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Les	média*ons	socio-techniques	de	l’observa*on	en	ligne.		
Analyse	réflexive	et	compara*ve	de	deux	projets	de	collecte	de	
traces	d’u*lisateurs	de	réseaux	sociaux	et	de	mondes	virtuels.	
	
Jean-François	Lucas	
	
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Ins:tut	des	Digital	Humani:es	(IDH),	Collège	des	Humanités	(CDH)	
Colloque	d’automne	ARQ	–	28	octobre	2016
L’ethnographie en ligne : automatisation, traces et Big
Data	
	
•  Automa:sa:on	 des	 méthodes	 d’observa:on	 en	 ligne	 pour	 récupérer	 des	
informa:ons	rela:ves	aux	:		
–  Profils	:	«	qui	»	sont	les	personnes	?	
–  Contenus	:	«	que	disent-elles	»	et	que	«	pensent-elles	»	?	
–  Pra:ques	et	des	usages	:	«	que	font-elles	et	comment	»	?	
	
•  Plus	 qu’une	 simple	 automa:sa:on,	 un	 changement	 de	 paradigme	 :	 le	 BIG	
DATA	(volume,	vélocité,	variété)	
	
	
•  De	nouvelles	manières	d’appréhender	et	de	saisir	les	phénomènes.	
2	
«	 Nous	 n'avons	 plus	 à	 choisir	 entre	 la	 taille	 des	 données	 et	 leur	
profondeur	»	(Manovich,	2012,	p.	466).
La mécanique de l’automatisation passée sous silence
•  Les	données	ne	jamais	brutes,	elles	ne	parlent	pas	d’elles-mêmes	(Bowker,	
2005,	p.184	;	Gitelman,	2013).		
•  Plusieurs	hypothèses	:	
–  L’	«	effet	de	séduc:on	»	de	ces	données	(Jouet),	la	«	fascina:on	de	la	
logique	 quan:ta:viste	 »	 (Bruns,	 Bourdeloie),	 des	 poli:ques	 de	 la	
recherche	et	et	de	son	financement	(Vinck,	2015).		
–  La	 «	 pudeur	 »	 du	 chercheur	 à	 dévoiler	 sa	 recehe	 (Jean-Marc	 Lévy-
Leblond).	
–  Le	manque	d’exigence	des	revues	scien:fiques	et	de	la	poli:que	de	la	
recherche.	 3	
«	tout	se	passe	comme	si	entre	les	données	et	leurs	effets,	une	ligne	directe,	
immédiate	et	automa:que	conduisait	des	data	aux	résultats	»	(Bastard	and	
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Des données aux obtenues
•  Objec&fs	:	Analyser	la	«	fabrique	de	la	donnée	»	(Bastard	and	al.,	2013)	pour	
comprendre	le	passage	des	données	aux	«	obtenues	»	(Latour)	dans	le	cas	de	
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classer.	
	
4
Quelques médiations socio-techniques de la fabrique de
la donnée
•  S’intéresser	 aux	 actes	 de	 produc:on	 de	 la	 donnée,	 dans	 lesquels	 des	 actants	
humains	et	non	humains	sont	engagés		
Ø  ici	les	«	étapes	»	du	processus	«	a	priori	technique	»	de	collecte	des	données	
lors	de	l’observa:on	en	ligne	(média:ons	/	médiateurs).	
	
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faisant	par:e	d’un	«	disposi:f	»	plud	global	de	fabrica:on	de	la	donnée.	
	
•  Différents	 niveaux	 d’analyse	 :	 sourcing,	 harves:ng,	 stockage,	 nehoyage,	
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Posture	/	limite	:	Cadrage	spa:o-temporel	limité	=	exclusion	des	enjeux	poli:ques/
économiques/stratégiques.	
	 5
Deux projets : le projet « Magic Ring » et un recueil de
millions de tweets
•  Projet	Magic	Ring	:	récupérer	les	traces	d’ac:vités	des	avatars	dans	Second	
Life	(Lucas,	2013).	
–  Une	étude	des	spa:alités.	
–  Des	données	quali-quan:ta:ves.	
	
