Productions, circulations et usages des traces numériques

Professeur Boris Beaude & Assist. Jérémie Garrigues
UNIL - Master en humanités numériques & Sciences sociales

Objectif

Ce cours vise à offrir aux étudiants une connaissance approfondie des traces numériques, en accordant une importance particulière aux modalités pratiques de leur production, de leur circulation et de leur usage, tout en soulignant les enjeux scientifiques, sociaux et politiques correspondants.

Contenu

Les traces numériques seront appréhendées comme autant d'informations susceptibles d'informer les pratiques individuelles et collectives. Leur étude suppose d'identifier précisément les dispositifs techniques qui rendent possible leur production, leur circulation et leur usage. Une attention particulière sera accordée à la déconstruction de ce processus selon l'ensemble des acteurs impliqués, tout en soulignant la pluralité des contextes, des intérêts et des enjeux que cela engage.

Afin de mieux comprendre à quel point ces traces posent des défis relativement inédits, non seulement aux sciences humaines et sociales, mais aussi aux activités qui exigent de caractériser les pratiques sociales (gouvernance, surveillance, marketing, communication...), l'accent sera mis sur la diversité de ces traces, la complexité de leurs significations, et les enjeux sociaux et politiques associés.

Cet enseignement articulera des connaissances théoriques et pratiques, tout en illustrant le plus possible les notions abordées lors des séances avec l'actualité.

Plan des séances

Problématique

- Séance 1 - 17 septembre 2019 - Introduction - Productions, circulations et usages des traces numériques
- Séance 2 - 24 septembre 2019 - La trace et le numérique - numérique, numérisé, numérisable

Descriptif

- Séance 3 -  1 octobre 2019 - Les traces de pratiques numériques
- Séance 4 - 8 octobre 2019 - Les traces de pratiques territoriales
- Séance 5 - 15 octobre 2019 - La numérisation des traces

Fonctionnel

- Séance 6 - 22 octobre 2019 - Individualisation 
- Séance 7 - 29 octobre 2019 - Visualisation, surveillance et gouvernance

- Semaine interacalaire

Critique

- Séance 8 - 12 novembre 2019 - Identité et contexte
- Séance 9 - 19 novembre 2019 - Vie privée et vulnérabilité
- Séance 10 - 26 novembre 2019 - Accessibilité et connaissance
- Séance 11 - 3 décembre 2019 - Gouvernance algorithmique et politique

Synthétique

- Séance 12 - 10 décembre 2019 - Typologies des traces
- Séance 13 - 17  décembre 2019 - Conclusion - Décrire, comprendre et prédire

Slides

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Problématique

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Descriptif

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Fonctionnel

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Critique

Etudes de cas

Ces séances sont consacrées à des études de cas.
Lors de ces séances, nous abordons des sujets qui mobilisent des traces numériques, en nous attardant sur des cas qui méritent une attention particulière.

Pour l’ensemble des cas étudiés, il s’agit d’identifier :
- les types de traces concernées, le contexte de leur production, leur accessibilité,  les méthodes utilisées, leur usage, les acteurs impliqués.
- le traitement médiatique associé et les problématiques soulevées.
- les enjeux épistémologiques, sociologiques et politiques correspondants.

Lors des séances, des groupes se répartissent selon ces différentes perspectives (traces, traitement médiatique et enjeux sociologiques). Un dialogue est ensuite engagé entre un groupe qui présente les opportunités du cas étudié et un autre groupe qui en présente les limites (méthodologiques, sociologiques et politiques). La séance se termine par un dialogue plus libre et plus ouvert.

Les rendus de fin de semestre portent sur l’une de ces séances. Le débat engagé lors des séances peut être exploité pleinement dans le rendu final. Une mise en perspective dans un contexte plus général doit être aussi proposée.

Choix des sujets

Google - My Activity

Etude 1

23 septembre 2019

Google - My Activity

Locals and Tourists

Etude 2

30 septembre 2019

Locals and Tourists

Strava

Etude 3

7 octobre 2019

Strava

Onavo Protect

Etude 4

14 octobre 2019

À l’écoute de vos assistants

Uber 'God View’

Etude 5

21 octobre 2019

Uber 'God View’

Cambridge Analytica

Etude 6

28 octobre 2019

Cambridge Analytica

Reconnaissance faciale

Etude 7

11 novembre 2019

Reconnaissance faciale

Selfiecity

Etude 8

18 novembre 2019

Selfiecity

Detecting sexual orientation from facial images ?

