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Comment le big data pourrait changer les sciences sociales

La recherche en sciences sociales pourrait-elle bénéficier des données massives accumulées dans les dernières années?

Par Alexandre Roberge , le 17 avril 2016 | Dernière mise à jour de l'article le 19 mai 2016

L’être humain reste mystérieux. Nos rapports sociaux et les sociétés que nous formons demeurent encore des éléments difficiles à analyser. D’autant plus que cette masse de gens, à la base uniques, change et adopte des comportements différents selon les époques, les conditions de vie, les structures, etc. Les sciences sociales tentent de décoder et apporter une analyse rationnelle de ces êtres émotifs que nous sommes.

Or, avec l’avènement des technologies, la perception de ces sciences a été profondément bouleversée. Avec l’augmentation de la vitesse du partage de l’information, les sociologues ont paru déconnectés. Les jeunes ne s’intéressent plus à ce type de savoir. Une réalité navrante puisque, du coup, ces sciences ne peuvent plus faire leur travail de contre-pouvoir. L’arrivée des données massives accumulées sur Internet fait toutefois espérer à beaucoup que le domaine des sciences sociales changera sous peu de façon drastique.

Une révolution…

Toutes ces données récupérées sont possiblement une mine d’or pour les sociologues. Empiriquement, il s’agit de la plus grande base d’informations disponibles depuis les débuts des sciences sociales. Désormais, presque n’importe quel sujet peut être analysé à partir des données recueillies. Méthodologiquement, tout change avec le big data. Il devient possible pour des scientifiques d’ausculter une population entière beaucoup plus facilement. Plus besoin d’échantillons limités qui ouvraient le flanc à des critiques. Enfin, théoriquement, cette masse de données permet d’améliorer les connaissances et de répondre à des questions plus difficiles à analyser avec les sources traditionnelles comme, par exemple, l’évolution d’une langue.

Les plus passionnés dans le débat sur le big data dans ces sciences reconnaissent toutefois une chose : les données recueillies par les Google, Facebook et autres géants informatiques de ce monde ne sont pas neutres. Il y a donc un travail pour relativiser et critiquer ses sources. Mais cela était déjà le cas avec les sondages d’opinion et autres outils utilisés dans les analyses sociales auparavant. Alors, pourquoi ne pas profiter de cette manne révolutionnaire?

… ou pas

Or, de l’autre côté, beaucoup de sociologues critiquent cette approche. Déjà parce que les supposées révolutions en sciences sociales sont annoncées périodiquement depuis des lustres et, finalement, elles ne durent jamais. Pour l’instant, ils sont plusieurs chercheurs à ne pas sauter au plafond en traitant ces données en masse. Beaucoup d’informations ne présume en rien de leur qualité. En fait, jusqu’à maintenant, les données pertinentes se font rares. Tout à fait normal puisque la plupart des banques de données proviennent de services qui désirent, d'abord et avant tout, fidéliser une clientèle et augmenter la rentabilité. Un but qui n’a rien à voir avec celui des scientifiques.

De plus, la méthodologie du big data n’est finalement pas aussi intéressante que cela. On en revient à Gallup qui arrivait, malgré un plus petit échantillon (quelques milliers) que la revue The Literary Digest (des millions de lecteurs), à prédire les résultats de la course à la présidence aux États-Unis. Avoir les données d’une population plus vaste ne garantit pas de meilleurs résultats. Au contraire, il devient plus facile de s’accrocher sur des détails insignifiants, de faire des corrélations bâclées et de tomber dans l’apophénie.

Des changements remarqués

Toutefois, comme le souligne cet article publié dans la revue Sociologie, il serait malhonnête de dire que ces données massives ne changent pas, en partie, les sciences sociales. Certes, elles ne sont manifestement pas la révolution annoncée, mais elles effectuent des bouleversements pour les scientifiques. Elles forcent les chercheurs présents et à venir à acquérir des connaissances supplémentaires en informatique et même en programmation. Après tout, pour retrouver des informations plus précises dans une banque de données, il suffit parfois d’une ligne de code pour classer le désordre.

Cela a aussi changé la formation aux statistiques, venant apporter la discipline du «machine learning», méthodes d’apprentissage où les chercheurs apprennent comment tirer parti d’échantillons de grande taille et d’en faire des conclusions décentes et scientifiquement rigoureuses. L’avènement des banques de données aussi vastes et d’Internet permet en outre une conservation de celles-ci et, potentiellement, d’un accès plus simple. Toutefois, il y a la question de la vie privée et de l’anonymisation des données qui est loin d’être réglée puisque les informaticiens malins savent qu’il est très facile de recouper des informations pour retrouver quelqu’un.

Le big data ne représente pas le seul et unique avenir des sciences sociales. Or, il ne peut pas, non plus, être totalement ignoré. D’ailleurs, certains proposent de créer des formations universitaires précisément sur cet aspect de la science afin de former des chercheurs qui seront en mesure d’étudier ces immenses banques d’informations et d’en retirer des conclusions pour mieux comprendre l’humain.

Illustration : a-image, shutterstock

Références

Belot, Laure. "« Les sciences sociales ne jouent plus leur rôle de contre-pouvoir »." Le Monde.fr. Dernière mise à jour : 6 septembre 2015. http://www.lemonde.fr/festival/article/2015/09/03/les-sciences-sociales-ne-jouent-plus-leur-role-de-contre-pouvoir_4745227_4415198.html.

Noyon, Rémi. "Et si c’était le Big Data qui nous disait qui est Charlie ?" Rue89. Dernière mise à jour : 22 mai 2015. http://rue89.nouvelobs.com/2015/05/22/si-cetait-big-data-disait-est-charlie-259271.

Ollion, Étienne et Julien Boelaert. "Au-delà Des Big Data." Sociologie. Dernière mise à jour : troisième trimestre 2015. https://sociologie.revues.org/2613.

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