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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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Fuck / NGram

Les modifications apportées après publication sont indiquées en bleu

Intitulé Digital Paper. A Manual for Research and Writing with Library and Internet Material, le dernier ouvrage d’Andrew Abbott est en fait bien plus qu’un manuel. Il s’agit au moins autant d’une réflexion sur les conditions de production du savoir à l’heure d’internet, et sur la manière dont la multiplication des données numériques affecte nos manières de connaître. Objets, méthodes, administration de la preuve, questions de recherches sont, selon l’auteur, affectées par cette transformation de fond.

AbbottLe livre, qui alterne entre nostalgie d’une époque que l’auteur sait révolue et conseils pour naviguer sur cet océan des données, est aussi très critique de certains outils. Dans le chapitre 3 (« Fundamentals »), Abbott s’en prend aux bases de données qui prétendent permettre de retrouver toutes les occurrences d’un terme dans le temps, en soulignant les difficultés d’une telle entreprise. La critique est forte. Pour Abbott, on ne peut en aucun cas prétendre tirer des conclusions sur les usages d’un terme. Les données sont sales, les procédures de reconnaissance textuelles se trompent, les bases sont inconnues…tout au plus, on trouvera des informations qu’on n’aurait pas vues autrement.

Un article publié ce mois-ci dans PLOS One vient apporter de l’eau à son moulin. Trois chercheurs de l’université du Vermont se sont intéressés à Google NGram, l’interface de Google qui permet de visualiser la fréquence d’un mot dans le corpus des livres scannés par Google. Si vous ne connaissez pas, allez voir, c’est amusant.

Le résultat est pour le moins sévère. Les auteurs écrivent ainsi que

« Overall, our findings call into question the vast majority of existing claims drawn from the Google Books corpus, and point to the need to fully characterize the dynamics of the corpus before using these data sets to draw broad conclusions about cultural and linguistic evolution ».

Et comme le corpus est, justement, la propriété de Google, il est donc non seulement inaccessible, mais aussi inconnu : on ne sait pas quels livres sont scannés, lesquels ne le sont pas. On ne connait pas les biais de constitution de la base. Et les auteurs de conclure que les conclusions tirées d’une base dont on sait finalement peu, sinon qu’elle est énorme, doivent être considérées avec un peu de recul.

Dans leur livre intitulé Uncharted. Big data as a lens on Human Culture (Michel & Erez, 2013), les principaux concepteurs de NGram racontent comment, doctorants au MIT, ils ont eu l’idée de mettre à profit le travail de numérisation de millions de livres initié par Google quelques années plus tôt afin d’utiliser les résultats à des fins de recherche. L’objectif, raconte ce livre enthousiaste et saturé de discours sur la nouveauté (la révolution! la révolution!), était de se servir de cette masse d’informations numérisées par Google afin d’étudier la culture humaine. Evolutions des langues, périodes de censure, transformation des rapports à Dieu ou à la sexualité, l’interface devait apporter des réponses à des questions restées sans réponse jusqu’à présent. Un article publié trois ans avant dans Science annonçait même la naissance d’un nouveau champ de recherche, sobrement intitulé « Culturomics » et tout aussi sobrement en charge de renouveler l’étude de la culture humaine.

La révolution n’a pas encore eu lieu, et l’article de PLOS One offre des pistes pour comprendre pourquoi. La liste des critiques faites au corpus est en effet longue.

  • La première est de souligner qu’entre un événement et la publication d’un livre, il se passe souvent des années. Il renseignent donc peu sur les évolutions culturelles d’une société à un moment donné, mais plutôt sur ce qu’on écrit. La critique peut paraître évidente, elle est loin d’être fatale, mais elle mérite d’être rappelée.
  • La seconde est que le corpus est extrêmement biaisé dans sa composition. Selon les époques, ce ne sont pas les mêmes livres qui sont répertoriés. Du fait des partenariats faits par Google avec des universités (pour scanner leurs livres), les ouvrages scientifiques sont très largement sur-représentés. Sans moyen de vérifier par eux même puisqu’ils n’ont pas accès à la base Google, les auteurs ont inventé un test astucieux. Ils ont cherché des termes souvent utilisés en science. Le résultat est assez parlant, comme le montre le graphique ci-dessous.

