Vous l’avez sans doute déjà repéré : sur la plateforme OpenEdition Books, une nouvelle interface vient d’être mise en ligne.
En cas d’anomalies au cours de votre navigation, vous pouvez nous les signaler par mail à l’adresse feedback[at]openedition[point]org.

Précédent Suivant

9. La maisonnée fait la participation : une analyse des itinéraires de participation électorale dans un bureau de vote francilien (1982-2008)

p. 167-182


Texte intégral

1Nous résumons ici les résultats et les enjeux méthodologiques d’une enquête réalisée entre 2006 et 2013 sur les itinéraires de participation des électeurs inscrits dans un seul et même bureau de vote pendant un quart de siècle1. Cette enquête présente deux originalités par rapport à d’autres études de la participation. D’une part, comme dans la recherche présentée dans la contribution suivante, nous envisageons des itinéraires de participation, faits d’alternances de participation et d’abstention, observés ici sur plusieurs dizaines de scrutins successifs. D’autre part, la connaissance fine du lieu d’étude et le fait qu’il comprenne une majorité de maisons individuelles nous permettent de définir des « maisonnées électorales » et de constater la frappante corrélation des itinéraires de participation en leur sein. Nous appelons « maisonnées électorales » l’ensemble des électeurs2 qui, inscrits dans le même bureau, habitent à la même adresse et ont des liens d’ascendance ou d’alliance. Le poids de ces maisonnées dans les itinéraires de participation a été évalué pour partie à partir de techniques statistiques classiques (de l’analyse de variance à la régression multiniveau), pour partie grâce à des développements récents de l’analyse de séquences. Ces derniers relèvent à la fois de la représentation visuelle et du test statistique des similitudes entre itinéraires.

Itinéraires et maisonnées : la construction des données

2L’enquête se fonde sur une seule source : les listes d’émargement – i. e. les listes électorales émargées par les électeurs venus voter – d’un bureau de vote situé dans une ville de la région parisienne, pour la quasi-totalité (44 sur 51) des scrutins organisés entre 1982 et 20083. Le choix de cette source découle de la perspective analytique retenue, qu’on peut qualifier de réaliste et de contextualiste. Les listes d’émargement sont particulièrement adaptées à une approche réaliste du vote, qui préfère s’appuyer sur les dimensions objectivées de la pratique – ici la signature, qui atteste l’exercice du vote ou de la procuration – plutôt que sur les discours sur la pratique, que ceux-ci soient recueillis par entretien ou à l’occasion d’enquêtes d’opinion. Dans la lignée d’un fort renouvellement des travaux de sociologie électorale4, les listes électorales sont aussi particulièrement utiles pour développer une démarche contextualiste (ou « écologique »), à rebours d’une approche individualiste qui considère le vote comme le produit d’un choix individuel. Elle entend ne pas séparer l’acte de vote de ses contextes, de ses conditions de possibilité et de déroulement. Cela implique non seulement de prendre en compte, lorsque les sources le permettent, des variables mesurées à l’échelle individuelle (âge, sexe, catégorie socio-professionnelle, pratique religieuse, niveau d’études, etc.), mais aussi de discuter leur activation dans le cadre d’une localité et d’entourages immédiats, notamment familiaux. Les listes d’émargement, situées dans le cadre du bureau de vote5 et donnant des indices sur les liens familiaux, constituent un matériau pertinent pour une telle approche. Librement consultables dans la semaine qui suit le scrutin, ces listes sont (in) également conservées dans les fonds d’archives départementaux et municipaux6. La série que nous avons constituée puis dépouillée se démarque de celles mobilisées dans la quasi-totalité des enquêtes de sociologie électorale par sa durée : elle court sur 26 années.

3Le bureau considéré7 est situé dans la partie ancienne d’une « ville nouvelle » créée dans la région Île-de-France à partir des années 1970 (il couvre la moitié de cette partie ancienne, soit de 550 à 750 inscrits environ selon les années). Il se distingue nettement de la commune alentour : sa population est en moyenne plus âgée, plus diplômée, et mieux dotée socialement ; sur le plan électoral, elle participe davantage, et vote davantage pour les partis et candidats de droite, quelles que soient les élections8. Situé dans une zone résidentielle, le bureau comprend en majeure partie des familles anciennement implantées localement (dont certaines enrichies par la vente de terrains au moment de la création de la ville nouvelle) et des cadres et professions intermédiaires. Les prix du foncier et de la location y sont nettement plus élevés que dans le reste de la commune, très fortement doté en logements sociaux.

4Cela dit, à première vue, les listes d’émargement, du moins aujourd’hui9, se caractérisent par la pauvreté des données disponibles pour l’analyse sociologique. Seuls l’état-civil de l’électeur (nom, prénom, statut marital, date et lieu de naissance), son adresse et sa participation (émargement ou non) peuvent être récoltés. Rien donc qui permette d’avoir des informations sur les professions, les niveaux de diplôme et de revenu, l’origine sociale, sans parler de la pratique religieuse. Pour pallier ces vides, nous avons élaboré plusieurs indicateurs. Par exemple, l’adresse fournit une distance au bureau de vote, mais aussi une indication de quartier qui permet une caractérisation sociale du lieu, sinon de la personne ; la date d’inscription (lorsque celle-ci n’intervient pas à la majorité) peut également être interprétée comme l’indication d’un moment d’arrivée qui peut correspondre à un milieu social particulier. Les données recueillies par un questionnaire « sortie d’urnes » distribué lors des deux tours de scrutin des élections présidentielles en 2007 montraient en effet que la majeure partie des résidents arrivés dans les années 1990 et 2000 étaient très diplômés et occupaient des positions de cadres supérieurs ou intermédiaires. Ainsi, malgré la relative pauvreté de la source, le travail sur les maisonnées électorales a donné des résultats particulièrement marquants. Avant de les présenter, il nous faut préciser comment nous avons défini ces « maisonnées » de manière à rendre possible une analyse longitudinale.

