Mesurer la justice socio-spatiale : de l'ancien au nouveau monde, promesses et menaces du « Big Data » - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Justice spatiale = Spatial justice Année : 2016

Mesurer la justice socio-spatiale : de l'ancien au nouveau monde, promesses et menaces du « Big Data »

Elisabeth Tovar

Résumé

Qu'ils le célèbrent ou le maudissent, certains auteurs présentent le Big Data comme l'avènement d'un nouveau monde statistique où la causalité et la méthode scientifique seraient remplacées par de puissants algorithmes statistiques capables d'inférer des modèles prédictifs à partir des corrélations entre les masses de nos empreintes numériques quotidiennes. Dans cette réflexion, nous proposons de nous intéresser à ce phénomène en mobilisant les outils de la science économique et en confrontant, dans le cadre de la mesure de la justice socio-spatiale, les avantages et inconvénients normatifs de 'l'Ancien monde' de la statistique traditionnelle, hiérarchisé et déductif et ceux du 'Nouveau monde' du Big Data, décentralisé et inductif. Finalement, ni magie noire ni magie blanche, le Big data ne semble être qu'un outil statistique de plus, un construit social qui peut et doit être soumis à la critique des Sciences sociales. Selon le point de vue conséquentialiste des économistes, pour qui dire le juste implique la meilleure mesure du bien-être possible, le monde du Big Data apparaît comme une réelle amélioration par rapport à la pénurie de données de l'Ancien monde statistique… dont il reste à déterminer, d'un point de vue procédural, la régulation.
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halshs-01507163 , version 1 (12-04-2017)

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  • HAL Id : halshs-01507163 , version 1

Citer

Elisabeth Tovar. Mesurer la justice socio-spatiale : de l'ancien au nouveau monde, promesses et menaces du « Big Data ». Justice spatiale = Spatial justice, 2016, Liberté, Egalité, Computer, 10, http://www.jssj.org/article/mesurer-la-justice-socio-spatiale-de-lancien-au-nouveau-monde-promesses-et-menaces-du-big-data/. ⟨halshs-01507163⟩
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