View source for Manuel sur la collecte de données / Phase Huit: Partager les donner et transmettre les connaissances

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Après l’analyse et la visualisation de vos données pour les rendre utiles (phase sept), vous pouvez les partager. En partageant vos données, vous autorisez les autres à y accéder et à les utiliser. Le partage des données peut engendrer les avantages mutuels suivants :
* Il permet de nouvelles utilisations des données.
* Il mène à de nouvelles collaborations entre divers acteurs.
* Il améliore la transparence et la responsabilisation.
* Il permet aux collectivités d’agir en s’appuyant sur des données.
* Il réduit le coût des nouveaux projets de collecte de données.
* Il augmente l’impact et la visibilité des travaux menés.
* Il fournit des ressources pour l’enseignement.
* Il favorise les questions et les débats.


{| style="background-color: #efefef;" cellpadding="10px"
|<font size="3" color="#000">'''Préparer le processus de partage des données'''</font><br> 
Pour vous assurer que votre communication est efficace et que vous toucherez le bon groupe cible, répondez aux cinq questions suivantes.
|-
|<font color="#696969">'''Pourquoi : ''' </font>Pour quelles raisons partagez-vous ces données ? Qu’espérez-vous réaliser avec votre contenu ? Traduisez ces raisons en objectifs concrets et écrivez-les.
|-
|<font color="#696969">'''Qui : ''' </font>Quel est votre public ? Votre réponse va déterminer quelle sera l’approche la plus efficace pour partager vos documents. Sans cela, les efforts consentis pour le partage peuvent se révéler vains. Les utilisateurs finaux sont-ils partie prenante de vos efforts ? Ils sont les mieux placés pour enrichir et valider les conclusions, et sont probablement ceux qui peuvent en tirer le meilleur parti.
|-
|<font color="#696969">'''Quoi : ''' </font>Décider quelles données seront partagées, et comment, peut s’avérer difficile. Partagez-vous des données agrégées et des conclusions, ou des données brutes ? Y a-t-il des risques dont vous devez tenir compte en ce qui concerne la confidentialité ou une utilisation abusive, et qui nécessitent une anonymisation ?
|-
|<font color="#696969">'''Quand : ''' </font>Quand la collecte de données a-t-elle eu lieu, et quand le groupe cible est-il le plus susceptible de s’engager ? 
|-
|<font color="#696969">'''Où : ''' </font>Lorsque vous savez pourquoi, avec qui et quand vous allez partager le contenu, vous pouvez décider où le contenu sera partagé.
|}


Mais avant de commencer, savez-vous qui va être intéressé et quel format et moyen de communication sera adapté ?
D’autres étapes sont-elles nécessaires pour garantir que les données seront utiles ? Lors de la phase d’élaboration de votre projet de collecte de données, la phase deux de ce manuel, un bon nombre de ces questions ont déjà été traitées et montrent la voie pour un partage efficace des données. En vous appuyant sur le travail préparatoire déjà effectué, vous devriez accorder du temps à la préparation du processus de partage des données afin de vous assurer que vos données sont transmises de manière productive. Il peut être frustrant de produire un grand rapport, bien formaté, et de le partager sur le troisième ou quatrième niveau de menu d’un site Web, où personne n’ira le chercher et le lire.

===Public ciblé===
Pour bien débuter, vous devez vous demander avec qui vous allez partager les données ou les principaux indicateurs, et identifier ces groupes en fonction du type d’organisation ou de communauté auquel ils appartiennent, leur position au sein de l’organisation ou de la communauté, les principales raisons pour lesquelles ils utilisent les données, et leurs canaux de communication préférés. 

L’endroit où se situe le public ciblé peut être important en ce qui concerne les canaux qui seront utilisés, en fonction des moyens de communication qui sont disponibles.

===Canaux et formats===
Pour atteindre un public, plusieurs canaux et formats peuvent être utilisés. Vos choix déterminent dans quelle
mesure le partage sera une réussite. Les canaux peuvent notamment être :
* En personne
* Le téléphone mobile
* Internet
* Les réseaux sociaux
* La radio ou à la télévision

Il est bien sûr possible d’entrer davantage dans le détail. Vous disposez sur Internet d’une grande diversité de
plateformes de médias (sociaux), et également des sites Web et du courrier électronique. La question est donc de
savoir quel canal utilise votre public. Si vous choisissez le mauvais canal, le partage ne sera pas efficace.
Parmi les choix possibles, on peut notamment citer :
* '''En personne''' : Lors de conférences, d’événements de réseautage, de tournées de présentation, d’ateliers, de
groupes de réflexion ou de séminaires en ligne.
* '''Par écrit ou en ligne''' : Les sites Web, les newsletters, les bases de données de contacts, les articles, les exposés, les notes d’orientation, les fiches d’information, les brochures, les affiches, les plateformes d’apprentissage électronique, les photos et les vidéos.