5Le terme ne correspond pas à l’ensemble des personnes résidant dans le même logement, mais désigne les seuls électeurs qui à la fois résident à la même adresse, ont des liens de parenté (ascendance ou alliance) et sont inscrits dans le même bureau. En d’autres termes, les membres du ménage non-inscrits (mineurs ou non) ou inscrits dans un autre bureau n’entrent pas en compte dans la maisonnée électorale. Aussi, une personne seule dans sa maisonnée électorale peut très bien vivre avec son conjoint, par exemple étrangèr·e, et ses enfants ; son isolement relatif ne concerne ici que l’acte de vote. Pour reconstituer les maisonnées, nous avons profité des caractéristiques de l’habitat : dans le bureau de vote étudié ici, on trouve quasi exclusivement des logements individuels (maisons de village ou pavillons) qui sont aisément identifiables ; le même travail dans un bureau comportant des habitats collectifs exigerait une tâche fastidieuse d’appariement des noms sur la base des annuaires ou des boîtes aux lettres.

6Entre 1982 et 2008, le bureau étudié a ainsi connu 1799 électeurs inscrits, que l’on a pu regrouper en 938 maisonnées. Considérées sur l’ensemble de la période10, ces maisonnées comptent pour la moitié d’entre elles un seul électeur inscrit dans le bureau, pour 28 % deux inscrits, pour 9 % à chaque fois trois ou quatre inscrits et jusqu’à sept inscrits (c’est le cas de 4 maisonnées). Raisonner en termes de maisonnée électorale permet aussi de qualifier les individus en fonction de leur statut dans la maisonnée, selon qu’ils sont seuls, en couple, parents ou enfants d’autres électeurs de la maisonnée, etc. L’opération de qualification des individus repose presque exclusivement sur les listes d’émargement11. Après avoir distingué 14 statuts différents, on les a regroupés en 5 grands types : 22 % sont un parent (père ou mère, le plus souvent avec leur conjoint, mais parfois isolé-e) d’au moins un électeur (inscrit dans le même bureau) habitant avec eux ; 21 % sont l’enfant d’au moins un parent électeur habitant avec eux ; 27 % sont, sans être dans une des situations précédentes, en couple cohabitant avec (bref : conjoint d’) un électeur ; 16 % ne vivent avec aucun·e autre électeur ; ce qui ne laisse, in fine, qu’un reliquat de 4 % d’« autres » situations (c’est-à-dire ni conjoint, ni parent ou enfant, mais par exemple beau-parent, oncle ou tante, etc.12).

Décrire des séquences de participation électorale

7Au total, les 1799 inscrits à au moins un scrutin sur la période considérée (1982-2008) dans notre bureau de vote ont réalisé environ 30000 actes de participation (notée P) ou d’abstention (notée A) – tandis que dans environ 55000 cas, ils n’étaient pas encore ou plus inscrits dans ce bureau. Cette troisième modalité n’est pas anodine. Afin de procéder à l’analyse des itinéraires de participation, nous avons exclu tous les inscrits à 3 scrutins et moins sur la période (136 personnes, soit moins de 8 % de l’ensemble), puis élaboré pour commencer trois indicateurs différents. Le premier est un simple taux global de participation pour chaque individu ; en qualifiant les changements d’état, le deuxième commence en revanche à prendre en compte la forme des itinéraires ; le troisième quitte l’échelle individuelle, puisqu’il s’agit de mesurer les différences entre trajectoires – deux à deux –, et notamment au sein des maisonnées électorales.

8L’indicateur synthétique de participation est donc le plus évident : il s’agit du nombre de participations rapporté au nombre d’inscriptions. Par exemple, dans une séquence de 4 scrutins PPAP, où « P » signifie « participation » et « A », « abstention », sa valeur est de 0,75. L’indicateur de changement d’état porte, lui, sur la propension des électeurs inscrits à passer, entre deux scrutins consécutifs, de la participation à l’abstention et réciproquement : il calcule le nombre de changements d’état rapporté au nombre maximum de changements possible (nombre d’inscriptions moins un) ; plus l’indice est faible, plus le comportement électoral est stable (dans la participation ou dans l’abstention). Les séquences PAPAPA et PPPAAA produisent en effet le même indicateur synthétique, mais se distinguent sur le plan du changement d’état. La première présente cinq changements d’état et un indice de 1, la seconde un seul changement et un indice de 0,2 : c’est la différence entre une alternance régulière (qu’elle soit liée à celle des premiers et seconds tours, des élections locales et nationales ou autre) et un passage d’une participation constante à un abstentionnisme constant13.

