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Ingénierie du recueil de données

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Pour passer de la commande (ou "objet") au recueil de données au moyen d'outils, il faut rendre plus opérationnelle la problématique, c'est-à-dire décider comment il est possible de traduire en faits, en indicateurs, les questions et les hypothèses élaborées.


La logique dite d'opérationnalisation peut être représentée ainsi :



 



Qu'est-ce que l'on cherche à savoir ?

En fonction de la problématique et des hypothèses de travail, on listera dans cette première colonne les différents éléments à explorer : les sous-composantes de l'objet, des éléments du contexte pointés par les hypothèses, etc.



Qu'est-ce qui va le montrer ou le prouver ?



Un indicateur est un élément observable constituant le signe, la trace de la présence d'un phénomène, et permettant la mesure du niveau ou de l'évolution de ce phénomène. En d'autres termes, il s'agit à cette étape de déterminer quels éléments (quantitatifs ou qualitatifs) constitueraient, selon la question étudiée, une preuve de l'atteinte des objectifs, du respect d'un critère (qualité, efficacité, etc.), ou encore, de l'existence d'un phénomène.


  Avant de se lancer dans la réalisation d'un outil de recueil de données, on cherche donc à préciser ce que cet outil doit précisément permettre de relever.



Auprès de qui/quoi recueillir ces informations ?


Un accès direct à l'information n'est pas toujours possible ni le plus efficace. On recourra donc quand c'est possible à des personnes-ressources (experts) ou à des données secondaires (données recueillies dans le cadre d'autres enquêtes, bases de données existantes comme IPES, compte-rendus réalisés par les acteurs, par exemple de CA, etc.).



Comment ? Avec quel traitement de données ?


Chaque outil de recueil a ses avantages mais aussi ses limites. Il faut tenir compte de la passation de l'outil (la réalisation de x entretiens, la diffusion de x questionnaires, etc.) mais aussi du temps et des compétences liées à l'exploitation :


  • temps d'écoute / retranscription des entretiens ; techniques d'analyse de contenu,

  • temps d'encodage des réponses ; techniques statistiques descriptives voire inférentielles.



Ainsi, plusieurs éléments doivent être pris en compte pour déterminer le choix d'un ou plusieurs modes de recueil et le ciblage d'une ou plusieurs sources d'informations :



  • les objectifs du travail : que cherche-t-on à savoir ? sur quel type d'action ou de décision va déboucher l'étude ?

  • la nature de ce qui doit être recueilli : des informations personnelles sensibles ? des statistiques publiques ? etc. Existe-t-il des risques d'informations biaisées ou cachées ?

  • les possibilités de traitement des données : de combien de temps dispose-t-on ? quelles techniques (qualitatives, statistiques) maîtrise-t-on ? combien de personnes et d'heures peuvent-elles être consacrées à cette tâche ? etc.
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