(physorg.com)
By suggesting that mass, time, and length can be converted into one another as the universe evolves, Wun-Yi Shu has proposed a new class of cosmological models that may fit observations of the universe better than the current big bang model.
src: http://www.physorg.com/news199591806.html
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Intéréssant. Mais.
ReplyDeleteJe crois que l'approche 'data shotgun' n'aura malheureusement pas de meilleurs résultats que l'hypermodélisation, dont elle n'est finalement une que le reflet en négatif: dans les deux cas, on recherche la réduction des conséquences supposées à un nombre fini de causes qu'on teste. La seule différence c'est la perspective inductive (partant des observations, data shotgun) et non déductive (partant des modèles des théoriciens).
Dans les deux cas on a affaire à pproche réductioniste classique que je me permettrai de mettre en question ici (du moins si tu n 'as pas peur que le Recteur de l'UCL nous envoie tous à Guantanamo.)
En biologie comme en sémantique, je pense qu'on n'a toujours pas réussi à trouver UN SEUL EXEMPLE d'un ensemble fini de causes (de gène, de mots) ayant un ensemble fini de conséquences (symptômes, significations). Je crois que des progrès ahurissant vont avoir lieu, qui viendront dans les deux cas de la mise à jour d'une logique d'ordre différent (dynamique de l'ARN et des protéines en biologie, dynamique d'attribution de types en linguistique).
Ainsi, en biologie, la recherche brutale corrélation dans les data ne fait que se substituer aux hypothèses de causalité trop linéaires dans les modèles (tel gène = telle maladie). On cherche toujours des fonctions alors qu'on a affaire à des continuums avec des ruptures d'équilibre.
Et en linguistique, il suffit de regarder Google translate ou Dragon Dictate pour comprendre que ni la modélisation si l'induction sur base de data (corpus) énormes ne suffisent pas à comprendre ce qui est à l'oeuvre, ni même, en fait, à l'observer. Il fallait être Leernout, Hauspie ou Van Rossem pour penser le contraire.
Quant à la physique, sans y connaître grand'chose, j'ai un petit doute sur l'article : je pense qu'elle emploie déjà l'approche 'data shotgun' depuis 50 ans, ave des résultats très probants en astrophysique, et des nullités géantes en physique des particules. Je crois que c'est l'une des caractéristiques (probablement négatives) de la discipline depuis Einstein. Les avancées se feront ici aussi par une théorie d'ordre N+1, à la Garrett Lisi :
http://uberface.blogspot.com/2008/11/garrett-lisis-psychedelic-boson-o-rama_27.html
Et encore, en astrophysique, les progrès viennent du fait qu'on capte des nouvelles données cosntante de Planck, exoplanètes, etc) grâce aux nouveaux intsruments de mesure (radiotéléscopes, gravitomètres...) et pas unisquement de la quantité de données traitées. Pan dans la gueule du data shotgun tiens!
Pour cette dernière raison, en sciences sociales et en psychosociologie, là, j'aurais un avis assez proche delui de l'auteur, pour peu que je connaisse ces disciplines dont j'ai encadré ope, onl'enseignement dans un cours de l'UCL au Siécle dernier.
Après 600 ans d'observation de Mars au téléscope, on va seulement avoir la possibilité de lire ce qui se passe dans le portefeuille dema voisine et sur sa liste de course et sur ses discussions sur Facebook. Nouveau téléscope, nouvelle discipline, on av faire de grandes découvertes sur le consommateur, ou plutôt redécouvrir on line ce que monsieur Delhaize sait déjà depuis quelques Gallup. Soit.
Mais en gros, selon moi le data shotgun c'est encore et toujours le vieux zombie d'Auguste Comte qui a la peau dure : "data, théorie, même combat", c'est à dire, même réductionisme, qui a peut d'envisager la complexité...
Et en attendant, j'espère que ce petit message fera planter le parser sémantique du Zuckermarket.
Kiss.
M.