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Donald P. Green, Social Science Experiments. A Hands-on Introduction

Ismaël Bechla
Social Science Experiments
Donald P. Green, Social Science Experiments. A Hands-on Introduction, Cambridge, Cambridge University Press, 2022, 162 p., ISBN : 9781009186971.
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Texte intégral

1Donald P. Green est professeur en sciences politiques à l’université de Columbia et enseigne depuis de nombreuses années en méthodologie de la recherche. Il propose ici un guide pratique à l’intention des étudiant·es de licence qui souhaitent mener un projet de recherche en sociologie, sciences politiques, psychologie, etc. Son propos est didactique et a pour but de procurer les bases théoriques, méthodologiques et éthiques pour la mise en place d’enquêtes quantitatives simples mais solides en sciences sociales. Tout au long de l’ouvrage, Green fournit des liens vers des ressources libres (en code R) et vers le site d’Open Sciences Framework (OSF), qui stocke les données utilisées dans les différents exemples1. Après la présentation initiale, Green débute son propos par l’exposé des trois sources de connaissances qui guident nos actes quotidiens : l’expérience individuelle, la logique et le savoir expert. Se focalisant sur cette dernière source, il souligne les failles potentielles des experts et légitime ainsi son intérêt pour l’amélioration des techniques d’enquête. Green précise son modèle scientifique de « cause and effect », dont la meilleure exploitation possible reste la randomisation malgré ses limites. Le projet de Green est d’amener ses lecteur·ices à une pensée critique vis-à-vis des allégations causales, bien que le terme « experiment » qu’il défend y renvoie mécaniquement. Il expose donc des considérations positives sur la causalité et la randomisation, non pour les dialectiser, mais pour en réduire l’incertitude.

  • 2 Milgram Stanley, « Behavioral Study of obedience », The Journal of Abnormal and Social Psychology, (...)
  • 3 Zimbardo Philip G., Stanford prison experiment: A simulation study of the psychology of imprisonmen (...)
  • 4 Le Texier Thibault, « Debunking the Stanford Prison Experiment », American Psychologist, vol. 74, n (...)

2Après la présentation générale, le chapitre 2 définit les termes (average treatment effect, potential outcomes, covariates, etc.) ; l’ouvrage est ensuite organisé sous la forme d’exemples d’expérimentations de plus en plus complexes, de la croissance des plantes soumises à un traitement fertilisant aux enquêtes de comportement politique engageant des participants humains. Le chapitre 3 sert à comprendre comment sont conçues, implémentées et analysées les expériences de taille réduite reproductibles aisément. Par exemple, le lieu de stockage des plantes ne doit pas différer entre les deux groupes, sous peine d’évaluer autre chose que l’effet du fertilisant. Green précise ensuite comment générer des calculs statistiques à partir des données obtenues en les analysant grâce à une programmation en langage R. Le chapitre 4 s’intéresse aux expériences scientifiques dans l’étude des phénomènes sociaux en laboratoire, par enquête-questionnaire, sur le terrain et en milieu naturel. Le chapitre 5 est dédié aux précautions éthiques pour les expérimentations qui enrôlent des participants humains, avec des rappels historiques sur les expériences de Milgram (1963)2, durant laquelle il était demandé aux participants d’administrer de (fausses) décharges électriques à des répondants joués par des acteurs, et de Zimbardo (1973)3, aussi nommée « expérience de Stanford », où les participants se sont vus attribuer aléatoirement des rôles de gardes et de prisonniers dans une fausse prison4. Ces deux recherches ont amené à la mise en place des comités éthiques dont les principes sont présentés. Le chapitre 6 propose enfin un accompagnement à la réalisation pratique d’expérimentations enrôlant des participants humains et le dernier chapitre approfondit la question des calculs statistiques.

3Social Science Experiments plébiscite une science sociale comparative entre groupes expérimentaux répartis méthodiquement, qui suffirait à produire des résultats généralisables. Green insiste sur le fait que les recherches quantitatives et randomisées ont de nombreux avantages, notamment de déterminer précisément les corrélations entre un traitement et ses effets. Ces connaissances sont indispensables dans de nombreux domaines (santé publique, comportements individuels, etc.), et la reproductibilité ainsi que l’accumulation des données de recherche améliorent régulièrement la précision des résultats. Il est indéniable que le manuel atteint son but en exposant les notions centrales de la recherche quantitative élémentaire, appuyées par des exemples concrets qui constituent des ressources utiles pour les étudiant·es en attente de contenu pratique. Green rappelle les formules mathématiques de valorisation des résultats de la recherche, les points de vigilance sur la conception des recherches randomisées, ainsi que la dimension éthique de ces expérimentations dans un chapitre particulièrement intéressant. Social Science Experiments procure donc une base appréciable pour des étudiants désireux d’étudier le social sous la forme quantitative et comparative.

