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Les limites de l'ingénierie sociale
En puisant dans les mégadonnées, les chercheurs et les planificateurs construisent des modèles mathématiques de comportement personnel et civique. Mais les modèles peuvent cacher plutôt que révéler les sources les plus profondes des maux sociaux. 16 avril 2014
En 1969, Playboy publié une longue roue libre entretien avec Marshall McLuhan où le théoricien des médias et icône des années 60 esquissait un portrait du futur à la fois séduisant et repoussant. Notant la capacité des ordinateurs numériques à analyser les données et à communiquer des messages, il a prédit que les machines seraient éventuellement déployées pour affiner le fonctionnement de la société. L'ordinateur peut être utilisé pour diriger un réseau de thermostats mondiaux pour modeler la vie de manière à optimiser la conscience humaine, a-t-il déclaré. Déjà, il est technologiquement possible d'utiliser l'ordinateur pour programmer les sociétés de manière bénéfique. Il a reconnu qu'un tel contrôle centralisé soulevait le spectre du lavage de cerveau, ou bien pire, mais il a souligné que la programmation des sociétés pouvait en fait être menée de manière assez constructive et humaniste.
L'interview est apparue lorsque les ordinateurs étaient principalement utilisés pour des calculs scientifiques et industriels obscurs. Pour la plupart des lecteurs de l'époque, les mots de McLuhan devaient sembler tirés par les cheveux, voire dingues. Maintenant, ils semblent prophétiques. Avec les smartphones omniprésents, Facebook incontournable et l'émergence d'ordinateurs portables comme Google Glass, la société acquiert un système de détection numérique. L'emplacement et le comportement des personnes sont suivis au fil de leurs journées, et les informations qui en résultent sont transmises instantanément à de vastes fermes de serveurs. Une fois que nous aurons écrit les algorithmes nécessaires pour analyser toutes ces mégadonnées, pensent de nombreux sociologues et statisticiens, nous serons récompensés par une compréhension beaucoup plus approfondie de ce qui fait vibrer la société.
Cette histoire faisait partie de notre numéro de mai 2014
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L'un des plus fervents défenseurs du big data est Alex Sandy Pentland, un data scientist qui, en tant que directeur du Human Dynamics Laboratory du MIT, utilise depuis longtemps des ordinateurs pour étudier le comportement des entreprises et d'autres organisations. Dans son nouveau livre bref mais ambitieux, Physique sociale, Pentland soutient que notre capacité considérablement élargie à recueillir des données comportementales permettra aux scientifiques de développer une théorie causale de la structure sociale et, en fin de compte, d'établir une explication mathématique des raisons pour lesquelles la société réagit comme elle le fait dans toutes sortes de circonstances. Comme le titre du livre l'indique clairement, Pentland pense que le monde social, pas moins que le monde matériel, fonctionne selon des règles. Il y a des régularités statistiques dans le mouvement humain et la communication, écrit-il, et une fois que nous aurons pleinement compris ces régularités, nous découvrirons les mécanismes de base des interactions sociales.
L'idée de Pentland d'une société axée sur les données est problématique. Cela nous encouragerait à optimiser le statu quo plutôt que de le remettre en cause.
Choses examinées
Physique sociale : comment les bonnes idées se propagent-les leçons d'une nouvelle science
Par Alex Pentland
Pingouin Presse, 2014
Ce qui nous a empêchés jusqu'à présent de déchiffrer les fondements mathématiques de la société, pense Pentland, c'est un manque de rigueur empirique dans les sciences sociales. Contrairement aux physiciens, qui savent mesurer les mouvements des objets avec une grande précision, les sociologues ont dû se contenter d'observations floues. Ils ont dû travailler avec des ensembles de données approximatifs et incomplets tirés de petits échantillons de la population, et ils ont dû se fier aux souvenirs notoirement erronés des gens de ce qu'ils ont fait, quand ils l'ont fait et avec qui ils l'ont fait. Les réseaux informatiques promettent de remédier à ces lacunes. En puisant dans les flux de données qui transitent par les gadgets, les moteurs de recherche, les médias sociaux et les systèmes de paiement par carte de crédit, les scientifiques pourront collecter des informations précises et en temps réel sur le comportement de millions, voire de milliards d'individus. Et parce que les ordinateurs n'oublient ni ne mentent, les informations seront fiables.
Pour illustrer ce qui l'attend, Pentland décrit une série d'expériences que lui et ses associés ont menées dans le secteur privé. Ils se rendent dans une entreprise et remettent à chaque employé une carte d'identité électronique, appelée badge sociométrique, qui pend au cou et communique avec les badges portés par les collègues. Intégrant des microphones, des capteurs de localisation et des accéléromètres, les badges surveillent où vont les gens et avec qui ils parlent, en prenant note de leur ton de voix et même de leur langage corporel. Les appareils sont capables de mesurer non seulement les chaînes de communication et d'influence au sein d'une organisation, mais également les niveaux d'énergie et les traits personnels tels que l'extraversion et l'empathie. Dans l'une de ces études sur le centre d'appels d'une banque, les chercheurs ont découvert que la productivité pouvait être augmentée simplement en ajustant le calendrier des pauses-café.
Pentland qualifie cette technique de traitement des données d'exploration de la réalité, et il suggère que des types d'informations similaires peuvent être collectés à une échelle beaucoup plus large par des smartphones équipés de capteurs et d'applications spécialisés. Introduites dans des programmes de modélisation statistique, les données pourraient révéler comment des choses telles que les idées, les décisions, l'humeur ou la grippe saisonnière se propagent dans la communauté.
