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    Plan détaillé Texte intégral La complexité du dossier de demande de l’allocation personnalisée d’autonomie (APA) Les données psychologiques d’enquêtes : mise en série à l’échelle des individus versus mise en série à l’échelle agrégée Notes de bas de page Auteurs

    L’évident et l’invisible

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    Table des matières

    Mesure et mise en série des données : construction et interprétation des indicateurs en économie

    Pierrick Dechaux et Robin Hege

    p. 209-226

    Texte intégral La complexité du dossier de demande de l’allocation personnalisée d’autonomie (APA) Appréhender le non-recours La construction d’un indicateur L’interprétation de l’indicateur dans une régression linéaire Les données psychologiques d’enquêtes : mise en série à l’échelle des individus versus mise en série à l’échelle agrégée Les premières enquêtes individuelles à portée nationale aux États-Unis : un observatoire sans traitement systématique des données Le point de vue des économistes : individualisme méthodologique et mise en série transversale George Katona et la psychologie sociale : l’influence sociale et la mise en série longitudinale Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    1Ce chapitre a été rédigé par deux économistes travaillant sur des indicateurs statistiques subjectifs. Il témoigne de la rencontre entre un praticien, qui cherche à construire un indicateur utilisable en pratique, et un méthodologue qui réfléchit d’un point de vue plus général aux caractéristiques spécifiques de ces outils. Cette réunion entre pratique et méthodologie constitue l’intérêt de ce chapitre : mettre en perspective un ensemble commun de problématiques selon deux points de vue différents.

    2Les données ont de multiples usages, comme en témoigne cet ouvrage. Ici nous nous intéressons à un usage particulier des données : la quantification des phénomènes et leur mesure1. Alors qu’il ne viendrait pas à l’idée d’un physicien d’affirmer qu’un thermomètre ne mesure pas la température, on voit souvent un économiste défendre qu’une quantification du progrès d’un pays ne prend pas en compte une grande partie des dimensions du progrès (le bien-être, l’égalité des conditions, etc.)2, en somme, qu’elle ne mesurerait pas exactement le progrès. De nombreux débats entre économistes montrent que ces derniers sont en désaccord sur les données, soit parce que ce ne sont pas des données pertinentes, soit parce que ce ne sont pas de « bonnes » données (dans le sens où elles n’auraient pas fait l’objet d’un travail de construction sérieux). Il semble donc que, quand il s’agit de quantification ou de mesure, là où les physiciens arrivent à se mettre d’accord3, les chercheurs en sciences sociales, eux, sont presque toujours en désaccord.

    3 Quantifier un phénomène, « c’est convenir puis mesurer4 », et ce en sciences naturelles comme en sciences sociales. Ainsi, l’acte de mesure (le mesurage) est une étape technique d’un processus plus large qui est celui de la quantification, dont une étape importante est la convention. Le corps des physiciens semble plus efficace pour convenir. Contrairement aux sciences sociales, la physique possède un système de classification systématique des grandeurs mesurables, le système international (SI), contenant les définitions de sept grandeurs (ou dimensions) fondamentales que sont la longueur, la masse, le temps, l’intensité électrique, la température, la quantité de matière, l’intensité lumineuse5. Ce système est cohérent en ce que toutes les grandeurs dérivées (vitesse, pression, etc.) sont exprimables à partir des grandeurs fondamentales et réciproquement. De plus, le SI donne la définition quantitative la plus précise possible des unités de mesure de ces grandeurs. Il en résulte que pour les chercheurs en sciences naturelles, quantifier revient à récolter, mettre en série et interpréter un ensemble précis de données. Certes on trouve en sciences sociales des conventions partagées en ce qui concerne certaines quantifications. Nous pensons ici par exemple au chômage défini par le Bureau international du travail (BIT), construisant une norme de mesure adoptée par tous les instituts statistiques nationaux6. Cependant, les économistes critiquent périodiquement cette convention7. Dresser un système complet des dimensions du social avec ses grandeurs fondamentales et ses grandeurs dérivées, de la même envergure que le SI, semble par conséquent un objectif inatteignable sinon dénué de sens.

    4Les normes de quantification n’ont en effet pas le même statut en sciences sociales qu’en sciences naturelles. Il importe peu au physicien de mesurer en mètre ou en pied puisque ses résultats seront sensiblement les mêmes8. Au lieu de dire 1 mètre, il dira 3,28084 pieds. Dans tous les cas cette mesure fera référence à une même réalité, à un objet théorique commun et consensuel : la longueur. Si un économiste mesure le chômage en utilisant la définition du BIT ou en intégrant le halo du chômage, il fera référence à deux mesures différentes, sans qu’il n’existe d’équivalence théorique, d’équivalence convenue entre les deux. Quand un physicien mesure la longueur d’une table avec une règle ou avec un laser, il produit deux mesures différentes d’une même grandeur conceptuellement convenue. Quand un économiste utilise deux mesures différentes du chômage il fait référence à deux grandeurs conceptuellement différentes, vis-à-vis desquelles les chercheurs ne conviennent pas nécessairement9.

    5Cet exemple peut faire œuvre de constat général pour la mesure en sciences sociales. Quand un économiste parle de chômage, il fait référence à une infinité potentielle de faits, de mesures, de données10. Il en est a fortiori de même lorsqu’il utilise des concepts plus subjectifs et moins centraux comme la confiance ou la complexité. Produire un indicateur d’une quelconque des grandeurs précitées pose donc toujours la question : quelles sont les données qu’il faut récolter afin de construire un instrument de mesure ?

    6Pour de nombreux auteurs, les grandeurs sociales ont pour particularité d’être multidimensionnelles11. Si l’on prend l’exemple de la productivité du travail, ces dimensions pourraient être par exemple la capacité à travailler vite (nombre de tâches à l’heure), la capacité à travailler bien (tâches mal effectuées à l’heure), la capacité à travailler longtemps, la capacité à travailler sans faire de pauses, etc. Dans ce cas, convenir d’un instrument de mesure revient à sélectionner un sous-ensemble de ces dimensions potentielles, à construire un indicateur pour chacune de ces dimensions puis à agréger ces indicateurs pour produire l’indicateur final. Le principal problème de tout indicateur construit selon cette méthodologie est qu’il existe une infinité potentielle de dimensions associées à chaque grandeur. On ne peut donc jamais établir d’indicateur parfait. Plusieurs auteurs, à l’instar de Lazarsfeld, interprètent ce problème en assumant que les indicateurs de mesure en sciences sociales sont toujours reliés avec une certaine « probabilité » aux grandeurs sous-jacentes que l’on cherche à mesurer, n’excluant pas de parler de la « vraie » (sic) grandeur pour désigner l’objet latent que l’on cherche à mesurer12.

    7Quoi qu’il en soit, la nature des indicateurs en sciences sociales fait que le processus de recueil de données et de mise en série engendre un ensemble de choix bien plus lourds de conséquences que pour les grandeurs en physique ; cet ensemble de choix étant d’autant plus grand que les conventions de quantification sont absentes. Dans la suite de ce chapitre, on expose les différents problèmes posés par la multidimensionnalité des grandeurs sociales. Deux exemples vont nous permettre de préciser la nature des choix auxquels sont confrontés la plupart des chercheurs en sciences sociales lorsqu’ils s’attachent à produire des quantifications.

