A sociopolitical analysis of the free software movement

Orientador: Tom DwyerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciencias HumanasResumo: Esta dissertação procura apresentar as significações políticas e culturais de um movimento de Software Livre e de Código Aberto (SL/CA) entendido como conjunto muito heterogêneo de comunidades e projetos. Ademais, a partir de um histórico do objeto "software" desde a sua origem, mostramos como ele foi diferenciado do hardware e depois encerrado como um objeto fechado pela companhias de software nascentes. Nesse contexto, o movimento SL/CA aparece tanto uma reação ao fenômeno de blackboxing, como uma continuação da tradição de compartilhamento de informações dentro da engenharia da computação. Por isso, estrutura-se ao redor de vários ramos da ética hacker e de seu agnosticismo político para constituir uma alternativa tecnológica concreta. Isto nos permite afirmar que as características sociopolíticas das comunidades do Software Livre devem ser procuradas no próprio ato de programar, na pragmática, como arte ou regulação. Dessa forma, estudamos os casos específicos de varias comunidades (gNewSense, Samba, BSD) para tentar sistematizar os seus posicionamentos tecnológicos e sociopolíticos a respeito do movimento tecnológico contemporâneo.Abstract: This dissertation presents some political and cultural significations of a Free Software Movement, understood as a heterogeneous aggregation of projects and communities. Then, the historical analysis of the "software object" shows how it become, in the first place, differentiated from the hardware and, then, secondly, closed as an end- product by the rising software companies. In this context, the Free Software Movement presents itself as a reaction to blackboxing phenomena, as well as a continuation of the computater engineering tradition of sharing knowledge freely. Therefore, FS Movement has become structured through diverse blends of Hacker Ethic and its own political agnosticism, in order to build a concrete technological alternative. This leads to the argument that sociopolitical characteristics of Free Software communities should be found in the very act of programming, and in its pragmatics as an art or a regulation. Finally, specific cases of several communities (gNewSense, Samba, BSD) are examined in an attempt to systematize their sociopolitical and technological positions of the contemporary technological movement.MestradoMestre em Ciência Polític

Estimation de diversité à grande échelle par inférence de l'origine des noms de famille

International audienceThe study of surnames as both linguistic and geographical markers of the past has proven valuable in several research fields spanning from biology and genetics to demography and social mobility. This article builds upon the existing literature to conceive and develop a surname origin classifier based on a data-driven typology. This enables us to explore a methodology to describe large-scale estimates of the relative diversity of social groups, especially when such data is scarcely available. We subsequently analyze the representativeness of surname origins for 15 socio-professional groups in France.L’étude des noms de famille comme marqueurs linguistique et géographique du passé s’est avérée pertinente dans des contextes variés allant de la biologie et la génétique, à la démographie et la mobilité sociale. Cet article construit à partir d’éléments de la littérature existante un classifieur des origines des noms de famille basé sur une typologie issue des données. Cela nous permet d’explorer une méthodologie pour estimer à grande échelle la diversité relative des groupes sociaux, en particulier lorsque de telles données sont difficilement accessibles. Enfin, nous analysons la représentativité des origines de noms de famille de 15 groupes socio-professionnels en France

Efficacy of First-Line Chemotherapy in Patients with Advanced Lung Sarcomatoid Carcinoma

Background:Sarcomatoid carcinomas (SCs) are rare tumors that may arise in the lung, accounting for 0.4% of non–small-cell lung cancers; the prognosis is poor. Only few retrospective small-size series have studied the efficacy of chemotherapy (CT) for metastatic SC.Methods:Multicenter study of patients with advanced or metastatic SC who received first-line CT. Clinical characteristics at baseline, response to first-line CT (Response Evaluation Criteria in Solid Tumors version 1.1), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) were retrospectively collected.Results:Ninety-seven patients were included. Median age was 62 (54–72) years. The majority of patients were men (70%), white (84%), and smokers (84%). Overall, 73% of patients received first-line platinum-based CT. At first tumor evaluation, 69% of patients experienced progression, 31% had disease control, and 16.5% had partial response. Partial response was observed in 20% of patients receiving platinum-based CT, and in none of those receiving non–platinum-based CT (p = 0.018). Median PFS was 2.0 months (confidence interval [CI] 95%: 1.8–2.3). PFS was not statistically different between patients receiving or not receiving a platinum-based CT. Median OS was 6.3 months (CI 95%: 4.7–7.8). There was a trend toward better OS for patients treated with platinum-based CT (7.0 months [CI 95%: 4.9–9.0] versus 5.3 months [CI 95%: 2.8–7.6]; p = 0.096). In multivariate analysis, disease control at first evaluation (hazard ratio = 0.38 [CI 95%: 0.21–0.59]) and at platinum-based CT (hazard ratio = 0.92 [CI 95%: 0.85–0.99]) was associated with better OS.Conclusion:SC is associated with poor prognosis and high rate of resistance to conventional first-line CT. New therapeutic strategies are needed, based on better knowledge of the carcinogenesis of SC