Etude 9

25 novembre 2019

Detecting sexual orientation from facial images ?

Contropedia

Etude 10

2 décembre 2019

Contropedia

Teemo & Exodus

Etude 11

9 décembre 2019

Teemo & Exodus

Filteris

Etude 12

16 décembre 2019

Filteris

cambridge_analytica

Cambridge Analytica

Role 1 : Cambridge Analytica

Role 2 : Facebook

Role 3 : Parti républicain ou démocrate

Role 4 : Citoyens

Ressources

1. Cambridge Analytica (on Internet Archive)

2. The Guardian - The Cambridge Analytica Files 

3. Ars Technica - Facebook’s Cambridge Analytica scandal, explained 

4. Le Monde - Quelle a été l’importance réelle de Cambridge Analytica dans la campagne de Trump ?  (et traitement de Cambridge Analytica sur Le Monde)

5. Wikipedia - Facebook–Cambridge Analytica data scandal 

6. UpGuard - The RNC Files: Inside the Largest US Voter Data Leak (autre cas moins médiatique malgré son importance).

Bibliographie

Beaude, Boris. 2015. « Spatialités algorithmiques », dans Severo M. et Romele A (dir.), Traces numériques et territoires, Les débats du numérique, Presses des Mines, pp 133-160.
Boullier, Dominique. 2016. Sociologie du numérique, Armand Colin.
Cardon, Dominique. 2015. A quoi rêvent les algorithmes, Seuil.
Jensen, Pablo. 2018. Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équations  Paris, Seuil (S.8/10/11)
Tommaso Venturini, Dominique Cardon, Jean-Philippe Cointet (dir.). 2015. « Méthodes digitales. Approches quali/quanti des données numériques », Réseaux, n°188, pp 9-21.

Lectures recommandées

Sciences humaines et sociales

Barats, C. (dir.). 2016. Manuel d'analyse du web, Armand Colin.
Baya-Laffite, N., Cointet J.-P., 2014, « Cartographier la trajectoire de l’adaptation dans l’espace des négociations sur le climat », Réseaux, n° 188, 6, pp 159‑198.
Cardon, D.. 2013. « Dans l’esprit du PageRank. Une enquête sur l’algorithme de Google », Réseaux, n° 177, 1, pp 159-198.
Carmes, M. & Noyer, J.-M. 2014. «L’irrésistible montée de l’algorithmique». Les Cahiers du numérique, 10, 4, pp 63–102.
Desrosières, A. 2008. Gouverner par les nombres. Presses de l'Ecole des mines.
Dodge, M & Kitchin, R. 2005. «Code and the Transduction of Space». Annals of the Association of American Geographers, 95, 1, pp 162–180.
Kitchin R., 2013, « Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks », Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 262‑267.
Lussault, M. & Stock, M.. 2010. «Doing with space: towards a pragmatics of space». Social Geography, 5, 1, pp 11–19.
McLuhan, M. 1969. « An Interview with Marshall McLuhan ». Playboy, mars 1969.
Merzeau, L., 2009, « Présence numérique : les médiations de l'identité », Les Enjeux de l'information et de la communication, 2009, 1, traduit par, p. 79‑91.
Merzeau, L.. 2013. « L'intelligence des traces ». Intellectica, 1, 59, p.115–135.
Moretti, F., 2015. « L’opérationnalisation ou, du rôle de la mesure dans la théorie littéraire moderne », Critique, Vol. 8, n° 819-820, p. 712–734.
Nova, N.. 2009. Les médias géolocalisés: comprendre les nouveaux espaces numériques. FYP.
Pasquale, F.. 2015. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.
Rogers, R.. 2013. Digital Methods. MIT Press.
Rouvroy, A. & Berns, Thomas. 2013. « Gouvernementalité algorithmique et perspectives d’émancipation ». Réseaux, 177, 1, pp 163–196.
Ruppert, E.. 2013. « Rethinking empirical social sciences ». Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 268–273.
Venturini, T., Baya Laffite N.., Cointet J.-P. et al. 2014. « Three maps and three misunderstandings: A digital mapping of climate diplomacy », Big Data & Society, 1, 2, pp 1‑19. 

