Blog de Joël Gombin

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Sociologie quantitative et tableaux croisés

Posted by joelgombin sur 18 octobre 2008

La sociologie quantitative n’a pas forcément excellente réputation en France aujourd’hui – je précise aujourd’hui, car rappelons-le, les « pères fondateurs » comme Durkheim ou, plus tard, Bourdieu, insistaient beaucoup sur les vertus du chiffre comme opérateur de rupture épistémologique – dit plus simplement, les chiffres peuevnt permettre, dans certaines conditions, de se débarasser de nos préjugés.

Rechercher les raisons de ce désamour des sociologues (et plus encore, des politistes) français pour les méthodologies quantitatives n’est pas l’objet de ce blog, mais mon intuition est que cela est lié au recrutement scolaire des sociologues. Quitte à être caricatural : les sociologues et politistes français sont d’anciens lycéens allergiques aux maths – et inversement, les matheux sont dirigés vers des filières telles que les écoles d’ingénieurs ou de commerce plutôt que de sciences humaines et sociales. Cette intuition trouve d’ailleurs un début de confirmation dans les motivations exprimés par mes étudiants pour avoir choisi un cursus de sociologie politique ou science politique : « je ne voulais plus faire de maths », me dit un nombre non négigeable d’entre eux… Les collègues qui liraient ce blog sont invités à donner leur avis en commentaire (ou sous forme de post, que je serai heureux de publier !).

Qu’on soit quantitativiste ou pas, on ne peut dès lors que saluer l’initiative d’Olivier Godechot et Pierre Mercklé (à l’origine du site Liens socio : http://www.liens-socio.org) d’ouvrir un blog intitulé QUANTI. Je cite :

QUANTI a pour objectif de promouvoir et d’accompagner l’utilisation des méthodes quantitatives en sciences sociales. Dans un contexte général marqué par le volume croissant des corpus de données disponibles et le développement de logiciels d’analyse des données plus facilement accessibles, QUANTI se veut un outil d’information, de formation et de réflexion sur les usages des outils, des méthodes et leurs enjeux.

L’un des premiers posts du blog explique comment faire un tableau croisé avec Excel. Gageons que de nombreux étudiants en feront leur miel !

7 Réponses to “Sociologie quantitative et tableaux croisés”

  1. Baptiste said

    D’autres raisons : l’effet d’aspirateur que l’insee, l’inserm et l’ined et la démographie ont joué (ils ont recruté des quantitativistes qui ne se sont pas tournés vers l’enseignement), la division du travail sociologique (qui pendant longtemps a relégué le traitement des données à des petites mains, féminines souvent, et la Pensée aux grandes mains), l’absence de matériel dans les universités (en licence, à P5, on était trois par ordinateur si mes souvenirs sont corrects, et les ordinateurs n’étaient pas accessibles en dehors de l’heure de cours), l’absence d’utilisation routinisée des chiffres dans les cursus, les difficultés d’accès, jusqu’à récemment, aux données brutes des enquêtes quantitatives publiques (le centre Quêtelet est récent et restreint l’usage à « La Recherche » le plus souvent)…

  2. joelgombin said

    Je suis d’accord avec toi, et j’ajoute que l’utilisation de logiciels propriétaires très onéreux (SPSS par exemple) n’aide pas non plus, dans un contexte de crédits budgétaires faibles des départements de sciences sociales. L’initiation à des logiciels libres, de plus en plus accessibles aux néophytes, comme R (avec R-commander ou même Rexcel) me semble de plus en plus nécessaire, et source d’économies substantielles…

  3. c said

    la difficulté d’accès aux données est certainement un frein, même si ce n’est pas le seul. A noter qu’en Grande-Bretagne par exemple, toutes les données récoltées avec l’argent du contribuable doivent être mises à la disposition du public, gratuitement (en version brute, après anonymisation évidemment). Ce qui contraste nettement avec l’enfermenent des chiffres dans les institutions de l’Etat en France! Du coup, la matière première est accessible à tout sociologue qui s’y intéresse. après, évidemment, il y a aussi des parcs informatiques dignes de ce nom dans les universités. Qui ont des accords avec les fournisseurs de logiciels pour bénéficier de tarifs avantageux et mettre les logiciels à disposition des étudiants, y compris pour leur propre portable…

  4. Thibaut (victime collatérale) said

    Durkheim n’avait aucune méthode, c’est bien connu.

  5. Fr. said

    @3 : “en Grande-Bretagne par exemple, toutes les données récoltées avec l’argent du contribuable doivent être mises à la disposition du public, gratuitement (en version brute, après anonymisation évidemment)”

    L’anonymisation est imparfaite : en se démerdant bien avec les zones géographiques à faible concentration de populations irlandaises, par exemple, on veut géolocaliser certains foyers (je crois me souvenir qu’un journaliste du Times l’avait fait pour suggérer qu’il fallait flouter les données récoltées sur des échantillons à petit n).

    Les remarques de Joël et de Baptiste se complètent bien : l’explication doit être culturaliste et institutionnaliste à la fois. L’absence des chiffres dans les cursus est désastreuse. Aux USA, à l’inverse, un fresher de Columbia en Political Science suit nécessairement un petit cours de maths qui reprend les opérations de base, de la factorisation aux suites, ce qui intègre au moins symboliquement les maths dans le parcours universitaire.

    La situation française est d’autant plus curieuse que les “grands maîtres” étaient souvent amoureux des chiffres et des nouvelles méthodes. Passeron et Bourdieu avaient créé des indicateurs de toutes pièces pour « Les héritiers » (entretien Passeron, France Culture). Bourdieu a beaucoup travaillé par analyse sociographique. Lévi-Strauss se disait très intéressé par les nouvelles technologies informatisées (entretien François Héritier, Sciences Humaines).

  6. c said

    @ Fr: oui, c’est le problème classique des cases où l’on trouve un trop petit nombre de cas. On peut regrouper les catégories trop fines pour éviter ce genre de problème sans excessivement déformer les données cependant.

    Ceci dit, la question de l’anonymat apparaît manière plus crue encore dans les études qualitatives, on l’a vu récemment…

    Donc a mon sens cela ne justifie en rien la réticence à mettre les données quanti à disposition des chercheurs universitaires, puisqu’ils n’ont aucun intérêt à publier les données brutes telles quelles. Surtout quand on constate (en France je ne sais pas, mais vu ailleurs) qu’une université américaine qui a les moyens ou une boîte privée qui va revendre ses anlayses sur le marché vont, elles, pouvoir les acheter au prix fort, anonymisation imparfaite ou pas. Dans un contexte de compétition internationale de la recheche et de la connaissance, c’est dommage de priver les chercheurs nationaux de sources importantes.

  7. joelgombin said

    Je pense qu’effectivement, dans le cas de données qui posent des problèmes d’anonymat (comme les données sur les revenus fiscaux, que la DGI ne diffuse pas lorsqu’il s’agit de petites communes), il devrait exister une exception de recherche. Les chercheurs ne veulent pas identifier les gens mais tirer des analyses sociologiques des données. Il serait bon que la loi Informatique et Libertés renforce l’exception de recherche ; mais les débats récents sur les « statistiques ethniques » ont démontré que le législateur et, a fortiori, le juge, ne sont pas très bien disposés en ce sens. Sans même parler des projets de Sarkozy concernant la statistique publique.

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