L’analyse des données

Dans cette section, nous présentons notre démarche d’analyse des données basée sur les techniques d’analyse de contenu. Dans les recherches scientifiques de type qualitatif, l’analyse de contenu – que nous avons retenu pour notre recherche – constitue la méthode de traitement de données la plus utilisée (Fortin, 2010; Paillé et Mucchielli, 2012). Cependant, étant donné qu’il existe plusieurs techniques d’analyse de contenu, il nous semble judicieux de préciser que nous avons opté pour l’analyse thématique. Nous allons d’abord présenter l’analyse de contenu, ensuite nous allons décrire le type d’analyse de contenu retenu (l’analyse thématique).

3.8.1 L’analyse de contenu

L’analyse de contenu désigne l’ensemble des techniques visant, à des fins interprétatives, la description de contenus comme des entretiens oraux et des sources textuelles. Autrement dit, elle se fonde sur le contenu d’une communication dans l’intention de saisir, par une démarche méthodologique cohérente, des connaissances relatives à l’émetteur du contenu. De fait, elle a pour finalités la compréhension et l’interprétation d’un contenu en fonction des objectifs de recherche. Elle permet de saisir les représentations sociales au sein des populations étudiées, de faire ressortir les « systèmes de sens » et d’identifier des « modèles présents ». Les notions de système et de modèle témoignent de l’existence d’un « noyau » autour duquel tout se construit, tout s’organise dans un groupe social (Albarello, 2012). En effet, le noyau définit l’ensemble des éléments cognitifs comme les opinions, les croyances et les informations qui font consensus au sein d’une population étudiée (Moliner et Martos, 2005, p. 89). Il ressort de cela que la détermination du noyau est fondamentale dans l’analyse de contenu (Albarello, 2012), conséquemment dans l’interprétation des données

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qu’il contient. À notre avis, les éléments du noyau pourraient être vus comme les tendances au sein de la population étudiée.

Les propos de Albarello ainsi que de Moliner et Martos mettent en relief l’aspect contextuel de la validité scientifique des connaissances produites à partir de l’analyse de contenu puisque les opinions, les croyances et les informations varient sensiblement d’une population à l’autre.

Fortin (2010) affirme que l’analyse de contenu consiste à décrire de manière détaillée le cas et son contexte. Aussi, elle permet de mettre en exergue des thèmes saillants et des tendances afin de les catégoriser. Ainsi, les thèmes peuvent être organisés afin de décrire le phénomène étudié. Pour y arriver, il faut associer chaque unité codée (thème) du contenu à une catégorie (classe, concept) (Ibid.).

À propos de la catégorie, Albarello (2012) soutient qu’elle « […] est un élément central dans l’analyse de contenu : il s’agit d’une rubrique ou d’une classe qui rassemble les éléments du discours de même nature, du même ordre, ou du même registre » (p. 98). Ainsi, la catégorie rassemble des thèmes traités et existants dans le guide d’entretien. Cela signifie que les catégories et les thèmes sont construits au préalable38. Par conséquent, il s’avère logique de retrouver les thèmes, préalablement construits, dans le discours des participants (Ibid.). Ainsi, « […] un thème est un ensemble de mots permettant de cerner ce qui est abordé dans un extrait du corpus correspondant, tout en fournissant des indications sur la teneur des propos » (Paillé et Mucchielli, 2012, p. 242).

Dans notre recherche, la teneur des commentaires des participants a porté sur les indicateurs qu’ils utilisent afin d’évaluer l’information en ligne dans le but de la retenir ou non. Dès lors, les indicateurs d’évaluation de l’information que nous avons choisis constituent nos thèmes, tandis que les objets à évaluer représentent les catégories. Par exemple, l’« adresse Web indiquant une source crédible » est un thème de la catégorie « source » (voir tableau 1 de la page 50). Toutefois, de nouveaux thèmes inattendus, imprévus peuvent émerger du discours des participants. Ces thèmes nécessiteront alors la construction de nouvelles catégories a posteriori (Albarello, 2012). Dans nos verbatim, les

38 _{Par rapport aux discours des participants.}

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thèmes inattendus ont été définis comme des « thèmes émergents », le cas échéant. Ces thèmes émergents ont été classés dans une catégorie que nous avons intitulée « catégorie émergente ».

Comme mentionné, nous présentons, dans la section qui suit, le type d’analyse de contenu que nous avons choisi pour notre recherche : l’analyse thématique.

3.8.2 L’analyse thématique

L’analyse thématique se présente comme une démarche de réduction et de synthèse des propos (Paillé et Mucchielli, 2012). Elle permet de coder ou de découper un corpus à l’aide de thèmes. Sa finalité est de faire ressortir une cohérence thématique (Albarello, 2012; Fortin, 2010; Paillé et Mucchielli, 2012). Il s’agit surtout de répondre progressivement, en utilisant des thèmes (parfois décomposés en sous-thèmes) ou des thématisations, à la question : « Qu’y a-t-il de fondamental dans ce propos, dans ce texte, de quoi y traite-t- on? » (Paillé et Mucchielli, 2012, p. 231).

