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« Le contenu informationnel d’un fait ou d’une situation est une proposition vraie (dès lors que la relation informationnelle est la converse d’une relation systématique entre des faits ou des situations)[1] ». Mais dans une ère dite de la « post vérité » ou de « fausse actualité » peut-on alors parler de « fausse information » ? Si le fait rapporter n’est pas vrai, est-ce encore de l’information ? Ou doit-on s’interroger sur la situation dans laquelle le fait (vrai ou pas) est rapporté ? Plus qu’un nécessaire rappel sémantique, revenir sur la nature de l’information permet d’interroger et d’observer différemment les phénomènes de désinformation que l’on englobe trop rapidement sous l’idée (très vendeuse) de « post vérité ». Voici quelques réflexions un peu « brut » sur ces questions.

L’impact des « fausses informations » sur les élections présidentielles américaines, et sur celles en cours dans notre pays, est un sujet qui fait l’actualité et qui amène déjà à la production d’études. Des chercheurs de Stanford démontrent que les « fausses informations » ont peu d’effet sur les électeurs américains. Cette étude –très intéressante dans l’absolu- se base sur un questionnaire où les répondants ont été exposés à des informations « fausses » ou « vraies »… en dehors du contexte où elles ont circulées et ont été reçues. Cet autre article, qui s’intéresse à l’audience (principalement issue de Facebook) générée par les « fausses informations », le souligne d’emblée : il est difficile de définir ce qu’est une « fausse information » (ou actualité). Là est le point que je souhaite développer ici : il me parait essentiel de définir les contours de « l’objet » que l’on souhaite étudier, et cela en fonction des acteurs qui en font l’usage. Ici, cet objet est l’information (tant est que qu’elle en soit un). Une notion employée de manière ordinaire pas tout un chacun, mais dont l’étude suppose de ne pas seulement s’interroger sur « est-elle vraie ou pas ? ».

Les initiatives de « fact checking » (plugin, livrets, projets) se multiplient. Les plates-formes web n’étant aussi pas en reste. Si ces initiatives sont critiquées, une éducation à l’information, au numérique et aux médias est essentielle. Mais pour autant, que vérifie-t-on ? Le fait contenu dans une information ? Mais est-ce réellement la nature d’un fait qui influe sur nos représentations ? Ou la manière dont celui-ci nous est transmis ? Partant du postulat que le fait doit nécessairement être vérifié mais que c’est son mode de transmission qui nécessite d’être interrogé, voyons pourquoi analyser voire combattre la « fausse information » ne peut pas seulement se concentrer sur les « faits ».

L’information n’est pas (qu)une question de vérité ?

 In-former, c’est mettre en forme : un fait, un renseignement, une expérience, une sensation… Et cela afin de les porter à la connaissance d’un autre individu ou d’un public. Comme le met en avant Anne Mayère[2] :

« L’information n’existe pas « en soi » : c’est un processus engageant activement son « récepteur » qui en est ainsi le coproducteur. L’information acquiert une signification, devient « informationnelle » dans ce processus qui lie étroitement un traitement et son résultat ».

Une information est le produit d’un processus qui implique à la fois un traitement « cognitif » (récepteur) et aussi, dans ce qui nous intéresse, un traitement produit par des acteurs. Car « le traitement de l’information est aussi celui d’une « information sur l’information » qui lui est associée et qui concerne la décidabilité de l’information ». Cette « méta-information » est produite par la circulation de l’information, et elle produit à son tour du contexte. Sur le web, cette circulation, cette mise en contexte, cet ajout d’information sur l’information est rendu possible par les fonctionnalités et plus largement le design des dispositifs que nous utilisons quotidiennement : commentaires, likes, « identité numérique », etc. Nous y reviendrons par la suite.

Dans son article intitulé « Au juste, qu’est-ce que l’information ? »[3] Louis Quéré caractérise la notion d’information selon une approche qu’il qualifie de naturaliste. Il y met ainsi en exergue que :

« L’information véhiculée par un fait ou une situation est relative à une contrainte (une loi, une dépendance nomique, une convention…) (…) ce n’est donc pas en raison de ses propriétés intrinsèques qu’un fait peut contenir une information ».

Un fait peut nécessiter un traitement spécifique pour y « extraire » de l’information. Le fact checking est à titre d’exemple une forme de traitement. Mais aussi, un fait qui ne serait pas « vrai » peut contenir aussi une information qui va, par exemple, amener à débat et participer à la construction d’opinions. D’où, là encore l’intérêt du fact checking, qui plus est dans un contexte électoral.

« L’information véhiculée par un support est différente de l’information transmise (…). L’information transmise dépend de la « réserve de connaissances » du récepteur, tandis que l’information véhiculée ne dépend que du fait d’être accordé aux contraintes d’un environnement ou d’être à l’unisson avec elles ».

Les plates-formes web véhiculent une information et permettent sa transmission, mais seule la réserve de connaissance d’un individu lui permet de l’interpréter. Cette tension, entre ce qui est véhiculé et ce qui est interprété, incite à ne pas penser un possible traitement « neutre » d’une même information.

« Une seule et même information peut être codée de différentes façons ».

Et le terme « codage » prend une dimension particulière lorsque l’on s’intéresse à un support numérique.

L’information circule et se transmet, l’information suppose différentes formes d’interprétations, elle est dépendante du contexte qui la véhicule autant que de la manière dont le fait ou l’événement sont mis en forme (codés). Mettre  en forme suppose donc à la fois un regard spécifique, des méthodes et des choix dans le codage, dans la transmission, et de fait une information n’est jamais « neutre ». Cet aspect revient souvent à s’interroger sur l’autorité informationnelle d’un émetteur, soit les différents processus qui légitiment sa capacité à in-former, à donner forme à un renseignement, un fait, etc. Mais sur le web, les mécanismes produisant de l’autorité ont changés, ils ne se référent plus à « l’ordre imprimé », et l’on comprend alors que la légitimité des acteurs médiatiques habituels (journalistes en tête) puisse être remise en question (sans pour autant justifier cette remise en question).

