Les données issues des études qualitatives sont trop souvent mal analysées. Notre cabinet d’études de marché est l’un des derniers à pratiquer le codage des entretiens qualitatifs et 99% de nos clients ne savent pas de quoi il s’agit. Dans l’article d’aujourd’hui je vous explique les 6 approches possibles en matière de codage et vous propose également une comparaison de leurs avantages et inconvénients respectifs.
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| Approche | Avantages | Inconvénients |
| Codage Inductif | Permet de découvrir de nouveaux thèmes et modèles dans les données Flexible et adaptable à de nouvelles informations Utile pour explorer des données inconnues |
Chronophage et nécessite beaucoup de travail Peut être subjectif et sujet aux biais Difficile à répliquer et comparaison compliquée |
| Codage Déductif | Efficace et plus rapide que le codage inductif Plus objectif et fiable Plus facile à répliquer et à comparer les résultats |
Des thèmes ou modèles importants peuvent ne pas être détectés Moins flexible et moins adaptable à la découverte de nouvelles informations Nécessite un schéma de codage préexistant |
| Analyse Thématique | Identifie les thèmes récurrents à travers les données Utile pour identifier des modèles larges dans les données |
Peut être chronophage pour coder de grandes quantités de données Peut ne pas capturer certaines nuances dans les données |
| Théorie Ancrée | Développe des théories basées sur les données Utile pour explorer de nouveaux phénomènes et émergents |
Peut être chronophage et complexe à coder Peut être difficile de généraliser les résultats à d’autres contextes |
| Analyse Narrative | Se concentre sur les histoires et expériences partagées dans les données Utile pour comprendre les expériences vécues des participants |
Peut être chronophage pour coder de grandes quantités de données Peut ne pas être généralisable à d’autres populations |
| Analyse du Discours | Examine comment le langage est utilisé dans les données Utile pour comprendre comment le pouvoir et l’idéologie sont reproduits dans les données |
Peut être chronophage et complexe à coder Peut être difficile d’interpréter les résultats |
Codage Inductif
Le codage inductif est une méthode d’analyse des données où les thèmes et catégories émergent directement des données elles-mêmes, sans cadre prédéfini. Cette approche est guidée par les observations faites pendant l’étude, permettant une exploration ouverte des données.
Avantages
- Découverte de Nouveaux Thèmes et Modèles : le codage inductif permet d’identifier des thèmes et modèles inattendus dans les données. Cette approche permet aux données de parler d’elles-mêmes sans être contraintes par des catégories ou théories préconçues. Cela favorise la découverte de nouveaux insights.
- Flexibilité et Adaptabilité : il offre une flexibilité inégalée. Le chercheur peut ajuster le cadre analytique en réponse aux données qu’il analyse. Cette adaptabilité est cruciale dans la recherche exploratoire où les hypothèses initiales peuvent évoluer.
- Exploration de Données Inconnues : le codage inductif est particulièrement utile lorsque le chercheur n’est pas familier avec les données qu’il analyse. Il force les analystes à garder un esprit ouvert et à comprendre le sujet en profondeur.
Inconvénients
- Fastidieux : la nature ouverte du codage inductif peut rendre le processus long et laborieux. Il nécessite un examen minutieux des données et un affinement constant des catégories.
- Subjectivité et Biais : puisque cette approche repose fortement sur l’interprétation du chercheur, il y a un risque de subjectivité et de biais.
- Difficultés de Réplication et de Comparaison : puisque les schémas de codage sont faits sur-mesure, il est difficile de les réutiliser. La réplication des études ou la comparaison des résultats est donc compliquée.
Codage Déductif
Le codage déductif applique un schéma de codage prédéfini aux données. Pour dire les choses simplement, vous définissez un guide de codage en amont et vous l’appliquez à chaque entretien. Cette méthode est basée sur des théories ou hypothèses existantes qui guident l’analyse. C’est ce type de codage que nous appliquons le plus souvent chez IntoTheMinds. Nous nous servons du guide d’entretien et de la revue de littérature pour développer la grille de codage.
Avantages
- Efficacité : le codage déductif est plus efficace que son homologue inductif, car il applique un schéma de codage prédéfini aux données. Cette approche structurée accélère le processus d’analyse.
