Enjeux autour de l’occupation par les particuliers des aires protégées urbaines de Lubumbashi.

Section 6 : Technique d'analyse des données

Selon Madelaine GRAWITZ, « la première étape d'analyse consiste, comme dans les autres enquêtes, à établir pour toutes les variables de distribution de fréquences permettant de faire ressortir les comparaisons à effectuer »(GRAWITZ M. , 1993).

Dans le cadre de notre recherche, nous optons pour l'analyse thématique dans la perspective de Pierre Paillé et  Alex Mucchielli, Avec l'analyse thématique, nous abordons le travail d'analyse qualitative faisant intervenir des procédés de réduction des données. L'analyste va en effet faire appel, pour résumer et traiter son corpus, à des dénominations que l'on appelle les « thèmes » (ou, expression synonyme, les « thématisations » ; on parle aussi parfois de « sous-thèmes » pour se référer à la décomposition de certains thèmes).

Il s'agit, en somme, à l'aide des thèmes, de répondre petit à petit à la question générique type, rencontrée dans divers projets d'analyse : Qu'y a-t-il de fondamental dans ce propos, dans ce texte, de quoi y traite-t-on ? Il n'est pas toujours nécessaire ni utile de procéder à des analyses en profondeur face à un matériau de recherche, et très souvent, ce type de question suffit comme approche du matériau. L'analyse thématique peut être utilisée comme méthode unique pour une recherche ou alors être combinée avec d'autres modalités analytiques.

Cette technique d'analyse nous permettra de jeter directement les bases d'une théorisation des phénomènes étudiés, sans qu'il n'y ait de décalage entre l'annotation du corpus et la conceptualisation des données. 

Le terme de données qualitatives fait référence à une collecte d'information qui prend plusieurs formes. Ces données sont des enregistrements d'observations ou d'interactions qui sont complexes et contextuelles et elles ne peuvent pas par conséquent être réduites (ou transformées) immédiatement en nombres (RICHARDS, 2005). Dans ce sens, l'analyse des données qualitatives implique une sorte de transformation de celles-ci : nous commençons par une collection de données et, par la suite, nous les traitons à l'aide des procédures analytiques vers une analyse claire, compréhensible et, parfois, originale(GIBBS, 2007).

En principe, les données qualitatives ne sont pas numériques et peuvent provenir de plusieurs origines, comme d'observations, d'entretiens ou de documents. Les données qualitatives sont de plusieurs types :

a) textes (interviews, narrations, réponses à des questions ouvertes, discours, notes de terrain, documents écrits, observations transcrites, courriels, etc.),

b) images (photos, schémas, etc.),

c) sons (discours non transcrits, chansons, etc.),

d) vidéos (situations ethnographiques, etc.) et

e) documents multimédias (cette forme n'est pas actuellement supportée par la plupart des logiciels d'analyse qualitative) : par exemple, un document de présentation, une page Web, une carte de Google Maps, etc.

Une donnée qualitative est, par sa nature, non numérique. La forme la plus commune de données en analyse qualitative est le texte, qui, en plus d'être une donnée primitive, est souvent aussi le produit d'une transcription plus ou moins exacte des formes primitives de données telles que le son ou la vidéo. Néanmoins, même si nous transcrivons les données sonores ou vidéo en texte pour des questions de manipulation ou de quantification dans le cadre d'une approche qualitative, il est très courant de garder également les formes primitives des données, car elles préservent certaines informations du contexte de l'étude, non appréhendées dans un texte transcrit.

L'analyse qualitative utilise trois approches de recherche :

a) les approches orientées par le langage (analyse du contenu, analyse du discours, ethnométhodologie),

b) les approches descriptives/interprétatives et

c) les approches dont le but est de construire une théorie.

Le processus de l'analyse qualitative comporte trois parties importantes :

a) Observer des choses et des événements ;

b) Collecter des choses et des événements ;

c) Penser au sujet des choses et des événements.

Ces parties ne suivent pas un cheminement linéaire, mais prennent une forme résolument progressive, itérative et récursive. Ce processus comporte une série d'étapes représentées dans la figure 1 qui inclut également les aspects itératifs et récursifs de ce genre d'analyse (MILES, 2003).

