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Coordination scientifiqueGilles BASTIN (Laboratoire PACTE, Sciences Po Grenoble),Paola TUBARO (Laboratoire de Recherche en Informatique, CNRS, Universit&#233; de Paris-Saclay)&#160;ArgumentairePeu de sujets ont suscit&#233; dans les ann&#233;es r&#233;centes autant d&#8217;int&#233;r&#234;t dans le d&#233;bat public et dans les sciences sociales que celui des big data. La mont&#233;e en puissance de nouvelles sources de donn&#233;es massives produites principalement par les technologies num&#233;riques alimente, depuis le d&#233;but des ann&#233;es 2010, une r&#233;flexion et des craintes sur le fonctionnement des soci&#233;t&#233;s contemporaines et la production du savoir sur ces soci&#233;t&#233;s. Une grande part de la litt&#233;rature consacr&#233;e aux big data oscille encore entre deux approches. La premi&#232;re vise &#224; caract&#233;riser de mani&#232;re instrumentale ces donn&#233;es (par exemple par opposition aux donn&#233;es plus classiques utilis&#233;es par les chercheurs) et l&#8217;usage qui en est fait (Kitchin, 2013). La seconde met en avant de mani&#232;re critique les risques induits par les big data&#160;: non seulement l&#8217;obsolescence de la m&#233;thode scientifique d&#8217;analyse des donn&#233;es appel&#233;e &#224; &#234;tre remplac&#233;e par des algorithmes sans lien fort avec les th&#233;ories sociales (Anderson, 2006), mais aussi, et surtout, l&#8217;apparition d&#8217;une nouvelle forme de soci&#233;t&#233; &#171;&#160;dirig&#233;e par les donn&#233;es&#160;&#187; (Pentland, 2012), inaugurant des bouleversements de nos fa&#231;ons de vivre, de travailler et de penser (Mayer-Sch&#246;nberger et Cukier, 2013) ou une nouvelle &#171;&#160;gouvernementalit&#233;&#160;&#187; (Rouvroy et Berns, 2013).On dispose cependant encore de peu de travaux interrogeant les effets sociaux et les implications scientifiques des big data &#224; partir d&#8217;une exp&#233;rience de premi&#232;re main dans le domaine. Cet appel &#224; contributions vise &#224; mobiliser la communaut&#233; des sociologues qui s&#8217;int&#233;ressent aux big data et qui les utilisent autour de deux grandes questions qui ne nous paraissent pas devoir &#234;tre s&#233;par&#233;es&#160;: comment les big data transforment-elles la soci&#233;t&#233;&#160;? Comment ces donn&#233;es affectent-elles la pratique des sciences sociales&#160;? Cette double approche consistant, dans une perspective de sociologie des processus de datafication, &#224; r&#233;fl&#233;chir &#224; la quantification du social comme Alain Desrosi&#232;res l&#8217;avait fait au sujet des statistiques, consid&#233;rant en m&#234;me temps &#171;&#160;leurs apports de connaissance et les circuits sociaux de leur mise en forme et de leurs usages&#160;&#187; (Desrosi&#232;res, 2005). Notre objectif est par l&#224; de contribuer &#224; la r&#233;flexion engag&#233;e depuis quelques ann&#233;es dans les sciences sociales sur les effets sociaux, &#233;conomiques, juridiques et politiques, d&#8217;une part, m&#233;thodologiques et &#233;pist&#233;mologiques, d&#8217;autre part, du &#171;&#160;d&#233;luge de donn&#233;es&#160;&#187; (Hey et Trefethen, 2003) qui a accompagn&#233; trois ph&#233;nom&#232;nes sociaux congruents. Le premier est le d&#233;veloppement des pratiques de documentation et de digitalisation de pans entiers de l&#8217;exp&#233;rience sociale des individus sur le web. Le second concerne la num&#233;risation des produits culturels comme les livres, la musique ou les medias. Le troisi&#232;me enfin est la g&#233;n&#233;ralisation de la collecte de traces d&#8217;usages et de pratiques sociales par des capteurs connect&#233;s au web dans des domaines tr&#232;s vari&#233;s comme la sant&#233;, les d&#233;placements ou la vie domestique.Un premier type