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Exemples d’application du schéma de Quivy et Van Campenhoudt

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Présentation au sujet: "Exemples d’application du schéma de Quivy et Van Campenhoudt"— Transcription de la présentation:

1 Introduction à la recherche en science politique Jean-Benoit PILET Université Libre de Bruxelles

2 Exemples d’application du schéma de Quivy et Van Campenhoudt
Exemple 1: Etude de l’abstentionnisme Exemple 2: Etude de la transition vers la démocratie

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5 Exemple 1: La participation politique Etape 1: La question de départ
Certaines personnes votent, d’autres s’abstiennent. Qu’est-ce qui explique cette différence?

6 Etape 2: L’exploration (I)
Etat de la situation sur la base des données à disposition Observation des taux de participation aux élections récentes Ce que j’ai appris: Hausse de l’abstention Différences selon les pays Différences selon les élections (locales, nationales, européennes)

7 Etape 2: L’exploration (II)
Premières lectures scientifiques André Blais, “What Affects Turnout?” Annual Review of Political Science, 9 (2006): Les différentes variables explicatives des différences de turnout Institutionnelle (vote obligatoire, syst. Électoral, unicamérisme) Variables socio-éco (revenu, éducation, classe sociale) Offre politique (nombre de partis, profondeur des clivages) Approche dynamique (la participation du passé induit celle du présent) Van der Eijk, Cees and Marcel van Egmond (2007). “Political effects of low turnout in national and European elections”, Electoral Studies 26(3): Ce que j’ai appris: les partis de gauche sont plus touchés par l’abstention que les partis de droite. Cela peut avoir un impact sur les politiques publiques redistributives. Rosema, Martin (2007). “Low turnout: Threat to democracy or blessing in disguise? Consequences of citizens' varying tendencies to vote”, Electoral Studies 26(3): Ce que j’ai appris: l’abstention touche surtout les moins informés politiquement.

8 Etape 3: La question de recherche
Les questions possibles Pourquoi le taux de participation (turnout) est-il plus élevé dans certains pays que dans d’autres? (macro) Quels facteurs individuels affectent la propension à voter? (micro) Quelles sont les conséquences de l’abstention sur les politiques publiques menées? Quelles sont les conséquences de l’abstention sur le rapport des citoyens à la démocratie (confiance, satisfaction, rejet, etc)? Un choix (Ladner & Kersting, 2006): Pourquoi le taux de participation (turnout) est-il plus élevé dans certains pays que dans d’autres?

9 Etape 4: se donner une problématique
La problématique = l’approche ou la perspective théorique que l’on décide d’adopter pour traiter le problème posé par la question de départ. Elle est l’angle sous lequel les phénomènes vont être étudiés, la manière dont on va les interroger. (Quivy & Van Campenhoudt, p. 75)

10 Les approches de l’abstention au niveau macro
Retour à Blais (2006) et lectures des grands travaux cités. Explications institutionnelles (types d’élection, jour du vote, vote électronique, etc) Explications socio-économiques (niveau de revenu, niveau d’éducation) Explications culturelles (religion) Explications par l’offre politique (nombre de partis, polarisation, etc)

11 Ma problématique Approche institutionnelle: Le système électoral a-t-il un impact sur le taux de participation? La représentation proportionnelle induit-elle plus de participation que le scrutin majoritaire?

12 Etape 5: la construction du modèle d’analyse
5.1. Formuler des hypothèses Les réponses que j’attends a priori à ma question de recherche 5.2. Opérationnalisation Construction des outils de collecte de données (les indicateurs) Choix des méthodes et techniques d’analyse des données

13 5.1. L’hypothèse: définition
L’hypothèse est une proposition qui anticipe une relation entre deux termes qui, selon les cas, peuvent être des concepts ou des phénomènes. (Quivy & Van Campenhoudt, p. 139). Hyp: Les élections organisées à la proportionnelle connaissent un plus grand taux de participation que les élections organisées au scrutin majoritaire

14 L’explication de l’hypothèse
Plus de participation en RP car Plus grand nombre de partis donc plus facile de trouver un parti qu’on aime Moins grand risque de vote perdu