Les méthodes d’appariement optimal
Joanie Cayouette-Remblière
Issues des travaux des biologistes sur le séquençage des génomes, les méthodes d’appariement optimal (MAO) ont été importées en sciences sociales par Andrew Abbott à partir du milieu des années 1980[1]. Ces méthodes, qui permettent de mesurer des distances entre des séquences d’événement, ont ainsi été initialement mobilisées en sciences sociales par les chercheurs de l’université de Chicago dans l’étude de processus historiques. En France, ce n’est que dans les années 2000 qu’elles se sont développées.
Les MAO impliquent en réalité deux procédures mathématiques et s’appuient sur des calculs algorithmiques : la première est une mesure de distance entre séquences, la seconde, une classification des séquences basées sur cette mesure. Prenons l’exemple des rapports à l’emploi des jeunes de 20 à 24 ans, saisis à leur anniversaire. Ceux-ci peuvent être étudiants, en emploi, ou au chômage. Deux séquences se définissent donc ainsi :

Tableau 1 – Exemple à deux séquences

Image 100000000000026800000064C9BC1B31982B62D5.jpg

La première étape consiste donc à calculer les distances entre l’ensemble des couples de séquences. Pour ce faire, nous disposons de trois opérations qui sont celles que nous appliquons à l’œil nu pour comparer des séquences, à savoir l’insertion, la suppression et la substitution. La distance entre deux séquences est calculée comme le coût minimum pour passer d’une séquence à une autre au moyen de ces trois opérations. Par exemple, pour passer de la séquence 2 à la séquence 1, il existe deux possibilités : insérer un état « étudiant » en début de séquence puis supprimer un état « emploi » en fin de séquence ; ou alors, substituer chômage par étudiant puis emploi par chômage. La première possibilité a un coût égal à une insertion et une suppression ; la seconde, deux substitutions. En fonction de l’objet d’études, il convient d’attribuer à chaque opération un coût. Classiquement, on attribue un coût de 1 pour les insertions et suppressions et un coût de 2 pour les substitutions, ce qui reviendrait, dans ce cas, à considérer que le coût minimum est de 2 (première possibilité).
Laurent Lesnard et Thibaut de Saint-Pol[2] attirent notre attention sur le fait que le choix des coûts attribués à chaque opération est loin d’être anodin et doit être réfléchi en lien étroit avec l’objet de recherche. En effet, L. Lesnard et T. de Saint-Pol rappellent que les insertions et suppressions transforment la structure temporelle alors que les substitutions modifient les événements. Par exemple, ce qui distingue nos deux séquences est le décalage d’un an de la fin des études ; les deux individus ont par ailleurs en commun de connaître des suites d’événements semblables (fin des études, chômage, puis emploi). En fonction de la question de recherche, il convient donc d’attribuer des coûts d’insertion/suppression versus substitution qui privilégient l’âge de fin d’études ou la cohérence des événements. Une fois les distances entre séquences calculées, la seconde étape consiste à regrouper les séquences. Les MAO s’appuient pour cela sur des méthodes de classification construites par ailleurs. Il existe plusieurs méthodes de classification qui peuvent être privilégiées en fonction des questions de recherche. La plus courante est la classification ascendante hiérarchique (CAH). Précisons que procéder à des classifications impliquent de calculer des distances entre séquences mais aussi entre groupes de séquences.
Les méthodes d’appariement optimal impliquent donc de nombreux choix d’analyse qui dépendent à chaque fois des questions et hypothèses de recherche. Dans un ouvrage traitant des typologies de trajectoires, Nicolas Robette considère les sept options suivantes[3] : choix des données, choix d’une population, choix d’une période d’observation, choix des états, choix des coûts, choix d’une méthode de classification, choix du nombre de classes de la typologie. Cette liste est là pour nous rappeler à quel point les MAO, comme toute méthode statistique, ne produisent jamais des résultats en soi mais sont un outil à manier avec précaution et réflexivité.
Les MAO sont aujourd’hui appliquées à de nombreux objets d’études, des carrières professionnelles[4] aux carrières militantes[5] en passant par les trajectoires scolaires[6].
Pour en savoir plus
Lesnard L. et de Saint-Pol T., « Introduction aux méthodes d’appariement optimal », Bulletin de méthodologie sociologique, no 90, 2006, p. 5-25.
Robette N., Explorer et décrire les parcours de vie : les typologies de trajectoires, Paris, CEPED, 2011.
[1] Abbott A., Forrest J., « Optimal matching methods for historical sequences », Journal of Interdisciplinary History, 16 (3), 1986, p. 471-494 ; Abbott A., Hrycak A., « Measuring ressemblance in sequence data : An optimal matching analysis of musicians’ careers », American Journal of Sociology, no 96, 1990, p. 144-185.
[2] Lesnard L. et de Saint-Pol T., « Introduction aux méthodes d’appariement optimal », Bulletin de méthodologie sociologique, no 90, 2006, p. 5-25.
[3] Robette N., Explorer et décrire les parcours de vie : les typologies de trajectoires, Paris, CEPED, 2011. [4] Robette N. et Thibaut N., « Analyse harmonique qualitative ou méthodes d’appariement optimal ? Une analyse exploratoire de trajectoires professionnelles », Population, vol. 63, no 4, 2008, p. 621-646 ; Blair-Loy M., « Career patterns of executive women in finance : an optimal matching analysis », The American Journal of Sociology, no 104, 1999, p. 1346-1397.
[5] Blanchard P., Analyse séquentielle et carrières militantes, rapport de recherche, 2010, [http://halshs.archives-ouvertes.fr/hal-00476193/].
[6] Cayouette-Remblière J. et de Saint-Pol T., « Le sinueux chemin vers le baccalauréat. Entre redoublement, réorientation et décrochage scolaire », Économie et statistiques, no 459, 2013, p. 59-88.