d&#8217;articles attendus concerne la g&#233;n&#233;alogie du ph&#233;nom&#232;ne big data, aussi bien comme une forme d&#8217;innovation scientifique, dans des champs disciplinaires plus ou moins proches des sciences sociales, que comme un sujet du d&#233;bat public (Beer, 2016). Les conditions historiques de diffusion du concept et des m&#233;thodes des big data pourront &#234;tre examin&#233;es &#224; l&#8217;aide d&#8217;&#233;tudes comparatives qui seraient utiles pour comprendre dans quelle mesure le contexte institutionnel p&#232;se sur leur g&#233;n&#233;ralisation et la fa&#231;on dont elles ont p&#233;n&#233;tr&#233; les espaces publics et acad&#233;miques dans diff&#233;rents pays. La question du rapport (ou de l&#8217;&#233;cart) entre d&#233;finition &#171;&#160;publique&#160;&#187; et d&#233;finition &#171;&#160;scientifique&#160;&#187; des big data (Michael et Lupton, 2016) pourrait aussi &#234;tre abord&#233;e dans des articles analysant ce ph&#233;nom&#232;ne sur un plan g&#233;n&#233;alogique.Les contributions pourront aussi aborder les nombreux probl&#232;mes publics qui ont &#233;merg&#233; dans le sillage des big data. La fa&#231;on dont la r&#233;volution des donn&#233;es modifie la perception de la vie priv&#233;e et brouille la fronti&#232;re entre sph&#232;re publique et sph&#232;re priv&#233;e est un premier exemple de ces probl&#232;mes publics (Tubaro, Casilli et Sarabi, 2014). D&#8217;autres ph&#233;nom&#232;nes peuvent &#234;tre cit&#233;s comme la question de la surveillance des populations rendue possible par la r&#233;cup&#233;ration massive d&#8217;informations sur les individus &#224; partir des traces num&#233;riques de leurs activit&#233;s. La question du &#171;&#160;digital labor&#160;&#187;, souvent invisible et non r&#233;mun&#233;r&#233;, qui permet d&#8217;alimenter les bases de donn&#233;es (Terranova, 2000&#160;; Cardon et Casilli, 2015&#160;; Scholz, 2012) comme celle du d&#233;veloppement des algorithmes destin&#233;s &#224; les traiter pourra aussi donner lieu &#224; des propositions d&#8217;articles. Le regard peut aussi se porter sur la propri&#233;t&#233; priv&#233;e des donn&#233;es et sur l&#8217;injection de ressources informationnelles massives dans la cha&#238;ne de valeur &#233;conomique, qui sont souvent l&#8217;apanage de grandes entreprises et qui d&#233;placent les rapports de pouvoir en faveur de celles-ci, par rapport aux &#201;tats et aux autorit&#233;s publiques. Les contributions propos&#233;es pourront s&#8217;int&#233;resser aux formes de discrimination &#171;&#160;algorithmique&#160;&#187; r&#233;sultant des segmentations de march&#233; tr&#232;s fines que les big data facilitent, ou aux in&#233;galit&#233;s d&#8217;&#233;ducation et d&#8217;acc&#232;s aux donn&#233;es. Enfin des articles pourront aborder la mani&#232;re dont les big data peuvent a contrario faciliter l&#8217;implication citoyenne et la participation d&#233;mocratique, donnant une voix &#224; des couches de la population traditionnellement moins bien repr&#233;sent&#233;es, notamment par la mise &#224; disposition de donn&#233;es dans le cadre de l&#8217;open data (mouvements sociaux, datajournalisme, etc.).Dans une perspective r&#233;flexive de sociologie de la profession de sociologue, d&#8217;autres propositions pourront aborder les effets de l&#8217;usage de ce type de donn&#233;es dont l&#8217;origine se situe g&#233;n&#233;ralement dans la pratique des individus et des institutions, en dehors de toute d&#233;marche de recherche. Si l&#8217;on adopte le point de vue r&#233;flexif de Burrows et Savage dans leur fameux article sur la &#171;&#160;coming crisis&#160;&#187; de la sociologie empirique (Savage et Burrows, 2007), celle-ci serait simplement en train de perdre sa &#171;&#160;juridiction&#160;&#187; sur tout un pan de la connaissance de la