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Dossier
Axe 4 | Confiance et défiance

Stratégies de résistance des professionnels de relations publiques à l’utilisation des Big Data dans les organisations en France et en Belgique : logiques, causes et motifs de non-usage des données numériques massives

Public Relations Professionals’ Resistance Strategies to the Use of Big Data within Organizations in France and Belgium: the logics, causes and motives for not using Big Data
Alexander Kondratov
p. 121-132

Résumés

Cet article étudie les pratiques de non-usage des Big Data au sein des services de relations publiques en Belgique et en France. Nous proposons de présenter et d’expliquer les pratiques de résistance, les lieux de résistance, les logiques de résistance, les acteurs de résistance ainsi que les techniques de résistance. Nous répertorions ainsi les raisons, les causes et les motifs les plus significatifs de non-usage et de résistance à l’usage des Big Data par les acteurs de relations publiques.

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Texte intégral

  • 1 Suite à Boutinet (1998), nous différencions les « causes », qui relèvent d’une contrainte extérieur (...)
  • 2 Nous avons interviewé 4 éditeurs de logiciels et algorithmes de traitement des data, 5 acteurs de l (...)

1L’écosystème numérique, en constante mutation, propose de nouvelles logiques communicationnelles aux professionnels des relations publiques – qu’ils œuvrent dans le secteur privé, public, culturel, militaire ou politique (Broustau, Francoeur 2017). Ces logiques les amènent à faire évoluer leurs pratiques et stratégies existantes (Charest, Gauthier 2012). Les relations publiques doivent s’inscrire dans la logique des médias sociaux faite d’interactions, de relations et de conversations (Charest, Gauthier, Grenon 2013). Temporalités éclatées, canaux de communication multipliés, flux continus et partage des contenus redéfinissent les logiques organisationnelles des relations publiques jusqu’ici liées à une « communication normative de l’information réglementaire » (Monseigne, Guilhaume 2012). Cette adaptation permanente des relations publiques aux évolutions techniques et médiatiques représente la particularité de ce champ professionnel (Chouchan, Flahault 2011). Depuis quelques années, le déploiement des données numériques massives ou Big Data contribue à un « changement profond » dans la culture de l’information dans les organisations (Lehmans 2017). Dans ce contexte, les Big Data sont un outil pour saisir la dynamique interne de l’évolution du métier des relations publiques et cristalliser les configurations sociales transformatrices (Baudat, Marrel, Nonjon 2015). Pendant longtemps, la question du non-usage des TIC était abordée comme un cas particulier d’usage si ce n’est, la plupart du temps, comme un défaut d’usage, une anomalie (Keener, Massou, Morelli 2010). Pour Wyatt et Granjon, la principale explication du non-usage des TIC réside dans l’inégalité d’accès ou la « fracture numérique » (digital divide) (Granjon 2009 ; Wyatt 2002). Pour Papi, les non-usages sont liés à un handicap, un manque d’équipement, de pertinence ou d’intérêt (Papi 2009). Dans les recherches plus récentes, le non-usage est considéré comme une pratique contextualisée et pensée par des différences de stratégies et de choix voire par le non-usage délibéré. Les choix du non-usage prennent source dans l’économie, dans les relations sociales et culturelles ainsi que dans les relations de production (Wyatt 2010). Dans cet article, nous cherchons à répondre aux questions suivantes : Quelles sont les barrières qui empêchent l’introduction des Big Data au sein des relations publiques ? Par quels causes et motifs1 les acteurs de relations publiques expliquent-ils eux-mêmes le non-usage des data ? Quelles sont les difficultés et les obstacles que ces acteurs rencontrent ? Comment le non-usage s’intègre-t-il dans les stratégies de relations publiques ? Comment les communicants expliquent-ils le non-usage des données massives numériques ? Afin de répondre à ces questions, nous avons utilisé une démarche de recherche essentiellement qualitative. Nous avons réalisé 22 entretiens semi-directifs avec des professionnels en relations publiques et avec des acteurs des data2 en Belgique francophone et en France dans le but de comprendre les stratégies et tactiques de résistance face aux Big Data.

Les causes et motifs de non-usage des Big Data : cinq logiques de résistance

  • 3 Co-fondateur et dirigeant d’une société spécialisée dans l’édition de plateformes professionnelles (...)

