Dalla teoria ai dati

Dalla teoria ai dati

Données clés

Faculté	Faculté des sciences de la société
Département	Département de science politique et relations internationales
Professeur(s)	Marco Giugni
Cours	Introduction aux méthodes de la science-politique

Lectures

• Cours introductif aux méthodes de la science-politique
• Le paradigme positiviste et le paradigme interprétatif
• Les méthodes scientifiques fondamentales
• De la théorie aux données
• Le recueil des données
• Le traitement des données

Quando si fa ricerca e in particolare ricerca quantitativa, cioè ricerca che fa parte del paradigma post-positivo, l'operazionalizzazione è il momento chiave del processo. Senza una buona operazionalizzazione, non si può fare una ricerca rilevante, perché si tratta di una struttura formalizzata.

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Ricerca Scientifica

Come si fa una ricerca?

Secondo Corbetta, la definizione di ricerca scientifica è un processo creativo di scoperta che si sviluppa secondo un percorso predefinito e procedure prestabilite e consolidate all'interno della comunità scientifica.

Prima di tutto, c'è l'idea di un processo creativo, perché la ricerca riguarda anche la creazione, stiamo cercando di scoprire qualcosa. L'importante è seguire procedure specifiche prestabilite e consolidate all'interno della comunità scientifica.

Ricerca empirica

Secondo Raymond Boudon, "le indagini quantitative sono quelle che permettono di raccogliere informazioni su un insieme di elementi comparabili da un elemento all'altro". E' questa compatibilità delle informazioni che permette poi di contare e più in generale di analizzare quantitativamente i dati.".

La ricerca empirica deve essere sviluppata in un quadro condiviso collettivamente. E' un processo in cui la ricerca è collettiva, perché si basa su un processo prodotto da altri, il processo deve essere pubblico con l'idea di trasparenza che è importante nella ricerca. Tutto deve essere trasparente, controllabile dagli altri. Tutte le procedure attuate devono poter essere controllate da altri al fine di replicare quanto è stato fatto, tutto deve essere replicabile. La ricerca è un processo collettivo e pubblico che deve essere soggetto a criteri di trasparenza e controllo.

Un altro criterio è quello della cumulabilità, disse Newton: "se ho visto più lontano degli altri, è perché sono stato portato dalle spalle dei giganti". Il ricercatore può fare una scoperta perché può contare sulla ricerca di altri ricercatori.

Il quadro di riferimento collettivo dei ricercatori è strutturato intorno a due momenti:

• nella struttura logica del processo di ricerca.
• nella scelta degli strumenti tecnici utilizzati.

È in questi due momenti che il quadro di riferimento della ricerca collettiva viene visto, espresso e trovato.

Le cinque fasi del processo e la questione della ricerca

Corbetta fa la differenza tra le fasi di ricerca e i processi che permettono di comprendere meglio le diverse fasi di questi processi.

1) Questione di ricerca

2) Teoria: formulare una teoria o basarsi su una teoria.

→ deduzione (dal generale al particolare): si deducono le ipotesi di una teoria, dal generale al più specifico.

3) Ipotesi: le ipotesi nascono da una teoria esistente, cercheremo di verificarle, falsificarle attraverso la ricerca.

→ fase di operazionalizzazione: fase di costruzione del progetto di ricerca.

4) Raccolta dati: questa è la raccolta per testare empiricamente le ipotesi. Ciò riguarda il piano di lavoro, ci sono una serie di decisioni da prendere, come il tipo di dati, il numero di casi da analizzare, l'ubicazione dei casi, le modalità di selezione e il metodo di raccolta.

→ Organizzazione dei dati: distinzione tra informazioni e dati, i dati sono stati organizzati; sarà creata una matrice di dati utilizzando l'approccio quantitativo. Il dato è la materia prima che deve essere organizzata per smantellare o testare un'ipotesi, è l'informazione organizzata in modo tale da poter essere analizzata.

5) Analisi dei dati

→ interpretazione

6) Risultati

→ induzione: si sale alla generalità e si ritorna alla teoria; collegati da un metodo di feedback alla teoria passando dal particolare al generale attraverso i risultati. C'è l'idea che i risultati saranno utilizzati per creare teorie e analizzare ipotesi.

Nella realtà della ricerca, i passi sono spesso distribuiti in modo diverso; spesso le ipotesi sono sviluppate dopo che i dati sono stati raccolti. A volte la teoria si sviluppa dopo aver analizzato i dati, a volte durante la fase empirica, a volte il tema è nuovo e sconosciuto, ecco perché facciamo una ricerca puramente descrittiva, a volte le raccolte dati non partono da una teoria specifica, perché vogliamo includere un campo più ampio che permetta di analizzare diverse ipotesi.