Au final, toujours selon Quéré, « on perçoit ainsi à quel point la valeur informative d’un message dépend des connaissances (toujours changeantes), des attitudes propositionnelles et des attentes du récepteur ». S’interroger ou remettre en question seulement la nature même du fait dans une information ne permet pas de comprendre les effets de cette information sur le récepteur, la valeur qu’il lui accorde, la manière dont il va en faire l’usage (pour décider, discuter, la transmettre, etc.). Surtout, cela ne permet pas de qualifier de manière absolue une information de vraie ou fausse, puisque sa réception sera toujours négociée par l’individu (qui peut y voir une information autre que le mensonge rapporté) voire, pour produire de l’opinion, discutée dans les groupes sociaux au sein desquels il évolue.

Produire de la « fausse information » ?

Cette précédente approche nous place du côté du récepteur de l’information. Mais pour autant, porter à la connaissance d’autrui des faits non avérés ne répond pas forcément à une intentionnalité. Autrement dit, on peut de toute bonne foi produire une nouvelle information à partir d’une autre qui s’appuie sur un événement non-existant.

C’est le principe même de la rumeur : on peut la relayer, la discuter, sans pour autant avoir l’intention de propager quelque chose de faux. La rumeur est par ailleurs un mécanisme de circulation, autant qu’un fait social qui ne se limite pas là-aussi à la nature de ce qui est mis en circulation.

Si intention il y a, alors on peut parler de « désinformation ». Désinformer consiste à rapporter autrement un fait, à produire une information sur l’information existante afin de changer son niveau d’interprétation. Comme le soulignait –de manière cynique- un de mes enseignants à l’époque : mentir c’est tricher, omettre c’est ruser. La désinformation, comme la rumeur qui peut l’appuyer d’ailleurs, consiste plus généralement à omettre volontairement certains aspects, ou à l’inverse à insister sur d’autres, qu’a en inventer de toute pièce. Quand un homme politique ne rapporte pas des faits « réels », il se base néanmoins sur une situation qui existe, c’est la manière dont il va ré-interpréter cette situation à l’aune de ses propres intérêts et objectifs qui vont amener à désinformer. Ou inversement : la situation est fictive, mais il y raccroche des faits ou des événements qui vont crédibiliser cette situation. Ce qui n’empêche jamais le mensonge éhonté et le faux, bien entendu.  Enfin, la propagande est là encore un mécanisme spécifique de propagation massive d’une idée ou d’une opinion… Il me semble important de bien nommer les choses, afin d’appréhender les mécanismes de production et de circulation de l’information. Et éventuellement l’effet attendu de celle-ci, et son effet réel.

Le design et fonctionnalités des plates-formes pour produire du contexte

L’information se fixe sur un support (le document) qui la véhicule, mais qui participe aussi à sa mise en forme, et surtout en contexte. Dans nos travaux sur les affects avec Julien Pierre (et surtout les siens) nous nous intéressons à la manière dont le design et les fonctionnalités des plates-formes permettent de faire circuler des affects, de « grammatiser » des émotions. Mais avant toute chose, le design et l’architecture des plates-formes visent à transformer les données en information, puis faire circuler ces informations.

Il est nécessaire de souligner que ces dispositifs (comme Facebook) peuvent être vue, par le bais des affordances qu’ils produisent, comme ce que Norman[4] nomme des « artefacts cognitifs ». En substance, leur usage transforme peu à peu la manière dont nous traitons l’information, ils influent sur la manière dont nous allons la consommer.

Ainsi, une plate-forme comme Facebook propose de nombreuses fonctionnalités visant à mettre en forme des faits ou événements (de manière basique, la possibilité d’écrire un post), mais aussi à produire de l’information sur l’information : commentaires, emoji, likes, images, etc. Cette plate-forme reposant sur un principe de prescription, comme de nombreuses autres, une grande partie des fonctionnalités proposées sont là pour favoriser la circulation des informations et des attributs qui les accompagnent, comme le bouton de partage. Mais si un fait circule sans une mise en contexte personnalisée, et surtout sans le contexte produit par nos graphes relationnels, pourrait-il attirer notre attention de la même manière ? Arrive alors l’importance d’ajouter à ces faits l’opinion de ses « amis », ou d’individus qui nous ressemblent.

L’opinion n’est ni vraie, ni fausse. C’est un jugement qui est publicisé et qui se construit par la discussion. Quand Facebook permet d’ajouter à un « live » des commentaires et des emoji, il transforme une opinion en une information… sur l’information diffusée. C’est du contexte qui est produit. Et ce contexte est central pour une plate-forme comme Facebook, c’est par lui qu’il est possible de mesurer l’effet d’une publication et ainsi de décider à qui la montrer, quand, comment, etc.

Je trouve alors assez paradoxal de demander à Facebook d’empêcher la diffusion de « fausses informations » là où l’un des buts centraux de Facebook est de produire et de faire circuler de l’information, de mettre en forme, en contexte et en mouvement les expressions de ses usagers. Sauf à considérer que ce « fact checking » est un levier de plus pour attirer des usagers et favoriser certains objectifs (de gouvernance ou commerciaux) ? Ou que comme le dit Mark Zuckerberg, Facebook se sent réellement en partie responsable de ces phénomènes de désinformation ?