2Le premier constat important sur le non-usage des Big Data est que, pour les éditeurs des logiciels et des plateformes d’analyse des données, le secteur des relations publiques représente un intérêt assez limité en tant que marché possible. Selon un directeur d’une société d’éditeur des plateformes de veille, en ce moment en Europe, ce marché potentiel est estimé à « quelques centaines d’acteurs de relations publiques »3. Les entretiens que nous avons menés avec les acteurs nous amènent à proposer d’expliquer ces pratiques de non-usage selon cinq plans de résistance face à l’introduction des données numériques massives dans les structures de relations publiques : 1. Au niveau des données elles-mêmes ; 2. Au niveau des connaissances et des compétences des communicants ; 3. Au niveau des outils et des infrastructures techniques ; 4. Au niveau des stratégies d’acteurs ; 5. Au niveau des contraintes structurelles internes et du cadre externe des organisations.

Complexité, incohérence et corruption des données massives numériques

  • 4 Dans les discours des acteurs de relations publiques, deux types de données se dégagent. Le premier (...)
  • 5 Président d’agence digitale, Paris, France.
  • 6 Ibid.
  • 7 Data scientiste d’une société d’analyse des données massive, Région Rhône-Alpes, France.
  • 8 En informatique, le terme API signifie une interface de programmation applicative. C’est un ensembl (...)
  • 9 Président d’agence digitale, Paris, France.

3La difficulté principale d’appréhension des data par les relations publiques réside dans la nature même des données4. Les acteurs de relations publiques considèrent que ces données ne donnent pas accès ni aux opinions, ni aux profils des usagers, ni aux traces de leurs activités ni à leurs identités. Comme un président d’agence digitale l’explique : « On peut démontrer tout et son contraire à partir des data. »5 La falsification et la fabrication des fausses données représentent une autre raison de non-usage. Les acteurs ont cité plusieurs cas quand les données numériques étaient achetées par des entreprises ou par des marques afin d’être utilisées dans leurs actions de communication marketing ou politiques en ligne dans le but d’influencer l’opinion publique : « Aujourd’hui, les données numériques sont majoritairement fausses. […] Il y a toute la mafia du monde qui s’empare de ce sujet. À Madagascar, un commentaire en français ou en anglais coûte un dollar. »6 Dans ce contexte, les acteurs considèrent les analyses des données numériques comme complexes, coûteuses et inutiles. Dans leurs discours, les données massives numériques sont une étiquette pour cacher une grande masse de données de natures différentes. Cette diversité des données ne permet de développer ni un usage ni une approche uniques pour les traiter. Comme un data-analyste l’argumente : « Ces données peuvent être de la vidéo, très probablement un format professionnel, brut. Cela peut être un fichier volumineux. Il n’y a pas de restriction sur les types de données. »7. À la suite de Rogers, nous pouvons classer cette raison comme un risque lié à la complexité de la technique (Rogers 2003). La deuxième explication est liée aux modalités d’accès aux données. Les principales difficultés sont liées aux fonctionnements des plateformes comme Facebook ou Twitter. Ces plateformes gardent le monopole sur les données qui leur appartiennent ou ils ne donnent que l’accès partiel à un nombre de données limité. Les professionnels de la communication expliquent l’impossibilité de collecter les données complètes par le biais des plateformes et des réseaux socionumériques. En effet, les plateformes ne donnent pas accès aux API8 pour télécharger les données, comme Facebook, ou donnent un accès partiel à un nombre de données limité, comme Twitter. Comme un directeur d’agence digitale le souligne, suite à cette « dictature des plateformes » les actions communicationnelles sur les réseaux sociaux sont limitées : « Vous êtes une marque et vous publiez sur votre compte Facebook de marque, et seulement 8 % de vos fans, vos followers vont obtenir l’information. C’est Facebook qui a le tuyau. »9.

Absence ou faiblesse des compétences et des connaissances des acteurs

  • 10 Ibid.
  • 11 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.
  • 12 Ibid.
  • 13 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.