Big Data, Computer Social Sciences & Social Physics

Anderson, Chris. 2008. «The end of theory». Wired magazine, 23 juin 2008.
Barnes, Trevor J. 2013. «Big data, little history». Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 297–302. 
boyd D., Crawford K., 2012, « Critical questions for big data », Information, Communication & Society, 15, 5, pp 662‑679.
Kitchin R., 2013, « Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks », Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 262‑267.
Lazer, D. et al. 2009. « Computational Social Science ». Science, 323, 5915, pp 721–723.
Lazer, D. et al. 2014. «Big data. The parable of Google Flu: traps in big data analysis». Science, 343, 6176, pp 1203–1205.
Lazer D., Kennedy R., King G., Vespignani A., 2014, « Big data. The parable of Google Flu: traps in big data analysis. », Science, 343, 6176, p. 1203‑1205.
Mayer-Schonberger, Victor & Cukier, Kenneth. 2013. Big Data : A Revolution That Will Transform How We Live Work and Think. Houghton Mifflin Harcourt.
de Montjoye Y.-A., Radaelli L., Singh V.K., Pentland A.S., 2015, « Unique in the shopping mall: On the reidentifiability of credit card metadata », Science, 347, 6221, p. 536‑539.
Pentland, Alex. 2014. Social Physics: How Good Ideas Spread-The Lessons from a New Science. The Penguin Press.
Song C., Qu Z., Blumm N., Barabási A.-L., 2010, « Limits of Predictability in Human Mobility », Science, 327, 5968, p. 1018‑1021.

Traces (cas)

Cousin, S. et al. 2014. «Étudier TripAdvisor. Ou comment Trip- patouiller les cartes de nos vacances.». EspacesTemps.net, mis en ligne le 29 août 2014, consulté le 19 mars 2015.
Ginsberg, J. et al. 2009. «Detecting influenza epidemics using search engine query data». Nature, 457, 7232, pp 1012–1014.
Girardin F., Calabrese F., Fiore F.D., Ratti C., Blat J., 2008, « Digital Footprinting: Uncovering Tourists with User-Generated Content », IEEE Pervasive Computing, 7, 4, traduit par, p. 36‑43.
Leetaru K., Wang S., Cao G., Padmanabhan A., Shook E., 2013, « Mapping the global Twitter heartbeat : The geography of Twitter », First Monday, 18, 5.
Merzeau L., 2009, « Du signe à la trace : l'information sur mesure », Hermes, 53, p. 23‑29.
Olteanu A.-M., Couronné T., Fen-Chong J., 2011, « Modélisation des trajectoires spatio-temporelles issues des traces numériques de téléphones mobiles ».
Ratti, C. et al. 2006. « Mobile Landscapes: using location data from cell phones for urban analysis ». Environment and Planning B: Planning and Design, 33, 5, pp 727–748.
Ratti C., Pulselli R.M., Williams S., Frenchman D., 2006, « Mobile Landscapes: using location data from cell phones for urban analysis », Environment and Planning B: Planning and Design, 33, 5, traduit par, p. 727‑748.
Yasseri T., Sumi R., Rung A., Kornai A., Kertész J., 2012, « Dynamics of Conflicts in Wikipedia » Szolnoki A. (dir.), PLoS ONE, 7, 6, p. e38869.
Yoshimura, Yuji et al. 2014. «An analysis of visitors' behavior in The Louvre Museum: a study using Bluetooth data». Environment and Planning B: Planning and Design, 41, 6, pp 1113–1131. 

Evaluations

Cet enseignement est validé en continu. Les critères de notation sont les suivants :
- préparation d'un cas d’étude (à choisir parmi les cas présentés ci-dessus - introduction et relance des autres rôles).
- document écrit de 30 000 signes, accompagné d’une bibliographie de 3000 signes (+/- 10%) par groupes de 2 étudiants.
- contribution à la qualité des débats lors des séances.

Le document doit prolonger le débat engagé lors de la séance.
Il doit présenter le cas d’étude afin de le rendre compréhensible auprès d’un large public.
Le document devra présenter clairement le cas, sa réception et les enjeux correspondants.

Le cas
- les types de traces concernées
- le contexte de leur production
- leur accessibilité
- les méthodes utilisées
- leur usage
- les acteurs impliqués

Sa réception
- le traitement médiatique associé
- les problématiques soulevées

Les enjeux
- épistémologiques
- sociologiques
- politiques

Selon le cas d’étude considéré, il sera parfois difficile d’expliciter toutes ses composantes.
Les limites rencontrées devront dès lors être présentées et contextualisées.
Lorsqu’elles sont fondées, elles font effectivement pleinement partie des enjeux relatifs à ce qui est abordé.

Les documents doivent être remis au plus tard le 6 janvier 2020 à 17h au format PDF à l’adresse suivante : rendus_traces AT beaude.net.

Exemple d'évaluation

Traces Eval