Sciences sociales : une avalanche de données digitales qui bouleverse les pratiques

« En réalité, au-delà de la notion de volume associée au big data, c’est l’afflux de données numériques qui chamboule véritablement le domaine», précise Etienne Ollion. Données de l’internet ou produites par des organisations, données « non nativement numériques » (converties a posteriori) ou même issues de questionnaires, des informations en tout genre sont devenues facilement disponibles et font miroiter de nouvelles opportunités de recherche. Exhaustivité, actualisation permanente, gain de précision, disparition du biais enquêteur/enquêté, meilleure représentativité… les promesses sont nombreuses mais la réalité est tout autre. « Big data ne signifie pas rich data. Finalement, les données récupérées étant produites à d’autres fins, elles s’avèrent souvent moins utiles que prévues. De même, un résultat obtenu à partir de millions de données peut être moins pertinent que celui obtenu à partir d’un petit échantillon mieux construit », explique-t-il. Certains tombent même dans la quantophrénie, c’est-à-dire une certaine fascination pour les chiffres, indépendante de leur capacité à nous apprendre quelque chose... Au final, même si le big data a permis des études non imaginables il y a une dizaine d’années comme des analyses bibliométriques approfondies (cf. figure), les questions fondamentales restent les mêmes et l'abondance n'est pas la baguette magique souvent évoquée par certains.