4Les non-usages des Big Data répondent très souvent à des logiques plus personnelles des communicants dont il convient d’identifier les motifs. Le troisième facteur que nous rencontrons fréquemment dans les discours des communicants pour expliquer le non-usage des Big Data est le manque de compétences nécessaires pour appréhender les données. L’usage des logiciels, des algorithmes et des plateformes de traitement des données reste assez compliqué pour les acteurs de relations publiques et demande des compétences spéciales que ces acteurs ne possèdent pas. Comme un gérant de société d’édition de logiciels spécialisés l’explique : « Malgré nos efforts pour simplifier le logiciel, cela reste une compétence à part entière. Il faut avoir des compétences de communicant et également un minimum d’affinités avec l’analyse des données »10. Cette faiblesse des compétences nécessaires est liée en premier lieu à la formation. Il est évident que le traitement des données s’appuie sur la culture quantitative qui est loin d’être répandue dans le secteur des relations publiques. Rogers nomme ce type de non-usage « l’incompatibilité perçue ». Une innovation est alors perçue comme non-conforme aux valeurs existantes, aux expériences passées et exige un haut degré de changement et de réajustement de la part des usagers potentiels (Roger 2003). Pourtant, le manque de compétences techniques ne représente pas l’obstacle principal, car les formations existantes sont qualifiées de trop techniques ou, au contraire, de trop sociales. Par ailleurs, ces formations ne proposent pas la vision stratégique des données numériques. « Les étudiants [en stage dans notre équipe de communication] ne savent pas faire l’analyse concurrentielle que ça soit pour une entreprise ou pour une organisation. J’ai eu des stagiaires qui ne connaissent même pas Excel »11. Très souvent les communicants qui travaillent avec les data mettent l’accent sur l’originalité de leurs parcours universitaires et professionnels « pas comme les autres ». Dans le passé, ces communicants ont eu des diplômes de doctorat en sciences exactes, des formations universitaires à l’étranger ou des expériences ponctuelles de travail avec les données : « J’ai eu vraiment de la chance d’être formée par des gens qui manipulaient les données »12, souligne l’un des répondants. Très souvent, le fait d’arriver à travailler avec les data est présenté comme un « concours de circonstances ». Parfois même, les communicants ont des difficultés à expliquer en quoi consistent précisément les compétences nécessaires pour travailler avec les data : « Il faut avoir un esprit, un feeling, pour appréhender les Big Data »13. L’absence des compétences nécessaires représente aussi une fracture entre des « anciens » ne maîtrisant pas les techniques d’usage des Big Data et des « nouveaux » acteurs des relations publiques qui possèdent ces compétences. Ce manque ou cette absence de compétences des « anciens » acteurs qui provoque le non-usage des Big Data est souvent expliqué par les « nouveaux » acteurs comme un ordre naturel des choses, un signe du progrès social. Les « anciens » acteurs de relations publiques ne possédant pas les compétences sont en train d’être remplacés par les « nouveaux acteurs » ayant les compétences.

Manque de moyens techniques et financiers ou d’infrastructure

  • 14 Ibid.
  • 15 Pour la veille à partir de 100 000 mentions (mots-clés) par mois.
  • 16 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.
  • 17 Data scientiste d’une société d’analyse des données massive, Région Rhône-Alpes, France.

5L’absence, le manque ou l’incohérence des moyens techniques, financiers et de l’infrastructure sont également souvent évoqués comme une source importante de rejet des usages des Big Data. L’accès aux données numériques est souvent présenté comme une activité difficile et coûteuse. Parfois, les acteurs des relations publiques ne possèdent pas de logiciels de traitement des données et utilisent les logiciels de la suite bureautique Microsoft Office : « Je connais une agence média qui travaille avec la veille à l’ancienne, ils font tout à la main »14, rapporte une répondante. Pourtant, les outils payants d’analyse des data représentent des coûts assez faibles par rapport aux dépenses pour des actions communicationnelles. Selon un communicant pour un parti politique, la fourchette d’accès mensuel pour une plateforme de veille sur les réseaux sociaux est estimée entre 450 et 1 500 euros15. L’accès annuel à la plateforme qui permet la catégorisation des usagers des réseaux sociaux s’élève, lui, à 6 500 euros. En comparaison, une étude d’audience faite par un institut de sondage pour le parti politique s’élève à 60 000 euros16. Une autre grande difficulté dans l’appropriation des data vient du grand nombre d’outils existant. La croissance rapide des données, leur complexité et l’évolution rapide des enjeux des organisations de relations publiques demandent le changement constant d’outils. De ce fait, la formation aux outils devient complexe, car les outils disparaissent et se remplacent très vite. Très souvent, les données peuvent être utilisées par un logiciel développé au sein de l’organisation mais les autres logiciels ne sont pas compatibles. Selon le chef d’une équipe digitale : « On utilise un tas d’outils. Cela change tellement vite et il y a tellement de mises à jour, que si on veut faire quelque chose en six mois, c’est déjà dépassé. »17.

