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Mesures de l'écrivain

 | 
Björn-Olav Dozo

Deuxième partie

6. Remarques méthodologiques

Texte intégral

1Notre objectif, dans cette deuxième partie, est de dresser un panorama des profils du personnel littéraire francophone belge durant l’entre-deux-guerres. Nous souhaitons tendre vers une certaine forme d’exhaustivité dans le dénombrement de ce personnel et vers une grande homogénéité dans le choix des variables pour le décrire. Cela nous contraint à une sélection stricte et rigoureuse des variables que nous allons prendre en considération, afin de remplir les conditions de la démarche prosopographique. La méthode déductive nous semble innovante en histoire de la littérature, où l’induction est généralement — voire systématiquement — utilisée : les auteurs étudiés sont ceux que la tradition a retenus, souvent à partir de critères liés à la valeur de l’œuvre. Or à notre sens, pour avoir le meilleur aperçu possible de la vie littéraire d’une époque, il est important de dresser un panorama structuré de toute l’activité littéraire, pour se concentrer seulement ensuite sur les types les plus représentatifs qui se dégagent de cette structure.

2Les deux principales études qui nous serviront de guide pour la sélection des variables dans cette exploration des profils d’écrivains sont celles de Rémy Ponton (1977) et de Gisèle Sapiro (1996, 1999, 2002). Ponton n’utilise pas d’outil statistique évolué, et se contente de pourcentages et d’autres instruments légers. On pourrait donc penser qu’il est plus éloigné de notre démarche. Cependant, son travail sera très utile pour les choix de variables, la définition de celles-ci, et le traitement qu’il leur fait subir. De plus, étant donné la parenté intellectuelle entre les travaux de Ponton et de Sapiro, il est indispensable de ne pas négliger ce travail, et de concevoir le projet bourdieusien de sociologie de la littérature comme un tout cohérent sur le long terme, où chaque étape prépare en quelque sorte la suivante, avec des évolutions dans la démarche et dans les objets, mais sans solution de continuité dans les présupposés généraux.

3Les différentes étapes pour notre étude de l’activité littéraire en Belgique francophone sont : premièrement, la définition du corpus ; deuxièmement, la définition des variables descriptives retenues ; troisièmement, la production d’un graphique, résultat de l’analyse factorielle et quatrièmement, le commentaire de ce graphique.

6.1. CRITIQUE DU CHOIX DES VARIABLES

  • 86 Sapiro, 1996, 1999, 2002.

4Comme nous l’avons déjà écrit, les travaux de Gisèle Sapiro sur le champ littéraire français durant l’Occupation86 constituent un modèle d’analyse du champ littéraire grâce aux outils de l’analyse factorielle. Nous les utilisons abondamment dans notre propre travail : elle a établi une méthodologie particulièrement efficace dont nous nous inspirons, notamment pour la construction des variables. Cependant, pour ne pas nous en tenir à la reproduction d’une méthode, sans interroger la pertinence pratique de celle-ci pour l’étude de notre objet, il faut nous livrer à une lecture serrée et critique de son usage et de ses interprétations de l’analyse factorielle.

  • 87 Olivier Godechot et Nicolas Mariot y voient un outil statistique « plus synthétique qu’analytique  (...)

5Il ne faut pas perdre de vue que l’analyse factorielle est un outil statistique qui demande une série de choix, notamment le choix de variables en fonction de ce que l’on veut montrer. On peut donc dire que le résultat d’une analyse est un résultat construit87, et la structure des données que l’analyse offre n’est que la structure des données qui ont servi au chercheur à décrire et à construire l’espace ou le champ (dans le cas de la théorie des champs) qu’il veut étudier. L’opération interprétative que Bourdieu — et Sapiro à sa suite — ajoute à la lecture du plan factoriel, le considérant comme une forme de « reflet » du champ littéraire étudié, n’est pas liée intrinsèquement, comme nous l’avons vu dans la première partie, à l’analyse factorielle elle-même. Techniquement, le premier plan factoriel est seulement une représentation de la configuration interrelationnelle de différentes variables jugées pertinentes pour décrire l’objet, en l’occurrence ce que la théorie de Bourdieu nomme un champ. Ce constat entraîne que certaines variables absentes auraient pu être prises en compte, et que d’autres, présentes, auraient pu être exclues, cela en fonction de ce que le chercheur souhaite représenter et prendre en compte. Le sens donné au graphique, son interprétation, la valeur accordée aux axes sont des opérations postérieures, dépendantes de la connaissance qu’a le chercheur de son objet et des explications qu’il peut fournir au constat de la corrélation de plusieurs variables. Pour être très clair, deux opérations, dans l’analyse factorielle, demandent des choix de la part du chercheur et sont donc soumises à la discussion : la sélection et la construction des variables, et l’interprétation des corrélations entre celles-ci.

