Les idées clés

Tout le monde ment. Ce que les big data révèlent vraiment de nous

Seth Stephens-Davidowitz, 2017

Les gens mentent dans les questionnaires, à leurs amis et même à eux-mêmes, mais pas à la barre de recherche. Un ancien analyste de Google a étudié des milliards de requêtes et de traces numériques, et il a appris sur le sexe, le racisme, les enfants et l'argent ce que personne n'avoue à voix haute. Ce livre t'apprend à juger les gens sur leurs actes plutôt que sur leurs paroles, et te montre où les big data aident et où elles trompent.

Pour qui

Pour ceux qui se demandent comment sont vraiment les gens quand personne ne les voit. Et pour tous ceux qui prennent des décisions sur la base de sondages, d'avis ou de leur propre intuition.

Les recherches Google sont l'ensemble de données le plus important jamais collecté sur la psyché humaine.

De quoi parle ce livre

Si l'on additionne le nombre de préservatifs que les Américains disent utiliser en un an, on obtient bien plus que tout ce qui se vend dans le pays. À en croire les données, presque tout le monde enjolive : devant les autres, devant son médecin et même devant soi-même.

Mais il existe un endroit où les gens sont souvent plus honnêtes. La barre de recherche, tard le soir, quand personne ne regarde.

Seth Stephens-Davidowitz est économiste, titulaire d'un doctorat de Harvard et ancien data scientist chez Google. Il a décidé d'interroger non pas les gens eux-mêmes, mais leurs traces numériques : recherches, clics et achats. C'est ça, les big data. Il a ainsi appris sur le sexe, l'argent, les enfants et les préjugés ce que les gens ne disent même pas à leurs proches.

Au programme : pourquoi l'intuition se trompe avec assurance, comment un noble discours peut attiser la colère et quel texte banal sur un bouton a aidé la campagne d'Obama. Et pour finir, où les données elles-mêmes commencent à tromper.

Idée 1. L'intuition est un petit échantillon

Qui a le plus de chances d'arriver en NBA : un gamin d'un quartier pauvre qui n'a « rien à perdre », ou un gamin d'une famille aisée ? Presque tout le monde répond : le premier, bien sûr. La faim, la rage, le basket comme seule chance. Retiens ta réponse.

L'auteur a vérifié les données sur les joueurs. Les jeunes Noirs avaient plus de chances s'ils avaient grandi dans des comtés plus aisés et dans des familles où les deux parents étaient présents. Le désespoir compte moins qu'on ne le croit. La santé, la taille, le soutien et la capacité à s'entendre avec les autres comptent davantage.

D'où vient l'erreur ? Notre expérience, c'est quelques dizaines de cas marquants. On se souvient de la star sortie de la misère, et on ne voit pas les milliers d'histoires que personne n'a racontées. L'auteur n'appelle pas à jeter l'intuition. Elle indique bien où creuser. Le problème commence quand on la prend pour une preuve.

Beaucoup ont l'impression que « tous ceux qui ont réussi ont abandonné la fac » : tout le monde se souvient de quelques célébrités. Mais sur les milliers de décrocheurs qui n'ont connu aucun succès, personne n'écrit, tout simplement.

Un exemple marquant se retient facilement, c'est pourquoi il fausse si souvent le tableau. L'intuition pose la question, et ce sont les données qui donnent la réponse.

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L'auteur

Seth Stephens-Davidowitz — économiste américain, titulaire d'un doctorat de Harvard, ancien data scientist chez Google, chroniqueur pour The New York Times. Il étudie ce que les recherches en ligne révèlent des gens.

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Notions du livre

  • Big data: D'immenses masses de traces numériques : recherches, clics, achats. On les analyse pour comprendre comment les gens se comportent vraiment.
  • Sérum de vérité numérique: C'est ainsi que l'auteur appelle les données de recherche. Seuls face au moteur de recherche, les gens sont plus honnêtes que dans les sondages : personne ne les voit, et ils ont besoin d'une réponse.
  • Biais de désirabilité sociale: La tendance à répondre aux sondages de la manière attendue et approuvée, et non comme les choses sont en réalité.
  • Test A/B: Une expérience où l'on montre la version A à une partie des gens et la version B à l'autre, puis on compare laquelle fonctionne le mieux.
  • Expérience naturelle: Une situation où la vie elle-même a réparti les gens en groupes par hasard, ce qui permet de comparer les résultats sans monter d'expérience exprès.
  • Malédiction de la dimension: Un piège de l'analyse : quand il y a énormément de variables, certaines coïncident avec le résultat par pur hasard et ont l'air d'une régularité.

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