9Enfin, notre indicateur de similitude entre itinéraires repose sur la méthode de l’appariement optimal (cf. encadré, p. 171-173) afin de caractériser non plus chaque itinéraire pris individuellement, mais les séquences prises deux à deux, tout particulièrement au sein des maisonnées électorales d’au moins 2 inscrits. Nous avons attribué les coûts de substitution14 de manière à opposer nettement abstention et participation, tandis qu’en revanche, la non inscription (dans le bureau15) est considérée comme proche tant de l’une que de l’autre. Ainsi, le fait que deux électeurs ne soient pas inscrits exactement au même moment ne les empêche pas d’avoir des itinéraires considérés comme très similaires si, lorsque tous deux sont inscrits, ils participent aux mêmes moments. En effet, dans ce cas, le « coût » qui est assigné à la transformation d’un itinéraire à l’autre (« coût de substitution » entre non inscription et participation) est relativement faible, ce qui fait que la méthode conclut à une distance faible entre ces deux itinéraires. C’est une spécificité de l’appariement optimal que de permettre ainsi aux chercheurs de décider, pour des raisons de fond, quel critère doit être utilisé pour considérer des séquences relativement semblables ou au contraire très différentes. De plus, nous avons choisi des coûts d’insertion et de suppression très élevés par rapport aux coûts de substitution, car nous nous intéressons à la similitude de comportements lors des mêmes scrutins. Si, comme dans la maisonnée Jasmin (voir la figure 1), trois membres votent une fois, puis s’abstiennent, leurs séquences sont considérées comme identiques parce que cela s’est produit au même moment pour tous. Si l’un d’eux avait voté une fois, puis s’était abstenu à partir d’une autre année, notre paramétrage du calcul de distance l’aurait considéré comme très différent des autres.

Figure 1 : Des maisonnées homogènes

Image 10000000000002C2000002D6719D5123BA311481.jpg

Chaque bâtonnet représente un scrutin, l’ensemble les 44 pour lesquels nous avons récolté des données ; le noir indique la participation, le gris l’abstention et le blanc la non-inscription.

10Les représentations graphiques sont particulièrement parlantes ; elles permettent de mieux se représenter ce que mesurent les indicateurs, et de faire émerger des idées pour en créer des nouveaux. Ainsi, les quatre maisonnées ci-dessus s’opposent sur le plan de la participation, très forte (Aurèle et Laurent, malgré le fils) ou au contraire très faible (Jasmin et Gaubert). En revanche, toutes ont un indicateur de changement d’état plutôt bas (nul chez les Aurèle et les Gaubert, très bas chez les Jasmin et encore plus chez les Laurent). Surtout, toutes sont remarquablement homogènes dans leur comportement électoral (seuls se distinguent la mère Jasmin par son inscription tardive, le troisième fils Gaubert par son départ plus précoce du bureau, et les enfants Laurent). La plupart des maisonnées sont cependant à première vue plus hétérogènes que celles-ci (cf. figure 2). Certes, les parents Pascal, comme les parents Colomb ou Théret et au contraire du couple Josse, se comportent de manière globalement similaire à chaque scrutin. Mais les comportements des enfants, notamment des enfants Théret, sont très différents de ceux de leurs parents. La maisonnée Josse est typiquement très hétérogène : alors que l’époux est un abstentionniste quasi constant (sauf aux présidentielles de 2007), sa femme l’est de manière beaucoup plus intermittente, et sa mère est une participationniste presque constante qui passe à l’abstention constante (incapacité physique à se déplacer ? départ en maison de retraite ? décès sans radiation ?).

Figure 2 : Des maisonnées hétérogènes

Image 10000000000002C8000002D40D184944BC4FA898.jpg

La maisonnée fait la participation

11Si, visuellement, on peut penser que les maisonnées électorales de la figure 2 ont des comportements assez hétérogènes, ne sont-elles pas, pour autant, plus homogènes que des ensembles de trois à cinq électeurs qui seraient regroupés au hasard ? Les créateurs de la bibliothèque TraMineR pour R16 ont mis au point une procédure statistique précisément prévue pour répondre à ce type de question, sur la base de distances entre itinéraires calculées, comme la nôtre, par appariement optimal. Imaginé pour mesurer, par exemple, si les itinéraires des hommes ou ceux des femmes se ressemblent globalement entre eux plus que ce que le hasard produirait, ce calcul n’a pas été pensé pour des groupes en aussi grand nombre, et aussi petits, que nos maisonnées, mais il s’y applique également très bien17.