Pour ce qui est des modalités du partage de données, voici quatre types clés :
* '''Les exposés''' : Pour que les données aient du sens pour le grand public, il est important de trouver une signification aux chiffres. Sans un fil conducteur, le résultat peut se limiter à une simple description des chiffres.
* '''Les tableaux''' : Une utilisation efficace des tableaux permet de réduire le nombre de valeurs de données dans votre texte. Elle permet, en outre, de ne pas s’attarder sur les variables moins pertinentes qui ne présentent pas d’intérêt particulier.
* '''Les graphiques''' : Un graphique est une représentation visuelle de données statistiques, dans lequel ces dernières sont représentées par des symboles comme des barres ou des lignes. C’est un outil visuel très efficace, car il présente les données rapidement et simplement, il facilite la comparaison, et peut révéler des tendances et des relations entre les données.
* '''Les cartes''' : Les cartes sont les outils les plus efficaces pour visualiser les structures spatiales. Lorsqu’elles sont soigneusement conçues et présentées, elles sont bien plus que de simples éléments décoratifs de la présentation statistique. Elles peuvent contribuer à identifier et à faire ressortir des distributions et des structures qui n’apparaissent pas nécessairement dans les tableaux et les graphiques.

Les données dans le secteur du développement sont de nature très diverses. Elles peuvent par exemple concerner les infrastructures, les services ou les politiques. Chaque type de données nécessite son propre format afin d’être partagé de manière optimale avec le public choisi, au moyen du canal préféré. La meilleure solution est souvent une combinaison des formats cités ci-dessus. Ainsi, pour comparer un inventaire de référence des points d’eau avec un deuxième inventaire de points d’eau, vous pouvez choisir un tableau. Vous pouvez utiliser du texte pour expliquer les différences, et illustrer les éléments clés qui concernent les lieux avec des cartes. Vous pouvez alors faire un résumé et conclure à l’aide d’un texte.

Il est important de faire attention au langage utilisé. Quel est le niveau d’éducation du public cible, et quelles langues parle-t-il ? Quelles solutions pouvez-vous mettre en place pour vous assurer que tout le monde comprend ? Au Kenya par exemple, le public cible comprend-t-il l’anglais, le kiswahili, ou une autre langue locale serait-elle plus adaptée ?

===Mesurer la réussite===
Si le partage se fait en ligne, il est généralement possible de mesurer son succès. Vous pouvez par exemple utiliser les outils d’analyse des sites Web pour enregistrer le nombre de visiteurs, de visites, de téléchargements et de partages. Ces informations ne sont qu’une indication. Pour plus de détails, vous pouvez solliciter des commentaires en utilisant des formulaires d’évaluation afin de savoir comment les gens ont utilisé les données et si on relève des résultats attendus ou inattendus. La réalisation d’une évaluation
complète peut servir à la réussite des futurs processus de partage des données.

===Boucle de rétroaction===
Le partage des données avec les personnes et les communautés concernées est souvent négligé. De nombreuses raisons justifient d’intégrer ce partage dans le projet, dont la validation de la collecte et de l’analyse des données, ou encore pour impliquer les personnes concernées dans les décisions concernant les éventuelles
modifications de leur environnement et de leur vie. Il existe des moyens simples d’effectuer ce partage, par exemple en affichant les données et les résultats sur un support qui est présenté sur place pour susciter des discussions, comme dans cet [https://akvo.org/blog/partnering-with-fxb-india-suraksha-for-a-water-security-programin-india/ exemple en Inde]. Il est fort probable que cet examen des documents avec les personnes qui comprennent le mieux le contexte donnera lieu à de nouvelles connaissances précieuses.

===Données brutes/traitées===
Le plus souvent, les données partagées sont déjà traitées, et sont le résultat d’un processus d’analyse. Cette analyse peut être plutôt simple, ou au contraire assez complexe, et être le résultat de formules statistiques ou géospatiales poussées. Certains choix sont faits durant le processus d’analyse des données, et les résultats (connaissances, interprétation, conclusions) peuvent ne pas être adaptés aux besoins du public visé. En tenant compte des données potentiellement sensibles, il peut se révéler plus utile de partager aussi les données brutes. Cela permet au destinataire des données de vérifier l’analyse effectuée, ou de réaliser un autre type
d’analyse. Il est aussi possible que les données partagées soient utilisées comme source de données pour d’autres projets, ce qui est souvent le cas pour la cartographie et le suivi des points d’eau en zone rurale.

