Qu'est-ce que la recherche fondée sur la théorie ? Un cadre pour les chercheurs

La théorie ancrée est une méthode qualitative permettant d’étudier un phénomène ou un processus particulier et de découvrir de nouvelles théories sur la base de la collecte et de l’analyse de données du monde réel.

Contrairement aux approches traditionnelles de recherche fondées sur des hypothèses, où une hypothèse est avancée et où l’on tente de la prouver ou de la réfuter, la théorie de base est une approche inductive dans laquelle de nouvelles théories sont dérivées des données.

Le processus de collecte des données, d’analyse des données et de développement de la théorie se déroule selon un processus itératif. La collecte et l’analyse des données se font de manière itérative jusqu’à ce que la saturation théorique soit atteinte, c’est-à-dire jusqu’au moment où les données supplémentaires n’apportent plus d’informations à la nouvelle théorie.

Quand utiliser la théorie ancrée ?

Vous devriez envisager d’utiliser la théorie ancrée lorsqu’il n’existe aucune théorie pour expliquer le phénomène que vous étudiez. Elle peut également être utilisée s’il existe une théorie, mais qu’elle est potentiellement incomplète, car les données utilisées pour dériver cette théorie n’ont pas été recueillies auprès du groupe de participants que vous envisagez d’étudier.

Quand devriez-vous utiliser la théorie ancrée?

Avantages de l’utilisation de la théorie ancrée

Les résultats représentent fidèlement les scénarios du monde réel

Les théories élaborées à l’aide de la théorie ancrée sont dérivées directement de participants du monde réel, dans des contextes réels, à l’aide de méthodes telles que les entretiens approfondis et l’observation, de sorte que les résultats représentent plus fidèlement le monde réel. Cela contraste avec d’autres approches de recherche qui se déroulent dans des cadres moins naturels, comme les laboratoires de recherche ou les discussions de groupe.

Les résultats sont étroitement liés aux données

Puisque la construction de la théorie ancrée repose principalement sur la collecte de données pour déterminer le résultat final, les conclusions sont étroitement liées à ces données. Cela contraste avec d’autres approches de recherche qui reposent davantage sur des cadres de recherche externes ou des théories plus éloignées des données.

Idéal pour les nouvelles découvertes

L’approche de la théorie ancrée est une méthode de recherche inductive robuste permettant de découvrir de nouvelles théories. Il ne part pas avec des hypothèses préconçues sur le résultat et ne se préoccupe pas de validation ou de description. Au contraire, elle permet aux données recueillies de guider l’analyse et la création de théories, ce qui conduit à de nouvelles découvertes.

Offre des stratégies d’analyse

Le processus de la théorie ancrée décrit des stratégies spécifiques d’analyse qui peuvent être incroyablement utiles. Bien que la théorie ancrée soit une méthodologie très ouverte, les stratégies d’analyse vous permettent de rester structuré et analytique dans votre processus de découverte. Le niveau de sensibilité théorique introduit dans votre recherche vous permet également de faire des observations en tant que chercheur que vous auriez pu négliger autrement.

La collecte et l’analyse des données sont simplifiées

La collecte et l’analyse des données sont étroitement liées. Au fur et à mesure que les données sont collectées, elles sont analysées, et lorsque vous tirez des enseignements de l’analyse, vous continuez à collecter davantage de données. Cela permet de s’assurer que les données que vous collectez sont suffisantes pour expliquer les conclusions qui ressortent de l’analyse.

Atténuer le biais de confirmation

La collecte et l’analyse des données étant étroitement liées, on suit en fait ce qui ressort des données elles-mêmes. Cela offre une grande protection contre la confirmation de croyances préconçues sur le sujet.

Limitations de la théorie fondée

Difficulté de recrutement

Le développement de la théorie ancrée est basé sur un processus de recrutement itératif appelé échantillonnage théorique, dans lequel le recrutement est continu et de nouvelles séries d’entretiens sont menées avec de nouveaux participants et des participants précédents pendant que les données sont analysées. Les critères de sélection évoluent également et changent en fonction de ce que l’on apprend. Le recrutement n’étant pas prédéfini, il peut être difficile de trouver continuellement les bons participants pour votre étude.

Il faut beaucoup de temps pour collecter les données

Il n’y a aucun moyen de savoir à l’avance combien de données vous devrez collecter, vous devez donc être flexible avec votre temps. Avec la théorie ancrée, les données sont continuellement collectées et analysées jusqu’à ce que la saturation théorique soit atteinte, c’est-à-dire le point où les nouvelles données ne contribuent pas à l’évolution de la théorie. Cela signifie que de nombreux cycles de collecte de données sont susceptibles d’avoir lieu avant que la théorie ne soit complète.