Processo di operazionalizzazione dei concetti

Ci sono due fasi per tradurre i concetti teorici in qualcosa di empirico.

• operazionalizzazione dei concetti: trasformare i concetti in variabili, essendo le variabili qualcosa che può essere manipolato quando i concetti non possono essere elaborati perché sono astratti.
• selezione degli strumenti di ricerca: strumenti e procedure di raccolta dati.

Teoria e ipotesi

E' il processo di "deduzione" che fa il legame tra teoria e ipotesi, quindi deriva dalla teoria. Tuttavia, è difficile distinguere tra teoria e ipotesi.

Teoria

Secondo Corbetta, una teoria è un insieme di proposte organicamente collegate tra loro e ad alto grado di astrazione e generalizzazione rispetto alla realtà empirica, frutto di regolarità empiriche e dalle quali è possibile fare previsioni empiriche.

• insieme di proposte: non si tratta di un'unica proposta, ma di più proposte, che sono articolate e collegate tra loro.
• astrazione delle proposte e generalizzazione: la teoria è a livello astratto. Una teoria è qualcosa che vuole essere generale.
• la teoria si basa su regolarità empiriche: l'idea che la teoria deriva da ricerche precedenti e regolarità empiriche che sono state sistematicamente osservate e trovate in contesti diversi.
• permette previsioni empiriche: permette di fare previsioni in base alle condizioni e al contesto.

Ipotesi

Secondo Corbetta, un'ipotesi è una proposizione che implica una relazione tra due o più concetti che sono ad un livello di astrazione e generalità inferiore alla teoria e che permette di tradurre la teoria in termini empiricamente controllabili.

• livello di astrazione e generalità inferiore alla teoria: le ipotesi sono specifiche.
• natura provvisoria dell'ipotesi: le ipotesi sono soggette a controllo per verifica e falsificazione, un'ipotesi non è mai definitiva.

Differenza tra teoria e ipotesi

La differenza essenziale tra teoria e ipotesi è che la teoria e un insieme più generale e astratto di proposte, mentre le ipotesi non sono sufficientemente specifiche per essere variabili, sono concetti teorici, ma un po' meno astratti.

La difficoltà sta nel fatto che siamo nella gradazione, l'uno è un po' meno astratto dell'altro. L'ipotesi permette di entrare in campo in modo diretto.

Una teoria deve potersi articolare in una o più ipotesi controllabili empiricamente e trasformabili in una serie di ipotesi. Questo è il criterio della scientificità, la teoria combina proposte teoriche.

Criteri per la scientificità delle ipotesi

Ci sono tre elementi importanti:

• l'ipotesi non dovrebbe essere troppo generale.
• un'ipotesi deve essere positiva nel senso che non deve includere una dimensione normativa, non ci deve essere giudizio.
• un'ipotesi deve essere formulata in modo tale da essere falsificabile.

La controllabilità di un'ipotesi è fondamentale, deve essere possibile confrontarla con i dati di campo. L'ipotesi deve poter essere verificata.

Secondo Popper e Kuhn, deve essere possibile falsificare un'ipotesi. Questo dà all'ipotesi un carattere scientifico, perché una buona ipotesi deve essere confutabile. Per esempio, secondo Popper, la proposizione "dio esiste" non è un'ipotesi, perché non è confutabile; d'altra parte, l'ipotesi "tutti i cigni sono bianchi" è falsificabile, perché possono essere di un colore diverso. Quindi, la caratteristica principale che dà la rilevanza di un'ipotesi è il fatto che è falsificabile.

• ipotesi falsificabili: gli oggetti pesanti tendono a cadere se nulla li trattiene; piove ogni giovedì.
• ipotesi non falsificabili: o piove o non piove o non piove; tutti i punti del cerchio sono equidistanti dal centro.

In sintesi, l'ipotesi di soddisfare il criterio di scientificità deve essere falsificabile.

Exemples d’hypothèses en science politique

Teoria della teoria del cambiamento di valore

Il cambiamento di valori avviene attraverso la sostituzione di generazioni successive di persone. Si ipotizza che nell'Europa del dopoguerra ci sia stata una trasformazione dei sistemi di valori da valori materialistici - sicurezza del valore materiale, sicurezza fisica - a valori post-materialistici - valori legati allo sviluppo personale e all'emancipazione individuale -.

La teoria è che questo cambiamento è dovuto al fatto che le generazioni dopo la seconda guerra mondiale sono state socializzate in una situazione che si riferisce a due fattori:

• crescita economica
• l'espansione dello stato sociale

Secondo questa teoria, le persone socializzate durante il periodo di espansione hanno sviluppato bisogni post-materialistici, perché non avevano bisogno di sicurezza; da qui la tendenza a valorizzare le scarse risorse.

