Études marketing et opinion 2.0

Quand on veut étudier l’opinion ou les consommateurs, sur un sujet précis, on a tout un écosystème d’information gratuite à disposition : les conversations sur le web.

Mais comment utiliser ce matériau web ? Comment échantillonner les contenus présents sur le web sur un sujet donné, comment étendre les résultats obtenus à l’ensemble de la population ?

La compétence fondatrice des Etudes Marketing et Opinion (ÉMO), c’est l’échantillonnage : « s’informer à propos d’une population en interrogeant une partie seulement de cette population que l’on appelle « échantillon » afin d’étendre les résultats obtenus à l’ensemble de la population visée. »

Surfer sur des buzz, suivre les liens par lesquels les blogueurs se référencent les uns les autres, c’est sans doute participer à la vie d’une communauté d’internautes : ce n’est pas étudier l’opinion publique. Pour étudier, il faut plonger sous l’écume des buzz, échantillonner, avec un équipement technique adapté.

C’est le défi auquel nous avons répondu. Nous avons construit une méthode que nous avons baptisée « Narval ». La corne du narval est en ivoire, mais ses nerfs sont à l'extérieur – dix millions de terminaisons nerveuses sensibles à tous les composants du monde marin – courants, températures, salinité, micro-organismes… Tout à fait le web 2.0, dans une perspective d’ÉMO : découvrir et mesurer ce qui se passe dans la profondeur du monde marin, sous l’écume des vagues !

Narval transpose les méthodes de sondage classiques au terrain très différent qu’est le web : surabondance des données textuelles, imposant le recours à un logiciel d’analyse textuelle ; mouvement permanent et multidimensionnalité de l’espace Web, contrairement aux bonnes vieilles bases de sondage que sont un annuaire téléphonique ou un plan de ville.

Sur internet, ce que l’on voit et que l’on échantillonne, c’est du contenu, avant de pouvoir voir les personnes.Pour étendre les observations à une population de personnes, il faut passer par une étape intermédiaire : rattacher les interventions à des intervenants. Expliciter « qui parle ? ». Savoir « quel genre de gens dit telle ou telle chose ? ».

Comme tout processus d’enquête, la démarche « Narval » comprend trois grandes phases :

• Échantillonner, selon un protocole défini et sans savoir ce que l’on recueillera ;
• Recueillir auprès de l’échantillon, des contenus, et qualifier leurs auteurs ;
• Analyser ces contenus pour en tirer des informations que l’on puisse étendre à la population de départ.

 

Échantillonner

Dans les enquêtes classiques, le terrain est bien connu – les villes et villages, les points de vente alimentaires, les gares ferroviaires … et la phase d’échantillonnage est presque implicite, elle suit des protocoles couramment appliqués au même terrain.

Au contraire, « le web » évoquant un sujet donné est un terrain rapidement mouvant, presque inconnu au départ de chaque enquête. La cartographie du terrain, avant d’y envoyer les enquêteurs, est une phase cruciale.

Le processus d’échantillonnage comprend lui-même trois étapes, que l’on peut décrire par analogie avec un échantillonnage de points de vente, préalable à une observation de consommateurs in situ.

1.Définir précisément les comportements à observer, les circonstances dans lesquelles ils seront observables.

2.Construire un échantillon de sites – magasins, rayons, angles … (échantillon de premier degré) - de nature à permettre ces observations, en représentant différents cas de figure prévisibles (stratification de l’échantillon de premier degré).

3.Sur ces points de vente, échantillonner des consommateurs. L’échantillonnage peut en pratique être constitué de grappes d’observation (jours d’enquête). Des interactions entre consommateurs peuvent être observées : les comportements individuels ne sont pas des variables indépendantes.

 

De même, échantillonner des prises de parole sur le web signifie :

1. Définir précisément les termes de recherche qui révèlent la présence, dans une conversation donnée, d’interventions en rapport avec le sujet étudié.

2. Construire un échantillon de sites sur lesquels ces termes de recherche pourront être utilisés pour trouver des conversations. Répartir l’échantillon de façon à représenter différents cas de figure (compte tenu du type de sites, de leur thématique principale…).

3. Sur ces sites, échantillonner des interventions (prises de parole). L’échantillon est constitué de grappes qui sont des conversations, généralement intégrales, menées sur une ou plusieurs pages chacune.

 

Recueillir

Recueillir les contenus échantillonnés est un travail d’enquêteur, qui comprend trois opérations successives :

• Collecter les données présentes sur la page web : contenu de l’intervention, date, auteur…,
• Retraiter les éléments présents dans le contenu, mais ne constituant pas un texte de l’auteur : citations, liens, images, scripts… ;
• Chercher et renseigner des méta-données permettant, en particulier, de situer l’auteur au regard de critères pertinents pour l’étude.

Sur internet, les habitués du web 2.0 le savent bien, on sait généralement qui parle. Il s’agit de conversations entre des intervenants dont chacun a intérêt à donner les éléments qui permettent aux autres de comprendre et situer son propos, sa « position par rapport au sujet ». Par exemple, dans une étude pilote sur le vaccin contre les papillomavirus, 85% des intervenants pouvaient assez facilement être rangés dans l’une des catégories suivantes de positions par rapport au sujet:

• Professionnels de la santé, au sens le plus large ;
• Jeunes filles susceptibles d’être vaccinées ou de l’avoir été récemment ;
• Mères de jeunes filles susceptibles d’être vaccinées ou de l’avoir été récemment ;
• Autres femmes ;
• Partenaires sexuels de jeunes filles susceptibles d’être vaccinées ou de l’avoir été récemment.

 

Analyser

L’analyse du vaste ensemble de textes recueillis est à la fois accélérée et fiabilisée par le recours à un logiciel de classification automatique : Alceste, développé et commercialisé par la société Image. Alceste traite les vocabulaires des textes, non les articulations logiques du discours, ce qui prépare bien le travail du qualitativiste, en faisant apparaître un contenu latent derrière le déclaratif.

Il permet de mettre en évidence des intervenants aberrants ; il facilite l’aller-retour permanent entre interprétations et contenus, en particulier par tous les croisements statistiques qu’il permet entre classes de contenus et caractérisation des intervenants. Il donne à l’analyse qualitative de contenu sur internet un niveau d’objectivité, de réfutabilité, de reproductibilité exceptionnels.

Pour en savoir plus sur nos résultats, contacter l'un des membres du collectif CristalResearch, comme Françoise Frisch (frisch point francoise arobase gmail point com).