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Cette critique est forte, et elle n’est pas sans rappeler celle faite aux historiens qui prétendaient étudier des populations à l’aune des textes écrits uniquement, oubliant par là-même que l’écriture a longtemps été l’apanage de certains groupes sociaux uniquement. Dans ce cas, c’est plutôt la question du type de sources écrites qui se pose.

Poursuivant cette critique, un article de Wired évoque quelques difficultés. Le texte est plus ludique et mérite vraiment d’être lu, mais si vous êtes pressés, voilà les principales remarques

  • L’une est que l’outil recense ce qui est écrit, mais pas ce qui est lu. Le journaliste évoque le fait qu’un livre peut être présent une fois dans la base, mais lu des millions de fois. Le Seigneur des anneaux est finalement assez peu visible dans ces données, en tout cas pas plus que d’obscurs articles scientifiques. Evidemment, on pourrait penser que s’il est lu, il sera cité et discuté, mais tout dépend de la population à laquelle il s’adresse, ce qui nous ramène à la critique précédente sur les biais d’une histoire basée sur les textes et non leurs usages.
  • L’autre est que les procédures d’Optical Character Recognition (reconnaissance automatique des caractères), même si elles sont d’une efficacité toujours plus grande et peuvent être particulièrement impressionnantes, peuvent toujours se tromper. Abbott raconte comment un de ses étudiants avait noté une baisse brutale des références au terme « block grant » dans le temps (une forme de transfert monétaire de la part de l’Etat fédéral aux régions). Il attribue cette baisse à une erreur dans la procédure d’OCR : en cherchant « blook grant », on retombait sur des résultats plausibles. Le journaliste de Wired a lui trouvé un autre exemple : les mentions de « fuck » dans la base.

Ffuck

Faut-il conclure de ce graphe que les ligues de morale ont réussi pendant des années à limiter la vulgarité après un XVIIIè siècle décadent, mais ont définitivement perdu la bataille après 1950? Une raison plus plausible tient à un changement dans la graphie : jusqu’à 1800 environ, le s minuscule ressemblait à un grand f allongé. En fait de « fuck », l’algorithme repérait des mentions de « suck ». L’article n’explique pas si cette situation constitue un véritable progrès pour la morale, mais il rappelle que les mots susceptibles d’être affectés sont nombreux : case vs. cafe, sunk vs. funk, etc., la liste est longue.

Au vu de ces résultats, les auteurs de l’étude de PLOS appellent les chercheurs à une certaine prudence dans le recours à cette base, alors que les articles qui s’en servent comme source secondaire, voire primaire, s’étaient multipliés depuis cinq ans. Ils appellent aussi à ne pas jeter le bébé avec l’eau du bain. Le travail réalisé par Google est impressionnant, et pourvu qu’il puisse être échantillonné, ou redressé, pourrait donner lieu à de très solides études, et probablement aller dans le sens des promesses de culturomics. Pour cela, il faudrait que les chercheurs, ou tout le monde, ait accès à la base. À quand la base NGram en open data?

Le commentaire de F. Glorieux attire mon attention sur des posts qui avaient déjà étudié la question. Pour plus d’informations, autrement plus détaillées, et parfois précoces, vous pouvez consulter celui-ci sur Resultats (avec de nombreuses commandes utiles pour utiliser NGram), ou celui-là sur Devenir historien (qui propose une revue de littérature précoce mais déjà riche).

étienne

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

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Les big data à l’étude

En cette fin d’année, deux journées d’études sont organisées sur les big data. L’une, qui s’est tenue la semaine dernière à l’ENSAE, portait sur les enjeux éthiques que pose l’usage de ces vastes ensembles de données. L’autre, intitulée « big data, entreprises et sciences sociales », aura lieu le 2 juin au Collège de France. Les lieux comme la multiplication des événements à ce propos le montrent : les big data sont à la mode cette année. Et les questions que posent la production, l’usage et la protection de ces données donnent lieu à de nombreuses interrogations. Au même moment se tenait au Sénat une journée sur « le numérique, le renseignement et la vie privée », et une autre sfds

Une révolution, quelle révolution ?