    8Nous étudions tout d’abord la construction d’un indicateur ayant pour objectif de mesurer la complexité d’un formulaire administratif (le formulaire de demande de l’allocation personnalisée d’autonomie13). Dans cet exemple, le chercheur, confronté, comme souvent, à un problème d’accessibilité des données, se trouve contraint de recourir à une proxy, c’est-à-dire qu’il élabore des hypothèses non démontrées suggérant que la grandeur qu’il cherche à mesurer (la vraie grandeur) peut-être approchée indirectement par un autre ensemble de données que les données idéales. L’analyse de ces choix permet de montrer comment l’enjeu théorique initial se trouve transformé, modifié tout au long du processus de récolte des données et de leur mise en série pour construire l’indicateur. Dans un second temps nous retournons la perspective pour étudier comment les conceptions théoriques a priori des chercheurs infléchissent le sens qu’ils donnent aux données, et donc la manière dont ces dernières seront mises en série. L’exemple utilisé est le Survey of Consumer Finances, base de données de panel collectée par George Katona dans les années 1950, qui donna lieu à des traitements statistiques transversaux (qui exploitent les variations entre individus à une date donnée) et longitudinaux (qui exploitent les variations temporelles des données agrégées sur l’ensemble des individus). On montrera alors qu’un même corpus de données peut s’inscrire dans plusieurs cadres théoriques et servir des interprétations différentes.

    La complexité du dossier de demande de l’allocation personnalisée d’autonomie (APA)

    9Considérons dans un premier tant l’impact de la mesure sur la définition d’un concept, à travers l’exemple de la construction d’un indicateur de complexité des dossiers de demande de l’allocation personnalisée d’autonomie (APA) dans l’analyse des facteurs du non-recours à cette prestation sociale.

    10En France, les personnes âgées dépendantes à domicile ont la possibilité de bénéficier d’une allocation, qui permet de rembourser une partie des frais liés à l’aide professionnelle à domicile dont ils auraient besoin pour la prise en charge de leur dépendance (qu’elle soit physique ou mentale). Comme pour la plupart des allocations, il existe un non-recours : certaines personnes qui pourraient bénéficier de l’APA, c’est-à-dire qui remplissent les critères d’éligibilité, n’en formulent pas la demande. Les facteurs de non-recours sont certainement nombreux, mais le rôle joué par la complexité des dossiers de demande suscite un intérêt particulier. En effet, l’APA est une allocation légale dont la mise en œuvre est décentralisée aux conseils départementaux et possède donc des spécificités dans chaque département. Plus particulièrement, chaque conseil départemental élabore le dossier de demande à remplir pour bénéficier de cette allocation. Cette hétérogénéité des dossiers de demande est susceptible de conduire à une hétérogénéité de comportement des personnes âgées dépendantes. En particulier, les dossiers de demande peuvent être plus ou moins complexes à remplir, ce qui pourrait expliquer des prévalences plus ou moins fortes du non-recours à l’allocation selon les départements. Le rôle de la complexité des dossiers dans le non-recours à l’APA s’inscrit donc dans une problématique classique de la décentralisation, particulièrement sensible dans le contexte français, pris entre la tradition du jacobinisme qui assure à tous les citoyens une égalité de traitement et la nécessité d’adapter un certain nombre de politiques aux situations spécifiques locales.

    Appréhender le non-recours

    11La demande d’APA est une démarche fastidieuse. Tout d’abord le demandeur doit remplir un formulaire en y joignant un certain nombre de pièces justificatives. Il s’agit d’un formulaire détaillé, dont certaines questions peuvent être considérées comme indiscrètes (les montants de l’épargne, l’adresse du notaire…). Les pièces justificatives demandées sont nombreuses (relevé de tous les comptes épargne…). Dans un second temps une équipe médico-sociale du conseil général effectue une visite à domicile pour déterminer les besoins d’aide de la personne. Cette visite doit obligatoirement se faire en présence d’un tiers, le conjoint, un enfant ou le médecin traitant par exemple. C’est pourquoi, demander l’APA a un coût, au moins à court terme. Si l’on considère le demandeur comme un agent rationnel au sens économique, on peut donc penser qu’il demandera l’APA si les avantages de la démarche font plus que compenser ses inconvénients. Ainsi, plus la procédure de demande est pénible, plus le risque de non-recours est important, toutes choses égales par ailleurs.

    12Cependant, le comportement de demande est potentiellement influencé par de nombreuses variables. Tout d’abord les personnes âgées dépendantes ont une incertitude sur l’acceptation de leur demande d’allocation. Les individus, avant même de formuler leur demande d’APA, ne savent pas précisément s’ils font partie de la population éligible à l’APA. Des individus se situant à la limite du niveau de dépendance d’éligibilité ont donc une forte incertitude vis-à-vis du résultat de leur demande. Par ailleurs, le gain financier retiré par les individus qui bénéficient de l’APA varie selon le revenu et le besoin en nombre d’heures d’aide. Le montant qui est versé au titre de l’APA dépend du revenu mensuel. Ainsi pour les personnes les plus aisées (plus de 2900 € par mois), l’APA rembourse uniquement 10 % des dépenses effectuées pour de l’aide professionnelle à domicile contre 100 % pour les bénéficiaires les plus pauvres (moins de 772 € par mois). En outre, l’APA consiste en un versement par heure d’aide professionnelle. Plus les individus consomment d’heures d’aide, plus l’APA permettra de soulager le budget de la personne dépendante.

    13Évaluer le rôle des dossiers de demande dans le non-recours se prête donc particulièrement bien à une analyse économétrique étudiant le lien, pour chaque département, entre le nombre de demandeurs et différentes caractéristiques de la population du département, telles que la part de personnes âgées très dépendantes, le revenu moyen des habitants ou encore la part de la population rurale. La définition et la construction de ces variables peuvent se discuter. Cependant, elles sont fréquemment utilisées et il y a donc un relatif consensus autour de leur définition. L’analyse économétrique permettant d’évaluer l’impact de ces variables sur le nombre de bénéficiaires de l’APA dans le département peut se faire directement. En revanche, si l’on souhaite estimer aussi l’impact de la complexité des formulaires de demande, une étape de construction de la variable est nécessaire. Une telle approche suppose de définir la complexité des formulaires de demande d’APA de manière à pouvoir la quantifier.

    La construction d’un indicateur

    14La complexité d’un dossier de demande est le résultat d’un nombre important d’éléments impossibles à prendre en compte exhaustivement. De plus si certains de ces éléments peuvent être chiffrés (le temps nécessaire pour remplir le dossier) la plupart ne sont pas pratiquement mesurables (les difficultés de compréhension des questions par exemple). On est donc conduit à retenir une définition « limitée », qui ne rend pas compte entièrement de la notion de complexité mais qui permet la collecte de données et donc la mesure. Cette définition limitée peut cependant permettre d’évaluer le lien entre complexité et non-recours, si elle définit une variable proxy. Une variable proxy est une variable qui suit les variations d’une notion sous-jacente, plus large mais non observable. Si cette variable proxy suit presque fidèlement les variations de la variable « véritable » (mais non mesurable), son impact mesuré permet de rendre compte du lien théorique que le chercheur souhaite étudier.

