Le tableau paraît calme. Le raisonnement, lui, a peut-être déjà quitté la pièce. Nous voyons des séries et des motifs dans des données produites par le hasard.
Vijay Marupudi et Sashank Varma publient en 2024, dans Psychological Review, une étude empirique consacrée à ce mécanisme. Le résumé rapporte des résultats compatibles avec la définition retenue ici. Ils restent liés à la tâche, aux mesures et à la population étudiées ; les étendre à tous les contextes demanderait d’autres données.
Un effet statistique n’abolit ni les chiffres ni l’intuition. Il oblige à regarder le plan d’échantillonnage, le dénominateur et l’incertitude avant de raconter une histoire causale.
Par déduction, une visualisation devrait montrer le dénominateur, la taille de l’échantillon et l’incertitude lorsque ces éléments changent l’interprétation. Le chiffre principal perd un peu de superbe, il gagne en honnêteté.
L’illusion des séries prospère lorsque la présentation passe pour la réalité. Le rôle du design consiste à rouvrir l’écart entre les deux.
Référence : Vijay Marupudi, Sashank Varma (2024). Human visual clustering of point arrays.. Psychological Review. https://doi.org/10.1037/rev0000525
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