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Amar Lakel - Patrimonialisation numérique et avenir digital du document.

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Les humanités numériques sont la rencontre entre la numérisation des traces de l’activité humaine et la démarche scientifique des SHS. Si le digital turn est une révolution sociétale, la pratique du chercheur ne peut échapper aux enjeux majeurs d’une innovation radicale de ses pratiques. Dans le cadre de cette master class, Amar LAKEL s’est interrogé sur la capacité d’innovation du chercheur en SHS qu’il distingue de ses capacités de professionnel de la recherche. Il enjoint alors la recherche à réussir une série d’épreuves pour réussir son entrer dans le XXIe siècle.

Vous trouverez la présentation video ici : https://youtu.be/YHj953Yb95w

Et l’article sur lequel se fonde cette présentation dans la revue Etudes digitales N°6 : https://www.researchgate.net/publication/332671854_Recherches_digitales_et_production_des_donnees_bouleversement_des_agencements_pour_le_chercheur_en_SIC

Publié dans : Formation
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Amar Lakel - Patrimonialisation numérique et avenir digital du document.

  1. 1. + Patrimonialisation numérique et avenir digital du document – Amar LAKEL, MICA E3D MasterClass DNHD Bordeaux # 1 21/22 février 2019 HyperEdition, Documentarité, Technologies intellectives
  2. 2. + Numérique : les humanités mises à l’épreuve.  D’une explosion de la numérisation du monde à une accumulation de sa captation.  Humanités numériques une série d’épreuves :  Que faire de ces big data ?  Quels outillages intellectifs ?  Comment appréhender les algorithmes d’analyse?  Quel agencement de compétences face à ces épreuves ?  Sommes-nous face à un renouvellement du rôle des SHS (et des SIC) dans l’économie des savoirs ?  Toutes ces épreuves sont pour nous un programme
  3. 3. + Les épreuves de la documentarité
  4. 4. + Épreuve 1 : complexité du document  Le big data est-il la promesse d’un big knowledge ?  Massification de la conversion des traces en données numériques  Hétérogénéité des formats numérisés (texte/image/son)  traçabilité des agencements éditoriaux  Granularité des corpus (objets connectés)
  5. 5. + Épreuve 1 : complexité du process  Or le document numérique est un processus construit complexe  De ce qui est capté (action ou représentation)  De ce qui est conservé  De ce qui est éditorialisé (public, restreint, privé)  De ce qui est indexé et annoté (infomédiaire)  De ce qui est archivé (la mémoire numérique)  Le chercheur se retrouve devant une multitude de dispositifs complexes dont il faut à chaque fois essayer de suivre la généalogie (La méthode Foucault ?)
  6. 6. + Épreuve 2 : Accéder aux données  La captation du monde dans le capitalisme informationnel est une histoire de propriété privée à haute valeur ajoutée  La propriété privée des données fait entrer les humanités dans un rapport de force économique  La question de la confidentialité et de la vie privée  Éthique de la recherche et puissance prédictive  Données de la recherche et bien commun
  7. 7. + Solution 1 : Open Data Research  Normaliser les pratiques de web sémantique dans la production de données pour la recherche en vue de la mise en accès.  Normaliser les objets informationnels au cœur des disciplines en SHS (ex. des enquêtes psychosociales)  Développer des outils de constitution de corpus open source et en licence MIT (reproductibilité)  Constituer des cohortes pour des études multiples et longitudinales  Contractualiser l’accès à la data publique avec les géants du numérique et les grandes institutions publiques
  8. 8. + Épreuves de la signifiance algorithmique
  9. 9. + Recodage algorithmique : enrichir les données  Face aux grandes masses de données, seule la maîtrise algorithmique permettra l’expérimentation de nouvelles signifiances (ex. recodage automatique)  Texte : analyse de similarité, analyse stylistique, lemmatisation, détection d’objet, classification thématique, analyse de sentiments…  Image/Vidéo : détection de visages, détection d’émotions, d’objets, de lieux, annotations contextuelles, retranscriptions textuelles, découpages séquentiels  Son : Retranscription automatique, analyse séquentielle, de similarité, détection de langue, etc.  Peut-on imaginer une véritable politique publique de l’archivage numérique (BNF, INA, etc.) ?