15 5.2. L’opérationnalisation
= “processus de concrétisation de ce que l’on veut étudier scientifiquement” (Angers 1992: 102) Les étapes de l’opérationnalisation Préciser les concepts de recherche En faire des concepts opératoires Déterminer les indicateurs/indices Choisir la méthode de collecte des données Choisir la méthode d’analyse des données

16 Les étapes de l’opérationnalisation
Préciser les concepts de la recherche PR= quels systèmes? Maj = quels systèmes? Participation électorale= s’inscrire sur les listes d’électeurs? Votes invalides? Votes blancs? En faire un concept opératoire PR= système de listes avec distribution des sièges à la plus forte moyenne ou aux plus grands restes (STV exclu, systèmes mixtes exclus) Participation électorale= pourcentage d’électeurs inscrits qui ont été voter, que ce soit de façon invalide, blanche ou valide.

17 Les étapes de l’opérationnalisation (II)
Déterminer les indicateurs/ les indices % de votes exprimés Différences moyennes entre turnout RP et maj. Choisir la méthode de collecte des données la plus appropriée Quel cas? Choix des élections municipales suisses Plus de cas Plusieurs systèmes électoraux suisses pour réduire la variation sur les autres variables Un laps de temps court pour réduire la variations autre que sur le système électoral Choisir la méthode d’analyse des données Analyse de corrélation

18 Etape 6: L’observation – La collecte de données
Elections municipales en Suisse Elections locales Prendre le taux de participation pour les 1848 municipalités Prendre les informations suivantes sur lesdites municipalités Système électoral (RP vs. maj) Taille de la population Existence de partis locaux organisés Taux de participation aux élections cantonales

19 Etape 7: L’analyse des données
Les quatre étapes de l’analyse des données La préparation des données: décrire et agréger L’analyse des relations entre variables La comparaison des résultats observés avec les résultats attendus (vérification des hypothèses) L’interprétation des écarts = passer à l’explication

20 Préparation des données
Construction des indices prêts à l’analyse Variable binaire: maj vs. RP Population de la commune en chiffres absolus et en catégories Taux de participation municipal en % Taux de participation cantonal en % Indice de la force organisationnels des partis locaux

21 Analyse des données Différence moyenne de turnout entre RP et Maj
+12.1% Analyse de corrélation PR .199 Taille population -.253 Force organisationnelle des partis -.052 Turnout élections cantonales .636

22 Retour à l’hypothèse Elle est vérifiée. Mais faiblement.
Le turnout moyen est bien supérieur dans les cantons de RP. La corrélation entre turnout et RP est positive. Mais faiblement. Explications: d’autres facteurs sont plus importants. Habitude du vote (élections cantonales) Taille de la commune (personnalisation de la politique)

23 Etape 8: Les conclusions
Réexpliquer sa démarche: Question de départ: Pourquoi certains pays ont plus de citoyens qui votent? Différentes explications Choix de l’institutionnel et du mode de scrutin Choix de la Suisse Justifier ses choix Institutionnel car plus aisé à changer au besoin que la culture politique Suisse car permet de faire varier le système électoral dans un même pays Expliquer ce qu’on a appris et découvert Plus de participation en RP Mais impact relativement limité Pistes pour des recherches futures Travail qualitatif auprès de groupes d’électeurs dans des municipalités de taille différente pour voir si c’est bien le système électoral proportionnelle qui les fait voter plus.

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25 Exemple 2: Les déterminants des réformes électorales – travail post-doctoral Etape 1: La question de départ La littérature suppose que les gros partis préfèrent le scrutin majoritaire et les petits la RP (Colomer 2005). Pourquoi le CVP et le PS s’opposent au scrutin majoritaire. Pourquoi?

