Archives de catégorie : Lectures / Readings

Au-delà des big data

Les big data sont à la mode. Dans les médias comme dans le débat public, le terme est évoqué de manière récurrente. Des entreprises dédiées au traitement de ces masses d’informations sont créées chaque jour, d’autres réorganisent radicalement leurs activités autour de la gestion de ces données.  À la suite d’entreprises privées, les administrations de nombreux pays sont désormais dotées d’un responsable de haut rang dédié à cette thématique (la France s’est dotée en 2014 d’un Administrateur général des données). Le phénomène est tout aussi notable dans le monde académique. Des centres d’analyse de ces données massives sont créés, des postes fléchés, des revues dédiées lancées, des filières spécifiques mise en place (data science).

SOCIO_063_L204Dans la dernière livraison de la revue Sociologie, un article co-écrit avec Julien Boelaert  revient sur cette question et sur les débats suscités par l’arrivée de ces données et les méthodes qui les accompagnent dans nos disciplines. Car débat il y a : « opportunité empirique inouïe » vs. « données pauvres » ; « révolution méthodologique » vs. « appauvrissement de la recherche » ; « surcroît de connaissances susceptible de produire une révolution scientifique » vs. « dégradation du savoir produit »… les réactions sont aussi vives que tranchées.

À partir d’une analyse des travaux de sciences sociales souvent regroupés sous ce label, on souligne que ces débats polarisés ont une chance de se poursuivre tant qu’ils se cristallisent autour de la notion de big data. Concept impressionniste, le terme désigne des réalités bien différentes selon qui l’utilise. Bien souvent, les volumes de données mobilisés ne sont même pas si massifs, surtout quand on les compare à des enquêtes classiques de la statistique publique (l’enquête Emploi de l’INSEE interroge trimestriellement 60 000 ménages sur des centaines de variables, beaucoup d’enquêtes qui se réclament des « big data » ne peuvent en dire autant).

Pire encore, à trop se focaliser sur un terme imprécis, on s’empêche de saisir le principal changement qui affecte nos disciplines, à savoir la multiplication de données numériques. Appelées ainsi parce qu’elles sont encodées avec des chiffres (1 ou 0) et qu’elles peuvent donc être lues et travaillées par des processeurs informatiques (ie. des ordinateurs), ces données numériques sont de plus en plus fréquemment disponibles. Elles peuvent être volumineuses ou pas, issues de l’internet ou pas. Elles peuvent même ne pas être numériques « nativement » (natively digital) : dans le cadre du projet sur le Parlement que nous menons en ce moment, nous avons transformé des archives papiers en fichiers numériques, afin de pouvoir automatiquement extraire de l’information sur les votes et les présences lors des premières législatures. L’Assemblée elle-même ne disposait pas de ces informations, et dès qu’elles seront nettoyées, nous les restituerons pour mise en ligne en open data.

Les big data, si on conserve ce terme dans les cas où des volumes extrêmement importants sont mobilisés et qui nécessitent des capacités de traitement particulières (high performance computing), ne sont donc que la face visible d’un phénomène bien plus large, la multiplication exponentielle de données numériques. Il faut donc aller « au-delà des big data » pour saisir les effets que peuvent avoir ces données numériques sur les sciences sociales.

Ils sont nombreux, et l’article souligne trois aspects du travail de recherche qui sont, d’ores et déjà, transformés par cette abondance nouvelle : la question de la place et des types de statistiques qui peuvent gérer ces données; celle de l’accès et de la conservation des données; et celle des objets et de la théorisation en sciences sociales.

Plus d’informations sur le site de la revue, et sur le portail de Cairn. Versions pdf à disposition sur demande. Et comme d’habitude : commentaires & critiques bienvenus.

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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Analyse quantitative de contenus 2.0

L’analyse quantitative de contenus connaît un renouvellement aussi récent que spectaculaire. Longtemps considéré par certains comme une technique mineure, la lexicométrie revient ainsi sur le devant de la scène. La numérisation automatique de nombreux textes comme les capacités de traitement ont donné une nouvelle jeunesse à ces pratiques désormais bien établies. Plusieurs initiatives démontrent cet intérêt renouvelé.

