Annals of Youtube Science 2(1): Sondages et taux de non-réponse

Il est temps de reprendre la série de billets Annals of Youtube Science, dont le « volume 1 », publié entre janvier et septembre de l’an dernier, compte 16 épisodes. Cette année, je vais faire plus « light« , mais continuer quand même : c’est un bon moyen pour moi de faire le tour des canaux Youtube sur lesquels on trouve régulièrement des conférences intéressantes. J’en profite pour indiquer que je viens de rétro-publier l’épisode 1(12), qui était resté coincé dans le purgatoire des billets au format « brouillon ».

Roger Tourangeau, de l’entreprise américaine Westat, a donné fin 2017 une conférence passionnante au Santa Fe Institute (canal Youtube) sur les paradoxes d’un phénomène bien connu dès que l’on s’intéresse aux enquêtes de population — les taux de non-réponse ont explosé, mais pas les erreurs moyennes sur les quantités dont on connaît la valeur réelle, comme les résultats électoraux :

La slide qui résume le paradoxe :

Le problème est le suivant : sur les 25 dernières années, les taux de réponse aux enquêtes en population générale ont chuté de manière dramatique, vers des taux à un chiffre. On pourrait se dire que c’est le bon moment pour en revenir – car c’était la norme, en gros, avant la Seconde guerre mondiale – à des méthodes non probabilistes, de type « échantillonnage par quotas » — mais ce serait ignorer le paradoxe soulevé par Merkle et Edelman : le taux de réponse ne détermine pas l’erreur moyenne de mesure.

Tourangeau donne tout ce qu’il faut pour comprendre les fondements empiriques et théoriques du paradoxe—paradoxe peu connu (ou peu enseigné, en tout cas) dans les pays européens, où les instituts de sondage ne font, de toute manière, que très peu d’échantillonnage réellement aléatoire : Tourangeau cite, à titre d’exemple, la kyrielle d’enquêtes britanniques s’étant complètement trompées sur l’élection générale de 2015.

Sciences sociales de la quantification : Séminaire #SSQ, Saison 1

Vous l’aurez peut-être déjà lu sur Twitter, ou sur le blog du projet AGLOS (Approches GLObales des Statistiques) ACQua (« Approches Critiques de la QUAntification »)Émilien Ruiz, Fabrice Cahen et moi-même organisons, ce semestre, un séminaire sur les sciences sociales de la quantification :

Tout ce qu’il faut savoir sur le séminaire se trouve, soigneusement argumenté et documenté, dans le billet d’Émilien sur le blog du projet ACQUa. La première séance – programmatique, titrée « Repenser le gouvernement par les nombres ? » – a lieu mardi prochain à la MESHS, près de la gare, de 17h à 19h.

Ce n’est pas la première fois que je parle de quantification sur ce blog : le sujet me tient à coeur depuis plusieurs années, et je vais profiter du séminaire pour reprendre un papier que j’espère publier, un jour, avec plusieurs années de retard1.

Ce séminaire a son propre petit historique : j’ai rencontré Émilien en 2009 lorsque Joël et moi étions intervenus dans l’atelier « Outils informatiques pour l’historien » qu’il co-organisait avec Franziska Heimburger. Nous sommes restés en contact, en particulier après son recrutement à Lille 3, et fin 2016, j’étais discutant sur une présentation de l’ouvrage du troisième organisateur du séminaire, Fabrice Cahen.

Ce séminaire a aussi plusieurs filiations intellectuelles : l’école française de sociologie (critique) de la quantification, qui est bien représentée à Lille (ainsi qu’à Lyon et Paris), mais aussi le Séminaire de Quantitativisme Réflexif, où nous sommes tous – Émilien, Fabrice et moi — passés individuellement.

Voilà, vous savez tout et même plus. Venez au séminaire ! Et faites circuler l’information sur Twitter, le réseau social qui semble s’être substitué aux services de communication scientifique de la plupart des universités.

Dernière chose – comme l’indique la mention « Saison 1 » dans le titre de ce billet, l’un des nos objectifs est de faire du séminaire un projet de moyen terme, avec une « Saison 2 » l’an prochain à la même période : vos suggestions sont les bienvenues, dès maintenant !

  1. Le papier est, incidemment, un des premiers pour lesquels j’avais fait le nécessaire pour rendre la partie quantitative réplicable. J’en parlais déjà en 2013 dans ce billet sur tout autre chose. []