26 Etape 2: L’exploration (I)
Y a-t-il d’autres cas étranges de grands partis pro-RP? Parti québécois à la fin des années 1990 Forza Italie en 2005 PC in New Brunswick dans les années 1990 PC in Prince Edward Island dans les années 1990 Y a-t-il des cas étranges de petits partis pro-MAJ? VLD et PRL dans les années 1990 D66 aux Pays-Bas

27 Etape 2: L’exploration (II)
Lectures sur le choix stratégique et la réforme électorale Benoit, Kenneth, “Models of Electoral System Change”, Electoral Studies, vol. 23, Issue 3, 2004, pp Pour être stratégique, les acteurs doivent être bien informés. Andrews Josephine and Jackmann Robert (2005) ‘Strategic Fools: Electoral Rule Choice Under Extreme Uncertainty’, Electoral Studies 24 (1): Le choix stratégique en réforme électorale basé sur des simulations est extrêmement incertain. Colomer Josep (2005), ‘It’s Parties that Choose Electoral Systems (or Duverger’s Laws Upside Down)’, Political Studies, 53 (1): 1-21. En situation d’incertitude forte, les partis jouent la sécurité (la RP).

28 Etape 3: La question de recherche
La définition de l’intérêt stratégique des partis se base-t-elle sur d’autres éléments que les simulations de l’effet hypothétique d’une réforme?

29 Etape 4: se donner une problématique
La problématique = l’approche ou la perspective théorique que l’on décide d’adopter pour traiter le problème posé par la question de départ. Elle est l’angle sous lequel les phénomènes vont être étudiés, la manière dont on va les interroger. (Quivy & Van Campenhoudt, p. 75) La problématique fait le lien entre l’objet d’étude et les ressources théoriques que l’on pense adéquates pour l’étudier (Ibidem).

30 Les modèles explicatifs des réformes électorales
Approche par les intérêts (Benoit, Boix) Office-seeking Policy-seeking Retrospective vs Prospective (McKuen) Satisfaction et réforme électorale (Bowler & Blais) Approche par les idées (Gaxie, Birch) Approche par les contraintes institutionnelles, sociales et historiques (Norris)

31 Choix de la problématique
Approche stratégique, par les intérêts Office-seeking Policy-seeking Travail sur les résultats passés (retrospective) et sur les résultats futurs (prospective)

32 Etape 5: la construction du modèle d’analyse
5.1. Formuler des hypothèses Les réponses que j’attends a priori à ma question de recherche 5.2. Opérationnalisation Construction des outils de collecte de données (les indicateurs) Choix des méthodes et techniques d’analyse des données

33 5.1. L’hypothèse: définition
L’hypothèse est une proposition qui anticipe une relation entre deux termes qui, selon les cas, peuvent être des concepts ou des phénomènes. Elle est donc une proposition provisoire, une présomption qui demande à être vérifiée. Dès lors, l’hypothèse sera confrontée, dans une étape ultérieure de la recherche, à des données d’observation (Quivy & Van Campenhoudt, p. 139).

34 Hypothèses H1: Les partis soutiennent une réforme si leurs résultats en sièges dans le passé étaient mauvais H2: Les partis soutiennent une réforme si leur participation passées au gouvernement étaient peu fréquentes H3: Les partis soutiennent une réforme s’ils peuvent espérer y gagner dans le futur.

35 5.2. L’opérationnalisation
= “processus de concrétisation de ce que l’on veut étudier scientifiquement” (Angers 1992: 102) = “l’étape intermédiaire et essentielle entre l’hypothèse et le travail empirique d’analyse” (Mace 1988: 47)

36 Les étapes de l’opérationnalisation (I)
Préciser les concepts de la recherche Mauvais résultats dans le passé: Translation des voix en sièges Faible participation au gouvernement: nombre d’années passées au pouvoir Bons espoirs en cas de réforme: plus de sièges dans le futur qu’actuellement Soutien à la réforme: Voter pour les projets/propositions de réforme En faire un concept opératoire Mauvais résultats: Moyenne de proportionnalité voix/sièges sur une génération politique (25 ans) Faible participation au gouvernement: années au gouvernement sur une génération politique (25 ans) Gains attendus: Différence sièges maintenant et sièges si réforme

