Les entreprises et les gouvernements du monde entier exploitent les données de localisation de millions d’utilisateurs d’Internet et de téléphones portables pour trouver des indices sur la manière dont le virus se propage et si les mesures de distanciation sociale fonctionnent. Contrairement aux mesures de surveillance qui suivent les mouvements de certaines personnes, ces efforts analysent de grands ensembles de données pour découvrir des modèles de mouvements et de comportement des personnes au cours de la pandémie.
L’épidémie d’Ebola de 2014-2016 en Afrique de l’Ouest nous met en garde contre le big data. Pendant l’épidémie, des épidémiologistes informaticiens basés à Harvard ont obtenu les relevés d’appels des utilisateurs de téléphones portables dans toute la région afin de prédire la propagation du virus et d’aider les autorités de santé publique à mieux cibler les mesures de prévention de la maladie. Cependant, cette analyse a pu être fondée sur l’hypothèse erronée selon laquelle les mouvements des personnes étaient le principal vecteur de transmission du virus Ebola, alors qu’en fait le virus s’est principalement propagé en soignant les malades et lors des préparatifs des funérailles.
Les recherches sur les habitudes d’utilisation des téléphones portables mettent également en doute la théorie selon laquelle les enregistrements des détails des appels sont fiables pour suivre les mouvements des personnes, même lorsqu’ils sont agrégés. En Afrique de l’Ouest, de nombreux utilisateurs de téléphones portables possèdent plusieurs téléphones pour gérer divers rôles professionnels, sociaux et personnels, et ils peuvent les partager largement avec leur famille, leurs amis ou même tout le voisinage. Ces erreurs de calcul mettent en lumière un problème plus vaste : le big data peut masquer ou déformer des réalités sociales complexes, avec des conséquences dangereuses pour la santé publique et les droits de l’homme.