    15La notion de complexité est subjective. Certains éléments peuvent paraître complexes à une partie de la population et simples à une autre. Une méthode possible serait donc de présenter les dossiers de demande à un panel d’individus et de leur demander de les classer du plus simple au plus complexe. En utilisant ces classements, il serait possible de construire un indicateur qui résume l’opinion du panel à propos de la complexité subjective de chaque formulaire. Cette méthode a cependant l’inconvénient d’être coûteuse en temps et en moyens. De plus, cela suppose de faire révéler à chaque individu sa propre échelle de complexité des dossiers de demande et de les agréger, donc de superposer différentes échelles individuelles. On peut s’interroger sur la cohérence d’une telle superposition puisque chacune des échelles est le fruit d’une subjectivité, qui peut varier non seulement selon les individus, mais aussi selon les humeurs ou le moment de la journée par exemple.

    16Pour répondre en partie à ces limites, la méthode utilisée a pour départ une description objective des dossiers de demande d’APA. Il s’agit de définir un certain nombre de variables permettant de décrire l’hétérogénéité entre les dossiers. Dans un premier temps, 8 thématiques générales d’informations demandées sont distinguées14, chacune de ces 8 thématiques, donnant lieu à deux types de variables. Un premier type de variable porte sur la difficulté quantitative à remplir un dossier de demande, c’est-à-dire sur la quantité d’informations à fournir. Pour chacune des sous-parties est donc construite la variable « nombre de questions » et « nombre de questions relatives au conjoint ». De plus, pour les thématiques portant sur des données quantitatives (le revenu ou le capital par exemple), une variable « nombre de montants demandés » est créée de manière à distinguer les items selon la nature des informations exigées. Un deuxième type de variables porte plus spécifiquement sur le contenu des renseignements demandés. Dans un deuxième temps sont intégrées des variables qualitatives qui indiquent la présence de questions qui ont semblé particulièrement intrusives au chercheur, (possession d’œuvres d’art, de lingots d’or ou pierres précieuses, l’adresse du notaire etc.) Dans un second temps, l’attention a été portée sur la forme générale du dossier : nombre de pages, nombre de pièces justificatives demandées, formulaire de demande disponible en ligne ou non par exemple. Finalement, chaque dossier de demande est décrit par 65 variables.

    17À partir de cette base, l’objectif est de construire un indicateur unique permettant de décrire chaque formulaire de demande en faisant la synthèse de l’ensemble des variables de la base. Il ne s’agit pas d’étudier la complexité en elle-même mais plutôt les variations de complexité interdépartementales. En effet, l’estimation économétrique utilisée pour mesurer l’impact de la variable s’appuie sur les différences entre départements. L’indicateur de complexité souhaité est donc un indicateur ordinal. Ainsi la définition « limitée » retenue de la complexité des dossiers de demande est un classement entre ces différents dossiers selon leur difficulté. La méthode d’analyse des correspondances multiples (ACM) permet de construire un tel classement. Il s’agit d’une méthode d’analyse de données qualitatives. Elle permet de hiérarchiser les variables en fonction de leurs influences respectives sur l’information générale contenue dans les données. Ce sont les variables permettant le mieux de représenter les différences départementales qui sont mises en évidence. En d’autres termes, il s’agit de déterminer quelle combinaison de variables permet le mieux de décrire l’ensemble des données à disposition. Cette méthode permet la comparaison des dossiers entre eux. En effet, on ne peut comparer correctement des dossiers caractérisés par 65 variables. Comment classer par exemple un dossier très court à remplir (donc simple) mais avec des questions intrusives et complexes ? L’ACM permet de produire une unique variable permettant de classer les dossiers, et cette variable est celle qui conserve le maximum d’information sur les différences entre dossiers.

    18Cependant pour appréhender correctement cet indicateur, revenons sur les limites de sa méthode de construction. Tout d’abord les variables qui ont été choisies et qui permettent de décrire chacun des dossiers de demande sont le fruit de la subjectivité du chercheur : c’est lui qui a jugé ce qui était complexe et ce qui ne l’était pas. Ce jugement n’est sans doute pas partagé par l’ensemble des personnes âgées dépendantes, ce qui pose problème pour étudier le phénomène de non-recours puisque ce sont ces personnes qui jugent de la pénibilité de remplissage du dossier. De plus le chercheur n’a pu faire preuve d’exhaustivité. Un grand nombre de paramètres contribuant à rendre un dossier difficile à remplir (la taille de la police de caractère par exemple) n’ont pu être pris en compte. Enfin le fait de conserver une unique valeur pour chacun des dossiers conduit à une perte importante d’information (cette valeur doit traduire l’ensemble des 65 variables descriptives). Par exemple, dans le cadre de cette analyse sur la complexité des dossiers de demande, l’indicateur obtenu ne retranscrit que 10 % de l’information totale contenue dans les données de départ (qui étaient elles-mêmes déjà « limitées »). La comparaison obtenue entre les départements doit donc être relativisée.

    19Ainsi la définition retenue est sujette à caution. Elle permet cependant d’effectuer des mesures et donc d’utiliser les données collectées pour évaluer le lien entre complexité des dossiers de demande et non-recours.

    L’interprétation de l’indicateur dans une régression linéaire

    20Cet indicateur est destiné à être intégré dans un modèle de régression linéaire permettant d’expliquer le non-recours dans les différents départements. Par ce modèle, l’indicateur de complexité subit une addition de sens par le biais de deux mécanismes. D’une part, nous avons un a priori théorique sur l’influence de la complexité du dossier de demande sur le non-recours : plus un dossier est complexe dans un département, plus le non-recours y est élevé. Ainsi, si les résultats du modèle confirment cet a priori, l’indicateur gagne en crédibilité et son sens – la complexité du dossier de demande – se voit renforcé. Le deuxième mécanisme a trait directement à la notion de « proxy ». Comme nous l’avons dit, il s’agit de trouver une variable représentant une notion, elle-même corrélée avec l’effet principal que l’on souhaite capter. Dans le cas étudié, nous faisons l’hypothèse que l’indicateur est corrélé positivement avec la complexité subie par un individu lorsqu’il remplit un dossier de demande. Sous cette hypothèse, le coefficient estimé et associé à la variable représente d’une part l’effet des variables retenues pour construire l’indicateur sur le non-recours et d’autre part l’effet de la complexité « véritable » sur ce non-recours. Cette variable se voit donc doublée d’un sens plus large que sa définition de départ.

    21La volonté de comparer des notions multidimensionnelles entre elles conduit donc à une simplification et à une perte d’information. Les simplifications retenues par le chercheur sont fortement influencées par la capacité qu’il a de collecter des données et de mesurer la notion qu’il cherche à étudier. Mais cette simplification qui répond à la volonté de mesurer n’est pas neutre : elle est le fruit des choix et des croyances du chercheur. Ainsi, le processus de mise en données d’une grandeur intervient sur sa définition en tant que concept. La complexité mesurée ne sera pas la complexité à laquelle sont confrontées les personnes, mais une complexité supposée liée à des qualités du formulaire administratif étudié.

    Les données psychologiques d’enquêtes : mise en série à l’échelle des individus versus mise en série à l’échelle agrégée

    22Un deuxième exemple nous permet d’illustrer l’effet inverse : l’influence de la définition des notions étudiées sur les procédures de collecte des données. Cette analyse est conduite à partir de la controverse autour de la mise en série des données d’enquêtes individuelles construites dans les années 1950 par le Survey Research Center15. Dans une première sous-partie de cadrage, nous détaillerons la nature des données ainsi que l’histoire de leur construction. Dans une deuxième sous-partie, nous expliquerons comment et pourquoi un certain nombre de chercheurs ont voulu mettre en série les données à l’échelle individuelle, déclenchant une discorde, comme nous le verrons dans une troisième partie, avec le constructeur des données lui-même, qui défendait une autre méthode.