Absence ou manque de vision stratégique d’usage des données

  • 18 Ibid.
  • 19 Small et medium data sont les données suffisamment petites pour la compréhension humaine. Ce sont d (...)
  • 20 Co-fondateur et dirigeant d’une société spécialisée d’édition de plateformes professionnelles de ve (...)
  • 21 Coordinateur de l’équipe digitale d’un grand groupe industriel à Bruxelles, Belgique.

6Comme notre étude le confirme, le non-usage des Big Data est souvent lié au fait que les organisations considèrent qu’elles n’ont pas de problèmes à résoudre ou qu’elles n’ont pas encore conscience de l’existence de tels problèmes (Le Coadic 2004). Ainsi, l’usage des données n’apporte supposément rien à l’organisation : « J’ai entendu dire : c’est rien du tout, ça va se passer. Les données des réseaux sociaux sont encore perçues comme des accessoires, et ne servent à rien. »18. Dans la logique contraire, les organisations ou les services de relations publiques ayant déjà fait l’usage de small ou medium data19 auparavant sont davantage intéressés par l’appropriation des données massives. Les professionnels de relations publiques expliquent le non-usage des Big Data par un manque de vision stratégique des données à long terme et une compréhension limitée des enjeux. En effet, les Big Data commencent à s’introduire massivement dans les organismes de relations publiques depuis seulement quelques années. Il s’agit d’une étape initiale, c’est « un peu comme Excel à son début »20, selon l’explication d’un des répondants. Les risques potentiels relatifs aux usages des Big Data, tels qu’ils sont perçus par les organisations et les décideurs, peuvent constituer des freins, voire des sources de résistance. Comme Ram l’explique, plusieurs niveaux composant un risque peuvent être des freins à l’usage d’un dispositif technique. Il parle d’un risque fonctionnel, social, physique et psychologique (Ram 1987). Avec l’usage des Big Data, les communicants quittent le domaine protégé de leur entreprise et se lancent dans le domaine public. Cette ouverture pourrait engendrer un certain nombre de risques que les communicants ne savent pas gérer. C’est ce que raconte l’un des professionnels rencontrés : « Au départ, notre société était assez frileuse avec les données numériques. Il y avait une page Facebook corporate, une page LinkedIn corporate et une page Twitter corporate avec les sujets très high level, très protectionnistes. »21.

Contraintes structurelles internes et limites externes des organisations

  • 22 Une grande entreprise française multimétiers à capitaux publics détenus par l’État français. Anonym (...)
  • 23 Data scientiste d’une société d’analyse des données massives, Région Rhône-Alpes, France.
  • 24 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique
  • 25 Coordinateur de l’équipe digital d’un grand groupe industriel à Bruxelles, Belgique
  • 26 L’enquête s’est déroulée entre octobre 2017 et avril 2018
  • 27 Le règlement no 2016/679, ou le règlement général sur la protection des données (RGPD), constitue l (...)
  • 28 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.
  • 29 Président d’agence digitale, Paris, France.

