06290724 - Collecte et traitement de données quantitatives et qualitatives

Partie qualitative
Ce cours vise à familiariser les étudiants avec les méthodes de récolte de données qualitatives en sciences sociales. Il couvre les principaux outils et techniques tels que les entretiens, l'observation (participante et non participante), les focus group, en soulignant leur pertinence épistémologique et les défis pratiques associés.
Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 60 heures

Partie quantitative
Ce cours vise à familiariser les étudiants avec les méthodes de recherche quantitative en abordant la collecte de données (à la fois primaires via sondage et expérimentations, et secondaires via webscraping), l'analyse de données bivariées (tests t, ANOVA, régression), l'analyse factorielle confirmatoire pour les échelles de mesure, ainsi qu'une introduction au traitement du langage naturel.

Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 30 heures

DIMENSION DE RESPONSABILITE SOCIALE

Partie qualitative
Les méthodes de collecte de données qualitatives sont essentielles pour comprendre et améliorer la responsabilité sociale des organisations et des individus. Grâce à leur approche immersive et centrée sur l’humain, elles permettent de saisir en profondeur les expériences vécues, les perceptions et les attentes des parties prenantes, notamment celles des communautés marginalisées ou sous-représentées. Par exemple, l’utilisation d’entretiens semi-structurés offre l’opportunité de recueillir des témoignages riches et nuancés, révélant les impacts réels des politiques organisationnelles sur les employés ou les communautés locales. De même, les observations non participantes permettent d’analyser les comportements et interactions au sein d’un contexte donné, fournissant ainsi des données contextualisées sur les effets sociaux et environnementaux des activités organisationnelles. Ces méthodes qualitatives, en capturant des récits personnels et des dynamiques sociales complexes, fournissent une base précieuse pour développer des pratiques plus équitables et transparentes.

Partie quantitative
La recherche quantitative joue un rôle crucial dans la promotion de la responsabilité sociale en offrant des outils précis et rigoureux pour évaluer et comprendre divers phénomènes sociaux. La collecte de données quantitative, qu'elle soit primaire à travers des sondages et des expérimentations ou secondaire via le webscraping, permet une exploration approfondie de problématiques sociétales. En utilisant des méthodes d'analyse telles que les tests t, l'ANOVA et la régression, les chercheurs peuvent identifier les facteurs qui influencent les résultats et évaluer les interventions sociales avec objectivité. De plus, l'analyse factorielle confirmatoire assure la fiabilité des échelles de mesure utilisées, garantissant ainsi la précision des conclusions. Enfin, l'introduction au traitement du langage naturel ouvre de nouvelles perspectives pour comprendre les interactions sociales à grande échelle. Dans l'ensemble, la recherche quantitative s'érige comme un pilier de la responsabilité sociale en fournissant des méthodologies robustes pour éclairer les décisions politiques, les interventions sociales et les initiatives communautaires.

CONNAISSANCES ET COMPETENCES CIBLES

Partie qualitative
Ce cours vise à fournir aux étudiants une compréhension approfondie des principales méthodes de collecte de données qualitatives et de leur pertinence dans l’analyse des phénomènes sociaux et organisationnels. Les étudiants apprendront à maîtriser les fondements théoriques des méthodes qualitatives, notamment les principes de l’observation non participante, des entretiens individuels, des focus groups et de la netnographie. En explorant les spécificités de chaque méthode, ils seront en mesure d’identifier les contextes dans lesquels ces approches s’avèrent les plus pertinentes et de comprendre les avantages et limites inhérents à chacune d’entre elles. Les dimensions éthiques, les enjeux de positionnement du chercheur et les biais potentiels dans la collecte de données feront également partie intégrante des connaissances dispensées, permettant aux étudiants d’adopter une posture réflexive et critique dans leur pratique.

Partie quantitative
Ce cours de méthodes quantitatives vise à équiper les étudiants des compétences et connaissances essentielles pour mener des recherches rigoureuses. Dans cette optique, les étudiants apprendront à concevoir des études de recherche solides, en comprenant les fondements de la formulation de questions de recherche, la sélection d'échantillons et la planification d'expériences. Ils acquerront également une expertise dans la collecte de données quantitatives en utilisant diverses méthodes telles que les sondages, les expérimentations et le webscraping, en veillant à la qualité et à la représentativité des données collectées. Par la suite, les étudiants seront formés à l'analyse des données à l'aide de méthodes statistiques appropriées, notamment les tests t, l'ANOVA et la régression, afin d'explorer les relations entre les variables et de tirer des conclusions significatives. 