Une offre de logiciels en hausse

La première, c’est la multiplication des logiciels de lexicométrie. Car, bien qu’ancienne, l’étude quantitative des corpus textuels n’avait jamais complètement pris. Certes, dès les années 1950, le politiste Harold Lasswell la mettait en œuvre et inaugurait l’analyse quantifiée des contenus ; certes, elle avait connu des développement certains dans les années 1990 avec la diffusion de l’informatique, quand des modules avaient été développés pour les principaux logiciels statistiques et que des plateformes comme Prospero ou Alceste avaient été créées pour l’occasion ; certes, des revues publiaient des travaux qui mettaient en avant certains de ces travaux, comme c’est le cas de Mots. Mais ces méthodes n’ont jamais vraiment percé, en dépit des résultats intéressants qu’elles ont pu produire.

Outre une nouvelle version de Prospero en cours de développement chez les spécialistes de socio-informatique des controverses, trois nouveaux projets sont nés ces dernières années, qui offrent la possibilité de faire de l’analyse lexicométrique aisément. Deux sont des logiciels spécifiques : il s’agit d’Iramuteq, le logiciel développé depuis 2008 par Pierre Ratinaud, chercheur en sciences de l’éducation à Toulouse-2 et de TXM, le logiciel développé par une équipe de chercheurs de l’ENS-Lyon.

Des différences existent entre eux, du côté du codage initial (Iramuteq reprend le codage d’Alceste, un autre logiciel de traitement des données textuelles) comme de certaines fonctionnalités. Mais ils sont aussi assez proches. Par leur aspect ouvert et libre d’abord, ce qui n’était pas le cas de nombre de leurs prédécesseurs. L’un et l’autre s’appuient aussi sur le logiciel R, et permettent d’en exploiter les capacités sans en éprouver toutes les difficultés puisque des interfaces graphiques permettent de s’en servir sans programmer. Pour en savoir plus, les sites des logiciels fournissent des exemples et des tutoriels bien faits[1].

Le troisième projet, c’est RTemis (prononcer Artémis), le package R que viennent de créer Gilles Bastin et Milan Bouchet-Vallat, qui dispose lui aussi de son carnet sur Hypotheses. Dans l’esprit de ces promoteurs, RTemis (R Text Mining Solution) se veut être une plateforme gratuite, simple d’usage, dégagée des enjeux théoriques explicites qui gouvernent certains logiciels (Alceste repose sur la théorie des mondes lexicaux, Prospero sur une approche de sociologie des controverses). Il permet aussi une importation simple en acceptant différents formats (.txt, différents formats de texte délimité dont les .csv, mais aussi Alceste ou Twitter). Et il permet aussi une importation rapide depuis les grandes plateformes de référencement de textes médias (LexisNexis, Europresse, Factiva) – attention, plateformes payantes.

À partir de là, il propose toute une série de fonctions destinées à réaliser les différentes opérations standard de préparation du corpus (gestion de la casse, de la ponctuation, des « stopwords » et lemmatisation) ainsi que des outils pour traiter ces données. Je ne m’étends pas sur le sujet car un prochain billet illustrera les usages d’R.Temis, mais je recommande vivement la lecture de l’article de Bastin et Bouchet-Vallat, paru récemment dans le Bulletin de Méthodologie Sociologique. Les auteurs décrivent, statistiques à l’appui, le traitement de l’affaire Julian Assange par différentes agences de presse. Ce faisant, ils montrent en pratique les fonctionnalités du package.