Les plates-formes web à la recherche de la vérité…

En 2015, LinkedIn rachète un brevet pour vérifier la véracité des informations inscrites dans les CV de ses usagers. L’idée globale est de recouper les informations avec d’autres présentes sur des sources diverses. La même année, des chercheurs de Google mettent en ligne un article scientifique où ils proposent une méthode pour évaluer la fiabilité d’une source web, et la « vérité » des informations qu’elle produit. Donner à ses usagers et clients des informations « vraies », ou tout du moins « vérifiées », semble donc être une préoccupation des plates-formes avant l’avènement des débats sur la « post-vérité ».

En 2017, Google propose un label « fact-check » visible dans les résultats de Google Actualités. Et comme à son habitude, Google propose un ensemble de critères à respecter pour obtenir ce label. Comme avec la réputation, l’analytics, la publicité en ligne, etc. l’un des objectifs de Google est de produire des conventions à minima, des standards dans le meilleur des cas. Le « fact checking » et la chasse à la « fausse information » serait-elle une nouvelle « norme » de qualité pour les intermédiaires de l’information ? Tout du moins un élément de plus, issu d’une production en boite noire, afin de générer de la confiance ?

Facebook, souvent pointé pour être une machine à produire et diffuser de la « fausse information », a réagi assez vite en soulignant déjà ne plus personnaliser ces « trending topics ». Mais Facebook veut aller plus loin, en s’appuyant sur un modèle qu’il maitrise : le digital labor. Tout en licenciant une partie de ses modérateurs, l’entreprise développe des partenariats pour fact checker et sensibiliser ses utilisateurs. De manière schématique, le principe est : vous pouvez signaler des informations rapportant des faits douteux ; des équipes de journalistes vérifient les faits ; si le fait est non-avéré l’information peut être retirée ou signalée, si ce n’est pas le cas un label de confiance est ajouté.

De là à dire qu’ainsi Facebook produit de la confiance, facilite la gestion de ses « trending topics », diminue le coût de main d’œuvre en modération, récupère des données sur les utilisateurs qui vont signaler ou non une information, tout en profitant de l’autorité informationnelle de médias prestigieux et du travail de vérification de ses usagers, il n’y a qu’un pas… Qui plus est quand les moyens de quantifier les effets et la circulation de cette désinformation/propagande/rumeur appartiennent aussi à Facebook.

Qualifier des sources plus que des informations, mais…

Lorsqu’on cherche à qualifier une information, on s’intéresse donc d’abord à sa source. Car peut-on dire que Le Gorafi produit de la « fausse information » ? Ou est-ce quand celle-ci est reprise par des sources « faisant autorité » qu’elle devient problématique ?

En tant qu’ancien praticien et aujourd’hui enseignant-chercheur en veille stratégique, j’enseigne la qualification des sources depuis quelques années. L’éducation à l’information et aux médias est essentielle, mais j’en retire surtout l’idée qu’il n’y a aucune méthode absolue pour s’assurer sur le long terme qu’une source sera fiable de manière constante. Aucune. Le Monde peut produire une information à partir d’un fait qui n’existe pas.  Une information du Washington Post relayée par l’AFP en l’occurrence. Impossible pour autant de dire que Le Monde et l’AFP ne sont pas des sources de qualité. Mais aussi de savoir ce qu’il en restera dans la mémoire des lecteurs.

Mon point de vue est le suivant : chercher des critères reproductibles pour tout type de sources n’est pas fiable. Définir des critères qui se veulent applicables par tous à partir de jugements ou d’opinions (comme le Décodex du Monde) amènera systématiquement une pluie de critiques (souvent à juste titre) et donc éloignera une bonne partie du public. Il ne faut pas ainsi partir d’une logique déductive, mais inductive : cette source me fournit-elle des données utiles ? Cette source en fournit-elle d’autres ? Comment est traité l’information, par qui, sous quel angle, avec quels opinions, quels sources, etc. ? En somme, des questions pour former l’esprit critique plus que des boutons à presser pour faire surgir la vérité. Le tout, comme le souligne Olivier Ertzscheid, en prenant en compte les nombreux biais cognitifs qui nous amènent à faire confiance ou à croire, et qu’encore une fois les dispositifs du web peuvent renforcer.

Observer ce qui circule et ce qui en est fait…

Plutôt que (seulement) ce qui est dit

A ce stade, il parait difficile je pense de qualifier l’information « d’objet ». L’information n’est pas stable, elle n’est pas visible de la même manière par tous, on ne peut la « manipuler » de manière reproductible pour aboutir systématiquement au même résultat. Il faut alors penser l’information non pas en fonction de sa nature (vraie ou fausse) mais en fonction de ses contextes de production (sur le web, les plates-formes) et de circulation (sur le web, entre les sites et les plates-formes). Dans cette lignée, des chercheurs de l’équipe Digital Methods de l’université d’Amsterdam viennent de publier des premiers résultats visant à observer la circulation de « fausses informations » sur le web. Si les études de réception (i.e. comment je consomme ou interprète une information) sont nécessaires, il me semble que sur des terrains numériques elles doivent être couplées à des études sur la circulation (des données, des faits, etc.). Car il ne faut pas oublier lors de l’analyse la part de mise en scène de soi dans la manière dont nous interagissons en ligne, ce que l’on met volontairement ou pas en visibilité, les postures que l’on prend dans un groupe… Et bien entendu le contexte dans lequel on produit et consomme de l’information, et qui est à la fois la résultante de nos actions (personnalisation) et des modes de fonctionnement des plates-formes.

