Rob Kitchin (@RobKitchin) sur Social Science Space revient sur la distinction entre petites et grandes données, via un extrait de son livre, Data Revolution.  

Il pointe notamment le fait, qu’à quelques exceptions près les Big Data sont privées, alors que les Small Data (produites par les chercheurs), sont souvent publiques. Les petites données sont plus adaptées pour répondre très finement à des questions spécifiques, apportant nuance et contexte. 

“Malgré la croissance et les avantages des grands volumes de données et de nouvelles analyses qui leur sont associées, les petites données continueront d’être un élément essentiel du paysage de la recherche : petites et grandes données viendront se compléter les unes les autres.”

Reste que les petites données sont de plus en plus poussées à l’informatisation pour être archivées, réexploitées et combinées, avec d’autres petites données ou des grandes. Le risque, estime Kitchin n’est pas tant la disparition des petites données que le financement de la recherche et l’attention disproportionnée aux données volumineuses les fasse passer au second plan.

“La principale préoccupation de la recherche est de répondre à des questions spécifiques que ce soit à l’aide de petites ou grandes données.”