Geographical projection of Google's suggestions diversity

International audienceThis paper describes the current development of a platform that enables anyone to map which suggestions are performed by Google Search when the user is typing, depending on its language preferences which are projected on a world map. In the boundaries of several biases discussed here, this tool would enable social scientists to capture what people are looking for at a given point in time, in different cultural contexts taken into account by Google.The tool presented here is accessible at : https://zeitgeist-borders.antonomase.fr

Cartographie de l'apprentissage artificiel et de ses algorithmes

An attempt to study "styles of reasoning" specific to machine learning algorithms through their history and usages. Scientific usages in various disciplines are observed with some analysis of WebOfScience data. Engineering usages are observed with data from Kaggle and StackExchange.L’apprentissage artificiel, ou machine learning, est un ensemble de méthodes permettant d’établir, à partir de données, des modèles de prise de décision, de prédiction ou de classification. L’ axiome plus général qui définirait ce champ de recherche est l’ambition de s’inspirer et d’imiter la capacité humaine et animale à apprendre de l’expérience. Les récents succès de ces méthodes - souvent relayés par des médias grand publics - sont seulement révélateurs de l’attention épisodique portée à des techniques qui remontent quant à elles à une cinquantaine d’années dans le contexte de l’Intelligence Artificielle et de l’informatique, et à plusieurs siècles de traditions scientifiques en mathématique, statistique, physique. Après avoir rendu compte de ces éléments, cette thèse s’intéresse aux différentes épistémès, “styles de pensée” qui rythment cette communauté, en étudiant les principaux algorithmes développés pour parvenir à la prise de décision, la prédiction ou la classification. Chacun des algorithmes est envisagé de manière historique mais aussi via les contraintes techniques et théoriques qu’il porte, et les compromis d’usages qu’il impose - par exemple entre interprétabilité et efficacité. Ces “tribus” de l’apprentissages apparaissent alors comme des tentatives relativement indépendantes de parvenir à un même objectif. Nous envisageons par la suite l’activité de ces sous-communautés algorithmiques dans le champ académique, par l’analyse de corpus bibliographiques extraits de Web of Science. La détection de communautés au sein des réseaux de co-citations construits à partir de ces données nous permet de mettre en lumière les structures thématiques transversales qui innervent les différents types d’algorithmes. Nous avons ainsi pu observer comment chaque discipline scientifique se place de manière spécifique dans le paysage algorithmique de l’apprentissage et entretient ou non des relations privilégiées avec les champs propres à sa recherche fondamentale. Il apparait donc, au terme de cette analyse, qu’il est plus facile pour un auteur de se mouvoir d’une thématique à une autre, que d’une méthode d’apprentissage à une autre. Enfin, nous nous intéressons à des terrains plus ingénieriques de la pratique de l’apprentissage avec une analyse de données issues des forums de questions-réponses Stackexchange et du site de compétitions en ligne Kaggle. On y retrouve plusieurs résultats proches de ceux observés dans le champ académique, comme les disciplines les plus représentées. De nettes différences émergent cependant quant à la diversité et la coprésence de ces algorithmes dans les compétitions et les usages des participants. En conclusion, nous mettons en perspective certains des éléments observés dans cette étude avec les récents débats sur la place de ces algorithmes dans les politiques publiques et discutons la question de leur nature discriminatoire

Monitoring Issues in Digital Public Space - From Data Collection to Issue Mapping

