Une première version de cette réflexion a été rédigée pour la Journée d'études « Liberté, égalité, computer. Gouvernementalité algorithmique et justice spatiale » organisée par la revue Justice Spatiale, Justice Sociale le 28 novembre 2014 à l’Université Paris Ouest. L’auteur remercie les organisateurs de cette journée ainsi que intervenants et les participants pour le débat, contradictoire mais fécond, qui a nourri la rédaction de cette réflexion. Elle remercie également deux rapporteurs anonymes dont les commentaires ont été féconds pour l’amélioration du manuscrit.
A first version of this discussion was drafted for the workshop on “Liberté, égalité, computer. Gouvernementalité algorithmique and spatial justice” organised by Justice Spatiale/Spatial Justice on 28 November 2014 at Paris Ouest University. The author would like to thank the workshop organisers, as well as all contributors and participants for the contradictory but fruitful debate which led her to write this article. She would also like to thank the two anonymous reporters whose comments greatly contributed to improving this article.
[Introduction] ‘Big Data’ et justice socio-spatiale : questions d’économiste
[Introduction] ‘Big Data’ and Socio-Spatial Justice: Economist Issues
Le Big Data, parfois présenté comme l’un des éléments de la 4ème révolution industrielle (ANDERSON, 2012), est le plus souvent défini comme l’avènement d’un monde statistique tridimensionnel, caractérisé par les célèbres « 3V » : volume, vélocité et variété croissants des données échangées et analysées (cf. rapport du groupe META-Gartner rédigé par LANEY, 2001). Au-delà, on met aujourd’hui en avant un changement de paradigme dans la nature et l’utilisation des données : alors que l’analyse informatique traditionnelle des données (data mining compris) repose sur des raisonnements déductifs, le Big Data marquerait le passage à une analyse de nature inductive. Dans ce « nouveau monde » statistique, l’analyse inférentielle permettrait, à partir d’un très grand nombre de données décentralisées à faible densité d’information, d’inférer des modèles dotés d’une capacité prédictive, étant donnée une certaine incertitude (DELORT, 2015).
Big Data, which is sometimes introduced as one of the elements of the 4th industrial revolution (Anderson, 2012), is more often defined as the advent of a three-dimensional statistical world characterised by the famous “3Vs”, i.e. the growing volume, velocity and variety of exchanged and analysed data (cf. the report of the META Group – now known as Gartner Group – drafted by Laney, 2001). Today, we put forward a change in paradigm in the nature and usage of data: while traditional data processing (including data mining) relies on deductive reasoning, Big Data supposedly indicates a transition to inductive analysis. In this new statistical world, inferential analysis based on very large quantities of decentralised low density data, makes it possible to infer models with predictive capacity (Delort, 2015).
« Le Big Data est fondamentalement différent de la fouille de donnée, ou data mining. Cette différence ne porte pas sur le volume de données. Elle est de nature conceptuelle. Un datawarehouse, dans lequel s’effectue la fouille de données, s’appuie sur un modèle. À l’inverse, (…) le Big Data consiste à créer en exploratoire et par induction sur des masses de données à faible densité en information des modèles à capacité prédictive. (…) Nous passons des faits à des règles et les mathématiques permettent de mesurer l’incertitude pesant sur ces règles, dépendant notamment des faits sur lesquels ces règles sont basées » (DELORT, 2015).
“Big Data is fundamentally different from data mining, a difference that doesn’t have anything to do with the volume of data but which is conceptual. A data warehouse, where data mining takes place, relies on a model. Conversely, (…) Big Data consists in preliminarily and inductively creating models with predictive capacity, using masses of low density data. (…) We are moving from facts to rules and mathematics makes it possible to measure the uncertainty weighing on these rules, depending in particular on the facts on which these rules are based”. (Delort, 2015)
L’émergence de ce nouveau monde statistique du Big Data engendre un riche et vif débat dans lequel s’inscrit ce numéro spécial de la revue Justice Spatiale, Spatial Justice.
The emergence of the new statistical world of Big Data, has given rise to a rich and lively debate on which this special issue of Justice Spatiale, Spatial Justice is based.
Ainsi, dans Politique Étrangère, MAYER-SCHÖNBERGER se place du point de vue du ‘néo-positivisme numérique’ (MOSCO, 2014, cité par OUELLET et al., 2014) et salue dans « La Révolution Big Data » une évolution d’une magnitude comparable au remplacement de la notion newtonienne d’absolu par la relativité d’Einstein. Accroissant la rationalité de la prise de décision, le Big Data déconnecterait enfin notre perception du monde de nos fragiles postulats préconçus et, surtout, de notre illusoire besoin de causalité. Par ailleurs, il accorderait une valeur économique à la chronique de nos existences : juxtaposées, elles feraient sens, le Big Data révélant des façons de faire société jusque-là insoupçonnées. Il serait donc impératif d’en mesurer les retombées économiques et d’en organiser la bonne la gouvernance politique (MAYER-SCHÖNBERGER, 2014).
In Politique Étrangère, Mayer-Schönberger positions himself from the point of view of ‘digital neo-positivism’ (Mosco, 2014, quoted by Ouellet et al., 2014) and welcomes in La Révolution Big Data an evolution comparable in magnitude to replacing the Newtonian notion of absolute space and time with Einstein’s relativity theory. Increasing the rationality behind decision-taking, Big Data disconnects our perception of the world from our preconceived fragile postulates and, especially, from our unrealistic need for causality. Moreover, where Big Data also gives an economic value to the saga of our lives, juxtaposed, it makes sense and reveals ways of living together we never suspected up to now. As a result, it is essential to measure its economic repercussions and organise its good governance as far as politics is concerned (Mayer-Schönberger, 2014).
Par contraste, d’autres auteurs adoptent le point de vue des surveillance studies (OUELLET et al., 2014) : ainsi, dans Les Cahiers du Numérique, CARMES et NOYER (2015) soulignent dans « L’irrésistible montée de l’algorithmique », les dangers de l’externalisation du traitement de données trop abondantes (« Too Big to Know », WEINBERGER, 2012) hors des processus de la pensée humaine. Dans la lignée de la critique de la gouvernementalité statistique de DESROSIÈRES (2008a et 2008b), ces arguments font écho à la critique de la « raison computationnelle » évoquée par BACHIMONT (2008). À l’extrême, ANDERSON (2008) jouait la provocation en annonçant l’obsolescence de la méthode scientifique, déductive et contenue dans les limites de la pensée humaine, comme outil de lecture et d’ordonnancement du monde.
By contrast, other authors have been adopting the viewpoint promulgated by surveillance studies (Ouellet et al., 2014): in Les Cahiers du Numérique, Carmes and Noyer (2015) highlight in “L’irrésistible montée de l’algorithmique” the dangers of outsourcing the processing of data which is “Too Big to Know” (Weinberger, 2012). In the tradition of Desrosières’ critique of statistical governmentality (2008a and 2008b), these arguments echo the “critique of computational reason” evoked by Bachimont (2008). At the other end of the spectrum, Anderson (2008) was being provocative when he announced the obsolescence of the scientific and deductive method contained within the limits of human thoughts, as a tool for reading and organising the world.
Ainsi, le Big Data pose un défi de fond aux Sciences Sociales : l’avènement de ce « nouveau monde statistique » peut-il réellement bouleverser notre façon de comprendre la société – mais aussi de travailler à cette compréhension ?
Big Data fundamentally challenges the Social Sciences: Can the advent of this new statistical world truly change completely our way of understanding society and of working on this understanding?
Dans cette réflexion, nous proposons de contribuer à ce débat en l’indexant à un champ d’études particulier, celui de la mesure de la justice socio-spatiale, et en mobilisant les outils d’une science sociale particulière, la science économique. Cette dernière se révèle en effet singulièrement avide de données quantifiables permettant de dresser une cartographie fidèle du monde pour en corriger les dysfonctionnements, qu’il s’agisse d’inégalités ou d’inefficacités. Cette démarche positiviste est celle d’un grand nombre d’économistes empiristes « standard » dont l’effort de production scientifique est tourné vers la création d’outils de mesure pertinents au regard des problématiques sociales étudiées, et pour qui la théorie en découle et doit être amendée à l’épreuve des faits – positionnement méthodologique parfois critiqué au regard d’autres paradigmes des sciences économiques (cf. dans LABROUSSE, 2010, la critique adressée à Esther DUFLOT sur son positivisme).
In this line of thought, we would like to contribute to the debate by linking it to the specific field of socio-spatial justice measurement, and by mobilising the tools of economic science (as a specific type of social science). Economic science turns out to be particularly eager for quantifiable data leading to the accurate mapping of the world, with a view to correcting problems related to inequalities or inefficiencies. This positivist approach has been used by many a “standard” empiricist economist, whose scientific production efforts are turned towards creating tools of measurement that are relevant, from the point of view of the social problematics under study, and for whom theory follows and must be amended to become fact-proof, this being sometimes a criticised methodological position compared to other paradigms in economic science (cf. in Labrousse, 2010, the critique addressed to Esther Duflot on her positivism).
