En période de crise, nous nous tournons souvent vers les données pour tenter à la fois de comprendre la situation dans laquelle nous nous trouvons, et chercher des réponses sur la façon de s'échapper.

En réponse au COVID-19, les gouvernements du monde entier ont utilisé des algorithmes, les données utilisées des applications installées sur nos téléphones, aux côtés de la vidéosurveillance, reconnaissance faciale et autres outils de collecte de données pour lutter contre la pandémie. Les données sont utilisées pour piloter les mouvements quotidiens de milliards de personnes d'une manière que beaucoup d'entre nous n'ont jamais vue auparavant. On demande aux gens de rester chez eux, aller au travail, porter des masques, ou envoyer leurs enfants à l'école en se basant sur la main invisible des données.

Pourtant, 2020 a également mis en évidence les dangers de cette situation. Les interprétations et la collecte de ces données ne sont pas sans problèmes :les médecins et les politiciens qui examinent les mêmes données peuvent tirer des conclusions très différentes sur la bonne ligne de conduite.

Sans aucun doute, nous devrions exploiter tous les outils possibles dans la lutte pour sauver des vies, mais la pandémie a également mis en évidence de nombreux problèmes liés à la cartographie des données. COVID-19 affecte de manière disproportionnée les personnes les plus pauvres dans de nombreux pays, ainsi que les communautés noires et asiatiques. Ceci n'est pas négligeable en raison des réglementations basées sur les données conçues pour arrêter la propagation de la maladie; souvent modelés sur des hypothèses formulées par les personnes qui les conçoivent et les exécutent.

Ces inégalités existaient déjà, mais des modèles qui ralentissent la propagation par la fermeture des bureaux, la réduction des transports et de l'enseignement à domicile exerce d'énormes pressions sur les membres les plus pauvres et les plus vulnérables de la société, qui n'ont pas le privilège de changer leurs conditions de travail ou de vie. Au fur et à mesure de l'introduction des technologies numériques, tels que le suivi et la traçabilité mobiles, ces communautés seront encore plus marginalisées. Même dans les pays les plus riches, ceux qui n'ont pas de smartphone manqueront à toutes les applications de traçage numérique conçues pour protéger les personnes.

Alors que ces pratiques sont récemment confrontées à de nombreuses personnes, ces technologies - et leurs défauts - ont longtemps été utilisées pour façonner la vie, et les morts, de millions à travers le monde. A l'ère du numérique, la cartographie et les données continuent d'être considérées comme une solution miracle. Plus de gens que jamais sont soumis à une vie dictée non par des élus, mais par des algorithmes de boîte noire, Plans, et des visualisations de données. Alors que nos tentatives pour contenir la pandémie se poursuivent, nous devons tirer les leçons d'autres crises et faire pression pour un monde plus juste.

Pour faire ça, il est crucial que les gens comprennent la qualité glissante des données. Les statistiques semblent solides pour beaucoup de gens. Mais les données peuvent induire en erreur, et comprendre comment cela se produit est un grand pas dans la bonne direction pour utiliser les données pour améliorer la vie de millions de personnes dans le monde, et pour faire face aux crises mondiales telles que COVID-19.

Il y a trois problèmes principaux avec les données.

1. Données obscures

Le premier problème semble en surface le plus facile à résoudre. Les données sombres font référence à des données qui ne sont pas du tout collectées. Beaucoup de gens pensent que si nous collections suffisamment de données sur tout, nous pourrions résoudre n'importe quel problème. Pourtant, il est impossible de tout collecter :il y aura toujours des dark data.

Nous ne le faisons pas, par exemple, collecter des données sur ou auprès des enfants de la même manière que les adultes en raison des lois sur le consentement. Les données sont souvent collectées via des outils qui ne sont pas disponibles pour tout le monde :les téléphones portables partagent d'énormes quantités d'informations, mais tout le monde n'a pas de téléphone.

Le vrai problème vient de ce que l'on appelle des hypothèses épistémiques et idéologiques. Ces hypothèses signifient que même avec les meilleures intentions, nous ne pouvons pas recueillir de données sur des choses dont nous pensons ne pas avoir besoin, ou que nous ne savons pas que nous avons besoin de données. Des exemples frappants incluent la fréquence à laquelle les femmes sont exclues des essais et des tests, soit oublié, ou sur la base d'hypothèses, ils sont les mêmes que les hommes. Cela peut avoir des conséquences mortelles.