12En effet, nos trois indicateurs font apparaître de fortes ressemblances entre trajectoires au sein des maisonnées. Pour l’indicateur synthétique de participation et l’indicateur de changement d’état, on peut le mesurer par une simple analyse de la variance (ANOVA)18. Il apparaît bien que la tendance générale à participer ou non, comme celle à changer régulièrement ou non de pratique, se ressemblent nettement au sein des maisonnées. Pour la similitude entre moments exacts de participation et d’abstention, il en va de même : la procédure de « pseudo-ANOVA » de TraMineR montre que ces similitudes sont significativement plus fortes au sein des maisonnées qu’au sein de groupes de même taille créés au hasard. Pour les trois indicateurs, cela vaut quelle que soit la taille des maisonnées, c’est-à-dire pas uniquement pour les couples, mais aussi lorsqu’il y a plusieurs enfants ou autres cohabitants. Le constat est très net pour l’indice synthétique de participation : il y a donc des maisonnées participationnistes, abstentionnistes, ou intermittentes. De même, avec l’indice de changement d’état, on constate que cette propension à alterner abstention et vote est corrélée à l’intérieur des maisonnées (avec des valeurs du test de Fisher moins impressionnantes toutefois). Enfin, la corrélation entre moments exacts de participation, qui n’avait jamais été mesurée précédemment et que démontre notre indice de similitude, est particulièrement frappante.

13Si les pratiques sont ainsi très corrélées au sein des maisonnées, les rôles y sont aussi suffisamment différenciés pour que le statut dans la maisonnée, tel que nous l’avons défini, soit significativement corrélé avec nos indicateurs. En première analyse, la gradation entre niveaux globaux de participation selon les statuts suggère de manière frappante un effet de l’intégration sociale des individus dans la maisonnée sur la participation. S’agit-il en réalité d’un effet d’âge ou de génération ? Il semble que non, puisqu’il subsiste, toutes choses égales par ailleurs, dans un modèle multiniveau incluant notamment l’effet d’homogénéité au sein des maisonnées, les dates de naissance et d’inscription19. Ainsi, les parents qui cohabitent avec des enfants également inscrits dans le même bureau sont significativement plus participationnistes que les simples couples d’électeurs, et ceux-ci sont significativement plus participationnistes que les isolés (tandis que les enfants d’électeurs et les « autres » ne diffèrent que peu des couples). Les autres variables significativement corrélées à la participation, toutes choses égales par ailleurs, ont des effets moins importants. Il s’agit, à la marge, du lieu de naissance et de la distance entre habitation et bureau de vote et, de manière plus nette, des cohortes de naissance et d’inscription. Sur ce dernier point, les effets de temporalités sont subtils puisque, si les plus âgés participent plus, c’est aussi le cas dans notre bureau des plus récemment arrivés – par opposition aux baby-boomers nés sur place. Cela renvoie peut-être aux gains inégaux apportés par le développement de la ville nouvelle dans les années 1970 (les premiers gagnent à l’augmentation des prix du foncier là où les seconds appartiennent aux catégories socio-professionnelles supérieures, que l’on sait par ailleurs plutôt participationnistes, et où les derniers subissent les effets du processus d’urbanisation massive).

14Mais revenons sur l’effet du statut dans la maisonnée. Là aussi, une visualisation a contribué à nous convaincre de la robustesse et du sens du résultat, toujours un peu abstrait, d’une modélisation toutes choses égales par ailleurs ; elle nous a aussi donné des idées d’interprétations plus fines. Il s’agit également d’une fonction récemment ajoutée à TraMine : la production d’« arbres d’induction20 ». Elle permet de tenir compte non seulement du taux global, mais aussi des itinéraires exacts de participation, puisqu’elle se fonde sur notre indice de similitude entre trajectoires calculé par appariement optimal. L’algorithme sépare en effet itérativement les données (au départ nos 1799 itinéraires de participation) en deux groupes, puis le moins homogène des deux groupes en deux autres, etc., en essayant à chaque fois d’obtenir un maximum de contraste entre les deux groupes et de similitude des itinéraires au sein de chacun21. Il choisit parmi toutes les modalités de variables que nous avons pu reconstituer celle qui permet le mieux d’opérer cette séparation. L’arborescence reproduite dans la figure 3 montre que la date de première inscription dans le bureau est la variable la plus clivante (le premier clivage distingue ceux inscrits avant ou après 1988, ces derniers étant clivés ensuite selon qu’ils sont inscrits avant ou après 1995, etc.). C’est assez logique, dans la mesure où la temporalité d’inscription joue nécessairement dans les différences entre itinéraires, même si notre indicateur de similitude minimise autant que possible cet effet. Cela découle aussi de la tendance plus forte à l’abstention des inscrits les plus anciens. Mais la deuxième variable la plus clivante est le statut dans la maisonnée, avant même la date de naissance. Ainsi, dès le deuxième niveau, les parents d’électeurs se distinguent des autres statuts, et on visualise bien leur participation globale plus forte ; au quatrième niveau, les enfants et les parents se distinguent des autres types parmi les électeurs inscrits entre 1988 et 1993, alors que les isolés se distinguent des autres types parmi les électeurs inscrits entre 1995 et 2002.

Figure 3 : Arborescence fondée sur l’appariement optimal. Les variables incluses mais qui n’apparaissent pas ici sont le sexe, le lieu de naissance, le quartier et la distance au bureau de vote.