Productrice prolixe d’indicateurs statistiques, la science économique « standard » semble donc constituer un débouché tout trouvé pour le Big Data, corde supplémentaire à un arc économétrique déjà bien étayé... Inversement, parce qu’elle se pose la question de la mesure, cette économie positiviste sait bien qu’aucune donnée n’est neutre, et que tout indicateur statistique n’est valable qu’au regard de ses propriétés axiomatiques rapportées à l’objectif de sa mesure. Cela la conduit à poser un regard critique sur la promesse – quelque peu fantasmée – d’un monde de chiffres rendu intelligible, comme par magie, par l’algorithmique inductive déshumanisée du Big Data.
As a generous producer of statistical indicators, “standard” economic science seems to represent the perfect outlet for Big Data – an additional string to the econometric bow of this field which is already well supported. Conversely, because it questions measurement, positivist economy knows full well that no data is neutral, and that any statistical indicator is only valid from the point of view of its axiomatic properties related to its measurement objective. This leads to a critical look at the – somewhat fantasised – promise of a world of figures made intelligible, as if by magic, through the dehumanised inductive algorithmic study of Big Data.
Plus généralement, la science économique peut éclairer le débat à la lumière des méthodes d’analyse qui lui sont propres ; dans cette réflexion nous proposons de mobiliser pour ce faire deux outils propres à la science économique contemporaine : le raisonnement à la marge et le recours à l’économie normative. Raisonner à la marge conduit à s'intéresser au coût d'opportunité des changements étudiés, et confronter les avantages et les inconvénients des états du monde avant et après la révolution du Big Data. Par ailleurs, les outils de l'économie normative permettent d’apprécier l'opportunité des changements mis à jour : l'état du nouveau monde est-il plus juste, donc désirable, que l'état du monde ancien ? Quelles évolutions supplémentaires semblent nécessaires pour le rapprocher d'une situation réellement juste ?
More generally, economic science can shed light on the debate through its own analytical methods; in this line of thought, we propose mobilising, to this end, two tools specific to contemporary economic science: marginal reasoning and normative economics. With marginal reasoning, one takes an interest in the opportunity costs of the changes under study, and confronts the pros and cons of world countries before and after the Big Data revolution. In addition, the tools of normative economics make it possible to appreciate the opportunity of updated changes: Is the New World situation fairer and therefore more desirable than that of the Old World? What additional evolutions seem necessary to bring it closer to a truly fair situation?
Sur ces bases méthodologiques, nous tentons dans cet article de réflexion de contribuer au débat à partir de ces « tics de pensée » d'économiste, 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.
On these methodological bases and as an economist, we try in this article to contribute to the debate, by confronting, within the framework of socio-spatial justice measurement, the normative pros and cons of the ‘Old World’ of traditional, bottom-up and deductive statistics with those of the ‘New World’ of decentralised and inductive Big Data statistics.
‘L'Ancien Monde’ hiérarchisé et déductif : quantifier pour dire le juste, sous contrôle procédural
Bottom-Up and Deductive ‘Old world’: Quantifying to Define Fairness, Under Procedural Control
Quantifier pour dire le juste
Quantifying to Define Fairness
Pour un économiste, il est impensable de remettre en cause l’impérieuse nécessité de quantifier le réel pour dire le juste.
For an economist, it is unthinkable to question the urgent necessity of quantifying reality in order to define what fairness consists in.
Ainsi, Jérémie BENTHAM, fondant l'utilitarisme, paradigme normatif dominant en économie, adopte une posture explicitement conséquentialiste où le juste n'est autre que le bien, celui-ci étant appréhendé à l'aune, hédoniste, d'une utilité nourrie par 14 plaisirs et 12 peines[1], qu'un felicific calculus permet à chacun de compiler dans l'intimité de son être. Sur cette base, le juste défini à l'échelle de la société n'est rien d'autre que la plus grande utilité (c'est-à-dire le plus grand bonheur) pour le plus grand nombre, avec, dans les modèles d'économie, la fameuse maximisation de la somme des utilités comme programme du planificateur bienveillant.
Jeremy Bentham, the founder of utilitarianism – a dominant normative paradigm in economics – adopts an explicitly consequentialist position where fairness is none other than good, understood in terms of a hedonistic utility principle based on 14 pleasures and 12 pains[1], and which a felicific calculus enables each one of us to compile in the intimacy of our being. On this basis, fairness, as defined on a societal scale, is none other than the greatest utility (i.e. the greatest happiness) for the greatest number. This leads to, in economic models, the famous maximisation of the sum of utilities as the programme of the benevolent planner.
De cette fondation il découle qu'en économie énoncer le juste implique nécessairement de mesurer le bien-être ; réciproquement, il ne peut y avoir de discours économique intelligible sur le juste sans quantification. La quantification de la justice sociale ne peut être un mal, mais s’impose comme un bien nécessaire à la réflexion sur le bien commun. Sur cette base, il est donc impératif de se doter des outils de mesure les mieux fondés normativement, ce qui explique les ‘guerres d’indicateurs’ parfois dénoncée par les détracteurs de la science économique. Proposer de meilleures mesures du bien-être et de meilleurs indicateurs de sa distribution parmi les membres de la société, c'est, in fine, progresser dans l'appréciation de la justice sociale.
It follows that, in economics, spelling out what fairness consists in necessarily implies measuring well-being; reciprocally, there can be no intelligible economic discourse on fairness without quantification. Quantifying social justice cannot be a wrong, and emerges as a necessary right for reflection on common good. It is therefore essential to devise and use the best normatively founded measuring tools, which explains the ‘wars of indicators’ that are sometimes denounced by the critics of economic science. Putting forward better measures of well-being and better indicators of its distribution among the members of a society is, in the end, making progress in the appreciation of social justice.
Réfléchir sur la justice socio-spatiale c'est donc avant tout, pour un économiste, construire des mesures géolocalisées du bien-être les plus pertinentes possibles, ainsi que des indicateurs spatialisés de la distribution de ce bien-être reposant sur les bases axiomatiques les plus satisfaisantes possibles.
Therefore, reflecting on socio-spatial justice is above all, for an economist, building the most pertinent possible geolocated measures of well-being, as well as spatialised indicators of the distribution of this well-being relying on the most satisfactory possible axiomatic bases.
Pauvreté des données, cécité normative
Data Poverty, Normative Blindness
Dans ce contexte, la pauvreté des données géolocalisées disponibles dans l’Ancien monde statistique constituait un obstacle problématique à la mesure du juste, et donc à la possibilité de penser une action publique susceptible de rapprocher l’état réel de la société de la société idéale.
In this context, the poverty of geolocated data available in the Old World of statistics, represented a problematic obstacle to measuring fairness, and therefore to the possibility of conceiving a public action likely to reduce the gap between the true state of society and ideal and fair society.
Une première source de données typique de l’Ancien monde est la mise à disposition de bases données administratives. Renvoyant à leur nature étymologique, ces « statistiques »[2] (revenus fiscaux communaux de la Direction Générale des Impôts, déclarations administratives de données sociales des entreprises collectées par les centres de transfert des données sociales, nombre et caractéristiques des demandeurs d'emploi collectés par Pôle Emploi...) sont construites par et pour la bonne administration publique. D’autres données, moins nombreuses, proviennent de la réalisation d'enquêtes nationales pensées par l’appareil statistique pour informer les décideurs publics de la réalité des territoires qu'ils dirigent (recensement général de la population, enquêtes sur la mobilité des ménages, connaissance locale de l'appareil productif...).
A first source of data typical of the Old world comes from the availability of administrative databases. Referring back to their etymological nature, these “statistics”[2] (commune-based tax income of the Tax Authorities, administrative declarations of corporate social data gathered by social data transfer centres, number and characteristics of job seekers gathered by Pôle Emploi etc.) are built by and for the good public administration. Other data, in lesser quantities, come from national surveys conceived by the statistical system to inform public decision-makers about the reality of the territories they run (general population census, surveys on household mobility, local knowledge of the productive system etc.).
Une seconde source de données géolocalisées est issue du travail « bottom-up » des chercheurs en sciences sociales autoproduisant des données (enquêtes, études de terrain...) nécessaires à la poursuite de leurs programmes de recherche.
A second source of geolocated data comes from the “bottom-up” work of researchers in the social sciences, which generates the data (surveys, field studies etc.) required for pursuing their research programmes.
Qu’elle soit administrative ou scientifique, cette production de données est symptomatique de la nature déductive de ‘l’Ancien monde’, où les statistiques étaient issues d’une volonté humaine consciente et réfléchie – de bien gouverner dans un cas, de bien comprendre dans l’autre.
Whether administrative or scientific, this data production is symptomatic of the deductive nature of ‘the Old world’, where statistics came from the conscious and well-considered human will for governing on the one hand and understanding on the other.
Ces dispositifs de production de données prêtent le flanc à de nombreuses critiques.
These data production systems open themselves to much criticism.