soci&#233;t&#233;. L&#8217;entretien et l&#8217;enqu&#234;te par questionnaire qui lui ont longtemps assur&#233; cette juridiction seraient en effet d&#233;pass&#233;s par de nouveaux modes de repr&#233;sentation de la soci&#233;t&#233; sans lien &#233;vident avec les connaissances sociologiques acquises et fond&#233;es sur la commodification des donn&#233;es personnelles.La Revue fran&#231;aise de sociologie souhaite aussi susciter des r&#233;flexions d&#8217;ordre m&#233;thodologique sur les big data. Les chercheurs en sciences sociales se sont engag&#233;s r&#233;cemment dans l&#8217;analyse et, de plus en plus, l&#8217;utilisation de ces nouveaux mat&#233;riaux (Cardon, 2012). Il nous semble que ce num&#233;ro pourrait leur donner l&#8217;occasion de rendre visibles les &#233;cueils qu&#8217;ils rencontrent en chemin et la fa&#231;on dont ces donn&#233;es mettent en tension les &#171;&#160;assemblages&#160;&#187; techniques, m&#233;thodologiques et d&#233;ontologiques qui forment leur appareil de preuve (Ruppert, Law et Savage, 2013). Si, dans le discours courant, les big data sont souvent pr&#233;sent&#233;s en termes de rupture, ces contributions pourront notamment s&#8217;interroger &#224; partir d&#8217;exemples concrets sur les &#233;l&#233;ments de continuit&#233; que l&#8217;on peut trouver dans leur utilisation par rapport &#224; celle des small et des medium data dont s&#8217;est nourrie la sociologie tout au long de son histoire&#160;: l&#8217;enqu&#234;te de terrain, l&#8217;interview, la statistique publique, etc. Un d&#233;fi qui pourrait &#234;tre discut&#233; est celui des comp&#233;tences d&#233;sormais exig&#233;es du sociologue et par l&#224;, de l&#8217;interdisciplinarit&#233; nouvelle qui se cr&#233;e dans les lieux de production de ces donn&#233;es. L&#8217;usage des big data suppose en effet que le sociologue se forme aux m&#233;thodes de pointe de l&#8217;informatique (machine learning, visualisation des donn&#233;es) ou collabore avec des sp&#233;cialistes de ces m&#233;thodes. Les effets de ces changements doivent &#234;tre analys&#233;s dans le d&#233;tail &#224; l&#8217;image des op&#233;rations concr&#232;tes de ce que l&#8217;on peut appeler la datafication, par exemple le travail des &#171;&#160;petites mains&#160;&#187; des donn&#233;es (Dagiral et Peerbaye, 2012) ou des conflits d&#8217;interpr&#233;tation qui naissent de la production des donn&#233;es d&#8217;enqu&#234;te lorsque le sociologue doit les n&#233;gocier avec leurs producteurs individuels, les plateformes d&#8217;agr&#233;gation de contenus et la CNIL (Bastin et Francony, 2016). La question de l&#8217;&#233;chantillonnage des donn&#233;es pourra aussi &#234;tre au centre de propositions d&#8217;articles dans la lign&#233;e des d&#233;bats soulev&#233;s par exemple par le Great British Class Survey (Savage et al., 2013&#160;; Mills, 2014).Enfin, sur un plan &#233;pist&#233;mologique, des articles sur les aspects th&#233;oriques de l&#8217;&#233;pist&#233;mologie des sciences sociales &#224; l&#8217;heure des big data pourront &#234;tre publi&#233;s dans ce num&#233;ro. Les big data bouleversent-ils l&#8217;espace de l&#8217;enqu&#234;te et le raisonnement sociologique (Passeron, 1991) comme l&#8217;avancent certains en craignant le glissement de l&#8217;explication causale &#224; la simple mise en &#233;vidence de corr&#233;lations que provoqueraient les big data&#160;? Comment comprendre l&#8217;&#233;mergence de notions comme celle de &#171;&#160;trace&#160;&#187; qui remet au go&#251;t du jour le paradigme de l&#8217;indice (Ginzburg, 1980) dans les &#233;tudes sur le num&#233;rique (Merzeau, 2009) ou encore celui de l&#8217;enqu&#234;te fond&#233;e sur le mod&#232;le de la police scientifique &#8212; &#171;&#160;forensic social science&#160;&#187; (Goldberg, 2015)&#160;?Si ces