{"id":6706,"date":"2022-03-16T00:22:20","date_gmt":"2022-03-16T00:22:20","guid":{"rendered":"https:\/\/him-automation.com\/wp\/?p=6706"},"modified":"2022-03-16T00:26:36","modified_gmt":"2022-03-16T00:26:36","slug":"penser-les-informations-des-architectes-du-big","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/him-automation.com\/wp\/2022\/03\/16\/penser-les-informations-des-architectes-du-big\/","title":{"rendered":"Penser les informations : des architectes du big data (Le travail des donnees 2\/3)"},"content":{"rendered":"<p><title>Penser les informations : des architectes du big data (Le travail des donnees 2\/3)<\/title><\/p>\n<h2>\u00ab Data scientists \u00bb, \u00ab Data architects \u00bb voire \u00ab Data alchemists \u00bb <\/h2>\n<p>Nombreuses paraissent les professions qui participent a la conception et a l\u2019analyse des architectures de informations. Derriere ces intitules se trouvent des individus dont nos choix contribuent a faconner la figure des services connectes. Prendre en compte la dimension sociale de la fabrique des donnees permet de se apporter les fonds de questionner a la fois leur forme, ainsi, les usages qui en sont faits.<\/p>\n<p>Loin d\u2019etre le reflet neutre et objectif de la realite, les informations sont le resultat de processus complexes de captation, de cadrage et d\u2019enregistrement d\u2019elements plusieurs sous des formes standardisees et quantifiables.<!--more--> Ces operations impliquent toujours des choix (de variables a prendre en compte, d\u2019echelles sur lesquelles les quantifier, de seuils, de hierarchisation\u2026) qui conditionnent la forme finale des informations et, de votre fait, celle des calculs qui pourront etre realises a partir d\u2019elles \u2013 votre dont nous parlions au premier post de votre collection.<\/p>\n<p>Ainsi, comme l\u2019explique le sociologue Jerome Denis dans son ouvrage la ti?che invisible des donnees, \u00ab les donnees ne semblent jamais desincarnees et n&#8217;existent gui?re a l&#8217;etat \u2018pur&#8217;. Elles seront i\u00a0 chaque fois affaire de melanges, de bricolages, d&#8217;accommodements, d&#8217;agencements hybrides. Elles paraissent l&#8217;objet et le rendu tout d&#8217;un bricolage \u00bb. Les choix impliques avec ce article seront faits &#8211; consciemment ou non &#8211; via de multiples acteurs, ainsi, en particulier par des professionnels et professionnelles dont le faconnage des donnees constitue le c?ur de metier. Ils et elles concoivent la forme que prendront les donnees et des bases dans lesquelles elles vont i?tre reunies en fonction des objectifs qui leur seront assignes, avant que des petites mains, nombre moins visibles (et dont nous parlons dans le billet suivant de cette collection) se chargent en construction effective des informations.<\/p>\n<h2>Pouvoir des choix de structuration des donnees : l\u2019exemple des genres musicaux sur Spotify<\/h2>\n<p>Notre maniere dont les precisions paraissent construites impacte reellement largement les utilisations qui peuvent en etre faites par des outils (en particulier algorithmiques) qui les traiteront ensuite. Les objets informationnels que seront des donnees seront des representations schematiques, qui grossissent l\u2019importance des variables et en laissent beaucoup de autres de cote ; ils contribuent ainsi a la structuration de systemes de representation bien particuliers.<\/p>\n<p>Le processus de categorisation des musiques sur Spotify permet d\u2019illustrer une telle dynamique. Si l\u2019histoire en classification musicale via genre est bien sur ancienne, et en partie reprise par la plateforme qui n\u2019oublie nullement totalement le \u00ab rock \u00bb ou le \u00ab jazz \u00bb, celle-ci se targue egalement de faire emerger les \u00ab genres musicaux de demain \u00bb. L\u2019importance du catalogue musical de Spotify (plus de 50 millions de titres) lui permet Par exemple de conduire des analyses chiffres sur son fond et creer, sur la base de certains partis-pris, des labellisation inedites.