Catégories et codes dans l'analyse qualitative
Manuel de recherche en technologie éducative | |
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Module: Analyse de données qualitatives | |
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⚒ 2019/01/17 |
Le codage
Les codes sont des étiquettes qui désignent des unités de signification pour l’information descriptive ou inférentielle compilée au cours d’une étude. Les codes sont habituellement attachés à des « segments » de taille variable – mots, locutions, phrases ou paragraphes entiers, connectés ou déconnectés d’un contexte spécifique. Ils peuvent prendre la forme d’une étiquette catégorielle simple ou d’une étiquette plus complexe (par exemple, une métaphore). (…) Une méthode (celle que nous préférons) consiste à établir une « liste de départ » de codes avant le travail sur le terrain. Cette liste provient du cadre conceptuel, des questions de recherche, hypothèses, zones problématiques et variables clés que le chercheur introduit dans l’étude. (…)
Il existe au moins deux autres méthodes, tout aussi honorables d’élaboration de codes. D’une part, un chercheur plus inductif peut s’opposer à la précodification des données tant qu’il ne les a pas collectées, étudié la façon dont elles fonctionnent ou s’intègrent dans le contexte, et déterminé le nombre de variétés qu’elles présentent. On retrouve là en fait l’approche plus empiriquement « enracinée » défendue par Glaser & Strauss (1967) qui offre de nombreux avantages. Les données coïncident bien avec les codes qui les représentent et on est plus proche d’un « code pratique » que du « code générique tous usages » issu d’une liste de départ préfabriquée. (…)
Une autre possibilité, à mi-chemin entre ces deux approches, est de créer un plan général de codage qui ne soit pas lié au contenu mais indique les grands domaines dans lesquels les codes devront être inductivement conçus »." Miles, M. & Huberman, M. (2003, pp. 112-119). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.
La première étape de l’analyse des données qualitatives consiste donc à coder. Un code est une étiquette (ou label, balise, tag) utilisé pour marquer une variable (concept) et/ou une valeur trouvée dans un texte. L’avantage du codage est qu’il permet de retrouver toutes les informations sur les variables intéressantes pour votre recherche. De plus, il améliore la fiabilité de votre recherche s'il est réalisé dans les règles de l'art (i.e. vérification rigoureuse du codage par différents chercheurs).
Le principe de base de la technique du codage est assez simple:
- Un code est assigné à chaque (sous)catégorie, i.e. chaque variable théorique avec laquelle vous travaillez. En d’autres termes, vous devez identifier des noms de variables
- En outre, vous pouvez assigner pour chaque code un ensemble de variables possibles, e.g. positives/neutres/négatives
- Vous devrez ensuite passer en revue systématiquement tous vos textes (documents, entretiens, transcriptions, dialogue enregistrés, etc.) et marquer toutes les occurrences de variables.
- Il existe plusieurs stratégies de codages très différentes:
- Création de manuels de codage (codebooks) en partant de votre théorie
- Codage par induction (selon la théorie ancrée)
- Codage hybride (demi-codebook, demi-inductif)
- Codage par catégories ontologiques
Tableau 15: Principes de codage pour les données qualitatives
Le moyen le plus sûr et le plus fiable de coder est d’utiliser un logiciel spécialisé, e.g. Atlas ou Nivo, mais cela nécessite du temps d'apprentissage qui sera, en partie gagné lors de l'analyse. Pour de petites études et/ou pour vous familiariser avec le codage, vous pouvez tout à fait utiliser du papier et marquer les textes selon la méthode suivante:
- Faites des photocopies réduites des textes pour gagner un peu d’espace dans les marges.
- Soulignez ou entourez les éléments de texte que vous pouvez lier à une variable, puis écrivez le code dans la marge. Utilisez un stylo effaçable!
- Assurez-vous de passer en revue les différents codes et autres marques que vous pourriez laisser sur le papier.
En ce qui concerne l’étiquetage de codes, nous suggérons de procéder de la façon suivante:
- N’utilisez pas de longues listes de codes «à plat», mettez en place une hiérarchie (selon les dimensions identifiées)
- Chaque code doit être court et mnémotechnique (optimisez). E.g. pour coder «catégorie principale» – «sous-catégorie» («valeur»), utiliser un code tel que:
CE-CLIM(+)
- Au lieu de:
contexte externe - climat (positif)
- Ne commencez jamais à coder sans avoir une idée de votre stratégie de codage. Soit votre manuel de codage est déterminé par vos questions de recherche et les théories, cadres et grilles d’analyse associés, soit vous apprenez vraiment à utiliser une stratégie inductive telle que la «théorie ancrée» qui est beaucoup plus difficile.
