L'effet Figaro (les trois premières heures de l'affaire #DSK)

(Reprise et développement du billet initialement publié sur le blog MFG-Labs)

Je suis souvent frappé par la pauvreté des modèles implicites d'analyse de l'opinion. La plupart des commentateurs nous parlent des "influenceurs" et des "passeurs" d'opinion, comme s'ils commentaient la diffusion d'une circulaire ministérielle dans une administration...

Quelle pauvreté quand on compare ce discours au célèbre texte de Beaumarchais sur la calomnie :

D'abord un bruit léger, rasant le sol comme une hirondelle avant l'orage.... telle bouche le recueille, et, piano, piano, vous le glisse en l'oreille adroitement ; le mal est fait : il germe, il rampe, il chemine, et, rinforzando, de bouche en bouche, il va le diable ; puis tout à coup, ne sais comment, vous voyez la calomnie se dresser, siffler, s'enfler, grandir à vue d'oeil ; elle s'élance, étend son vol, tourbillonne, enveloppe, arrache, entraîne, éclate et tonne, et devient un cri général, un crescendo public, un chorus universel de haine et de proscription...

C'est pourquoi nous cherchions, chez MFG-Labs, un modèle nous permettant d'analyser la propagation d'une information.

L'affaire #DSK nous a fourni le parfait modèle. C'est un scoop bien daté, facile à tracer, facile à monitorer, qui a enflammé la twittosphère en quelques heures. L'équipe de MFG a donc choisi d'extraire tous les tweets des 14 et 15 mai dernier traitant de cette affaire, et de regarder ce qu'on pouvait en apprendre concernant la diffusion d'une opinion.

Nous ne sommes certes ni les premiers ni les seuls. Mais il m'a semblé intéressant de partager avec vous quelques observations et quelques questions, qui montrent tout le chemin qui reste à faire pour réellement apprendre à interpréter cette masse de données désormais disponibles sur les réseaux.

Il n'est pas très difficile d'extraire tous les tweets sur un sujet donné, et éventuellement d'en retracer le graphe dynamique.

Reste à savoir comment les représenter.

Big Data : comment faire du neuf avec du neuf ?

C'est toujours pareil avec l'innovation. On commence par lui demander d'imiter l'ancien.
Parfois, cette absence d'imagination suffit à éteindre une technologie prometteuse. Parfois, c'est une phase transitoire qui débouche ensuite seulement sur les grandes créations.

Cela fait près d'un an que nous travaillons à l'analyse de grands corpus de données relationnelles. On commence à être à l'aise dans leur extraction, leur clusterisation, leur analyse, la modélisation de certains phénomènes, le filtrage social, les moteurs de recommandation ou la datavisualisation... On a eu fait quelques missions captivantes et quelques résultats insoupçonnés...

Mais je ne peux m'empêcher de penser que nous, nos concurrents, nos clients ou nos partenaires, nous passons encore à côté des vrais enjeux. Nous n'avons pas encore trouvé les questions qui mériteraient d'être posées aux masses de données désormais disponibles.

C'est toujours l'histoire du génie dans la bouteille. Si vous aviez trois voeux à formuler, vous commenceriez par quoi ?

La plupart des usages actuels des "big data" tiennent en quelques catégories : prédire l'évolution d'un phénomène, détecter un noeud particulièrement stratégique, repérer des corrélations pour optimiser une stratégie (notamment marketing), organiser une communication virale, mieux cibler, mieux appareiller, mieux relier....

Ces usages ne sont certes pas insignifiants. Sans doute même vont-ils révolutionner le marketing du futur. Sans doute seront-ils essentiels aux futures stratégies de sécurité. Sans doute permettront-ils l'avènement des "villes intelligentes", de la "maison intelligente", du "transport intelligent" (même si "optimisé" me semblerait un qualificatif préférable à "intelligent"). Mais ils me semblent ancrés dans la vision d'un monde qui ne serait que le prolongement du nôtre, avec simplement une puissance de calcul et des masses de données accrues.

Les craintes - légitimes - exprimées face à cette révolution sont également fondées sur d'anciennes représentations. On nous ressert "big brother" à toutes les sauces, c'est-à-dire l'idée qu'on saura tout sur chacun. Mais c'est là encore une crainte fondée sur des représentations anciennes. C'est la police du Tsar qui cherchait à tout savoir sur chacun. Le pouvoir s'est fait plus subtil, plus euphémique, plus manipulateur. Il s'est fait biopolitique, et peut-être même infopolitique depuis cette époque. Il s'est fait Spectacle, et plus encore depuis cette époque. Il n'a vraiment plus besoin de tout savoir sur chacun. Les contre-pouvoirs eux-mêmes se cherchent des formes sans centre, comme l'ont en partie illustré les événements en Tunisie et en Egypte.

MFG Labs en direct de la Strata conference

Aujourd'hui commence, à Santa Clara, la Strata conference organisée par Tim O'Reilly (@timoreilly sur Twitter).
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La Strata Conference est la première conférence de rang mondial sur les Big Data, leur analyse, leur traitement et la manière dont elles seront utilisées pour créer de nouveaux savoirs, de nouveaux services et de nouvelles entreprises.

Le programme de Keynotes est alléchant, jugez en vous même.

Les Workshops portent de doux intitulés comme :
- Make People Fall in Love with Your Data: A Practical Tutorial for Data Visualization and UI Design
- How to Develop Big Data Applications for Hadoop
- Communicating Data Clearly

Nos amis Américains, qui ont le sens de la formule, annoncent un de ces événements qui structurent une décennie, à l'instar de la Web 2.0 conference en 2004. Comme dit l'un des participants sur Twitter : on entre dans un monde où "Code is a a commodity. Data is the new code". Passionnant.

MFG-Labs est à Santa Clara. (MFG-Labs, c'est ma société).

Nous allons essayer de vous raconter ce qu'on verra sur Twitter : @mfg_labs. Le # est #strataconf

Et nous sommes heureux de partager avec vous le Livestream que vous offre l'organisateur :