4Toutefois, l’approche proposée par Green contribue à renforcer une vision causale des comportements et la relativité des résultats n’est qu’effleurée au cours de l’ouvrage (p. 19 ; p. 27). Par exemple, les intérêts et limites des expérimentations menées en laboratoire sont évoqués (p. 51), sans aller jusqu’à interroger leur portée, alors que l’absence de contrôle sur les expérimentations menées en milieu naturel est soulignée à plusieurs reprises. L’exemple donné à ce titre est éloquent puisqu’il s’agit de la mise en place d’une mesure de découpage foncier menée au Bénin qui vise à évaluer la diminution des incendies qu’elle entraîne. Ici, l’action de la recherche sur le terrain, que l’on est censé éviter, modifie la structure spatiale de centaines de villages sans que cela soit questionné. Le parti-pris de l’auteur de s’en tenir à l’aspect formel de la recherche est à la fois un atout (l’ouvrage est pratique, clair et constitue un guide pas à pas pour la réalisation d’expérimentations), comme il représente son principal défaut puisqu’il évacue la subjectivité de l’expérimentateur et que l’environnement social de la recherche est traité comme une variable qu’il est possible de maitriser dans une certaine mesure. La limite majeure de l’ouvrage est donc qu’il traite de l’expérimentation en sciences sociales uniquement sous l’angle quantitatif et statistique, sans aborder les apports de la recherche qualitative.

5Ces considérations amènent Donald P. Green à préconiser les expérimentations réalisées en laboratoire, en ligne, ou sur un grand nombre de données, et bien qu’il interroge les conditions de ces expériences (où est situé le laboratoire ? une enquête en ligne permet-elle de saisir le comportement réel des individus interrogés ? etc.), il ne répond à la question que pour valoriser l’extériorité du chercheur : « where possible (and ethically permissible), researchers try to make their study unobtrusive » (p. 54). De même, la méthodologie proposée par Green vise opportunément à réduire l’apparition de biais dans la conception des expérimentations, mais de nouveaux biais émergent, de moins en moins contrôlables (p. 48 ; p. 86), comme les échanges entre les participants, le fait qu’ils soient recrutés parmi les proches des étudiants, etc. Les exemples d’expérimentations soulignent leurs forces et faiblesses méthodologiques, conformément à l’objectif annoncé, mais on se questionne quant à la justification d’une distance importante entre le chercheur et son terrain. Par exemple, l’expérience décrite p. 57 vise à réduire les conflits intergroupes entre musulmans et catholiques dans l’Iraq d’après-guerre. Des joueurs catholiques sont ainsi intégrés à des équipes de football durant plusieurs semaines avant que ne soit mesurée la chaleur des sentiments à leur égard, en comparant les groupes contrôles et expérimentaux. Une telle expérimentation pourrait tout à fait être menée à « visage découvert », en intégrant les participants dans une démarche de réduction de la stigmatisation, plutôt que d’obtenir des résultats théoriquement fiables, mais fortement contextualisés.

  • 5 Bloor David, Sociologie de la logique ou les limites de l’épistémologie, Paris, Pandore, 1983.
  • 6 Haraway Donna, Situated knowledges: The science question in feminism and the privilege of partial p (...)

6L’ouvrage aurait sans doute gagné à débuter par une mise en perspective historique et épistémologique au lieu de vouloir simplifier son propos en présentant uniquement les aspects formels de la recherche randomisée. Il aurait été intéressant de proposer un regard critique sur la généralisation des savoirs issus des expérimentations, en rappelant l’importance du contexte individuel et social dans le comportement humain, et de donner ainsi consciemment une place à la réflexivité du chercheur, car celle-ci entre ici par la fenêtre faute d’avoir été écartée trop brutalement. Il semble aujourd’hui restrictif de ne pas se questionner, et de ne pas amener les étudiants à le faire, sur l’action dans la production scientifique de déterminants sociaux qui ne peuvent être ignorés. Green connait certainement les travaux de David Bloor (1983)5 ou de Donna Haraway (1988)6 mais choisit de ne pas les aborder dans son manuel. Social Science Experiments est donc un livre à double tranchant : d’un côté il critique positivement les techniques expérimentales quantitatives, de l’autre il renforce l’hégémonie de la randomisation en tant que gold standard de la recherche en sciences sociales, au risque de fermer les yeux sur ses implications morales.

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Notes

1 Ces données sont disponibles à l’adresse suivante : https://osf.io/b78je/.

2 Milgram Stanley, « Behavioral Study of obedience », The Journal of Abnormal and Social Psychology, vol. 67, n° 4, p. 371-378, 1963, disponible à l’adresse suivante: https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.1037/h0040525.

3 Zimbardo Philip G., Stanford prison experiment: A simulation study of the psychology of imprisonment, Stanford, Philip G. Zimbardo Incorporated, 1972.

4 Le Texier Thibault, « Debunking the Stanford Prison Experiment », American Psychologist, vol. 74, n° 7, p. 823‑839, 2019, disponible à l’adresse suivante : https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.1037/amp0000401.

5 Bloor David, Sociologie de la logique ou les limites de l’épistémologie, Paris, Pandore, 1983.

6 Haraway Donna, Situated knowledges: The science question in feminism and the privilege of partial perspective, Feminist studies, vol. 14, n° 3, 1988, p. 575-599.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Ismaël Bechla, « Donald P. Green, Social Science Experiments. A Hands-on Introduction », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, mis en ligne le 22 avril 2024, consulté le 14 juin 2024. URL : http://0-journals-openedition-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/lectures/64470 ; DOI : https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/lectures.64470

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Rédacteur

Ismaël Bechla

Docteur en épistémologie, histoire des sciences et des techniques. ENS de Lyon – IHRIM.

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Droits d’auteur

Le texte et les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés), sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

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