7Notre étude montre que la nature et les particularités structurelles des organisations représentent un autre type d’obstacle pour l’introduction des Big Data. La nature privée ou publique des organisations définit l’usage ou le non-usage des données. Le non-usage des données est ainsi observé davantage dans les établissements privés. En même temps, le secteur public est plus réactif et dynamique dans l’appréhension des données numériques. Ce type d’organisations est mieux doté en personnel et en différents types de ressources. Les acteurs du secteur public ont également plus de temps pour réfléchir sur le public, sur l’usage des données et sur l’usage des plateformes. Un autre type de difficultés est lié à la taille des organisations. Pour les mêmes raisons, les plus grandes organisations s’approprient plus facilement cette technologie car elles possèdent davantage de ressources. En outre, une raison importante structurelle évoquée par les acteurs est la complexité de la structure interne des organisations. Selon un analyste de données de la société « X »22 : « C’est une structure [« X »] très complexe et lourde avec les différents départements. Ils n’arrivent pas à synchroniser leur travail sur les données. Pourtant, ils possèdent des équipes et des outils pour traiter les Big Data. »23. Les difficultés de type « structurel » peuvent être liées à la concurrence et à la lutte entre les différents services et acteurs au sein des relations publiques en vue de renforcer des positions et d’acquérir une légitimité. Très souvent, le non-usage des Big Data révèle des tensions internes des organisations : « Il y a un manque de confiance au sein de l’équipe. C’est une nouvelle méthode qu’ils ne comprennent pas et qu’ils n’ont pas l’habitude de voir »24, indique le digital strategy manager d’un parti politique. L’histoire de l’organisation, son contexte de fonctionnement et ses rapports particuliers aux artefacts numériques sont aussi susceptibles d’induire des non-usages des Big Data. Des fusions et des acquisitions, ainsi que les changements de stratégies d’organisation contribuent à l’existence de systèmes informatiques très variés avec différents types de données et de logique dans leur organisation. Ces incompatibilités des données et des systèmes sont souvent dues aux changements structurels au sein des entreprises. Comme le coordinateur de l’équipe digital d’un grand groupe industriel l’explique : « Le data-management souffre depuis toujours de ce type d’obstacles. Il y a un set de données dans notre entreprise qui existe depuis 1983 et pour y accrocher un nouveau set de données qui était installé depuis l’année dernière, ce n’est pas facile. Il y a une fusion des boites avec des systèmes informatiques complètement différents. »25. Enfin, le dernier type de difficultés d’introduction des Big Data est lié aux contraintes externes législatives. Notre étude26a été menée pendant que se déroulait l’importante transition au niveau de la protection des consommateurs en Europe. Il s’agit de l’application du RGDP, le Règlement européen sur la protection des données27. Cette évolution du cadre réglementaire entraîne plusieurs difficultés d’usage des data. Les communicants expliquent que, dans la situation actuelle, les contraintes externes législatives et éthiques sont assez faibles. Les communicants possèdent une relative liberté pour la prise de décision sur l’usage des Big Data : « Dans la situation actuelle, c’est la régulation que je fais moi-même. Au niveau législatif, je n’ai pas beaucoup de contraintes », assure un professionnel28. Avec la nouvelle législation, l’achat de données pour alimenter les données déjà existantes ou pour enrichir des données possédées à partir de bases de données publiques ou privées devient difficile voir illégal. Les acteurs des relations publiques choisissent alors la stratégie de non-usage des données en attendant de voir quelles pratiques d’usage sont acceptables ou non. Selon le directeur d’une agence de communication : « Le RGPD, ça fait peur, les amendes sont assez lourdes, 20 millions d’euros, 4 % des CA, etc. C’est assez violent. Les citoyens peuvent saisir le RGPD pour attaquer les entreprises. »29.

Conclusion

8Actuellement, la mobilisation et le traitement des masses de données sont des opérations difficiles à mettre en place par les acteurs des relations publiques. Les lignes de fracture et de tensions identifiées montrent qu’il n’y a pas de schéma homogène des stratégies et des techniques des communicants par rapport aux Big Data. Les différences dans la non-appropriation des données varient selon les organismes, les ressources, les pratiques et les compétences. Les pratiques du non-usage des Big Data semblent cependant toutes posséder une importante dimension conflictuelle. Notre recherche nous permet d’identifier trois types de conflits qui freinent l’appréhension des Big Data. Premièrement, les raisons structurelles, organisationnelles et techniques qui se situent au niveau stratégique des organisations. Elles font référence au manque de compétences ou d’infrastructure technique, au manque de temps et au manque de moyens et d’infrastructure pour le traitement des Big Data. Deuxièmement, les raisons personnelles invoquées par les communicants : ces tensions se situent au niveau tactique. Elles font référence aux pratiques des communicants, aux conflits à l’intérieur des organisations – au niveau de leurs structures – et aux conflits entre les communications. Troisièmement, les cadres externes : ces raisons sont liées à la réglementation législative des Big Data. De ce fait, notre recherche s’inscrit dans une dynamique de problématisation sur le non-usage des technologies numériques. Les raisons de cette non-appropriation technologique s’expliquent par une vaste palette de logiques se situant aux différents niveaux macro et micro, des réglementations institutionnelles jusqu’aux tactiques personnelles des communicants.

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Bibliographie

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Notes

1 Suite à Boutinet (1998), nous différencions les « causes », qui relèvent d’une contrainte extérieure s’exerçant sur le sujet, et les « motifs » compris comme des raisons plus personnelles.

