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Bloc-notes

Méthodes digitales.

Approches quali/quanti des données numériques.
Henri Gautier
Référence(s) :

Méthodes digitales. Approches quali/quanti des données numériques.

Réseaux, novembre-décembre 2014, vol. 32 : 188, 175 p.

Dominique Cardon, Jean-Philippe Cointet et Tommasso Venturini (coord.)

Texte intégral

1 L’avalanche de traces numériques produites par le développement des supports électroniques procure désormais aux chercheurs en sciences sociales de nouveaux accès à leurs objets d’étude. En effet, la numérisation des archives réduit les coûts de constitution des corpus documentaires, l’ouverture des données met à disposition des chercheurs une multiplicité des données récoltées par les institutions publiques ou privées récoltées par les institutions publiques ou privées. Enfin les réseaux sociaux offrent la possibilité d’observer in situ des processus sociaux sur une plus grande échelle.

2Cependant, les bénéfices attendus ne sont pas toujours au rendez-vous des résultats en raison des malentendus dans la mise en œuvre des méthodes numériques : primo, une conception limitée et éclectique des traces numériques ; secundo, la méconnaissance et la méfiance relative à leurs conditions de production ; tertio, la confusion entre méthodes numériques et traitement automatisés ; quarto, l’espoir de réutiliser les méthodes quantitatives classiques.

3 Le premier de ces malentendus porte sur la représentativité des traces numériques : le déluge de données extraites des plates-formes du web engendre des prophéties illusoires fondées sur leur volumétrie, en l’absence de méthodologie rigoureuse d’échantillonnage et d’interprétation. Pour ce faire , de nombreux travaux couplent les flux de données issus des interfaces de programmation applicatives (Application Programming Interface - API) du web avec des questionnaires ad hoc pour contrôler la représentativité des observations empiriques. Ainsi, dans cette livraison de la revue, Thomas Tari à partir d’une base de données sur les projets de Recherche et Développement en agronomie déplace l’objet de l’enquête des publications et brevets vers les financements de la recherche agronomique et leurs dynamiques. De même, Nicolas Baya-Lafitte et Jean-Philippe Cointet analysant la quasi-transcription des débats de la Conférence des Nations-Unies sur le changement climatique obtiennent des résultats originaux à partir de l’extrême spécialisation des contenus.

4 Cependant, la plupart des gisements de données numériques sont collectés pour d’autres finalités que la recherche scientifique, notamment pour le marketing, la surveillance, l’optimisation de la gestion, l’information ou la communication, tel est le second de ces malentendus. Interroger les conditions de production des données numériques permet à la sociologie d’éviter d’être débordée par la prolifération des modes d’expression sur la toile, selon Francis Chateauraynaud. Le corpus n’est plus unique et sa clôture n’est plus le privilège du chercheur. Ainsi, dans un article consacré à la réputation des territoires de la blogosphère et à leur topographie. Dominique Cardon, Camille Roth et Guilhem Fouetillou analysent des données issues d’une catégorisation préalable par une société de services. Pour autant, les traitements statistiques de ce jeu de données autorisent un va et vient entre les résultats obtenus et le verbatim des blogs pour enrichir l’interprétation de cette topographie de la blogosphère.

5 Le troisième malentendu se greffe sur la conjecture selon laquelle l’application d’approches non supervisés à des gisements massifs de données rendrait obsolète l’approche hypothético-déductive, fondant ainsi un nouveau paradigme inductiviste. Cependant, en l’état actuel de la recherche algorithmique, les approches non supervisées ne s’avèrent efficaces qu’en reconnaissance des formes. Ainsi, l’article de T. Poibeau montre comment le traitement du langage ne peut être automatisé qu’au prix d’une multitude de choix méthodologiques et d’interventions normalisatrices du chercheur. Le risque attaché à la fouille de données est la production de raisonnements triviaux au prix d’un investissement démesuré dans la collecte des données qui ne conserverait alors que les facilités offertes par la revendication interactive.

6 Le dernier malentendu porte sur les erreurs d’interprétation que peuvent susciter des traces numériques à la volumétrie très élevée mais finalement incertaines dans leur pertinence. Peut-on gagner en quantité sans perdre en qualité ? Par exemple, dans l’analyse des discours sur les nanotechnologies présentée par Francis Chateauraynaud, l’étude des co-occurences lexicales s’avère insuffisante pour rendre compte des modalisations du discours.

7 Cependant, pour paraphraser Jean-Paul Benzécri, ce numéro de la revue montre que nous sommes en mesure aujourd’hui dans certains contextes de recherche en sciences humaines et sociales d’extraire de la « gangue des données » des « pépites » de connaissance sans pour autant devoir concéder des pertes exorbitantes d’information du fait des contraintes imposées par la dichotomie entre qualitatif et quantitatif dans les allers-retours entre les différentes échelles d’analyse.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Henri Gautier, « Méthodes digitales.  », Terminal [En ligne], 118 | 2016, mis en ligne le 02 novembre 2016, consulté le 25 mars 2017. URL : http://terminal.revues.org/1486

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Auteur

Henri Gautier

Comité de rédaction de Terminal

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