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Réseaux sociaux (3/3) : ces algorithmes qui nous gouvernent « InternetActu.net
Les 12 et 13 décembre 2011 se tenait à Lyon un colloque universitaire sur les réseaux sociaux organisé par l’Institut rhône-alpin des systèmes complexes. Suite et fin de notre compte rendu… Les algorithmes peuvent-ils se tromper ?
Réseaux sociaux (1/3) : diviser le monde pour le comprendre « InternetActu.net
Les 12 et 13 décembre 2011 se tenait à Lyon un colloque universitaire sur les réseaux sociaux organisé par l’Institut rhône-alpin des systèmes complexes. Comme le soulignait Pablo Jensen en introduction, le sujet est plus qu’à la mode. Partout, on a l’impression que les Big Data vont nous permettre de révéler les données du comportement humain, comme l’exprimait récemment un article du New York Times : permettant à la fois de prédire le plus individuel (le divorce prochain d’un détenteur de carte de crédit selon l’évolution de ses achats) comme le plus collectif (détecter de possibles rebellions grâce aux données issues du web de 21 pays d’Amérique Latine que scrute en continu l’Iarpa américaine). Comme si les données allaient nous permettre de découvrir les lois sociales qui nous gouvernent…, souligne avec ironie le chercheur. Pourtant, c’est bien ce que proposent la plupart des recherches présentées durant ces deux jours.
Pour O’Reilly Radar, Mike Loukides, a publié un court rapport sur la nature de ce qu’il appelle les “produits de données” où il tente de dresser une esquisse d’une taxonomie des services imaginables depuis ce que produisent les données. La science des données explique-t-il, est en train de donner naissance à de nouveaux types de produits qu’on n’imaginait pas il y a encore quelques années. En fait, les données sont en train de devenir des produits, que ce soit des produits liés aux données elles-mêmes (des données de transports ou de trafic par exemple qui deviennent des services en tant que tels), ou des produits liés à l’activation des données par les utilisateurs (par exemple les produits liés au Quantified Self). Ce que suggère Mike Loukides, c’est que les produits de demain reposeront avant tout sur l’exploitation originale de données. Les données font naître de nouveaux types de produits
Vers des “produits de données” « InternetActu.net
Quantified Self (3/3) : Les tabous de la mesure « InternetActu.net
L’une des limites du Quantified Self demeure trop souvent, de rester focaliser sur la santé et le sport, notamment parce que les deux secteurs permettent d’enregistrer des données “objectives” : vitesse de course, pulsation cardiaque, localisation, prise médicamenteuse… sont autant d’actions concrètes facilement révélables par les chiffres. En ce sens, le QS demeure une mesure de la performance et de l’amélioration, même si pour cela elle observe également la maladie, la faiblesse et la dégradation. Pour s’étendre, le mouvement doit certainement chercher à dépasser ses limites originelles pour introduire la mesure dans d’autres domaines que le seul domaine du soin de soi. Mais en même temps, quand il lui arrive de glisser sur d’autres thématiques, il révèle vite ses limites et ses tabous. Peut-on tout mesurer de soi ?
In a highly sensitive industry like healthcare, Patients are often too overwhelmed, Healthcare Professionals are usually too busy and Caregivers can be too emotionally involved to successfully interpre In a highly sensitive industry like healthcare, Patients are often too overwhelmed, Healthcare Professionals are usually too busy and Caregivers can be too emotionally involved to successfully interpret and use raw, unprocessed data. That’s why transforming raw data into relevant, meaningful and actionable information becomes a key factor in turning data-collecting systems into powerful behavior-changers. How can we successfully turn huge amounts of data into a meaningful flow of information that actually supports people without adding further noise to their lives and jobs? To what extent can software and algorithms replace human intervention in critical situations? More...