Chapitre 3 : Méthodologie de la recherche
3.2. Méthodes de l’article et des chapitres insérés
3.2.1. Article inséré
L’article inséré dans notre thèse s’intitule « Internet et les pratiques culturelles au Québec. Effet d’ouverture ou de confinement? ». Il vise notamment à savoir si les usages culturels et non culturels d’Internet sont associés à une ouverture aux pratiques culturelles ou à un confinement. Les analyses effectuées montrent que, dans les différents types de régions du Québec (centrales, périphériques, intermédiaires et éloignées), l’âge, la scolarité et les usages culturels que l’on fait d’Internet sont des prédicteurs d’une diversité et d’une intensité plus grandes des visites de lieux culturels et des sorties au spectacle. Nous avons construit des modèles de prédiction qui comprennent des variables concernant l’utilisation d’Internet et d’autres qui comprennent uniquement des variables sociodémographiques. Les premiers se sont avérés plus performants que les seconds, ce qui suggère qu’Internet est une variable prédictive des pratiques culturelles. Les résultats montrent également qu’un usage modéré d’Internet a plutôt un effet d’ouverture que de confinement aux pratiques culturelles.
3.2.1.1. Aspects méthodologiques 3.2.1.1.1. Variables à l’étude
Cette étude a été réalisée à partir des données de l’enquête sur les pratiques culturelles du MCCQ de 2009. Nous avons retenu 22 usages d’Internet auxquels les répondants à ce sondage peuvent s’être adonnés28. Le tableau 3 présente les usages retenus, selon qu’ils sont
26 La description de la démarche méthodologique propre à chaque contribution étant déjà présentée dans les
chapitres insérés dans notre thèse, certains paragraphes sont communs aux article/chapitres et à la section méthodologique correspondante de la thèse. Nous avons tenté, le plus possible, de reformuler mais nous désirions aussi éviter de perdre en précision et en nuance.
27 Nous tenons à remercier sincèrement le professeur Louis Houde du Département de mathématiques et
d’informatique de l’Université du Québec à Trois-Rivières. Le professeur Houde nous a aidée et accompagnée pour les aspects méthodologiques de chacun des trois articles de notre thèse.
28 Il est à noter qu’un répondant peut faire ces usages qu’il soit branché à Internet à la maison ou pas. Les
questions sont formulées ainsi : « Au cours de la dernière année, chez vous ou ailleurs, vous est-il arrivé d’aller sur Internet pour… ». Ces questions ne tiennent pas compte du lieu d’utilisation, contrairement à celles sur le temps d’utilisation d’Internet.
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culturels ou non. Un usage est considéré culturel lorsqu’il peut être associé à une des pratiques culturelles analysées dans l’enquête de 2009.
Tableau 3. Usages non culturels et culturels d’Internet, Québec, 2009 Usages non-culturels d’Internet (N=7)
- communiquer par courriel
- communiquer par messagerie instantanée
- visiter des forums, des blogues, des sites de rencontre ou des sites de profils personnels - télécharger des logiciels ou des programmes
- faire des recherches documentaires ou consulter des bases de données spécialisées - acheter, vendre ou commander
- tenir un blogue, faire des sites ou des pages web en amateur Usages culturels d’Internet (N=15)
- acheter des billets de spectacle - acheter des livres
- acheter des disques
- écouter la radio en direct ou des émissions de radio en différé
- regarder la télévision en direct ou des émissions de télévision en différé - jouer à des jeux en réseau
- aller sur des sites de partage de fichiers
- aller sur des sites pour le visionnement de vidéos - télécharger des films
- télécharger des livres - télécharger de la musique
- visiter un musée ou une exposition virtuelle - lire des livres, des revues ou des magazines - lire des journaux quotidiens
- écouter de la musique sur l’ordinateur (web radios, fichiers musicaux, streaming…) Nous avons créé un indice de diversité allant de 0 à 7 pour les usages non culturels d’Internet et de 0 à 15 pour les usages culturels. Plus une personne effectue d’usages, plus elle obtient un score élevé sur l’indice et inversement. Nous avons également créé un indice d’intensité. L’intensité est mesurée par la déclaration du temps d’utilisation d’Internet à la maison, à des fins personnelles.
Les résultats des enquêtes précédentes du Ministère indiquent que des variables sociodémographiques influencent les pratiques culturelles. Nous avons donc inclus dans nos
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analyses les variables relatives à l’âge29, au sexe, à la scolarité30, au revenu du ménage31 et
au nombre d’individus vivant au sein du ménage32. Nous avons également inclus la variable
taille de la municipalité33 habitée puisque selon Peterson, l’aspect urbain d’un milieu de vie
favorise l’omnivorisme culturel.
Nous avons retenu huit types de lieux culturels, soit : les bibliothèques, les sites historiques ou les monuments patrimoniaux, les centres d’archives ou de documentation sur l’histoire ou la généalogie, les librairies, les galeries d’art, les musées d’art, les autres musées et les centres d’exposition artistiques ou les centres d’interprétation du patrimoine. Il a été demandé au répondant d’indiquer à quelle fréquence il a visité chacun de ces types de lieux au cours des 12 derniers mois. Nous avons ainsi créé un indice de la diversité et un de l’intensité de la fréquentation de ces lieux qui s’étend de 0 à 8, alors que la mesure d’intensité s’étend de 0 à 24 et constitue la somme pondérée du nombre de lieux culturels visités multipliée par la fréquence de visite (jamais=0; rarement=1; quelques fois=2; souvent=3).
