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CM 04

Le tournant numérique des sciences sociales. Enjeux et ressources pour la science politique

The Digital Turn in the Social Sciences. Opportunities, Pitfalls and Resources for Political Science

 

Responsables scientifiques :

Marieke Louis (Sciences Po Grenoble, UGA, PACTE) marieke.louis@iepg.fr
Étienne Ollion (CNRS et École Polytechnique, CREST) etienne.ollion@polytechnique.edu 

Cette conversation méthodologique vise à discuter l’impact du numérique sur nos pratiques de recherche, et plus largement sur notre pratique professionnelle. Il s’agira d’échanger sur les opportunités ouvertes par l’usage des méthodes numériques (collecte et nettoyage de données, usage de l’intelligence artificielle), mais aussi d’évoquer sans parti-pris leurs limites. Car ces méthodes ont un coût. L’une, variable selon les approches, est le temps de formation nécessaire pour maîtriser ces techniques. Mais d’autres coûts existent aussi : l’absence de disponibilité des données pertinentes, les négociations pour y accéder, le déplacement du regard qu’elles imposent ; la possible division du travail qu’elles pourraient mettre en place entre chercheuses et techniciennes ; ou encore l’impact environnemental des techniques d’IA. À travers quatre exemples de recherches, passées ou en cours, cette conversation méthodologique vise à illustrer ces interrogations, et à dessiner les réponses possibles. 

This conversation on methods aims to discuss the impact of digital technology on our research practices, and more broadly on our professional practices. We will discuss the opportunities offered by digital methods. We will also discuss their limits since these techniques have a cost. One, which varies according to the approach, is the training time required to master these techniques. But there are others as well: the lack of availability of relevant data, the time and resources required to access them, the shift in perspective that they impose; the possible division of labor that they could set up between researchers and technicians; or the environmental impact of AI techniques. Through four examples of past or current research, this methodological conversation aims to illustrate these questions and to outline possible answers.

 

Cette conversation méthodologique vise à discuter l’impact du numérique sur nos pratiques de recherche, et plus largement sur notre pratique professionnelle. Il y a un peu plus d’une décennie, la multiplication des données numériques avait commencé à interroger nos disciplines quant à ses objets et aux manières de les saisir derniers. Elle a eu des effets profonds sur nos manières de travailler. De plus en plus, les chercheuses et chercheurs ont eu recours à des ces sources, qu’elles soient textuelles, visuelles ou alpha-numériques, qu’elles proviennent de capteurs, d’internet, de satellites, d’images ou de téléphones, ou qu’elles aient été numérisées depuis un format papier. Ces données peuvent être disponibles en ligne (en open data ou non), ou elles peuvent être « propriétaires » et nécessiter une autorisation. Qu’elles soient faciles d’accès ou pas, massives ou pas, ces données ont été embrassés par les politistes pour mener à bien leurs recherches.

Plus récemment, le renouveau des techniques d’intelligence artificielle est venu accroître les possibilités offertes par cette révolution numérique. Ces méthodes peuvent bien sûr être utilisées pour analyser des jeux de données, offrant parfois des résultats nouveaux et pertinents. Mais, et même si cela a été moins remarqué jusqu’à présent, elles peuvent aussi transformer des formats jusque là difficilement quantifiables (images, sons, vidéos) en des données analysables, ouvrant ainsi de nouveaux horizons pour la recherche.

L’objectif de cette conversation méthodologique, qui réunit 4 praticiennes et praticiens de ces méthodes, est de revenir sur les usages possibles de ces techniques, sur ce qu’elles apportent – en plus ou à la place d’autres formes d’enquêtes. La question de leurs limites sera aussi évoquée. Car ces méthodes ont un coût. L’une, évidente, est le temps de formation nécessaire pour les utiliser de manière indépendante. Mais d’autres difficultés existent : l’absence de disponibilité des données pertinentes et les longues négociations qui peuvent s’ensuivre pour y accéder ; le déplacement du regard qu’elles imposent ; la possible division du travail qu’elles pourraient mettre en place entre chercheuses et techniciennes ; ou encore l’impact environnemental des techniques d’IA.

 

This conversation on methods will discuss the impact of digital method on our research practices, and more broadly on our professional practices. More than a decade ago, the abundance of digital data began questioning our disciplines. How to best capture actions that happen online? Can digital data help us investigate societies and polities? What difference does it make in terms of knowledge?

Irrespective of these interrogations, this data abundance had profound effects on the way we work. Researchers increasingly use these sources, whether they are textual or digital, whether they come from sensors, the Internet, satellites, images, telephones, or whether they have been digitized from a paper format. Easily accessible or not, massive or not, these data have been embraced by social scientists to conduct their research.

More recently, some resounding successes of artificial intelligence brought this new set of methods in our technical toolkit. AI has further increased the possibilities offered by the digital revolution to the social sciences, since it can be used to analyze data sets, sometimes offering new and relevant results. It can also help us produce data, i.e. transform formats that are otherwise difficult to analyze quantitatively (pictures, sounds, videos) into data, thus opening new horizons for research.

The goal of this conversation on methods, which brings together four practitioners, is to look at the possible uses of these techniques, to explore what they bring to the table and what they can do respective to other forms of investigation. Their potential pitfalls will also be evoked, since these approaches come with their own limitations. One issue is the training time required to master the techniques. But there are other costs as well: the lack of availability of relevant data and the potentially long negotiations that may ensue in order to access them; the shift in perspective that they impose; the possible division of labor that they can establish between researchers and technicians; or the environmental impact of AI.

Florence Ecormier-Nocca (Post-doctorante, Université de Vienne), « Ni magique ni superflu : démystifier l’usage du code en science politique »

Sylvain Parasie (Sciences Po, Medialab) « Enquêter à partir de traces numériques : réalisations et nouveaux défis »

Étienne Ollion (CNRS, École Polytechnique), « De la recherche qualitative à l’Intelligence Artificielle, et retour : le cas du journalisme politique »

Marine Guillaume (Ministère de l’Europe et des Affaires Étrangères), « Entre discours d’ouverture et pratiques de fermeture : les politiques de mise à disposition des données numériques par les grandes plateformes »

Discussion : Marieke Louis (Sciences Po Grenoble, UGA, PACTE)

ECORMIER-NOCCA Florence florence.ecormiernocca@sciencespo.fr

GUILLAUME Marine marine.guillaume@sciencespo.fr

LOUIS Marieke marieke.louis@iepg.fr

OLLION Étienne etienne.ollion@polytechnique.edu

PARASIE Sylvain sylvain.parasie@sciencespo.fr