Big data et balises argos. L'article a l'air intéressant... À lire

Intéressant. Quote: "Big Data, n.: the belief that any sufficiently large pile of shit contains a pony"

Perspective intéressante. Se résume en quelques phrases:
* Companies brag about the size of their datasets the way fishermen brag about the size of their fish
* But even big companies only use a tiny fraction of the data they collect.
* Typical deep-learning models only work on massive amounts of labeled data. And labelling a large dataset takes hundreds of thousands of dollars and months of time. (...) Too many smaller companies don’t realize this and acquire massive data stores that they can’t afford to use.
* big data isn’t big, but good data is even smaller
En résumé, il y a effectivement des enjeux sur le big data. Mais principalement dans les entreprises qui investissent énormément dans le big data (google, facebook, etc.). Pour la majorité, on n'en est pas encore là.

"A general conclusion from the set of articles in this Special Section can be drawn as follows: The feasibility and the potentials of using Big Data in official statistics have to be assessed from case to case."
Oui, comme avec les sciences participatives. Des fois ça marche, des fois ça marche pas.
Faudra que je récupère et que je lise quand même les articles en question...

Très très bon article sur le big data, qui colle assez avec ce que j'ai pu lire par ailleurs. Ici, l'application considérée, ce sont les sciences sociales, mais ça colle avec ce que j'avais lu ailleurs.

Sur le big data: on est vraiment sur des pbs d'informaticiens dans ce cas. Le problème de ces histoires de "data scientists", c'est que chacun y met un peu ce qu'il veut. Pour certains, il s'agit de stats exploratoires (originellement, le terme vient d'un papier de Cleveland quand même). Pour d'autre, c'est l'évolution logique de l'approche informaticienne de l'analyse de données, celle qui passe outre les questions statistiques. Là, on est dans le dernier cas. Alors? ben la question n'est pas simple, la tendance "data science and big data" existe indéniablement, comme le dit très bien le gars.

Apparemment, ce n'est pas si simple: le big data existe qu'on le veuille ou non. Pour le moment, le truc est mobilisé par les informaticiens, mais les stateux devraient aussi s'intéresser à la chose. Pour le moment, la rupture est claire. Mais à l'avenir?  "The goal is to prepare members of our profession to collaborate on Big Data problems". On va y venir, on n'y coupera pas...

Comme l'indique l'auteur: "We know statistical thinking—our understanding of modeling, bias, confounding, false discovery, uncertainty, sampling, and design—brings much to the table. We also must be prepared to understand other ways of thinking that are critical in the Age of Big Data and to integrate these with our own expertise and knowledge."

Ça me fait penser aux données GPS et au SIG en écologie: pendant longtemps, ça a été très à la mode, la révolution, on pouvait plus rien faire sans utiliser ça. Ensuite, retour de balancier, comme on savait pas quoi en faire on a commencé à se dire que c'était pas la solution. Et maintenant, des solutions apparaissent, et on se rend compte que ça permet de répondre à certaine question et pas à d'autres... et on devient plus raisonnable

Là, c'est un peut pareil: on a des bouquin du genre: "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think", tout le monde qui le vend à toutes les sauces, et quand on aura compris qu'on peut faire de la belle merde avec ça, on reviendra à des questions plus raisonnables... mais tout aussi pertinentes.

Bon ben d'accord, je vais lancer une veille là-dessus... à rapprocher de la veille sur les sciences participatives, ce sont les mêmes questions qui se posent!