    Les premières enquêtes individuelles à portée nationale aux États-Unis : un observatoire sans traitement systématique des données

    23C’est afin d’orienter certaines politiques agraires dans les années 1940 que le ministère de l’Agriculture états-unien a constitué la Division of Surveys, ayant pour fonction de récolter des données auprès des différents acteurs de la branche agricole16. L’objectif était de pouvoir étudier les raisons pour lesquelles certains agriculteurs se levaient contre les réformes annoncées par le ministère. À la tête de cette division fut nommé Rensis Likert, psychologue social de renom, qui au fur et à mesure du temps, durant la période 1939 à 1946, a rassemblé auprès de lui un ensemble de collègues chercheurs de sa discipline17. Les enquêtes n’étaient alors pas encore organisées de manière systématique, elles mêlaient des questions aux modalités de réponses fermées (questions à choix multiples, questions démographiques) et des questions ouvertes où les réponses orales des agriculteurs étaient retranscrites telles quelles. La mise en série des données récoltées se faisait donc selon des méthodes très hétérogènes. Il était possible de donner le pourcentage de personnes favorables aux politiques ; cependant, quand il s’agissait de dresser un rapport pour expliquer les sources des opinions réfractaires, le chercheur faisait une synthèse informelle fortement guidée par son jugement. Néanmoins, les rapports constitués ont grandement contribué à la réorientation et à l’établissement des politiques agraires imaginées par le ministère. La Division of Surveys acquit un tel renom que, par la suite, d’autres ministères firent progressivement appel à elle. Ce fut notamment le cas de la War Division lors des grandes campagnes de vente des War Bonds, les titres de dette émis par l’État fédéral durant la guerre. Sur la base d’enquêtes menées auprès de la population, les psychologues sociaux ont pu dresser des bilans sur la vente, les raisons des succès, des échecs et les possibles points d’appui psychologiques sur lesquels construire les affiches des campagnes marketing afin d’augmenter les ventes. À la fin de la guerre, souhaitant piloter la transition de l’économie, l’État fédéral commandite une enquête, la National Survey of Liquid Assets, renommée un an plus tard Survey of Consumer Finances (SCF), pour quantifier le volume de War Bonds à disposition des ménages. Inquiets des conséquences sur l’inflation d’une intense consommation nourrie par une vente massive de ces bons, les agents fédéraux désirent pouvoir anticiper les usages envisagés par les ménages de leurs bons. En 1945, la première vague d’enquêtes a lieu, dirigée par George Katona18 (fig. 1).

    Le point de vue des économistes : individualisme méthodologique et mise en série transversale

    24Le renom acquis par les enquêtes de George Katona a attisé l’intérêt des économistes en général19, principalement l’intérêt des Keynésiens dans les années 1950, notamment celui de Lawrence Klein et de James Tobin. En effet, la macroéconomie fait face à l’époque à un problème important : les fonctions de comportement de consommation des ménages et d’investissement des entreprises utilisées dans les modèles macroéconométriques peinent à fournir de bonnes prévisions20. Ces fonctions de consommation et d’investissement avaient été léguées par Keynes quinze années auparavant21. Insistant sur la dimension psychologique de l’économie, Keynes avait imaginé a priori les causes du comportement sans se fonder sur des études empiriques menées par des psychologues. Il avait tracé les grandes lignes de la place de la psychologie dans son système macroéconomique tout en laissant de grands vides. Il était tout à fait naturel pour ses héritiers d’aller chercher chez les psychologues les solutions aux problèmes théoriques et empiriques auxquels ils étaient confrontés.

    25George Katona se présente alors comme un interlocuteur évident. Il dispose d’une base de données unique tant par le volume de données qu’elle contient que par le fait que c’est la toute première base de données en panel sur un échantillon représentatif de la population des États-Unis.

    Fig. 1 : Structure de la Survey of Consumer Finances.

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    26Les données de panel mises à disposition par Katona ont un intérêt double : elles permettent de désagréger les variables classiques de la comptabilité nationale telles que le revenu, l’emploi, l’investissement mais aussi d’intégrer des variables psychologiques comme les anticipations ou encore la confiance dans l’avenir. Il devient donc possible d’étudier, à l’échelle individuelle, les liens causaux entre des concepts théorisés et quantifiés jusqu’alors en agrégats à l’échelle de l’économie dans son ensemble, et d’ajouter parmi les déterminants les facteurs psychologiques de la théorie keynésienne qui manquaient jusqu’alors dans les travaux empiriques.

    27Partant de l’idée que seul l’individu pense et fait des choix, Tobin et Klein mettent en série les données de manière transversale. Les économistes modélisent a priori les causes potentielles des comportements à l’échelle individuelle et estiment les paramètres associés à chaque variable explicative, selon un principe similaire à celui schématisé par la figure 2. Dans l’exemple schématisé, les différences inter-individuelles dans le comportement d’achat en t sont expliquées par les différences de revenu en t-1, d’épargne accumulé, d’anticipations de revenus futurs et de sentiment sur l’évolution de l’économie. L’équation peut s’interpréter de la manière suivante : pour une augmentation du revenu de 1 euro, les ménages vont en moyenne dépenser 0,32 euro de plus, toutes choses égales par ailleurs.

    28Le modèle estimé s’apparente donc à celui du comportement d’un individu moyen et repose sur la mise en série comparée de données individuelles. On remarquera ici que l’intégration de la variable « anticipation de revenus futurs » ne peut pas se faire directement tant qu’elle n’a pas été codée, c’est-à-dire transformée en nombre. Ainsi l’estimation du modèle ne sera possible que si l’on attribue une valeur quantitative à chaque réponse formulée22. Cette démarche pose un certain nombre de problèmes sur lesquels les avis divergent fortement. Combien de modalités doit-on attribuer aux variables qualitatives ? Doit-on surpondérer certaines réponses par rapport à d’autres ? Une autre remarque importante est que cette démarche de modélisation présuppose un individualisme méthodologique : implicitement, Klein et Tobin supposent que l’étude du comportement de consommation individuel permettra l’explication et la prévision de la consommation agrégée.

    Fig. 2 : Schéma vulgarisé d’un modèle fictif avec mise en série à l’échelle individuelle.

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    29Si la prévalence d’une telle épistémologie s’explique par l’histoire de la pensée de la discipline dans laquelle l’homo œconomicus est une abstraction privilégiée pour penser le monde, le choix méthodologique de Tobin et Klein est aussi motivé par l’envie de mettre à profit la discipline naissante qu’est l’économétrie23. Or l’économétrie suppose des données en grand nombre. Une vingtaine d’observations statistiques, ce dont on disposerait au mieux en utilisant des données agrégées par année, ne suffisent pas pour faire des « tests statistiques rigoureux24 ». De ce point de vue, l’a priori méthodologique de l’individualisme n’est pas si déterminant pour expliquer la mise en série à l’échelle individuelle des données d’enquête. En effet, celle-ci s’explique tout autant par la disponibilité d’un grand nombre d’observations, prérequis de tout travail économétrique sérieux. Cette remarque est fondamentale car elle met en évidence le fait que les contraintes imposées par l’économétrie sur les séries de données ont un pouvoir structurant sur la théorie et l’interprétation de ces données.