Figure 1 : les étapes de l'analyse qualitative.

- L'usage des outils informatiques en analyse des données qualitatives

Les logiciels d'analyse qualitative interviennent, d'une manière ou d'une autre, dans toutes les étapes décritesde la figure 1. Plus spécialement, ces logiciels sont de plus en plus intégrés dans les principaux processusd'analyses qualitatives : lecture des données, définition des unités de sens et définition des catégories etcodification des données (SEIDEL, 1998). Souvent, ils nous permettent aussi d'effectuer de simples traitementsstatistiques et de représenter de manière graphique la modélisation effectuée sur les résultats de l'analyse.

Ainsi, les logiciels d'analyse qualitative, dans l'étape de l'analyse proprement dite, sont utilisés pour codifier,sauvegarder, chercher et extraire, lier les données, constituer des mémos, analyser le contenu, etc. (cf. figure 2).À la fin de l'analyse, ils nous permettent, dans certains cas, de présenter les données, d'élaborer des résultats etles vérifier, de générer un modèle scientifique ou une théorie et de réaliser des représentations graphiques(MILES, 2003)

Figure 2 : le processus d'analyse supporté par les TIC (adapté de SEIDER, 1998).

L'analyse qualitative assistée par les TIC est issue des efforts réalisés pour le développement des méthodes et des techniques et la création des outils informatiques qui supportent la recherche en sciences sociales. Les outils relatifs à cette approche sont souvent désignés par le terme anglais CAQDAS (Computer Assisted Qualitative Data Analysis software) (FIELDING, 1998), bien que ce terme désigne parfois également les techniques et les méthodes qui y sont associées. Les logiciels d'analyse qualitative sont des logiciels destinés à la lecture et à la codification (faites de manière intentionnée par le chercheur ou de manière semi-automatique) de passages de corpus textuels, iconiques, sonores et/ou vidéo. Ils offrent un ensemble de fonctionnalités de base qui peuvent servir de ressources pour collecter et analyser les données qualitatives. Les divers logiciels CAQDAS comportent des fonctionnalités très variées et ils s'inscrivent ainsi dans les différentes traditions de l'analyse qualitative : certains sont plutôt destinés à l'analyse textuelle, sonore ou vidéo, d'autres sont plus aptes à des recherches ethnographiques ou à l'analyse du contenu.(KOMIS, 2013)

L'analyse qualitative est un processus itératif et intuitif pendant lequel le chercheur raisonne de manière inductive, construit une réflexion au sujet des données et de leurs relations, et essaye de théoriser. Ce faisant, il est obligé de bien organiser ses données, de les stocker, de les raffiner et d'en extraire des morceaux par le biais de requêtes adéquates. De nos jours, tout ce processus peut être soutenu par les technologies informatiques.

Ainsi, l'usage des TIC dans l'analyse des données qualitatives offre des avantages certains. En effet, les logiciels de CAQDAS ne sont pas simplement des aides à la codification et à la récupération des données. Ils comportent de plus en plus de procédures nouvelles (MANGABEIRA, 2004). Si les étapes d'analyse qualitative restent globalement les mêmes, ces logiciels en facilitent les procédures du début jusqu'à la fin du processus d'analyse et couvrent par là même un fort potentiel cognitif pour accompagner le chercheur dans sa démarche d'analyse. En revanche, la diversité de logiciels disponibles et leur spécificité demandent au chercheur de connaître au préalable les forces et les faiblesses de chacun afin de choisir celui qui sera le plus adéquat pour sa recherche. Par ailleurs, il est important de garder en tête que les logiciels de CAQDAS ne remplacent pas la dimension interprétative propre à l'analyse qualitative. Tout au plus permettent-ils de la soutenir et de l'orienter efficacement s'ils sont utilisés de façon raisonnée.

Pour une codification et une présentation de résultats en rapport avec notre recherche, nous avons fait recours au logiciel QDA Miner suite à sa polyvalence quant à l'analyse des données qualitatives.