Pour autant, il ne faut pas seulement s’intéresser à la circulation qui in-forme par un seul prisme technique et algorithmique. Il parait là aussi essentiel de produire un cadre d’analyse socio-économique de cette fabrique et circulation de l’information. Les questions à se poser sont moins celles de possibles « bulles » algorithmiques, mais plutôt : qui qualifie l’information (modérateurs, journalistes, usagers) ? Qui décide des modes de circulation de l’information sur la plate-forme ? Avec quels objectifs (commerciaux, de gouvernance) ? En quoi un fait erroné qui circule sur une plate-forme participe à ses modèles ? Quels sont les investisseurs, et en quoi influent-ils sur ces choix ? Etc.

Par exemple, Twitter. Son modèle repose sur la propagation rapide d’un message et sur la qualité/influence/réputation/médiatisation de sa source. Ce dispositif propose alors de certifier certains comptes. Pour Facebook, le constat amené précédemment (renvoi des modérateurs) doit être analysé au prisme des solutions proposées (faire travailler les usagers), des investissements déployés, des partenariats médiatiques ou publicitaires effectués, etc. Au niveau des acteurs médiatiques traditionnels, l’on peut s’intéresser aux modèles économiques sous-jacents à « l’économie de l’attention ». Et même plus, à une possible « économie de l’impulsion » : produire du clic pour faciliter la circulation, impulser l’envie de lire ou partager un article (en fleuretant parfois avec le clikbaiting)… On peut alors essayer de comprendre pourquoi les médias préfèrent travailler avec Facebook ou chercher à obtenir un label « fact-checking » de Google : difficile de se priver de ses premières sources d’audience et de propagation, qui sont aussi les premières régies publicitaires en ligne. Qui plus est lorsqu’elles permettent d’obtenir une forme de certification, de label de confiance.

Au final…

Pour synthétiser toutes ces réflexions, on peut dire que l’information est une matière que l’on forme à plusieurs niveaux. Un niveau macro et industriel, ce qui est le cas des plates-formes web. Un niveau méso et contextuel/situationnel, lorsque l’on souhaite porter quelque chose à la connaissance de quelqu’un. Et un niveau micro et « cognitif » en fonction de notre capacité à interpréter ce qui est porté à notre connaissance. Sur le web, on retrouve ainsi une tension entre une nécessaire standardisation des usages (niveau macro), et des usages localisés propres à chaque usager (un « syndrome transcontextuel »). Entre les deux, se trouvent des acteurs comme les journalises dont le but n’est pas que de rapporter des faits mais de les mettre en contexte, en mettant plus ou moins en avant leur regard (ce qui n’est pas, là aussi, sans créer de débats sur une possible recherche d’objectivité/neutralité).

Questionner la manière dont notre société vibre (pour reprendre le concept de Dominique Boullier) par le numérique et pour des informations contestables, ne doit pas s’appuyer sur une considération binaire : l’information n’est pas qu’une question de 1 et de 0, de true or false, mais l’agencement de signes et de nombreuses étapes de formation.

Pour schématiser, trois questions me semblent essentielles :

• La consommation : pourquoi ? Un fait erroné qui circule suppose de s’intéresser aux effets qu’il produit lorsqu’il est transformer en information. De même, il faut questionner la possible intentionnalité derrière cette mise en forme et en mouvement. Mais la réception d’une information et ses effets sont une clé d’entrée limitée, au sens où les observations ne peuvent être que très localisées (au niveau de l’individu) ou au mieux amener à une possible appréhension de la formation d’une opinion (au niveau d’un groupe)
• La production : comment ? La question est ici de comprendre comment les dispositifs que nous utilisons quotidiennement participent à la production d’information par l’élaboration d’un contexte
• La circulation : pour quoi faire ? Cette question essentielle permet d’interroger ce qui est observable en contexte, et non pas hypothétique (comme la production effectuée en partie par des « boites noires ») ou déclaratif (comme la réception à partir de questionnaires par exemple). Mais elle offre aussi la possibilité de décrire l’instrumentalisation de cette circulation, et interroger ce en quoi elle participe ou dépend de systèmes économiques ou politiques.

Bref, porter un regard critique sur ces phénomènes de désinformation, de rumeur, de propagande ou autre, suppose de confronter le point de vue des acteurs qui y participent, et de chercher des points d’appui permettant de viser une possible « objectivité »[5]. Il me semble alors que ces appuis se trouvent  dans l’observation de ce qui participe à in-former, et pas (seulement) dans la nature même de ce qui est ainsi formé.

Ces quelques réflexions un peu en vrac sont bien évidemment discutables, et les commentaires vous sont ouverts 🙂

[1] Louis Quéré, « Au juste, qu’est-ce que l’information ? », Réseaux, 2000, vol. 18, no 100, p. 331-357.

[2] Anne Mayère, Pour une économie de l’information, Editions du CNRS, 1990.

[3] ibid

[4] NORMAN, Donald A. Affordance, conventions, and design. interactions, 1999, vol. 6, no 3, p. 38-43.

[5] Voir à ce propos ce très intéressant entretien de Luc Boltanski sur le rôle du sociologue dans l’établissement de formats de réalité : « Je dirais que pour critiquer l’établissement des formats de réalité, le sociologue ne s’appuie pas alors sur une morale particulière, mais sur le travail des acteurs pour les mettre en cause et tenter d’en établir de plus justes. Mais le sociologue doit aussi aller plus loin que le suivi des acteurs dans leurs tentatives d’établissement de nouveaux formats de réalité. Il doit mobiliser des outils de totalisation capable d’objectiver ce sur quoi repose la stabilisation des expériences des acteurs elle-même. Il doit alors faire cette opération presque impossible d’accrocher la description de ce type de travail à un jugement normatif. »

La veille documentaire est un élément essentiel du bon fonctionnement d’une organisation : se tenir au courant de l’actualité, fournir des recherches précises et localisées… Bref, fournir de l’eau au moulin de la consommation de l’information. Mais est-ce qu’une activité de veille est par nature stratégique ? Et peut-elle vraiment vraiment offrir les capacités à décider dans l’organisation ? Voici quelques réflexions…

Les Big Data sont devenu(e)s (comme les algorithmes, l’e-réputation, etc.) une sorte « d’objet » qui cristallise de nombreux imaginaires, promesses, utopies, voire idéologies. Voici une liste (loin d’être exhaustive –voir les compléments à la fin du billet) de ressources/références critiques à prendre en compte lorsqu’on s’intéresse au sujet.