 

Topic Modeling

Si les logiciels précédents améliorent des techniques désormais bien établies, d’autres approches en développement ouvrent elles de nouveaux horizons. C’est le cas du topic modeling, qui permet de déterminer automatiquement les thèmes contenus dans un ensemble de textes, afin d’en saisir leur répartition. La technique, développée depuis une dizaine d’année par David Blei, un informaticien de Princeton, suscite un intérêt croissant. Et ce jusque dans les sciences sociales : un numéro récent de Poetics, lui était justement consacré récemment. Coordonné par John Mohr, un sociologue intéressé de longue date aux formes de quantification en sociologie de la culture, il réunissait une dizaine de chercheurs, moitié sociologues, moitié informaticiens.

Comment fonctionne le topic modeling ? Sans rentrer dans les détails, on peut dire que la technique (qui dispose de modules prêts à l’emploi pour C, Python et R entre autres)

  1. Recherche les mots qui reviennent régulièrement ensemble dans un document
  2. Les rassemble dans un « thème », c’est-à-dire une série d’une dizaine de mots (deux mots peuvent appartenir à un thème). Le chercheur doit alors voir si le thème fait sens, et le cas échéant le nommer.
  3. Mesure la fréquence de chacun de ces thèmes dans chacun des documents du corpus.

 

Sur le plan technique, les résultats sont impressionnants et démontrent les capacités toujours croissantes du Machine Learning, cette branche de l’intelligence artificielle en plein développement. Mais y a t-il un intérêt pour les sciences sociales? Il me semble que les résultats des différents articles de Poetics font sens uniquement parce que les auteurs ont une connaissance du sujet qu’ils traitent, et savent donc sur la base d’une connaissance empirique précise ce qu’ils veulent dire, ou au moins comment sélectionner les informations pertinentes dans le maelström d’informations offertes par les programmes. C’est clairement le cas pour deux articles particulièrement intéressants du numéro : celui de P. DiMaggio et al. sur les discours relatifs aux musées (un sujet dont l’auteur est familier depuis plus de trente ans), ou pour l’article d’E. Marshall sur l’évolution croisée de la démographie en France et en Grande-Bretagne (à laquelle l’auteure vient de consacrer une thèse).

Reste à savoir si le topic modeling peut apporter autre chose qu’un vernis scientisé à des analyses qui seraient déjà plus ou moins établies par les chercheurs par des méthodes plus classiques ? Une présentation Gabriel Lewertowski et Nicolas Bourgeois lors du dernier colloque du SAMM (Statistique, Analyse, Modélisation Multidisciplinaire) semble montrer qu’au-delà de la pyrotechnie, le topic modeling peut effectivement servir la recherche.

À partir d’une étude du corpus du Monde Diplomatique, ils montraient bien l’utilité de ce genre d’analyses. Le graphique ci-dessous représente les résultats relatifs à un thème déterminé automatiquement, mais qui porte sans ambigüités sur le Moyen-Orient. À gauche, on trouve les mots qui constituent le topic (avec un score, qui permet de mesurer sa contribution au thème). A droite la répartition dans le temps. À partir de là, les utilisations sont nombreuses : on peut chercher à voir le rôle d’un auteur ; les variations de ligne éditoriale ; le type d’item consacré à ce thème (dossier, article, encadré, tribunes, etc.). Ou, pour une période donnée, on peut réaliser des mesures qui relient des thèmes à leurs auteurs, afin de saisir les vecteurs d’importation comme la division du travail au sein d’une rédaction. Bref, la sociologie du journalisme, celle de l’expertise et la sociologie des idées (pour ne citer que quelques sous-domaines) pourraient tirer profit du topic modeling, surtout que se développent des techniques qui permettent d’éprouver la significativité des résultats. Affaire à suivre donc !

 

SAMM-TM

 


[1] On trouve aussi de nombreux conseils sur le carnet Devenir historien-ne, de la plateforme Hypotheses.

