Bernard Dantier (8 décembre 2008) Textes de méthodologie en sciences sociales. “La représentation et l’étude visuelles des informations: Jacques Bertin, Sémiologie graphique

Verifica-se, então, que a memória artificial que atende a todas essas condições é a construção gráfica manipulável X, Y, Z, ou seja, a “matriz ordenável”.

Não se fala mais, agora, de concorrência entre a representação gráfica e a análise de dados. Muito pelo contrário, reconhece-se a complementaridade das duas linguagens, particularmente no momento da interpretação. Assim, a questão A, à qual a matemática busca responder por meio do “cálculo das contribuições”, encontra na representação gráfica uma resposta notavelmente eficaz.

Essa constatação da potência e da universalidade da construção X Y Z conduz naturalmente à “teoria matricial da gráfica”. Ela define a gráfica como a transcrição de qualquer problema passível de ser construído na forma de tabela de duas colunas. Essa definição exclui o grafismo, cujo objetivo é apenas definir um conjunto.

Essa teoria se aplica diretamente à cartografia. Ela define sua especificidade: um eixo XY constante, base universal de comparações. Define também seus limites, como veremos mais adiante. Mas esses limites comprovam, se é que era necessário, que toda a lógica humana parece fundamentada nas propriedades da percepção visual, que, por si só, nos oferece, na construção X Y Z, a percepção natural e instantânea das relações entre três variáveis. Além disso, resta apenas a memória humana.

A explosão da informática torna ainda mais evidente a relevância das questões A e B. O poder dos dez metros cúbicos de computador necessários em 1966 cabe agora em uma bolsa. O minicomputador dá acesso, graças ao telefone, a bilhões de dados. Quais deles devemos selecionar? Ele permite utilizar milhares de algoritmos. Quais devemos escolher? Ele permite exibir os diferentes resultados dos processamentos. Quais devemos selecionar e como interpretá-los?

A matemática e a informática nos oferecem meios cada vez mais poderosos para processar dados. Mas, ao mesmo tempo, elas multiplicam o número de escolhas arbitrárias sem alterar em nada nossos meios naturais de percepção. Trata-se, portanto, de utilizar da melhor maneira possível esses meios naturais para justificar as escolhas necessárias.