	
	
•  Projet	TwiKer	:	récupérer	des	«	expressions	»	sur	Twiher.	
–  Topic	detec5on	sur	la	mobilité	chez	les	jeunes.	
–  Des	expressions	et	seulement	des	«	expressions	».	
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6
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11
Autonomie et délégation
•  Magic	Ring	:		
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–  La	maîtrise	du	processus	vs	inves:ssement	conséquent	
•  Projet	Twi6er	:	
–  La	déléga:on	du	développement	technique	aux	computer	scien:sts.	
–  Une	boîte	noire	vs	un	gain	de	temps,	de	robustesse	et	d’efficacité	(supposée).	
12	
«	 Alors	 que	 les	 computer	 scien5sts	 développent	 des	 ou:ls	 puissants	 pour	
l’analyse	 automa:que	 des	 Big	 Data,	 ils	 manquent	 souvent	 de	 cadres	
théoriques	 pour	 extraire	 le	 sens	 des	 données	 analysées,	 quand	 les	
chercheurs	 en	 sciences	 sociales	 (les	 «	 cultural	 sociologists	 »	 dans	 son	 cas)	
produisent	 des	 cadres	 théoriques	 sophis:qués,	 mais	 n’ont	 pas	 les	
compétences	 requises	 pour	 les	 explorer	 autrement	 qu’à	 un	 niveau	 micro,	
c’est-à-dire	qualita:f	»	(Bail,	2014).
Un travail d’articulation
•  Des	opéra*ons	de	coordina*on	afin	de	faire	converger	des	points	de	vues	
différents,	 issus	 de	 chercheurs	 de	 domaines	 et	 de	 disciplines	 variés,	 qui	
nécessitent	de	:		
–  combiner	des	savoirs	et	des	compétences	et	négocier	au	mieux	avec	les	
différentes	«	posi:ons	de	savoir	»	(Darré,	1999;	Morrissehe	&	Desgagné,	
2009).	
–  s’accorder	sur	des	éléments	de	langage	et	une	vision	convergente	(Star	&	
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–  dialoguer	et	mul:plier	les	itéra:ons	et	boucles	d’interac:on.	
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13
Conclusion : des nouvelles manières de
•  Lire	et	et	décrire	des	phénomènes	observés		
Ø les	données	quan:ta:ves	de	l’observa:on	en	ligne	pour	alimenter	
des	méthodes	qualita:ves	(explora:on	d’une	théma:que	pour	le	
chercheur,	auto-confronta:on	lors	d’entre:en,	etc.)	
	
	
•  Faire			
Ø le	besoin	d’expliciter			
Ø collabora:on,	compétences	et	«	profils	intermédiaires	»	
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Les médiations socio-techniques de l’observation en ligne. Analyse réflexive et comparative de deux projets de collecte de traces d’utilisateurs de réseaux sociaux et de mondes virtuels