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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Sur « Les dérives de la bibliométrie »

Spécialiste de sociologie des sciences, Yves Gingras propose dans son dernier ouvrage une réflexion sur l’évaluation de la recherche. Publié aux éditions Raisons d’Agir, l’ouvrage se présente comme une  nouvelle contribution critique aux débats très contemporains sur le sujet. Après d’autres, l’auteur se propose de décortiquer les indicateurs et les classements, et d’en montrer l’inconsistance, voire la nocivité potentielle. On se tromperait pourtant si on ne voyait dans ce livre qu’un énième pamphlet contre le gouvernement de la science contemporaine. Car l’ouvrage propose en fait bien plus qu’une critique – par ailleurs fine et appuyée sur plusieurs décennies d’étude du fonctionnement des sciences. On peut en effet lire ce livre sous au moins trois angles différents : la critique de l’évaluation bibliométrique actuelle, le plaidoyer en faveur d’une réappropriation de ces techniques par les sociologues des sciences, et l’invitation à une bibliométrie réflexive.

 

http://sciences.blogs.liberation.fr/.a/6a00e5500b4a64883301a51156784e970c-300wi

De quoi les citations sont elles le nombre ?

Le premier temps du livre, qui lui donne son titre, propose  une discussion critique des formes d’évaluation quantifiées de la recherche. Gingras rappelle l’histoire des techniques bibliométriques, nées entre science (une volonté de proposer un outil de repérage bibliographique pour les chercheurs d’un même domaine) et politique des sciences (mesurer la « qualité scientifique » d’un auteur). Reprenant les travaux de P. Wouters sur la naissance de la scientométrie, l’auteur montre que les fondateurs du Science Citation Index avaient d’abord pour objectif de proposer un outil de connaissance bibliographique à destination de la communauté scientifique.

Las, leur création leur a échappé et la National Science Foundation, qui financé les premières recherches sur l’outil bibliométrique, développe sur cette base une série d’indicateurs destinés à créer une évaluation scientifique de la science dans les années 1970. S’il ne peut raconter toute l’histoire, Gingras en évoque bien ses principales figures (Derek de Solla Price et sa tentative de créer une « science de la science », parfois avec des visées très appliquées), tout comme il montre l’explosion de la bibliométrie dans la politique des sciences contemporaines.

L’ouvrage revient alors sur les différents index et autres facteurs souvent évoqués pour mesurer la productivité des chercheurs. De manière particulièrement précise, mais toujours stimulante et lisible pour le non-spécialiste, l’auteur évoque les limites fortes de ces outils. Les critiques sont connues. Censé mesurer l’excellence des chercheurs, le h-index saisit en fait leur capacité à écrire de nombreux d’articles modérément cités (un auteur qui publie 7 articles cités 7 fois a un h-index de 7, quand un autre qui publie deux articles cités 100 fois chacun a un h-index de 2). Les classements internationaux des universités écrasent les différences de fonctionnement national et ne mesurent rien in fine. Les champs ont des pratiques de citations particulièrement différentes (qui varient dans le temps), et même à l’intérieur d’un champ, on trouve des variations tellement fortes que l’évaluation s’appuie sur des bases bien instables. De toute façon, le facteur d’impact des revues peut être manipulé via l’autocitation, ou par des revues complices afin d’être indument augmenté (les « cartels de citation »). Enfin, critique classique mais essentielle : ces techniques ne capturent pas la valence d’une citation, et une série de citations négatives (ou dans des revues invisibles, mineures, proches de l’auteur) comptent autant que celles dans une revue centrale.

Faut-il brûler le Web of Science ?

Là où l’ouvrage de Gingras se démarque des discours classiques sur la bibliométrie, c’est qu’il propose non pas de jeter mais de s’en réapproprier les données et les outils,  actuellement monopolisés par les administrateurs de la recherche. Car si elle est une bien piètre mesure de la qualité individuelle des chercheurs, elle peut devenir un outil particulièrement efficace pour la sociologie des sciences. L’auteur nous emmène alors dans un voyage à travers différents travaux qui utilisent la bibliométrie pour revisiter l’histoire des sciences. Dans une version résumée de son article sur la découverte de l’ADN, il montre ainsi, données de citations en main, que la découverte de la double hélice par Watson et Creek a eu une reconnaissance bien plus rapide que ce qu’en disaient les historiens.

