Objectifs et missions

Histoire du projet

Les événements de courses à pied se multiplient pour répondre à une demande croissante ainsi que les espaces et modalités utilisés. Les supports territoriaux sont nombreux (montagne, urbain, bâtiments, « extrêmes », etc.). Les courses se diversifient pour répondre à tout public (enfants, courses féminines, etc.). Les types de courses se densifient pour proposer des activités sportives de distraction ou de performance physique : les « muds days » se déroulant dans la boue avec des obstacles, les courses de « color-runs » ponctuées de jets de pigments, les courses au fil des vignobles et des dégustations, les courses extrêmes dans le désert ou le pôle Nord, etc.

Constatant cet enthousiasme grandissant pour la course à pied, Mathilde Plard, chercheuse CNRS, lance le programme de recherche CHALLENGE.
Celui-ci prend forme avec deux principales interrogations :
— Pourquoi un tel engouement pour la course à pied ?
— Quels en sont les impacts territoriaux et sociaux des événements de courses à pied ?

Naissance du Running DataLab

Le projet de recherche Running DataLab répond aux enjeux des données du programme de recherche — CHALLENGE, l’appel du grand air.

Objectif #1
Documenter les évènements running

Pour répondre aux questions émergentes du programme de recherche CHALLENGE, le Running DataLab est créé.
Cette structure vise le recueil, la captation, la structuration et la valorisation graphique des données du running et des événements associés. Il s’agit de créer et d’enrichir au fil des projets, une base de données (spatiale, quantitative et qualitative) sur les événements de courses à pied.

Le Running DataLab est une véritable clinique des données du running. Clinique dans le sens d’un centre d’observation

| Clinique (adj.) — Qui observe directement les manifestations de la maladie.

Sans entrer dans des considérations propres à la médecine clinique, le Running DataLab est donc le lieu d’observation des pratiques associées aux activités de courses à pied. Les événements sportifs comptent parmi les manifestations observables du « phénomène » actuel. Clinique également dans le sens d’un espace de consultation, où les données sont rendues visibles pour tous.

> Dimension multiscalaire  :
— International : le réseau de courses à pied, une vision du monde réticulaire
— Local : outil de marketing (fonction économique de l’événement), création de lien social (capital social ?) et de patrimonialisation/valorisation du patrimoine (fonction identitaire ?)
— Individuel : « dire je » et se construire à travers la pratique sportive : se chercher, se dépasser, se montrer

Objectif #2
Explorer les problématiques techniques et géographiques liées à l’étude d’espaces publics numériques

Le DataLab s’inscrit dans le courant des humanités numériques — définies par Marin Dacos et Pierre Mounier (2014) comme désignant « un dialogue interdisciplinaire sur la dimension numérique des recherches en sciences humaines et sociales, au niveau des outils, des méthodes, des objets d’études et des modes de communication ». Il s’agit de fournir « des nouveaux moyens d’accéder [aux] observables » (J. LONGHI, 2017) pour les chercheurs des Sciences Humaines et Sociales (SHS).

Dans le contexte du Running DataLab, le dialogue s’ouvre entre la course à pied et le Big Data. Le Big Data est la masse d’informations créées « avec le développement des nouvelles technologies, d’internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc. ». (Site du Conseil National de l’Informatique et des Libertés, https://www.cnil.fr/fr [site consulté le 08/01/2018]). Aujourd’hui, cette source représente un « gigantesque volume de données numériques produites » (Ibid.).

Précisément, le Running DataLab explore le web et les données qui y sont créées sur le running. Depuis les années 2000, le web a profondément évolué. Alors que le web 1.0 était un web de consultation pour les navigateurs, le web 2.0 développé au début du XIXe siècle est une « deuxième phase [qui] se caractérise par l’émergence des outils et réseaux de communications paritaires (…) la lecture dominante ne se fait plus en termes d’outils logiciels, mais d’espaces de communication (Facebook, Wikipédia, Twitter, etc.) » (J-F Bourdet, 2014). Le passage du web 1.0 au web 2.0 démocratise l’outil, créer des espaces de dialogues et d’interactions sociales : « l’utilisateur n’est plus un gestionnaire d’informations, mais un agent social embarqué dans la construction et la régulation d’une sociabilité numérique (Ibid.). Force de sociabilité numérique, internet s’est structuré jusqu’à créer différents espaces numériques, dont des espaces publics numériques. Pour Dacheux et Rouquette (2012), “sur internet, l’espace public se déploie sous diverses formes” : sous forme de discussion ou de diffusion publique.

Le Running DataLab va alors explorer ces espaces publics numériques dans le cadre des courses à pied, jusqu’à interroger la géographicité de ces espaces : quelles sont leurs structurations spatiales ? Quelles résonances territoriales et sociales ont-ils ?

> Dimension multispatiale :
— L’espace virtuel
— L’espace géographique
— L’espace social

Missions

M.1_Observations

La première mission du Running DataLab est de créer un observatoire des données liées aux événements des courses à pied à travers le monde. Cette démarche vise la création d’un corpus de données sur les pratiques de courses à pied, les événements sportifs, et les communautés. Les jeux de données sont structurés pour observer, évaluer et analyser ces pratiques.

M.2_Expertises

Le Running DataLab a également pour mission de mettre au point des méthodologies innovantes de récoltes et d’analyses de données. Aussi, des phases de tests explorent des aspects techniques d’accès et de recueil des données.

Ces tests doivent permettre de  :
— réaliser des méthodologies qui soient opérationnelles et interopérables sur d’autres projets de sciences humaines et sociales;
— trouver des moyens de représentations graphiques qui permettent une lecture simple de jeu de données complexes et riches, telles celles du big data;
— penser un indicateur pour qualifier l’impact d’évènements de course à pied à travers l’étude de réseaux sociaux.

M.3_Diffusions

Le Running DataLab est une plateforme de libre accès aux données. La mission de diffusion des données est centrale dans la démarche. Il s’agit de rendre accessibles au plus grand nombre les informations produites afin d’impulser une dynamique de co-création des connaissances en sollicitant directement les communautés de coureurs et de coureuses — notamment à travers des questionnaires dans la rubrique En-Quête du site.

La diffusion des données et de leur résultat passe par une mise en valeur esthétique.

 

Auteur.e.s : M. Plard & V. Guichet, 2018

 

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