Ils sont, tout d'abord, très coûteux, à tel point qu'un rapport de l'Assemblée Nationale indiquait récemment que « Le coût de l’ancienne forme de recensement a été l’un des principaux motifs qui ont conduit à élaborer une nouvelle méthode. En effet, le dernier recensement général, qui a eu lieu en 1999, était initialement prévu pour 1997, mais a été repoussé pour des raisons budgétaires, puisque le surcoût lié à sa réalisation aurait pu notamment entraîner le non-respect des critères de Maastricht. Le coût budgétaire du recensement était en effet concentré sur une seule année et demandait donc un effort ponctuel important. Ainsi, le recensement de 1999 a coûté environ 1,2 milliard de francs, soit environ 180 millions d’euros. » (GOSSELIN, 2008).
Firstly, they are very costly, so much that a National Assembly report recently indicated that “the cost of the old form of census was one of the main reasons that led to the elaboration of a new method. Indeed, the last general census, which took place in 1999, was initially planned for 1997, but was postponed for budget reasons, where the additional cost linked to its realisation could have led in particular to failing to respect the Maastricht criteria. The estimated cost of the census was in effect concentrated over one year only and therefore required considerable effort. As such, the 1999 census cost around 1,2 billion Francs, i.e. around 180 million Euros” (Gosselin, 2008).
Dans le cas particulier des données géolocalisées s’ajoute la marge d'erreur statistique qui limite leur exploitation statistique pour les plus petites échelles ou les unités spatiales les moins peuplées.
In the specific case of geolocated data, one also needs to take into consideration the statistical margin of error which limits their statistical exploitation, as far as the smaller scales or least populated spatial units are concerned.
Par ailleurs, les données géolocalisées sont aussi difficilement accessibles du fait, notamment, de la nécessaire protection de la vie privée : bien que l'INSEE travaille actuellement à la mise à disposition de données synthétiques carroyées selon une maille très fine, il n'est pas aisé, pour qui n'est pas affilié à un centre de recherche institutionnel et doté d'un solide projet de recherche, d'obtenir des données individuelles géolocalisées. Dans le même ordre d'idées, les données sur la localisation des individus (adresse postale, lieu de naissance, adresse IP, géolocalisation...) font partie des données sensibles dont la collecte et le traitement informatique par les chercheurs en sciences sociales nécessitent une demande d'autorisation préalable à la Commission Nationale Informatique et Libertés.
Moreover, geolocated data is also difficult to access, due in particular to the necessary protection of private life: although the French National Institute of Statistics and Economic Studies (INSEE) is currently working on making summary data available, squared off according to a very thin grid, it is not easy for those who are not affiliated to an institutional research centre and endowed with a solid research project, to obtain personal geolocated data. Similarly, data on the location of individuals (postal address, place of birth, IP address, geolocation etc.) fall under the sensitive data category, for which social science researchers collecting and processing such data need prior authorisation from the French Data Protection Authority (CNIL).
D’un point de vue normatif, ces restrictions, gênantes d'un point de vue conséquentialiste car limitant, in fine, le pouvoir de la société de se connaître elle-même, peuvent conduire à un optimum de justice sociale si l'on adopte le point de vue rival de la justice procédurale : leur existence permet le respect des droits des individus au sein de la société.
From a normative point of view, these restrictions, which are awkward from a consequentialist viewpoint because in the end they are limiting the capacity of society to know itself, can lead to a social justice optimum if one is to adopt the rival point of view of procedural justice: their existence leads to the rights of individuals within society to be respected.
Au-delà, le principal inconvénient des données de l'ancien monde est qu'elles sont, le plus souvent, marquées du sceau des impératifs de l'administration publique : elles ne permettent de voir, de la société, que ce qui fait sens pour les nécessités de l'action publique. Cette subordination de la création de données géolocalisées aux contingences pratiques et politiques de la marche de l’État légitime toutes les critiques qui font écho à la « gouvernementalité statistique » de DESROSIERES (2008a et 2008b).
Furthermore, the main drawback of Old World statistics is that they are most often characterised by the seal of public administration requirements: they only show of society what makes sense for the needs of government intervention. The fact that geolocated data creation is subjected to the practical and political contingencies which underlie the running of the State, justifies all criticisms echoing Desrosières’ “statistical governmentality” (2008a and 2008b).
Par exemple, les données issues du Recensement Général de la Population permettent d'apprécier, avec une grande précision, l'étendue des privations des ménages défavorisés : il est ainsi possible de savoir dans quels quartiers la proportion de logements avec sanitaires est la plus faible, ou dans quelles communes enclavées le taux de ménages non motorisés est le plus élevé. Symétriquement, il est en revanche impossible de mesurer l'ampleur de la richesse des ménages favorisés, car les menus du questionnaire du recensement sont systématiquement tronquées vers le haut : au-delà d'un certain confort, les caractéristiques précises des logements 'sortent du radar' de la statistique publique. On peut savoir qu'un logement possède plus d'une salle d'eau ou plus de six pièces, mais rien ne permet de faire la différence entre un grand appartement, un hôtel particulier ou un château avec dépendances... Si la statistique publique permet d’étudier les terres de relégation sous toutes leurs coutures, les terres d’abondance échappent ainsi au regard des acteurs publics et des chercheurs : s'il est aisé d'identifier les zones de relégation marquées par la pauvreté et dont le destin socio-économique diverge de celui du reste du territoire (cf. par exemple PRÉTECEILLE, 2007, 2012 ou TOVAR, 2014), il est impossible d'identifier proprement, à partir des données de la statistique publique, les zones d'entre soi où les riches organisent leur sécession du reste du territoire. Cependant, du point de vue qui préside à la construction de ces données, celui de l’action publique, il n’est pas nécessaire d’en savoir plus : les données collectées suffisent pour guider les politiques publiques de désenclavement et de lutte contre la concentration géographique de la pauvreté.
For example, data stemming from the general population census makes it possible to evaluate, in great detail, the extent to which disadvantaged households are deprived: it is possible to know which suburbs have the lowest proportion of housing with bathroom installations, or which landlocked towns have the highest rate of non-motorised households. Symmetrically, on the other hand, it is impossible to measure wealth in fortunate households, because the menus of the census questionnaire are systematically truncated upwards: beyond a certain level of comfort, the detailed characteristics of households ‘fall off the radar’ of public statistics. It is possible to know that a dwelling contains more than one bathroom or more than six rooms, but nothing points to the fact that it can merely be a large apartment, a town house or a castle with outbuildings. While public statistics make it possible to study places of relegation under every angle, places of abundance are being overlooked by public authorities and researchers alike: it is easy to identify areas of relegation characterised by poverty with a socioeconomic fate diverging from that of the rest of the country (cf. for example Préteceille, 2007, 2012 or Tovar, 2014), but it is impossible to properly identify, on the basis of public statistical data, the gated areas where the rich organise their secession from the rest of the country. However, from the point of view of public intervention which governs the construction of such data, there is no need for further knowledge: the collected data is sufficient to guide public policies aiming at opening up and fighting against the geographic concentration of poverty.
À travers cet exemple, on conçoit comment l'origine et la nature des données de « l'Ancien monde » peuvent biaiser le regard que nous portons sur la société. Coûteuses, leur portée est conditionnée par les finalités qui ont présidé à leur construction ; leur utilisation rigoureuse ne saurait s’affranchir d’une connaissance fine de leur processus de production – sous peine de tomber dans les travers dénoncés par ceux qui dénoncent l’implacable gouvernement des nombres. Dans l’univers ‘déductif’ et finaliste de l’Ancien monde, le danger est que les œillères statistiques deviennent des œillères intellectuelles[3].
Through this example, we can conceive how the origin and nature of “Old World” data can influence how we perceive society. Such data being costly, its impact is conditioned by the aim governing its creation; using this data rigorously requires a deep understanding of its production process – for fear of falling into an undesirable governance of numbers. In the ‘deductive’ and finalist universe of the Old world, the danger is that statistical blinkers become intellectual blinkers[3].
Or, dans le domaine de l'étude de la justice sociale et, plus précisément, de la dimension territoriale de la justice sociale, cet état de choses induit une relative pauvreté des indicateurs statistiques disponibles, alors que les théories de la justice contemporaines proposent des définitions théoriques riches et nuancées du bien-être, base informationnelle de la mesure de la justice sociale.
As a result, there is a relative scarcity of available statistical indicators for measuring socio-spatial justice, while the contemporary Theories of Justice put forward complex and nuanced theoretical definitions of well-being.
Prenons un autre exemple, celui du bien-être ‘capabiliste’ proposé par Amartya SEN, Nobel d'économie en 1998, en concurrence de l’utilité maniée par les économistes utilitaristes standards – et bien souvent résumée par le simple revenu disponible des ménages. L’étalon de mesure du bien-être défendu par SEN est, par essence, de nature multidimensionnelle (SEN, 1993, 2010). S'il se compose des réalisations effectives des individus mesurées selon des fonctionnements pluriels (revenu, santé, éducation, reconnaissance sociale, logement…) cet étalon de mesure intègre également deux dimensions de la liberté individuelle : la matrice des capabilités renvoie à l'ensemble des réalisations effectives qu'une personne pourrait potentiellement mener (i.e. sa liberté d’opportunité), alors que la liberté procédurale (i.e. liberté de choix) reflète le degré de maîtrise des individus sur leur propre destinée. Sa finesse théorique rend l’approche par les capabilités séduisante pour étudier le bien-être des personnes, mais sa mise en œuvre pratique est loin d’être aisée. Où trouver les indicateurs de mesure qui rendent justice à la richesse et à diversité des réalisations effectives des personnes ? Plus ardu encore, il est impossible, à l'heure actuelle, de trouver des indicateurs statistiques (a fortiori géolocalisés) qui permettent de mesurer la liberté d'opportunités et la liberté procédurale de façon satisfaisante.