Les discussions de jeudi ont largement évoqué la révolution qui serait à l’œuvre. Si tout le monde s’accordait sur ce constat, la question du type de révolution comme celle de ce qui change ne faisait pas l’unanimité. Pour deux intervenants du matin, issus du monde de l’entreprise, c’était d’abord une révolution entrepreneuriale. A. Laroche (fondateur d’une société de conseil en management des systèmes) a ouvert la séance en rappelant les enjeux qui se posaient aux entreprises. La « digitalisation du quotidien » fait que l’individu dépose des traces très nombreuses, qu’il faut analyser.

Mais ces données, par rapport à celles collectées avant, sont à la fois diverses, de qualité variée (comprendre sales), et très (souvent trop) nombreuses. Elles arrivent aussi en temps réel, invitant à trouver des moyens pour mettre à jour en permanence les indicateurs de décision. De nombreux changements en découlent. Du côté du traitement statistique, l’avalanche de données favorise un retour vers l’inductivisme. Plutôt que faire un modèle que des données soigneusement nettoyées viendraient valider, il faut faire émerger les hypothèses à partir de ces ensembles de données. La question n’est pas nouvelle, et les statisticiens ont de longue date développé des outils pour traiter ces problèmes d’analyse exploratoire et de fouille (techniques de réduction de donnée, de classification). Ce qui change, c’est l’ampleur prise par ce travail désormais.

Un autre changement évoqué portait lui sur les outils de la décision. La plupart d’entre elles seraient désormais prises sur la base de corrélations détectées, mais sans aucune idée des causes de cette corrélation (ni même de l’existence d’un quelconque lien de causalité). On peut ainsi proposer à un client qui vient d’acheter de la crème solaire après qu’il a entre des milliers d’autres choses regardé des voyages sous les tropiques. Qu’importe alors qu’on ne sache pas pourquoi il va l’acheter, à partir du moment où il le fait. Cette invitation à une analyse des corrélations sans recherche des causes a suscité plusieurs questions et débats au sein d’une salle habituée à s’interroger sur ces enjeux. Car au-delà de la prédiction immédiate, elle pose la question de la qualité des inférences faites. Comme l’ont rappelé plusieurs statisticiens, l’absence de compréhension des mécanismes pourrait rapidement amener à des décisions erronées. Ce à quoi plusieurs personnes répondaient que « tant que ça marche »…

Selon Laroche, les entreprises ont dû s’adapter et mettre en place des services dédiés avec un personnel spécifique. Mais les changements sont plus profonds, selon l’autre intervenant de la matinée issu du monde de l’entreprise. Pour F. Boudoncle, fondateur d’une entreprise de gestion de l’information, les big data sont un enjeu commercial avant tout. Elles seraient un gisement considérable d’emploi et de croissance, dont l’Europe ne pourrait se passer (ni se priver en réglementant). Parlant en tant « qu’industriel », il a invité à ne pas trop se préoccuper d’éthique. Des entreprises comme GoogleMaps, qui peuvent inquiéter quant à l’intrusion dans la vie privée, ne proposent pas que de la géolocalisation. Elles offrent mais aussi des services joints qui permettent d’orienter les consommateurs (des systèmes de commande de taxi, de conseil d’hôtel ou de restaurant). Les maitriser est pour lui un enjeu autrement plus important dans la concurrence internationale.

Un exposé éclairant (quoique relativement inquiétant) portait sur la publicité en ligne et son fonctionnement. Nicolas Grislain, fondateur d’une société de publicité en ligne, est venu présenter le fonctionnement de ce marché en plein développement. Comme d’autres depuis la fin des années 2000, son entreprise propose un système de vente d’espace publicitaire automatisée. Un éditeur (un site de journal par exemple) décide d’un endroit qu’il réserve à la publicité, et d’un prix qu’il souhaite. Séminaire Big Data

À chaque fois qu’un consommateur visite une page, il envoie toute une série d’informations (sur lui, son parcours précédent stocké dans les cookies de son navigateur) vers une plateforme qui propose, en temps réel, une enchère. En moins de 0.1 seconde, une enchère est réalisée qui vient afficher un produit « personnalisé » pour le consommateur. Beaucoup d’informations « personnelles » circulent donc, très vite. Et le marché est lucratif : 30% de la publicité en ligne se fait désormais via du Real-Time Bidding en France, 50% aux États-Unis.