    30Dans la continuité de la remarque précédente, on peut observer que Tobin et Klein n’ont pas fait des apports théoriques sur la question de la consommation aussi marquants que ceux de Modigliani, Friedman et Duesenberry25. En effet, l’insistance de ces auteurs sur l’approche économétrique les éloigne de réflexions plus générales et abstraites sur le comportement du consommateur. Ce sont avant tout les avancées de la théorie économétrique qui marquent le début des années 1950 au Michigan. Cela met en évidence qu’une des dynamiques majeures dans ce contexte est la volonté d’utiliser, au sein de modèles économétriques, un maximum de séries de données possibles, en mettant au second plan la question du sens des données, de leur construction et des contraintes théoriques imposées par le modèle dans lequel on les insère. Cette mise au second plan de la réflexion théorique a priori par rapport au développement technique de l’économétrie s’explique probablement par une croyance plus ou moins explicite dans la capacité de l’économétrie à faire le tri in fine entre les bonnes et les moins bonnes théories. En effet la démarche consiste dans de nombreux articles de cette période à comparer différents modèles qui expliquent une même variable, mais se distinguent par le nombre et la nature des variables explicatives. Ces modèles s’apparentent à de mini-expérimentations que l’on compare ensuite par la part de variance qu’ils expliquent, le fameux R2 : le modèle qui rend compte de la part de variance la plus élevée peut être considéré comme le meilleur modèle parmi les modèles étudiés. On comprend donc l’importance pour les économètres d’être en mesure de traiter le maximum de séries de données possibles. Car la capacité des modèles économétriques à intégrer et à traiter des séries de données variées est une condition de leur capacité à tester des théories différentes. Le développement de la théorie économétrique peut donc être conçu comme une condition nécessaire et suffisante à l’avancement de la théorie économique.

    31Cette démarche a été fortement critiquée par Katona. Bien que réceptif à l’économétrie et conscient de l’assise qu’elle pouvait octroyer à son programme de recherche, Katona fit preuve d’un grand scepticisme sur l’intégration des données psychologiques dans les modèles économétriques à l’échelle individuelle.

    George Katona et la psychologie sociale : l’influence sociale et la mise en série longitudinale

    32Comme nous l’avons vu précédemment, le travail de Tobin et de Klein est motivé par l’intégration des données dans un cadre d’interprétation particulier, la modélisation économétrique. Ce faisant, ils laissent de côté certaines problématiques : une problématique méthodologique liée à la construction des données psychologiques d’enquête et une problématique théorique, celle de la généralisation d’un modèle individualiste au tout social. C’est précisément sur ces deux points que va s’organiser la critique de Katona.

    33Katona défend l’idée que la récolte des données psychologiques par l’intermédiaire d’enquêtes produit nécessairement des données instables. En allant interroger un jour particulier un individu particulier sur ses anticipations de l’avenir ou son sentiment sur l’état de ses finances, le chercheur se confronte à tout un ensemble de paramètres qu’il ne contrôle pas : l’humeur de l’enquêté, le fait que son opinion soit influencée par des événements récents et ne représentent donc pas son sentiment moyen sur l’année, les problèmes d’interprétation de la part des enquêteurs, les erreurs de classification, etc. Le fait de comparer ces variables psychologiques avec le comportement de l’individu tel que relevé un ou deux ans plus tard est donc contestable. Cette instabilité de l’observation à l’échelle de l’individu, pour ce qui concerne les variables psychologiques, contraste avec la nature beaucoup plus stable de l’observation des comportements d’achat en biens durables (on constate rarement qu’un individu achète un frigo pour le revendre et acheter un vélo le lendemain, puis la même journée le revendre et finalement conserver son argent). La mesure ponctuelle d’une variable instable pose d’importants problèmes d’interprétation. C’est un peu comme si l’on essayait de prévoir la trajectoire d’un colibri en ne relevant qu’une seule fois sa position dans l’espace. De plus Katona souligne que les attitudes énoncées par un individu sont influencées par ses proches ou tout autre groupe social dans lequel il s’inscrit (sa famille, son quartier, sa nation). Si un paysan à une anticipation pessimiste de son revenu financier dans un an, c’est peut-être parce qu’il subit des difficultés liées à sa propre exploitation, mais c’est peut-être aussi parce qu’il constate que les exploitations proches de la sienne ou dans la nation tout entière rencontrent des problèmes pouvant l’atteindre. De fait, quand la plupart d’entre nous sommes confrontés à la question de faire une prévision sur l’avenir de l’économie, notre réponse n’est pas le fruit d’une réflexion isolée, mais bien souvent d’un recoupement de ce que les autres pensent. Si je constate que tout le monde est optimiste autour de moi et me dit que tout ira bien, il y a de grandes chances pour que je me range à l’opinion générale. Dans les mots de Katona, « il est difficile pour un individu de nager en opposition au courant26 ». Cette théorie de la formation de l’opinion des individus appartenant à des groupes trouve son sens dans la sociologie de Gabriel Tarde. Les lois de l’imitation expliquent chez Tarde la façon dont les opinions sont susceptibles de s’uniformiser27. Par imitation, les individus adoptent les attitudes de leur entourage.

    34Katona défend donc une autre mise en série des données psychologiques d’enquête. Selon lui, ces données permettent de mesurer à l’échelle agrégée la dynamique de propagation des attitudes. En observant d’année en année la prévalence de certaines attitudes dans la société, on peut observer la dynamique psychologique du groupe. Mesurer cette dynamique suppose donc d’agréger les données psychologiques et d’observer dans le temps la façon dont se modifient la structure et la distribution des attitudes dans la société.

    35En lieu et place d’une mise en série à l’échelle individuelle, Katona propose la mise en série d’agrégats d’attitudes dans le temps. Cette mise en série peut alors être comparée à l’évolution des comportements de la société dans son ensemble, et non des individus qui la composent selon un principe schématisé par la figure 3.

    Fig. 3 : Principe et interprétation de la mise en série longitudinale

    Image

    36Dans l’exemple schématisé, chaque rectangle représente la proportion des différentes attitudes dans la société (représentée par un échantillon) : l’attitude neutre prévaut en t et l’attitude positive se répand dans la population à mesure que le temps avance. La courbe représente quant à elle la consommation agrégée dans la société. L’idée de Katona est de mettre en regard les évolutions temporelles de ces deux données agrégées. Il met alors en avant la possibilité d’interpréter les données psychologiques dans un autre modèle économétrique, cette fois à l’échelle agrégée :

    Dt+1 = 0,05 Yt + 0,30 A – 12,54
    Dt+1 représente la consommation agrégée de biens durables dans les 6 mois suivants l’enquête, Yt représente le revenu agrégé dans les 6 mois précédents l’enquête et A représente un agrégat social construit à partir des données psychologiques individuelles recueillies dans les enquêtes. On peut interpréter cette équation de la manière suivante : une augmentation du revenu agrégé en t de 1 dollar conduit à une augmentation de 0,05 dollar de la demande agrégée en t+1, toutes choses égales par ailleurs28.