Let us take another example, that of ‘capabilist’ well-being put forward by 1998 Economics Nobel prize-winner Amartya Sen, in contrast to the utility used by standard utilitarian economists (and very often summarised simply as the ‘available household income’). The measuring standard of well-being defended by Sen is multidimensional in essence (Sen, 1993, 2010): while comprising the actual realisations of individuals measured through various functionings (income, health, education, social recognition, housing etc.), it also includes two dimensions of individual freedom: the matrix of capabilities refers to all the actual potential achievements of a person (i.e. freedom of opportunity), while procedural freedom (i.e. freedom of choice) reflects the extent to which individuals control their own destiny. Sen’s theoretical subtlety makes the capabilist approach attractive in studying people’s well-being, although its practical implementation is far from being easy. Where to find geo-located statistical indicators for measuring the wealth and diversity of people’s actual achievements?
Au total, si l’on adopte un point de vue normatif conséquentialiste – celui de l’analyse économique où le caractère juste ou non d’une organisation sociale dépend de ses effets sur les êtres humains qui le composent – alors dans l’Ancien monde la production des données géolocalisées nécessaires à l’appréciation de la justice socio-spatiale ne peut être considérée comme satisfaisante.
All things considered, if we adopt a consequentialist normative point of view – that of the economic analysis where the fair or unfair nature of a social organisation depends on its effects on the human beings making up that organisation – then, in the Old world, the production of geolocated data needed to evaluate socio-spatial justice can in no way be considered as satisfactory.
Garanties procédurales
Procedural Guarantees
Cependant, ce jugement sans appel est plus que nuancé dès lors que l’on apprécie le juste d’un point de vue procédural, celui de la justice des règles qui président à l’ordonnancement du monde. À cet égard, il semble intéressant de relater l’argument proposé par SEN lui-même au sujet des difficultés de mise en œuvre pratique de son approche. Défendant la nécessité, sous peine de paternalisme débridé, d'une indétermination théorique des composantes statistiques nécessaires à la mesure du bien-être capabiliste, il fait remarquer que le fait que les données statistiques soient si coûteuses à collecter contraint l’évaluateur à se contenter, in fine, des informations sur les éléments du bien-être disponibles… c’est-à-dire celles qui sont nécessairement celles les plus valorisés par la société.
However, if fairness is evaluated from a procedural point of view (where what matters is the fairness of the rules governing the way the world is organised), the judgment is far more nuanced. In this regard, it is interesting to relate the argument proposed by Sen concerning the difficulties encountered with the practical implementation of his approach. Sen defends, for fear of paternalism, the theoretical indecision of statistical indicators required for measuring capabilist well-being. He then points out that, because statistical data cost so much to collect, the evaluator is compelled in the end to make do with information on the available elements of well-being, i.e. information which is necessarily that which was given the highest value by society.
D’une certaine façon, de par sa nature délibérée et hiérarchisée, le processus de production de statistiques de l’Ancien monde garantit la ‘traçabilité’ des données produites, a fortiori dans un système politique démocratique où l’action publique se soumet à la délibération publique – sous l’œil toujours critique des chercheurs.
In a way, because of its deliberate and hierarchical nature, the production process of Old World statistics guarantees the ‘traceability’ of the data produced, a fortiori in a democratic political system, where public intervention submits to public deliberation, under the forever critical eye of researchers.
Malgré cette absolution procédurale qui permet de s’accommoder de la situation actuelle, on peut déplorer de n’avoir accès, en tant que chercheurs, qu’à des données légitimement valorisées par la société, via le filtre de l'action publique et de la discussion démocratique. On pourrait faire valoir, par contraste, l'intérêt d'avoir des données moins « orthodoxes » pour explorer des dimensions novatrices, ou marginales, dans la mesure du bien-être, détachées de toute finalité posée a priori.
Despite this procedural absolution, which makes it possible to put up with the current situation, we can lament the fact that, as researchers, we only have access to data that has been reasonably developed by society, via the filter of scientific argumentation, political intervention and democratic discussion. By contrast, we could emphasise the significance of dealing with less “orthodox” data in order to explore innovative or marginal dimensions, as far as well-being is concerned, detached from any a priori end.
C'est précisément la promesse que propose l'ère du 'Nouveau monde statistique', celui du 'Big Data'.
This is precisely what is being promised by the era of the ‘New World of Big Data statistics’.
Un ‘nouveau monde’ décentralisé et inductif : promesses conséquentialistes, questionnement procédural
A Decentralised and Inductive ‘New World’: Consequentialist Promises, Procedural Questioning
L’abondance statistique au service de la connaissance
Statistical Abundance at the Service of Knowledge
L'émergence du Big Data ouvre des perspectives vertigineuses pour la mesure géolocalisée du bien-être. Pour un économiste, c’est un progrès inestimable pour la meilleure mesure des inégalités socio-spatiales et, d’un point de vue conséquentialiste, pour la mise en place de mesures de politiques publiques visant à corriger ces inégalités.
The emergence of Big Data opens up breathtaking perspectives for the geolocated measurement of well-being. For an economist, it represents invaluable progress for the measurement of socio-spatial inequalities and, from a consequentialist viewpoint, for better public policies.
Tout d’abord, la quantité mais surtout la nature des données géolocalisées désormais accessibles ont subi une profonde mutation : l’immense océan des données qui constituent le Big Data est le fruit d’un processus de production inédit, décentralisé et marqué par une intentionnalité « de basse intensité ». Par contraste avec la collection réfléchie de données publiques, sont désormais à portée de clic la collection des innombrables traces statistiques laissées à jamais par nos existences numériques : contenu des recherches effectuées sur les navigateurs, courriels, profils et activité sur nos réseaux sociaux en ligne familiaux, professionnels, amicaux ou sentimentaux, achats, comptes bancaires en ligne, déplacements, données biologiques collectées par nos appareils connectés… Parce que notre vie se déroule désormais partiellement en ligne, la mémoire infinie du Web possède la comptabilité exacte de nos goûts et de nos opinions politiques, des multiples enchevêtrements de nos sociabilités, de notre activité productive, de notre rôle d’homo oeconomicus échangeant sur les marchés… mais aussi de l’empreinte de notre existence physique et peut-être, demain, de notre intimité physiologique. Cette accumulation de données s’opère le plus souvent indépendamment de notre volonté (même si les outils permettant de masquer nos traces numériques existent) ; elle est également parfois le résultat de la construction consciente de notre identité numérique : profils de réseaux sociaux et professionnels, blogs, souscription à des services de stockage en ligne…
First of all, the quantity and especially the nature of geolocated data, have undergone a deep change: the ocean of data making up Big Data stems from a novel decentralised production process characterised by “low-intensity” intentionality. In contrast to the well-thought-out collection of public data, the countless statistical traces left forever by our digital existence are just a click away for the Social scientist: contents of our research carried out on browsers, emails and profiles, or activities on our online family, professional, social or sentimental networks, our purchases, online bank accounts, travelling or biodata gathered via connected equipment… Because today our life is partially taking place online, the infinite memory of the Web keeps an accurate record of our tastes and political opinions, of the many entanglements of our sociability, of our productive activity, of our role of homo economicus trading on markets, but also of the footprint of our physical existence and, tomorrow perhaps, of our physiological intimacy. Most of the time, this accumulation of data takes place independently of our will (even if the tools enabling us to conceal our digital traces exist), even if it can also be the result of the conscious construction of our digital identity: social and professional network profiles, blogs and online data storage service subscriptions among others.
Il est donc désormais possible de percevoir, mesurer et quantifier comme jamais la réalité – notamment géographique – de nos existences : parce que les communications numériques médiatisent une part croissante de la réalité de nos vies, elles produisent des amas anarchiques de données non contrôlées, décentralisées, ‘spontanées’, d'une richesse et d'une pertinence sans commune mesure avec celles de l'Ancien monde.
From now on it is possible to perceive, measure and quantify like never before the (geographic) reality of our existence: because digital communications increasingly gives media coverage to the reality of our lives, they produce anarchic accumulations of uncontrolled, decentralised and ‘spontaneous’ data of incomparable wealth and pertinence with that of the Old World.
Un exemple de ce « rêve d'économiste », de ce « brave new world » (SHEARMUR, 2015) dans le domaine de la mesure de la ségrégation résidentielle : deux chercheurs estoniens ont tout récemment confronté la mesure des interactions sociales des habitants de Tallinn issue des données de recensement (ségrégation nocturne) à celle qui résulte de la mesure de leur géolocalisation collectée par le biais de leurs téléphones portables (ségrégation diurne) (SILM et AHAS, 2014). Ils ont montré que, bien que les lieux de résidence soient nettement ségrégés, les différents groupes ethniques faisaient un usage partagé de la ville pendant la journée, avec une probabilité élevée de contacts inter-ethniques.