C'è un altro elemento che si concentra sull'idea di scarsità di alcune risorse, perché le persone tendono a favorire risorse che sono scarse (la ricchezza economica era quotidiana), perché erano socializzate durante il periodo di espansione della ricchezza. D'altra parte, questa differenza è maggiore nei paesi che hanno avuto una maggiore espansione economica.

In questo caso, non possiamo ancora testare o falsificare la teoria, dobbiamo passare dalla teoria alle ipotesi spostandoci verso qualcosa di un po' più specifico che corrobora le affermazioni:

• i giovani sono più post-materialisti degli anziani nei paesi occidentali: siamo interessati ai giovani rispetto agli anziani, l'ipotesi si verifica se i giovani sono più post-materialisti degli anziani.
• la differenza tra i giovani non è così giovane ed è maggiore nei paesi in cui il cambiamento della qualità della vita è stato più forte, cioè nei paesi in cui l'espansione economica in quel momento era la più importante, come la Germania.
• le persone post-materialiste sono più numerose nei paesi più ricchi; si possono facilmente trovare indicatori per verificare questa ipotesi.

C'è stata una serie di proposte articolate in modo organico, ma è inutile mettere alla prova la teoria; per questo è necessario formulare ipotesi che sono anche a livello astratto e teorico.

Teoria del voto psicosociologico

Article détaillé : Les modèles explicatifs du vote.

Si tratta di una teoria del comportamento politico nota anche come "modello del Michigan" proposto negli anni Cinquanta. Questa teoria postula che le persone votano perché hanno un senso di lealtà verso certi partiti; è attraverso l'identificazione partigiana che le persone voteranno per un partito perché si identificano con esso.

Questa sensazione di identificazione con un partito deriva dal processo di socializzazione. Tuttavia, non abbiamo abbastanza sostanza, siamo al livello di una serie di proposte collegate tra loro in modo organico.

In primo luogo, è necessario specificare le ipotesi che sono, ad esempio:

• le persone che si identificano con il partito socialista tendono a votare per il partito socialista; il grado di astrazione è diminuito di una tacca.
• le persone provenienti dalla classe operaia tendono a votare per il Partito Socialista: questa è un'ipotesi verificabile, in quanto è facile entrare in campo per raccogliere dati.

Teoria delle opportunità politiche

Questa teoria dice che le persone si mobilitano perché insoddisfatte o perché ci sono alcune opportunità politiche da portare in piazza.

La teoria dice che le forme e i livelli di mobilitazione dipendono dalle strutture delle opportunità politiche. Queste opportunità politiche si trovano nella struttura dello Stato e nel grado di apertura e chiusura dello Stato:

• le manifestazioni sono più piccole e allo stesso tempo più radicali e violente in paesi caratterizzati da strutture ad opportunità chiuse. Questa ipotesi può essere verificata perché è possibile identificare stati più aperti o chiusi.
• più le manifestazioni di repressione della polizia, più radicali tendono a diventare. Basta osservare le dimostrazioni: in questo caso, c'è un problema di endogeneità, che è il problema della causalità inversa, perché l'assunto è che più la repressione della polizia, più radicale ci sarà, ma il rapporto potrebbe essere il contrario e non è chiaro cosa spiega cosa.

Operazionalizzazione

Definizione di operazionalizzazione

Ci concentreremo sul momento in cui ci sposteremo sul campo; l'operazionalizzazione è il momento in cui definiamo il progetto di ricerca: partiamo da un dato quadro teorico e poi andiamo sul campo, ci occuperemo di questo passaggio.

Per poter controllare e verificare, riprendendo l'idea di teoria critica, cioè per poter falsificare un'ipotesi, deve essere possibile impostare alcuni passaggi che corrispondono al nome di operazionalizzazione. Questo è un momento chiave nel processo di ricerca.

Ricordiamo che secondo Corbetta il concetto si riferisce al contenuto semantico e quindi al significato dei segni linguistici e delle immagini mentali; il concetto è un'astrazione della realtà, è fondamentalmente qualcosa di generale. In altre parole, l'unico modo per conoscere e pensare una realtà è la concettualizzazione, che è il fondamento, una fase fondamentale di ogni disciplina scientifica.

D'altra parte, un concetto può riferirsi a costrutti mentali astratti e non osservabili come il concetto di potere o la classe sociale, un concetto può riferirsi anche a entità più concrete e osservabili come una sedia o un lavoratore; tuttavia, un concetto si riferisce sempre alla classe degli oggetti.

E' attraverso la realizzazione di concetti che possiamo stabilire un empireo.

