En communication, tout est question de contexte, pourtant, rares sont les études qui en tiennent compte

Chaque semaine charrie son lot d’études et de baromètres, évangélisant au chausse-pied les impies.

La télévision est morte, vive la télévision connectée et délinéarisée ! Les réseaux sociaux sont morts, vives les le web social ! Le PC est décédé, longue vie aux tablettes ! Les Français ne font plus confiance aux marques, les américains s’informent plus sur Internet que par la radio, etc. etc. etc.

Il y a des chiffres sur lesquels on peut compter. D’autres moins…

Si Wal-Mart me dit qu’il a vendu X millions de téléviseurs en 2010, je peux le croire. Si la FNAC me raconte qu’elle a écoulé plus de tablettes que de netbooks, je peux la croire. Ses chiffres s’appuient sur des comportements effectifs. J’utilise des méthodes quantitatives pour obtenir des résultats quantitatifs.

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Ça devient plus compliqué quand on cherche des résultats quantitatifs à partir de méthodologies qualitatives (par exemple déclaratives) : les chaines préférées des Français (Arte reste numéro 1 dans notre coeur depuis son lancement), le nombre d’heures passées devant un écran ou le nombre de messages d’une marque X vus le mois dernier.

A cette étape, le biais contextuel intervient déjà : il y a fort à parier que ma « chaîne préféré » variera selon l’agenda de cette dernière (M6 a du changer de fan club après la diffusion du Loft, tout comme TF1 lors des JT présentés par Harry Roselmack).

Idem pour le « nombre d’heures passées devant un écran ». Si un évènement médiatique a eu lieu récemment (une coupe du monde de football, la rediffusion de ma série préférée, un cycle Marcel Ophüls…), je suis plus susceptible de croire que j’ai passé un temps fou devant la télévision vs. un mois creux (exemple : l’été, où les gens pensent se soustraire aux médias, enregistre des fréquentations en baisse mais bien en-deçà de ce que les gens pensent).

Et ces exemples n’envisagent qu’une unique variable contextuelle par question. Comme la vie n’est pas simple mais complexe, ces variables contextuelles se combinent entre elles.

Imaginez-vous alors qu’on vous demande quelle est votre chaîne préférée sachant que :

  • Arte vient de diffuser un reportage à l’approche franchement discutable,
  • Le passage au numérique vous ai privé de votre rdv quotidien avec Des chiffres et des lettres,
  • Votre neufbox marche mal,
  • Votre boss vous a grondé,
  • Votre voiture vient d’être rayée,
  • Votre voisin du dessus n’arrête pas de tousser,
  • Votre canapé vous torde le dos,
  • Votre dîner été brûlé,
  • Vous ayez marché dans une crotte de chien,
  • L’OM a perdu contre Manchester
  • Etc. etc. etc.

Comment peut-on dès lors faire confiance à ces études? On remercie chaudement la loi des grands nombres qui confére un semblant de vérité aux données.

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Last but not least, quand on interroge les gens de manière qualitative en cherchant à obtenir des résultats qualitatifs, c’est l’hallucination totale. On patauge en pleine mythologie de la caverne. On se raccroche à des ombres, qu’on sait pertinemment erronés mais qui constituent des arbitraires éphémères et contingents bien pratiques et rassurants.

Exemple en ligne de mire : la confiance online : à qui les consommateurs font-ils le plus confiance sur Internet? Sur les blougs? Sur les réseaux sociaux? C’est la gabegie.

La plupart des résultats se concurrencent quand ils ne contredisent pas. Comment peut-on décemment compter sur ce type de résultat, qui invite à des réponses complètement biaisées par le contexte?

Je serais curieux qu’on nous explique, où qu’on nous propose des alternatives moins excitantes mais honnêtes.

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