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Monday, November 30, 2015

Les données des réseaux sociaux pour le suivi d'un programme de développement

Le blog du Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD) en Europe et Asie Central partage  des pratiques récemment utilisées pour la création de lignes directrices pour l'évaluation d'indicateurs de développement en Tunisie. 
Une équipe de trois spécialistes (deux du PNUD et un de l'Institut national de la statistique tunisien) étudient comment les sources non traditionnelles de données comme les réseaux sociaux peuvent contribuer à suivre les progrès d'un des 17 objectifs mondiaux pour les 15 prochaines années: "promouvoir l’avènement de sociétés pacifiques et ouvertes aux fins du développement durable, assurer à tous l’accès à la justice et mettre en place, à tous les niveaux, des institutions efficaces, responsables et ouvertes". 
Selon eux, les données sur les réseaux sociaux pourraient compléter les statistiques traditionnelles pour surveiller les perceptions et les attitudes des citoyens.

Pour ce faire, ils ont commencé par l'analyse sur les réseaux sociaux des mots clés liés à la corruption en arabe, français et anglais. Une analyse sémantique du contenu a ensuite été réalisée pour determiner la pertinence des messages et classifier le ton positif ou négatif.
Les réseaux sociaux véhiculent des messages éphémères, ce qui rend leur analyse à la fois difficile et fascinante. Cette équipe a décidé de comparer les résultats obtenus avec un sondage traditionnel auprès des ménages réalisé en 2014, à propos de la gouvernance, la paix et la démocratie. Pour la même période, le sondage traditionnel et les réseaux sociaux ont fournis la même perception sur la corruption: 70% des gens ont vu la corruption comme une force négative et problématique dans la société tunisienne.

Big data pour le développement et confidentialité de données


Ces premiers résultats ont été présentés de la Conférence mondiale sur les Big Data pour les statistiques officielles en Octobre à Abu Dhabi
Selon les porteurs de ces premiers essais de data mining pour l'évaluation, malgré l'intérêt croissant (http://www.undatarevolution.org), il y a encore des défis à affronter, comme la résistance de différents partenaires, y compris de la société civile, à l'utilisation de grands volumes de données.