  10. 10. + Analyse structurale : corrélation et classification  Face aux grandes masses de données, la démocratisation des algorithmes « interprétatifs » dans les langages R et Python  Algorithmes de régression : comprendre les facteurs corrélés aux phénomènes étudiés  Algorithmes de clusterisation : créer des sociotypes en réduisant les dimensions de l’enquête  Algorithmes de classification :  Peut-on imaginer une véritable politique de formation universitaire des futurs lettrés du digital ?
  11. 11. + Analyse systémique : Contextualisation des réseaux  Placer l’individu (au sens statistique) dans un système d’interconnexions (explicites ou implicites internes ou implicites externes) permet de comprendre le poids de sa « position » sur son existence (statut, comportements et représentations)  Approche holiste permet de qualifier algorithmiquement le réseau et ses individus au sens global et le comparer à d’autres réseaux de même nature  Approche atomiste permet de qualifier la position de l’individu dans le réseau et de le corréler à ses comportements  Approche communautaire permet d’analyser les sous-réseaux comme des cliques et voir se jouer les logiques de rassemblement  La scientométrie et la bibliographie sont les fondements de l’approche réseau et donc du renouveau de la documentarité dans les humanités digitales.
  12. 12. + 3 projets Humanités numériques My Web Intelligence, Information de santé, et PoliNUM
  13. 13. + My Web Intelligence : une architecture d’annotation Une logique projet • Problématisation de recherche • Dictionnaire de requêtes Agent de « scraping » • Constitution du corpus • HTTP ou API interface Crawling des liens • Epuisement du corpus • lien pertinent ? approbation ? Profondeur Algorithme de recodage • Nettoyage des données • détection des médias Une interface d’annotation • générateur de formulaires • interconnexion des API externes Algorithme structuraux • Classification et régression • Machine Learning Exports des données • Base de données(CSV et TEI) • Fichiers Graph • Fichiers propriétaires
  14. 14. + 2 cas de sociologie du web : Humanités digitales et information de santé Scenario d’usage : le monde selon google • « il faut pouvoir tout lire »(Foucault) • Un dictionnaire est toujours social Recupération des corpus sans apriori • 1000 + 30 000 pages • groupés en sites Annotations humaines • Type d’émetteurs • Dispositif de communication Annotation externes • Résonnance sociale • Facebook, Twitter, Moz, etc Analyse réseau des liens qualifiés • Détection des communautés • Indices d’autorité et hub, pgrank Classifications thématiques des corpus • Lemmatisation • ACP et KMean Opérationnaliser le concept stratégique de « prise de position » Qui + Quoi + Ou Résonnance sociale + Autorité = Influence
  15. 15. + Polinum : Allez plus loin sur les études monographiques  Un acteur central des politiques publiques du numérique qui disparaît. Patrimoine numérique ? Accès aux données pour la recherche  Archivage total d’un nom de domaine en normes TEI – Dublin Core mis en accès libre  Protocoles HD en cartographie augmentée pour retrouver la dynamique d’un écosystème numérique sur 10 ans  Méthodes mixtes couplage quali - quanti  Renouveau de la recherche en politique publique territoriale par le numérique
  16. 16. + Pour conclure… … sans s’arrêter.
  17. 17. + Innover en SHS malgré tout Quelques leçons sur la conduite de projet « humanités digitales » 1. Logique Open source et Licence MIT VS les pathologies académiques/bureaucratiques (mégalomanie, paranoïa et perversité) ? 1. Difficiles interactions avec les informaticiens (Partenariats académiques ? Partenariats avec entreprises ? Prestataires ?) 1. Nécessité de développement en continu vs logique projet 2. Quels financements pour l’innovation dans la recherche ? Une confédération de projets régionaux contre la centralisation bureaucratique parisienne ?
  18. 18. + Innover en SHS malgré tout  Se former soi-même au développement informatique en SHS ? Quelle reconnaissance de la communauté ? Impact sur la recherche en SHS ? Impact sur la carrière ?  Avoir un vrai corps d’ingénieurs de recherche en humanités digitales au cœur des équipes de recherche (vs logique masse salariale nulle) ?  Fonder des vraies équipes projet sur le modèle des équipes Open- Sources en rupture avec la culture académique (vs révolution culturelle ?)

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