Grande Encyclopédie Larousse 1971-1976Éd. 1971-1976
A

analyse de contenu (suite)

Le problème du choix d’un échantillon se pose non dans le cas où l’on étudie un corpus complet de textes ou de discours, mais dans le cas où l’on étudie des éléments très variés (les journaux de plusieurs années ou une campagne de propagande). Ce choix devient crucial pour la recherche. On le détermine à partir des thèmes d’analyse, des sources utilisées et du contenu lui-même. La validité de l’analyse dépend dans une grande mesure du soin apporté au choix de l’échantillon et ses résultats peuvent être traités selon les diverses techniques utilisées dans les sciences sociales.


Validité et portée

On ne saurait nier l’efficacité pratique de l’analyse de contenu en tant que technique d’observation des mass média. Elle a fait ses preuves auprès des politologues et des analystes de la propagande ou de la publicité. Mais cet outil peut servir à plusieurs fins. En lui-même, c’est un moyen d’information important pour le chercheur ; lorsque les émetteurs des messages ont disparu ou sont inaccessibles, lorsque leurs intentions ne peuvent être sondées par enquête directe, l’analyse de contenu offre la possibilité non de décrypter le message, mais plutôt de décrire ses intentions ; par exemple, pendant la guerre froide, la disgrâce de tel dirigeant soviétique se mesurait souvent au nombre d’apparitions de son nom dans la presse. En fait, toutes les analyses de situations politiques ou économiques ont aujourd’hui peu ou prou recours aux diverses techniques de l’analyse de contenu.

Quant à l’exactitude des résultats, le doute reste permis, car, si l’on se limite à une analyse quantitative très rigoureuse, les résultats obtenus seront d’autant plus sûrs que leur intérêt sera limité. Ici comme ailleurs, on en est encore à rechercher le bon équilibre entre la rigueur scientifique et la fécondité des résultats.

J. L.

 P. F. Lazarsfeld, B. R. Berelson et H. Gandet, The People’s Choice : How the Voter Makes up his Mind in a Presidentiel Campaign (New York, 1944 ; 2e éd., 1948). / H. D. Lasswell, N. Leites et coll., Language of Politics. Studies in Quantitative Semantics (New York, 1949). / B. R. Berelson et M. Janowitz (sous la dir. de), Reader in Public Opinion and Communication (Chicago, 1950). / B. R. Berelson, Content Analysis in Communications Research (Chicago, 1952). / L. Festinger et D. Katz (sous la dir. de), Research Methods in the Behaviorat Sciences (New York, 1953 ; trad. fr. les Méthodes de recherches dans les sciences sociales, P. U. F., 1959 ; 2e éd., 1963 ; 2 vol.). / I. de Sola Pool (sous la dir. de), Trends in Content Analysis (Urbana, Illinois, 1959). / R. Pinto et M. Grawitz, Méthodes des sciences sociales (Dalloz, 1964, 2 vol. ; 3e éd., 1969). / M.-C. Unrug, l’Analyse du contenu (Éd. universitaires, 1974).

analyse factorielle

Méthode d’analyse statistique employée surtout en psychologie différentielle et visant à exprimer, en fonction de variables hypothétiques (facteurs), les corrélations constatées entre certaines variables observables.



Présentation générale de la méthode

L’analyse factorielle est issue des travaux de sir F. Galton (1822-1911) et de ses élèves (K. Pearson, Y. Edgeworth, etc.) sur les corrélations. Elle a surtout été développée en psychologie par C. Spearman (1863-1945), L. L. Thurstone (1887-1955), etc. Les exemples ci-dessous seront empruntés au domaine de la psychologie. Mais les mêmes techniques peuvent bien entendu être utilisées dans d’autres domaines, et elles l’ont été.

Le résultat, dans un test*, constitue un exemple de variable observable : ce résultat varie d’un individu à un autre, lorsque plusieurs individus sont examinés à l’aide du même test. On peut faire l’hypothèse que ces variations observables manifestent l’existence de variations interindividuelles dans d’autres variables non directement observables, les facteurs, que l’on va chercher à mettre en évidence. Pour cela, on utilise plusieurs variables observables, plusieurs tests par exemple, choisis de façon telle que certains facteurs interviennent probablement à la fois dans plus d’un test. On juge qu’il en est ainsi lorsque ces tests présentent entre eux des corrélations non nulles, c’est-à-dire lorsque le classement des sujets dans l’un des tests permet de prévoir dans une certaine mesure leur classement dans l’autre (v. statistique). L’étude de la façon dont les tests se regroupent ainsi d’après les corrélations existant entre eux peut fournir des indications sur le nombre et la nature des facteurs susceptibles d’être invoqués pour expliquer les résultats qu’ils fournissent. Si plusieurs tests utilisant tous le maniement du langage dans des tâches diverses présentent entre eux des corrélations plus élevées que celles qui sont observées entre ces tests particuliers et les autres, ce fait est compatible avec l’existence d’un facteur verbal : les individus examinés tendent à se différencier de la même façon chaque fois qu’ils utilisent le langage, malgré la diversité des tâches qu’ils accomplissent en l’utilisant.

On remarquera que cette constatation ne préjuge pas de la nature de ce facteur verbal, qui peut correspondre à des inégalités dans l’apprentissage scolaire ou familial du langage, ou manifester la présence de caractéristiques constitutionnelles différentes d’un individu à l’autre et qui interviennent de façon non négligeable dans l’emploi du langage.


Quelques aspects techniques

On peut désigner par sji la note obtenue par un individu i dans un test j ; par x1i, x2i, x3i, etc., les mesures de l’individu i dans les facteurs x1, x2, x3, etc. ; par cj1, cj2, cj3, etc., des coefficients (coefficients de « saturation ») devant être appliqués respectivement aux facteurs x1, x2, x3, etc., pour exprimer les poids avec lesquels ils interviennent dans le test j. Les méthodes d’analyse factorielle décrivent alors la note au test comme une fonction linéaire des notes en facteurs :
sji = cj1x1i + cj2x2i + cj3x3i + etc.