Parfois, nos préjugés nous poussent également à ne pas collecter de données qui, selon nous, vont à l'encontre de nos propres intérêts ou visions du monde. Un besoin étonnamment puissant de conserver notre statu quo nous empêche de franchir cette barrière.

2. Le positivisme des données

Les enjeux des dark data sont intimement liés à un autre enjeu, connu sous le nom de positivisme des données. Cela concerne ce que nous faisons avec les données que nous avons capturées.

Il est pratiquement impossible de présenter toutes les données que nous trouvons. C'est peut-être parce que nous en avons trop, ou parce que nous essayons de raconter une histoire spécifique avec nos données. Au fur et à mesure que nous transformons les données en cartes et visualisations, nous devons faire des choix sur ce qui est inclus et ce qui n'est pas inclus, qui prend souvent la forme d'une priorisation d'un type de savoir par rapport à un autre.

Les données qui correspondent bien aux pratiques cartographiques traditionnelles seront plus susceptibles d'être incluses sur une carte que d'autres formes d'information. Cela peut transformer des ensembles d'idées extrêmement complexes et concurrents en ensembles de données trop simples, qui à son tour se transforme en une visualisation des données encore plus simplifiée. Ces visualisations sont rarement remises en cause, parce que la façon dont ils sont fabriqués dépasse l'expertise de la plupart des gens. L'expertise du créateur est fiable en gros - ils créent un faux sentiment de certitude, mais celui auquel nous nous accrochons, surtout s'ils renforcent notre statu quo.

3. Lavage des données

Ensuite, il y a la question du lavage des données. Supposons que vous ayez évité les problèmes de dark data et que vous ayez tout collecté, y compris les données dont vous ne saviez pas avoir besoin, et que vous avez navigué dans le positivisme des données dans le nettoyage et la préparation de vos données.

Vous venez ensuite présenter vos conclusions. Peut-être qu'ils ne montrent pas vraiment l'histoire que vous vouliez, ou montrez le contraire de ce que vous pensiez :que faites-vous ? Ajustez-vous les choses pour qu'elles aient l'air différentes ? Sautez-vous ce diagramme et passez-vous à un autre qui montre quelque chose de plus proche de votre hypothèse ? Choisissez-vous de ne rien partager du tout ?

Ces questions semblent faciles à répondre, facile de rester du bon côté de la pratique éthique. Mais même avec les meilleures intentions du monde, nous pouvons rejeter nos propres données lorsqu'elles ne sont pas conformes aux hypothèses préconçues. On pourrait se dire qu'on a dû faire une erreur dans la collecte des données, donc ne devrait pas le partager. Ou on pourrait penser :ça ne raconte pas une bonne histoire, Je vais le laisser de côté. Ou peut-être :cela devrait être plus dramatique, Je vais changer les couleurs et le design pour le faire ressortir.

Ce ne sont pas toujours des malhonnêtes, mais ces décisions apparemment innocentes dissimulent ou obscurcissent des données et des connaissances. Ils sont difficiles à éviter même avec les meilleures intentions, et lorsqu'il s'agit de questions controversées, les meilleures intentions sont souvent laissées de côté.

En transformant les gens en données pures, les décisions de vie ou de mort sont prises au sujet de personnes sans leur consentement. Ce sont les effets déshumanisants d'un monde axé sur les algorithmes.

Les leçons de l'histoire

La cartographie et la visualisation des données sont utilisées depuis longtemps en temps de crise pour nous aider à donner du sens à ce qui se passe, et de trouver des moyens d'aller de l'avant qui pourraient préserver des vies et créer un avenir meilleur. Des exemples marquants incluent les cartes du choléra de 1832 de Thomas Shapter à Exeter, ROYAUME-UNI, suivies des cartes plus célèbres des décès dus au choléra produites par John Snow à Londres. Ces cartes et leurs auteurs ont permis d'apporter une nouvelle compréhension des maladies d'origine hydrique et de sauver de nombreuses vies.

Florence Nightingale, dont le nom a été donné aux hôpitaux d'urgence construits autour du Royaume-Uni à la suite de COVID-19, était aussi statisticien.