    37Katona travaillera alors à la construction d’indicateurs pour supporter cette forme de modélisation, les célèbres indicateurs de confiance. Ces indicateurs sont les outils au sein desquels se produit une mise en série consistant à agréger les données psychologiques individuelles afin de les interpréter dans un modèle structurel keynésien (tel que ci-dessus). Katona s’écarte donc d’une psychologie individuelle, où la confiance d’un individu conditionne son comportement d’épargne et de consommation, pour entrer dans une psychologie sociale où la psychologie moyenne de la société (mesurée par l’indicateur de confiance) explique l’épargne et la consommation globale. La mesure de la confiance établie de cette manière n’est pas exempte de défauts. Premièrement, elle n’est pas satisfaisante pour les économètres : à l’échelle agrégée et en série temporelle, le nombre d’observations ne dépasse pas la dizaine dans les années 1950, puisque chaque observation statistique correspond à une date. Il n’est dès lors pas possible de faire des estimations solides. Deuxièmement, elle n’est pas entièrement satisfaisante pour Katona non plus qui favorise une approche interprétative et qualitative de la psychologie des sociétés, qu’aucun indicateur quantitatif n’est capable de saisir à lui seul. Les changements cognitifs de la société, par exemple le fait que la plupart des individus ne comprennent plus une augmentation de l’inflation comme un signe négatif (l’annonce d’une crise économique prochaine qui pousse à la constitution d’une épargne de précaution), mais aussi comme un signal d’achat anticipé (car les biens seront plus chers dans l’avenir), sont essentiellement qualitatifs et ne peuvent pas être résumés par un nombre unique.

    *

    38Les recherches empiriques qui viennent d’être analysées montrent donc l’existence d’un double lien entre définition théorique et mesure : dans un cas, un concept abstrait se trouve modifié pour qu’on puisse le matérialiser empiriquement, dans l’autre, un ensemble de données peut être interprété à l’aune de concepts théoriques différents. Ce double constat conduit à nuancer fortement l’interprétation de Lazarsfeld et à remettre en question l’existence de grandeurs « vraies » qui soient indépendantes des mesures que l’on construit pour les quantifier. En effet, quantifier en sciences sociales implique d’opérer un choix théorique sur la nature empirique d’un phénomène. Il en découle que ces choix interagissent directement avec les conflits théoriques premiers parcourant la discipline. La mise en série des données n’est donc pas un processus mécanique intermédiaire entre la théorie et l’observation mais bien un processus qui cristallise en son sein les tensions dans la construction de la pensée scientifique. Choisir un corpus de données, écarter certaines observations, opérer des mises en séries transversales ou longitudinales, sont donc tout autant de choix théoriques cruciaux pour le chercheur en sciences sociales.

    39Ces choix n’ont pas la même portée, ne répondent pas aux mêmes critères pour le chercheur en sciences naturelles. Une des conséquences importantes de cette distinction se trouve dans l’usage de la notion de précision des mesures. Un physicien peut affirmer qu’une de ses observations de longueur a été réalisée avec une précision de plus ou moins x cm, puisqu’il dispose d’une conception théorique partagée de la notion de longueur, ainsi que d’une norme empirique universelle. À vrai dire, il paraît étrange de parler de « quantification de longueur » tant ce concept apparaît naturellement aujourd’hui comme un concept quantitatif. La question de la quantification d’une longueur se porte donc naturellement directement sur la question de la mesure. En sciences sociales en revanche, les nombreuses discussions autour de la précision comparée de différentes mesures apparaissent plus ambiguës. Si la précision de la « mesure » renvoie à la précision technique des procédures statistiques fondées sur une convention de mesure particulière, alors il ne s’agit que d’un simple problème technique et l’emploi de ce terme est justifié. Cependant, bien souvent, le terme « mesure » est utilisé pour désigner la quantification dans son ensemble, et inclut donc aussi la précision théorique du concept envisagé. C’est en ce sens que Desrosières insiste sur la notion de quantification. Quantifier précisément le chômage, c’est prendre en compte des dimensions que l’on considère comme pertinentes pour le concept (« c’est convenir ») tout autant qu’effectuer habilement toutes les étapes techniques nécessaires à la collecte et à la compilation des données (« c’est mesurer »). Ainsi semble-t-il abusif de suggérer qu’une quantification du chômage, de la complexité d’un formulaire ou de la confiance des ménages dans l’avenir est plus précise qu’une autre, de la même manière que l’on suggérerait qu’une mesure d’une longueur, d’une masse ou d’une température est plus précise qu’une autre. L’enjeu de la mesure, comme nous l’avons vu, est en sciences sociales un problème secondaire, et autrement moins controversé que l’enjeu de la quantification. En ce sens, parler de précision des mesures en sciences sociales relève soit d’un problème de seconde importance qui ne mériterait pas de s’y attarder longuement, soit d’une mauvaise conception du rapport entre sciences sociales et observation, ce qui bien souvent nuit aux débats en éloignant un ensemble de questions importantes.

    Notes de bas de page

    1 Cet aspect a aussi été développé plus haut. Voir le chapitre sur la discrimination par Cléo Chassonnery-Zaïgouche, Léontine Goldzahl et Charlotte Levionnois, p. •••.

    2 Sur cette question, voir J. Gadrey, F. Jany-Catrice, Les nouveaux indicateurs de richesse, Paris, 2005.

    3 Il suffit de voir comment la communauté des physiciens peut s’agiter suite à la publication d’une mesure (ou expérience) mettant en cause une théorie fondamentale (par exemple celle de la relativité générale suite aux annonces en 2011 sur la découverte d’une particule se déplaçant plus vite que la lumière). Les physiciens se mettent directement en quête des défauts dans le protocole expérimental et s’accordent généralement assez vite sur la véracité ou non des résultats.

    4 A. Desrosières, L’argument statistique, t. 1, Pour une sociologie historique de la quantification, Paris, Presses des Mines (Sciences sociales), 2008, p. 10.

    5 Voir le site officiel du Bureau international des poids et mesures : http://www.bipm.org/.

    6 L’Organisation internationale du travail, dont le BIT forme le secrétariat, est une institution rattachée à l’Organisation des nations unies (ONU). La convention statistique sur le chômage est donc issue d’une institution au rôle en premier lieu politique, à la différence du Bureau international des poids et mesures qui est construit dans une perspective scientifique : voir le texte de la Convention du Mètre datant de 1875 : www.bipm.org/utils/common/documents/official/metre-convention.pdf. On observe que toutes les conventions statistiques à portée internationale sont toujours issues d’institutions politiques en sciences sociales.

    7 Par exemple le taux de chômage ne prend pas en compte les individus qui sortent du marché du travail (en France, ce sont les individus qui ne sont pas inscrits à Pôle emploi, qu’on appelle aussi les travailleurs découragés). Prendre en compte statistiquement ces individus dans la catégorie chômeurs semble pourtant légitime pour aborder un certain nombre de questions sur l’état du marché du travail, d’autant plus que l’on a constaté à plusieurs reprises la baisse du chômage (mesuré par l’indicateur du BIT) corollairement à une hausse des travailleurs découragés.

    8 De la même manière, il importe peu de mesurer une température selon la dilatation du mercure plutôt que la dilatation d’un métal, si ce n’est que certains choix compliqueraient les calculs (R. Carnap, Philosophical foundations of physics, New York, 1966).