Loin de tomber dans la fascination pour son objet critiqué quelques pages plus tôt, l’auteur explique pourquoi la sociologie des sciences peut faire un meilleur usage des données de citation que les administrateurs de sciences. D’abord, la question de la valeur de la citation — problème central de ces indicateurs, qui enregistre indifféremment louanges et critiques — importe peu quand on analyse le destin de controverses scientifiques. Qu’importe en effet que la citation soit positive ou négative, pourvu qu’on voit une discussion émerger. De la même manière, le chercheur qui étudie un champ donné peut contrôler les variations de citations, et ainsi détecter les renvois d’ascenseur, entre chercheurs, entre revues. Finalement, la connaissance  fine du champ permet d’interpréter correctement les données de citation et de les utiliser positivement.

Invitation à la bibliométrie réflexive

Loin de se cantonner à une critique de la bibliométrie, Gingras propose de l’utiliser de manière abondante, mais efficace. La bibliographie de l’ouvrage est, à elle seule, un outil unique pour tout chercheur qui voudrait travailler sur ou avec ces questions de mesure quantifiée de la science. Et à plusieurs reprises, l’expérience de l’auteur, assurément l’un des chercheurs les plus prolifique dans ce domaine (voir l’entretien publié récemment sur le carnet Zilsel), lui permet d’émettre des propositions innovantes. À la fin du livre, l’auteur propose ainsi de réfléchir à ce que serait un indicateur robuste de la productivité de la recherche. Plutôt que de vouer aux gémonies toute mesure quantifiée, il propose une série de critères censés assurer la fiabilité et le bon usage des index ainsi créés. La proposition peut sembler iconoclaste, mais elle a le mérite de poser les bases d’une réflexion sur ce que peut être une aide à l’évaluation par la quantification.

L’ouvrage est donc un tour de force, à la fois dense et plaisant à lire, utile aux spécialistes mais pédagogue pour les néophytes. On pourra noter qu’il est finalement moins question de l’évaluation de la recherche en général que de son versant purement quantitatif. Et que ce faisant, le titre est en décalage avec le contenu, d’autant plus que la tonalité est bien moins critique qu’il ne le suggère. Si on ne saurait en faire le reproche à l’auteur, on peut prolonger la discussion et s’interroger : faut-il recourir à des indicateurs quantitatifs pour juger la science actuelle, ou faut-il tout simplement laisser ces techniques aux sociologues des sciences ? Gingras semble plaider pour des méthodes mixtes qui allient analyse de citation et appréciation substantive.

Mais ce faisant, on occulte les différentes possibilités qui se passent volontiers de la quantification, ou lui font un véritable pied de nez. C’est le cas de l’idée, de plus en plus fréquemment évoquée, de ne juger que sur un nombre très limité de travaux… car on limiterait justement le droit d’un chercheur à publier (par période, par thème). Manière radicale de lutter contre la prolifération de textes que plus personne ne peut lire de toute façon, la proposition a le mérite de poser la clairement la question : ne vaut-il pas mieux écrire un excellent texte qui donne à penser tous les trois ans que publier une succession d’articles inaboutis ? À l’heure où se multiplient les injonctions à publier plus, il peut être salutaire de se poser cette question, quoiqu’elle ait déjà été tranchée depuis longtemps. La scientométrie tend en effet à montrer que les travaux qui restent sont, sauf exceptions, ceux qui ont mis longtemps à être produits.

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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Les archives du web

Les ajouts et modifications apportés suite à la publication du billet sont indiqués par ce surlignage jaune.

Voilà maintenant plus de deux ans, la Revue d’Histoire Moderne et Contemporaine a consacré un dossier aux pratiques numériques des chercheurs. L’article de Nicolas Delalande et de Julien Vincent, « Portrait de l’historien-ne en cyborg », proposait un tour d’horizon utile sur le sujet. Récusant à la fois l’enthousiasme béat, le scepticisme radical ou l’indifférence polie vis-à-vis des données numériques, ils soulignaient les opportunités qu’elles fournissent aux chercheur.e.s. Les stratégies de recherche, formes de communication (entre chercheurs, ou avec d’autres publics) comme modalités de l’écriture sont selon eux radicalement modifiées par l’arrivée d’internet et de l’ordinateur.