Image 1000000000000478000002984D0ED36DF9E1944A.jpg

Quand les maisonnées elles-mêmes changent

15Cela étant, en affirmant que les « parents », tels que nous les avons définis, participent plus que les autres, nous ignorons deux fois les temporalités exactes : celles de la participation, mais aussi des maisonnées. En effet, en dotant chaque individu d’un statut et d’un seul sur la période, nous occultons le fait que nombre de « parents » ont d’abord été des « couples » avant de devenir « parents », à partir du moment où leurs « enfants » s’inscrivaient (c’est le cas des Laurent, des Collomb ou des Théret ci-dessus). En réalité, les « enfants » accèdent séparément à la citoyenneté électorale (faisant changer la taille des maisonnées), ils quittent parfois le bureau de vote (leurs « parents » (re)devenant un « couple » du point de vue de la maisonnée électorale), certains « isolés » deviennent des « couples », etc. Nous nous sommes penchés sur le cas des « couples » devenant des « parents » : les « parents » apparaissent-ils, dans notre régression, plus participationnistes que les « couples » parce qu’ils le sont devenus lorsqu’ils sont devenus parents ? Dans ce cas, on pourrait observer un effet direct du changement de statut sur le changement de participation, donc appuyer plus fortement l’idée d’une causalité. Ou bien étaient-ils déjà des « couples » un peu particuliers auparavant, ce qui laisserait supposer qu’une autre variable que le statut dans la maisonnée influence en réalité la participation22 ?

16Il est difficile à première vue de dégager des conclusions tranchées de cette figure, ou des calculs qu’elle incite à faire. On peut toutefois constater que l’impact est net lors du premier scrutin lui-même (représenté au centre de la figure 4, entre le trait vertical épais et le trait plus fin qui suit). 100 % des parents dont c’est aussi le premier scrutin dans le bureau (non représentés sur la figure 4), y participent, de même que, parmi ceux qui étaient déjà inscrits dans le bureau (figure 4), 94 % de ceux qui avaient participé et 71 % de ceux qui s’étaient abstenus lors du scrutin précédent. Sans doute peut-on faire l’hypothèse tout à fait classique d’une forme de socialisation de l’enfant par les parents à l’acte de vote à l’occasion de la première fois ; quelle que soient les motivations, le fait est que voter semble relever de l’évidence pour les parents, y compris pour les plus abstentionnistes, lorsque leur enfant exerce pour la première fois son droit de vote. Mais cela n’est vrai que lors de ce premier scrutin : on n’observe aucune différence entre les taux de participation moyens des parents avant et après, qu’on les considère tous ou qu’on prenne en compte seulement sept scrutins de part et d’autre. En réalité, la participation diminue aussi souvent qu’elle augmente quand les « simples » conjoints deviennent aussi parents (soit dans 60 à 70 cas à chaque fois, cf. figure 5). Il n’y a donc pas de véritable bifurcation, ouvrant une phase radicalement différente dans les itinéraires de participation des parents. Comment comprendre ce constat qui semble contredire les résultats de nos régressions ?

Figure 4 : Itinéraires de participation des « parents » avant et après la première inscription de leur premier « enfant »

Image 10000000000002BE000001D07330CE68FF243852.jpg

La participation est représentée en noir, l’abstention en gris foncé, la non-inscription en gris clair. On prend en compte seulement les trajectoires présentant au moins 4 scrutins avant et 4 scrutins après le premier scrutin de l’enfant (215 cas). Le trait blanc épais indique le premier scrutin d’inscription de l’enfant ; les traits noirs plus fins indiquent les 7es scrutins qui précèdent et qui suivent, alors que le trait blanc plus fin isole le premier scrutin qui suit. Chaque ligne correspond à la séquence 1982- 2008 d’un électeur.

Figure 5 : Itinéraires de participation des « parents » avant et après la première inscription de leur premier « enfant »

Image 1000000000000238000001F48A14830E99203DA5.jpg

En haut, les 71 cas avec une participation croissante ; en bas, les 58 cas avec une participation décroissante.
La participation est représentée en noir, l’abstention en gris foncé, la non-inscription en gris clair.
La ligne verticale blanche marque le premier scrutin de l’enfant. On prend en compte seulement les itinéraires présentant au moins 4 scrutins avant et 4 scrutins après le premier scrutin de l’enfant. Sont seulement représentés ici ceux pour lesquels la participation augmente (en haut) ou baisse (en bas) : on exclut les cas où elle reste constante.

17Nous avons donc examiné plus attentivement les profils des parents qui deviennent plus abstentionnistes : leur présence est en effet contre-intuitive, et elle contribue à faire conclure à une absence de bifurcation lors de la première inscription d’un enfant. Parmi ces parents représentés en bas sur la figure 5, beaucoup ont quitté le bureau avant 2008 (leur itinéraire se termine par une non-inscription), et ces départs sont souvent précédés de courtes séquences d’abstention23. Deux hypothèses peuvent expliquer ce phénomène. La première renvoie à un phénomène plus général : l’abstention relèverait en fait de la mal-inscription, c’est-à-dire de la non-concordance entre le lieu d’inscription et le lieu de résidence24 ; concrètement, ces électeurs auraient déménagé mais négligé pendant un certain temps de se réinscrire dans le bureau de leur nouvelle résidence, et, dans le même temps, de participer aux consultations électorales. La seconde est plus spécifique au bureau de vote : chez une partie des plus anciens résidents, la montée de l’abstention, qui intervient assez tardivement dans la séquence de participation, caractériserait une forme de désengagement qui les distingue de la majorité des anciens résidents, davantage présents parmi les parents dont la participation augmente ; autrement dit, on retrouverait en partie ici ce qu’on avait présenté comme un effet de génération parmi la sous-population des anciens au sein du bureau de vote.