Fasi di operazionalizzazione

Può essere suddivisa in più fasi, questi sono i momenti chiave del processo di ricerca:

1) Renderizzare i concetti in proprietà dell'oggetto (unità di analisi): i concetti devono essere assegnati e applicati agli oggetti; sono unità di analisi che si riferiscono alla scelta dell'analisi su cui lavoreremo. In altre parole, significa passare da un livello concettuale ad un livello empirico misurabile, trasformando i concetti, applicandoli ad oggetti concreti e quindi ad unità di analisi.

Esempio :

• il concetto di "potere": deve potersi trasformare in oggetto, ad esempio, il ruolo del potere in un'azienda: si parte dalla definizione dell'unità di analisi.
• Sviluppo economico: deve essere applicato a qualcosa di concreto che potrebbe essere il concetto applicato alle nazioni.
• partecipazione elettorale: ci si può concentrare su unità territoriali che sono di proprietà collettiva o individuale, come la frequenza della partecipazione a manifestazioni.

Nota: queste proprietà di oggetti avranno stati diversi a seconda degli oggetti in questione, ad esempio lo sviluppo economico della Francia differisce da quello della Svizzera. Le proprietà dell'oggetto variano a seconda del criterio scelto.

2) Dare una definizione operativa dei concetti: le regole devono essere stabilite e decise per tradurre questi concetti in operazioni empiriche, in altre parole, devono essere stabilite regole per tradurre i concetti in operazioni empiriche.

Esempio :

• concetto di potere: il potere è definito in primo luogo come il ruolo che si può avere in un'organizzazione. Poi dobbiamo specificare il numero di persone su cui il singolo esercita il potere (può dirigere 1000 o 100).
• partecipazione elettorale: se si presume che la partecipazione elettorale sia misurata a livello comunale o cantonale, va considerata la percentuale di elettori rispetto al numero di elettori.

3) Applicare la definizione di lavoro a casi specifici: questa è la fase di operazionalizzazione in senso stretto del termine, siamo in procinto di entrare in campo, che permette di definire una variabile.

• variabile: è il risultato del processo, si passa da un concetto ad una variabile, sono la realizzazione teorica di un concetto.
• modalità: a ciascuna modalità si applica un valore come, ad esempio, per il concetto di livello di istruzione: università 5, primaria 1, primaria 1, ecc. In questo modo è possibile valutare il livello di istruzione di una persona attraverso lo sviluppo del codice.

Pertanto, l'operazionalizzazione in senso stretto del termine è la transizione dalla proprietà (concetto) alla variabile che dipende da come si effettua la transizione in modo da poter avere variabili diverse.

Dal concetto, al prodotto, alla proprietà, alla variabile.

L'operazionalizzazione dipende da come decidiamo di tradurre i concetti:

• graduatoria
• ordinatamente
• misurazione
• conteggio (unità di conteggio)

È necessario pensare a quale tipo di analisi vogliamo condurre attraverso lo sviluppo di concetti.

È essenziale definire i concetti; il concetto ha un rapporto di significato, è un elemento fondamentale della ricerca scientifica.

Operazionalizzazione: esempi

• Peso: peso di un libro (1 chilo): non ha alcuna relazione tra il peso fisico di un libro e il suo impatto sulla letteratura.
• Età: età di una persona (20 anni).
• Istruzione: livello di istruzione (università).
• Potere: ruolo politico (deputato, ministro, senatore): è difficile definire chi ha più potere, sono ruoli in cui non possiamo stabilire una gerarchia.
• Partecipazione: votazione (frequenza).

Unità di analisi

Nella ricerca empirica, le unità analitiche devono essere definite. L'unità di analisi rappresenta lo scopo sociale o politico nella ricerca empirica, è essenziale definirlo.

Ci sono tre livelli di analisi, ma dipendono dal contesto della ricerca:

• macro ;
• Meso;
• micro.

La distinzione può essere ulteriormente sviluppata a 6 livelli di analisi:

1. individuo: queste sono persone.
2. aggregato di individui: si tratta di variabili collettive aggregate; è l'insieme di individui che è una variabile collettiva. Ad esempio, se il tasso di partecipazione in Svizzera è del 40%, il calcolo si basa su singole variabili.
3. gruppo / organizzazione / istituzione: variabili collettive e strutturali, non si passa attraverso un'aggregazione di comportamenti individuali, è un processo diverso dall'aggregato.
4. evento: per esempio, negli studi sulle rivoluzioni, ognuno può essere diviso in sotto-eventi.
5. prodotto culturale: ad esempio, un tavolo che spiega l'evoluzione di un ramo artistico.
6. relazione: accordi, collaborazioni, rapporti organizzativi o interindividuali.

