« Data scientists », « Data architects » voire « Data alchemists »
Grandes sont les professions qui participent a la conception et a l’analyse des architectures de precisions. Derriere ces intitules se trouvent des individus dont des choix contribuent a faconner le visage des prestations connectes. Prendre en compte la dimension sociale d’une fabrique des donnees permet de se apporter les moyens de questionner a Notre fois un forme, ainsi, les usages qui en paraissent faits.
Loin d’etre le reflet neutre et objectif d’une realite, les precisions paraissent le resultat de processus complexes de captation, de cadrage et d’enregistrement d’elements plusieurs sous des formes standardisees et quantifiables. Ces operations impliquent toujours des choix (de variables a prendre en compte, d’echelles sur lesquelles les quantifier, de seuils, de hierarchisation…) qui conditionnent la forme finale des precisions et, de votre fait, celle des calculs qui pourront etre realises a partir d’elles – votre dont nous parlions au premier post de votre collection.
Ainsi, tel l’explique le sociologue Jerome Denis dans son ouvrage la ti?che invisible des donnees, « les precisions ne sont jamais desincarnees et n’existent jamais a l’etat ‘pur’. Elles seront toujours affaire de melanges, de bricolages, d’accommodements, d’agencements hybrides. Elles sont l’objet et le rendu d’un bricolage ». Les choix impliques par ce travail seront faits – consciemment ou non – via de nombreux acteurs, ainsi, en particulier par des specialistes et professionnelles dont le faconnage des donnees constitue le c?ur de metier. Ils et elles concoivent la forme que prendront les donnees et les bases dans lesquelles elles sont reunies en fonction des objectifs qui un paraissent assignes, avant que des petites mains, nombre moins visibles (et dont nous parlons au billet suivant de votre serie) se chargent d’une construction effective des donnees.
Pouvoir des choix de structuration des informations : l’exemple des genres musicaux sur Spotify
La maniere dont les donnees paraissent construites impacte tres largement nos utilisations qui peuvent en etre faites par les outils (en particulier algorithmiques) qui les traiteront ensuite. Mes objets informationnels que sont des donnees paraissent des representations schematiques, qui grossissent l’importance des variables et en laissent de multiples autres de cote ; ils contribuent ainsi a la structuration de systemes de representation bien particuliers.
Le processus de categorisation des musiques sur Spotify va permettre d’illustrer cette dynamique. Si l’histoire d’la classification musicale via genre reste naturellement ancienne, et en partie reprise par la plateforme qui n’oublie nullement completement le « rock » ou le « jazz », celle-ci se targue egalement de faire emerger des « genres musicaux de demain ». L’importance du catalogue musical de Spotify (plus de 50 millions de titres) lui permet Dans les faits de conduire des analyses statistiques sur son fond et creer, sur la base de Quelques partis-pris, des labellisation inedites.
Le choix de variables particulieres pour decrire nos titres du fond musical une plateforme oriente ces nouvelles categorisations. Celui-ci inclut de facon notable eventuelles caracteristiques liees a des etats emotionnels, egalement appelees « attributs psychoacoustiques », comme l’energie, la « dancabilite », la « couleur emotionnelle ». Une telle labellisation conduit Spotify a construire un referentiel musical base davantage sur les effets sensoriels supposes des titres que sur leurs caracteristiques structurelles. J’ai plateforme suit en i§a le parti-pris de la start-up d’ « intelligence musicale » EchoNest, dont elle a fera l’acquisition en 2014, qui affirmait a l’epoque vouloir developper une categorisation dynamique des musiques en fonction des mots « couramment utilises pour des decrire », car « chercher du ‘rock’ [serait] a peine plus efficace que de demander a ecouter des ‘chansons qui sont d’la musique’ ».
Ainsi, sites de rencontres pour les cГ©libataires strapon Spotify voit aujourd’hui cohabiter deux types de categorisation musicale, intrinsequement lies aux criteres employes pour les qualifier : l’un correspond aux genres « traditionnels » de musique et est base sur leurs caracteristiques structurelles (type de rythme, tempo…), l’autre reste oriente par des etats emotionnels ou des activites bien precis supposement lies a leur ecoute. C’est et cela apparait sur la capture d’ecran suivante en page « decouverte » de l’interface de Spotify, voyant se melanger d’un cote le hip-hop, le rock et l’electro, et de l’autre la musique « chill », sport ou bien estivale.
Ce glissement vers une typologisation emotionnelle d’la musique va etre compris, suivant l’analyse des auteurs et autrices de Spotify Teardown (premiere etude de grande ampleur menee sur le fonctionnement d’une plateforme), comme s’inscrivant au sein d’ « 1 mouvement de grande ampleur vers une approche utilitariste en musique, dans laquelle la musique est De surcroit en plus consommee en lien avec 1 contexte particulier ou en appui des activites (plutot que au cadre d’une experience esthetique ou d’un projet de construction identitaire, Prenons un exemple) ».
C’est en tout cas revelateur de l’importance des choix realises avec les « architectes des donnees » de la plateforme dans la construction une realite qui prend forme sur son interface. La decision, contraire a toutes les standards classiques de musicologie, d’inclure des variables emotionnelles dans la categorisation musicale, s’accompagne d’une bascule dans la facon dont l’ecoute musicale reste envisagee. Quand on choisissait si»rement deja au moment des cassettes audio d’ecouter des titres multiples en fonction du moment en journee et de ses occupations, la generalisation avec Spotify des playlists orientees vers des contextes et des humeurs particulieres (« a ecouter a la maison », « motivation concernant le sport », « matin »…) normalise ces categories, et oriente de votre fait a grande echelle nos confortables d’ecoute des utilisateurs et utilisatrices. La forme Plusieurs donnees, pensee par leurs concepteurs et conceptrices, conditionne leurs usages.