Petite bibliographie critique du Big Data

Cette bibliographie regroupe une trentaine de sources  autour du thème de la critique du Big Data (34 exactement au 23 août 2017).

Elles traitent ainsi de la critique des statistiques, de la technologie et évoquent certaines approches comme le Thick Data. Ce champ de recherche semble être en construction et les références sont assez récentes. Quelques ouvrages plus anciens ont cependant été ajoutés. Cet inventaire ne prétend bien-sûr à l’exhaustivité.

Ainsi, si vous avez des références complémentaires, n’hésitez pas à les ajouter dans les commentaires. Je mettrai régulièrement à jour cette liste selon ces commentaires et mes propres lectures.

 

Allard, Laurence. 2015. « L’engagement du chercheur à l’heure de la fabrication numérique personnelle ». Hermès, La Revue. Vol. 3, n°73, p. 159‑167.

Alloing, Camille. 2014. Petite bibliographie critique sur les Big Data [En ligne]. CaddE-Réputation. Disponible sur : < https://cadderep.hypotheses.org/94 >

Berthier, Thierry. 2016. Big data à Pôle emploi : méfiez-vous des marabouts ! [En ligne]. Contrepoints. Disponible sur : < https://www.contrepoints.org/2016/11/26/272894-big-data-a-pole-emploi-mefiez-marabouts >

Boellstorff, Tom. 2013. « Making Big data, in theory ». First Monday. Vol. 18, n°10, p. 1‑16.

Bollier, David. 2010. The promise and peril of Big Data [En ligne]. Washington : The Aspen Institute, Disponible sur : < https://www.emc.com/collateral/analyst-reports/10334-ar-promise-peril-of-big-data.pdf >

Boullier, Dominique. 2015. « Les sciences sociales face aux traces du big data. Société, opinion ou vibrations ? » Revue française de science politique. Vol. 5, n°65, p. 805‑828.

boyd, danah, et Kate Crawford. 2012. « Critical questions for Big Data, Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon ». Communication & Society. Vol. 15, n°5, p. 662‑679.

Cardon, Dominique. 2012. « Regarder les données ». Multitudes. Vol. 2, n°49, p. 138‑142.

Carmes Maryse, Noyer Jean-Max. 2014. « L’irrésistible montée de l’algorithmique. Méthodes et concepts en SHS », Les Cahiers du numérique, 2014/4 (Vol. 10), p. 63-102. DOI : 10.3166/LCN.10.4.63‐102. URL : https://www-cairn-info.biblio-dist.ut-capitole.fr/revue-les-cahiers-du-numerique-2014-4-page-63.htm

Costey, Paul. 2003. « Description et interprétation chez Clifford Geertz. La thick description chez Clifford Geertz ». Tracés. Revue de Sciences humaines [En ligne]. Vol. 4,. Disponible sur : < https://traces.revues.org/3903 >

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Ellul, Jacques. 2010. Le bluff technologique. Paris : Fayard, 743 p.

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Ganascia, Jean-Gabriel. 2015. « Les big data dans les humanités ». Critique. Vol. 8, n°819‑820, p. 627‑636.

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—. 2016. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York : Random House Libri, 272 p. ISBN : 978-0-451-49733-8.

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Supiot, Alain. 2015. La gouvernance par les nombres. Paris : Fayard, 520 p.(Poids et mesure du monde).

Vayre, Jean-Sébastien. 2014. « « Manipuler les données. Documenter le marché » Les implications organisationnelles du mouvement big data ». Les Cahiers du Numérique. Vol. 10, p. 95‑125.

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Wang, Tricia. 2013. Big Data Needs Thick Data [En ligne]. Ethnography Matters. Disponible sur : < http://ethnographymatters.net/blog/2013/05/13/big-data-needs-thick-data/ > (Consulté le 14 décembre 2016).


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