On remarque que pour l'interprétation de données, l'aspect graphique est devenu le complément essentiel de l'esprit d'investigation (cf. par exemple Bertin 1967 "La Graphique")

J'en profite pour dire qu'il n'y a pas assez de bons outils gratuits de visualisation accessibles au grand public. Bien sur on a déjà gephi ou d3, ainsi que des langages comme R ou le nouveau julialang... c'est une très bonne chose mais c'est trop technique et c'est trop peu. La visualisation de données devient une question *d'utilité publique*, mais elle reste un domaine anecdotique en terme de budgets, d'effort et de curiosité chez les chercheurs et développeurs français. Il y a quelques heureuses exceptions (comme http://www.huma-num.fr/article/ANF-visu … ees-en-shs ou http://textopol.u-pec.fr/?p=1013), mais en général on a bêtement pris l'habitude de considérer le visuel comme du superficiel... A méditer !