quelques exemples n&#8217;&#233;puisent pas l&#8217;ensemble des interrogations possibles sur le sujet de ce num&#233;ro sp&#233;cial, il est opportun de pr&#233;ciser que des travaux discutant d&#8217;aspects m&#233;thodologiques sp&#233;cifiques ou des d&#233;fis techniques pos&#233;s par les big data (par exemple, les probl&#232;mes de documentation ou de curation) seront les bienvenus pourvu qu&#8217;ils apportent des &#233;l&#233;ments permettant de les relier &#224; la th&#233;orie ou la pratique sociologique. R&#233;ciproquement, sur les questions les plus th&#233;oriques soulev&#233;es par la th&#233;matique du num&#233;ro, un ancrage dans une &#233;tude de cas document&#233;e pr&#233;cis&#233;ment sera fortement appr&#233;ci&#233;.Gilles Bastin et Paola TubaroR&#233;f&#233;rences&#160;Anderson, C. (2006). &#171;&#160;The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete&#160;&#187;, Wired.Bastin, G. et Francony, J.-M. (2016). &#171;&#160;L&#8217;inscription, le masque et la donn&#233;e. Datafication du web et conflits d&#8217;interpr&#233;tation autour des donn&#233;es dans un laboratoire invisible des sciences sociales&#160;&#187;, Revue d&#8217;Anthropologie des connaissances, 10(4).Beer, D. (2016). &#171;&#160;How should we do the history of Big Data&#160;?&#160;&#187;, Big Data &#38; Society, 3(1).Cardon, D. (2012). &#171;&#160;Regarder les donn&#233;es&#160;&#187;, Multitudes, 2012/2, n&#176; 49.Cardon, D. et Casilli, A.A. (2015). Qu&#8217;est-ce que le digital labor&#160;?, &#201;ditions de l&#8217;INA.Dagiral, &#201;. et Peerbaye, A. (2012). &#171;&#160;Les mains dans les bases de donn&#233;es&#160;&#187;, Revue d'anthropologie des connaissances, 6(1).Desrosi&#232;res, A. (2005). &#171;&#160;D&#233;crire l'&#201;tat ou explorer la soci&#233;t&#233;&#160;: les deux sources de la statistique publique&#160;&#187;,Gen&#232;ses, n&#176; 58.Ginzburg, C. (1980). &#171;&#160;Signes, traces, pistes&#160;&#187;, Le d&#233;bat, n&#176; 6.Goldberg, A. (2015). &#171;&#160;In defense of forensic social science&#160;&#187;, Big Data &#38; Society, 2(2).Gray, J., Chambers, L. et Bounegru, L. (2012). The data journalism handbook. O'Reilly Media, Inc.Hey, A. J. et Trefethen, A. E. (2003). &#171;&#160;The data deluge: An e-science perspective&#160;&#187;In, Berman, F., Fox, G. C. and Hey, A. J. G. (eds.) Grid Computing - Making the Global Infrastructure a Reality, Wiley and Sons.Kitchin, R. (2014). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences, Sage.Mayer-Sch&#246;nberger, V. et Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think, Houghton Mifflin Harcourt.Merzeau, L. (2009). &#171;&#160;Du signe &#224; la trace&#160;: l'information sur mesure&#160;&#187;, Herm&#232;s, La Revue, 2009/1, n&#176; 53.Michael, M. et Lupton, D. (2016). &#171;&#160;Toward a manifesto for the &#8216;public understanding of big data&#8217;&#160;&#187;, Public Understanding of Science, 25(1).Mills, C. (2014). &#171;&#160;The great British class fiasco: A comment on Savage et al.&#160;&#187;, Sociology, 48(3).Passeron, J.-C. (1991). Le raisonnement sociologique&#160;: l'espace non-popp&#233;rien du raisonnement naturel, Paris, Nathan.Pentland, A. (2012). &#171;&#160;Reinventing society in the wake of big data&#160;&#187;. Edge. 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La notification d&#8217;acceptation sera rendue au plus tard le 30 mars 2017.Les auteurs dont la proposition aura &#233;t&#233; retenue devront soumettre leur texte, dont la longueur ne d&#233;passera pas 70&#160;000 signes (espaces, bibliographie et figures compris), au plus tard le 15 septembre 2017. Chaque article sera &#233;valu&#233; ind&#233;pendamment par les coordinateurs scientifiques du dossier et, de mani&#232;re anonyme, par le comit&#233; de lecture de la&#160;Revue fran&#231;aise de sociologie.