La modélisation mathématique de la société est rendue possible, selon Pentland, par la maniabilité innée des êtres humains. Nous pouvons nous considérer comme des acteurs rationnels, contrôlant consciemment nos choix, mais la plupart de ce que nous faisons est réflexif. Notre comportement est déterminé par nos réactions subliminales à l'influence d'autres personnes, en particulier celles des divers groupes de pairs auxquels nous appartenons. La puissance de la physique sociale, écrit-il, vient du fait que presque toutes nos actions quotidiennes sont habituelles, basées principalement sur ce que nous avons appris en observant le comportement des autres. Une fois que vous avez cartographié et mesuré toutes les influences sociales d'une personne, vous pouvez développer un modèle statistique qui prédit le comportement de cette personne, tout comme vous pouvez modéliser le chemin que prendra une boule de billard après avoir heurté d'autres boules.
Déchiffrer le comportement des gens n'est que la première étape. Ce qui excite vraiment Pentland, c'est la perspective d'utiliser les médias numériques et les outils associés pour changer le comportement des gens, pour motiver les groupes et les individus à agir de manière plus productive et responsable. Si les gens réagissent de manière prévisible aux influences sociales, les gouvernements et les entreprises peuvent utiliser des ordinateurs pour développer et proposer des incitations soigneusement adaptées, telles que des messages d'éloge ou de petits paiements en espèces, pour ajuster les flux d'influence dans un groupe et ainsi modifier les habitudes de ses membres. . Au-delà de l'amélioration de l'efficacité des systèmes de transport en commun et de soins de santé, suggère Pentland, les programmes d'incitation en groupe peuvent rendre les communautés plus harmonieuses et créatives. Notre principale idée, rapporte-t-il, est qu'en ciblant les pairs d'un individu, la pression des pairs peut amplifier l'effet souhaité d'une récompense sur l'individu cible. Les ordinateurs deviennent, comme l'envisageait McLuhan, des thermostats civiques. Ils enregistrent non seulement l'état de la société, mais l'alignent sur un idéal prescrit. Le suivi et le maintien de l'ordre social sont automatisés.
En fin de compte, soutient Pentland, examiner les interactions des gens à travers une lentille mathématique nous libérera des notions éculées sur les classes et la lutte des classes. Les classes politiques et économiques, soutient-il, sont des stéréotypes simplistes d'une matrice fluide et chevauchante de groupes de pairs. Les groupes de pairs, contrairement aux classes, sont définis par des normes partagées plutôt que par des caractéristiques standard telles que le revenu ou leur relation avec les moyens de production. Armés d'informations exhaustives sur les habitudes et les associations des individus, les planificateurs civiques seront en mesure de retracer le flux complet des influences qui façonnent les comportements personnels. Abandonnant les catégories générales comme les riches et les pauvres ou les nantis et les démunis, nous pourrons comprendre les gens en tant qu'individus, même si ces individus ne sont que la somme de toutes les pressions des pairs et autres influences sociales qui les affectent.
Remplacer la politique par la programmation peut sembler attrayant, en particulier compte tenu de la paralysie de Washington. Mais il y a de bonnes raisons d'être nerveux à propos de ce type d'ingénierie sociale. Les plus évidentes sont les problèmes de confidentialité soulevés par la collecte d'informations personnelles de plus en plus intimes. Pentland anticipe de telles critiques en plaidant pour un New Deal sur les données qui donne aux gens un contrôle direct sur les informations collectées à leur sujet. Il est cependant difficile d'imaginer que les sociétés Internet acceptent de renoncer à la propriété des informations comportementales qui sont cruciales pour leur avantage concurrentiel.
Même si nous supposons que les problèmes de confidentialité peuvent être résolus, l'idée de ce que Pentland appelle une société axée sur les données reste problématique. La physique sociale est une variation sur la théorie du comportementalisme qui a trouvé grâce à l'époque de McLuhan, et elle souffre des mêmes limitations qui ont condamné son prédécesseur. Définir les relations sociales comme un modèle de stimulus et de réponse facilite les calculs, mais il ignore les sources structurelles profondes des maux sociaux. Pentland a peut-être raison de dire que notre comportement est largement déterminé par les normes sociales et les influences de nos pairs, mais ce qu'il ne voit pas, c'est que ces normes et influences sont elles-mêmes façonnées par l'histoire, la politique et l'économie, sans parler du pouvoir et des préjugés. Les gens n'ont pas une liberté totale dans le choix de leurs groupes de pairs. Leurs choix sont limités par l'endroit où ils vivent, d'où ils viennent, combien d'argent ils ont et à quoi ils ressemblent. Un modèle statistique de société qui ignore les problèmes de classe, qui considère les modèles d'influence comme des données plutôt que comme des contingences historiques, aura tendance à perpétuer les structures et dynamiques sociales existantes. Cela nous encouragera à optimiser le statu quo plutôt que de le remettre en question.
La politique est désordonnée parce que la société est désordonnée, et non l'inverse. Pentland fait un travail louable en décrivant comment de meilleures données peuvent améliorer la planification sociale. Mais comme d'autres aspirants ingénieurs sociaux, il va trop loin. Laissant son enthousiasme prendre le dessus, il commence à prendre au pied de la lettre la métaphore de la physique sociale, même s'il reconnaît que les modèles mathématiques seront toujours réducteurs. Parce qu'elle n'essaie pas de capturer les processus cognitifs internes, écrit-il à un moment donné, la physique sociale est intrinsèquement probabiliste, avec un noyau irréductible d'incertitude causée par l'évitement de la nature génératrice de la pensée humaine consciente. Ce que les mégadonnées ne peuvent pas expliquer, c'est ce qu'il y a de plus imprévisible et de plus intéressant chez nous.
Nicholas Carr écrit sur la technologie et la culture. Son nouveau livre , La cage de verre : l'automatisation et nous, sera publié en septembre.