6Lorsque Sapiro construit son analyse factorielle, elle utilise une série de variables qui ne sont pas indépendantes : on peut citer par exemple « la consécration institutionnelle » ou « les prix » et « le type de reconnaissance » (dont les valeurs sont : « mondaine », « succès librairie », « reconnaissance des pairs », « pas de reconnaissance »). On peut supposer que les deux premières sont liées de manière assez évidente à la troisième, entraînant ainsi une redondance d’information et, on va le voir, une surpondération des oppositions structurant le plan factoriel. Il faut insister ainsi sur le fait que toutes les variables ne sont pas du même niveau : certaines sont d’un niveau plus proche des observations empiriques (appelons-les « variables analytiques »), d’autres résultent d’une synthèse à partir de ces observations empiririques (appelons-les « variables synthétiques »). La présence de ces deux types de variables entraîne un double comptage de certains faits observés, car dans l’analyse factorielle, leur présence concomittante est cumulative : un écrivain qui a obtenu un prix important connaît généralement soit un succès de librairie soit une reconnaissance des pairs. Autre exemple : « la publication dans un quotidien » et « la tendance politique ». Encore une fois, les variables ne sont pas sur le même pied (la première est analytique, ou factuelle, la seconde est synthétique), et l’une est dépendante de l’autre étant donné que la seconde reprend une partie de l’information de la première (un quotidien a généralement une tendance politique). Cela a pour conséquence très importante que la construction des axes est influencée par ces dépendances entre variables et que la multiplication de catégories qui mettent en avant les mêmes structurations de données ne font finalement que renforcer certaines oppositions, qui surdéterminent le graphique. Le danger est donc le suivant : il ne faudrait pas que le graphique, in fine, ne fasse que reproduire les préconceptions du chercheur qui ont guidé l’opération de sélection et de construction des variables.

7Dans le cas de l’étude de Sapiro, la construction des variables et l’interprétation du graphique s’appuient sur une masse documentaire et une connaissance de l’objet qui balisent l’analyse à chaque étape. De plus, sa problématique même — la politisation du champ littéraire durant l’Occupation — entraîne la sélection de multiples variables spécifiques, en rapport étroit avec la question, qui sont le résultat de l’adaptation de l’outil à l’objet. Ces variables n’ont évidemment pas vocation à être présentes par défaut dans toute analyse d’un champ littéraire, mais correspondent à un objet spécifique. Toutes ces raisons font que les phénomènes de dépendance entre variables sont maîtrisés. De plus, Bourdieu met généralement en garde contre l’opposition dépendance / indépendance de variables : il la juge par certains côtés aliénante pour le chercheur. Les variables correspondent à un découpage de l’objet par le chercheur. Celui qui souhaite échapper aux phénomènes de surpondération de certains facteurs causée par la présence de plusieurs variables dépendantes, va tenter de décrire son objet en sélectionnant des variables qu’il juge indépendantes. Or cette opération présage d’une certaine manière des résultats et des corrélations qu’il entend observer : vouloir sélectionner des variables indépendantes, c’est préconcevoir les résultats de corrélation entre variables. Bourdieu pense celles-ci plutôt comme une forme de continuum dans une structure interrelationnelle.

8Cependant, si cette méfiance vis-à-vis de l’opposition variable dépendante / variable indépendante est fondée lors d’un usage non réflexif de ces deux catégories, elle ne doit pas constituer un obstacle à une explication claire des enjeux lors du choix et de la construction des variables de départ. Même si on se représente la dépendance des variables sous la forme d’un continuum et non sous celle d’oppositions nettes, les effets de redondance d’informations contenues dans ces variables ne peuvent être niés et présentent un biais s’ils sont totalement ignorés. Cette redondance a des conséquences au niveau de la représentation graphique automatisée (grâce à une ACM) des corrélations entre variables : le choix de variables plus dépendantes (fortement correlées dans leur construction) a une influence importante sur la structure du graphique.

9Ce qui précède entend interroger le processus même de construction de variables et comprendre les implications épistémologiques de la description de l’objet. Il nous a paru bon d’insister une fois encore sur le rôle important — et déjà interprétatif — de l’opération de sélection des variables et de catégorisation des agents avant l’ACM, en montrant toutes les difficultés (du simple fait de la nécessité de découper l’objet) que cette opération entraîne.

10Ce qui suit se veut l’explicitation de la démarche qui a guidé notre propre choix de variables. Ainsi, l’incomplétude des données que nous sommes à même de récolter pour certaines catégories mobilisées par Sapiro et une nécessaire adaptation au cas belge, dont la structure institutionnelle n’est pas du tout équivalente, et à notre problématique, qui est bien différente de celle de la France sous l’Occupation, nous incitent à ne pas nous contenter de reprendre telles quelles les variables de cette auteure.

11Dans une première analyse, nous mobiliserons une série de variables analytiques (études, professions, genres pratiqués, etc.) pour décrire le profil des écrivains. Cette première sélection, classique, nous permettra d’élaborer une description somme toute attendue du personnel littéraire belge francophone. Elle intervient à la fin de la construction de ces différentes variables.

12Dans un second temps, il nous a paru utile d’explorer une autre voie : nous avons pris le parti de représenter exclusivement des variables synthétiques lors d’une deuxième analyse factorielle. Nous nous en expliquons dans la section suivante.

