Comme il est possible de le constater en effectuant une recherche avec Google, le web se transforme progressivement et, avec lui, les systèmes d’information.

Nous passons de bases données qui sont conçues pour retrouver une information à des données ouvertes et liées qui, publiées dans le web, permettent à des machines d’établir des connexions et de générer, par inférence, une information qui ne se trouve pas dans notre base de données.

Sélection de lectures parmi mes signets les plus récents sur Diigo:

Connexion

Le web a été conçu pour être exploré par des humains et par des machines. Pour les modèles d’affaires numériques, la découverte de ce que nous ignorions a beaucoup plus de valeur que la recherche de choses que nous connaissons.  C’est, notamment, pour cette raison que les géants du numériques investissent dans les technologies du web sémantique (ou web des données) car elles permettent de représenter les connexions possibles entre différents éléments d’information.

“The value that I see going forward is the linking part of the data environment,” Wiggins added. “You start searching at one point, but you may be linked to things you didn’t know existed because of how another institution has listed it. This new system will show the relationship there. That’s going to be the piece that makes this transformative. It is the linking that is going to be the transformative.”

Searching for Lost Knowledge in the Age of Intelligent Machines – As search engines are radically reinvented, computers and people are becoming partners in exploration.

Curation de données

Nouvelle compétence clé: la curation de données, à la quelle on ajoutera le nécessaire esprit critique qui ne peut être remplacé par les algorithmes.

Avec tous les algorithmes statistiques et tous les outils d’analyse automatique de données (« big data analytics ») du monde, nous aurons encore besoin d’hypothèses causales, de théories et de systèmes de catégorisation pour soutenir ces théories. Les corrélations statistiques peuvent suggérer des hypothèses causales mais elles ne les remplacent pas. Car nous voulons non seulement prédire le comportement de phénomènes complexes, mais aussi les comprendre et agir sur la base de cette compréhension. Or l’action efficace suppose une saisie des causes réelles et non seulement la perception de corrélations. Sans les intuitions et les théories dérivées de notre connaissance personnelle d’un domaine, les outils d’analyse automatique de données ne seront pas utilisés à bon escient. Poser de bonnes questions aux données n’est pas une entreprise triviale !

La litéracie en curation de données

Médiation

Comment éveiller des décideurs aux changements radicaux qui sont annoncés partout, mais qui ne s’expérimentent pas dans le quotidien puisqu’il se transforme de façon beaucoup plus lente et progressive ?

In addition to the artworks and product demos, there are video infographics explaining what companies can and are doing with your data right now, whether it’s credit score calculation, email metadata analysis, or how your wifi-enabled smartphone is basically always snitching on you.

Once you’re thoroughly alarmed by the reality of what we have given up in freedom for the conveniences wrought by our ad-driven world, the team has helpfully created a Data Detox Bar where you can learn about reasserting control over your network existence and limiting your exposure. And the entire exhibit is staffed with all white-wearing “Ingeniouses” who will answer questions or just provide a shoulder to scream into after discovering that there is no such thing as “anonymized data.”

For the truly curious, of which I am one, there are workshops and presentations that provide an even deeper look into the gaping maw of our networked world.

Go to The Glass Room. If Black Mirror Had a Showroom, This Would Be It