Stratégie et tactique à l'ère des mégadonnées : analyse critique du discours de Crypto.Québec
Bibliographic record
Abstract
Le monde produit des données à un rythme inquiétant. Les plateformes en ligne des grandes compagnies technologiques, notamment les GAFAM, sont conçues pour soutirer un maximum d'informations sur les usagers, sans même être remises en question. Les mégadonnées permettent d'en savoir beaucoup sur les usagers et peuvent représenter des risques d'identification et de surveillance pouvant compromettre leur vie privée. Dans un tel contexte, l'objectif de cette recherche est d'explorer la possibilité pour un organisme de sensibilisation de contourner (ou détourner) les usages prescrits par les GAFAM avec la théorie de Michel De Certeau (1990). Le cadrage théorique est notamment inspiré des concepts de cet auteur qui sont la stratégie et la tactique, du mode de reproduction décisionnel-opérationnel de Michel Freitag et des rapports de pouvoir chez Michel Foucault. Pour y parvenir, l'étude propose une analyse critique du discours de Crypto.Québec, un organisme sans but lucratif qui a pour mission de vulgariser les enjeux de sécurité informatique et de vie privée. Ce type de méthode qualitative permet un regard critique sur la domination exercée par les entreprises privées, en plus d'explorer les différentes tactiques utilisées par l'organisme. Les données recueillies proviennent essentiellement d'émissions en baladodiffusion et d'interventions médiatiques créées par ou avec la participation de l'organisme sur une période d'un an. L'analyse met en lumière les tactiques de détournement (conseils d'experts, offre de services) utilisées par Crypto.Québec pour faire face aux GAFAM, mais aussi pour mener de manière stratégique le public de l'organisme vers un lieu propre qui rejoint sa mission. Les résultats permettent de conclure qu'il est possible pour l'organisme d'encourager les usagers à contourner les GAFAM par l'entremise de tactiques de détournement. Cependant, ces pratiques de détournement se doivent d'être institutionnalisées si elles veulent engendrer un changement significatif, permanent et durable en matière de protection de la vie privée en ligne. Enfin, cette recherche justifie la pertinence pour une prise de conscience sur les mégadonnées et fournit des connaissances à tout lecteur-usager soucieux de sa présence numérique. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : tactique, stratégie, mégadonnées, vie privée, GAFAM, médias socionumériques, analyse critique du discours.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".