6.2. L’OPTION SYNTHÉTIQUE : LES CAPITAUX

13Le fait de projeter sur le graphique ces variables présentées comme analytiques donne au lecteur le sentiment de mieux voir les choses, d’accéder au premier degré d’analyse directement, en phase avec les données brutes, et donc de pouvoir mieux contrôler le travail du chercheur. Ce sentiment agréable, comme le soulignait Gollac (2005), est bien souvent illusoire : comme nous l’avons vu, faire participer des variables analytiques et synthétiques à la construction du même plan factoriel entraîne des redondances d’informations qui surdétermine les oppositions structurant le graphique et implique des effets de lecture contre lesquels on peut difficilement se prémunir. La véritable manière de donner la possibilité au lecteur de contrôler la validité du plan factoriel est d’expliciter la façon dont les variables sont construites. Le lecteur sera alors plus à même de comprendre l’interprétation fournie. Celle-ci peut éventuellement être soulignée par la projection a posteriori de variables analytiques supplémentaires, donc purement illustratives, qui ne participent pas à la construction du plan.

14Une possibilité pour échapper à la surdétermination de certaines catégories par rapport à d’autres serait ainsi d’assumer pleinement le statut de construction du graphique, et par là d’insister sur la dimension synthétique de certaines variables qui fait que celles-ci contiennent déjà l’information reportée sur le graphique par des variables analytiques.

15Pour prendre totalement en compte ces corrélations, il faudrait créer des variables plus larges, qui regrouperaient différents éléments factuels pour offrir, dès le stade des choix de description, une première analyse. Sur le modèle de la tendance politique, qui rassemble une série d’indices interprétés et concaténés en une valeur, chaque variable pourrait ainsi être explicitement construite en fonction de ce que l’on souhaite en faire dans l’analyse. Ce qu’implique chaque valeur de variable serait dès lors clairement défini, lors de l’étape de mise en forme des données.

16Notre proposition est donc que chaque capital (économique, culturel, etc.) soit découpé en valeurs discrètes et axiologisées, de type « capital faible », « capital moyen » et « capital fort », et que les agents soient finalement décrits à partir de ces valeurs synthétiques de capitaux. Le capital économique serait composé de différents indicateurs objectivés par une remise en contexte historique (professions, état de fortune, etc.). On procéderait de même pour les capitaux culturel et symbolique. Pour cela, il est nécessaire de définir clairement ce que l’on entend par chaque forme de capital, et de nommer les indicateurs qui permettent de le construire. Les indicateurs pourraient être réutilisés (un indicateur n’est pas nécessairement lié à une seule forme de capital), et les corrélations entre variables seraient ainsi plus maîtrisables, ou en tout cas plus explicites.

17Ainsi, cette première analyse en termes de capitaux à partir de différents ensembles de variables permettrait de pondérer l’influence de certaines variables sur l’analyse globale et de ne pas subir aveuglément les corrélations inévitables entre certaines variables. Ce découpage en différents capitaux rejoint aussi notre volonté d’être le plus clair possible dans les différentes étapes de l’analyse et de ne pas laisser de zone d’ombre dans notre démarche. Elle a pour contrepartie une lourdeur de mise en place, un niveau d’analyse supplémentaire, et donne l’impression au lecteur de ne plus être en prise directe avec les données. Or on l’a vu, cette prise directe n’est en partie qu’une illusion. Néanmoins, elle conserve certains avantages pour une appréhension plus aisée et moins rebutante par le lecteur de l’espace social représenté : une solution élégante, que nous avons déjà mentionnée, consisterait à projeter en « variables supplémentaires », sur le plan factoriel défini à partir des différentes formes de capitaux, les variables les plus pertinentes ou les plus représentatives. Par exemple, on pourrait projeter les modalités « Manifeste du Lundi » ou « ARLLF » sur un plan factoriel construit à partir des variables synthétiques que sont les capitaux. Ces modalités supplémentaires ne participeraient pas à la construction du plan, mais leur projection offrirait au lecteur la possibilité de les situer dans l’espace ainsi construit.

18En fait, cette utilisation des différentes formes de capitaux force le chercheur à assumer son analyse plus en amont dans sa démarche (et plus seulement lors de l’interprétation des axes) et devrait lui permettre de mieux identifier la forme de capital à l’origine de tel ou tel « effet » sur le graphique. Cette solution permet de prendre en compte l’ancrage social de la littérature dans toute sa diversité, en mobilisant explicitement toutes les sortes de capitaux dont l’écrivain est pourvu. La construction des variables de l’analyse à partir des indicateurs objective l’usage de ces capitaux en tentant de maîtriser les surdéterminations.

Notes

86 Sapiro, 1996, 1999, 2002.

87 Olivier Godechot et Nicolas Mariot y voient un outil statistique « plus synthétique qu’analytique ». Voir Godechot et Mariot, 2004, p. 244, note 2.

© Presses universitaires de Liège, 2011

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