Présentation de Valérie Peugeot, d'Orange Labs, "Sciences du Web et humanités numériques : 
nouveaux objets de recherche, 
méthodes d'observation en émergence" Démarche d'observation de la société de l'information en région Provence-Alpes-Côte d'Azur

1. Sciences du Web et humanités numériques
:
nouveaux objets de recherche,
méthodes d'observation en émergence
Orange Labs
Valérie Peugeot - 5 avril 2012
Démarche d'observation de la société de l'information en région Provence-Alpes-
Côte d'Azur
diffusion libre

2. Sociologie des usages des TIC, digital studies, STS… :
des champs de recherche en mutation
 Différentes approches multidisciplinaires qui
s’affirment :
– Web sciences / Sciences sur le Web : étude du
Web qui cherchent à analyser les facteurs
scientifiques, techniques et sociaux qui influent sur
sa croissance ; dessiner ses futurs évolutions ;
veiller à ses finalités
– Digital Humanities / Humanités numériques :
combinaison entre les méthodologies traditionnelles
des SHS (y compris linguistique, littérature, cultural
studies…) et de l’informatique / computing (data
visualisation, information retrieval, data
mining, statistique…)
 Le tout sur toile de fond de Big Data : la quantité, le
croisement
2 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

3. Actuellement 4 orientations de recherche à Orange
Labs qui s’inspirent de ces approches
 Cartographier les données : ce que les
visualisations nous apprennent des
comportements sociaux
 Comprendre en quoi des modes de
représentation de l’information par des
visualisations modifient les perceptions et
les comportements
 Observer les comportements sur le Web
par le Web : ce que le web nous dit des
goûts, des intérêts, des modes de
socialisation, des pratiques des individus et
des collectifs
 Mobiliser le Web pour confronter les
3
intentions aux perceptions
Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

4. Cartographier les
données pour
comprendre les
comportements sociaux
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5. Urban mobs (avec faber nobel)
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6. Communications mobiles et territoires
(avec l’Université catholique de Louvain et le MIT)
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7. Visualisation d’un
comportement individuel
ou collectif : perception
et réflexivité
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8. Entre 2
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9. Téléthon
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10. Sensorial data (avec Sodexo)
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11. Observer les
comportements sur le
Web par le Web
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12. Socio Geeks
(avec Fabernovel, la Fing)
 Une enquête cachée
derrière un jeu
 Une diffusion virale
 Des résultats à
partager
 L’image pour une
interprétation
immédiate
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13. …et fixer sa limite

14. 36% 41% 13% 10%
le plus conventionnel
22% 10% 16% 52%
15% 12% 12% 61%
59% 22% 11% 9%
le plus problématique
47% 45% 5% 3%

15. expo traditionnelle exhib'
impudeur trash - jeu

16.  Autant masculin que féminin  Masculin
 Tout âge  Forte chez les <30 ans
 Droite et centre  Gauche et extrême-gauche
 Hétérosexuel  Bisexuel
 Pratiquant  Non-croyant
expo traditionnelle
 CSP+  exhib'
Tout milieu social (+ populaire)
 Tout niveau scolaire (+ Bac+3-5)  Sans diplôme, Bac et Bac+2
 Facebook/copains d’avant  Myspace/Blog
 Masculin
 <25 et + de 41 ans
 Droite
 impudeur
Homosexuel Données demandant
trash - jeu
 Non croyant, non pratiquant analyses
 Milieu populaire
 Sans diplôme, Bac
complémentaires
 Dailymotion/Myspace

17. L'usage du web 2.0 n'entraîne pas l'exposition de
soi
 Pas de corrélation entre la fréquence d'usage
des réseaux sociaux et le taux d'exposition de
soi

18.  Un lien fort entre le nombre d'amis et le
niveau d'exposition de soi
il faut s'exposer pour faire du réseau
 Expo faible : 76 amis
 Expo moyenne : 87 amis
 Expo forte : 107 amis

19. Mobiliser le Web pour
confronter les intentions
aux perceptions
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20. Où habitez-vous vraiment ?
(avec OWNI, Everydatalab, la FING)
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21. 16 questions des plus légères au plus sérieuses
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22. Un retour immédiat vers l’utilisateur
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23. Une partie didactique
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24. Premiers résultats : qui sont les répondants ?
 27 000 participants (analyse sur 25000)
 64,4% d’hommes / 31.6% de femmes
 35 ans en moyenne, faible dispersion
 Une sur représentation des cadres et
professions intellectuelles supérieures
 L’île de France (34,1%), la Bretagne
(12,5%) les plus participants.
 Massivement urbains
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25. Comment se trompent-ils (ou pas) ?
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26. Heureux de leur territoire ?
Age et taille du lieu de résidence, 2 critères discriminants
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27. Régions : il fait bon vivre à l’Ouest !
27 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

28. Qui chérit bien son
territoire…
le connaît moins bien !
Ruraux : du bon sens
à la connaissance
28 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

29. Le soleil dans le
cœur, à défaut
d’être dans la rue
Cambriolages : peur
sur la ville
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30. Enfants pauvre, les
invisibles des
petites et moyennes
villes ?
Touristes et voyageurs
d’affaires : non Paris n’est
pas très accueillante !
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31. Médecine de proximité :
âge et ruralité croisés
accroissent la perception
du manque
Revenus : l’exception de
la petite ville
31 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

32. Education scolaire :
à front renversé !
Pour les jeunes
urbains, des étrangers
très présents
32 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

33. Ma petite entreprise ne connait pas la crise…
sauf à Paris
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34. Les difficultés méthodologiques
 exogènes :
– peu de données ouvertes disponibles au moment de l’enquête
– de granularité différente
 endogènes
– le biais du recrutement en ligne : une population d’internautes, « joueurs », auto-
sélectionnés
– l’approche par la statistique : ne nous dit rien des causes ; risque de l’interprétation
normative
Une mise en bouche pour de nouveaux dispositifs
 sur un territoire limité proposant de nombreuses données ouvertes, à forte
granularité
 à compléter par des dispositifs plus traditionnels :
 panels pour redresser l’échantillon
 tests en face à face avec questions complémentaires sur critères politiques,
revenus des interviewés… pour analyser les clivages
 à mener de façon récurrente pour mesurer la réflexivité de l’ouverture des données
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35. Quelques
questionnements
transverses
35 Orange Labs - Recherche & Développement - ObTIC – 5/04/2012 diffusion libre

36.  Ce que les données numériques ne disent pas  refus du
data réductionnisme, vers une sociologie des interstices
 L’illusion de l’objectivité (boyd/Croawford)  assumer
l’incomplétude, revendiquer les approches subjectives et le
« small data » (ex : ethno)
 Les politiques des algorithmes (Cardon)  vers une reprise
en main par l’utilisateur
 De la tentation prédictive à la volonté persuasive
(Rouvroy/Berns) : du savoir au pouvoir ou la
gouvernementalité algorithmique
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37. valerie.peugeot@orange.com
diffusion libre