La protection des données personnelles

Nul besoin que le thème de la journée soit « l’éthique » pour que les questions de protection des données individuelles soient évoquées dans un colloque sur les « big data ». La part belle a toutefois été faite à ce thème, avec des exposés abordant des questions variées. Juriste de la CNIL, S. Vulliet-Tavernier est venue évoquer la législation et la place de cette autorité indépendante, ainsi que les évolutions en cours. La plus importante est sûrement la disparition annoncée de la « déclaration CNIL » de constitution de base de donnée nominative, remplacée par un triplet d’information / certification/ sanction.

Car l’autorité a dû s’adapter à la multiplication des bases de données, mais aussi à la diffusion d’outils de fouille de données. Car leur recours fait qu’une personne peut en effet être identifiable dans un vaste ensemble de données non structurées, et qu’il faut donc aller au-delà de la régulation des bases de données. CNIL La règle de base en France, c’est la protection des données personnelles. On ne doit pas pouvoir identifier une personne nominativement dans un fichier sans son accord. Cette règle, plus restrictive que dans d’autres pays, ne va pas sans poser problème aux différentes industries concernées, et les piques à l’encontre de la CNIL étaient perceptibles au cours de la journée. Mais ces règles sont à la fois strictes, et lâches.

Strictes parce que la CNIL impose un principe de pertinence dans la collecte des données. On ne peut pas collecter de données qui ne seraient pas directement liées à l’objet de l’étude. Mais comme le faisait remarquer G. Saporta lors de l’exposé des responsables de l’AVIESAN (venus présenter la situation dans le monde de la recherche biomédicale), ce type de contrainte peut aller contre la logique de la recherche qui procède par tentatives, échecs, et modifications incrémentales plutôt qu’elle ne valide des hypothèses toutes prêtes. Avoir plus de données, sur des sujets connexes, est donc essentiel.

Strictes aussi parce qu’elles imposent de prévenir toutes les personnes concernées par une collecte. Si cela peut paraître de bon sens, cette mesure risque vite de poser problème, surtout quand on touche des sujets moins sensibles que les données médicales personnelles — dont plusieurs personnes ont rappelé qu’elles intéressaient au plus haut point les assureurs à des fins de scoring.

Mais imaginons (car c’est interdit) le cas d’un chercheur qui voudrait géolocaliser l’ensemble des médecins d’une ville ou d’un département, pour une étude sur les désert médicaux. L’information est disponible sur plusieurs sites, dont celui, exhaustif et bien fait, de l’Assurance Maladie. Pour rester dans le cadre de la loi, le chercheur qui collecte les données devrait envoyer un courrier à chacun des médecins collectés pour l’en informer (car quoique disponible en ligne, chaque donnée est personnelle). Ou demander à l’Assurance Maladie de mettre un bandeau qui annonce cette enquête. On voit la lourdeur d’une procédure pour ne collecter ce qui n’est parfois qu’une variable, et qui peut être abandonnée au cours de l’étude. Consciente des enjeux, la responsable de la CNIL évoquait une « demande » de la part de l’autorité d’un retour de la part des chercheurs, mais rappelait aussi que « l’exception recherche » reste limitée. Strices, les mesures prises sont tout aussi lâches.