===Données ouvertes, partagées et fermées===
Partager les données ne signifie pas nécessairement que vous devez tout mettre à disposition sur Internet. Comme indiqué précédemment, la question est de savoir quel est l’objectif visé. [https://vimeo.com/125783029 Cette vidéo, produite par l’Open Data Institute], explique les différences entre les données partagées et les données fermées.

Les données ouvertes sont des données auxquelles tout le monde peut accéder, et qui peuvent être librement utilisées et partagées. Il s’agit généralement de données brutes. Pour que des données soient considérées ouvertes, elles doivent être accessibles (ce qui signifie en général publiées sur Internet), être disponibles dans un format lisible par des machines, et faire l’objet d’une licence assurant que tout le monde peut y accéder, les utiliser et les partager, à des fins commerciales ou non commerciales.

Les données fermées sont des données auxquelles ne peuvent accéder que leurs propriétaires ou leurs détenteurs.
Les données partagées peuvent être de trois types : Accès limité : Les données ne sont partagées qu’avec
certaines personnes ou organisations. Accès basé sur un attribut : Les données sont accessibles à certains groupes qui remplissent des critères particuliers.

Accès public : Les données sont accessibles à tous dans des conditions qui ne sont pas « ouvertes ». Pour plus d’informations, voir [https://theodi.org/topic/data-infrastructure/ l’article de l’Open Data Institute].

===Exemple de partage de données ouvertes===
====SMARTerWASH au Ghana====
SMARTerWASH est un projet de l’Agence communautaire pour l’eau et l’assainissement (Community Water and Sanitation Agency – CWSA) du Ghana, qui prévoit d’effectuer un suivi de l’eau et de l’assainissement dans six
régions du Ghana. Ce projet a pour objectif de renforcer l’infrastructure des technologies de l’information et de la communication (TIC) et d’assurer l’interopérabilité entre les différents systèmes.

Grâce à une collecte de données menée avec Akvo Flow dans 131 districts (sur un total de 216), des données provenant de 23 001 pompes manuelles, de 938 systèmes de canalisation, de près de 15 000 équipes de gestion
de l’eau et de l’assainissement et de 131 autorités chargées des services ont été collectées. Ces données ont été traitées et mises à disposition via des fiches techniques (au niveau régional et des districts) et un [https://cwsawateratlas.org/ Atlas de l’eau en ligne] qui reprend le modèle Akvo Site. Toute personne intéressée par les données sur l’eau, l’assainissement et l’hygiène au Ghana peut accéder à ces informations sous différents formats.

===Deux exemples de standards de données ouvertes===
====Échange de données sur les points d’eau (Water point data exchange – WPDx)====
[https://www.waterpointdata.org/ L’inventaire mondial des données sur les points d’eau ruraux WPDx] est un exemple de combinaison de sources de données partagées, ouvertes et brutes. Les données de base, telles que la localisation, la date et le type d’infrastructure, sont partagées. Ceux qui désirent plus de données peuvent les
demander directement à l’organisation concernée, ce qui donne lieu à un système de partage à la demande.

====International Aid Transparency Initiative (IATI)====
Cette initiative internationale en faveur de la transparence de l’aide constitue un standard pour structurer et partager des données de projets et programmes. Le Standard IATI, à la fois format et cadre permettant de publier des données sur les activités de coopération pour le développement, a pour vocation d’être utilisé par toutes les organisations d’aide au développement, notamment les États donateurs, les organisations du secteur privé, et les ONG nationales et internationales. Le Registre IATI fait office de catalogue en ligne et d’index des liens vers l’ensemble des données brutes publiées selon le Standard IATI.

===Partager de manière ouverte ou pas ?===
Il peut être compliqué de décider si les données peuvent ou doivent être partagées de manière ouverte. Comme souligné ci-dessus, vous pouvez également envisager de partager les données à la demande. Vous pouvez choisir d’appliquer la règle générale « on partage, sauf si... ». Ce choix renvoie au fait qu’il existe plus d’avantages (potentiels) à partager les données qu’à les garder pour vous ou votre organisation. Le « sauf si... » renvoie aux raisons de ne pas partager, qui peuvent concerner les données privées, confidentielles, ou à haut risque. Il peut par exemple s’agir de données concernant une situation d’après-guerre. Les données privées doivent toujours rester fermées sauf approbation explicite des personnes ou des communautés concernées. Plusieurs moyens permettent de rendre anonyme les données. Vous trouverez des informations à ce propos dans [http://www.ethicsguidebook.ac.uk/Anonymisingyour-data-309 ce bref aperçu] ou dans [https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/1061/anonymisation-code.pdf ce guide détaillé]. Les mots clés dans ce domaine sont ‘éthique des données’ et ‘données responsables’, qui ont été définis dans le glossaire du présent manuel. Le message ici est que vous devez vérifier si le partage des données ou des connaissances représente un risque, et prendre les mesures qui s’imposent. Il est recommandé que chaque organisation mette en place sa propre politique en matière de données. [https://www.oxfam.org/sites/www.oxfam.org/files/
file_attachments/story/oxfam-responsible-program-data-policyfeb-
2015-en.pdf La politique mise en place par Oxfam] (responsible programme data policy) est un bon exemple.

