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[caption id="" align="alignleft" width="150"] (c) Charlie Loyd - sous licence: CC BY SA - par[/caption]Après mon premier article sur le sujet, j'ai recherché ce qui a déjà été publié sur le Big Data et l'histoire, contemporaine ou non. L'un des auteurs principaux est Patrick Manning, de l'Université de Pittsburgh. À l'origine spécialiste de l'histoire de l'Afrique, Manning en est venu au Big Data en histoire via l'histoire globale ((Vous savez, cette histoire dont Pierre Nora parle comme suit: " Sur quoi l’émergence d’une approche globale, ou mondiale, est venue servir de prétexte pour les uns et d’impératif majeur pour les autres au dépassement définitif d’une histoire nationale. Cette déconstruction et ce retournement de l’histoire officielle auraient pu être la source d’un enrichissement fécond. Ils l’ont été parfois. Mais le plus souvent, ils n’ont abouti qu’à un militantisme idéologique qui est le pendant du militantisme national(iste)." dans le dernier numéro du Débat.  in Nora, Pierre, « Difficile enseignement de l’histoire », Le Débat, 2013, n° 175, no 3, p. 3‑6. En réponse, voir: Capdepuy, Vincent, « Le déni du Monde », sur Aggiornamento Hist-Géo, http://aggiornamento.hypotheses.org/1453.)), discipline pour laquelle il a obtenu une réputation mondiale.Si l'on en croit l'un de ses textes ((Manning, Patrick, « Big Data in History: a World-Historical Archive ».)), l'utilisation de Big Data est pour lui logique pour approfondir l'histoire globale afin d'obtenir un niveau de raffinement de connaissance de l'expérience humaine englobant l'ensemble des échelles, du local vers le global:We cannot effectively address the global-historical analysis of social-science issues without developing large quantitites of dependable global data. [...] Fascinating and groundbreaking analyses await us once we assemble historical data systematically at regional and global levels. We will be able to trace the rise and fluctuation of global systems of money and credit [...]. We will have detail o nshifting flobal patterns of population, mortality, and migration. We will trace the unfolding of governance at local, national, and imperial levels, and changing systems of family structure. (p. 6)Cet extrait montre l'ambition de la mise en données de l'histoire. Pour atteindre le but que Manning fixe dans cet article, a été créé à Pittsburgh World-historical dataverse, qui, sur sa page d'accueil, annonce ses objectifs comme suit:Data on the human experience at the global level. Dataverse collects data on social-scientific, health, and environmental data for the world as a whole for the past four or five centuries.Dataverse a pour but de collecter et fusionner des ensembles de données pour pouvoir, à terme, les exploiter globalement. Toujours dans le même article, Manning décrit sa démarche globale: 1. Assembler les données, 2. Créer une archive historique unifiée, 3. Analyser les données mondialement. Cette mission, remplie par le projet Dataverse du Center for Historical Information and Analysis dirigé par Manning, doit faire face à de nombreux défis techniques et méthodologiques, ce qui implique que les datasets mis en ligne et fusionnés soit sévèrement sélectionnés, qu'une démarche globale pour harmoniser ces données soit définie, mais aussi un changement conceptuel important (voir plus bas). Méthodologiquement, la fusion de données ayant été collectées avec des buts scientifiques potentiellement divergents peut aboutir à de graves biais dans la base de données finale. ((Manning répond à ces enjeux dans son article. Je ne développe pas cet aspect ici mais n'y renonce pas pour un autre billet.))Je ne cache pas être fasciné par cette démarche, d'autant plus qu'elle est collaborative et est favorable à l'Open Data. Explorer Dataverse ((L'une des facettes du Multivers de Moorcock?)) est très riche en découvertes et nombres d'entre nous devraient éplucher les données qui y sont disponibles. En outre, le site pointe vers des bases de données externes disponibles en ligne.Toutefois, la démarche, pour le moment, me semble entrer dans le Big Data tel que danah boyd et Kate Crawford l'ont défini:We define Big Data as a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of:(1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets.(2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims.(3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy. ((boyd, danah &#38; Kate Crawford, « CRITICAL QUESTIONS FOR BIG DATA: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon », Information, Communication &#38; Society, 2012, vol. 15, no 5, p. 662‑679.))Le point 3 de cette définition est le plus important et est la base de tout l'article de boyd et Crawford. Or, l'article de Manning est ambigu. Il souhaite "to develop data and theory at global scale and over several centuries" mais n'insiste pas sur la manière de développer ces théories. En outre, il justifie l'intérêt de cette démarche par la possibilité de donner les moyens aux "décideurs" (planners dans son texte - il évoque des institutions internationales économiques et financières et les sommets sur le réchauffement de la planète) d'être en mesure d'embrasser une vision globale pour leur prise de décision.Évoquant les problèmes conceptuels de sa démarche, il explique:Conceptual obstacles include the reality that social science theories remain within discrete domains that restrict global analysis. Thus, micro and macro theories within given disciplines are not clearly connected; disciplines are connected only marginally to each other, and some visions of “the world” leave out whole continents, notably Africa and South America. Further, in the frustrating feedback loop with which we began, global patterns in social science have not been explored in much detail for lack of global data. (p. 6)Cette volonté de fusionner les modes d'analyse des sciences sociales (dans lesquelles il met l'histoire) n'est pas très explicite. Il reste plutôt flou sur ce que cette nouvelle analyse unifiée donnerait et sur le rôle, qu'il estime central, du Big Data et de l'évolution des technologies, dans cette fusion. Oui, les technologies nous donnent de nouveaux moyens. Sont-ils tous pertinents?La démarche globale de Manning me semble intéressante et doit être poursuivie sans aucun doute. Il me semble entendre trop de collègues qui opposent à ce type de démarches des obstacles méthodologiques dans le but très clair d'éviter qu'elles se développent, mais sans fournir une réelle réflexion. Il me semble même que ce comportement est un obstacle au développement des Digital Humanities en France. Reste que nombreuses sont les questions en suspens auxquelles il faudra répondre si l'on ne veut pas que les promesses du Big Data en histoire ne se réduisent pas à la portion congrue.