Médias sociaux et nouveaux modes de gouvernance et de surveillance à l’ère du Big Data
André Mondoux, avec Maude Bonenfant (Département de communication sociale et publique), Marc Ménard (École des médias) et Maxime Ouellet (École des médias)
Grâce à des algorithmes sophistiqués capables de décrypter des affinités cachées entre plusieurs types de données, le Big Data a la prétention de colliger les données personnelles des médias socionumériques afin d’établir des corrélations où les activités humaines seraient modélisées et ainsi rendues prévisibles. L’objectif de cette recherche est d’analyser l’utilisation des médias socionumériques à la lumière des circuits de production, de captation et de traitement de données produites par les utilisatrices et utilisateurs (Big Data). Par cela, l’équipe de recherche entend vérifier si cette dynamique sociotechnique (le couplage médias socionumériques/Big Data) est fondée sur l’automatisation de la production, de la captation, du traitement et de la valorisation des données des utilisateurs (gouvernance algorithmique). L’hypothèse est la suivante : ce couplage sociotechnique pourrait constituer une forme de régulation fondée sur cette automatisation et qui se déploie à même des processus de communication. Autrement dit, les utilisatrices et utilisateurs généreraient des données qui, une fois captées et traitées, serviraient en retour à nourrir des représentations qui leur sont adressées et qu’ils intégreraient dans leurs pratiques quotidiennes.
L’objectif de cette recherche consiste à comprendre comment les informations produites par les médias socionumériques s’inscrivent dans des processus de circulation et de captation de données produites par les individus et à vérifier si elles conduisent à l’émergence de nouvelles formes de régulation articulée autour de la surveillance et de la gouvernance.
CRSH Savoir, 2015-2020