18On constate ici l’intérêt d’avoir saisi au départ le détail d’un très grand nombre d’itinéraires : cela permet ce type de changement d’échelle, et donc l’étude d’une question particulière issue des premiers traitements plus globaux. Bien d’autres questions demeurent en suspens et des perspectives à ouvrir. L’analyse plus générale des séquences de plusieurs abstentions consécutives avant une désinscription pourrait ainsi nourrir les réflexions sur les logiques de la mal-inscription. Bien évidemment, il serait également utile de sortir du cadre monographique et de comparer le cas présenté ici avec d’autres bureaux où les maisonnées ont été identifiées : s’il y a fort à parier que notre résultat général sur les similitudes en leur sein serait confirmé, il serait en revanche intéressant de trouver des configurations différentes entre les autres variables, en particulier les dates de naissance et d’inscription.

19Deux enjeux ouverts, enfin, renvoient à des questions plus générales de l’analyse longitudinale. Le premier concerne l’unité élémentaire utilisée pour constituer les itinéraires : il est évident que tous les votes sont à la fois commensurables (les signatures valident le même acte consistant à glisser une enveloppe dans l’urne) et profondément différents (les élections présidentielles sont autrement plus centrales et mobilisatrices que les élections européennes). On peut d’ailleurs raisonnablement supposer que seules les élections présidentielles et quelques scrutins exceptionnels sont susceptibles de faire sens comme « séquences » vécues et remémorées par une grande partie des électeurs. Il serait dès lors judicieux de procéder à des analyses réunissant des séquences par type de scrutin (présidentielles, municipales, par exemple25).

20Le second enjeu porte sur la représentation du temps dans nos visualisations et calculs sur les itinéraires : ils procèdent par contraction et dilatation du temps chronologique, dans la mesure où deux scrutins sont séparés parfois par une semaine (quand ils concernent la même élection à deux tours), parfois par presque deux années (les rares fois où la France connaît une année sans élection, par exemple en 2003 ou en 2013). Là encore, le problème est tout sauf théorique, notamment du point de l’expérience vécue par l’électeur. Sans renoncer à l’idée que l’acte de vote est à bien des égards une institution, c’est-à-dire un acte que l’on effectue largement sans y réfléchir (et que l’on n’a pas nécessairement à justifier), il faut convenir que l’hypothèse est hasardeuse qui considère comme des changements d’état équivalents le passage de l’abstention à la participation (ou inversement) d’une semaine sur l’autre ou à plus d’un an d’intervalle.

Notes de bas de page

1  Buton F., Lemercier Cl., Mariot N., « The Household Effect on Electoral Participation. A Contextual Analysis of Voter Signatures from a French Polling Station (1982-2007) », Electoral Studies, 31-2, 2012, p. 434-447 et Buton F., Lemercier Cl., Mariot N., « A Contextual Analysis of Electoral Participation Sequences” », in P. Blanchard, F. Bülhmann et J.-A. Gauthier (dir.), Advances in Sequence Analysis : Theory, Method, Applications, New York, Springer, 2014, p. 191-212. Les données ont été récoltées dans le cadre du projet ANR « Pour une analyse écologique des comportements électoraux » (2006-2010) dirigé par Jean-Yves Dormagen.

2  Nous écrivons « électeurs » et « inscrits » au masculin neutre, faute pour l’instant d’alternative consensuelle en français.

3  Sont pris en compte tous les scrutins au suffrage universel direct : élections présidentielles, législatives, municipales, régionales, cantonales et européennes, ainsi que les referendums nationaux.

4  Braconnier C. et Dormagen J.-Y., La démocratie de l’abstention. Aux origines de la démobilisation électorale en milieu populaire, Paris, Gallimard, 2007 ; Braconnier C., Une autre sociologie du vote, les électeurs dans leurs contextes : bilan critique et perspectives, Cergy-Pontoise, université de Cergy-Pontoise, 2010 ; Lehingue P., Le vote : approches sociologiques de l’institution et des comportements électoraux, Paris, La Découverte, 2011.

5  Voir le nuléro spécial, « Le bureau de vote en question(s) », Pôle Sud, no 44, 2016.

6  Voir Buton F., Lemercier Cl. et Mariot N., « La maisonnée fait-elle l’élection ? », Section thématique, Xe Congrès de l’AFSP, Grenoble, 7-9 septembre 2009. Les premiers travaux sont Dupeux G., « Le problème des abstentions dans le département du Loir-et-Cher au début de la Troisième République », Revue française de science politique, 2/1, p. 71-86, 1952 ; Grawitz M., « L’abstentionnisme des hommes et des femmes à Lyon », Revue française de science politique, 15/5, p. 964-983, 1965 ; Lancelot A., L’abstentionnisme électoral en France, « Cahiers de la FNSP », no 162, Paris, Armand Colin, 1968.

7  Il s’agit en fait d’une zone géographique correspondant au découpage du bureau en vigueur dans les années 2000.

8  Source : questionnaires sortie des urnes 2007 (auxquels ont répondu 55 % des votants et 35 % des inscrits) dans le bureau et données INSEE ; résultats électoraux.

9  Celles de Nantes en 1977 et 1978 mentionnaient la profession (Peneff J., « Abstention ouvrière, participation bourgeoise aux élections de Nantes en 1977 et 1978 », Le mouvement social, no 115, 3-25, 1981).

10  Dans un premier temps, on a caractérisé les maisonnées par leur nombre maximum d’électeurs sur la période, mais il faut garder à l’esprit que ce nombre varie au gré des accessions à la citoyenneté électorale, des déménagements, séparations, décès, etc.

