La visualisation des données au service du désherbage

Les orientations qu’on peut tirer des analyses quantitatives des collections avec les indicateurs habituels (taux de rotation, âges médians, Larbre-Dousset…) n’ont souvent de valeur que dans les grandes lignes qu’elles indiquent. Comme en statistique, il faut se méfier des écarts non représentatifs, et toujours s’en remettre, in fine, à l’analyse qualitative. Les chiffres peuvent cependant aider à gagner du temps lors du désherbage, dont on sait qu’il est particulièrement chronophage. En identifiant, par exemple, les segments de collections où il y aura le plus de documents à retirer.

Les prochains billets de ce blog seront donc consacrés à quelques idées de visualisation des données documentaires sous forme de graphiques. J’y décrirai étape par étape la réalisation de ces schémas avec Excel ou Calc. En voici déjà un aperçu en forme de teasing :

[Les données utilisées dans les graphiques présentés dans cet article sont fictives. Cliquez sur les images pour les agrandir à l'écran.]

L’indice de masse corporelle des collections (Larbre-Dousset)Larbre-DoussetIl s’agit d’une représentation de la quantité de documents actuelle d’une collection (courbe noire) et de la quantité de collection recommandée avec le calcul de Larbre-Dousset (aire verte). La méthode L-D, à manier avec précautions, aboutit en effet à la définition d’une quantité idéale de documents par domaines en fonction des prêts, sous forme d’un maximum et d’un minimum. Le diagnostic, à croiser avec d’autres indicateurs, est simple : si la courbe de la collection réelle est au dessus de l’aire, c’est qu’il y a trop de documents relativement à l’usage qui en est fait par les lecteurs ; si la courbe descend en-dessous de l’aire verte, c’est que les documents de ce segment ne sont pas assez nombreux.

Les taux de rotation

Taux de rotationOn l’a dit et répété : pas de taux de rotation idéal pour les bibliothèques. Cet indicateur très relatif (et toujours à croiser avec d’autres indicateurs) n’a de valeur que dans un contexte donné. Ici, l’objectif est de visualiser trois grandes zones : la zone élevée, au diagnostic univoque (pas assez de collections relativement à la demande), la zone médiane, neutre, et la zone la plus basse, la plus en-dessous de la moyenne de l’établissement observé, pouvant s’interpréter de plusieurs façons (fonds vieillissant ? trop de documents ? mauvaise visibilité ?).

Le nuage des collections

Le nuage des collectionsIl s’agit ici, sur un segment donné (par exemple, les documents en philosophie d’une bibliothèque de quartier), de croiser deux données : le nombre de prêts de chaque document, et son année de parution. Chaque point représente un document, permettant de voir en un coup d’oeil les parties les plus vieillissantes, et d’avoir un outil pour déterminer des critères de désherbage tels que l’âge maximum qu’on acceptera de conserver dans un domaine.

Le treemap de la collection

Treemap des collectionsVous n’avez aucune mémoire des nombres et vous en avez assez de sécher quand on vous demande combien environ vous avez de livres de théâtre ? Pas spécialement destinée au désherbage, cette représentation en "treemap", à garder sous les yeux régulièrement, facilite la mémorisation de la volumétrie d’une collection. Un schéma pouvant se décliner avec plusieurs niveaux d’arborescence (adultes / jeunes, puis fiction / documentaires, etc.).

Je profite de ce post pour signaler cette brillante synthèse sur la politique documentaire par Arnaud Saez. Même si elle concerne la musique, elle peut être appliquée à tous les domaines documentaires et rassemble de façon ramassée et efficace l’ensemble de ce qu’il y a à savoir pour gérer une collection. Bravo ! De plus, les amateurs du programme de présentation en ligne Prezi apprécieront la réalisation particulièrement soignée.

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3 réponses à La visualisation des données au service du désherbage

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