Méthodologies de collecte de données et d’analyse

L’application de méthodologies de collecte et d’analyse de données consiste en la capacité d’extraire des données d’un corpus, d’en valider la pertinence selon le contexte et d’en tirer des informations permettant de documenter une question de recherche en suivant une méthode scientifique rigoureuse. J’ai acquis des compétences dans ce domaine lors d’expériences pratiques, en contexte professionnel.

D’abord, j’ai participé à un projet de recherche intitulé Sustaining the Knowledge Commons, dirigé par la Professeure Heather Morrison. Ce projet porte sur l’un des modèles économiques choisis par des éditeurs publiant du contenu en libre accès : le modèle APCs (Article Processing Charge). Dans ce modèle économique, les éditeurs chargent des frais de publication aux auteurs par article qu’ils publient pour remplacer le revenu qu’apportaient auparavant les abonnements. L’étude de ce modèle économique fournit de précieux renseignements sur la transition d’un système d’édition traditionnel (publication dans des revues dont l’accès est régi par un abonnement) à un système dont l’accès est ouvert et gratuit pour les utilisateurs. Dans ce contexte, les éditeurs tentent de restructurer les processus d’édition. L’étude de Professeure Morrison est longitudinale, ce qui signifie que nous analysons les données des mêmes éditeurs sur plusieurs années pour étudier les fluctuations et en tirer des conclusions.

Dans le cadre de ce projet, je fus chargée de consulter les sites internet des éditeurs commerciaux afin de vérifier s’ils chargeaient des frais de publication, et j’ai dû compiler les résultats de mes recherches dans un tableau Excel. La méthodologie adoptée consistait en l’analyse des données, éditeur par éditeur, se concentrant plus particulièrement sur les éditeurs commerciaux, tels que Elsevier, Taylor & Francis, Hindawi, etc. Une fois l’extraction des données terminée, je les analysais pour déterminer s’il y avait des changements par rapport aux années précédentes, et si oui, quelles étaient les conclusions que l’on pouvait tirer de ces résultats. Je rédigeais un blogue dans lequel se trouvaient les données, présentées de façon à illustrer l’analyse que j’avais faite, que je publiais sur le blogue du projet.

J’ai tiré de nombreux enseignements de ce projet de recherche. Dans un premier temps, j’ai compris de façon concrète l’importance d’un processus rigoureux d’extraction de données sur lequel repose un projet de recherche. Cette étape est cruciale parce que les données constituent le matériau sur lequel la recherche sera construite. Si des erreurs se sont produites au cours du processus d’extraction, c’est le projet de recherche au complet qui en souffrira, et les résultats que l’on tirera seront erronés ou biaisés. J’ai donc développé un souci du détail dans la recherche, ce qui m’a incitée à toujours m’assurer de la pertinence de mes données avant de finaliser un tableau. Au cours de cette expérience, j’ai de plus développé une méthodologie pour gérer une masse de données importante.  Les tableaux Excel comportaient souvent jusqu’à 300 entrées, pour lesquelles je devais trouver de l’information. J’ai compris que la manipulation de données nombreuses avec plusieurs étapes nécessitent des procédures clairement défini, et idéalement écrites, pour assurer une cohérence au processus. En travaillant comme assistante de recherche sur un projet portant sur le libre accès, enfin, j’ai développé ma capacité à analyser des données extraites d’un corpus donné, pour faire sens des liens créés par leur regroupement dans un même fichier. Ce type de capacité est important pour un professionnel de l’information, puisque la recherche d’information n’est pertinente que si l’on actualise l’information trouvée selon notre problématique de départ (voir aussi la section Libre accès).

J’ai aussi eu la possibilité, lors de mon stage coop à la bibliothèque de la Cour suprême du Canada, d’optimiser mes capacités de collecte et d’analyse par la réalisation de quelques projets, notamment les guides des causes juridiques. Ce projet consistait en l’élaboration de guides de recherche sur un thème précis : une cause à être entendue par les juges de la Cour suprême. Dans le but d’aider les auxiliaires juridiques (étudiants de droit en stage qui assistent un juge dans son travail pendant un an), les membres de la bibliothèque de la Cour suprême composent des guides dans lesquels on retrouve de la documentation de base pour comprendre la cause à être entendue. L’objectif de ce guide, est de rassembler des informations qui se trouvent dans différents types de documents. Ces guides sont très appréciés des auxiliaires, puisqu’ils leur permettent de comprendre rapidement les enjeux d’une cause, et leur donnent ainsi des pistes pour effectuer des recherches plus poussées sur le sujet, selon les demandes qu’ils reçoivent des juges.

J’ai eu à rédiger deux de ces guides au cours de mon stage. J’ai trouvé l’exercice très formateur du fait que je devais consulter divers types de ressources pour extraire mes données. Par exemple, j’ai consulté le catalogue de la bibliothèque pour trouver de la doctrine. J’ai aussi eu à chercher dans des bases de données pour trouver ce type de document, mais aussi de la jurisprudence et de la législation. Ces bases de données m’ont de plus été utiles pour trouver de l’information très spécifique sur la cause telle que les citateurs (endroit où la cause, entendue dans des cours d’instance inférieure, avait été citée, de même que les endroits où avaient été cités les points de loi traités dans la cause). Il était nécessaire, enfin, de consulter des encyclopédies juridiques et de fournir les liens vers les entrées pertinentes, parce que ces documents permettaient d’obtenir certaines données utiles dans le cadre de recherche, notamment des mots-clés et des explications de concepts. Ce projet sera aussi traité dans la section Analyse des données.

Un des aspects les plus formateurs de l’élaboration des guides des causes aura été pour moi l’apprentissage du logiciel de gestion des références RefWork. En effet, non pas tant le logiciel que la façon avec laquelle les membres de l’équipe de référence travaillent m’auront permis de comprendre les caractéristiques d’une gestion efficiente des données collectées de même qu’une utilisation efficace d’un logiciel, en support à la tâche effectuée.

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