11  Les listes électorales indiquant les nom, prénom, âge et nom marital des femmes, il est facile de reconstituer les couples mariés, ainsi que les liens entre parents (couples ou mères ou pères isolé-e-s) et leurs enfants. On peut aussi identifier des beaux-parents ou des grands-parents vivant sous le même toit. La connaissance ethnographique du bureau de vote dans les années 2000 a permis de qualifier de rares maisonnées comme des couples non mariés ; mais de manière générale, des personnes résidant à la même adresse sans lien de parenté explicite dans la source ont été qualifiées d’« isolés ».

12  Pour être tout à fait précis, il existe donc par exemple des cas, rares, où des « couples » ou des « parents » cohabitent avec leurs propres parents ; mais on ne les requalifie pas comme « enfants » pour autant. Dans un premier temps, en effet, les qualifications sont uniques pour chaque individu, et valables sur toute la période (1982-2008). Ce qui signifie que certains « enfants », par définition majeurs, ont dépassé la quarantaine.

13  La constance est donc définie ici comme le fait, pour un électeur étant inscrit, de toujours s’abstenir ou de toujours voter, quel que soit le scrutin considéré. L’analyse serait différente si l’on distinguait les types de scrutin (certains électeurs pourraient alors être « constants », parce qu’ils ne votent qu’aux élections présidentielles, ou qu’au second tour de scrutin, par exemple).

14  L’appariement optimal calcule les distances entre séquences d’états sur la base de deux types de « coûts ».
Les « coûts de substitution » représentent la différence entre deux états simultanés : ici, abstention vs. participation (nous avons choisi un coût élevé) ou bien l’une des deux vs. non-inscription (nous avons choisi un coût bas). Le « coût d’insertion » ou « de suppression » affecte la distance entre deux séquences identiques mais décalées dans le temps : nous voulons considérer ces séquences comme très différentes (c’est la simultanéité qui nous intéresse), donc nous choisissons un coût élevé.

15  Rappelons que la qualification de non-inscription n’est valable que dans le bureau considéré : un électeur inscrit dans ce bureau de 2002 à 2005 peut très bien avoir été inscrit dans un autre bureau avant 2002 et l’être encore après 2005. Autrement dit, la « non-inscription » n’est pas une caractéristique de la personne, mais une donnée par défaut.

16  R Development Core Team, R : A language and environment for statistical computing, Vienna, R Foundation for Statistical Computing, 2013 ; Studer M., Ritschard G., Gabadinho A. et Müller N. S., « Discrepancy analysis of state sequences », Sociological Methods & Research, 40 (3), 2011, p. 471-510.

17  Pour plus de précisions, on renvoie à Buton F., Lemercier Cl. et Mariot N., « The Household Effect on Electoral Participation », art. cité.

18  L’ANOVA est un test statistique de l’association entre une variable qualitative (comme le sexe, ou ici l’appartenance à une maisonnée électorale précise) et une variable quantitative (nos indicateurs de participation). Il décompose la variance totale des données en deux : d’un côté le degré de dispersion des valeurs au sein des groupes définis par la variable qualitative, de l’autre la variance intergroupe. Il s’agit donc aussi d’un test de la significativité des différences entre les moyennes des groupes.

19  Pour le détail de tous ces résultats, voir Buton F., Lemercier Cl. et Mariot N., « The Household Effect on Electoral Participation », art. cité.

20  Studer M. et al., « Discrepancy analysis of state sequences », art. cité.

21  Il s’agit, dans le cadre de la procédure de pseudo-ANOVA décrite plus haut, d’obtenir le R2 le plus élevé possible.

22  Poser cette question impose de se concentrer sur le petit nombre de cas pour lesquels on peut effectivement observer une telle transition (ici 215 cas) ; le recours à la visualisation en devient d’autant plus important, pour comprendre ce que des moyennes, qui plus est sur de petits nombres, peuvent cacher des ruptures ou des continuités des trajectoires. Nous avons donc essayé d’observer l’effet sur les couples de l’accès du premier enfant au bureau de vote, en utilisant un petit programme élaboré par D. Colombi et S. Paye, qui permet d’aligner visuellement les séquences en fonction d’événements extérieurs. Colombi D. et Paye S., « Synchronising Sequences. An Analytic Approach to Explore Relationships Between Events and Temporal Patterns », in P. Blanchard et al. (dir.), Advances in Sequence Analysis : Theory, Method, Applications op. cit., p. 249-264. Voir aussi Buton F., Lemercier Cl. et Mariot N., « A Contextual Analysis of Electoral Participation Sequences », art. cité.

23  Notons qu’il ne s’agit pas d’un effet d’âge (les âges des deux groupes sont similaires).

24  Braconnier C. et Dormagen J.-Y., « Non-inscrits, mal-inscrits et abstentionnistes : diagnostic et pistes pour une réforme de l’inscription sur les listes électorales », Centre d’analyse stratégique, Rapports et documents no 11, Paris, La Documentation française, 2007.

25  Nous proposons une esquisse sur les élections présidentielles dans Buton F., Lemercier Cl. et Mariot N., « A Contextual Analysis of Electoral Participation Sequences », art. cité.

Précédent Suivant

Le texte seul est utilisable sous licence Licence OpenEdition Books. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.