<\/p>\n<p>Le choix de variables particulieres Afin de decrire nos titres du fond musical une plateforme oriente ces nouvelles categorisations. Celui-ci inclut de facon notable Plusieurs caracteristiques liees a des etats emotionnels, egalement appelees \u00ab attributs psychoacoustiques \u00bb, comme l\u2019energie, la \u00ab dancabilite \u00bb, la \u00ab couleur emotionnelle \u00bb. Une telle labellisation conduit Spotify a construire un referentiel musical base davantage sur les effets sensoriels supposes des titres que sur leurs caracteristiques structurelles. Notre plateforme suit en i\u00a7a le parti-pris en start-up d\u2019 \u00ab intelligence musicale \u00bb EchoNest, dont i\u00a7a a fait l\u2019acquisition en 2014, qui affirmait a l\u2019epoque vouloir developper une categorisation dynamique des musiques en fonction des mots \u00ab couramment utilises Afin de nos decrire \u00bb, car \u00ab chercher du \u2018rock\u2019 [serait] tout juste plus efficace que de reclamer a ecouter des \u2018chansons qui sont en musique\u2019 \u00bb.<\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/besthookupwebsites.org\/fr\/sites-de-rencontres-militaires\/\">https:\/\/besthookupwebsites.org\/fr\/sites-de-rencontres-militaires\/<\/a><\/p>\n<p>Ainsi, Spotify voit aujourd\u2019hui cohabiter deux types de categorisation musicale, intrinsequement lies a toutes les criteres employes pour des qualifier : l\u2019un correspond a toutes les genres \u00ab traditionnels \u00bb de musique et est base concernant leurs caracteristiques structurelles (type de rythme, tempo\u2026), l\u2019autre est oriente par des etats emotionnels ou des activites bien precis supposement lies a leur ecoute. C\u2019est cela apparait sur la capture d\u2019ecran suivante d&#8217;une page \u00ab decouverte \u00bb de l\u2019interface de Spotify, voyant se melanger d\u2019un cote le hip-hop, le rock et l\u2019electro, ainsi, de l\u2019autre la musique \u00ab chill \u00bb, sport ou encore estivale.<\/p>\n<p>Ce glissement par une typologisation emotionnelle d&#8217;la musique pourra etre compris, suivant l\u2019analyse des auteurs et autrices de Spotify Teardown (toute premiere etude de grande ampleur menee concernant le fonctionnement une plateforme), comme s\u2019inscrivant au sein d&#8217; \u00ab 1 mouvement de grande ampleur par une entree en matii?re utilitariste en musique, dans laquelle la musique est De surcroi\u00aet qui plus est consommee en lien avec votre contexte particulier ou en appui de certaines activites (plutot que au cadre d\u2019une experience esthetique ou d\u2019un bricolage de construction identitaire, pourquoi pas) \u00bb.<\/p>\n<p>Cela reste du reste revelateur de l\u2019importance des choix realises via des \u00ab architectes des donnees \u00bb une plateforme dans la construction une realite qui te prend forme sur le interface. J&#8217;ai decision, contraire a toutes les standards classiques de musicologie, d\u2019inclure des variables emotionnelles dans la categorisation musicale, s\u2019accompagne d\u2019une bascule dans la facon dont l\u2019ecoute musicale reste envisagee. Si on choisissait certainement deja au temps libre des cassettes audio d\u2019ecouter des titres multiples en fonction de l&#8217;instant en journee ainsi que ses occupations, la generalisation via Spotify des playlists orientees vers des contextes et des humeurs particulieres (\u00ab a ecouter a domicile \u00bb, \u00ab motivation concernant le sport \u00bb, \u00ab matin \u00bb\u2026) normalise ces categories, et oriente de ce fera a grande echelle les pratiques d\u2019ecoute des utilisateurs et utilisatrices. La forme des informations, pensee via leurs concepteurs et conceptrices, conditionne leurs usages.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Penser les informations : des architectes du big data (Le travail des donnees 2\/3) \u00ab Data scientists \u00bb, \u00ab Data architects \u00bb voire \u00ab Data alchemists \u00bb Nombreuses paraissent les professions qui participent a la conception et a l\u2019analyse des architectures de informations. 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