7.2.1 Le mélange des ready-made et des custommades

Ni une pure stratégie de ready-made, ni une pure stratégie de marketing n'utilisent pleinement les capacités de l'ère numérique. À l'avenir, nous allons créer des hybrides.

Dans l'introduction, j'ai comparé le style ready-made de Marcel Duchamp avec le style custommade de Michel-Ange. Ce contraste capture également une différence entre les scientifiques de données, qui ont tendance à travailler avec readymades, et les scientifiques sociaux, qui ont tendance à travailler avec des clients. À l'avenir, cependant, je pense que nous verrons plus d'hybrides parce que chacune de ces approches pures est limitée. Les chercheurs qui ne veulent utiliser que des readymades vont se battre parce qu'il n'y a pas beaucoup de beaux ready-made dans le monde. D'un autre côté, les chercheurs qui ne veulent utiliser que des clients privés vont sacrifier l'échelle. Les approches hybrides, cependant, peuvent combiner l'échelle qui vient avec des readymades avec l'ajustement serré entre la question et les données qui viennent de custommades.

Nous avons vu des exemples de ces hybrides dans chacun des quatre chapitres empiriques. Dans le chapitre 2, nous avons vu comment Google Flu Trends combinait un système de données volumineuses (recherche) avec un système de mesure traditionnel basé sur les probabilités (le système de surveillance de la grippe CDC) pour produire des estimations plus rapides (Ginsberg et al. 2009) . Dans le chapitre 3, nous avons vu comment Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh (2012) combinaient des données d'enquêtes sur mesure avec des données administratives gouvernementales prêtes à l'emploi afin d'en apprendre davantage sur les caractéristiques des personnes qui votent réellement. Au chapitre 4, nous avons vu comment les expériences d'Opower combinaient l'infrastructure de mesure de l'électricité prête à l'emploi avec un traitement personnalisé pour étudier les effets des normes sociales sur le comportement de millions de personnes (Allcott 2015) . Enfin, au chapitre 5, nous avons vu comment Kenneth Benoit et ses collègues (2016) appliqué un processus de codage de foule personnalisé à un ensemble de manifestes créés par les partis politiques afin de créer des données permettant aux chercheurs d'étudier la dynamique des débats politiques.

Ces quatre exemples montrent tous qu'une stratégie puissante à l'avenir consistera à enrichir les grandes sources de données, qui ne sont pas créées pour la recherche, avec des informations supplémentaires qui les rendent plus adaptées à la recherche (Groves 2011) . Que ce soit à partir de la custommade ou du readymade, ce style hybride est très prometteur pour de nombreux problèmes de recherche.