Voici un exemple de manuel de codage.
Bonnes pratiques de codage (avec codebook)
Section entièrement réalisée par un groupe d'étudiants MALTT Yoshi dans le cadre du cours de Méthodologie qualitative: Loïc Berthod, Katrine Briguet, Nicolas Burau, Nivine Ismail, Mathilde Gacek.
Le codage est un processus qui a pour but d’explorer ligne par ligne, étape par étape, les
textes d’interview ou d’observations (Berg, 2003, cité par Andreani; Conchon, 2005). Il est utilisé dans le cadre d’entretiens qualitatifs. Le codage consiste à décrire, classer et transformer les données qualitatives brutes en fonction d’une grille d’analyse. L’objectif est donc de retranscrire des informations d’un entretien qualitatif dans le but de les analyser de manière méthodique, à mettre de l’ordre dans les informations pour en tirer les bonnes conclusions, le tout de la part de codeurs neutres pour assurer la qualité de la recherche.
Le but de cette synthèse est de pouvoir donner quelques recommandations pratiques à tout codeur débutant.
En premier lieu, la lecture attentive du codebook est une étape cruciale du processus. Il s’agit de comprendre ce que signifie la problématique, l’objectif de l’étude et la question de recherche. Puis vient la définition de la catégorie de code et la compréhension de la sous-question de recherche. Dans tout le processus à venir, ces éléments doivent rester en questionnement de fond. Il est ensuite nécessaire de comprendre précisément à quoi fait référence chaque code grâce à sa définition et son exemple. Le processus se poursuit par la lecture en entier des données collectées en attribuant à chaque idée pertinente un code tiré du codebook.
Avant de débuter le codage proprement dit voici quelques recommandations utiles. Comme évoqué précédemment, la première étape correspond à une très bonne connaissance du codebook et de ses différents éléments. Il est en effet important de se pencher attentivement sur chaque code et son exemple, tout en ayant en toile de fond la question de recherche principale en tête. Pour obtenir un codage de qualité, il ne doit pas y avoir de discussion entre les codeurs au sujet du codebook. Celui-ci doit doit se révéler suffisamment clair, précis et objectif pour éviter toute erreur d’interprétation sur l’un ou l’autre code.
La deuxième étape correspond à la question de la taille des segments à coder. D’une manière générale, le découpage doit être suffisamment long pour avoir du sens hors contexte. L’analyse est en effet réalisée avec les segments sélectionnés uniquement. Il faut donc qu’ils puissent être interprétés. Il faut ainsi coder l’information qui est importante et utilisable.
Si plusieurs codes semblent imbriqués, la sélection de l’ensemble et l’attribution de deux ou plusieurs codes doivent être privilégiés. Dans ce cas de figure, il est également possible de réaliser un découpage, tant que les segments conservent leur sens une fois extraits du texte.
Enfin, il faut éviter toute interprétation et ne s’arrêter qu’au critère objectif. L’analyse ne se fera qu’une fois le codage terminé.
Pour effectuer ce codage, un des logiciels recommandé est Atlas.ti. En plus de la retranscription et du codage, ce programme permet de réaliser des analyses multiples. Il sert à obtenir des représentations visuelles et des cartes perceptuelles à partir de programmes d’analyse statistique des données. Par exemple, il peut étudier les relations entre les catégories et les modéliser. Il produit également des diagrammes d’associations d’idées ou des cartes mentales. Le programme calcule la fréquence des catégories, fait ressortir les mots formant les catégories, puis permet une visualisation graphique grâce à des networks et au query tool. Le but des networks est de permettre une meilleure visualisation des données grâce à la génération d’arbres ou de schémas. Le query tool permet de faire une analyse plus précise en définissant des conditions.
Ce logiciel donne également la possibilité de faire le calcul de l’Inter Coder Agreement entre plusieurs codages. Cet indicateur mesure l’accord existant entre différents codeurs en tenant compte de la probabilité que les codages concordent par hasard. Il donne ainsi une estimation fondée de la fiabilité du codage, indispensable pour mener une analyse de qualité. Atlas.ti se révèle ainsi être un logiciel très complet, qui permet de réaliser une analyse poussée et valide d’entretiens qualitatifs, pour peu qu’on le maîtrise correctement.
