Prédictions : les données seules ne sont pas suffisantes. Par Rémi Sussan le 25/09/12 | 4 commentaires | 1,758 lectures | Impression Quelles relations établir entre la gigantesque masse de données fourbie par les ordinateurs – les fameux Big Data -, les modèles utilisés pour les analyser, et les humains qui les interprètent ?
C’est la question que s’est posée Nate Silver, dans une brillante analyse de la science météorologique, parue dans le New York Times. Nate Silver n’est pas un inconnu, loin s’en faut. Figurant parmi les cent personnes les plus influentes de 2009 toujours selon le New York Times, ce génie des maths a commencé sa carrière… en analysant les probabilités des résultats des matchs de baseball, domaine qu’il a parait-il révolutionné. Puis il s’est fait connaître par son blog politique (@fivethirtyeight) analysant les chances des différents candidats aux élections américaines.
La météo, un succès ? Image : Orage sur Enschede, aux Pays-Bas via Wikimedia Commons. Pourtant, tout ne marche pas aussi mal, nous rassure-t-il. Travail et travailleurs de la donnée. Comment les chercheurs en sciences sociales doivent-ils utiliser les gisements de données en provenance du web ?
Transforment-ils si en profondeur la méthode scientifique ? Comment en extraire du sens tout en restant respectueux des données toujours plus personnelles des utilisateurs ? … Telles sont quelques-unes des questions de fond qui se posent aux chercheurs. Avec le lancement de l’enquête sociologique Algopol sur Facebook, une enquête sociologique qui cherche dans sa forme même une nouvelle forme de relation avec les enquêtés, Irène Bastard, Dominique Cardon, Guilhem Fouetillou, Christophe Prieur et Stéphane Raux proposent de poser les bases d’un nouveau contrat relationnel entre les chercheurs et l’objet de leur enquête : nous, les internautes.
La démesure est-elle le seul moyen pour changer d’outil de mesure. A l’heure où tous nos outils de travail deviennent numériques, la mesure, le contrôle et la surveillance ne cessent d’étendre leur emprise sur les rapports productifs et au-delà, sur l’ensemble de nos rapports humains.
Des caméras aux caisses enregistreuses, des pointeuses aux rapports automatiques que produisent les outils numériques utilisés par les employés (GPS, ordinateurs, téléphones mobiles, outils métiers dédiés)…Tous les outils semblent maintenant utilisés pour compter, pour chiffrer la productivité de chacun. Tous produisent des indicateurs… et ces indicateurs sont censés produire eux-mêmes des processus pour optimiser le travail. La productivité est désormais sous le contrôle de nos machines et la boucle de rétroaction qu’elles produisent (c’est-à-dire l’information que les machines retournent qui sert d’indicateur pour renforcer les comportements mesurés) cherche à toujours plus la maximiser.
Big Data : vers l’ingénierie sociale. “La physique sociale, c’est ce qui arrive quand le Big Data rencontre la science sociale”, expliquait récemment Sandy Pentland à l’IdeaCast, le podcast de la Harvard Business Review, en évoquant son dernier livre Social Physics, comment les bonnes idées se diffusent.
Pour Pentland, “l’extraction de la réalité” (reality mining) va rendre possible la modélisation mathématique de la société… Et c’est là une révolution scientifique qui s’annonce. Nous avons souvent évoqué les travaux de Sandy Pentland sur InternetActu.net. Il faut dire qu’il n’est pas n’importe qui. Il est l’un des chercheurs clef du Massachusetts Institute of Technology, comme le souligne le récent portrait que dressait de lui The Verge.
Directeur du Laboratoire de dynamique humaine du MIT, il est l’un des 26 directeurs d’un groupe de recherche du Media Lab. Qu’est-ce que la Physique sociale ? Pentland fonde son livre sur un concept appelé la physique sociale. Open Science. March 22, 2013.
La valorisation des SHS - AvalorisationSHS. Innovatives SHS de cyrille munoz en Prezi. The contemporary social sciences are now converging strongly with STEM disciplines in the study of ‘human-dominated systems’ and ‘human-influenced systems’ UNESCO Informe mundial sobre las Ciencias Sociales. Social science as practical wisdom: here come the examples.
Real Social Science presents a new, hands-on approach to social inquiry.
The theoretical and methodological ideas behind the book are an original perspective within the social sciences, and this volume gives readers a taste of what applied phronesis looks like in practice. Flora Cornish finds that the book will benefit scholars, researchers and students who want to make a difference in practice, not just in the academy. This was originally published on LSE’s Review of Books. Real Social Science: Applied Phronesis. Bent Flyvbjerg, Landman and Schram, (eds.). Phronesis. Phronēsis ( Greek : φρόνησις) is the Greek word for wisdom or intelligence which is a common topic of discussion in philosophy .
In Aristotelian Ethics , for example in the Nicomachean Ethics it is distinguished from other words for wisdom and intellectual virtues – such as episteme and techne – as the virtue of practical thought. For this reason, when it is not simply translated by words meaning wisdom or intelligence, it is often translated as " practical wisdom ", and sometimes (more traditionally) as " prudence ", from Latin prudentia . Phronesis is also sometimes spelled Fronesis .