Dans le cadre de certain de mes cours j’aborde cette année la question du/des (?) Big Data. Après une revue de ce que c’est, de ce que cela permet notamment dans une optique décisionnelle pour les organisations, des outils et méthodologies nécessaires, des questions de statistiques notamment, je propose à mes étudiants de développer un regard critique sur le sujet.

Pour cela, je leur présente un corpus de textes critiques sur le sujet (du coup, je pourrai ainsi les renvoyer vers le blog). Un corpus qui, bien entendu, est loin d’être exhaustif ou représentatif des différents points de vue sur les Big Data, et qui mélange des critiques aussi bien académiques que de praticiens. Un corpus qui présente essentiellement des documents en anglais, mais aussi en français (pour ne pas trop brusquer mes étudiants 🙂 ). Si la bibliographie sur l’e-réputation que je propose sur ce blog se veut à la fois critique et offrant une vue d’ensemble sur le sujet, ici nous sommes bien exclusivement dans les limites voire les risques du traitement de grands jeux de données numériques.

Bien évidemment, ces critiques ne sont pas elles-mêmes exemptes… de critiques. N’hésitez pas à m’en faire part ou en débattre dans les commentaires (ce que je fais pour ma part en cours). Et pour les avantages/promesses, il me semble qu’une simple requête sur un moteur de recherche permet de les mettre en avant. De plus, mes étudiants ont organisé récemment une conférence sur le sujet où l’intervenant (qui vend des prestations et des outils de traitement des Big Data) nous a gratifié d’un “les risques et les limites, tout le monde les connait, alors je n’en parlerai pas”… Tout en présentant ensuite un grand nombre de poncifs. Ce qui parait “évident” (ou pas vendeur) pour les uns, ne l’est pas forcément pour les autres.

Voici donc ces ressources, qui se veulent accessibles et qui (en partie seulement) offrent un panorama des principales critiques sur le sujet. J’ai essayé de les classer par thèmes/affirmations/questions.

Big Data, une vraie révolution ?

• “Big Data, grande illusion ?“

Dès 2012, InternetActu reprenait les propos d’Alan Mitchell s’interrogeant sur le fait que les entreprises se focalisent un peu trop (et vite) sur le sujet, sans prendre en compte de nombreuses limites quant à cette “révolution” annoncée.

• “The fuzziness of Big Data“

Paola Tubaro souligne que l’analyse et le traitement des données n’a rien de simple ou de nouveau juste parce qu’elles sont “big” ou numériques.

• “Big data: are we making a big mistake?“

La conclusion de l’article résume bien le tout : “Big data” has arrived, but big insights have not. The challenge now is to solve new problems and gain new answers – without making the same old statistical mistakes on a grander scale than ever.”

Les Big Data sont-elles réellement efficaces pour la prise de décisions ?

• “How big data is unfair. Understanding sources of unfairness in data driven decision making”

Des limites des corrélations ou encore du fait que trop de données laisse de côté certaines “plus petites” (minoritaires) mais essentielles.

• “Les big data sont le meilleur et le pire ennemi de votre marque“

Comme le résume Fred Cavazza : “Il est donc essentiel de ne pas se laisser aveugler par les données qui peuvent potentiellement vous embarquer sur la mauvaise voie si elles sont mal exploitées.”

• “Lies, Damned Lies and Big Data“

La sélection des données ou des modèles pour les traiter supposent un regard, un choix. Les résultats sont donc loin d’être “objectifs” ou refléter une “réalité”.

• “Trust Is Not An Algorithm: Big Data Are Hot, But They Also Miss A Lot“

Tout est dans le titre : les organisations ne doivent pas se départir de relations directes avec leurs publics/consommateurs, et ne pas tout miser sur le traitement des données pour générer de la confiance ou optimiser leurs services/produits.

On peut collecter des données “brutes”

• “En finir avec le mythe de la donnée brute“

La donnée brute est un mythe et, avec le développement des politiques d’Open Data, il est nécessaire de sensibiliser le public sur ce sujet.

• “Il n’y a pas de données brutes: recension d’ouvrage“

Une analyse et présentation de l’ouvrage “Raw data is an oxymoron” par J-C Plantin.

Du Big Data pour prédire l’avenir ?

• “No, You Cannot Predict Elections with Twitter“

Une remise en cause de certaines recherches sur la prédictibilité des élections grâce à l’analyse de grands corpus de tweets, et quelques recommandations pour évier certains biais.

• “Google Flu Trends’ Failure Shows Good Data > Big Data“

Ou comment (et pourquoi) l’outil de Google n’a pas su (malgré les énormes volumes de données traitées) prédire une pandémie. Comme le souligne l’auteur : “In short, you wouldn’t have needed big data at all to do better than Google Flu Trends. Ouch.”

• “Prédictions : les données seules ne sont pas suffisantes“

Car les météorologues traitent eux aussi des grands jeux de données depuis longtemps… Avec l’exactitude que l’on connait tous (mais qui est déjà assez impressionnante, sans pour autant être 100% fiable).