En 1861, dans le cadre de sa consultation auprès de l'armée américaine sur la prise en charge des victimes de la guerre civile, Nightingale a réalisé des visualisations de données, et beaucoup d'entre eux. Elle a créé des graphiques à barres, barres empilées, parcelles de densité en nid d'abeille, et 100 % des parcelles de superficie.

Les visualisations de données de Nightingale ne visaient pas seulement à montrer ce qui se passait, ils ont été conçus pour appeler au changement; pour indiquer la réforme requise. Elle a également inventé un nouveau type de carte pour l'aider dans ses arguments :un diagramme comparatif des aires polaires connu aujourd'hui sous le nom de rose Rossignol (elle les a appelés « coins »). Ses diagrammes les plus célèbres montraient l'évolution des taux de survie des patients suite à des améliorations sanitaires, comme se laver les mains régulièrement, et a souligné l'efficacité de ces améliorations par différence de taille.

Rossignol, Shatter, Neiger, et bien d'autres ont utilisé des tableaux et des diagrammes pour construire des arguments graphiques et des comparaisons faciles à comprendre qui ont sauvé de nombreuses vies. Mais en les regardant, nous ne considérons souvent que le produit final (carte ou graphique), plutôt que le processus de leur création. Pourtant à l'époque, ces travaux ont été largement rejetés, et souvent mal interprété comme soutenant les idées dominantes de l'époque.

Nombreux étaient ceux qui ne voulaient pas adopter les réformes proposées par Nightingale, bien qu'ils soient maintenant considérés comme transformateurs dans la façon dont les hôpitaux sont gérés. Et les cartes de Snow sont devenues plus célèbres que celles de Shapter non seulement parce qu'elles étaient de Londres, mais à cause de l'histoire évocatrice de lui marchant sur Broad Street et arrachant la poignée de la pompe à eau communautaire. Ce que l'on oublie, c'est que cet acte était nécessaire précisément parce que ses données et ses cartographies ont été initialement mal interprétées par ceux qui ont choisi de voir les cartes de Snow comme soutenant leurs propres théories - un exemple de biais de confirmation où nous lisons les données d'une manière qui correspond à nos propres points de vue.

Snow et Nightingale ont tous deux sauvé d'innombrables vies grâce à leur travail sur les données, mais même eux se sont heurtés à de nombreux problèmes liés aux données sombres, positivisme et interprétation erronée des données.

A l'ère du numérique, où les données sont collectées à grande échelle, souvent sans consentement, et est de plus en plus organisé, triés et interprétés par ordinateurs et algorithmes, les données sont désormais considérées à la fois comme une solution à tout, et une marchandise dangereuse. L'utilisation de données pour suivre les personnes et dicter leurs actions peut faire la différence entre la vie et la mort dans un sens très réel et actuel. Bien que cela ait été clair pour beaucoup d'entre nous en ce qui concerne COVID-19, il y a beaucoup plus d'histoires de données, crise et la lutte pour la survie.

Dans notre nouveau livre, Cartographie de crise, nous regardons les expériences de ceux qui ont été cartographiés ou dont la vie complexe a été réduite à des données, photos aériennes ou rapports. De cela, nous pouvons tirer de meilleures façons de travailler, et une meilleure compréhension des divers effets que le monde secret des données a sur notre vie quotidienne.

Un de nos exemples est le cas de la crise des migrants en Méditerranée.

La vie, décès et données

La mer Méditerranée est un endroit qui évoque pour beaucoup des images de plages ensoleillées, fine cuisine au bord de l'eau et mer turquoise. Mais ce plan d'eau est aussi l'un des plus surveillés au monde. Tous les mouvements de la région, qu'elles soient considérées comme légales ou non, sont largement cartographiés et surveillés par l'Union européenne.

Alors que certains pays de la Méditerranée ont fortifié leurs frontières depuis longtemps, la formation de l'UE a effectivement créé une frontière unique le long des rives nord. Depuis, Les États européens ont continué à mettre en place un système toujours plus complet, et complexe, système de suivi et d'échange d'informations sur les migrants irréguliers tentant d'atteindre le continent.