Un aspect non évoqué par l’article – pour des raisons bien compréhensibles – concerne un aspect central du métier d’historien : les archives. Peut-on faire des archives sur internet ? Lieu et reflet de toute une partie de l’activité humaine, on trouve sur le web de très nombreuses informations (parfois même trop, comme le rappelait ce portrait d’un anonyme par la revue Le Tigre). Mais cette abondance disparaît assez rapidement. Probablement pas assez en ce qui concerne le droit à l’oubli, mais suffisamment pour qu’une enquête un peu rigoureuse soit rapidement contrariée.

C’est ce dont je me suis rendu compte récemment alors que je cherchais à faire une liste de tous les « administrateurs de science ». Dans le cadre du projet Go Science, nous cherchons à produire une liste des personnes investies dans l’administration de la science en France depuis les années 1960. Afin de rendre la tâche moins titanesque, nous avons choisi deux domaines, et fait des carrotages par périodes. Pour les collègues en charge du passé « lointain » (les années 1960), la solution est claire : il faut aller à Pierrefite-sur-Seine, fréquenter les archives du CNRS, et ouvrir des cartons. Visiblement, ils s’en sortent.

Pour les années 2010, les choses me paraissaient plus simples. Direction et commissions du CNRS, sections CNU, alliances scientifiques, organigrammes des grands EPST de recherche : tous publient une liste des membres. Sauf que… à chaque changement dans l’organigramme, à chaque nouvelle élection d’un bureau, la mémoire du passé est effacée. Je connaissais bien des manières de retrouver des documents dans le cache de Google, de faire des requêtes un peu complexes pour retrouver des fichiers pdf ou word, mais ça ne me permettait pas de reconstituer la direction du CNRS de 2008, ni ses sections.

C’est Christian Topalov qui m’a indiqué une solution. Engagé dans une entreprise assez similaire mais plus contemporaine et bien plus massive (les résultats de cette enquête collective en cours seront présentés dans le cadre du séminaire Politique des Sciences le 22 mai prochain), il m’a rappelé l’existence d’une « machine à remonter le temps ». Cette « wayback machine », c’est le site d’une association qui propose des « photos » des sites du passé (On y accède via https://archive.org/). Plusieurs fois par an, parfois plus, la machine « crawle » le site, et en conserve une photo.

La partie de l’enquêt que je mène permet de démontrer en actes de l’intérêt, et ses limites. Si vous cherchez à connaître l’organigramme du CNRS et ses sections pour les années passées, vous rentrez l’adresse internet (l’URL) sur site que vous cherchez. Attention : Wayback Machine archive en fonction de l’URL, donc si le site a changé de nom de domaine (ou changé d’extension, de .fr à .eu par exemple), il faut le retrouver tel quel.  Vous arrivez sur une page avec une frise, qui montre le nombre de photos. Pour le CNRS, on voit que la collecte commence en 1997, et qu’à partir de 2005, les copies sont multiples. On a donc de bonnes chances.

WaybackJPEG

On clique donc sur une date, et on se promène sur le site comme on le ferait à l’heure actuelle. C’est un peu plus lent puisque qu’il faut que WB aille chercher dans ses archives (mais plus rapide que d’attendre une dérogation pour consulter un carton). Et vous pouvez accéder aux informations désirées… parfois. Car malheureusement, l’ensemble du site n’est pas toujours conservé. Les deux principales difficultés sont les suivantes :
• La machine conserve assez bien tout ce qui est écrit « en dur » sur le site, c’est à dire le HTML (et son CSS), ainsi que les liens vers des fichiers (word, pdf). Mais ce n’est pas la seule manière d’écrire le web, et tout ce qui est stocké dans une base de données pour être « injecté » a peu de chances d’avoir été conservé par WB Machine.
• La machine ne se promène pas non plus sur toutes les pages, loin s’en faut. Dans plusieurs cas, comme ici dans pour le CNU Santé de 2008, il n’y a pas de photo disponible.