37 Les étapes de l’opérationnalisation (II)
Déterminer les indicateurs/ les indices Gain/Loss Sim DISPROMEAN GVTYEARS VD: variable ordinale quadrinomiale Collecte des données Belgique, Colombie britannique, Canada, Israël, Italie (1993 et 2005), Japon, Pays-Bas, New Zealand, New Brunswick, PEI, Ontario, Québe, Royaume Uni Débats sérieux Partis faisant plus de 5% (N= 103) Analyse des données Régression multivariée (fonction Cauchit)

38 Etape 6: L’observation Constitution d’une base de données avec pour chaque pays La position des partis Leur score selon la simulation Leurs scores en voix et en sièges aux élections des 25 dernières années Leur présence au gouvernement sur les 25 dernières années

39 Etape 7: Analyse des résultats (I)
Dependant variable: parties’ attitude about the possible change of electoral system Independant variable: expectation in term of seats

40 Analyse des résultats (2)
Other possible explaining factors: years spent in government and mean of disproportionality Results: they do prove to be more significant

41 Analyse des résultats (3)
Combining both retrospective and prospective variables: building a good explanatory model

42 Comparaison entre les résultats observés et attendus
H1: Les partis soutiennent une réforme si leurs résultats en sièges dans le passé étaient mauvais Confirmé mais faible H2: Les partis soutiennent une réforme si leur participation passées au gouvernement étaient peu fréquentes Confirmé et fort H3: Les partis soutiennent une réforme s’ils peuvent espérer y gagner dans le futur. Infirmé

43 L’interprétation des résultats
Vu l’incertitude sur les résultats futurs, les partis se basent plus sur le passé Il en faut beaucoup pour convaincre un parti gagnant de soutenir le changement. Le principal, c’est la présence au pouvoir. Si on y est souvent (CVP-PS), on ne veut pas changer Si on y est peu (PRL-VLD), on veut changer

44 Etape 8: Les conclusions
Réexpliquer sa démarche (revenir sur les différentes étapes) Réexpliquer et justifier ses choix Expliquer ce qu’on a appris et découvert Nouvelles connaissances relatives à l’objet d’analyse Nouvelles connaissances théoriques Pistes pour des recherches futures

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46 Exemple 3: La politisation de l’immigration Etape 1: La question de départ
Dans certains pays, l’immigration est un enjeu politique (PB, France, Flandre, Autriche) mais dans d’autres pas (Irlande, Espagne, RU) Qu’est-ce qui explique cette différence?

47 Etape 2: L’exploration (I)
Politisation de l’enjeu de l’immigration sur la base des scores des partis d’extrême droite Forts: Flandre (Vlaams Belang), PB (LPF, PVV), Autriche (FPÖ), Suisse (UDC), Italie (LN, AN), France (FN) Moyen: RU (BNP), Danemark, Belgique FR Faible: Espagne, Portugal, Grèce, Allemagne, Irlande, Luxembourg Différents moments de politisation Fin années 1980-Début 1990: Flandre, Autriche, Suisse, Italie, France Fin années 1990: PB Fin années 2000: RU

48 Etape 2: L’exploration (II)
Lectures sur le succès des partis anti-immigration van der Brug Wouter, Fennema Meindert & Tillie Jean, “Why some anti-immigrant parties succeed and other fails? A Two-step model of aggregate electoral support”, Comparative Political Studies, 38 (5), 2005: Causes multiples de leur succès: ouverture du système politique, intégration de l’enjeu de l’immigration par d’autres partis, importance démographique de l’imigration Lectures sur la question de l’immigration au-delà des partis d’extrême droite Giugni, M. and F. Passy (2001). Political altruism? : solidarity movements in international perspective. Lanham, MD: Rowman and Littlefield Publishers. La politisation de l’enjeu de l’immigration dépend aussi de la mobilisation des mouvements pro-immigration Lectures sur les enjeux soulevés par l’immigration A. Geddes & M. Bommes (Eds.), Immigration and Welfare: Challenging the Borders of the Welfare State, London: Routledge, 2000. Immigration et débat sur l’accès aux droits sociaux

49 Etape 3: La question de recherche
Quelles sont les conditions expliquant le degré de politisation de l’immigration?

50 Etape 4: se donner une problématique
La problématique = l’approche ou la perspective théorique que l’on décide d’adopter pour traiter le problème posé par la question de départ. Elle est l’angle sous lequel les phénomènes vont être étudiés, la manière dont on va les interroger. (Quivy & Van Campenhoudt, p. 75) La problématique fait le lien entre l’objet d’étude et les ressources théoriques que l’on pense adéquates pour l’étudier (Ibidem).