Sous le label EUROSUR, le système combine des images satellites à haute résolution, drones longue endurance, des systèmes automatisés d'identification des navires et des radars militaires embarqués qui permettent des rapports de situation et des analyses de risques presque en temps réel. Ces rapports donnent des mises à jour quotidiennes sur les navires migrants interceptés "avec succès".

Mais cet outil très sophistiqué de cartographie des mouvements de migrants ne s'intéresse qu'à ceux qui sont arrêtés. Les vastes bases de données détenues par les États de l'UE ne contiennent pratiquement aucune information sur les personnes décédées ou portées disparues alors qu'elles tentent de chercher refuge. Ceux qui arrivent sur les côtes européennes, par contre, sont rigoureusement contrôlés pour les données biométriques, y compris les empreintes digitales électroniques, scans d'iris et contrôles médicaux, et aussi pour des détails personnels sur leur vie afin de vérifier leur identité.

Selon l'Organisation internationale pour les migrations (OIM), plus de 19 ans, 000 personnes se sont noyées ou ont disparu en route vers l'Europe au cours de la dernière décennie. Ces chiffres ne sont que des estimations :il n'y a pas de système complet en place pour documenter les décès de migrants dans les États membres de l'UE. Les gouvernements européens ne considèrent pas les décès de migrants comme faisant partie de leur responsabilité légale et n'en tiennent donc pas régulièrement compte. Cela laisse les agences humanitaires comme l'OIM dépendantes des témoignages oculaires et des rapports des ONG de recherche et de sauvetage, médecins légistes ou les médias.

Le manque de connaissances concernant les décès de migrants révèle à quel point le suivi en temps réel des mouvements transfrontaliers est inégal. Il sert également les agendas politiques, où l'on peut facilement trouver des données sur le "risque" pour l'Europe de la migration, mais les données sur les vrais risques de vie et de mort de la traversée de la Méditerranée sont occultées de la connaissance du public. Cela permet de présenter plus facilement les migrants comme une menace, plutôt que comme des réfugiés mettant tout en jeu pour chercher la sécurité.

Et pour Frontex, l'Agence européenne de garde-frontières et de garde-côtes, cela fournit une toile de fond commode pour légitimer la militarisation croissante des frontières de l'Europe sous prétexte de prévenir d'autres décès et souffrances humaines.

Le long de la frontière, les cartes numériques et les graphiques statistiques servent à renforcer les objectifs politiques et sociaux des organisations et des gouvernements qui les rassemblent. Les données sont collectées de manière sélective, et sélectivement présentés par l'UE et les gouvernements européens, étendre la politique migratoire de l'Europe de dissuasion et de confinement profondément dans le domaine numérique.

Dans le contexte particulier de la Méditerranée, cette lecture sélective des données minimise non seulement les chances de succès des demandes d'asile pour ceux qui restent dans les centres d'accueil de Grèce et de Turquie, il permet également aux gouvernements et à l'UE dans son ensemble de se soustraire à toute responsabilité juridique et politique quant au coût humain de la police des frontières. En ne collectant pas de données sur les noyés, l'UE peut cacher le fait que pour toutes ses technologies sophistiquées de cartographie et de suivi, ils n'ont aucun intérêt à utiliser les données pour sauver des vies, ou pour sauver des hommes, femmes et enfants perdus en mer.

Aucun enregistrement de décès signifie aucun enregistrement du nombre de gouvernements européens qui ont assisté à la noyade.

Cartographie radicale des données

Cela dit, Le « non-voyant » volontaire de l'Europe des migrants n'est pas resté incontesté. De nombreuses initiatives de la société civile et des militants humanitaires se sont fait un devoir de tenir un registre régulier des personnes décédées ou portées disparues et de demander des comptes à l'Europe.

Des initiatives telles que la Liste des décès, compilé par des organisations telles que UNITED et FORTRESS Europe, documenter méticuleusement chaque incident signalé, utiliser ces chiffres pour prôner une révision radicale de la politique européenne d'asile. Si ces contre-cartographies parviennent certainement à briser le mur du silence entourant le coût humain de la police des frontières, les listes de décès n'ont pas fait grand-chose pour perturber ou réorienter les priorités de l'État.

