Entretien

D. Boullier
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Abstract

Pour Dominique Boullier, mieux que d’autres notion telles que « milieu », « monde » ou « espace », la notion de « territoire » est pertinente parce qu’elle permet d’intégrer « les deux faces de l’expérience spatiale qui comporte un mouvement d’appropriation ». Elle permet alors de déployer une anthropologie de l’appropriation qui regarde Internet non comme un habit, un habité, un habitat ou un habitacle, mais comme tout cela à la fois, condensé dans la notion d’« habitèle ». Cette approche théorique est déterminante dans le regard critique que Dominique Boullier porte ici sur les transformations qu’a connu Internet ces 10 dernières années : en poussant à l’extrême l’analyse proposée par celui-ci on peut dire que les enjeux de ce territoire numérique, de cet habitèle, en ont oublié l’habitant lui-même. Il est question de montée en puissance des plateformes, de « disparition de l’internet en tant qu’espace mondial », d’enjeux économiques des métriques d’audience devenues métriques d’activités, d’impact de la monétisation des engagements sur la création de monopoles, de polarisation… Les luttes dont Internet est l’objet portent en effet moins vers la conquête d’un « bien commun » comme d’exigences de transparence qui permettent à tous d’apprendre, que vers un rééquilibrage des seules mannes financières dont il est porteur : « Toute la décennie 2010 a été celle du Far-West, de la prédation de traces, de la fraude fiscale, des achats des concurrents sans limites, des abus de positions dominantes, et de l’augmentation de l’opacité des algorithmes et de leur puissance prédictive supposée grâce au Machine Learning ».
面试
Dominique Boullier认为,与“环境”、“世界”或“空间”等其他概念相比,“领土”的概念更相关,因为它允许整合“空间体验的两个方面,包括占用运动”。因此,它允许部署一种挪用人类学,不把互联网看作一件衣服、一个人、一个栖息地或一个小屋,而是把它看作所有这些,浓缩在“栖息地”的概念中。这种方法理论上是决定性的批判中,多米尼克Boullier这里涉及互联网经历的变化:过去10年,推到极端的分析则可以说这个数字领土问题,为此habitèle,忘记了本人的居民。是问题平台的崛起,«»全球因特网作为一个消失,公制跌宕公制的收视率成为经济活动的影响,货币化承诺建立垄断、极化...斗争摆在互联网标的涉及的确征服前后不到一个«»作为共同财产要求的透明度,使大家学,,迈向再平衡的唯一财富金融载体是2010:«在整个十年中已与西部的痕迹、捕食、逃税、无边无际的竞争者的采购、滥用主导地位,以及算法的不透明度和增加其功率预测称,这要归功于Machine Learning»。
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