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Recherche observationnelle

Qu'est-ce que la recherche observationnelle ? - La recherche observationnelle est une technique de recherche sociale qui implique l'observation directe de phénomènes dans leur milieu naturel.
Susanne
Susanne Friese
Product specialist, trainer and author of the book "Qualitative Data Analysis with ATLAS.ti"
Observation
  1. Plusieurs types de recherche observationnelle
  2. La recherche observationnelle est particulièrement répandue en sciences sociales et en marketing.
  3. La recherche observationnelle est généralement divisée en une observation naturaliste (ou « non-participante ») et une observation des participants.

Plusieurs types de recherche observationnelle

Il existe une variété de types de recherche observationnelle, chacun ayant à la fois des forces et des faiblesses. Ces types sont organisés ci-dessous en fonction de la mesure dans laquelle un expérimentateur envahit ou contrôle l'environnement.

La recherche observationnelle est particulièrement répandue en sciences sociales et en marketing.

La recherche observationnelle est une technique de recherche sociale qui implique l'observation directe de phénomènes dans leur milieu naturel. Cela le différencie de la recherche expérimentale dans laquelle un environnement quasi artificiel est créé pour contrôler les facteurs parasites, et où au moins une des variables est manipulée dans le cadre de l'expérience.

La recherche observationnelle est généralement divisée en une observation naturaliste (ou « non-participante ») et une observation des participants.

Les études de cas et la recherche archivistique sont des types particuliers de recherche observationnelle.

L'observation naturaliste (ou non-participante) n'a pas d'intervention d'un chercheur. Il s'agit simplement d'étudier des comportements qui se produisent naturellement dans des contextes naturels, contrairement à l'environnement artificiel d'un environnement de laboratoire contrôlé. Fait important, dans l'observation naturaliste, il n'y a aucune tentative de manipuler des variables. Cela permet de mesurer ce qu'est vraiment un comportement. Cependant, ses limites typiques consistent dans son incapacité à explorer les causes réelles des comportements, et l'impossibilité de déterminer si une observation donnée est vraiment représentative de ce qui se passe normalement.

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Figure 1: In participant observation, the researcher intervenes in the environment.
Image 1 : Dans l'observation des participants, le chercheur intervient dans l'environnement.

Le plus souvent, cela se réfère à s'insérer en tant que membre d'un groupe, visant à observer un comportement qui autrement ne serait pas accessible. En outre, les comportements restent relativement naturels, ce qui donne aux mesures une grande validité externe.

Les études de cas sont un type de recherche observationnelle qui implique une analyse descriptive approfondie d'un individu, d'un groupe ou d'un événement.

Elles peuvent être conçues sur le modèle de l'observation des non-participants et des participants. Les deux approches créent de nouvelles données, tandis que la recherche archivistique implique l'analyse de données qui existent déjà. Une hypothèse est générée puis testée en analysant des données qui ont déjà été collectées.

C'est une approche utile lorsque l'on a accès à de grandes quantités d'informations recueillies sur de longues périodes. De telles bases de données sont disponibles, par exemple, dans le cadre de recherches longitudinales qui recueillent des informations auprès des mêmes individus sur de nombreuses années.

Des outils logiciels spéciaux d'analyse qualitative comme ATLAS.ti aident le chercheur à cataloguer, à pénétrer et à analyser les données générées (ou, dans le cadre d'une recherche archivistique trouvée) dans un projet de recherche donné.

Toutes les formes de recherche observationnelle ou sur le terrain bénéficient largement des capacités spéciales d'un outil d'analyse de données dédié comme ATLAS.ti.

Des logiciels de recherche dédiés comme ATLAS.ti aident le chercheur à cataloguer, pénétrer et analyser les données générées dans un projet de recherche donné.