wayback-Hum

C’est ce qui justifiera donc que j’aille faire un tour au ministère cette semaine pour récupérer ladite liste. Car comme d’habitude avec les données numériques, elles sont potentiellement très riches, mais rarement suffisantes en elles-mêmes. Les stratégies numériques ne constituent pas des stratégies de recherches suffisantes dans la plupart des cas. Ceci dit, c’est un temps précieux gagné dans certains cas.

À noter sur le sujet :

  • La Bibliothèque Nationale de France s’est depuis longtemps engagée dans l’archivage du web et propose un service à ses usagers. Les noms de domaine en .fr sont collectés « largement », et la bibliothèque propose des archivages ciblés. Voir ici  pour une brève histoire et ici pour savoir comment y accéder.
  • L’INA s’occupe de l’archivage du web audiovisuel. Voir ici pour les détails, et là pour le blog sur le dépot légal (avec des annonces de séminaires, des réflexions). [Merci à Anne Pavis pour cette piste].
  • La BNF et d’autres sites permettent de faire de l’archivage de bases de données. Elles permettent de contourner la difficulté évoquée ci-dessus, à savoir l’archivage des pages HTML uniquement (dont l’usage en solo se raréfie). Le nombre de sites concernés est cependant plus faible.
  • Le site de l’IIPC, l’initiative des bibliothèques nationales de différents pays afin de conserver une trace du web.

La liste comme le billet sont évidemment loin d’être exhaustifs, donc n’hésitez pas à laisser des commentaires pour faire des ajouts.

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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Sciences sociales et internet : actualités

Après une période période pionnière, les sciences sociales de l' »internet » connaissent une croissance rapide. Ce mois-ci, plusieurs publications ou événements montrent la structuration rapide de ce sous-champ émergent.

Conférence

La conférence Penser l’écosystème des données, sur les enjeux de la libération des données, aura lieu toute la journée du 14 février à Paris. Elle réunira de nombreux chercheurs de SHS intéressés à la production et aux usages multiple des informations numériques. Interdiscipinaire, la conférence est aussi internationale et promet d’être riche. À ne pas rater (attention, il faut s’inscrire).

Manuel

Ce Manuel d’analyse du web, ouvrage collectif dirigé par C. Barats (Paris-V), propose une série d’analyses sur le web pour les chercheurs en sciences sociales. Les différentes contributions, rédigées par des spécialistes français du domaine, montrent bien le double objectif de l’ouvrage. Il s’agit en effet de présenter des outils et des méthodes d’analyse du web, mais tout autant de prendre internet et ses usages comme objets.

Une première partie présente certains enjeux théoriques, mais aussi méthodologiques. Une section méthode est elle consacrée à différentes techniques d’analyses du web (textométrie, sémiologie, et ethnographie). Les contributions de la dernière partie présentent elles des méthodes d’approche plus quantitatives des usages du web. Les contributions, courtes, rendent la lecture facile et permettent de naviguer facilement dans l’ouvrage. Par ailleurs, des encadrés complètent les textes en informant, au-delà de la réflexion méthodologique, sur les outils concrets disponibles.

Revue

Enfin, on peut mentionner la naissance de la revue en ligne RESET, explicitement consacrée aux Recherches en Sciences Sociales sur l’Internet. Les appels à contributions pour les numéros à venir montrent le spectre large couvert par la revue : famille, troubles mentaux et jeux en ligne, etc. Le premier numéro traite d’internet et classes sociales, avec là aussi une grande variété : pratiques numériques des adolescents, ségrégation spatiale, et même un texte sur Bourdieu et les rencontres en ligne (plutôt La distinction 2.0 que l’e-Bal des célibataires).

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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