L’objectif principal de cette recherche est d’évaluer dans quelle mesure les données, outils et méthodes caractéristiques du « Big Data », constituent des processus d’autorégulation qui s’assimilent à une dynamique de gouvernance et de surveillance. Pour ce faire, des objectifs plus spécifiques ont été formulés :

• Cerner les logiques qui sous-tendent le « Big Data » en tant que processus de production, d’entreposage, de croisement et d’analyse de données laissées volontairement ou involontairement par les internautes;
• Évaluer si les procédés d’automatisation de l’analyse des données propres au « Big Data » constituent des processus d’autorégulation d’intérêts privés pouvant prendre la forme de prophéties autoréalisatrices,
  notamment par une concentration accrue de la consommation sur un nombre réduits de biens;
• Plus précisément, analyser comment ces processus d’autorégulation sont utilisés dans les systèmes et moteurs de recommandation d’achat de biens culturels;
• Enfin, démontrer qu’à la source de ces différents processus se trouve une stratégie de réduction du risque entrepreneurial, visant une meilleure adéquation entre l’offre et la demande et l’accélération de la
  circulation dans le circuit économique.

Dans cette recherche nous tentons de cerner comment le « Big Data » s’inscrit dans le contexte plus large de transformation des modes de régulation sociale, plus spécifiquement selon une forme de gouvernance qui s’appuie sur des dispositifs cybernétiques. Il s’agit de comprendre comment le « Big Data » est lié à la fois à des modalités de contrôle et de surveillance afin d’en révéler les fondements idéologiques.

Ouellet, Maxime; Mondoux, André; Ménard, Marc; Bonenfant, Maude et Richert, Fabien (2014). « Big Data », gouvernance et surveillance. , Cahiers du CRICIS 2014-1.CRICIS_CAHIERS_2014-1