En conclusion, cette synthèse permet à un codeur débutant d’avoir une base pour appréhender le codage d’un entretien qualitatif. Une mauvaise connaissance des bonnes pratiques peut amener à un codage approximatif. Le codebook représente l’intermédiaire, le lien, entre l’entretien et l’analyse. Une bonne compréhension et un bon usage de celui-ci est donc primordial. Mais une segmentation correcte est également nécessaire pour offrir à l’analyste la possibilité de faire une analyse pertinente des données.
Par ailleurs, le logiciel Atlas.ti offre une multitude de possibilités pour coder mais également pour analyser des données non structurées (textes, multimédias…). Sa conception facilite le travail en équipe grâce à la possibilité de créer des projets multi-utilisateurs.
Fiabilité de codage
Assigner un code à un segment de texte n’est pas toujours évident et coder des passages similaires exactement de la même manière l’est encore moins. En d’autres termes, la question de la fiabilité du codage se pose.
Il y a deux façons d’améliorer la fiabilité:
- Utilisez des catégories claires et opérationnelles
- Utilisez deux ou trois codeurs (vous et d'autres chercheurs) et calculez un indice d’intercodage. S’il est bas, vous devrez revoir votre schéma de codage.
Il existe plusieurs formules pour calculer la fidélité inter-codeurs, dont la plus simple est celle proposée par Miles & Huberman (2003):
Fiabilité = nombre d’accords / (nombre total d’accords + nombre total de désaccords)
Il existe également des logiciels, comme CAT, qui permettent de calculer statistiquement la fiabilité du codage à l'aide du Kappa de Fleiss lorsqu'il y a plus de deux codeurs mais l'interprétation reste controversée.
Création et gestion d’un manuel de codage
Création d’un manuel de codage selon la théorie
Dans cette stratégie de codage, la liste de variables (et leurs codes) est définie par l’intermédiaire d’un raisonnement théorique (e.g. cadres analytiques, grilles d’analyse) et par conséquent également par des concepts que vous avec utilisé pour formuler vos questions de recherche et/ou vos hypothèses. Voici un extrait d’un manuel de codage d’études en innovation (environ 100 codes):
Catégories | Codes | Références théoriques |
---|---|---|
propriétés de l’innovation | PI | .... (remplissez pour votre propre manuel de codage)..... |
contexte externe | CE | |
démographie | CE-D | |
soutien pour la réforme | CE-S | |
contexte interne | CI | |
processus d’adoption | PA | |
chronologie officielle | PA-CO | |
dynamique du site étudié | DS | |
assistance externe et interne | AEI | |
liens de causalité | LC |
Tableau 16: Manuel de codage d’études en innovation (extrait)
Avant de penser à votre propre manuel de codage, vous devez vraiment passer en revue la littérature pertinente et essayer de trouver des manuels de codage existants (qu’il vous faudra peut-être adapter). E.g. ci-dessous se trouve un exemple d’utilisation de codes pour l’analyse des types de problèmes professionnels d’enseignants en informatique en Turquie (Deryakulu & Olkun, 2007).
Conflit de rôle
Procédures d’initiation des enseignants inadéquates
Absence d’infrastructures technologiques et de soutien technique requis
Statut de l’informatique dans le programme scolaire
Absence d’appréciation et de retours favorables des collègues
Absence de soutien des administrateurs
Evolution rapide des connaissances nécessaires pour l’enseignement de l’informatique
Absence de programme informatique cohérent
Absence de programmes de formation des enseignants avant leur entrée en fonction
Classes très grandes
Etudiants indifférents
Inspection et supervision inadéquates
Codage par induction conformément à la théorie ancrée
La théorie ancrée (Glaser, Strauss) correspond à un ensemble d’approches qui se focalisent sur l’interprétation et sur la construction de théories, i.e. c’est une approche totalement inductive. Le chercheur commence par coder un petit ensemble de données puis augmente l’échantillon en fonction des questions théoriques qui apparaissent. Les catégories (codes) peuvent être révisées à tout moment.
