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

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

De la trace à l’empreinte puis à la donnée, probante ou non. Relativisme de l’impact de la recherche sur les pratiques enseignantes.

 

 

Source :

Formation et pratiques d’enseignement en questions. Hors série N° 3 / 2019 / pp. 127-141

Auteurs :

François Larose (Université de Sherbrooke, Canada) et Joyce-anna ottereyes (Université de Sherbrooke, Canada)

francois.larose@usherbrooke.ca et Joyce.Anna.Ottereyes@usherbrooke.ca

Résumé :

Dans cet article, nous faisons d’abord l’analyse de la trace et de sa transformation progressive en donnée, probante ou non, en tant qu’effet de succession dans un processus métaphorique. Afin d’illustrer l’éloignement progressif de la trace considérée en tant qu’empreinte ou indice d’un phénomène dans un contexte d’usage typique en sciences de l’éducation, nous contextualisons les recours à la vidéoscopie réalisée en situation de classe selon que la finalité en soit la formation ou la recherche sur les pratiques enseignantes. Nous terminons notre propos par une analyse de l’impact de la disponibilité pléthorique de traces ou de don- nées primaires qui résulte de l’évolution technologique sur les profils d’utilisation contreproductive qui peut en résulter.

Mots-clés :

Trace, empreinte, données probantes, usages différenciés en recherche ou formation, fondements épistémologiques des usages

Texte en ligne sur :

http://revuedeshep.ch/pdf/HS3/HS3-07-Deschoux.pdf

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

(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