  • 2. L’ethnographie en ligne : automatisation, traces et Big Data •  Automa:sa:on des méthodes d’observa:on en ligne pour récupérer des informa:ons rela:ves aux : –  Profils : « qui » sont les personnes ? –  Contenus : « que disent-elles » et que « pensent-elles » ? –  Pra:ques et des usages : « que font-elles et comment » ? •  Plus qu’une simple automa:sa:on, un changement de paradigme : le BIG DATA (volume, vélocité, variété) •  De nouvelles manières d’appréhender et de saisir les phénomènes. 2 « Nous n'avons plus à choisir entre la taille des données et leur profondeur » (Manovich, 2012, p. 466).
  • 3. La mécanique de l’automatisation passée sous silence •  Les données ne jamais brutes, elles ne parlent pas d’elles-mêmes (Bowker, 2005, p.184 ; Gitelman, 2013). •  Plusieurs hypothèses : –  L’ « effet de séduc:on » de ces données (Jouet), la « fascina:on de la logique quan:ta:viste » (Bruns, Bourdeloie), des poli:ques de la recherche et et de son financement (Vinck, 2015). –  La « pudeur » du chercheur à dévoiler sa recehe (Jean-Marc Lévy- Leblond). –  Le manque d’exigence des revues scien:fiques et de la poli:que de la recherche. 3 « tout se passe comme si entre les données et leurs effets, une ligne directe, immédiate et automa:que conduisait des data aux résultats » (Bastard and al., 2013).
  • 4. Des données aux obtenues •  Objec&fs : Analyser la « fabrique de la donnée » (Bastard and al., 2013) pour comprendre le passage des données aux « obtenues » (Latour) dans le cas de l’observa:on en ligne. –  Ouvrir les boîtes noires. –  Assumer le bricolage, l’ar:sanat méthodologique, de l’observa:on en ligne, qui est nécessaire pour adapter sa méthode à l’objet de recherche (Kozinets). –  Discuter de l’intérêt épistémologique de ce nouveau type de données dans le cadre d’une recherche mobilisant des méthodes qualita:ves. •  Terrain : 2 projets avec un focus sur les étapes, processus et procédures qui permehent de récupérer les données, de les nehoyer, de les stocker, de les classer. 4
  • 5. Quelques médiations socio-techniques de la fabrique de la donnée •  S’intéresser aux actes de produc:on de la donnée, dans lesquels des actants humains et non humains sont engagés Ø  ici les « étapes » du processus « a priori technique » de collecte des données lors de l’observa:on en ligne (média:ons / médiateurs). •  Les étapes sont comprises comme des « actes » d’inscrip:on et de traduc:on faisant par:e d’un « disposi:f » plud global de fabrica:on de la donnée. •  Différents niveaux d’analyse : sourcing, harves:ng, stockage, nehoyage, visualisa:on / chaque étape pourrait faire l’analyse fine des actants. Posture / limite : Cadrage spa:o-temporel limité = exclusion des enjeux poli:ques/ économiques/stratégiques. 5
  • 6. Deux projets : le projet « Magic Ring » et un recueil de millions de tweets •  Projet Magic Ring : récupérer les traces d’ac:vités des avatars dans Second Life (Lucas, 2013). –  Une étude des spa:alités. –  Des données quali-quan:ta:ves. •  Projet TwiKer : récupérer des « expressions » sur Twiher. –  Topic detec5on sur la mobilité chez les jeunes. –  Des expressions et seulement des « expressions ». –  Le « deuil de la représenta:vité » (Boullier, Lohard, 2012). 6
  • 7. Les étapes de récupération des données Le sourcing 7
  • 8. Les étapes de récupération des données Le harvesting 8
  • 9. Les étapes de récupération des données Ressources 9
  • 10. Les étapes de récupération des données Le nettoyage 10
  • 11. Les étapes de récupération des données La visualisation 11
  • 12. Autonomie et délégation •  Magic Ring : –  L’autonomie du chercheur en SHS… les computer scien5sts à la rescousse ! –  La maîtrise du processus vs inves:ssement conséquent •  Projet Twi6er : –  La déléga:on du développement technique aux computer scien:sts. –  Une boîte noire vs un gain de temps, de robustesse et d’efficacité (supposée). 12 « Alors que les computer scien5sts développent des ou:ls puissants pour l’analyse automa:que des Big Data, ils manquent souvent de cadres théoriques pour extraire le sens des données analysées, quand les chercheurs en sciences sociales (les « cultural sociologists » dans son cas) produisent des cadres théoriques sophis:qués, mais n’ont pas les compétences requises pour les explorer autrement qu’à un niveau micro, c’est-à-dire qualita:f » (Bail, 2014).
  • 13. Un travail d’articulation •  Des opéra*ons de coordina*on afin de faire converger des points de vues différents, issus de chercheurs de domaines et de disciplines variés, qui nécessitent de : –  combiner des savoirs et des compétences et négocier au mieux avec les différentes « posi:ons de savoir » (Darré, 1999; Morrissehe & Desgagné, 2009). –  s’accorder sur des éléments de langage et une vision convergente (Star & Griesemer, 1989). –  dialoguer et mul:plier les itéra:ons et boucles d’interac:on. •  La donnée comme « porte-parole » (Akrich, Callon, Latour) : c’est par elle, par son sens, que les décisions et les ac:ons sont légi:mées 13
  • 14. Conclusion : des nouvelles manières de •  Lire et et décrire des phénomènes observés Ø les données quan:ta:ves de l’observa:on en ligne pour alimenter des méthodes qualita:ves (explora:on d’une théma:que pour le chercheur, auto-confronta:on lors d’entre:en, etc.) •  Faire Ø le besoin d’expliciter Ø collabora:on, compétences et « profils intermédiaires » Ø Publier : open access, valida:on et reproduc:on des résultats 14