Nous avons également construit un indice de diversité et un d’intensité34 à partir des 15 types
de spectacle et de représentations retenus, soit : les pièces de théâtre en saison, les pièces de théâtre d’été, les spectacles de danse, les concerts de musique classique, les spectacles d’opéra ou d’opérette, les concerts de chant choral, les spectacles de rock, les spectacles de rap ou de hip-hop, les concerts de jazz ou de blues, les spectacles de chansonniers ou d’auteurs-compositeurs-interprètes, les spectacles de musique folklorique, traditionnelle ou néo trad, les spectacle de musique populaire ou de variétés, les spectacle ethniques ou autochtones, les spectacle d’humour, de cirque, d’art clownesque ou d’acrobaties.
29 L’âge a été calculé en soustrayant l’année de naissance du répondant de l’année de la réalisation de l’enquête,
soit 2009. L’âge constitue une variable continue plutôt que catégorielle (plus grande variabilité).
30 Primaire, secondaire ou collégial (incluant les personnes qui ont obtenu un certificat universitaire) et
universitaire.
31 Nous avons d’abord souhaité utiliser toutes les catégories de revenu indiquées dans le questionnaire
d’enquête, mais leur nombre, soit 16, nous a semblé trop important. Nous avons donc examiné la linéarité de la relation entre cette variable et les différences variables dépendantes et avons observé plusieurs plateaux, ce qui indiquait que la conservation de toutes ces catégories n’était pas nécessaire; leur nombre a donc été réduit à 5.
32 Cela inclut les ménages à une personne et la variable est continue. Selon Garon, les ménages composés de
quatre individus et plus sont généralement plus actifs culturellement que ceux qui comptent moins d’individus.
33 Moins de 2000 habitants, de 2000 à 9999 habitants, de 10 000 à 24 999 habitants, de 25 000 à 99 999 habitants
et 100 000 habitants et plus.
101 3.2.1.1.2. Différences régionales
Nous avions d’abord prévu réaliser nos analyses à l’échelle de la province de Québec. Mais travailler à cette échelle aurait pu dissimuler des nuances importantes, puisque nos analyses préliminaires ont révélé des différences régionales. C’est pourquoi nous avons décidé de présenter le rôle des usages culturels et non culturels d’Internet, de l’intensité de son utilisation et des variables sociodémographiques face aux visites de lieux culturels et des sorties au spectacle (diversité et intensité) selon la typologie des régions de Harvey et Fortin35.
3.2.1.1.3. Les types d’analyses
Pour établir un lien entre les variables dépendantes et indépendantes à l’étude, nous avons utilisé le modèle linéaire généralisé (MLG)36. Il s’agit d’un modèle de prédiction combinant
la régression linéaire et l’ANOVA avec la formule suivante : 𝐸(𝑌 | 𝑋) = 𝜇 + ∑ 𝛽𝑖
𝑖
𝑋𝑖
dans laquelle Xi est une variable continue ou une variable indicatrice liée à une variable discrète. L’interprétation des résultats est fondée sur les coefficients βi. Une variable est considérée active dans le modèle si le coefficient βi associé est statistiquement significatif au niveau fixé à 5% pour chaque test. Pour une variable continue37, ce coefficient donne
directement l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante. Dans le cas des variables discrètes, les coefficients βi sont les effets différentiels par rapport à une modalité de référence arbitraire. Pour faciliter l’interprétation des variables discrètes, on se base sur les moyennes marginales estimées (MME), qui donnent la moyenne d’une variable, en
35 Le lecteur consultera une description de cette typologie dans l’article inséré au chapitre cinq.
36 Nous avons utilisé la version 18.0 du progiciel SPSS. Précisons que le MLG permet de prédire des relations
d’association entre des variables, mais pas de démontrer de liens de causalité. Son utilisation était toute indiquée dans le cadre de nos travaux, puisque les variables dépendantes sont continues, les variables indépendantes sont discrètes ou continues et parfois même discrètes qualitatives (p. ex. la scolarité) et que le MLG permet de traiter tous ces types de variables.
37 Dans le cas où la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante était linéaire, nous avons
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considérant que toutes les autres variables incluses dans le modèle sont fixes. Les MME permettent également de comparer des groupes de tailles différentes.
Dans le but de réduire le nombre de variables dans le modèle et de le garder le plus simple possible, nous avons effectué une sélection hiérarchique descendante (backward) en tenant compte du fait que, pour une même variable dépendante, le modèle est estimé pour chaque région. La technique consiste à retirer, de façon itérative, une variable du modèle à la fois. Pour permettre les comparaisons entre les régions, une variable retirée dans un modèle l’était également dans les autres. Si plusieurs variables pouvaient être retirées à une itération, la priorité était accordée aux variables d’interaction et ce, dans le but de simplifier l’interprétation des modèles.
Dans un tel modèle, les tests d’hypothèses supposent la normalité des résidus. Pour valider les niveaux empiriques calculés, nous avons analysé les valeurs à l’aide de la méthode du Bootstrap pour 1000 ré-échantillonnages. Les niveaux calculés correspondaient parfaitement à ceux observés. Finalement, nous avons utilisé le coefficient de détermination (R2) en tant
que mesure d’adéquation des modèles.
Puisque les hommes et les femmes adoptent des comportements culturels différents, toutes les variables indépendantes ont été considérées en interaction avec la variable du sexe. Cela nous a permis d’obtenir des modèles spécifiques aux hommes et aux femmes et de tenir compte de cet effet.