Pourquoi est-ce que les Estoniens et les Sud-Coréens aiment les téléphones cellulaires, les ordinateurs et l’internet ? C’est la question que s’est posée Dawn Nafus, anthropologue chez Intel. Son premier sujet d’étude a consisté à comprendre justement les liens cachés entre la Corée du Sud et l’Estonie, pour saisir les raisons qui poussaient ces deux pays et leurs population à être aussi friands de nouvelles technologies.
Son travail l’a conduite à créer « l’index métabolique des technologies », une carte (haute résolution) qui montre le potentiel d’adaptabilité aux technologies, c’est-à-dire qui montre la rapidité d’adoption des technologies compte tenu du niveau de richesse des pays. La carte montre en couleurs vives les pays les plus ouverts aux nouvelles technologies et en gris, ceux où l’adoption est la moins forte. Une carte, qui, si l’on en croit les espoirs de sa créatrice, devrait permettre de remettre en cause notre vision des pays technologiques. « Notre travail ouvre de nouvelles voix pour penser les marchés », explique la chercheuse, en dépassant la terminologie des marchés matures ou des marchés émergents.
Un travail qui montre que la fracture technologique n’est pas forcément où l’on croit : la dynamique de la diffusion des innovations ne se jouant pas entre pays pauvres et pays riches. Ainsi, la France où les Etats-Unis ne sont pas des pays où l’adoption technologique est particulièrement forte ou rapide, par rapport à notre niveau de richesse globale.
Selon Dawn Nafus, plusieurs critères semblent jouer sur la vitesse d’adoption des technologies : la taille de la population, les investissements étrangers directs. Autre constat, en Estonie, comme en Corée du Sud, les gouvernements ont profité d’un changement historique pour favoriser la rupture par les nouvelles technologies. La « révolution » politique s’est accompagnée d’une révolution technologique. Ca ne veut pas dire que toutes les révolutions seront innovantes, mais que l’innovation technologique peut-être une clef pour favoriser le changement.
Via Wired.
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Très cordialement.
Je suis choqué par les choix de représentation sur cette carte :
– couleurs (une même couleur (et pas blanc) pour représenter à la fois le 0 et l’absence d’information ! deux gradations différentes pour les valeurs positives et négatives, l’une en couleur chaude, l’autre en gradient de gris !! échelles qui en plus ne sont pas symétriques par rapport au zéro !!!)
– indicateurs (texto : « l’accélération/décélération mesure le taux auquel le rythme d’adoption excède (ou tombe en dessous) des estimations basées sur le PIB des Etats » => c’est une hypothèse extrêmement forte que de corréler positivement le niveau de richesse (lissé au niveau de l’Etat) au rythme d’adoption d’une innovation (3 ici) ; baser un indicateur sur la mesure d’un différentiel avec une hypothèse de corrélation positive et le mettre en avant pour justifier récursivement les résultats me semble pour le moins curieux – ce travail peut a contrario constituer une expérience pour vérifier l’hypothèse de départ – mais pas la carte -projection d’une intention- qui affiche des résultats. A vrai dire, si cette carte démontre quelque chose, c’est justement la non-pertinence de l’hypothèse de départ !!)
– choix du modèle de représentation (quelle variable quantitative tente-t-on donc de représenter en surfaces proportionnelle ? pourquoi éclater les espaces si l’on n’a pas la contrainte d’une représentation surfacique d’une donnée quantitative ?)
bref, l’étude semble intéressante, mais cette carte est une catastrophe…
(d’autant que les conclusions -ici ou sur Wired- disent finalement que les facteurs d’explication sont tout autres que ceux considérés dans la carte^^)
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En complément de la remarque de Wadzar, le lien direct pour Wired http://blog.wired.com/wiredscience/2008/06/intel-anthropol.html
Je ne suis pas convaincu par cette carte. Il reste à prouver que la relation entre les deux variables (richesse, technologie) est pertinente. Ce n’est pas parce qu’on met des variables en relation que cela prouve quelque chose. Il peut y avoir de vraies variables cachées.
Voyez ce qu’a écrit Stephen Jay Gould dans « Quand les poules auront des dents » et plus généralement ses explications brillantes où il montre comment on a écrit n’importe quoi en mettant en relation n’importe quelles variables choisies avec un à-priori conscient ou inconscient. On peut obtenir ce que l’on veut en mettant en relation des variables qui ne sont pas pertinentes comme la longueur du fémur et … l’intelligence !
Ce document est donc pour moi de la pseudo science. Je ne mets pas en cause l’honnêteté de son auteur mais sa compétence à l’emploi de statistiques. Il ignore visiblement tout en ce domaine.