I primi tre livelli di analisi sono i più frequenti, sono variabili aggregate. Ci sono variabili strutturali o globali che caratterizzano un individuo o un gruppo come tale. Le variabili aggregate derivano da operazioni matematiche su singole variabili la cui unità di osservazione è ad un livello inferiore, mentre le variabili strutturali sono a livello dell'unità di analisi.

Alla fine del processo, ci sono "casi" che sono copie di una determinata analisi inclusa in una ricerca; quando si parla di unità di analisi si tratta di un caso astratto o generale, mentre il "caso" è concreto e multiplo, cioè ciò che studieremo.

I "casi" sono quindi gli specifici oggetti di ricerca che possono essere definiti una volta che siamo passati dai passi di definizione di un concetto alle variabili che ci permettono di scegliere i casi e vedere come variano sulla variabile risultante dal processo.

Non esiste una vera e propria definizione di lavoro equo o falso, si tratta di essere il più possibile esplicito e trasparente. Pertanto, la scelta fatta durante la fase di operatività deve essere spiegata e giustificata.

C'è sempre uno scarto tra il livello empirico e quello teorico, non si può mai raggiungere la perfetta identificazione che può portare ad una corretta o falsa definizione operativa.

Infine, il pericolo in questa fase non è nella riduzione inevitabile, ma nella reificazione, cioè nell'identificare il concetto con la variabile.

La definizione operativa deve soddisfare criteri di obiettività, è necessario arrivare ad un processo controllabile che può essere ripetuto da altri.

Per sapere se si tratta di una buona operazionalizzazione, è necessario giustificare una scelta, cioè soddisfare un criterio di oggettività e giustificazione senza eliminare l'arbitrarietà.

Criteri per distinguere le variabili

La variabile è un concetto operazionalizzato; ci sono diversi modi per definire le variabili e quindi diversi modi per classificarle:

• non manipolabile / manipolabile :
  • non manipolabili: sono variabili che non possono essere modificate, ad esempio, caratteristiche socio-demografiche.
  • manipolabile: le domande da porre.

• dipendente / indipendente:
  • dipendente: spiegate le variabili; questo è ciò che vogliamo spiegare anche detta variabile endogena.
  • indipendente: variabili esplicative; si suppone che spieghi anche la cosiddetta variabile esogena.

• inosservato (latente) / osservato (manifesto):
  • inosservato: i valori sono variabili latenti non osservabili.
  • osservato: si possono osservare, ad esempio, le opinioni.

Nota bene: quando lavoriamo sui valori della scienza-politica ci avviciniamo ad atteggiamenti; attraverso questo torniamo a qualcosa di non osservabile.

• Individuale/collettivo (aggregato, globale, contestuale)
• Elaborazione del valore: questo è l'aspetto più importante, è legato alla misurazione. Esistono diversi tipi di variabili. Sapere che tipo di variabile dobbiamo fare ci dirà che tipo di analisi dobbiamo fare; l'intero processo di operazionalizzazione e la fine del processo, cioè la creazione di variabili, è fondamentale, portando a variabili di diverso tipo.

Tipi di variabili

Esistono tre tipi di variabili che si possono distinguere tra quattro criteri.

	nominali	ordinali	cardinali
Stato della proprietà: i valori della variabile	Categorie non ordinate e non ordinate. ex: nazionalità, religione	Come categorico, ma ordinato, è possibile creare un ordine. ad esempio: livello di istruzione, in che misura siamo interessati a qualcosa?	Più categorie, ma variabili: continua - ex: età = 1 anno, 1 mese, 1 mese, 3 ore), discreti - ex: 1, 2, bambini, non mezzo bambino!
Procedura di operazionalizzazione	Logica di classificazione.	Possiamo metterli in un certo ordine. Possono essere inclusi in diverse categorie. C'è un'ordinazione, la variabile ordinale risulta dalla definizione operativa che consiste nel dare un ordine ai diversi oggetti.	Misurazione : intervallo tra loro è lo stesso (es. 1 anno) -v. continuo- Conteggio : possiamo contarli -v. discreto-
Caratteristiche del valore	La caratteristica dei valori è il nome. ex: canadese, svizzero Le categorie devono essere esaustive. Tutte le categorie devono essere contemplate e si escludono a vicenda.	Numero con proprietà ordinali. es: poco, abbastanza, molto, molto, molto; associamo un numero ad ogni stato, questo codice è arbitrario.	Numero con proprietà cardinali, il numero riflette una proprietà immobiliare. es.: andato a votare 5 volte, non si possono associare numeri arbitrariamente.
Operazioni che possono essere effettuate sui valori	Uguaglianza o disuguaglianza. ex: i musulmani differiscono dai cattolici	Uguale o disuguale, ordine superiore o inferiore.	Possono essere applicate tutte le operazioni matematiche, le equivalenze, le differenze, le moltiplicazioni, ecc. Ad esempio: un individuo di 40 anni è due volte un individuo di 20 anni.