===Droits sur les données===
Si vous partagez les données ouvertement, vous devez songer aux conditions et aux exigences qui s’appliquent aux
utilisateurs des données, en d’autres termes, à la licence qui s’applique aux données. On peut citer en exemple les
licences Creative Commons, les licences Open Government et les licences sur mesure. Pour vous aider à choisir quelle
licence utiliser pour partager vos données ouvertement, vous pouvez consulter [https://choosealicense.com/ Choose a License].

===Les enjeux du partage des données===
La disponibilité croissante des données partagées offre des opportunités opérationnelles et des possibilités de collaboration. Toutefois, le partage des données comprend des risques et n’est pas sans enjeux :
* Publier des données susceptibles d’enfreindre la législation : Le partage de certaines données peut être interdit par la loi ou violer les droits ou les libertés de certaines personnes.
* Publier des données qui peuvent être interprétées de différentes manières : Les utilisateurs peuvent volontairement ou involontairement mal interpréter les données (pour créer un scandale, pour obtenir un avantage compétitif, pour nuire à d’autres personnes, etc.). Certaines données peuvent être détournées ou mal interprétées.
* Trouver le bon public : Il se peut que vos données ne trouvent pas leur public parce qu’il n’est pas possible de les localiser, ou parce que personne ne sait qu’elles sont disponibles.

===Conclusion===
Prendre le temps d’élaborer et de mettre en oeuvre votre stratégie de partage peut contribuer à ce que les autres étapes du processus portent leurs fruits. À tout moment, il est important de penser au public avec lequel vous souhaitez partager les données et les connaissances acquises. Le format et le canal choisis correspondent-ils à leurs attentes ?
Avez-vous choisi la bonne licence, et suffisamment accordé d’attention à l’éthique des données ? Et est-il possible de
rassembler des informations sur l’utilisation des données et des connaissances partagées ?

===Lectures suggérées===
* [https://theodi.org/topic/data-infrastructure/ Closed, shared, open data: what’s in a name?]

* [https://www.ictworks.org/well-that-was-a-failure/#.W7sW7H7Lgvp Share your failure]

* [https://www.rri-tools.eu/open-access RRi (Responsible Research Innovation)]

* [https://www.rri-practice.eu/wp-content/
uploads/2017/09/RRI-Practice-paper-Rome-sept-2017.pdf “Implementing Responsible Research and Innovation in research funding and research conducting organisations – what have we learned so far?”]

===Remerciements===
Auteurs:  Lars Heemskerk (Akvo.org), Marten Schoonman (Akvo.org)<br>
Contributeurs: Arun Kumar Pratihast (Akvo.org), Annabelle Poelert (Akvo.org), Beatriz Medina (Water Environment and Business for Development, WE&B) 

'''AfriAlliance'''
{|
|L’Alliance de l’innovation sur l’eau et le climat entre l’Afrique et l’Europe (AfriAlliance) est un projet d’une durée de 5 ans, financé par le Programme européen pour la recherche et l’innovation H2020. Le projet vise à mieux préparer l’Afrique pour faire face aux défis futurs liés au changement climatique en stimulant le partage des connaissances et la collaboration entre les parties prenantes africaines et européennes. Dans ce projet, plutôt que de créer de nouveaux réseaux, les 16 partenaires d’Afrique et de l’Union Européenne consolideront les réseaux existants. Ces réseaux, constitués de chercheurs, de décideurs, de professionnels de terrain, de citoyens et d’autres intervenants clés, seront consolidés pour développer un mécanisme de partage des connaissances efficace et dédié à la résolution des problèmes. Ce processus sera coordonné par une plateforme d’innovation : l’Alliance Afrique-UE d’innovation pour l’Eau et le Climat.
|[[Image:afrialliance-logo-RGB.png|right|110px|link=https://afrialliance.org]]
|}

{|
|AfriAlliance est dirigée par l’IHE Delft Institute for Water Education (Directeur de projet : Dr. Uta Wehn) et sa mise en oeuvre court de 2016 à 2021. Le projet a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union Européenne dans le cadre de l’accord de subvention n ° 689162.
|[[Image:EU_flag_RGB.jpg|right|90px|link=https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/]]  
|}