La théorie ancrée commence avec une situation de recherche. Au sein de cette situation, votre tâche, en tant que chercheur, consiste à comprendre ce qui se passe, comment les acteurs remplissent leurs rôles. Vous ferez cela principalement par l’intermédiaire d’observations, de conversations et d’entretiens. Après chaque période de collecte de données, vous devez noter les éléments clés: j’ai étiqueté cela comme «prise de notes».
La comparaison constante est le cœur du processus. Il s'agit de comparer les interviews (ou d’autres données) jusqu'à saturation. La théorie prend forme rapidement. Lorsque c’est le cas, comparez les données à la théorie. Les résultats de cette comparaison sont écrits dans la marge comme du codage. Votre tâche consiste à identifier les catégories (qui correspondent à peu près aux thèmes ou aux variables) et leurs propriétés (leurs sous-catégories).
Théorie ancrée: un schéma concis, extrait le 15 octobre 2008.
Le codage de phénomènes s’effectue à la fois de façon isolée et avec des relations (codage axial). Les catégories d’observation abstraites suivantes pourraient constituer un point de départ pour le codage axial.
- conditions (causes d’un phénomène perçu)
- interactions entre les acteurs
- stratégies et tactiques utilisées par les acteurs
- conséquences des actions
Pour utiliser cette approche, vous devez vraiment vous documenter, car en tant que débutant, vous pouvez facilement tomber dans un piège, en particulier les biais de sélection et de confirmation, i.e. vous regardez uniquement les choses qui vous intéressent pour une raison ou pour une autre.
Codage par catégories ontologiques
Au lieu de créer initialement un manuel de codage à partir de variables trouvées dans vos questions de recherche ou de réaliser un codage «inductif» dans le contexte de la théorie ancrée, il est possible de commencer en utilisant un vocabulaire pour un domaine donné. Cette stratégie est un compromis entre la théorie ancrée et la méthode axée sur la théorie que nous avons présentée initialement.
Le tableau suivant comprend une liste d’éléments que vous pouvez observer dans une organisation (Bogdan et Biklen, 1992 cités par Miles & Huberman: 1994 61)
Types | Explication |
---|---|
Contexte/situation | information sur le contexte |
Définition de la situation | interprétation par les gens de la situation analysée |
Perspectives | façons globales de voir la situation |
Façons de voir gens et objets | perception détaillée de certains éléments |
Processus | séquences d’événements, flux, transitions, points de changements, etc. |
Activités | structures des comportements réguliers |
Evénements | activités spécifiques (non régulières) |
Stratégies | façon d’attaquer un problème (stratégies, méthodes, techniques) |
Relations et structure sociale | liens informels |
Méthodes | commentaires du chercheur sur le travail (annotations) |
Tableau 17: Les codes Bogdan et Biklen pour analyser des organisations
Dans la littérature, vous trouverez de nombreux autres «schémas explicatifs». En technologie éducative, par exemple, il existe plusieurs manuels de codage relativement simples pour l’analyse de conversations et de groupes de discussion asynchrones (forums). De Wever et al. (2006) fournissent un bon aperçu global. Certains schémas de code sont simples. E.g. Cobos et Pifarré (2008) ont analysé la «construction collaborative de connaissances sur internet» avec le schéma de codage suivant:
Code | explication | exemple |
---|---|---|
Explication | Demande à clarifier certaines parties du document | Le lien suivant, qui apparaît dans votre document, ne fonctionne pas à présent, mais était-ce le cas il y a une semaine? |
Support | Exprime un accord explicite avec les idées du document ou l’organisation des informations | J’estime que ce document est très utile et facile à lire |
Ajouts | Suggère des ajouts au document: idées, opinions ou organisation des informations | Je pense qu’il conviendrait d’ajouter un index des différentes parties de l’article |
Suppression | Suggère des suppressions du document: idées, opinions ou organisation des informations | Le résumé contient des exemples; étaient-ils vraiment nécessaires? |
Correction | Suggère des changements au document. Ils se rapportent à des idées, à des opinions ou à l’organisation des informations | Je pense que la conclusion du premier paragraphe contient une erreur: «moteur» devrait être «motivation». |
Tableau 18: Codebook pour la «construction collaborative de connaissances sur internet»
Pena-Shaff et Nichols (2004) ont utilisé les catégories suivantes pour analyser les interactions entre étudiants et la construction de signification dans les discussions d’un système de bulletins électroniques:
- Questions
- Réponse
- Clarification
- Interprétation
- Conflit
- Affirmation
- Construction de consensus
- Jugement
- Réflexion
- Support
- Autres
Il existe des manuels de codage plus complexes: à titre d’exemple, voici un résumé des messages d’étudiants dans le manuel d’Eilon et Kliachko (2004).
