lambertenghi en apporte 65. Nous avons gardé ce déséquilibre plutôt que de le normaliser, parce que le volume de ce que les gens choisissent de dire d'un lieu fait lui-même partie du portrait.

Chaque mot porteur de sens est rangé dans l'un des six prismes : l'état intérieur du visiteur, l'environnement sensoriel, les actions que les gens accomplissent, le contexte social, l'infrastructure physique, et la tension ou la plainte. Les mots fonctionnels sont ignorés ; seuls ceux qui portent un véritable poids descriptif sont conservés.

L'encodage est un lexique constitué à la main, apparié mot à mot dans les avis de chaque parc. Chaque occurrence enregistre aussi les autres mots porteurs de sens qui apparaissent à ses côtés dans le même avis, de sorte que les données saisissent non seulement quels mots sont employés, mais lesquels tendent à apparaître ensemble.

L'aura de chaque parc est une masse organique aux couleurs mêlées où l'aire de chaque couleur correspond au poids proportionnel de cette catégorie dans les avis, avec un léger mouvement de respiration pour qu'elle se lise comme un portrait vivant plutôt que comme un graphique figé. La couleur est l'encodage principal, si bien qu'un lecteur reconnaît une catégorie instantanément, sans étiquette.

Ce qui donne à chaque aura son caractère, c'est la façon dont les prismes se mêlent. Les gens décrivent rarement un parc sur un seul registre ; un même avis passe souvent du ressenti au détail sensoriel puis à la plainte, d'un même souffle. L'aura est conçue pour montrer ce mélange, pas seulement quel prisme est le plus grand, mais lesquels tendent à coexister, ce qui rend le portrait d'un parc nettement différent de celui d'un autre.

L'interface est un parcours guidé en scrollytelling. Elle s'ouvre sur de vrais extraits d'avis qui dérivent à l'écran, expose le cadre des six catégories, puis ouvre un laboratoire méthodologique où vous regardez un seul avis se décomposer mot à mot, chaque terme porteur de sens s'allumant dans la couleur de sa catégorie tandis qu'un décompte construit l'aura sous vos yeux.

De là, l'interface s'ouvre. Une carte place les cinq auras sur Lugano, dimensionnées par le volume d'avis ; une vue de comparaison met leurs signatures chromatiques côte à côte ; et une carte de mots par parc montre chaque mot catégorisé sous forme de réseau coloré, pour voir comment les thèmes se relient. Elle se termine en remettant la méthode au lecteur : une invite vous demande quel serait votre parc idéal, et à mesure que vous tapez, vos mots sont classés en direct selon les six mêmes prismes. Vous cessez d'être un public pour devenir une voix de plus dans les données.