Dans un de mes billets récents où je tentais de définir les Learning Analytics, George Siemens, professeur à l’Université Athabasca pourtant enthousiaste quant à l’utilisation de cette technologie, admettait que l’utilisation de données concernant les étudiants soulevaient certaines questions en lien avec leur confidentialité… Or, il appert que tous n’ont pas les mêmes réserves. Dans un billet publié dans la section « Opinions & Ideas » du Chronicle of Higher Education le 2 octobre 2011, Michael Morris, lieutenant de la police universitaire au California State University-Channel Islands, estime que la « boule de cristal » [ses mots] du data-mining peut sauver des vies.
Selon lui, tous les campus se sont doté d’équipes d’évaluation des risques (threat-assessment teams) depuis des tueries comme celles de Virginia Tech [NDLR : …Ou de l’École Polytechnique de Montréal, de Concordia, du Collège Dawson, etc.]. L’analyse continue à grande échelle de données personnelles des étudiants par des algorythmes recherchant des corrélations particulières permettrait à ces équipes d’identifier d’avance des individus à risque de commettre et d’intervenir « pour leur poser des questions » :
If university officials were to learn that a student had conducted extensive online research about the personal life and daily activities of a particular faculty member, posted angry and threatening comments on his Facebook wall about that professor, shopped online for high-powered firearms and ammunition, and saved a draft version of a suicide note on his personal network drive, would those officials want to have a conversation with that student, even though he hadn’t engaged in any significant outward behavior? Certainly. [mon emphase]
Les arguments principaux de Morris rappellent ceux de Siemens : les internautes « renoncent » quotidiennement à leur vie privée en utilisant des services comme Facebook ou Amazon qui recueillent et transigent leurs données personnelles. Puisque les étudiants se servent des ressources informatiques d’une institution universitaire pour naviguer et échanger sur le Web, les données relatives à cette naviguation et à ces échanges sont sous le contrôle de ladite institution.
Although university administrators may resist the idea of passive behavioral surveillance of the campus community because of privacy considerations, the truth is that society has been systematically forfeiting its rights to online privacy over the past several years through the continued and increased use of services on the Internet. Social-networking sites and search engines store and divulge personal information accessible to the world each day, yet people continue to use them in increasing numbers.
Il poursuit en expliquant qu’aux États-Unis, depuis la tragédie de Virginia Tech en 2007, les règlements protégeant les données étudiantes ont été assouplis. Pour lui, « Enhancing the capacity of threat-assessment teams through data mining is the next natural step using what would ordinarily be private information to prevent on-campus violence. »
S’il subsistait des doutes quant au caractère sensible de l’utilisation de telles technologies sur les campus, ils m’apparaissent s’évanouir à la lecture d’une telle proposition. Les personnes ayant commenté ce billet sont d’ailleurs promptes à faire des rapprochement avec le roman 1984 de George Orwell (1949) ou le film Minority Report de Steven Spielberg (2002, basé sur une nouvelle de Philip K . Dick). L’autre commentaire qui revient souvent, c’est le nombre important de « faux positifs » que semblent générer les algorythmes d’exploration de données et donc leur fiabilité toute relative. Certains croient que cette technologie n’est pas encore mature et ne permet certainement pas le genre d’intervention précoce que propose M. Morris. Ainsi, ce commentaire d’une dénommée Sarah Ludington (apparemment professeure de droit au Campbell University School of Law en Caroline du Nord):
« The crystal ball may not be as effective as Mr. Morris suggests. The Department of Homeland Security has, for several years, been working on a network-based model that will predict, with accuracy, when a group is about to transition from rhetoric (talk) to actual violence. It is based on controversial and, it seems, unproven theories of social science that yield (as the comment above suggests) many false positives. It also has serious privacy and First Amendment implications. I think it is appropriate for universities to combine their information streams and intervene when a student has had serious disciplinary issues with one or more instructors. But I would hate to think of the university surveilling its students’ internet activities on an ongoing basis. It would be a serious burden on the academic freedom of the students who are NOT disturbed and violent, and dampen the spirit of open inquiry and experimentation that gives such energy and joy to university campuses. » [mon emphase]
Au moment d’écrire ces lignes au moins un blogueur (David Parry, professeur de communications à l’Université du Texas – Dallas) s’était emparé du billet de Morris pour le critiquer en détail, notemment en arguant que Morris ne parle plus d’exploration de données, mais de surveillance pure et simple de toutes les activités internet des étudiants.
Source :
Morris, Michael, « Mining Student Data Could Save Lives », The Chronicle of Higher Education, 2 octobre 2011.
Parry, David, « Making the University a Police State », AcademHack, 3 0ctobre 2011
Tout cela est fort préoccupant. Il n’est plus question de learning analytics ici, mais bien de surveillance policière par des institutions d’enseignement. On commence à être loin de la mission première…
Je suis bien conscient de la nuance, mais j’essayais d’illustrer “jusqu’où on peut aller trop loin” (comme dirait mon vieux père)… J’ai d’autres articles en banque sur les “Predictive Analytics” ou les “Student Analytics” qui s’éloignent de notre propos, tout en y étant parallèle. Y’a une folie derrière l’exploitation de données qui peut effectivement devenir préoccupante si des limites éthiques ne sont pas rapidement tracées.