Tout le monde ment... (et vous aussi !)
Internet et le Big Data : ce que nos recherches Google disent vraiment de nous
Published: 29 may 2018
EAN13 Book: 9791092928778
EAN13 eBook [ePub + Mobi/Kindle + PDF]: 9791092928853
Weight (in grammes): 474 (Book)
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Les parents favorisent-ils les garçons plutôt que les filles ? L'école que l'on fréquente influence-t-elle réellement notre réussite ? Mentons-nous souvent sur notre sexualité ?
En ce début de xxie siècle, nos navigations Internet génèrent 8 millions de giga-octets de données chaque jour. Une quantité stupéfiante d'informations qui en disent long sur chacun d'entre nous, car c'est à notre moteur de recherche que nous confions nos questions et nos pensées les plus intimes. S'appuyant sur les recherches Google de millions d'Américains, Seth Stephens-Davidowitz nous livre des révélations fascinantes sur des sujets aussi divers que la politique, le racisme, la violence, notre sexualité, nos relations familiales, le sport…
À la lumière de ce « sérum de vérité numérique » qu'est le Big Data, il nous invite à lever le voile sur nous-mêmes et à prendre conscience de nos préjugés… pour mieux changer.
« Une plongée inédite dans la psyché humaine […]. Infiniment fascinant. » Steven Pinker, auteur du best-seller La Part d'ange en nous
« Une exploration incroyablement intelligente et malicieuse de ce que le Big Data nous révèle de notre quotidien. Seth Stephens-Davidowitz est le meilleur conteur de données que j'aie jamais rencontré. » Steven Levitt, co-auteur du best-seller Freakonomics
« Les conclusions empiriques présentées dans Tout le monde ment sont si intrigantes que ce livre serait passionnant même s'il était structuré comme une longue liste. » The Economist
Préface
Introduction : Les contours d'une révolution
Première partie. Big data ou Small data
- Votre petit doigt se trompe
Deuxième partie. Les pouvoirs du Big Data
- Freud a-t-il vu juste ?
- Les données réimaginées
- Le sérum de vérité numérique
- Zoom avant
- Le monde entier est un labo
Troisième partie. Big Data : à manier avec précaution
- Big Data, big n'importe quoi ? Ce que les données ne peuvent faire
- Plus de données, plus de dommages ? Ce qu'on ne devrait pas faire
Conclusion : Combien de gens lisent les livres jusqu'au bout ?
Bio writer
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