Le sociologue et le Big Data : La donnée comme carte et comme territoire

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Le statut des sciences, et en particulier celui des sciences humaines, semble ébranlé par l’explosion du Big Data. Pour certains observateurs, la puissance des algorithmes et leur capacité prédictive relèguent le chercheur au rang d’interprète des corrélations livrées par la machine. La tentation du prospectivisme est forte, et l’enthousiasme technologique conduit à annoncer un peu rapidement la fin de la théorie et de la méthode scientifique classique.  Au contraire, nous pensons que l’émergence des données numériques est l’occasion de produire une science sociale renouvelée, où le chercheur conserve toute sa place.
Pour tirer pleinement profit des possibilités du Big Data, les Social Data Sciences (SDS) encore en germe devront remplir trois conditions : s’approprier le raisonnement statistique spécifique fondé sur la collecte des données numériques pour en établir les conditions de validité ; ne pas renoncer à produire des modèles explicatifs pour donner un contexte théorique aux corrélations tirées de la machine ; définir des terrains d’enquêtes et des concepts spécifiques aux Social Data Science.
Cela suppose pour les sciences sociales de construire leur propre cadre d’intelligibilité de la data, et de considérer l’empire des « traces numériques » produites par les individus autant comme un outil de connaissance que comme un champ d’investigation, autant comme une carte à déchiffrer que comme un territoire à défricher.

Par Julien Gaffiot
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