Big Data, la fin des analyses qualitatives ?

Big Data, la fin des analyses qualitatives ?

Rédigé le 06/05/2019
Michel BRULEY

Face à un cas à résoudre, la bonne démarche pour y arriver consiste à identifier le ou les problèmes, voir la littérature, spécifier un but, collecter des données, les analyser et les interpréter, dégager des informations. On a l’habitude en matière de données de distinguer deux grandes approches : l’approche qualitative et l’approche quantitative.

L’approche qualitative met l'accent sur une vue holistique de ce qui est étudié (via des documents, des histoires de cas, des observations et des entretiens). Les plans de recherche quantitatifs s'efforcent eux d'identifier et d'isoler des variables spécifiques dans un contexte d’étude (recherche de corrélation, relations, causalité).

La recherche qualitative, qui met l'accent sur l'exploration, la compréhension, la contextualisation, l'introspection et la construction de théories, fournit une base solide pour des mesures quantitatives, une mise à l'échelle et une généralisation plus larges. La recherche quantitative, qui met l'accent sur de grands échantillons, peut fournir une vue d'ensemble d'un domaine pouvant révéler des tendances, des incohérences, etc., pouvant être analysée plus avant à l'aide de méthodes qualitatives.

Approche qualitative ou quantitative ? Le choix dépend du type de données nécessaire pour un problème de recherche particulier. La principale différence entre recherche qualitative et quantitative n’est pas la «qualité», mais la procédure. Il est tout à fait possible de quantifier des données qualitatives ou d’exercer une analyse qualitative des données quantifiées. Les méthodes qualitatives et quantitatives ne s'excluent pas mutuellement.

La recherche qualitative est une approche d'enquête utile pour explorer et comprendre un phénomène central. Pour en savoir plus sur ce phénomène, l'enquêteur pose aux participants des questions ouvertes et générales, recueille les vues détaillées des participants sous forme de mots ou d'images et analyse les informations à des fins de description et pour définir des thématiques. À partir de ces données, le chercheur interprète la signification des informations en s’inspirant de réflexions personnelles et de recherches antérieures. La structure du rapport final est flexible et affiche les préjugés et les réflexions du chercheur.

Il faut avoir bien conscience que le but d’une recherche qualitative est le plus souvent de découvrir des idées, de développer une compréhension détaillée et approfondie d'un phénomène, d’acquérir une compréhension qualitative des raisons et motivations sous-jacentes, de poser un large éventail de questions, de développer une compréhension initiale du paradigme qualitatif du champ étudié. L’approche qualitative met l’accent sur la compréhension, se concentrant sur la compréhension du point de vue du répondant, et ouvre la voie à des généralisations par comparaison de propriétés et de contextes individuels.

La recherche quantitative est une approche d'enquête utile pour décrire les tendances et expliquer la relation entre les variables trouvées dans la littérature ou des études qualitatives antérieures. Pour mener cette recherche, l’enquêteur spécifie des questions fermées, localise ou développe des mesures à l’aide de statistiques. À partir des résultats de ces analyses, le chercheur interprète les données par comparaison avec des prévisions et des études antérieures. Le rapport final, présenté dans un format standard, doit entre autres montrer l’objectivité et l’impartialité du chercheur.

Le but des recherches quantitatives est de tester des hypothèses ou des questions de recherche spécifiques. Il s’agit de mesurer, de quantifier des données et généraliser les résultats d’un échantillon à la population. Pour cela il faut un grand nombre de cas représentatifs. Il faut se concentrer sur des faits ou des raisons pour les événements sociaux et tester des hypothèses. Concrètement il convient de découper la réalité en morceaux distincts, qui sont ensuite combinés en grappes statistiques. Il s’agit de résumer et classer les observations, les prédictions de comportement, de façon à expliciter clairement et ce qui est recherché et construire une structure statistique.

Le Big Data se situe clairement dans le domaine des approches quantitatives, mais pour certains il ne se compose pas que de données, mais aussi de traces, c’est-à-dire d’éléments quantitatifs dont la pertinence n’est pas totalement assurée et dont il faut se méfier. Par exemple, une transaction effectuée sur internet est clairement une donnée, mais une page vue, les traces d’un parcours sur le web ne seraient que des éléments, dont les significations ne seraient pas certaines. Dans un contexte de numérisation de la société, une avalanche de traces est produite, qui autorise la multiplication « d’approches corrélationnistes radicales» qui oublient fréquemment que corrélation n’est pas causalité.

Dans le monde du Big Data d’aujourd’hui, les approches qualitatives restent indispensables pour traiter des problèmes humains qui ont pratiquement toujours des dimensions relatives difficiles à appréhender quantitativement. Par exemple, on a, depuis de nombreuses années, identifié statistiquement en France des travailleurs pauvres, mais par un défaut d’analyse qualitative et d’attention à cette notion de pauvreté qui est relative dans notre société d’hyperconsommation, on n’a pas vu venir le mouvement des gilets jaunes aux fins de mois difficiles.

Pour aller plus loin sur la notion de trace, vous pouvez utilement consulter l’article suivant : Les sciences sociales face aux traces du big data