B. Nguyen, chercheur en informatique et spécialisé dans les questions d’anonymisation, présentait un exposé sur les différentes techniques qui permettent de dé-personnaliser des données. Leur usage est essentiel, car comme il le rappelait au début de son exposé, le fait de retirer le nom d’une personne ne suffit absolument pas à protéger son anonymat. On peut très rapidement retrouver l’identité d’un individu à partir de quelques variables seulement. Nguyen rappelait ainsi l’expérience de Latanya Sweeney, qui avait montré qu’à partir du sexe, de la date de naissance et du code postal d’habitation, on pouvait remonter à l’identité exacte de 87% des habitants du Massachussetts car pour eux, le triplet est unique. Prises ensemble, ces données sont des quasi-noms propres. Cryptography

Philippe Aigrain, co-fondateur de la Quadrature du Net, une association active dans le domaine des libertés publiques et de l’internet, a lui rappelé qu’il existe à l’heure actuelle « un lobbying insensé » pour disposer d’un accès plus grand aux données personnelles. Assureurs, intermédiaires financiers et banques, fournisseurs d’accès à internet aimeraient pouvoir utiliser vos traces d’usage de l’internet pour mieux vous connaître. Et, selon leur rhétorique, vous proposer des services « adaptés à vos besoins ». Ou simplement ne pas vous les proposer car vous êtes considéré comme peu rentable.

La question de l’anonymisation était donc là aussi centrale, et Aigrain a évoqué différents systèmes, en plaidant cette fois pour des solutions architecturales à ce problème. Selon lui, une décentralisation des lieux de stockages (jusqu’à la mise en place de serveurs individuels) permettrait d’éviter que toutes les informations relatives à de très nombreuses personnes soient disponibles à un seul endroit.

Ce qui compte

La dernière partie de la journée a été consacrée à des discussions croisées entre statistiques et sciences humaines et sociales. Dominique Cardon a offert une mise en perspective des différentes manières de compter sur internet. S’inscrivant dans la lignée des travaux d’histoire de la statistique telle que la pratiquait Alain Desrosières, il a proposé de « rentrer dans les calculs » et dans les formules statistiques qu’on trouve sur le web. Car ce faisant, on voit que les métriques diffèrent. Et qu’en fonction de ce qui compte, on arrive à des résultats très différents.

Cardon a donc distingué quatre grandes familles de capteurs. La première, c’est l’audience d’un site. Elle mesure sa popularité, en fonction du nombre de personnes qui se rendent dessus. Propriétaire, cette mesure est peu publique, même s’il existe quelques sites privés qui fournissent des informations sur le sujet, et que des initiatives publiques scientifiques se développent (comme le propose le projet Metroscope).

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Un autre type de mesure consiste à regarder non plus l’audience, mais l’autorité. La question est ici de savoir si vous êtes cité. Et plus encore : qui sont les personnes qui vous citent. Il s’agit, comme le propose le PageRank (l’algorithme de Google auquel Cardon a consacré un article qui reprend des éléments de cette présentation), de regarder l’importance donnée à un site par d’autres. Selon Google, la mesure est méritocratique, car elle rétribue la qualité de la page. Ce genre de techniques vise en effet à séparer les liens fictifs (autocitation, références de complaisance) des liens réels.

Une troisième mesure consiste à mettre les compteurs dans les mains des utilisateurs. Ces derniers sont alors ceux qui font les comptes. En cliquant sur un bouton « Like », en partageant un tweet, ils font augmenter le compteur (individualisé au niveau du billet, du commentateur). Compteur qui est lui même apparent.

Enfin, la quatrième mesure se fait de manière invisible, mais permanente. Elle recense les milliers de traces que laissent les usagers. C’est principalement là que se situent les « big data », thème central de la journée. On ne se situe plus du côté déclaratif ou de l’action expressive (« liker », partager) mais du côté des comportements. Et c’est alors qu’on déploie une série de techniques pour rendre sens des données collectées. Pour D. Cardon, comme pour A. Rouvroy qui parlait avant lui, les big data posent des questions spécifiques aux statistiques, voire remettent en cause les paradigmes dominants (recherche instrumentale de prédiction plutôt que détection de causalité, remise en cause des catégories classiques au profit d’un inductivisme fort et répété, forte personnalisation).

Le propos posait donc autant de questions sur les big data qu’il proposait de réponses, qui montrent que le débat continue. Dès la semaine prochaine d’ailleurs, avec la journée d’étude au Collège de France, et celle organisée par le Ministère de l’Enseignement supérieur et la recherche sur les données ouvertes le 5 juin (PDF).

étienne

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

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