    9 Malgré le ton affirmatif de ce passage, il convient de préciser qu’il s’agit d’une interprétation particulière du lien entre les concepts et leur mesure que plusieurs auteurs ne partagent pas.

    10 C’est ce qui explique que les mesures, en physique notamment, se développent de manière intensive. Les expérimentateurs améliorent leurs dispositifs pour mesurer les longueurs, ils perfectionnent plus qu’ils ne développent de nouvelles grandeurs fondamentales. À l’inverse, les mesures en sciences sociales se développent plutôt de manière extensive, laissant apparaître toujours de nouveaux indicateurs, de nouvelles grandeurs sociales incommensurables aux grandeurs préexistantes. Voir P. Lazarsfeld, “Evidence and inference in social research”, Daedalus, 87/4, 1958, p. 99-130, ici p. 105.

    11 Cette méthodologie est décrite plus précisément dans les travaux de M. Armatte, « Les économistes face au long terme : Scénarios et Modèles du Changement Climatique », Paris, 2007, p. 149-173 ou encore de Lazarsfeld, « evidence and inference in social research », art. cité.

    12 Si l’on s’en tient au texte de 1958, on trouve plusieurs propositions faisant référence à cette réalité : « Even if we matter exclude crime rates from our image of an “integrated” city, they might be so highly correlated, as a of empirical generalization, that we could use them as a measure of integration in situations where we could not get data on the indicators which we “really” want to call integration » (Lazarfeld, 1958, p. 103) ; « To put it in more formal language, each individual indicator has only a probability relation to what we really want to know » (Id., ibid., p. 104, nous soulignons).

    13 Voir page suivante pour une présentation de l’APA.

    14 Ces thématiques sont : Famille/Travail, Santé/Dépendance, Logement, Prestations, Capital, Revenus, Revenus du capital, Forme du questionnaire.

    15 Le Survey Research Center a été inauguré en 1946 et est l’organe principal de l’Institute for Social Research, fondé la même année au sein de l’université du Michigan. Voir J. S. House, F. T. Juster, R. L. Kahn, H. Schuman, E. Singer (dir.), A Telescope on Society, Michigan, 2004.

    16 H. E. Skott, « Attitude Research in the Department of Agriculture », Public Opinion Quarterly, 7, été 1943.

    17 Les psychologues sociaux ayant rejoint Likert sont notamment Theodore Newcomb, Angus Campbell, Leslie Kish, Dorwin Cartwright et Daniel Katz.

    18 George Katona est un psychologue hongrois s’inscrivant dans le cadre théorique de la psychologie Gestalt. Il s’intéresse à l’économie dès l’année 1930 en tant que rédacteur d’un journal d’économie dirigé par Gustav Stolper. C’est à partir de 1942 qu’il se consacrera presque exclusivement à la discipline qu’il souhaite établir, l’économie comportementale. Aujourd’hui Katona reste célèbre pour les indicateurs de confiance qu’il a inventés en 1952 et qui sont aujourd’hui construits dans plus de 60 pays. Pour les ouvrages principaux de l’auteur, voir G. Katona, Psychological Analysis of Economic Behavior, New York, 1951 ; Id., Psychological Economics, New York, 1975. Pour une courte bibliographie, voir K. E. Wärneryd, « The Life and Work of George Katona », Journal of Economic Psychology, 2, 1982, p. 1-31.

    19 Arthur F. Burns, H. S. Houthakker, Clyde Coombs, Robert Ferber, Andreas J. Papandreou, sont notamment dans le sillage de Katona en 1951-1952 et s’informent sur ses travaux. À ceux-là s’ajoutent toutes les visites des économistes au Seminar on Quantitative Economics organisé par Klein, séminaire dans lequel Katona fait souvent apparition et dans lequel les données de la SCF étaient très étudiées.

    20 Le problème se pose particulièrement pour les fluctuations à court-terme de la consommation, notamment la consommation des biens durables. Voir J. Edwards, « The History of the Use of Self Reports and the Methodology of Economics », Journal of History of Political Economy, 19, 2012.

    21 J. M. Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, Londres, 1936.

    22 Par exemple on attribuera la valeur 2 à la réponse « forte augmentation », 1 à « faible augmentation », – 1 à la variable « faible dégradation », etc.

    23 Lawrence Klein est certainement un personnage des plus importants dans la diffusion des préceptes et des techniques économétriques, surtout dans les années 1950. Conjointement à sa collaboration avec Katona, il organise de 1951 à 1954 le Seminar on Quantitative Economics, séminaire au sein duquel les plus grands noms de l’économie venaient se former, plus que présenter leurs propres travaux.

    24 J. Tobin, « On the Predictive Value of Consumer Intentions and Attitudes », The Review of Economics and Statistics, 41, 1959, p. 319.

    25 Modigliani est célèbre pour avoir inventé l’hypothèse du cycle de vie, Friedman, celle du revenu permanent.

    26 G. Katona, « Changes In Consumer Expectations And Their Origin », dans The Quality and Economic Significance of Anticipations Data, National Bureau of Economic Research, 1960, p. 54, notre traduction.

    27 Cet article n’est pas le lieu pour justifier ce rapprochement entre Katona et Tarde du fait du manque de place. Nous le mentionnons néanmoins parce que l’idée d’imitation facilite la compréhension de l’a priori théorique de Katona : les attitudes ne sont pas des propriétés des individus pris isolément.

    28 L’équation présentée ici est tirée de l’article de Eva Mueller paru en 1960. Elle n’est qu’un des nombreux exemples, exposé dans son article, de modèle économétrique construit avec un indicateur psychologique agrégé. Voir : E. Mueller, « Consumer Attitudes : Their Influence and Forecasting Value », The Quality and Economic Significance of Anticipations Data, National Bureau of Economic Research, 1960.

    Auteurs

    • Pierrick Dechaux

      CES (UMR CNRS 8174, université Paris 1 Panthéon-Sorbonne)

    • Robin Hege

      Fédération nationale de la mutualité française

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    1 Cet aspect a aussi été développé plus haut. Voir le chapitre sur la discrimination par Cléo Chassonnery-Zaïgouche, Léontine Goldzahl et Charlotte Levionnois, p. •••.

    2 Sur cette question, voir J. Gadrey, F. Jany-Catrice, Les nouveaux indicateurs de richesse, Paris, 2005.

    3 Il suffit de voir comment la communauté des physiciens peut s’agiter suite à la publication d’une mesure (ou expérience) mettant en cause une théorie fondamentale (par exemple celle de la relativité générale suite aux annonces en 2011 sur la découverte d’une particule se déplaçant plus vite que la lumière). Les physiciens se mettent directement en quête des défauts dans le protocole expérimental et s’accordent généralement assez vite sur la véracité ou non des résultats.

    4 A. Desrosières, L’argument statistique, t. 1, Pour une sociologie historique de la quantification, Paris, Presses des Mines (Sciences sociales), 2008, p. 10.

    5 Voir le site officiel du Bureau international des poids et mesures : http://www.bipm.org/.

    6 L’Organisation internationale du travail, dont le BIT forme le secrétariat, est une institution rattachée à l’Organisation des nations unies (ONU). La convention statistique sur le chômage est donc issue d’une institution au rôle en premier lieu politique, à la différence du Bureau international des poids et mesures qui est construit dans une perspective scientifique : voir le texte de la Convention du Mètre datant de 1875 : www.bipm.org/utils/common/documents/official/metre-convention.pdf. On observe que toutes les conventions statistiques à portée internationale sont toujours issues d’institutions politiques en sciences sociales.