2 Nous avons interviewé 4 éditeurs de logiciels et algorithmes de traitement des data, 5 acteurs de la communication interne et externe, 2 acteurs possédant les données personnelles et sensibles (médecins, hôpitaux, services sociaux), 4 communicants politiques et hommes politiques, 3 acteurs d’agences de communication, 4 data analystes pour les entreprises.

3 Co-fondateur et dirigeant d’une société spécialisée dans l’édition de plateformes professionnelles de veille sur les médias sociaux, Paris, France

4 Dans les discours des acteurs de relations publiques, deux types de données se dégagent. Le premier type de données est composé des données internes de l’organisation (traces d’usages des médias possédés, profils numériques des employés, données des transactions, documents numérisés). Le deuxième type de données inclut les données externes à l’organisation, comme les données des réseaux socionumériques, profils des internautes, etc.

5 Président d’agence digitale, Paris, France.

6 Ibid.

7 Data scientiste d’une société d’analyse des données massive, Région Rhône-Alpes, France.

8 En informatique, le terme API signifie une interface de programmation applicative. C’est un ensemble normalisé de classes, de méthodes ou de fonctions qui sert d’interface par laquelle un logiciel offre des services à d’autres logiciels.

9 Président d’agence digitale, Paris, France.

10 Ibid.

11 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.

12 Ibid.

13 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.

14 Ibid.

15 Pour la veille à partir de 100 000 mentions (mots-clés) par mois.

16 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.

17 Data scientiste d’une société d’analyse des données massive, Région Rhône-Alpes, France.

18 Ibid.

19 Small et medium data sont les données suffisamment petites pour la compréhension humaine. Ce sont des données qui, par leur volume et format sont accessibles, informatives et exploitables. Les petites données sont des données qui peuvent être traitées pour un temps acceptable sans l’usage d’algorithmes. Le traitement de données moyennes peut demander ou pas la création d’algorithmes.

20 Co-fondateur et dirigeant d’une société spécialisée d’édition de plateformes professionnelles de veille sur les médias sociaux, Paris, France.

21 Coordinateur de l’équipe digitale d’un grand groupe industriel à Bruxelles, Belgique.

22 Une grande entreprise française multimétiers à capitaux publics détenus par l’État français. Anonyme suite à la demande de l’acteur.

23 Data scientiste d’une société d’analyse des données massives, Région Rhône-Alpes, France.

24 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique

25 Coordinateur de l’équipe digital d’un grand groupe industriel à Bruxelles, Belgique

26 L’enquête s’est déroulée entre octobre 2017 et avril 2018

27 Le règlement no 2016/679, ou le règlement général sur la protection des données (RGPD), constitue le texte de référence européen en matière de protection des données à caractère personnel. Il renforce et unifie la protection des données pour les individus au sein de l’Union européenne. Ses dispositions sont directement applicables dans l’ensemble des 28 États membres de l’Union européenne à compter du 25 mai 2018. Les principaux objectifs du RGPD sont d’accroître à la fois la protection des personnes concernées par un traitement de leurs données à caractère personnel et la responsabilisation des acteurs de ce traitement. Ces principes pourront être appliqués grâce à l’augmentation du pouvoir des autorités de régulation.

28 Digital strategy manager d’un parti politique en Belgique.

29 Président d’agence digitale, Paris, France.

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Pour citer cet article

Référence papier

Alexander Kondratov, « Stratégies de résistance des professionnels de relations publiques à l’utilisation des Big Data dans les organisations en France et en Belgique : logiques, causes et motifs de non-usage des données numériques massives »Communication et organisation, 54 | 2018, 121-132.

Référence électronique

Alexander Kondratov, « Stratégies de résistance des professionnels de relations publiques à l’utilisation des Big Data dans les organisations en France et en Belgique : logiques, causes et motifs de non-usage des données numériques massives »Communication et organisation [En ligne], 54 | 2018, mis en ligne le 01 décembre 2021, consulté le 03 février 2023. URL : http://journals.openedition.org/communicationorganisation/6974 ; DOI : https://doi.org/10.4000/communicationorganisation.6974

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Auteur

Alexander Kondratov

Alexander Kondratov, docteur en SIC, chercheur et chargé d’enseignement à l’Université libre de Bruxelles et à l’IHECS, ReSIC, Gresec. Ses activités professionnelles en tant qu’enseignant-chercheur portent sur la communication numérique, les données massives, l’ancrage social des dispositifs de communication numérique et sur les mutations de l’espace public.

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