Big Data : des impacts ou risques sociétaux  ?

• Big Data and Bigger Breaches

Les organisations stockent donc de grands volumes de données (souvent “personnelles”) de leurs clients pour mieux les traiter. Avec de nombreux risques de sécurité associés…

• Civil Rights Principles for the Era of Big Data

Doit-on développer des “droits civiques” pour mieux limiter les risques sociétaux liés aux Big Data ? Quelques propositions.

• Can Big Data be racist ?

Le traitement algorithmique des données suppose -encore une fois- un regard et articule parfois les préjugés de ses concepteurs ou commanditaires… Et un autre exemple qui va dans le même sens, tout du moins qui interroge les mêmes risques : “Chicago’s new police computer predicts crimes, but is it racist?”

• “Engineering the public: Big data, surveillance, and computational politics“

Dans l’excellente revue en open access First Monday (si vous ne la connaissez pas, courez y jeter un coup d’oeil), cet article de recherche met en perspective des questionnements cruciaux sur les modes de gouvernance (et de surveillance) que peuvent induire le traitement des données personnelles au niveau d’un Etat (mais pas que).

Big Data = renouveau des sciences humaines ?

• “Social media data pose pitfalls for studying behaviour“

Un récapitulatif (à partir d’un article de recherche publié récemment) de certains biais propres aux recherches s’appuyant sur les données issues des “médias sociaux”.

• “Big Questions for Social Media Big Data: Representativeness, Validity and Other Methodological Pitfalls“

Dans la même lignée que l’article précédent.

• “Big Data Needs a Big Theory to Go with It“

Le monde est complexe, et les données (fussent-elles en grande quantité) ne suffisent pas à l’expliquer ou à le comprendre. Le point de vue inverse (ou presque) : “The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete”.

Et toujours plus de ressources…

Comme dit en introduction, le but ici est de fournir des références accessibles (à mes étudiants, et celles et eux que ça intéresse). Il en existe de nombreuses autres, notamment des articles scientifiques généralement cités dans les ressources que je présente ici.

Pour aller plus loin, voici d’autres “compilations”/bibliographies, et ressources intéressantes :

• Recent Critiques of Big Data: Small Bibliography : une recension large d’articles critiques, dont certains sont présents ici et d’autres non.
• Privacy Nightmare : un recensement “d’articles, études et rapports faisant état des risques et dérives entrainés par une faible protection des données personnelles” par la Quadrature du Net
• Internet Actu et ses articles sur Big Data, ou encore le Tumblr A lire ailleurs
• Le blog Freakonometrics plus centré sur les statistiques de manière générale
• Le blog La ruée vers la donnée spécialisé dans les Big Data.

Et bien évidemment, je suis preneur de toute autre ressource?! Merci 🙂

Lorsqu’on s’intéresse à la réputation en ligne, on ne peut passer à côté des fameux « bad buzz » dont les mécanismes sont généralement similaires : une action d’une entreprise => des personnes qui s’en plaignent sur le web => une montée en médiatisation => une reprise par des journalistes => des excuses de l’entreprise. Mais le cas de l’entreprise Moncler est particulier…

La réputation est depuis longtemps présentée comme une valeur intangible des organisations[1]. Au-delà des questions d’image et de communication, certains auteurs soulignent que la réputation agit aussi sur des aspects financiers, pouvant parfois expliquer la différence entre la valeur boursière d’une organisation et ses résultats réels : « sur les marchés financiers, la décision d’investir dans la réputation apparaît particulièrement importante, pour ceux qui sont en relation avec les investisseurs, puisque l’information est au coeur du fonctionnement de ces marchés »[2]. Mais que se passe-t-il si les informations qui permettent de constituer une réputation ne sont plus traitées par les potentiels investisseurs ou acteurs des marchés financiers, mais directement par des algorithmes ?

Voilà ce qui est arrivé au fabriquant italien de manteaux de luxe Moncler, comme le résume Le Monde (édition abonnés) :

Lundi 3 novembre, Moncler, le roi de la doudoune, a perdu plus de 6 % à l’ouverture de la Bourse de Milan. Motif ? Un documentaire diffusé sur la RAI la veille au soir avait montré des oies plumées vivantes. A croire que tous les traders regardent la télévision publique italienne. En fait, non. Les ordres de vente ont été déclenchés à la suite des 4 400 tweets écœurés qui ont suivi l’émission, repérés par les algorithmes des maisons de trading.

De la formation d’une réputation à sa prédiction : l’opinion comme signal faible ?

 Les cas de crises de réputation sont nombreux (voire à ce propos le blog de Nicolas Vanderbiest). Pour Moncler on y retrouve les mécanismes habituels que décrivent Les Inrocks :

La polémique embrase les réseaux sociaux depuis lundi, y compris sur la page Facebook officielle de Moncler, où de nombreux clients calent leur indignation. Sur Twitter, les appels au boycott anti-Moncler se multiplient : « Nous boycottons les duvets », « Nous boycottons Moncler », « Nous n’achèterons pas vos doudounes » ou encore « Honte de torturer des animaux vivant. » Un hashtag a même été spécialement créé pour fustiger cette barbarie:#siamotuttioche (nous sommes tous des oies).

Pourtant, hormis quelques exemples comme celui de Greenpeace VS Nestlé (un « classique » repris par tous les praticiens) rares sont ceux qui touchent directement la « santé financière » d’une entreprise. En effet, il est généralement assez difficile de démontrer que la réputation d’une organisation à un impact direct sur son chiffre d’affaire, ou son cours de bourse, et encore plus que cette réputation va avoir un impact dans le futur. C’est d’ailleurs en partie pour cela que les praticiens se basent sur la notion « d’image », qui est purement cognitive et affective, et qui reste donc assez floue pour proposer de nombreuses actions de gestion aux résultats difficilement mesurables. Pour ma part j’aborde la réputation comme un mécanisme collectif d‘agencement des opinions, les systèmes de computation des plateformes web venant automatiser cette agencement par la mémorisation, la diffusion et la mise en visibilité de certaines opinions plutôt que d’autres (généralement par la mesure de la popularité des dites opinions).

