Sign@l - Le tout plutôt que la partie : Big data et pluralité des mesures de l'opinion sur le web

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Titre

Le tout plutôt que la partie : Big data et pluralité des mesures de l'opinion sur le web

Auteur Baptiste Kotras
Mir@bel Revue Revue Française de Sociologie
Numéro vol. 59, no 3, 2018 Big data, sociétés et sciences sociales
Rubrique/Thématique
Dossier
Page 451-474
Mots-clés (matière)banque de données enquête internet mesure opinion publique réseau social sociologie sondage d'opinion
Résumé Sur les blogs, forums et sites de réseaux sociaux, l'abondance et la calculabilité de la parole des internautes permettrait d'accéder à une opinion spontanée, directement issue des traces de nos conversations ordinaires. Depuis les années 2000, un ensemble de start-ups et d'agences élaborent ainsi des méthodes humaines et algorithmiques visant à tirer parti de ce matériau foisonnant pour proposer une nouvelle mesure des opinions du grand public, voulue plus authentique que celle mesurée par les sondages traditionnels. À travers une sociohistoire du marché de l'opinion en ligne, cet article étudie la façon dont se recompose un nouveau régime de connaissance de l'opinion à partir de ses traces numériques, et souligne le caractère varié, contingent et situé des projets épistémiques qui se saisissent des big data. À partir d'entretiens et d'un travail ethnographique, nous montrons ainsi l'opposition entre des entreprises adeptes de l'échantillonnage des traces numériques, et d'autres, qui visent au contraire une captation la plus exhaustive possible des opinions du web social. Nous analysons en particulier les épreuves simultanément techniques et épistémiques auxquelles se confrontent les acteurs de l'opinion en ligne, qui mettent en échec les approches échantillonnées, et consacrent a contrario le projet d'une veille extensive et continue sur la conversation en ligne.
Source : Éditeur (via Cairn.info)
Résumé anglais The whole rather than its parts: Big data and the multiplicity of opinion measures on the Web
In the form of blogs, forums and social networking sites, the abundance and calculability of the discourse of Internet users provides access to spontaneous opinion, taken directly from the traces of our everyday conversations. Since the 2000s, a group of start-ups and agencies have been developing social and algorithmic methods to take advantage of this abundant material in order to provide a new way of measuring public opinion, which could be more authentic than that measured by traditional surveys. On the basis of a social history of the online opinion survey market, this article studies the way in which a new regime of knowledge about opinion is being reconstructed from its digital traces, and underlines the varied, contingent and situated nature of the epistemic projects that capture big data. Using interviews and ethnographic studies, we demonstrate the contrast between companies that are experts at sampling digital records, and others which aim instead at capturing as much as possible of the opinions being voiced on the social web. In particular, we analyze the technical and epistemic challenges faced by online opinion actors that nullify sample-study based approaches, and thus support a different approach that involves extensive and continuous study of online conversation.
Source : Éditeur (via Cairn.info)
Article en ligne http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RFS_593_0451 (accès réservé)