Corbetta distingue le variabili quasi-cardinali, che cadono tra le due, cioè tra l'ordinale e il cardinale. Queste sarebbero variabili ordinali, ma sono considerate variabili cardinali. Cerchiamo di rendere continua una variabile discreta o ordinale.

Si tratta di variabili ordinali che cerchiamo di rendere come variabili continue. Cerchiamo di conciliare la differenza tra due valori, per esempio (non, poco, abbastanza, abbastanza, molto); non possiamo dire che la distanza tra "non" e "poco" è la stessa di quella tra "abbastanza" e "molto". E' possibile ordinarli, ma non misurare la distanza.

Un modo per farlo è quello di utilizzare scale, ad esempio da 0 a 10 per definire se siamo a sinistra o a destra. Da quel momento in poi, passiamo dalle variabili ordinali a quelle cardinali.

Relazione tra concetti e indicatori

È l'operazionalizzazione di concetti complessi. In generale, i concetti complessi non sono osservabili, si possono solo osservare le loro manifestazioni, per esempio la devianza, la religione, il potere. Questi concetti sono ad un livello più alto di generalità e di astrazione, e non possono essere osservati direttamente.

La maggior parte dei concetti di scienze sociali possono essere definiti come concetti complessi che sono più difficili da rendere operativi, cioè da trasformare in unità di proprietà dell'analisi.

Esempio: concetto di religiosità; per la sua formulazione vengono utilizzate cinque diverse definizioni, sempre più specifiche:

• credere in una divinità: ci permette di muoverci verso la concretizzazione.
• credere nel dio cristiano: ogni religione ha una propria definizione di dio.
• appartengono alla Chiesa Cattolica
• agire secondo le regole della chiesa: maggiore precisione.
• andare in chiesa ogni domenica: possiamo cercare di rendere operativo il concetto di religiosità riducendolo ad andare in chiesa ogni domenica.

Così, vediamo come possiamo passare dal generale allo specifico attraverso diversi passaggi.

Come misurare, rendere operativi questi diversi concetti complessi?

Il concetto può essere suddiviso in sottoconcetti chiamati indicatori. Gli indicatori sono fondamentali nel processo di operazionalizzazione.

Un indicatore è un concetto più semplice, più specifico del concetto originale che può essere immediatamente tradotto in termini osservabili.

Gli indicatori sono collegati a concetti più generali da una relazione indicativa tra il concetto e l'indicatore. Nella scala di generalità, si scende a concetti più specifici; si tratta di una relazione di rappresentazione semantica tra l'indicatore e il concetto che si suppone rappresenti, indichi, misuri.

In altre parole, si scende la scala della generalità e dell'astrazione dai concetti generali a concetti più specifici legati alla prima da affinità di significato.

Nota: non esiste una giusta scelta di indicatori.

Qual è la relazione tra i concetti e l'indicatore?

• Parzialità

Un concetto non può essere completamente catturato da un unico indicatore, un dato indicatore copre solo un aspetto di questa complessità del concetto. Gli indicatori sono rappresentazioni parziali. Se possibile, è sempre necessario trovare più indicatori per lo stesso concetto complesso; lo stesso concetto complesso non può mai essere indicato da un unico indicatore, esiste un criterio di molteplicità degli indicatori.

Esempio - la pratica religiosa può essere un indicatore della componente della dimensione rituale della religiosità, ma la religiosità ha anche altre componenti come i sentimenti religiosi, l'ideologia religiosa, l'appartenenza religiosa, ecc.

Si dovrebbe sempre riconoscere che un indicatore è sempre in una relazione parziale con il concetto generale che intende indicare.

• Polisemia

Un indicatore può solo parzialmente sovrapporsi ad un concetto; in altre parole, lo stesso indicatore può essere collegato a più concetti, può indicare, significare, rappresentare concetti diversi.

Esempio - nelle società teocratiche, la pratica religiosa può essere un indicatore di conformità sociale piuttosto che di religiosità. La pratica della religione può essere sia un indicatore di conformità sociale che di religiosità.

Lo stesso indicatore copre solo parzialmente un concetto, pur essendo un indicatore di concetti diversi.

• Arbitrarietà

La scelta degli indicatori è arbitraria, per cui essi dovrebbero essere argomentati piuttosto che dimostrati essere corretti. È necessario cercare di mostrare lo stretto legame tra la dimensione teorica del concetto e la dimensione empirica, le due cose non possono essere dissociate.