Mais, d’une part, peut-on prédire cet agencement ? Et, surtout, l’impact que ces opinions auront sur les relations entre une entreprise et ses clients ? Au vu des ordres d’achats effectués automatiquement par l’algorithme de trading, l’on peut émettre les hypothèses suivantes (non exhaustives):

• Les opinions collectées sur Twitter sont potentiellement représentatives de celles des clients de Moncler, voire des consommateurs italiens dans leur ensemble
• Les opinions diffusées sur Twitter ne sont qu’une amorce de reprises médiatiques qui vont suivre et qui vont toucher plus largement les publics (et surtout, ici, les investisseurs)
• La réputation (en ligne ou non) d’une organisation influe directement sur ses ventes.

Concentrons sur la première hypothèse. Comme le souligne Julien Boyadjian[3] « Twitter n’est ni un échantillon représentatif de la population ni, dans le cas français, un espace prédictif des futurs résultats électoraux. » Voire, donc, de résultats financiers. Même si Twitter concentre un grand nombre de « leaders d’opinion », combien sont réellement des acheteurs de produits Moncler ? Ou combien touchent directement de potentiels acheteurs ? Le choix d’introduire comme variable à un algorithme le volume de tweets et les « sentiments » qu’ils contiennent est donc en grande partie partial, et monte selon moi la recherche de nouveaux terrains de constitution d’une opinion publique. Et, surtout, la délimitation de nouveaux espaces permettant de capter des « signaux faibles » afin de gagner quelques millièmes de secondes en plus dans les prises de décision boursières. Mais plus qu’un signal faible, que n’importe qui pourrait capter et qui serait annonciateur d’événements à venir, il serait approprié de parler de « signe »[4] : celui-ci est dépendant du regard que l’on pose sur lui, il ne peut s’évaluer en fonction de corrélations statistiques, et suppose une prise en compte forte du contexte. Un contexte qui, dans notre cas, repose en partie sur l’hypothèse que les usagers de Twitter sont représentatifs des clients de la marque, et aussi qu’ils peuvent directement agir sur les perceptions des dits clients (ce qui nous amène à l’hypothèse suivante).

Pour la deuxième hypothèse, de nombreuses recherches sur la « viralité » montrent que celle-ci est plus contextuelle qu’instrumentalisée, et qu’elle est alors difficilement prévisible. Il en va de même pour les leaders d’opinion et le fait qu’ils participent réellement à la formation d’une opinion voire d’une réputation. Ainsi, lorsqu’on regarde l’évolution du volume de tweets sur la question (tout du moins ceux portant le hashtag #Siamotuttioche –les usagers les plus révoltés) on s’aperçoit très vite que la contestation retombe :

Y a t-il eu un « emballement médiatique » ?[5] Ou va-t-il tout du moins y en avoir un de longue durée sur Twitter ? Les premiers chiffres semblent montrer que non. Mais là est tout l’intérêt du cas de Moncler : la réelle crise (financière) est générée par l’anticipation de la première (réputationnelle). La mémorisation des échanges, leur diffusion, la formation d’une opinion puis son agencement par les plateformes et dans les esprits pour former une réputation importe peu.

Nous observons ici les risques liés aux algorithmes présentés par Rouvroy et Berns[6] où pour les auteurs il est nécessaire « de conserver un doute, d’entretenir une méfiance par rapport à la suffisance des corrélations, de maintenir la distinction entre corrélation et cause, de se méfier des « effets » autoperformatifs des corrélations (leur capacité rétroactive), d’éviter que des décisions produisant des effets juridiques à l’égard de personnes ou les affectant de manière significative ne soient prises sur le seul fondement d’un traitement de données automatisé (…). ». Seulement, ici, Moncler n’a pu développer cette méfiance et se retrouve donc « forcé » de décider en fonction des opinions fussent-elles non-représentatives, et non corrélées avec un potentiel « tsunami médiatique ». Ils ont subit le résultat d’une “documentation à haute fréquence“, et surtout de son traitement.

Il parait alors difficile de répondre à la troisième hypothèse, tant il faudrait définir des indicateurs à long terme pour mesurer l’impact sur le volume de ventes. Et, surtout, des indicateurs qualitatifs et pas seulement financiers. De plus ici la prédiction est auto-réalisatrice : la réputation (supposée) à influer sur les résultats financiers de l’entreprise…

Rationnaliser l’affect : la réputation comme un objet décisionnel ?

Et là, vous pourriez me dire : rien de bien neuf, ou presque, les algorithmes de trading sont monnaie courante, et se basent sur des variables discutables afin d’anticiper la réaction des marchés. Certes. Comme le souligne d’ailleurs un article de Libération, le trading à souvent reposé sur une « pratique empirique sur fond d’ésotérisme ». De plus, depuis au moins 2009 des éditeurs de logiciels financiers annoncent intégrer Twitter au fonctionnement de leurs outils. Avec des conséquences allant au-delà des problématiques de vente de doudounes…

Mais ici, tout d’abord, l’on constate que la réputation a été valorisée (au sens économique) comme un actif de l’organisation. Pourtant comme le note Girard[7] « Le calcul de la valeur d’un actif n’a de sens et d’intérêt que si celui-ci peut être transféré, échangé et s’il a ou est susceptible d’avoir un propriétaire. Or, la réputation ne satisfait aucun de ces critères ». Cette rationalisation de la réputation constituée en grande partie d’éléments affectifs (sentiments) et cognitifs (perceptions) repose sur une nécessaire commensuration, soit « la voie qui vise à réduire et simplifier des informations disparates en nombres ou chiffres qui peuvent être facilement comparés », la transformation de critères qualitatifs en mesures quantitatives[8].