Groupe «Niveau A» | Ces catégories indiquent la construction de connaissances et une contribution significative à l’apprentissage par pairs |
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Compréhension | Fournit une preuve écrite de la compréhension des sujets étudiés par les catégories suivantes: |
Reproduction- 1 | Reproduit les points, les idées, les arguments ou les messages principaux trouvés dans les informations entrantes en référence à leur source et avec une évaluation critique. |
Direction | Redirige les autres aux sources pertinentes pour les sujets étudiés (imprimés et en ligne). |
Clarification par questions | Localise les domaines ambigus, difficiles ou problématiques dans le nouveau matériel. Décrit le contexte de la question et la raison de la poser. |
Clarification par réponses | Fournit des explications et des réponses correctes, pertinentes et complètes. Fonde les réponses sur les informations récupérées tout en critiquant ses origines. |
Réflexion | Fournit des preuves écrites des processus métacognitifs que l’apprenant applique lorsqu’il étudie de nouveaux sujets dans les catégories suivantes: |
Liens/diffusion | Combine les nouvelles informations avec ses connaissances préalables. Transmet les nouvelles connaissances aux autres domaines, en particulier les problèmes STS. |
Evaluation critique | Evalue les nouvelles informations de façon critique. |
Transformation | Applique les nouvelles informations d’une façon originale et créative, établit des inférences, donne des exemples originaux. |
Groupe «Niveau B» | Ces catégories indiquent une contribution probable à l’apprentissage par pairs, par les catégories suivantes: |
Documentation | Documente les expériences relatives à l’apprentissage ou les contributions individuelles au groupe. |
Reproduction- 2 | Reproduit les points, les idées, les arguments ou les messages principaux trouvés dans les informations entrantes sans évaluation de ces dernières ou ajouts originaux. |
Résultats d’apprentissage | Présente le groupe et les résultats individuels d’apprentissage. |
Questions/réponses techniques | Questions ou remarques à propos de tout sujet qui n’est pas en lien direct avec la compréhension des sujets étudiés. |
Connaissance personnelle | Présente les connaissances personnelles ou les expériences de la vie de tous les jours. |
Groupe «Niveau C» | Ces catégories indiquent aucune contribution (ou contribution contraire) à l’apprentissage par pairs, par les catégories suivantes: |
Questions non pertinentes/non expliquées | Pose des questions sans donner de contexte ou de raisons pour les poser. |
Citations ponctuelles | Inclut des citations sans leur contexte et sans explication. |
Réponses non pertinentes/sans réponse | Fournit des réponses non pertinentes ou incorrectes aux questions envoyées par d’autres étudiants. |
Commentaires émotionnels/personnels | Inclut des commentaires personnels, qui auraient dû être envoyés par e-mail, comme l’a demandé l’enseignant. |
Tableau 19: Manuel de codage des messages d’étudiants (Elion et Kliachko, 2004)
Codes de cycle 2 (de type pattern)
Certains chercheurs codent également des patterns (thèmes, modèles, tendances). Alors que le codage de cycle 1 (ci-dessus) consiste à classer les données dans des catégories, il s'agit ensuite de réfléchir et de regarder si une tendance sous-jacente apparait. Autrement dit, si on peut réorganiser ces catégories pour faire émerger du sens. Le but ultime est de détecter des régularités, mais également des variations et des singularités. Saldaña (2013) compare le fait de coder avec le fait de cuisiner.
Sur le chemin du retour, je pense à ce que je vais cuisiner (réflexion et mémos). Je déballe les produits (codage de cycle 2) et les range dans la cuisine: réfrigérateur (concept 1), placard (concept 2), congélateur (concept 3), etc. Et lorsque je suis prêt à préparer ce fameux repas (interprétation), je sors ce dont j’ai besoin (l’essentiel) parmi tout ce que j’avais acheté (analysé) pour le cuisiner (rédiger)." Saldaña, J. (2013). The coding manual for qualitative researchers. London: Sage. (pp. 208-9). (notre traduction française)
Résumé
Le codage est déjà une forme d'analyse et permet de classer vos données pour les organiser visuellement dans la phase suivante de l'analyse et, enfin, pouvoir les interpréter. |