🔢 Comment évaluer la qualité d’un jeu de données?

Choisir un bon jeu de données est une étape scientifique cruciale. Un jeu de données impressionnant par sa taille ou sa complexité n’est pas nécessairement adapté à un projet de recherche.

Voici quelques critères simples pour évaluer la qualité et la pertinence d’un jeu de données.

1. Provenance

Posez-vous les questions suivantes :

• Qui a produit ces données ?
• S’agit-il d’un organisme reconnu (institution scientifique, gouvernement, université, projet de recherche) ?
• Le contexte de collecte est-il expliqué ?

👉 Un jeu de données sans provenance claire est à éviter.

2. Compréhension

Avant toute analyse, vous devriez être capables de répondre à :

• Que représente chaque variable ?
• Quelles sont les unités ?
• Qu’est-ce qu’une valeur manquante signifie ?
• Y a-t-il une documentation associée (README, article, description) ?

👉 Si vous ne comprenez pas les données, vous ne pouvez pas les analyser scientifiquement.

3. Pertinence

Un bon jeu de données doit :

• être directement lié à votre phénomène ou problème
• permettre de répondre (au moins en partie) à votre question de recherche
• contenir des variables exploitables pour l’analyse envisagée

👉 Un jeu de données peut être de qualité… mais mal adapté à votre projet.

4. Taille et complexité

Posez-vous ces questions :

• Le volume de données est-il réaliste pour le temps et les outils disponibles ?
• Le nombre de variables est-il gérable ?
• Les données sont-elles exploitables sans infrastructure lourde ?

👉 Plus de données ≠ meilleur projet.

5. Qualité des données

Vérifiez, même rapidement :

• présence de valeurs manquantes
• données aberrantes ou incohérentes
• déséquilibre important entre catégories (si applicable)

👉 Ces éléments ne rendent pas un projet impossible, mais doivent être identifiés et discutés.

6. Conditions d’utilisation

Avant d’utiliser un jeu de données :

• vérifiez s’il est librement utilisable
• notez la licence (si indiquée)
• assurez-vous que l’usage académique est permis

👉 L’absence de licence claire est un signal d’alerte.

7. Traçabilité et reproductibilité

Idéalement :

• la source est stable (lien permanent, DOI)
• les données peuvent être retrouvées et téléchargées à nouveau
• un autre groupe pourrait reproduire votre analyse

👉 La reproductibilité est un principe clé de la science.

Résumé

Un bon jeu de données est :

• compréhensible
• pertinent
• documenté
• exploitable dans le temps disponible
• utilisé de manière responsable

👉 La qualité de votre analyse dépend directement de la qualité de vos données.