Pres 15jan13 machines a scandales

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Slides du séminaire EHESS E. Dagiral et S. Parasie "Machines à scandale : sociologie morale des bases de données" (15 janv. 2013)

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Pres 15jan13 machines a scandales

  1. 1. Des “machines à scandale” -Une sociologie morale des bases de données Sylvain Parasie & Eric Dagiral
  2. 2. Wikileaks (2011)
  3. 3. Base de données “Une table”classifications/codages
  4. 4. “base de données relationnelles” table 1 table 2relations
  5. 5. De quelle manière la mobilisation actuelle des bases de données déplace-t- elle les manières établies de construire des scandales ?
  6. 6. Sociologie des affairesRetourner le panoptique contre les institutions ?Boltanski (1984)Claverie (1994)De Blic et Lemieux (2005) Public Locuteur Responsable(s) Victime(s)
  7. 7. (1) Rapprocher un volume considérable d’événements ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici ici
  8. 8. (2) Conserver chaque occurrence singulière
  9. 9. (3) Une construction décentralisée du scandale
  10. 10. Enquête # Journalisme de données Chicago Tribune, “news Center for investigative applications team” reporting (2010) San Francisco (2012)
  11. 11. # Hackers civiques Paris (2010)Chicago (2010) Berkeley (2012)
  12. 12. # Corpus de 15 projets
  13. 13. 1. Comment les BDD sont-elles devenues des instruments de scandalisation?
  14. 14. “De nombreuses choses se sont produites dans lessciences sociales depuis ces vingt dernières années. Etil ne s’est pas passé de choses aussi importantes dansle journalisme. Les sciences sociales ont connu unesorte de révolution basée en grande partie sur ledéveloppement et la grande disponibilité del’ordinateur électronique à haute vitesse. Des donnéesjusque-là trop nombreuses et difficiles à quantifieront subitement pu être comptées et mesurées. Desoutils statistiques puissants qui avaient été inventésdes décennies auparavant comme des instrumentsthéoriques intéressants sont soudain devenusopérationnels”
  15. 15. Bill Dedman (1988)
  16. 16. Décennie 1990 :- essor du computer-assisted reporting- accroissement de la diffusion de données par les autorités- le web
  17. 17. Rupture dans les années 2000
  18. 18. Parasie & Dagiral, "Data-driven journalism and the public good:Computer-assisted reporters and programmer-journalists in Chicago" New media and society
  19. 19. 2. Ordonner le monde par une BDD
  20. 20. (1) Identifier une réalité cachée Trouver des données
  21. 21. Quand la mise en équivalence fait-elle sens ?
  22. 22. “En fait, je pense qu’il existe trois types d’utilisateurs. D’abord, celui qui recherche sonpropre intérêt. (...) Celui qui est en poste et qui veut savoir si la ville d’à-côté paie mieux :j’ai ce boulot qui est similaire à ce que fait un employé du gouvernement, est-ce que jepourrais gagner plus d’argent ? Ensuite, il y a l’utilisateur qui s’intéresse à la communauté, etqui veut savoir par exemple que sa ville dépense 60 % de son budget dans les salaires, dontla moitié dans la gestion. Enfin, il y a le voyeur, qui veut savoir combien gagne son voisinpour pouvoir s’en moquer ou le détester.”
  23. 23. (2) Enrôler des organisations à leur insu ?
  24. 24. “Le Center for Responsive Politics fait un gros travail pour coder les industries. Mais ce n’est pastoujours le niveau dont nous aurions besoin. Par exemple, ils regroupent les énergies alternatives– c’est-à-dire les entreprises liées à l’énergie éolienne, solaire et éthanol. Il y a quelques années,c’était totalement pertinent, mais maintenant le financement de l’éolien se fait au détriment dufinancement de l’éthanol, donc il faudrait séparer le groupe en deux. (...) Je ne remets pas encause les décisions qu’ils ont prises parce que nous ne sommes qu’un des utilisateurs desdonnées. Mais de notre point de vue, nous aurions fait légèrement différemment.” (Jeffrey E.Friedman)
  25. 25. (3) Imputer des responsabilités
  26. 26. 3. Prendre le public à témoin
  27. 27. Aaron Swartz« Transparency, on the other hand, simply shifts the workfrom the government to the average citizen, who hasneither the time nor the ability to investigate thesequestions in details, let alone do anything about it »
  28. 28. (1) Une distribution du travail moral
  29. 29. “Vous lisez l’article alors que votre grand-mère est malade et vit dans une maison deretraite. Mais dans l’article, il n’y a que quelques anecdotes qui sont mentionnées.Donc, vous vous dîtes : « merde, est-ce que ma grand-mère est en sécurité ? ». Etvous allez sur le site web, vous regardez et vous voyez qu’elle est en sécurité ouqu’elle est en danger. Donc l’enjeu, c’est de pouvoir personnaliser cette informationgénérale pour chaque individu.” (Brian Boyer)
  30. 30. Ce qu’un utilisateur veut savoir, c’est : « comment mon école a-t-elle été évaluée cette année ? Est-ce qu’elle s’est améliorée parrapport à l’année dernière ? ». Tandis qu’un journaliste sedemandera plutôt : « Bon sang, l’évaluation de cette école s’estbeaucoup améliorée, et je ne vois pas ce qui pourraitl’expliquer... je dois comprendre ! » Hé bien, on a besoin desdeux. Vous devez satisfaire les besoins des gens qui veulentqu’on réponde à leurs questions. Mais il y aura toujours deschoses auxquelles ils ne penseront jamais et que les journalistesdoivent être formés à démasquer et à transmettre »
  31. 31. (2) Une nouvelle écologie du scandale
  32. 32. Il n’est pas logique que chaque organisation de presse se fournisseelle-même en données. Je pense qu’on est à un tournant. Un peucomme quand Associated Press et les agences de presse ont étécréées parce qu’il était trop coûteux d’envoyer 17 personnes pourcouvrir la Maison Blanche, sachant qu’ensuite ils écriraient tous lemême article. C’est un peu la même chose avec les donnéesconcernant le financement des campagnes électorales. Je pensequ’il est important pour nous de devenir une agence de presse desdonnées politiques.
  33. 33. Quand nous envoyons nos données, les journalistes me rappellent et medemandent « Comment est-ce que je peux utiliser ça ? Qu’est-ce que çasignifie ? » Avec ces retours, je réalise qu’une chose qui me semble trèssimple ne se traduit pas si facilement. Je comprends aussi de quellemanière concevoir des produits plus faciles à utiliser, et quels sont lesproduits que nous mettons en place et qui ne correspondent pasvraiment à notre public.
  34. 34. Conclusion
  35. 35. Merci !sylvain.parasie@univ-paris-est.fr eric.dagiral@paris-descartes.fr

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