    7 Par exemple le taux de chômage ne prend pas en compte les individus qui sortent du marché du travail (en France, ce sont les individus qui ne sont pas inscrits à Pôle emploi, qu’on appelle aussi les travailleurs découragés). Prendre en compte statistiquement ces individus dans la catégorie chômeurs semble pourtant légitime pour aborder un certain nombre de questions sur l’état du marché du travail, d’autant plus que l’on a constaté à plusieurs reprises la baisse du chômage (mesuré par l’indicateur du BIT) corollairement à une hausse des travailleurs découragés.

    8 De la même manière, il importe peu de mesurer une température selon la dilatation du mercure plutôt que la dilatation d’un métal, si ce n’est que certains choix compliqueraient les calculs (R. Carnap, Philosophical foundations of physics, New York, 1966).

    9 Malgré le ton affirmatif de ce passage, il convient de préciser qu’il s’agit d’une interprétation particulière du lien entre les concepts et leur mesure que plusieurs auteurs ne partagent pas.

    10 C’est ce qui explique que les mesures, en physique notamment, se développent de manière intensive. Les expérimentateurs améliorent leurs dispositifs pour mesurer les longueurs, ils perfectionnent plus qu’ils ne développent de nouvelles grandeurs fondamentales. À l’inverse, les mesures en sciences sociales se développent plutôt de manière extensive, laissant apparaître toujours de nouveaux indicateurs, de nouvelles grandeurs sociales incommensurables aux grandeurs préexistantes. Voir P. Lazarsfeld, “Evidence and inference in social research”, Daedalus, 87/4, 1958, p. 99-130, ici p. 105.

    11 Cette méthodologie est décrite plus précisément dans les travaux de M. Armatte, « Les économistes face au long terme : Scénarios et Modèles du Changement Climatique », Paris, 2007, p. 149-173 ou encore de Lazarsfeld, « evidence and inference in social research », art. cité.

    12 Si l’on s’en tient au texte de 1958, on trouve plusieurs propositions faisant référence à cette réalité : « Even if we matter exclude crime rates from our image of an “integrated” city, they might be so highly correlated, as a of empirical generalization, that we could use them as a measure of integration in situations where we could not get data on the indicators which we “really” want to call integration » (Lazarfeld, 1958, p. 103) ; « To put it in more formal language, each individual indicator has only a probability relation to what we really want to know » (Id., ibid., p. 104, nous soulignons).

    13 Voir page suivante pour une présentation de l’APA.

    14 Ces thématiques sont : Famille/Travail, Santé/Dépendance, Logement, Prestations, Capital, Revenus, Revenus du capital, Forme du questionnaire.

    15 Le Survey Research Center a été inauguré en 1946 et est l’organe principal de l’Institute for Social Research, fondé la même année au sein de l’université du Michigan. Voir J. S. House, F. T. Juster, R. L. Kahn, H. Schuman, E. Singer (dir.), A Telescope on Society, Michigan, 2004.

    16 H. E. Skott, « Attitude Research in the Department of Agriculture », Public Opinion Quarterly, 7, été 1943.

    17 Les psychologues sociaux ayant rejoint Likert sont notamment Theodore Newcomb, Angus Campbell, Leslie Kish, Dorwin Cartwright et Daniel Katz.

    18 George Katona est un psychologue hongrois s’inscrivant dans le cadre théorique de la psychologie Gestalt. Il s’intéresse à l’économie dès l’année 1930 en tant que rédacteur d’un journal d’économie dirigé par Gustav Stolper. C’est à partir de 1942 qu’il se consacrera presque exclusivement à la discipline qu’il souhaite établir, l’économie comportementale. Aujourd’hui Katona reste célèbre pour les indicateurs de confiance qu’il a inventés en 1952 et qui sont aujourd’hui construits dans plus de 60 pays. Pour les ouvrages principaux de l’auteur, voir G. Katona, Psychological Analysis of Economic Behavior, New York, 1951 ; Id., Psychological Economics, New York, 1975. Pour une courte bibliographie, voir K. E. Wärneryd, « The Life and Work of George Katona », Journal of Economic Psychology, 2, 1982, p. 1-31.

    19 Arthur F. Burns, H. S. Houthakker, Clyde Coombs, Robert Ferber, Andreas J. Papandreou, sont notamment dans le sillage de Katona en 1951-1952 et s’informent sur ses travaux. À ceux-là s’ajoutent toutes les visites des économistes au Seminar on Quantitative Economics organisé par Klein, séminaire dans lequel Katona fait souvent apparition et dans lequel les données de la SCF étaient très étudiées.

    20 Le problème se pose particulièrement pour les fluctuations à court-terme de la consommation, notamment la consommation des biens durables. Voir J. Edwards, « The History of the Use of Self Reports and the Methodology of Economics », Journal of History of Political Economy, 19, 2012.

    21 J. M. Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, Londres, 1936.

    22 Par exemple on attribuera la valeur 2 à la réponse « forte augmentation », 1 à « faible augmentation », – 1 à la variable « faible dégradation », etc.

    23 Lawrence Klein est certainement un personnage des plus importants dans la diffusion des préceptes et des techniques économétriques, surtout dans les années 1950. Conjointement à sa collaboration avec Katona, il organise de 1951 à 1954 le Seminar on Quantitative Economics, séminaire au sein duquel les plus grands noms de l’économie venaient se former, plus que présenter leurs propres travaux.

    24 J. Tobin, « On the Predictive Value of Consumer Intentions and Attitudes », The Review of Economics and Statistics, 41, 1959, p. 319.

    25 Modigliani est célèbre pour avoir inventé l’hypothèse du cycle de vie, Friedman, celle du revenu permanent.

    26 G. Katona, « Changes In Consumer Expectations And Their Origin », dans The Quality and Economic Significance of Anticipations Data, National Bureau of Economic Research, 1960, p. 54, notre traduction.

    27 Cet article n’est pas le lieu pour justifier ce rapprochement entre Katona et Tarde du fait du manque de place. Nous le mentionnons néanmoins parce que l’idée d’imitation facilite la compréhension de l’a priori théorique de Katona : les attitudes ne sont pas des propriétés des individus pris isolément.

    28 L’équation présentée ici est tirée de l’article de Eva Mueller paru en 1960. Elle n’est qu’un des nombreux exemples, exposé dans son article, de modèle économétrique construit avec un indicateur psychologique agrégé. Voir : E. Mueller, « Consumer Attitudes : Their Influence and Forecasting Value », The Quality and Economic Significance of Anticipations Data, National Bureau of Economic Research, 1960.

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    Dechaux, Pierrick, et Robin Hege. « Mesure et mise en série des données : construction et interprétation des indicateurs en économie ». L’évident et l’invisible, édité par Laurent Feller et Agnès Gramain, Éditions de la Sorbonne, 2020, https://doi.org/10.4000/books.psorbonne.86319.

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    Feller, L., & Gramain, A. (éds.). (2020). L’évident et l’invisible. Paris: Éditions de la Sorbonne. https://doi.org/10.4000/books.psorbonne.86179
    Feller, Laurent, et Agnès Gramain, éd. L’évident et l’invisible. Paris: Éditions de la Sorbonne, 2020. doi:10.4000/books.psorbonne.86179.
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