Big Data & Risk

balticservers_data_center.jpgEmerging digital technologies are changing the way that experts and organizations reckon with risk. In public and private sector organizations of all stripes, in domains as varied as policing, social welfare, financial services, urban planning, research and entertainment, decision making about risk can increasingly leverage insights from novel ways of gathering, bringing together, and manipulating digital data.

While there are many different ways of defining big data, one powerful underlying idea is that it represents a break from previous eras, which were characterized by incomplete information. Big data, from this perspective, makes sample-based studies studies–long the hallmark of social scientific research–obsolete. It marks, one commentator provocatively claimed, the “end of theory”, because it is supposed that, with all the data at one’s fingertips, one no longer needs to theorize.

Today, a post-theoretical, collect-it-all mentality seems increasingly pervasive. For example, organizations like the Canadian Communications Security Establishment sift through massive amounts of communications metadata in an effort to identify and neutralize national security risks. Insurance companies now offer preferential rates to clients who equip their cars with trackers that gather detailed data about their driving habits. New forms of mobile entertainment gather geolocational data and merge it with data on user behaviour to try to make mobile games more enticing (and profitable), potentially creating new risks for users who may struggle with addictive gaming and gambling habits. In these and many more examples, big data analytics promise to yield novel insight. They enable new understandings of risk, yet they may also generate new risks for individuals and organizations. They may disadvantage some who run afoul of algorithmically shaped decisions about who or what is risky. And they may make
organizations appear as privacy-violating players in a broader surveillance-industrial complex.

How, then, do big data analytics mediate risk? This is a key question taken up in the events promoted on this website. Supported by several stakeholders across Concordia University, as well as by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, these events build on the activities of the Centre for Interdisciplinary Studies in Society and Culture’s Risk Research Working Group (CISSC RRWG)


Big Data et risque

L’émergence des technologies digitales change la façon dont les experts et les différentes organisations négocient les risques. En effet, divers domaines tels que l’aide sociale, les services financiers, l’aménagement urbain et la recherche en divertissement appellent pour de nouveaux moyens d’étudier, de collecter, d’analyser et de traiter l’information récoltée digitalement.

Il y a certainement différentes façons de définir le terme « big data » ; l’une des idées principale qu’il faut prendre en compte lorsqu’on aborde ce concept c’est que les nouveaux moyens de traiter ces informations représentent une rupture importante avec les anciens modes de traitement de données. Du fait même, ces nouvelles façons de récolter l’information font en sorte que les anciennes formes de traitement deviennent désuètes.

De nos jours, l’idée selon laquelle il est possible de récolter une grande variété d’information très facilement semble de plus en plus présente. Par exemple, des organisations telles que The Canadian Communication Security Establishment négocient à travers des quantités massives de mégadonnées communicationnelles, afin d’être en mesure d’identifier, de neutraliser, de protéger, et d’éviter les risques de sécurité nationale. Dans le même ordre d’idées, les compagnies d’assurances offrent désormais des tarifs réduits aux clients qui optent pour des voitures équipées d’un système de localisation qui récolte une information détaillées de leurs habitudes de conduite. De plus, de nouvelles formes de divertissement mobile rassemblent des données géographiques et joignent celles-ci avec des études de comportements des utilisateurs, afin de faire en sorte que les jeux vidéo de version mobile soient plus attirants et profitables. Cela peut potentiellement créer de nouveaux risques pour les utilisateurs de telles applications qui sont déjà aux prises avec des problèmes reliés au jeu.  Ainsi, les analyses des mégadonnées promettent le développement d’un nouveau discours relié au concept du  « risque ». Ainsi, comment les mégadonnées peuvent servir de médiateur dans ces situations risquées?

Les événements que nous promouvoir ici rendue possible grâce à la participation de plusieurs intervenants à l’Université de Concordia, ainsi que grâce à la Social Sciences and Humanity Research Council of Canada. Ces événements se base sur l’expertise du Center for Interdisciplinary Studies in Society and Culture Risk Research Working Group (CISSC RRWG).