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Au-delà des big data Les sciences sociales face à la multiplication des données numériques 1
Conférence soutenue par le Consulat général de France à Québec et l’Institut Français dans le cadre des Rendez-vous science & société : vers une société numérique
Étienne Ollion CNRS - Université de Strasbourg
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■ Des débats polarisés
2INTRODUCTION
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■ Des débats polarisés
■ Un débat réfracté dans les sciences sociales
■ Au-delà des big data Les big data, un concept écran La révolution des données numériques et ses enjeux
3INTRODUCTION
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EMPIRIQUE Etude de la conjugalité au XXIè siècle Outils classiques: entretiens, questionnaires, observations
Une triple promesse
Age, lieu de résidenceGenre, âge recherché
Présentation de soi
Pratiques sociales & culturelles
Et maintenant…
Pour un usage de ces données en sociologie du couple, voir (Bergström 2016)
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METHODOLOGIQUE
Une distinction usuelle: population & échantillon
Et si vous pouviez collecter l’ensemble des informations sur la population aussi rapidement que sur un échantillon?
Exemple: étude sur les économistes
Question: Ouverture interdisciplinaire dans le temps Idée: Etude des citations intra & extra-disciplinaire
Données: 5 revues, sur un siècle ~ 24 500 articles ~ 600 000 références bibliographiques
Une triple promesse
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6
From: Fourcade, Ollion, Algan: “The Superiority of Economists,” Journal of Economics Perspectives, 2015.
METHODOLOGIQUE
Une triple promesse
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Des régularités invisibles aux lois du socialTHÉORIQUE
Une triple promesse
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De très nombreuses non réponses
Tout le monde aime la lecture, voir ses amis.
Tout le monde est aussi plus jeune et plus grand que la moyenne de la
population
Nombre d’informations inutiles (signe astrologique), manque d’informations
utiles
MAISUne triple promesseEMPIRIQUE
Big data = rich data?
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9MAISUne triple promesseEMPIRIQUE
Big data = rich data?
Design data vs. organic data (données de recherche vs. données de gestion)
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“N = All” : un cas souvent bien particulier
Une triple promesse MAIS METHODOLOGIQUE
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11Une triple promesse MAIS
THÉORIQUEL’histoire des sciences montre que les avancées théoriques majeures ne
proviennent pas forcément d’un surcroît de données
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12Des big data aux données numériques
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13Des big data aux données numériques
Great British Class Survey Déplacements Vélib
Google Books Données électorales de vote par bureau
Déplacements via mobile Pratiques numériques
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14Des big data aux données numériques
■ Une multiplication de définitions insatisfaisantes “3, (4,5…) V” (Variété, Volume, Vélocité)
■ Un label encombrant Qui empêche de voir les similitudes
• Des données …comme les autres • Refuser l’extraterritorialité épistémologique
Qui empêche de saisir le principal changement • La multiplication des données numériques
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15Enjeux contemporains
RÉORGANISATIONS DISCIPLINAIRES • De nouvelles compétences • Une division du travail accrue • Des regroupements transdisciplinaires? (“data science”)
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16Enjeux contemporains
RÉORGANISATIONS DISCIPLINAIRES
NOUVELLES APPROCHES STATISTIQUES • Avec le volume, les tests sont tous significatifs • Que faire du machine learning (apprentissage statistique)?
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17Enjeux contemporains
RÉORGANISATIONS DISCIPLINAIRES
NOUVELLES APPROCHES STATISTIQUES
ACCES, CONSERVATION DES RESSOURCES • Qui possède les données ? (L’open data de demain) • Quelles restrictions sur la recherche?
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18Enjeux contemporains
RÉORGANISATIONS DISCIPLINAIRES
NOUVELLES APPROCHES STATISTIQUES
ACCES, CONSERVATION DES RESSOURCES
QUI PARLE DU MONDE SOCIAL, ET COMMENT? • L’énonciation de vérités quantifiées sur le monde social • “Mais où vont les classes d’antan?”
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19CONCLUSION
« La quête humaine du savoir et le travail académiques sont entravés par de nombreux obstacles, au premier rang desquels se trouve l'abondance de travaux disponibles » Ibn Khaldun, Muqaddimah
(1969 [1377], p.414)
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Pour plus d’informations : É. Ollion & J. Boelaert, “Au-delà des big data” Sociologie, 2015
(disponible en ligne ou sur demande)
Questions, commentaires (même critiques) bienvenus [email protected]