PLAN DE COURS

Collecte de données qualitatives
Introduction aux méthodes qualitatives
• Définitions et principes clés
• Comparaison avec la collecte de données quantitatives

L'épistémologie des méthodes qualitatives
• Construction du savoir
• Validité et fiabilité dans la recherche qualitative

Techniques d’entretien individuel
• Comprendre les étapes de la préparation, réalisation et analyse d’un entretien.
• Différencier les types d’entretiens (structuré, semi-structuré, non structuré).

Observation non participante et participante
• Apprendre les bases de l’observation (non participante vs participante).
• Préparer et structurer une observation.
• Noter les observations : outils et techniques (grilles d’observation, notes de terrain).

Ateliers pratiques et études de terrain
• Conception et mise en œuvre d'études qualitatives
•  Analyse et présentation des résultats

Collecte et traitement de données quantitatives

Collecter des données primaires
• Démarche scientifique quantitative
• Design d’une expérimentation
• Implémentation d’un questionnaire en ligne (Qualtrics)

Analyser de données quantitatives 1
• Analyses univariées (jamovi) : moyenne, écart-type, médiane
• Analyses bivariées (jamovi) : test-t, ANOVA, régression

Analyser de données quantitatives 2
• Psychométrie
• Analyse factorielle confirmatoire (jamovi)

Collecter des données secondaires
• Introduction à R
• Webscraping (R)

Analyser des données textuelles
• Modélisation de topics (R)

OUVRAGES ET PUBLICATIONS DE REFERENCE :

Partie qualitative
• Miles, M.B., & Huberman, A.M. (1994). Qualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook. Sage.
• Denzin, N.K., & Lincoln, Y.S. (2011). The SAGE Handbook of Qualitative Research (4th ed.). Sage.
• Charmaz, K. (2014). Constructing Grounded Theory. Sage.
• Silverman, D. (2020). Doing Qualitative Research. Sage.
• Hammersley, M., & Atkinson, P. (2007). Ethnography: Principles in Practice (3rd ed.). Routledge.

Partie quantitative
• Berger, J., Humphreys, A., Ludwig, S., Moe, W. W., Netzer, O., & Schweidel, D. A. (2020). Uniting the tribes: Using text for marketing insight. Journal of Marketing, 84(1), 1-25.
• Humphreys, A., & Wang, R. J. H. (2018). Automated text analysis for consumer research. Journal of Consumer Research, 44(6), 1274-1306.

OUVRAGES ET PUBLICATIONS COMPLEMENTAIRES :

Partie qualitative
• Geertz, C. (1973). The Interpretation of Cultures: Selected Essays. Basic Books.
• Adler, P.A., & Adler, P. (1987). Membership Roles in Field Research. Sage.
• Whyte, W.F. (1943). Street Corner Society: The Social Structure of an Italian Slum. University of Chicago Press.
• Emerson, R.M., Fretz, R.I., & Shaw, L.L. (2011). Writing Ethnographic Fieldnotes (2nd ed.). University of Chicago Press.
• Seidman, I. (2013). Interviewing as Qualitative Research: A Guide for Researchers in Education and the Social Sciences (4th ed.). Teachers College Press.

OUVRAGES ET PUBLICATIONS DES ENSEIGNANTS-CHERCHEURS DE L’IAELYON SUR LE SUJET DU COURS :

• Cloarec, J., Cadieu, C., & Alrabie, N. (2024). Tracking technologies in eHealth: Revisiting the personalization-privacy paradox through the transparency-control framework. Technological Forecasting and Social Change, 200, 123101.
• Cloarec, J. (2022). Privacy controls as an information source to reduce data poisoning in artificial intelligence-powered personalization. Journal of Business Research, 152, 144-153.

Note individuelle

Quali : Rapport de recherche écrit (temps libre)
Quanti : QCM en ligne, 30min

Autre(s) notation(s)
Notation pendant les enseignements 
Travaux de terrain

Pondération : quali 50%, quanti 50%

MODALITES PEDAGOGIQUES

Partie qualitative
Le cours alterne entre les exposés théoriques en salle et des applications pratiques sur le terrain. Les étudiants sont encouragés à réaliser des projets de recherche qualitatifs en petits groupes pour mettre en pratique les techniques apprises.

Partie quantitative
Les étudiants travailleront individuellement sur des données issues d'articles de recherche publiés, puis reproduiront les analyses qui y ont été menées.

NATURE DES SUPPORTS

Articles de recherche

INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE TECHNOLOGIES

Utilisation des technologies dans le cadre des exercices pratiques