Gli indicatori di un concetto complesso possono essere trovati in diversi modi secondo il ragionamento logico e anche secondo il buon senso o più sistematico secondo quanto è stato fatto nelle ricerche precedenti con un'importanza in letteratura.

Traduzione empirica di concetti complessi: fasi di operatività di concetti complessi

Si on a des concepts qui ne sont pas multidimensionnels, cette phase peut être supprimée ; si on travaille avec un concept complexe, on doit avant tout simplifier le complexe en passant par des dimensions, c’est une réflexion théorique, on analyse le concept dans ses principales composantes de significations.

On distingue quatre phases :

1. Articulation du concept en dimensions : on réfléchit aux autres dimensions du concept comme, par exemple, la religiosité qui a des dimensions de pratiques, des idéologies, etc. C’est le passage d'abstractions générales au spécifique,on dit qu'on peut le diviser en sub-concepts pour chaque dimension, toutefois nous ne sommes pas encore dans la phase d’opérationnalisation. On s’interroge sur les différents aspects et significations des concepts.
2. Choix des indicateurs : on se pose la question de la traduction empirique, on décide des indicateurs qu’on va choisir. Les indicateurs sont des concepts plus spécifiques, on commence à faire un pas vers les variables comme par exemple s’intéresser à la participation à des rites qui relève de la participation rituelle soit de la dimension pratique religieuse.
3. Opérationnalisation : on transforme les indicateurs qui sont encore des concepts en variables. C’est la création des variables qui peuvent être, ordinales, cardinales ou intervalles. Par exemple en ce qui concerne la pratique religieuse on va mesurer et opérationnaliser la pratique religieuse qui est un indicateur d’une dimension de la religiosité c’est-à-dire le nombre de fois qu'on va à l'église par année. Cet indicateur relève de la composante comportementale, car choisir un indicateur « pratique » de la religion permet de déterminer une fréquence.
4. Formation des indices : on synthétise l'ensemble des indicateurs en une mesure globale. On va procéder à la formation des indices, on essaie de regrouper ces indicateurs sous une seule mesure cela peut-être par exemple la construction d’échelles ; sur le plan empirique, concret, spécifique, on essaie d’arriver à une mesure, car il est plus facile de travailler avec une variable qu’avec une multitude de variables.

En fonction des objectifs de la recherche, on va choisir plusieurs mesures ou plusieurs indicateurs.

Ce graphique montre le processus qui va du concept complexe à des indicateurs soit des indicateurs plus spécifiques qui indiquent le concept ; ensuite on a créé des variables puis dans la dernière étape on va regrouper les variables dans une seule mesure qu’on appelle l’indice.

À travers ce processus d’opérationnalisation on crée des variables qui peuvent être, ordinales, cardinales, catégorielles ou des variables intervalles – ordinales. Dans cet exemple on aurait neuf indicateurs à partir desquelles on va construire un indice qui résume le concept. On part d’un concept qui est le niveau théorique vers une variable, l’indice est une variable dérivée de la somme des autres opérations sur les différentes variables.

Dans ce processus il y a toujours une possibilité qu’il y ait des erreurs qui s’introduisent ce qui fait qu’une variable n’est jamais complètement assimilable aux concepts, il y a toujours un décalage ; ce qui est important est de d’abord connaître quelles sont les différentes sources d’erreurs qui produisent le décalage.

On peut remédier à certaines erreurs et à d’autres non, mais le fait de connaitre le problème est quelque chose de très important.

Traduction empirique de concepts complexes : exemples

Nota bene : on a commencé à spécifier le concept à travers sept dimensions

Nota bene : la distinction entre concept et dimension est relative, maintenant la participation est devenue une dimension d’un autre concept notamment à travers les critères de polysémie, partialité et d’arbitrariété.

Les concepts complexes et les indicateurs sont tous au fond des concepts, on entre dans la phase empirique avec la dernière étape.

L’idée est qu’on passe d’un concept abstrait et général à travers des sous dimensions qui permettent d’arriver à choisir des bons indicateurs au sens qu’ils soient justifiables et justifiés dans le contexte de la théorie étant un rapport d’indication avec le concept que l’on veut mesurer.

Erreurs dans le passage des concepts aux indicateurs

Il y a qu’une couverture partielle du concept par l’indicateur, mais il y a toujours un décalage entre la valeur observée et la vraie valeur liée au concept que l’on souhaite mesurer.

Il faut d’abord faire une distinction entre deux types d’erreurs:

• erreur systématique, « erreur constante »
• erreur accidentelle, « erreur variable »

L'erreur totale est la somme de l'erreur accidentelle et de l’erreur systématique.