51 Les modèles explicatifs de la politisation de l’immigration
Demand-side explanation L’explication est à trouver dans la société et son évolution Hausse objective de l’immigration Modernisation/Mondialisation avec des perdants et des gagnants (Kriesi) L’intégration légale des immigrés et sa facilité peut créer des tensions External supply-side L’émergence de l’enjeu de l’immigration est freinée ou facilitée par le système politique (political opportunity structure) et le système médiatique (discursive opportunity structure) International supply-side L’émergence de l’enjeu dépend des qualités des entrepreneurs politiques qui veulent mobiliser l’enjeu (partis pro et anti-immigration)

52 Choix de la problématique
Combinaison de demand-side et d’external supply side Rien sur l’internal demand-side (déjà fort étudié)

53 Etape 5: la construction du modèle d’analyse
5.1. Formuler des hypothèses Les réponses que j’attends a priori à ma question de recherche 5.2. Opérationnalisation Construction des outils de collecte de données (les indicateurs) Choix des méthodes et techniques d’analyse des données

54 5.1. L’hypothèse: définition
L’hypothèse est une proposition qui anticipe une relation entre deux termes qui, selon les cas, peuvent être des concepts ou des phénomènes. Elle est donc une proposition provisoire, une présomption qui demande à être vérifiée. Dès lors, l’hypothèse sera confrontée, dans une étape ultérieure de la recherche, à des données d’observation (Quivy & Van Campenhoudt, p. 139).

55 Hypothèses H1: The larger the number of immigrants relative to the population, the more likely it is that their presence gives rise to anti-immigrant mobilization. H2: the more easily immigrants can be culturally differentiated from the indigenous population; the easier it becomes to mobilize anti-immigration sentiments. H3: The more social rights immigrants have obtained, the more likely it is that their presence becomes a political issue. H4: the more open the political opportunity structure, the more easily immigration would be politicized.

56 5.2. L’opérationnalisation
= “processus de concrétisation de ce que l’on veut étudier scientifiquement” (Angers 1992: 102) = “l’étape intermédiaire et essentielle entre l’hypothèse et le travail empirique d’analyse” (Mace 1988: 47)

57 Les étapes de l’opérationnalisation (I)
Préciser les concepts de la recherche Importance démographique de l’immigration Différenciation culturelle des migrants Droits sociaux Political opportunity structure Discursive opportunity structure En faire un concept opératoire Importance démographique de l’immigration: % par rapport à la population totale? % maximum dans certaines zones? Est-on encore migrant si on obtient la nationalité? Différenciation culturelle des migrants: sur quels critères? Religion? Couleur de peau? Europe vs. autre? Langue? Droits sociaux: lesquels? Droits politiques aussi? Droits religieux? Degré de centralisation Nombre de partis Corporatisme Fréquence du sujet de l’immigration dans les médis (fréquence) Ton employé pour parler de l’immigration (framing)

58 Les étapes de l’opérationnalisation (II)
Déterminer les indicateurs/ les indices VD: politisation (medias, citoyens, partis) Nombre de migrants Degré de différenciation culturelle Droits Droit de vote Accès à la nationalité Accès au logement Accès au chômage Droits religieux POS Système électoral Centralisation Nombre de partis Participation des syndicats aux accords sociaux EOS Analyse de deux quotidiens (tabloid and quality papers) A quelle fréquence?

59 Les étapes de l’opérationnalisation (III)
Collecte des données 7 pays Forte politisation: Flandre, Autriche, Suisse, PB Faible politisation: Espagne, Irlande, Wallonie, UK Comparaison entre pays (cross-section) et à travers le temps (time-series) Analyse des données QCA Regression Quali (interviews)


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