Le document présente les évolutions des sciences du web et des humanités numériques, soulignant l'émergence de nouvelles méthodologies multidisciplinaires basées sur l'analyse des comportements sociaux via internet. Orange Labs explore quatre axes de recherche : la cartographie des données, la compréhension des représentations de l'information, l'observation des comportements en ligne, et l'utilisation du web pour confronter intentions et perceptions. Il met également en avant les défis méthodologiques rencontrés au cours de ces recherches, notamment le biais de recrutement et la qualité des données disponibles.

1. Sciences du Web et humanités numériques
:
nouveaux objets de recherche,
méthodes d'observation en émergence
Orange Labs
Valérie Peugeot - 5 avril 2012
Démarche d'observation de la société de l'information en région Provence-Alpes-
Côte d'Azur
diffusion libre

2. Sociologie des usages des TIC, digital studies, STS… :
des champs de recherche en mutation
 Différentes approches multidisciplinaires qui
s’affirment :
– Web sciences / Sciences sur le Web : étude du
Web qui cherchent à analyser les facteurs
scientifiques, techniques et sociaux qui influent sur
sa croissance ; dessiner ses futurs évolutions ;
veiller à ses finalités
– Digital Humanities / Humanités numériques :
combinaison entre les méthodologies traditionnelles
des SHS (y compris linguistique, littérature, cultural
studies…) et de l’informatique / computing (data
visualisation, information retrieval, data
mining, statistique…)
 Le tout sur toile de fond de Big Data : la quantité, le
croisement
2 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

3. Actuellement 4 orientations de recherche à Orange
Labs qui s’inspirent de ces approches
 Cartographier les données : ce que les
visualisations nous apprennent des
comportements sociaux
 Comprendre en quoi des modes de
représentation de l’information par des
visualisations modifient les perceptions et
les comportements
 Observer les comportements sur le Web
par le Web : ce que le web nous dit des
goûts, des intérêts, des modes de
socialisation, des pratiques des individus et
des collectifs
 Mobiliser le Web pour confronter les
3
intentions aux perceptions
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4. Cartographier les
données pour
comprendre les
comportements sociaux
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5. Urban mobs (avec faber nobel)
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6. Communications mobiles et territoires
(avec l’Université catholique de Louvain et le MIT)
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7. Visualisation d’un
comportement individuel
ou collectif : perception
et réflexivité
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8. Entre 2
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9. Téléthon
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10. Sensorial data (avec Sodexo)
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11. Observer les
comportements sur le
Web par le Web
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12. Socio Geeks
(avec Fabernovel, la Fing)
 Une enquête cachée
derrière un jeu
 Une diffusion virale
 Des résultats à
partager
 L’image pour une
interprétation
immédiate
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13. …et fixer sa limite

14. 36% 41% 13% 10%
le plus conventionnel
22% 10% 16% 52%
15% 12% 12% 61%
59% 22% 11% 9%
le plus problématique
47% 45% 5% 3%

15. expo traditionnelle exhib'
impudeur trash - jeu

16.  Autant masculin que féminin  Masculin
 Tout âge  Forte chez les <30 ans
 Droite et centre  Gauche et extrême-gauche
 Hétérosexuel  Bisexuel
 Pratiquant  Non-croyant
expo traditionnelle
 CSP+  exhib'
Tout milieu social (+ populaire)
 Tout niveau scolaire (+ Bac+3-5)  Sans diplôme, Bac et Bac+2
 Facebook/copains d’avant  Myspace/Blog
 Masculin
 <25 et + de 41 ans
 Droite
 impudeur
Homosexuel Données demandant
trash - jeu
 Non croyant, non pratiquant analyses
 Milieu populaire
 Sans diplôme, Bac
complémentaires
 Dailymotion/Myspace

17. L'usage du web 2.0 n'entraîne pas l'exposition de
soi
 Pas de corrélation entre la fréquence d'usage
des réseaux sociaux et le taux d'exposition de
soi

18.  Un lien fort entre le nombre d'amis et le
niveau d'exposition de soi
il faut s'exposer pour faire du réseau
 Expo faible : 76 amis
 Expo moyenne : 87 amis
 Expo forte : 107 amis

19. Mobiliser le Web pour
confronter les intentions
aux perceptions
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20. Où habitez-vous vraiment ?
(avec OWNI, Everydatalab, la FING)
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21. 16 questions des plus légères au plus sérieuses
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22. Un retour immédiat vers l’utilisateur
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23. Une partie didactique
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24. Premiers résultats : qui sont les répondants ?
 27 000 participants (analyse sur 25000)
 64,4% d’hommes / 31.6% de femmes
 35 ans en moyenne, faible dispersion
 Une sur représentation des cadres et
professions intellectuelles supérieures
 L’île de France (34,1%), la Bretagne
(12,5%) les plus participants.
 Massivement urbains
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25. Comment se trompent-ils (ou pas) ?
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26. Heureux de leur territoire ?
Age et taille du lieu de résidence, 2 critères discriminants
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27. Régions : il fait bon vivre à l’Ouest !
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28. Qui chérit bien son
territoire…
le connaît moins bien !
Ruraux : du bon sens
à la connaissance
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29. Le soleil dans le
cœur, à défaut
d’être dans la rue
Cambriolages : peur
sur la ville
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30. Enfants pauvre, les
invisibles des
petites et moyennes
villes ?
Touristes et voyageurs
d’affaires : non Paris n’est
pas très accueillante !
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31. Médecine de proximité :
âge et ruralité croisés
accroissent la perception
du manque
Revenus : l’exception de
la petite ville
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32. Education scolaire :
à front renversé !
Pour les jeunes
urbains, des étrangers
très présents
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33. Ma petite entreprise ne connait pas la crise…
sauf à Paris
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34. Les difficultés méthodologiques
 exogènes :
– peu de données ouvertes disponibles au moment de l’enquête
– de granularité différente
 endogènes
– le biais du recrutement en ligne : une population d’internautes, « joueurs », auto-
sélectionnés
– l’approche par la statistique : ne nous dit rien des causes ; risque de l’interprétation
normative
Une mise en bouche pour de nouveaux dispositifs
 sur un territoire limité proposant de nombreuses données ouvertes, à forte
granularité
 à compléter par des dispositifs plus traditionnels :
 panels pour redresser l’échantillon
 tests en face à face avec questions complémentaires sur critères politiques,
revenus des interviewés… pour analyser les clivages
 à mener de façon récurrente pour mesurer la réflexivité de l’ouverture des données
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35. Quelques
questionnements
transverses
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36.  Ce que les données numériques ne disent pas  refus du
data réductionnisme, vers une sociologie des interstices
 L’illusion de l’objectivité (boyd/Croawford)  assumer
l’incomplétude, revendiquer les approches subjectives et le
« small data » (ex : ethno)
 Les politiques des algorithmes (Cardon)  vers une reprise
en main par l’utilisateur
 De la tentation prédictive à la volonté persuasive
(Rouvroy/Berns) : du savoir au pouvoir ou la
gouvernementalité algorithmique
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37. valerie.peugeot@orange.com
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