ERREUR TOTALE = ERREUR ACCIDENTELLE + ERREUR SYSTÉMATIQUE

• erreur systématique

Se produisent dans toutes nos mesures d’une façon systématique, par exemple tout le monde a tendance à surestimer sa propre participation.

• erreur accidentelle

C’est une erreur variable d'une mesure à une autre, nous mesurons de façon diffèrent à des moments différents.

Un des deux types d’erreurs est plus facilement détectable que l’autre. Si un problème reste constant, si on ne suppose pas de problèmes alors on ne s’apercevra de rien, c’est pourquoi une erreur accidentelle est plus facilement identifiable.

Il peut y avoir différents types d’erreurs procédant d’une distinction entre deux phases :

1) phase d'indication : théorique

On peut distinguer deux types d'erreurs :

• d'indication : dû à un mauvais choix des indicateurs, l’indicateur ne mesure pas ce qu’il est censé mesurer. C’est une erreur qui est presque par définition constante ou systématique, difficilement détectable sinon à travers le raisonnement logique et l’intuition. Dans ce cas il y a un problème de validité de l’indicateur c’est-à-dire qu’il ne mesure pas vraiment le concept qu’il est censé mesurer.
• systématique : une fois mal fait, cela va se répercuter sur la recherche.

2) phase empirique : erreur opérationnalisation Ces erreurs peuvent découler d’erreurs d’opérationnalisations, elles peuvent être systématiques ou accidentelles. On peut distinguer trois sources d’erreurs d’opérationnalisation, en d’autres termes il y a trois moments auxquels on est soumis au danger et au risque de tomber dans ces erreurs. Toutefois nous allons ignorer l’erreur de traitement des données.

• sélection des cas : cas mal choisis, il peut y avoir des erreurs.
  • couverture : consiste du fait qu'on n'ait pas couvert la population qu'on voulait couvrir.
  • échantillonnage : si l'échantillon est fait selon certaines procédures on peut calculer le pourcentage d'erreur.
  • non-réponse : il y a des individus qui ne souhaitent pas répondre au sondage ce qui va biaiser l’analyse.

Il y plusieurs sources d’erreurs liées à la sélection des sujets dans une première phase qui est aussi une erreur d’opérationnalisation.

• d'observation : mauvaise observation des cas
  • interviewer : erreurs liées à l’interviewer, il pourrait soumettre l’interviewé à des pressions directes ou indirectes.
  • interviewé : la personne peut mal comprendre la question ou volontairement biaiser la recherche.
  • instrument : la manière dont est administrée la question.
  • mode de traitement des données : analyser d’une mauvaise manière.

Il peut y avoir des erreurs qui font que le concept initial ne correspond plus ou correspond seulement en partie avec le concept final qui est la variable. Pour cela il faut être conscient et mettre en place toutes les choses possibles pour réduire au maximum le décalage. Il faut noter que le seul type d’erreur qu’on peut mesurer est l’erreur d’échantillonnage.

Lorsqu’on fait une analyse des données, lorsqu’on a les variables, il faut être conscient que la variable n’est qu’une approximation du concept qu’elle est censée mesurer ou opérationnaliser.

D’autre part il faut faire en sorte de réduire au maximum ces sources d’erreurs en essayant d’éviter tous biais liés à la personne interviewée, en utilisant le bon instrument et le bon mode d’administration tout en couvrant toute la population qu’on est censé étudier par la réduction des non-réponses.

Affidabilità e validità

Gli indicatori possono essere più o meno affidabili e validi. La domanda è: in che misura una "misura" è affidabile e valida?

• Affidabilità

Il concetto di affidabilità si riferisce alla possibilità di riprodurre la stessa misura, cioè la riproducibilità della misura. È il grado in cui una certa procedura di traduzione di un concetto in una variabile produce gli stessi risultati in prove ripetute con lo stesso strumento di misura (stabilità) o con strumenti equivalenti (equivalenza).

D'altra parte, c'è affidabilità relativa alla coerenza interna quando c'è una serie di variabili che si suppone facciano parte dello stesso concetto o per misurare lo stesso concetto. In questo caso ci sono coefficienti che misurano questa affidabilità come l'alfa di Cronbar.

• validità

È un'Adeguatezza, il grado in cui una certa procedura di traduzione di un concetto in una variabile misura effettivamente il concetto da misurare. Un indicatore valido è un indicatore che misura realmente ciò che si vuole misurare.

Per quanto riguarda la questione di sapere in che misura la variabile che abbiamo operato, catturato, catturato, catturato e misurato il concetto e la realtà che vogliamo scoprire, per questo dobbiamo fare riferimento ad una adeguatezza.

La ricerca mira a trovare indicatori affidabili e validi.