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• Les Datasets : un nouvel enjeu pour la recherche d’information et la veille ?

MOTEUR DE RECHERCHE
• Google Dataset Search : peut-il devenir le Google Scholar des données ?

PANORAMA
• Les données de la recherche : un nouveau pan de la recherche d’information scientifique et technique

OPEN DATA
• Quelques rappels sur l’open data au service de la recherche d’information

Le terme data est à la mode. Big data, smart data, datajournalisme, small data, datasets sont autant de mots que l’on voit s’afficher au quotidien sur nos écrans.

Nous avons choisi ici de nous intéresser spécifiquement aux datasets, aussi appelé en français « jeux de données » car leur intérêt dans un contexte de recherche d’information et de veille est croissant. Google vient même de leur dédier un nouveau moteur appelé Google Dataset Search.

Qu’est-ce que les termes datasets ou jeux de données englobent réellement ? En quoi ces données peuvent-elles avoir un intérêt pour la recherche d’information et la veille ? Comment les identifier et quelles sont les principales sources et méthodes à connaître ?

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Si Google a choisi de lancer un nouveau moteur dédié aux datasets (https://toolbox.google.com/datasetsearch), ce n’est certainement pas par pur philanthropisme. Il y voit très certainement son intérêt et ambitionne de refaire avec les données ce qu’il a déjà fait avec les publications scientifiques et académiques à travers le moteur académique Google Scholar.

Google a très justement perçu l’importance de ce mouvement d’ouverture des données qu’il s’agisse de données publiques ou de données de la recherche, le manque d’homogénéité et de visibilité des initiatives existantes et l’importance de pouvoir y accéder facilement.

Et il ne compte pas passer à côté de cette opportunité de fédérer la recherche sur les données et de devenir la source de référence sur le sujet. Il le dit d’ailleurs lui-même :

« Dataset Search permet aux utilisateurs de trouver des ensembles de données sur le Web grâce à une simple recherche par mot-clé. L’outil présente des informations sur des ensembles de données hébergés dans des milliers de référentiels sur le web. Ces ensembles de données deviennent ainsi accessibles et utiles à tous. »

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Quand on pense recherche d’information et veille scientifique et technique, on pense essentiellement articles, revues scientifiques mais aussi brevets. Mais jusqu’à encore récemment, les données de la recherche ne faisaient pas vraiment partie du spectre.

La raison en est simple : Ces données, produites par les chercheurs dans le cadre de leurs recherches étaient rarement diffusées et rendues publiques. Et lorsque c’était le cas, très peu d’outils de recherche ou sources d’information capitalisaient dessus.

Et encore aujourd’hui, bon nombre de sources classiques comme les bases de données, serveurs, moteurs académiques, archives ouvertes, etc. ne proposent pas de datasets ou bien fort peu.

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Nous avons déjà eu l’occasion de parler de l’open data à de multiples reprises, dans BASES et dans NETSOURCES et nous lui avions même consacré un article de fond en janvier 2016 («Open Data : une mine d’or brute pour les professionnels de l’information», BASES n°333 - Janvier 2016).

Pour autant, le volume de données liées à l’open data continue de s’accroître et de nouvelles sources en la matière voient le jour régulièrement.

Où en est l’open data en 2018 ? Quelles sont les principales sources et méthodes à connaître pour identifier et trouver des données en open data ?

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Les plus anciens de nos lecteurs ont certainement entendu parler de Madeleine Wolff-Terroine, l’ont rencontrée ou ont travaillé avec elle. 

Elle vient de nous quitter à l’âge de 99 ans.

Personnalité marquante du monde de l’infodoc, elle a eu une carrière extrêmement riche tant en France (elle a été présidente de l’ADBS dans les années 70) qu’à l’étranger, en travaillant pour de nombreux organismes internationaux.

Elle a aussi écrit régulièrement dans BASES dans les années 90.