Le tableau des trois générations de sciences humaines et sociales v4

Une v4 = quelques modifications sur le tableau pour renforcer sa cohérence logique, c’est bien la puissance propre de cette technologie cognitive qu’est le tableau! Et une modification des termes de génération en faveur d’une référence aux ondes et aux fréquences.

 

  Low Frequency

1G

Medium Frequency

2G

High Frequency

3G

Concept du social Société(s) Opinion(s) Vibrations
Dispositifs de collecte Recensement Sondage Plates-formes/Big Data
Principe de validation Exhaustivité Représentativité Traçabilité
Co-construction institutions/ recherche Registre/ enquête Audience/ sondage Traces/ méthodes numériques réorientées
Acteurs majeurs de référence (et financeurs) Etats Mass media Marques
Acteurs opérationnels du calcul Instituts nationaux Instituts de sondage Plates-formes du web (GAFAT)
Auteurs fondateurs Durkheim Gallup Lazarsfeld Callon Latour Law
Problèmes clés des approches scientifiques Division du travail et état providence Propagande et influence des médias (mesures d’audience) Science et technologie (scientométrie)
Conjoncture technique Machines de Hollerith (calcul mécanographique) Informatique (Turing et Von Neuman) Internet, web et Big Data
Formats sémiotiques Tableaux croisés et cartes topographiques Courbes et histogrammes/diagrammes circulaires (camemberts) Graphes, timelines et dashboards
Métriques Statistique Sampling Topologie (Scores)
Statut des entités Sujets Signes Objets
Critères techniques de qualité des données Pertinence, précision, actualité, accessibilité, comparabilité, cohérence Intervalle de confianceProbabilités Volume, Variété et Vélocité  (Big Data)
Modalités dominantes de compte-rendu Explications Corrélations descriptives puis prédictives Corrélations prédictives

Les sciences sociales face aux traces du big data ? Société, opinion et répliques

Accédez ici à l’article qui constitue l’argument de départ du séminaire SHS3G

En voici l’introduction

Les sciences humaines et sociales dans leur ensemble et la sociologie en particulier ont depuis plusieurs années adapté leurs méthodes et leurs techniques à la puissance de calcul et aux nouvelles données fournies par le numérique. Dans certains cas, les traditions plus anciennes s’équipent de façon plus efficace, dans d’autres cas, de nouvelles méthodes sont expérimentées (enquêtes en ligne, croisement des bases de données, etc.), et des sous-disciplines tentent de faire leur place comme les web studies, au sein d’ensembles plus vastes comme les humanités numériques. Ces phénomènes s’accompagnent d’une timide reconnaissance institutionnelle du besoin de très grandes infrastructures de recherche pour les sciences humaines et sociales, ce qui n’est pas sans susciter quelques émois au sein des communautés scientifiques et des décideurs. La rapidité des transformations a laissé à la traine une réflexion d’ampleur sur ces phénomènes. Souvent,le numérique est traité soit comme une technique de plus, soit comme un domaine à part, et il ces approches ne suffisent pas à rendre compte de ce qui est en jeu dans la mutation numérique en cours. En effet, parce que la modalité de réflexivité sur les sociétés fournie par les sciences sociales  repose sur un ensemble de dispositifs parfois très longs à constituer mais qui, font convention (Eymard-Duvernay et al., 2004), il nous semble urgent d’explorer de nouvelles pistes de recherche. Nous voudrions proposer ici une grille de lecture de la mutation numérique en tant que nouvelle réflexivité offerte aux sociétés : de nouvelles sources de données sont désormais disponibles, au-delà des recensements et des registres (Desrosières, 1993) ou des sondages et des questionnaires[1]. De ce fait, de nouvelles entités sont rendues accessibles par le numérique, que ni « la société », et ses propriétés socio-démographiques, ni « l’opinion » ne peuvent englober. Une nouvelle génération de sciences sociales frappe à la porte (la 3G qui aura cependant peu de chances d’exister si l’on ne mesure pas que des acteurs, des plates-formes et des producteurs/ capteurs de traces tendent à occuper tout le terrain. Pour le dire rapidement, le marketing et les « computer sciences » s’approprient et génèrent des outils de suivi de la vie sociale, sous forme de suivi de marques, de réputations, de communautés, de réseaux sociaux, etc. qui peuvent se passer des interprétations et des modèles des sciences humaines et sociales car ils compensent par une puissance de calcul et une traçabilité inédite, celles du Big Data. Leur souci principal reste l’action, la réaction, et non l’analyse ou la compréhension telles que les traditions de la sociologie et des autres sciences humaines et sociales les avaient définies. Traces et non plus données, réactivité et non plus réflexivité, le monde numérique se trouve façonné par des principes qui laissent de moins en moins de place aux SHS. Il n’y a en effet aucune raison pour que l’autorité des SHS ne soit pas remise en cause comme le furent toutes les autorités depuis l’avènement du numérique en réseaux. Mais comme le dit Geof Bowker, ce glissement n’est pas sans perturber tous nos repères : « For those of us brought up learning that correlation is not causation, there’s a certain reluctance to examine the possibility that correlation is basically good enough. It is surely the case that we are moving from the knowledge/power nexus portrayed by Foucault to a data/action nexus that does not need to move through theory: All it needs is data together with preferred outcomes.”(Bowker, 2014).


[1] Blondiaux, 1998. Plusieurs remarques prennent appui sur ce travail fondamental pour notre réflexion.

 

SHS 3G

Accompagner et accueillir les documents et débats associés à un séminaire organisé par le médialab de Sciences Po et la FMSH (Dominique Boullier et Françoise Thibault, organisateurs). D. Boullier a publié un texte d’orientation pour des sciences humaines et sociales de troisième génération qui assumeraient le caractère spécifique du monde de données créé par le numérique en réseaux, sans le rabattre sur les sciences de la société ou les sciences de l’opinion (ni de l’économie, ni de l’individu). Toutes ces entités ont émergé dans des situations politiques, institutionnelles et techniques spécifiques, le Big Data fait émerger un autre monde, qui, pour l’instant, n’est pris en compte que par des agences spécialisées dans le traitement de masse de ces données pour produire des corrélations à potentiel prédictif. Le risque existe que les SHS soient disqualifiées durablement pour exploiter ces données et pour produire la réflexivité qui a constitué jusqu’ici leur raison d’être. Le séminaire doit avant tout discuter du cadre d’analyse proposé dans ce texte, à la fois sur les enjeux du Big Data, sur la mise en perspective historique des générations de sciences sociales et sur les modes d’action possibles pour les SHS. Il prétend fournir une arène de pensée stratégique pour les SHS qui ne considèrent pas le numérique comme une simple augmentation de leur puissance de travail mais comme un défi de rénovation conceptuelle. Cependant, le cadre proposé est en même temps une offre diplomatique reconnaissant la place de chaque approche et sa légitimité, bâtie sur la construction réussie d’une évidence partagée (la société, l’opinion, l’individu, l’économie). La visée finale, sans doute difficile à atteindre, est de déployer un plan stratégique pour les SHS de troisième génération qui permette dans le même temps de repréciser les usages du numérique pour les SHS des générations précédentes.