This “economist’s dream”, this “brave new world” (Shearmur, 2015) in the field of residential segregation measurement, can be illustrated as follows: two Estonian researchers recently compared the measurement of the social interactions of residents in Tallinn, stemming from census data (night segregation), with that of the residents geolocation gathered through their cell phones (day segregation) (Silm and Ahas, 2014). They were able to show that, although places of residence are clearly segregated, different ethnic groups were sharing the city during the day, with a high probability of inter-ethnic contacts.
Cette étude, greffant des connaissances issues du ‘nouveau monde’ statistique à l’état des connaissances issues de « l’Ancien monde », ouvre de nouveaux questionnements prometteurs pour une meilleure compréhension de la ségrégation. De nombreux auteurs (comme le sociologue PRETECEILLE, 2007, 2014) expliquent que la ségrégation résidentielle est largement le fruit de la recherche de l’entre soi par les catégories économiquement dominantes, au demeurant fortement ségrégées. Par contraste, les catégories populaires, statistiquement moins ségrégées, vivraient dans des quartiers pauvres car délaissés par les plus riches. Si, comme le montre cette étude mobilisant des données issues du ‘nouveau monde’ statistique, la ségrégation diurne est plus faible que la ségrégation nocturne, cela signifie-t-il que les groupes dominants sont moins performants dans leurs stratégies d’évitement lors de leur usage quotidien de l’espace urbain ? Qu’ils perçoivent différemment leur projection diurne au travers du territoire de la ville et leur repli statique nocturne dans ‘leur’ quartier résidentiel ? Que les groupes dominés sont intégrés au fonctionnement économique de la ville mais relégués dès lors qu’il s’agit de la sociabilité ? Certes, à l’aide d’outils éprouvés comme les monographies et les entretiens, les Science sociales pourraient jeter un faisceau lumineux ciblé sur des territoires, des groupes, des individus soigneusement sélectionnés au regard de ces questionnements. Au-delà, l’ère du Big Data laisse espérer des réponses plus globales grâce à la mise en lumière de régularités statistiques appréciées à l’échelle de l’ensemble de la société.
This study, grafting knowledge stemming from ‘new world’ statistics to knowledge from the “Old world”, opens up new promising questions for understanding segregation in more detail. Many authors (such as sociologist Préteceille, 2007 and 2014) explain that residential segregation is mainly the consequence of the economically dominant categories seeking entre-soi, while the working-class categories live in poor suburbs neglected by the rich. If, as shown by this study using ‘new world’ statistics, day segregation is lower than night segregation, does that mean that the dominant groups are less performant in their avoidance strategies when they use the urban space during the day? Does that mean that they perceive differently their day projection through the urban territory and their night static withdrawal in ‘their’ residential suburb? Does that mean that the dominated groups are integrated into the economic functioning of the city but are relegated as soon as sociability comes up? Admittedly, with the help of well-tried tools such as monographs and interviews, social science could shed light on carefully selected territories, groups and individuals as far as these questions are concerned. Beyond this, in the Big Data era, we can hope for more global answers by bringing to light statistical regularities evaluated on the scale of society as a whole.
Il est un autre aspect des évolutions numériques qu’il faut souligner : la simplification de l’accès à l’ensemble des bases de données de l’Ancien monde : statistique publique, bases de données créées par les entreprises publiques et privées ou par des chercheurs isolés… Récemment organisée par la puissance publique elle-même (cf. www.data.gouv.fr) ces données sont plus visibles, plus facilement exploitables, en particulier par des non spécialistes.
Another aspect of digital evolutions needs to be highlighted: the simplification of access to all the databases of the Old World: public statistics, databases created by government-owned and private enterprises or by isolated researchers. Recently organised by the actual Government (cf. www.data.gouv.fr), this data is more visible, more easily exploitable, especially by non-specialists.
Décentralisation et démocratisation du discours statistique
Decentralisation and Democratisation of the Discourse on Statistics
Nous progressons ainsi vers une plus grande démocratisation de la connaissance de la société. En particulier, l’ère numérique implique la diffusion des technologies de traitement des données, tout particulièrement géolocalisées, comme par exemple le logiciel libre R (www.cran.r-project.org) et ses modules sans cesse plus perfectionnés de cartographie et de d’analyse statistique des données géolocalisées. En prolongement de cette production d’outils collaboratifs, la pratique de l’analyse statistique est facilitée par l’émergence de communautés d’utilisateurs qui vulgarisent et diffusent outils, méthodes et bonnes pratiques économétriques. La production de discours statistiques n’est plus l’apanage des « sachants », spécialistes des administrations publiques ou chercheurs académiques accrédités.
We are currently progressing towards greater democratisation as far as societal knowledge is concerned. The digital era involves the diffusion of data processing technologies, especially geolocated data, as is the case with free software R (www.cran.r-project.org) and its constantly more and more sophisticated modules of cartography and statistical analysis of geolocated data. Thanks to this production of collaborative tools, the practice of statistical analysis is facilitated by the emergence of communities of users who popularise and diffuse econometric tools, methods and good practices. The production of statistical discourses is no longer the prerogative of those who know, whether public administration experts or accredited academic researchers.
Côté pile, le 'Big data' et la révolution numérique laissent espérer l’affranchissement de la production de données (notamment géolocalisées) vis-à-vis de la tutelle publique, et l’avènement d’une ère d’abondance statistique décentralisée et démocratique : le conséquentialiste saluera ainsi le dynamitage des verrous techniques posés à la connaissance des inégalités socio-spatiales. En allant jusqu’au bout de ce raisonnement, le Big Data pourrait constituer un outil de défense des citoyens s’ils se servent de ces données pour dénoncer les abus éventuels de l’appareil d’Etat.
On the one hand, with ‘Big data’ and the digital revolution, we can hope for the emancipation of data production (geolocated data in particular) vis-à-vis State supervision, and for the advent of an era of decentralised and democratic statistical abundance, with consequentialists welcoming the elimination of technical and political obstacles hampering knowledge on socio-spatial inequalities. By following this reasoning through, Big Data could constitute a tool for the defence of citizens were they to use such data to denounce the potential abuses of the State machinery.
Menaces procédurales : entre fantasme et réalité
Procedural Threats: Between Fantasy and Reality
Côté face, cela pose d’épineuses questions procédurales : consentement à la diffusion de données personnelles, marchandisation de cette nouvelle ressource économique, contrôle de l’accès et de l’utilisation de ces données, protection des libertés individuelles, maîtrise des dispositifs d’analyse économétriques propres au Big Data…
On the other hand, this raises very serious procedural issues such as consenting to the diffusion of personal data, commodifying this new economic resource, controlling data access and utilisation, protecting individual freedoms and controlling econometric analytical systems peculiar to Big Data.
On peut commencer par souligner l'invisibilité numérique des existences vécues hors de vue du 'tout social' virtuel. C'est le danger d'une nouvelle forme de relégation, cette fois entre habitants et exclus (par choix ou par défaut de communication ou de consommation) de la virtualité partagée. Si je n'ai pas de smartphone, comment puis-je être inclus dans la mesure de la ségrégation proposée par les chercheurs estoniens ? Ici, c'est entre espace et cyberespace que se nouent les enjeux de la justice spatiale. Plus généralement, SHEARMUR (2015) explique que le Big Data ne peut traiter que de l’information codifiable et quantifiable, mais ne peut conduire, sans médiatisation humaine, à la compréhension de l’Humanité.
We can start by highlighting the digital invisibility of those whose lives have been out of sight of the virtual ‘all-social’. This is the danger of a new form of relegation, this time between the connected and those who are excluded (by choice or by lack of communication or consumption) from shared virtuality. How can those who do not use a smartphone be included in the measurement of segregation as proposed by the Estonian researchers? In this case, spatial justice issues arise between space and cyberspace. More generally, Shearmur (2015) explains that Big Data can only process codifiable and quantifiable information, but that it cannot lead to understanding Humanity without human mediatisation.
Symétriquement se pose la question du défaut d'opacité et de profondeurs temporelles et spatiales du cyberespace. Dans l'espace physique, réel, il est possible de faire (même temporairement) sécession du social et de protéger son intimité dans des lieux privés, soustraits à la vue publique et de mieux en mieux protégés[4]. L'inégale répartition de cette possibilité de « vivre cachés pour vivre heureux » est d'ailleurs, comme nous l'avons vu plus haut, une clef de lecture de la justice spatiale, le privilège de l'invisibilité étant celui des catégories dominantes. Dans le cyberespace, les barrières qui garantissent notre intimité semblent bien minces : ordinateurs peu sécurisés, traçage et écoute systématiques de nos courriels et déplacement sur la Toile, appareils connectés indiscrets… On peut peut-être s'amuser de la mise à niveau des puissants et des misérables face aux grandes oreilles d’Échelon et de la NSA, François Hollande et Angela Merkel leur étant tout aussi accessibles que le plus modeste citoyen européen. La conséquence est, cependant, de mener nos vies sous un 'œil de Sauron' enregistrant tout ce qui devrait pouvoir être tu : actions, opinions, faiblesses… On pourrait réinterpréter l'impératif de justice spatiale comme la nécessaire étanchéité, procédurale, entre l'espace intime et un espace public fossilisé par le virtuel.