International audienc

Estimation de diversité par l’inférence de l’origine des noms de famille

International audienceL'étude des noms de famille comme marqueurs linguistiques et géographiques du passé s'est avérée pertinente dans des contextes variés allant de la biologie et la génétique, à la démographie et la mobilité sociale. En nous appuyant en partie sur des éléments de la littérature existante, nous avons construit un classifieur des origines des noms de famille. Pour ce faire, nous avons extrait de l'ensemble des articles référencés sur PubMed environ 25 millions d'affiliations liant des auteurs à des pays. Nous nous sommes ensuite intéressés aux noms dont la concentration était particulièrement forte dans un pays donné afin de définir un ensemble de noms de références pour ce pays. Chaque nom est découpé en n-grammes, ​ c'est-à-dire en sous-ensembles de taille variable de lettres successives. Afin de définir un nombre de catégories d'origines plus restreint que les 176 pays considérés, nous avons opéré un regroupement hiérarchique sur l'ensemble de ces ​ n-grammes rassemblés par pays. Le résultat (cf. Figure 1) permet, en suivant simplement la structure de l'arbre, de reconstruire un découpage intelligible des régions du monde au prix d'un très petit nombre de classifications qualitativement surprenantes, qui sont corrigées individuellement. Cette typologie issue des données nous permet de nous écarter du concept d'​ ethnicité (subjectif) généralement à l'honneur dans la littérature, et de faire appel au fondement plus objectif de l'​ origine géographique des noms de famille. L'endogamie permet alors d'expliquer en quoi les noms sont encore aujourd'hui des variables intermédiaires pertinentes dans de nombreux domaines de recherche. Nous obtenons ainsi une base de données de noms d'auteurs associés à une région du monde, qui nous permet de construire un modèle ​ via une procédure d'apprentissage supervisé simple et, ainsi, de pouvoir inférer l'origine géographique de noms qui n'étaient pas présents dans les données initiales. Nous améliorons les performances de ce classifieur en prenant en compte ses taux d'erreur dans l'évaluation de la distribution des origines des noms d'une population donnée. Ce modèle nous permet d'explorer une méthodologie pour estimer à grande échelle la diversité relative des groupes sociaux. Plus précisément, en comparant la distribution des origines d'une base de données de noms de référence pour une population et en la comparant à une base de données cible, nous pouvons estimer les sur-/sous-représentations de chaque origine dans cette dernière. Cette méthode peut se montrer utile notamment lorsque les données sur les origines ne sont pas couramment prise en compte ou peu disponibles, comme c'est le cas en France. Enfin, nous appliquons cette méthode pour mesurer la représentativité des origines de noms de famille parmi 15 groupes socio-professionnels en France (cf. Tableau 1). Les résultats (cf. Figure 2) montrent des similarités fortes entre certains types de groupes. Par exemple, les fonctions électives montrent un profil comparable de diversité avec une sur-représentation de l'origine nord-européenne et une sous-représentation plus prononcée que dans les autres bases de données pour les autres origines. En conclusion, nous discutons plusieurs biais possible dans l'observation des sous-représentations permise par cette méthode, et des éléments nécessaires à ce qu'elle puisse contribuer à l'étude des discriminations liées à l'origine

Estimation de diversité à grande échelle par inférence de l'origine des noms de famille

International audienceThe study of surnames as both linguistic and geographical markers of the past has proven valuable in several research fields spanning from biology and genetics to demography and social mobility. This article builds upon the existing literature to conceive and develop a surname origin classifier based on a data-driven typology. This enables us to explore a methodology to describe large-scale estimates of the relative diversity of social groups, especially when such data is scarcely available. We subsequently analyze the representativeness of surname origins for 15 socio-professional groups in France.L’étude des noms de famille comme marqueurs linguistique et géographique du passé s’est avérée pertinente dans des contextes variés allant de la biologie et la génétique, à la démographie et la mobilité sociale. Cet article construit à partir d’éléments de la littérature existante un classifieur des origines des noms de famille basé sur une typologie issue des données. Cela nous permet d’explorer une méthodologie pour estimer à grande échelle la diversité relative des groupes sociaux, en particulier lorsque de telles données sont difficilement accessibles. Enfin, nous analysons la représentativité des origines de noms de famille de 15 groupes socio-professionnels en France

Estimation de diversité à grande échelle par inférence de l'origine des noms de famille

International audienceThe study of surnames as both linguistic and geographical markers of the past has proven valuable in several research fields spanning from biology and genetics to demography and social mobility. This article builds upon the existing literature to conceive and develop a surname origin classifier based on a data-driven typology. This enables us to explore a methodology to describe large-scale estimates of the relative diversity of social groups, especially when such data is scarcely available. We subsequently analyze the representativeness of surname origins for 15 socio-professional groups in France.L’étude des noms de famille comme marqueurs linguistique et géographique du passé s’est avérée pertinente dans des contextes variés allant de la biologie et la génétique, à la démographie et la mobilité sociale. Cet article construit à partir d’éléments de la littérature existante un classifieur des origines des noms de famille basé sur une typologie issue des données. Cela nous permet d’explorer une méthodologie pour estimer à grande échelle la diversité relative des groupes sociaux, en particulier lorsque de telles données sont difficilement accessibles. Enfin, nous analysons la représentativité des origines de noms de famille de 15 groupes socio-professionnels en France

Toward Google Borders

International audienceQuery logs let by user on search-engines have helped create efficient tools for trend analysis, from commercial use to fore- casting epidemics. In this paper, we propose a new method and system for cultural trends analysis based on Google auto- complete suggestions. We present Zeitgeist Borders, a toolkit enabling any user to collect and analyze associations between queries, suggestions and various regions of the world. We re- port unexpected observations about several behavioural and geographical trends along with promising uses