Cette commensuration parait utile afin d’identifier au mieux les affordances situationnelles pour définir des gammes limitées d’actions. Mais contrairement aux habituelles pratiques de gestion de l’e-réputation visant à orienter une prise de décision, ce ne sont pas pour le cas de Moncler des individus/prestataires qui ont procédé à cette rationalisation/commensuration, ni même l’entreprise, mais des algorithmes. Laissant ainsi supposer que la réputation est un objet que l’on peut définir de manière homogène, qu’il ne s’agit plus d’un agrégat de perceptions et d’informations, que sa diffusion comme sa constitution ne repose plus sur des ressorts affectifs…

La réputation (en ligne) comme l’étalon de mesure de la performance (future) d’une organisation et comme objet qui pourrait être échangé sur des marchés (puisqu’il agit comme un actif) montre selon-moi la manière dont le web redéfinit cette notion. Puisque les plateformes fournissent des indicateurs et des critères de mesure relativement similaires, puisque les mêmes plateformes apparaissent comme des terrains stables d’observation, de formation et de captation des opinions, alors la réputation peut devenir une variable d’ajustement de nos économies. Et pas juste une variable supposée ou prêtée à des possibles parties prenantes (à partir de leurs « images mentales »), mais bien un critère mesurable à un instant précis et que l’on peut ensuite introduire dans des systèmes de computation.

De plus, ce cas peut devenir un réel soutient aux discours de prestataires de gestion de l’e-réputation. Oui, une « mauvaise » (e)réputation peut déstabiliser une entreprise. Oui, il va falloir décider par l’opinion car sinon c’est l’opinion qui influera sur vos résultats financiers. Et là où les méthodes de management de l’e-réputation reposent habituellement sur le pouvoir supposé des internautes et sur les techniques d’influence possibles des organisations, force est de constater qu’une approche proactive voire anticipative parait nécessaire (donc de nouvelles prestations en vue à mon avis). De manière récursive les discours sur l’importance de la (e)réputation amènent des pratiques qui influent elles-mêmes sur ces discours en venant les renforcer… et en établissant un peu plus la réputation comme un objet ordinaire qui oriente de fait nos agir en ligne et hors-ligne. On observe alors que pour le passage de l’imaginaire (la gestion de l’e-réputation comme obligation pour les organisations) à l’idéologie (la réputation comme un objet tangible qui régit le développement économique d’une entreprise), il ne semble n’y avoir qu’un tweet ou presque…

J’essaierai à l’avenir sur ce blog de recenser des exemples similaires. Ainsi que continuer dans tous les cas à resituer mes observations de la manière dont la réputation est générée (autant qu’elle participe à leur fonctionnement) par des systèmes algorithmiques qui orientent notre consommation ordinaire de l’information numérique.

Ce carnet de recherche s’intéresse à la réputation (spécifiquement des organisations) et à son pendant numérique « l’e-réputation ».

Faisant suite à mon précédent blog, à ma thèse de doctorat, et à mes recherches menées depuis, ce carnet de recherche s’intéressera aux aspects suivants de la (e)réputation selon 5 catégories :

– Les discours et pratiques des professionnels de la (e)réputation, et de l’information-communication-documentation numériques plus largement. Je souhaite par l’analyse des discours de praticiens, des études de cas ou encore des restitutions de mes observations de terrain analyser la manière dont se construit l’objet « réputation en ligne » et les pratiques de management (veille stratégique, community management, webmarketing, etc.) qui l’accompagnent. L’objectif étant notamment d’y déceler et questionner les idéologies et imaginaires sous-jacents à ces discours ou pratiques.

– Les technologies et pratiques de collecte et de traitement de l’information-document. Des usages des dispositifs sociotechniques du web tels les moteurs de recherche, aux outils de veille stratégique en passant par les technologies de mesure de l’agir des usagers des plateformes numériques, ce carnet me permettra de présenter autant que questionner ces diverses techniques usitées aujourd’hui tant par les praticiens que par les chercheurs.

– La (e)réputation par le prisme des sciences de l’information-communication. Je veux par ce carnet continuer à exposer mes réflexions théoriques et épistémologiques sur la réputation, et ce dans le but d’affiner, discuter, enrichir et échanger avec d’autres collègues sur la pertinence du cadre théorique et d’analyse de la (e)réputation que je développe depuis quelques années. Plus que la synthèse des écrits sur le sujet, j’interroge la e-réputation comme facteur de sélection de l’information numérique autant que comme une nouvelle forme d’autorité venant participer à la hiérarchisation des informations par les dispositifs sociotechniques.

– Présentation de mes méthodes, terrains et synthèses de la littérature sur les thèmes attenants à la réputation en ligne (sociologie des usages numériques, collecte et traitement de la donnée numérique, ethnographie…). En somme, une restitution de mes avancées ainsi que des principaux résultats des contrats de recherche sur ces sujets que je dirige actuellement.

– Actualité et débat. Ce carnet de recherche permettra, selon les actualités, de rebondir sur certains débats et de fournir un regard critique sur ceux-ci. Mais aussi diffuser des actualités plus « personnelles » (vidéos de conférence, de colloque, restitution de séminaires, résumé d’articles publiés).

Bref, bienvenu à vous 🙂