Le réseau transnational Alarm Phone constitue une rare exception à cet égard. Alarm Phone propose une hotline 24h/24 et 7j/7 pour les migrants en détresse. L'organisation sécurise leur sauvetage en informant les garde-côtes nationaux et les autorités portuaires de l'évolution des urgences en mer. En utilisant une combinaison de téléphones mobiles et d'applications de messagerie en ligne telles que Facebook, Viber, WhatsApp et Skype, aux côtés de plateformes logistiques telles que l'AIS (le système mondial d'identification automatique utilisé pour le suivi des navires) et les logiciels de gestion des appels, ils tentent de prévenir les morts, et une action rapide pour secourir les personnes menacées de noyade.

L'organisation a aidé des milliers de personnes en détresse. L'été 2020 a été particulièrement difficile. Alors que les frontières de l'Europe sont plus fermées que jamais, Alarm Phone a été inondé d'appels. Dans les sept jours qui ont suivi le 13 août, près de 900 personnes sur 14 bateaux ont appelé Alarm Phone avec des appels à l'aide. Alarm Phone a déclenché l'alerte, et tandis que certains ont été aidés à la sécurité, soit en Europe soit en Libye, plus de 260 personnes ont péri ou sont toujours portées disparues.

En réunissant la technologie, capacités de mise en réseau, et par la solidarité et la compassion, le réseau de bénévoles est capable à la fois d'aider les migrants en temps de crise, et de les aider à passer plus efficacement sous le radar de l'UE. La hotline est plus qu'un simple appel de détresse :elle rassemble les connaissances des migrants dans des « cartes » efficaces qui facilitent la logistique de la traversée de la Méditerranée. Ce faisant, il met également en évidence l'abus intentionnel, et des collectes de données sporadiques des États membres de l'UE.

Un avertissement

On peut apprendre beaucoup de la cartographie des données de la crise des migrants. Les cartes et les données ne peuvent être que des représentations partielles de la réalité, mais à mesure que nous recueillons de plus en plus de données, nous pouvons être amenés à penser que ces représentations sont infaillibles.

Encore, il ressort clairement de l'exemple ci-dessus que les processus en place ne préservent pas la vie :ce sont des outils de contrôle plutôt qu'un support. Il y a des lueurs d'espoir dans les projets de contre-cartographie qui ont surgi pour donner la parole à ceux qui sont condamnés au silence alors qu'ils cherchent une nouvelle vie. Mais même les projets les plus bien intentionnés peuvent tomber sous le coup de données erronées. Les données ont tendance à avoir une vie propre.

COVID-19 a amené le monde de la gestion de crise basée sur les données aux portes du monde entier, mais ce ne sont pas de nouvelles expériences. De nombreuses personnes ont déjà été réduites à des points de données. De la Méditerranée aux classes scolaires, les vies sont de plus en plus dictées par des algorithmes, calcul, et les biais inhérents à ces technologies. La manière dont nous utilisons les données est fortement influencée par la politique, un désir de maintenir le statu quo et par des décisions conscientes et inconscientes prises à chaque étape du processus.

Il faut donc s'interroger sur les données :comment elles sont collectées, et comment il est déployé. Mais les données sont également importantes, et nous ne devons pas tout rejeter d'emblée. Le monde a connu un recul contre la science et une augmentation des « faits alternatifs ». La montée des anti-masques, anti-vaccins, Les théoriciens du complot 5G et les négateurs du coronavirus ont montré à quel point cela peut être dangereux. De tels arguments font reculer, pas en avant. Ils ne cherchent pas à mieux comprendre, mais maintiennent un statu quo.

Alors que certains pourraient essayer de déformer les arguments que nous avons présentés ici afin de rejeter la science, nous disons plutôt que nous devrions poser des questions qui approfondissent notre compréhension. Il est presque impossible d'éliminer les problèmes causés par les données sombres, lavage de données, et le positivisme des données. Cela peut être volontairement, ou accidentelle, mais les effets peuvent être considérables.

Donc, la prochaine fois que vous regardez une carte et/ou une visualisation de données, demander :à qui s'adresse-t-il ? Quel pouvoir renforce-t-il ou consolide-t-il ? Qui est absent des données ? Qui n'a jamais été demandé, oublié ou exclu ? Qui perd ? Et comment faire mieux ?

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.