Savoir et pouvoirs algorithmiques : enjeux du « Big Data »

Le concept de « Big Data » est désormais largement répandu et semble familier à la plupart des individus. Pourtant, il suffit d’enquêter sur ce que « monsieur tout le monde » entend par ce terme pour s’apercevoir que sa réponse est plutôt vague et imprécise, et qu’il est souvent confondu avec d’autres notions comme le Data Mining. Kate Crawford, chercheur chez Microsoft dans le domaine des réseaux sociaux, et Jason Schultz, enseignant en droit à l’Université de New York, définissent d’ailleurs le Big Data comme un « terme général et imprécis » [Crawford - Schultz, 2014]. Nous allons donc dans un premier temps établir la définition de Big Data que nous utiliserons dans cet exposé, en nous basant sur celle fournie par Crawford et Schultz ; selon ces chercheurs, le Big Data est constitué de la croyance en une fiabilité des résultats corrélée positivement avec la quantité de données récoltées, à laquelle s’ajoute une confiance dans les algorithmes et le calcul informatique, en tant que meilleurs moyens de traiter ces données. Enfin, le Big Data fait aussi référence selon eux aux outils qui exploitent ces moyens de traitement...

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