La thématisation, selon Paillé et Mucchielli (2012), est au cœur de l’analyse thématique. Elle désigne la traduction d’un corpus en un ensemble organisé de thèmes représentatifs de ce dernier, et ce, relativement au problème et aux objectifs de recherche. Par voie de conséquence, l’analyse thématique constitue une démarche de repérage et de documentation des thèmes présents dans un corpus notamment les verbatim. Le repérage consiste à identifier tous les thèmes pertinents et présents dans le corpus concernant les objectifs de recherche. Quant à la fonction de documentation, elle désigne la détermination des similitudes, des différences entre les thèmes. La fonction de documentation est uniquement valable dans les études qui impliquent plusieurs participants ou documents ayant des caractéristiques communes. Cela permet d’identifier les thèmes qui se répètent d’un corpus à l’autre et comment ils se complètent, s’opposent, se rejoignent, etc. L’analyse thématique reste un excellent outil dans plusieurs situations d’étude comme une première expérience de recherche, une recherche descriptive, une recherche en équipe, une recherche mixte (Ibid.). Ainsi, l’analyse thématique telle que décrite par Paillé et Mucchielli (2012) nous semblent l’instrument approprié pour notre recherche.

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Par ailleurs, les catégories et les thèmes retenus pour la présente recherche découlent de l’opérationnalisation de l’évaluation de l’information effectuée dans notre cadre conceptuel. Ainsi, le tableau 2 indique que les objets à évaluer et les indicateurs constituent respectivement les catégories et les thèmes de notre analyse thématique.

Tableau 2 : Catégories et thèmes de l'analyse thématique Évaluation de l’information

Objet à évaluer Indicateur

Catégorie Thème

Source

Adresse Web indiquant un site crédible Adresse Web indiquant un site pertinent (lieu) Identification du responsable du site

Date de création/mise à jour Copyright ou autre mention

Nature de la source (individu, organisme) Réputation de la source

Pertinence de la source

Auteur

Présence du nom et des coordonnées de l’auteur Affiliation de l’auteur

Compétence de l’auteur Réputation de l’auteur

Support

Type de site Web

Clarté, facilité d’orientation dans le site Moteur de recherche interne

Démarcation entre information et publicité

Information

Genre documentaire Processus de validation

Pertinence de l’information (niveau de détail, lieu, etc.)

Exactitude de l’information et/ou corroboration par d’autres sources Citation de sources sérieuses et crédibles

Actualité de l’information

Positionnement sur le sujet (neutralité, intérêts) Présentation d’un éventail d’opinions

Français de qualité

Présentation claire du contenu

Il convient de préciser que les descriptions des thèmes restent identiques à celles des indicateurs tels que présentés dans le cadre conceptuel.

Cela dit, l’analyse des données a commencé dès le début de la collecte des données (7 décembre 2015). En effet, au cours des tâches d’évaluation de l’information, nous avons noté les choix des sites de chaque participant. Cela nous a permis d’identifier ceux qui ont réussi les tâches. Qui plus est, les commentaires formulés par les premiers participants que nous avons enregistrés ont révélé les tendances et les particularités de ceux-ci quant aux

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objets évalués et aux indicateurs utilisés. Nous y reviendrons plus en détail dans le chapitre suivant relatif à la présentation des résultats.

Une fois les entretiens retranscrits dans un fichier numérique, nous avons lu et relu les transcriptions afin de nous les approprier. Selon L'Écuyer (1990), cette lecture préliminaire ou lecture flottante permet notamment de se donner une vue d’ensemble du corpus. Aussitôt la lecture préliminaire terminée, à l’aide du logiciel d’analyse qualitative QDA Miner, nous avons codé les données à des fins de condensation. Selon Miles et Huberman (2003) et L'Écuyer (1990), la condensation des données sert à réduire les données et d’en faciliter l’analyse. Miles et Huberman (2003) soulignent qu’elle permet de sélectionner, de regrouper, de simplifier, de conceptualiser et de transformer des données de transcription. Qui plus est, ces auteurs soutiennent que la condensation des données se retrouve dans toutes les phases de la recherche qualitative et s’effectue de manière continue. Ce faisant, ils affirment que la question de recherche, le cadre conceptuel, le choix de la population cible, les outils de collecte de données, le codage, le repérage de thèmes, le regroupement de thèmes, les résumés et les conclusions constituent des condensations des données.

Comme nous le verrons dans le chapitre suivant, la condensation des données nous a conduits à la présentation de nos résultats. Voyons maintenant les critères de validation de notre recherche.