Le moment big data des sciences sociales: quel accès aux données du web et des médias sociaux ?

Table ronde, Sciences Po Paris, 6 décembre 2018, 18h00

RFS2018

Pour que la recherche en sciences sociales puisse pleinement tirer profit des grandes bases de données numériques, un verrou reste à lever : l’accès à ces données est limité, inégalement distribué, et entouré d’un flou juridique et déontologique. Nous proposons d’en discuter à l’occasion de la parution du numéro spécial de la Revue Française de Sociologie sur “Big data, sociétés et sciences sociales” (n. 59/3). Cette table ronde réunit les chercheur.e.s avec d’autres parties prenantes publiques et
privées.

Avec :

  • Garance Lefèvre, Policy senior associate, Uber
  • Roxane Silberman, Conseillère scientifique, Centre d’Accès Sécurisé aux Données (CASD)
  • Sophie Vulliet-Tavernier, Directrice des relations avec les publics et la recherche, Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL)
  • Les auteurs du numéro spécial.

Modérateurs : Gilles Bastin (Univ. Grenoble Alpes) et Paola Tubaro (CNRS), coordinateurs du numéro spécial.

Entrée libre et gratuite, dans la limite des places disponibles: pour s’inscrire, cliquez ici.

Accès : Sciences Po, salle Goguel. Entrée par le 27 rue Saint-Guillaume, 75007 Paris (traverser le jardin et prendre l’ascenseur jusqu’au dernier étage). La table ronde est organisée par la Revue Française de Sociologie en collaboration avec les Presses de Sciences Po. Elle sera suivie d’un pot.

 

Back from Reshaping Work 2018

I was last week at the second Reshaping Work in the Platform Economy in Amsterdam. The interest of this small conference is tht it brings together different actors of the platform economy, from academics and students to policymakers, union leaders,  workers, and representatives of platforms to discuss.

In an overview of preliminary results of our project DiPLab, Antonio A. Casilli and I presented our reflection on how micro-work powers artificial intelligence (AI), in three main ways:

  1. Training AI
  2. Validating outcomes of AI
  3. Impersonating AI when it is cheaper or simpler that real AI

AI

No more details for now… it will come out as a working paper very soon!