Symmetrically, there is the issue of cyberspace opacity and temporal-spatial depth. In the physical space, it is possible to break away (even temporarily) from the social world and to protect one’s intimacy in private places, away from public view[4]. The unequal distribution of the possibility of “living hidden away to live happily” is a key for reading spatial justice because the privilege of invisibility is a prerogative of the dominant categories. In cyberspace, the barriers guaranteeing our intimacy appear rather thin: computers have little security; our emails and browsing habits on the Web are systematically being traced and checked; and surveillance equipment is being connected, among others. The consequence are that we live our lives under an ‘eye of Sauron’ which records everything that ought to remain untold: actions and opinions, dislikes and weaknesses… As a result, we could reinterpret the spatial justice imperative as necessary procedural imperviousness between intimate space and a public space fossilised by the virtual world.
Une troisième inquiétude procédurale porte sur le contrôle de ces données nouvelles. L’abondance informationnelle du Big Data fournissent les moyens de la connaissance orwellienne de l’ensemble des espaces de notre existence : celui du monde réel, celui du monde virtuel et, bientôt, celui du monde intime de nos corps et de nos esprits. D’un point de vue procédural, la question est ouverte de dire si un tel niveau de transparence est une mauvaise chose en soi ; d’un point de vue conséquentialiste, tout dépend de ce qui en est fait.
A third procedural preoccupation concerns controlling this new data. The informational abundance of Big Data offers the means to Orwellian knowledge of all the spaces of our existence: that of the real world, that of the virtual world and, soon, that of the intimate world of our bodies and our minds. From a procedural viewpoint, the question is open to say whether such a level of transparency is a bad thing in itself; from a consequentialist viewpoint, everything depends on what is done with it.
Un élément de débat porte sur la marchandisation de ce que MAYER-SCHÖNBERGER (2014), qualifie de « nouvelle ressource économique ». Les données du Big Data « peuvent être utilisées indéfiniment à des fins multiples et nouvelles, une valeur supplémentaire étant produite à chaque opération. (…) [Leur réutilisation] ouvre la voie à la création de nouveaux produits et services, et donc à de nouveaux flux de revenus pour les entreprises – ce qui pourrait conduire à l’évolution de leur business model. » Ainsi, le modèle économique des grands acteurs du numérique qui proposent des services « gratuits » en ligne (moteurs de recherche, sites marchands, réseaux sociaux, applications…) repose de plus en plus sur la collecte et la revente de ces précieuses données.
One of the elements of the debate concerns the commodification of what Mayer-Schönberger (2014) qualifies as “new economic resource”: Big Data information « can be used indefinitely to multiple and new ends, an additional value being produced with each operation. (…) [Their reutilisation] opens the way to creating new products and services, and therefore to new flows of income for companies – which could lead to their business model evolving.” As such, the economic model of major digital actors offering “free” online services (search engines, commercial Websites, social networks, software programmes etc.) relies increasingly on gathering and selling the precious data.
Cette marchandisation de nos empreintes virtuelles est mal connue des citoyens et échappe de facto aux autorités dotées de la légitimité procédurale garantie par le suffrage universel. Dans ce contexte, on pourrait proposer un nouvel idéal, procédural, de justice spatiale, avec la possibilité, pour des administrations représentant la légitimité démocratique sur un territoire, d'imposer des procédures de contrôle justes et transparentes à des entités qui apparaissent, à tort, comme pouvant exister « hors sol », déconnectées du monde réel.
The commodification of our virtual footprints is not well known by citizens and, de facto, escapes the authorities endowed with the procedural legitimacy guaranteed by universal suffrage. In this context, we could propose a new procedural ideal of spatial justice, with the possibility, for administrations representing democratic legitimacy over a territory, of imposing procedures of fair and transparent control upon entities that appear, wrongly, as being able to exist “outside”, disconnected from the real world.
Il ne s’agit cependant pas d’une question de fond : bien que lents à se mettre en place, on peut espérer, à terme, une régulation démocratique prochaine de ce nouveau monde numérique. En revanche, la nature de l’analyse statistique du Big Data soulève une question autrement épineuse.
However, this is not a fundamental issue: although implementation is slow, in the end we can hope for the imminent democratic regulation of this new digital world. On the other hand, the nature of the statistical analysis of Big Data raises another tricky issue.
Avec le Big Data, comme nous l’avons vu, il ne serait plus nécessaire de chercher pour trouver, l’algorithmique informatique permettant, mieux que l’intentionnalité humaine, de faire émerger des liens statistiques sans besoin d’avoir recours à un quelconque modèle causal préalable, la masse des données disponibles permettrait d’utiliser des modèles probabilistes capables de prédire des évènements.
With Big Data, as seen previously, it would no longer be necessary to seek in order to find, since computer algorithms make it possible, better than human intentionality, to bring out statistical links without having recourse to any prior causal model, with the mass of available data leading to the use of probabilistic models able to predict events.
Un exemple souvent cité concerne un enjeu important en termes de justice socio-spatiale, celui du ciblage géographique et du profilage ethnique de l’action policière. De plus en plus utilisés par les forces de police aux Etats-Unis, les logiciels de « Predictive Policing » révèlent, au pâté de maisons près, la localisation géographique de la criminalité avant même que celle-ci ne soit enregistrée (PEARSALL 2010). Le recours à ces techniques de Big Data se fait bien évidemment au nom d’un principe tout conséquentialiste de meilleure efficacité de l’action policière, mais des considérations procédurales entrent aussi en jeu. Il s’agit en effet aussi de garantir un meilleur respect du 4e amendement de la Constitution américaine protégeant les citoyens contre des perquisitions ne reposant pas sur des ‘présomptions sérieuses’[5]. En effet, le Predictive Policing guide « objectivement » l’action policière, ce qui constituerait un progrès par rapport aux intuitions de policiers subjectifs, partiaux et arbitraires – ou tout simplement racistes (GUTHRIE FERGUSON 2012 ; KOSS 2015).
A frequently quoted example concerns the important socio-spatial justice issue of geographic targeting and ethnic profiling, as carried out by the police force. Used increasingly by police forces in the United States, Predictive Policing software programmes reveal, within one or two blocks of houses, the geographic location of crimes even before they are recorded (Pearsall 2010). Resorting to these Big Data techniques is obviously carried out in the name of the consequentialist principle of better policing, although in this case procedural considerations also come into play. It is indeed also important to guarantee the respect of the 4th amendment of the American Constitution, which protects citizens from searches not based on ‘probable cause’[5]. Predictive Policing objectively guides police interventions, which supposedly is an improvement on police intuition which is based on subjectivity, partiality, arbitrariness or simply on racism (Guthrie Ferguson 2012; Koss 2015).
Cela soulève immédiatement de nombreux problèmes de protection des libertés civiques (GUTHRIE FERGUSON 2012 ; KOSS 2015 ; SPRAGUE 2015) : le Big Data donnerait ainsi une légitimation statistique du harcèlement par la police des populations (essentiellement Noires et Latinas) qui vivent dans les quartiers les plus défavorisés – et donc criminogènes (CRAWFORD et SCHULTZ 2014 ; SPRAGUE 2015 ; BAROCAS et SELBST 2016).
This immediately raises many problems as far as protecting civil rights is concerned (Guthrie Ferguson 2012; Koss 2015; Sprague 2015), since used in this way Big Data gives police forces statistical legitimacy to harass the (essentially Black and Latino) populations living in the most disadvantaged – and therefore crime-encouraging – suburbs (Crawford and Schultz 2014; Sprague 2015; Barocas and Selbst 2016).
Cependant, d’un strict point de vue statistique, le Big Data n’infère aucune causalité et ne fait que proposer des inférences probabilistes. Le logiciel ne dit en aucun cas qu’une personne possédant tel ensemble de caractéristiques, se déplaçant à pied dans telle banlieue américaine, est nécessairement un criminel ; il indique seulement qu’à une heure donnée et à un endroit donné, la probabilité qu’une telle personne commette tel type de crime est élevée. La « dictature des données » ne découlerait donc pas du Big Data lui-même, mais des imperfections des humains qui le manipulent : incapables de penser de façon probabiliste, irrémédiablement contaminés par un besoin viscéral de causalité, les utilisateurs humains du Big Data l’utiliseraient à tort pour confirmer leurs préjugés (MAYER-SCHÖNBERGER, 2014).
However, from a strict statistical point of view, Big Data infers no causality and offers only probabilistic inferences. The software does not in any way say that a person in possession of whatever characteristics, moving on foot in whatever American suburb, is necessarily a criminal; it only indicates that, at a given time and place, the probability of such a person committing such a type of crime is high. As such, the “dictatorship of data” does not follow from Big Data itself, but from the imperfections of the humans manipulating it: incapable of thinking probabilistically, irremediably contaminated by a visceral need for causality, the human users of Big Data use it wrongly to confirm their prejudices (Mayer-Schönberger, 2014).
