Archives par mot-clé : data

“Homme-Trace” and “Signes-traces” in Teriitutea Quesnot.  “Algorithmics at the Heart of Web-based Geographic Data Production”, In Joliveau Th. & Noucher M. Geospatial Technologies and Society: Uses, Imaginaries, and Critical Issues, Willey, Iste, 2026, pp. 27-54.

Posted on by

Author(s):

Teriitutea Quesnot. Full Professor, Department of Geography of Université Côte d’Azur (Nice, France). Research Chair from Institut Universitaire de France (Paris, France).

Abstract:

Teriitutea Quesnot gets to the heart of the field by proposing a renewed conceptualization of geospatial data types that is more in line with the current conditions of their production on the web, where social networks now take the lion’s share. To the classic distinction between “data” – data digitized from the physical environment – and “capta” – data captured by web platforms, often without their users’ knowledge – he adds a third category, “quaesita”, whose purpose is to use algorithms to influence individuals’ spatial behavior. He then revisits the question of geospatial data through the concepts of Human-trace, trace-signs, geospatial traces, footprints and algorithmic spatiality. For him, the new techniques of augmented, diminished and mixed reality aim to superimpose these algorithmically calculated “quaesita”onto individuals’ perceptions in situ to influence their decisions.

  1. The genesis of geographic “data”.
  2.  Social web platforms and the proliferation of “capta”.
  3.  From geospatial footprints to geographic “quaesita”.
  4.  Deconstructing our (geo)digital footprints: pipe dreams and realities. 

See:

Algorithmics at the Heart of Web-based Geographic Data Production

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/9781394452156.fmatter. Thierry Joliveau,  UMR Environnement-Ville-Société, Université Jean Monnet de Saint-Etienne, France. Matthieu Noucher UMR CNRS PASSAGES, Pessac, France

 

 

 

TRACES, DONNÉES ET PREUVES EN CONTEXTE NUMÉRIQUE : QUELLES ACCEPTIONS INTERDISCIPLINAIRES ? Revue Intelligibilité du numérique n°2|/2021

Posted on by

Coordonné par :

BACHIMONT Bruno, Professeur des universités, COSTECH UR-2223, Université de Technologie de Compiègne

VERLAET Lise, Maître de conférences en Sciences de l’Information et de la Communication,LERASS UR-827, Directrice de l’Institut des Technosciences de l’Information et de la Communication (ITIC)

 

Résumé 

L’intelligibilité du numérique passe par l’intelligence des traces et leur herméneutique ou interprétation. Il s’agit de comprendre ce qui se passe quant au sens quand on traite les traces comme des données à mobiliser dans des systèmes numériques, et quels sont les outils, méthodes, concepts permettant de reconstruire un régime du sens, une manière de comprendre et d’interpréter ces traitements. Par conséquent, ce numéro entend explorer dans la perspective de l’intelligibilité du numérique, la nature des données, leur relation à ce qu’elles représentent et aux traces dont elles peuvent être la capture, pour éclairer la valeur épistémique, pratique, probatoire et argumentatif des résultats qu’elles permettent de produire.

Pour lire la présentation complète du numéro

 Bachimont, B., & Verlaet, L. (2021). Traces, données et preuves en contexte numérique : quelles acceptions interdisciplinaires ? Revue Intelligibilité du numérique, 2|2021. [En ligne] https://doi.org/10.34745/numerev_1712

Revue en libre accès : https://intelligibilite-numerique.numerev.com/numeros/n-2-2021

Corps connectés, figures, fragments, discours, Presses des mines, 2022

Posted on by

Auteurs

Armen Khatchatourov, Maître de conférences en Sciences de l’information et de la communication à l’Université Gustave Eiffel

Olaf Avenati, designer graphique et numérique, enseignant en Master et chercheur à l’ESAD de Reims


Pierre-Antoine Chardel, professeur et directeur du LASCO Idealab à IMT-BS

Isabelle Queval est philosophe, professeur des universités à l’INSHEA, titulaire de la chaire UNESCO “Handicap, Education et Numérique”.

Résumé

Nos corps sont désormais inscrits dans les flux de données. Nos nouvelles expériences sensorielles, de déplacement ou d’être ensemble sont amplement modifiées à l’ère de l’hyper-connexion et du Big Data. Mais comment cette nouvelle manière d’envisager nos corps (de notre corps propre au corps social) se traduit-elle ? Quel impact cette condition numérique a-t-elle sur nos vies ? C’est à ces questions que le présent ouvrage s’intéresse, au fil des contributions issues de domaines variés, tels que l’art, le design, la philosophie, la sociologie ou la psychologie, en ouvrant des voies d’analyse aussi hétérogènes que complémentaires.
Il s’agit par-là d’ouvrir de nouvelles pistes de réflexion critique, herméneutique et sociétale sur la manière dont nos subjectivités sont affectées par la mise en données de nos corps (Résumé auteurs/éditeurs)

De notre corps propre au corps social : impact du numérique

Avec les contributions de chercheurs issus de disciplines variées

.

Digital Trace Data: Modes of Data Collection, Applications, and Errors at a Glance

Posted on by

(Chapitre d’ouvrage)

Source :

Section 1, Chapitre 7. In : Handbook of Computational Social Science.  Volume 1 Theory, Case Studies and Ethics (eds Engel, U., Quan-Haase, A., Xun Lui, S. & Lyberg, LE) (Routledge , 2021). ISBN 9780367456528

Auteurs :

Frauke Kreuter, professeur de statistiques à l’université Ludwig Maximilian de Munich  Florian Keusch, professeur de statistiques (intérimaire ) à l’université Ludwig Maximilian de Munich

Résumé  du chapitre :

Différentes sources de traces numériques utilisées en tant que données sont analysées en vue de mettre en évidence  les problèmes liés à leur utilisation dans les sciences sociales computationnelles.

Résumé du livre :

Ce livre explore les principaux débats concernant les données traitées à partir de traces  numériques. Il présente l’évolution des formes d’enquêtes et  fournit de nouveaux exemples de recherche informatique en sciences sociales sur la détection de l’interaction sociale.

Statistiques et traces numériques en questionhttps://www.routledge.com/Handbook-of-Computational-Social-Science-Volume-1-Theory-Case-Studies/Engel-Quan-Haase-Liu-Lyberg/p/book/9780367456528