- Objectivité et fiabilité : en utilisant des codes établis, le codage déductif minimise l’influence du biais du chercheur, améliorant l’objectivité et la fiabilité des résultats.
- Réplicabilité : la nature standardisée du codage déductif facilite la réplication de la recherche et la comparaison des résultats à travers différentes études.
Inconvénients
- Thèmes manquants : cette approche peut négliger des thèmes ou modèles importants non anticipés dans le schéma de codage initial, omettant potentiellement des insights significatifs.
- Flexibilité : le codage déductif est moins facilement adaptable aux nouvelles informations qui ne correspondent pas aux catégories prédéfinies. Cela limite son utilité dans la recherche exploratoire.
- Nécessité d’un schéma de codage préexistant : il nécessite un schéma de codage bien développé avant que l’analyse des données puisse commencer. Ce n’est pas toujours possible, par exemple lorsqu’une étude de littérature n’est pas possible (sujet trop nouveau).
Analyse Thématique
L’analyse thématique est une méthode flexible d’analyse qualitative qui identifie, analyse et rapporte des thèmes au sein des données. Elle ne se limite pas à la structure des données et permet une grande liberté dans l’interprétation des données.
Avantages
- Identification de thèmes récurrents : l’analyse thématique est idéale pour identifier et analyser les thèmes qui se répètent à travers un ensemble de données.
- Détection de tendances : elle est efficace pour discerner des modèles et des grandes tendances.
Inconvénients
- Temps nécessaire : coder de vastes ensembles de données peut être extrêmement chronophage. Vous pouvez contrer ce problème en utilisant une IA générative.
- Survol des nuances : bien que l’analyse thématique soit douée pour identifier des thèmes larges, elle peut négliger les subtilités et nuances des éléments de données individuels.
Théorie ancrée (« grounded theory »)
La théorie ancrée est une approche méthodologique qui vise à construire des théories à partir de l’analyse des données. Elle est particulièrement utile pour explorer des phénomènes peu connus ou émergents. Elle a été mise au point par Glaser et Strauss en 1967.
Avantages
- Développement d’une théorie : la « grounded theory » n’a pas d’équivalent pour développer des théories directement à partir des données. C’est donc le codage le plus approprié pour qui veut comprendre des phénomènes complexes.
- Exploration de nouveaux phénomènes : cette approche est particulièrement adaptée à l’exploration de nouveaux phénomènes ou émergents.
Inconvénients
- Complexité et temps : le processus itératif de codage, la catégorisation et le développement de théorie peuvent être complexes et chronophages.
- Difficulté de généralisation : les résultats de la recherche en théorie fondée peuvent être difficiles à généraliser à d’autres contextes.
Analyse Narrative
L’analyse narrative se concentre sur les récits et expériences partagés dans les données. Elle explore comment les individus donnent sens à leurs expériences à travers des histoires.
Avantages
- Focus sur les histoires et expériences : l’analyse narrative se penche sur les histoires et expériences partagées au sein des données. Elle permet donc une compréhension des différentes perspectives des participants.
- Compréhension des expériences vécues : elle fournit des insights sur les expériences vécues des individus.
Inconvénients
- Défis d’application à de grands ensembles de données : comme avec les autres approches, l’analyse de grands corpus est laborieuse.
- Problèmes de généralisation : les insights étant spécifiques à des individus, la généralisation est compliquée.
Analyse du Discours
L’analyse du discours examine l’utilisation du langage dans les données. Elle se concentre sur la manière dont le langage façonne et est façonné par les contextes sociaux et culturels. Dans les entretiens qualitatifs par exemple, un aspect de l’analyse du discours peut être de s’intéresser aux métaphores et d’analyser comment elles révèlent qui nous sommes. C’est (pour prendre un raccourci) l’approche que prend la méthode du Dr. Zaltman.
Avantages
- Examen de l’utilisation du langage : l’analyse du discours permet de comprendre comment le discours façonne et est façonné par les contextes sociaux.
- Insights sur l’idéologie : le discours permet d’analyser comment le pouvoir et l’idéologie sont présents dans les données.
Inconvénients
- Complexité analytique : une expertise spécifique est nécessaire. Elle est l’apanage des linguistes plutôt que des sociologues.
- Interprétation : les résultats peuvent être difficiles à interpréter. Les nuances du langage et du contexte nécessitent une analyse fine, parfois subjective.
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