« There is now a better way. Petabytes allow us to say: "Correlation is enough." We can stop looking for models. We can analyze the data without hypotheses about what it might show. We can throw the numbers into the biggest computing clusters the world has ever seen and let statistical algorithms find patterns where science cannot. (…) The opportunity is great: (…) Correlation supersedes causation, and science can advance even without coherent models, unified theories, or really any mechanistic explanation at all. There's no reason to cling to our old ways. It's time to ask: What can science learn from Google? » (ANDERSON, 2008)
“There is now a better way. Petabytes allow us to say: « Correlation is enough. » We can stop looking for models. We can analyse the data without hypotheses about what it might show. We can throw the numbers into the biggest computing clusters the world has ever seen and let statistical algorithms find patterns where science cannot. (…) The opportunity is great: (…) Correlation supersedes causation, and science can advance even without coherent models, unified theories, or really any mechanistic explanation at all. There’s no reason to cling to our old ways. It’s time to ask: What can science learn from Google?” (Anderson, 2008)
Cet extrait de la célèbre tribune d’ANDERSON (2008) dans Wired illustre à la fois le dogme des pro-Big Data et les fantasmes de ses détracteurs. Il laisse entrevoir un monde il faudrait en finir avec la Science, cette obsession humaine pour la modélisation et la recherche de causalité, et laisser penser les machines à notre place.
This extract from Anderson’s (2008) famous forum in Wired, illustrates pro-Big Data dogma and, at the same time, the fantasies of its critics. It offers a glimpse of a world where one would need to put an end to Science, to that human obsession for modelling and searching for causality, and let the machines do the thinking for us.
Cette image vertigineuse d’une société régulée par une algorithmique infaillible pose problème. En effet, tant le dogme du Big Data que sa crainte reposent sur deux croyances fragiles : le ‘naturalisme’ des données collectées par le Big Data et la supériorité des puissantes corrélations inductives du Big Data sur la causalité, graal de la méthode scientifique.
This breathtaking image of a society regulated by infallible algorithms presents a problem. Indeed, the dogma and fear of Big Data rely on two fragile beliefs: the ‘naturalism’ of data collected by Big Data, and the superiority of the powerful inductive correlations of Big Data on causality, the Grail of scientific method.
Or, comme le rappellent CRAWFORD, MILTNER et GRAY (2014), les chercheurs en Sciences sociales, habitués de l’Ancien monde statistique, ont depuis longtemps établi la nature éminemment sociale de la production et de l’utilisation des données statistiques : « Raw Data is an Oxymoron », comme le résume le titre de l’ouvrage collectif dirigé par Lisa GITELMAN (2013), et les données collationnées par le Big Data ne font pas exception.
Yet, as recalled by Crawford, Miltner and Gray (2014), social science researchers and regulars of Old World statistics have, for a long time, established the eminently social nature of statistical data production and use: “Raw Data is an Oxymoron”, as summarised in the title of the collective work edited by Lisa Gitelman (2013), and data collated as Big Data is no exception.
Par ailleurs, si le Big Data permet de déceler des corrélations inédites dissimulées dans la masse des données numériques, il n’y a rien de bien révolutionnaire au regard de ce qu’est la Statistique, définie ainsi par COURNOT en 1843 : « ensemble de techniques d'interprétation mathématique appliquées à des phénomènes pour lesquels une étude exhaustive de tous les facteurs est impossible ». Ensuite, il peut proposer une vision probabiliste du monde. Pour autant, au-delà des formules incantatoires, il semble bien hâtif d’en déduire une quelconque supériorité de la corrélation comme outil de compréhension du monde.
Furthermore, while Big Data leads to revealing new correlations concealed in the mass of digital data, there is nothing truly revolutionary from the viewpoint of what Statistics is, according to Cournot’s 1843 definition: “A set of techniques for mathematical interpretation applied to phenomena for which an exhaustive study of all factors is impossible”. Although Big Data can offer a probabilistic vision of the world, it seems rather hasty to deduct any kind of superiority from correlations as tools for understanding the world.
Comme en témoignent les corrélations improbables moquées par le site Spurrious Correlations (VIGEN, 2015), il semble peu sérieux, comme tentent de le faire croire et les zélotes du Big Data et ses opposants catastrophistes, de prétendre pouvoir se passer de la rationalité humaine pour saisir la portée des résultats proposés par le Big Data.
Moreover, as testified by the improbable and humorous correlations published on the Spurious-Correlations website (Vigen, 2015), pretending to be able to manage without human rationality in grasping the consequences of results offered by Big Data, as both the zealots and the pessimistic opponents of Big Data would have us believe, hardly seems serious.
« The big data team simply uncovered better, more meaningful correlations. (…)” Big data analysis can be about correlations OR causation—it all depends, as it has always been, on what question we are asking, what problem we are solving, and what goal we are trying to achieve. I don’t think big data will do anything to—and has little to do with—our obsession with causation. But as Big Data successfully demonstrates, this is one technology-driven phenomenon that can improve our lives and require all of us to pay attention and start engaging in a meaningful conversation of what to do about its potential risks. » (PRESS, 2013)
“The big data team simply uncovered better, more meaningful correlations. (…)” Big data analysis can be about correlations OR causation—it all depends, as it has always been, on what question we are asking, what problem we are solving, and what goal we are trying to achieve. I don’t think big data will do anything to—and has little to do with—our obsession with causation. But as Big Data successfully demonstrates, this is one technology-driven phenomenon that can improve our lives and require all of us to pay attention and start engaging in a meaningful conversation of what to do about its potential risks.” (Press, 2013)
Les algorithmes ne sont donc pas une nouvelle divinité numérique : ce sont des objets sociaux, construits et utilisés par des humains au regard de motivations particulières. Ainsi, loin de souscrire au spectre dystopique du roman de science-fiction Minority Report de Philip K. DICK (1956), on peut souligner la neutralité intentionnelle de ce qui n’est, in fine, qu’un simple outil d’analyse statistique. D’un point de vue conséquentialiste, le Big Data, arme potentielle des oppresseurs, peut tout aussi bien être un outil de libération aux mains des opprimés. Confrontée aux dérives du ‘Predictive Policing’, la société civile américaine a ainsi développé des applications de contrôle de la police comme Cop Watch et utilise des méthodes de Big Data pour prédire… l’usage irraisonné de la force par les départements de la police municipale.
Algorithms are not some new digital divinity; they are social objects, built and used by humans for specific reasons. Far from subscribing to the dystopic spectre of Philip K. Dick’s sci-fi novel Minority Report (1956), we can highlight the intentional neutrality of what, in the end, is a mere tool of statistical analysis. From a consequentialist point of view, Big Data, as the potential weapon of oppressors, can just as well be a tool of liberation in the hands of the oppressed. Confronted with the abuses of ‘Predictive Policing’, the American civil society has developed police monitoring software programmes such as Cop Watch, and uses Big Data methods to predict the irrational usage of force by the various departments of the municipal police force.
[Conclusion] Que faire ? Programme de travail pour économiste
[Conclusion] What to Do? Working Programme for Economists
Le Big Data ne relève donc ni de la magie noire ni de la magie blanche : ce n’est qu’un nouvel outil statistique et, en tant que tel, un construit social dont la portée est limitée et qui peut et doit être soumis à la critique des Sciences sociales :
Big Data is neither black nor white magic: it is merely a new statistical tool and, as such, a social construct with limited impact which can and should be scrutinised by social scientists:
« This points to the next frontier: how to address these weaknesses in big data science. In the near term, data scientists should take a page from social scientists, who have a long history of asking where the data they’re working with comes from, what methods were used to gather and analyze it, and what cognitive biases they might bring to its interpretation (…). Longer term, we must ask how we can bring together big data approaches with small data studies - computational social science with traditional qualitative methods. (…)This goes beyond merely conducting focus groups to confirm what you already want to see in a big data set. (…) Social science methodologies may make the challenge of understanding big data more complex, but they also bring context-awareness to our research to address serious signal problems. Then we can move from the focus on merely “big” data towards something more three-dimensional: data with depth ». (CRAWFORD, 2013)
“This points to the next frontier: how to address these weaknesses in big data science. In the near term, data scientists should take a page from social scientists who have a long history of asking where the data they’re working with comes from, what methods were used to gather and analyse it, and what cognitive biases they might bring to its interpretation (…). Longer term, we must ask how we can bring together big data approaches with small data studies – computational social science with traditional qualitative methods. (…)This goes beyond merely conducting focus groups to confirm what you already want to see in a big data set. (…) Social science methodologies may make the challenge of understanding big data more complex, but they also bring context-awareness to our research to address serious signal problems. Then we can move from the focus on merely “big” data towards something more three-dimensional: data with depth”. (Crawford, 2013)
Comment un économiste peut-il contribuer à l’effort collectif d’intelligibilité appelé par CRAWFORD (2013) ?
How can an economist contribute to the collective effort of intelligibility called for by Crawford (2013)?
Du point de vue conséquentialiste qui caractérise la science économique, la participation du plus grand nombre à la grande trace laissée par l'enchevêtrement de nos existences virtuelles est nécessaire. Cela donnerait en effet une connaissance fidèle de la réalité de nos sociétés, et permettrait à tous de peser dans la mesure de la justice sociale, « chacun comptant pour un, et aucun pour plus d'un » selon la vénérable maxime utilitariste. Cela implique de soutenir la lutte contre la fracture numérique en incluant les relégués dans la société du tout connecté, et d'organiser l'enregistrement égal de l'existence de chacun.
From the consequentialist viewpoint characterising economic science, the participation of the greatest number in the great trace left by the entanglement of our virtual lives is necessary. This would indeed make knowledge about the reality of our societies more accurate, and make it possible for all to contribute to measuring social justice, “each counting for one, and none for more than one” according to the utilitarian maxim. This requires to support the fight against the digital gap, by making relegates a part of the all-connected society, and to organise the equal recording of everyone’s existence.
Dans le même temps, le respect des libertés publiques et la nature procédurale de la justice sociale ne doivent pas être oubliées, avec l’édiction de règles justes encadrant la participation à ce nouvel espace public (l’économie normative souligne l’importance des critères[6] de réversibilité, de publicité et de participation).
At the same time, respecting public freedoms and the procedural nature of social justice must not be forgotten, with the enactment of fair rules to supervise participation in this new public space (normative economics highlights the importance of the reversibility, publicity and participation criteria[6]).
Par ailleurs, dans le prolongement du travail axiomatique mené sur les indicateurs statistiques de ‘l’Ancien monde’, les économistes pourraient contribuer à la formulation des propriétés normatives que devraient respecter les algorithmes du Big Data, déconstruisant leur image de boîtes noires divines hermétiques à la pensée humaine.
Moreover, following on from the axiomatic work conducted on ‘Old world’ statistical indicators, economists could contribute to formulating the normative properties which Big Data algorithms should respect, deconstructing their image of divine black box impervious to human thought.
Enfin, si l'on assimile cette compilation de notre existence virtuelle à un bien commun à protéger et à partager, il faut éviter que le marché ne décide, seul, de sa collecte, de son stockage, de son échange et de sa valorisation. Les données de l’ère numérique sont non rivales : elles ne sont pas consommées et détruites par leur utilisation. Elles sont par ailleurs faiblement excludables : il est difficile d’empêcher leur utilisation. Ce sont donc, a minima, des « biens de club » ; a maxima, des « biens publics ». Pour un économiste, la puissance publique doit nécessairement être chargée de leur régulation, afin de garantir leur efficace production et leur juste répartition.
Finally, if we compare the compilation of our virtual existence to a common good to be protected and shared, we must prevent the market from deciding alone on its collection, storage, exchange and development. The data of the digital era is non-rival: it is not consumed or destroyed through its utilisation. On the other hand, data is to a lesser extent excludable in that it is difficult to prevent its utilisation. As such, data is at least a “club good” and at most a “public good”. For an economist, the Government must necessarily be in charge of data regulation, in order to guarantee its efficient production and fair distribution.
Au terme de cette réflexion, le Big Data et le monde statistique nouveau qu’il symbolise apparaissent comme des améliorations par rapport à la pénurie de données de l’Ancien monde statistique. Cependant – et c’est finalement assez satisfaisant pour un économiste – il s’agit plus d’une amélioration marginale dont il convient de ne pas surestimer l’ampleur… mais dont il faut contrôler l’exploitation.
To conclude this discussion, Big Data and the new world of statistics symbolised by it come up as an improvement on the data scarcity of Old world statistics. However – and in the end this is fairly satisfying for an economist – it concerns more a marginal improvement of which we should not overestimate the scope but control the development.
A propos de l’auteur : Tovar Elisabeth, Maître de Conférences, Université Paris Ouest et EconomiX (UMR 7235)
About the author: Elisabeth Tovar, Senior Lecturer; Université Paris Ouest and EconomiX (UMR 7235)
Pour citer cet article : « Mesurer la justice socio-spatiale : de l'ancien au nouveau monde, promesses et menaces du « Big Data », justice spatiale | spatial justice, n°10, Juillet 2016, http://www.jssj.org/
To quote this article: “Measuring Socio-Spatial Justice: From Statistics to Big Data[1] – Promises and Threats”, justice spatiale | spatial justice, n°10, July 2016, http://www.jssj.org/
[1] La liste des plaisirs de BENTHAM est la suivante : « 1. Les plaisirs des sens. 2. Les plaisirs de richesse. 3. Les plaisirs de compétence. 4. Les plaisirs de la bonne entente. 5. Les plaisirs de renommée. 6. Les plaisirs du pouvoir. 7. Les plaisirs de piété. 8. Les plaisirs de bienveillance. 9. Les plaisirs de malveillance. 10. Les plaisirs de mémoire. 11. Les plaisirs d’imagination. 12. Les plaisirs d’attente. 13. Les plaisirs dépendant de l’association. 14. Les plaisirs de soulagement. ». La liste des peines est la suivante : « 1. Les douleurs de privation. 2. Les douleurs des sens. 3. Les douleurs de maladresse. 4. Les douleurs de discorde. 5. Les douleurs de mauvaise réputation. 6. Les douleurs de piété. 7. Les douleurs de bienveillance. 8. Les douleurs de malveillance. 9. Les douleurs de mémoire. 10. Les douleurs d’imagination. 11. Les douleurs d’attente. 12. Les douleurs dépendant de l’association. » (BENTHAM, 1789, chap. v, § 3).
[1] BENTHAM’s list of pleasure is as follows: “1. The pleasures of sense. 2. The pleasures of wealth. 3. The pleasures of skill. 4. The pleasures of amity. 5. The pleasures of a good name. 6. The pleasures of power. 7. The pleasures of piety. 8. The pleasures of benevolence. 9. The pleasures of malevolence. 10. The pleasures of memory. 11. The pleasures of imagination. 12. The pleasures of expectation. 13. The pleasures dependent on association. 14. The pleasures of relief.” The list of pains is as follows: “1. The pains of privation. 2. The pains of the senses. 3. The pains of awkwardness. 4. The pains of enmity. 5. The pains of an ill name. 6. The pains of piety. 7. The pains of benevolence. 8. The pains of malevolence. 9. The pains of the memory. 10. The pains of the imagination. 11. The pains of expectation 12. The pains dependent on association.” (Bentham, 1789, chap. v, § 3).
[2] Le terme français ‘statistique’ est un emprunt récent au mot Statistik, forgé par l'économiste allemand ACHENWALL (1719-1772), qui l'a dérivé de l'italien statista « Homme d'État », la statistique représentant pour lui l'ensemble des connaissances que doit posséder un homme d'État (TLFI, 2015).
[2] The French term ‘statistique’ was borrowed from the German Statistik, which in turn was created by German economist Achenwall (1719-1772) who derived it from the Italian statista or “statesman” where, to him, statistics represents all the knowledge a statesman should possess (TLFI, 2015).
[3] On pense à cette blague bien connue sur les économistes : une nuit, un policier trouve un économiste cherchant quelque chose par terre sous un lampadaire. Il lui demande s’il a perdu quelque chose. L’économiste répond « J’ai perdu mes clefs dans la ruelle sombre de l’autre côté de la rue ». Le policier lui demande alors pourquoi il cherche ses clefs sous le lampadaire, et non pas dans la ruelle. L’économiste répond : « Parce qu’on y voit mieux ici pour chercher ».
[3] This brings to mind a joke well-known among economists: One night, a policeman sees an economist looking for something on the ground, under a street light. He proceeds to ask him whether he lost something, to which the economist replies: – “I’ve lost my keys in the dark alley on the other side of the street”. The policeman then asks him why he is looking for his keys under the street lamp, and not in the dark alley, to which the economist replies – “Because this is where I can see better to look for my keys”.
[4] A tel point que l'une des raisons avancées par la statistique publique allemande pour renoncer à un recensement exhaustif est la multiplication des barrières (portes, concierges, digicodes…) empêchant le contact entre les citoyens et les agents recenseurs, œil statistique de l’État.
[4] So much so that, one of the reasons given by the German statistical office, when abandoning an exhaustive census, was the multiplication of barriers (doors, caretakers, digicodes, etc.) which prevented contact between citizens and census enumerators, the statistical eyes of the State.
[5] Cet amendement établit le droit des citoyens « d'être garantis dans leurs personne, domicile, papiers et effets, contre les perquisitions et saisies non motivées ne sera pas violé, et aucun mandat ne sera délivré, si ce n'est sur présomption sérieuse, corroborée par serment ou affirmation, ni sans qu'il décrive particulièrement le lieu à fouiller et les personnes ou les choses à saisir ».
[5] This amendment establishes the right of citizens “to be secure in their persons, houses, papers, and effects, against unreasonable searches and seizures, shall not be violated, and no Warrants shall issue, but upon probable cause, supported by Oath or affirmation, and particularly describing the place to be searched, and the persons or things to be seized”.
[6] Parmi un grand nombre d’autres : conformité, réversibilité, possibilité de recours, publicité, contradiction, participation, motivation, preuve, indépendance, impartialité, compétence, légalité…
[6] Among many others such as conformity, possibility of recourse, contradiction, motivation, proof, independence, impartiality, expertise and legality.