Défis de l’analyse

L’analyse des données est permanente et implique des comparaisons constantes entre différents extraits de données. Il peut être difficile de garder trace des comparaisons et des conclusions au fur et à mesure. Il peut être utile d’utiliser un logiciel d’analyse des données qualitatives pour vous aider à rester organisé pendant l’analyse.

Histoire de la théorie ancrée

La théorie ancrée (GT) a été développée par les sociologues Barney Glaser et Anselm Strauss. Durant cette période, ils ont critiqué l’approche prédominante de la recherche qualitative, qu’ils considéraient comme trop étroite. Les études qualitatives ont suivi les méthodes traditionnelles, qui consistent essentiellement à poser une hypothèse et à mener des recherches dans un cadre théorique pour la valider.

Glaser et Strauss ont été les pionniers d’une nouvelle méthodologie pour découvrir la théorie en adoptant une approche inductive de la recherche qualitative. Ils ont officiellement présenté leur nouvelle méthode de recherche en publiant Discovery of Grounded Theory : Strategies for Qualitative Research (1967).

Depuis lors, plusieurs évolutions de la théorie ancrée ont vu le jour, comme l’ouvrage de Strauss et Corbin intitulé Basics of Qualitative Research : Grounded Theory Procedures and Techniques (1990). Cela a modifié le concept de l’émergence naturelle de la théorie en concevant un cadre de codage analytique pour générer des théories à partir des données de manière systématique.

Dans les années 1990, Kathy Charmaz a publié une nouvelle approche appelée « théorie constructiviste ancrée », soutenant que ni les données ni les théories ne sont découvertes, mais sont construites à travers les expériences passées et présentes des chercheurs.

Comment se fait la recherche par théorie ancrée ?

Voici un aperçu de la manière dont vous pouvez aborder le processus de la théorie ancrée. Sachez qu’il ne s’agit pas de la seule façon d’aborder la théorie ancrée, mais seulement d’une collection de conseils et de processus dérivés de diverses ressources sur la théorie ancrée que vous pouvez utiliser pour inspirer votre propre étude de la théorie ancrée et votre processus de recherche.

Note : J’ai adapté certains termes et certaines expressions des articles originaux sur la théorie ancrée afin de rendre ce guide aussi pratique que possible pour toute personne ayant l’intention d’utiliser la théorie ancrée avec un logiciel d’analyse de données qualitatives.

Si vous souhaitez approfondir votre connaissance de la théorie formelle fondée, je vous recommande vivement de lire les articles originaux de Glaser, Strauss, Corbin et Charmaz. Strauss et Corbin comptent parmi les théoriciens ancrés les plus célèbres, et sont également l’un des rares chercheurs en théorie ancrée à avoir une formation en interactionnisme symbolique.

Étapes de la méthodologie de la théorie ancrée

Déterminer les questions initiales de la recherche
Collecte de données (échantillonnage théorique)
Décomposer les transcriptions en extraits (codage ouvert)
Groupez les extraits en codes (codage ouvert)
Groupez les codes en catégories (codage axial)
Analyser plus de fragments et les comparer avec les codes
Répétez les étapes 2 à 6 jusqu’à ce que la saturation théorique soit atteinte
Définir l’idée centrale (codage sélectif)
Écrire votre théorie fondée

Note : abordez votre recherche de manière itérative

La théorie ancrée n’est pas un processus linéaire dans lequel on collecte des données, on les analyse et on termine. Il s’agit d’une méthodologie de recherche itérative qui implique de passer par les étapes de manière itérative. Une partie de ce qui a rendu l’analyse de la théorie ancrée révolutionnaire est qu’elle combine la collecte de données avec l’analyse. Elle met l’accent sur le retour sur le terrain, même après une certaine analyse. Vous recrutez quelques participants, collectez des données et les analysez, puis vous retournez sur le terrain avec une stratégie de recrutement et une approche de recherche différentes. Vous intégrez ensuite ces résultats dans de nouveaux cycles d’analyse. La théorie ancrée est délibérément cyclique par nature.

1. Déterminer les questions de recherche initiales

Commencez par vos questions de recherche initiales. Ayez une idée du phénomène que vous essayez d’expliquer. Ces questions initiales vous aideront à guider vos premiers pas dans la collecte et l’analyse des données, mais sachez que les questions peuvent évoluer au fur et à mesure que vous observez et apprenez davantage des données que vous collectez.

2. recruter et collecter des données en utilisant l’échantillonnage de la théorie ancrée

Avec la théorie ancrée, le recrutement des participants est itératif. Au lieu de déterminer au préalable un critère de recrutement spécifique, vous allez pratiquer ce que l’on appelle un échantillonnage théorique. Avec l’échantillonnage théorique, vous commencez par recruter un petit groupe de participants en vous basant vaguement sur vos questions de recherche initiales.

Une fois que vous disposez de certaines données, comme des enregistrements d’entretiens approfondis, préparez ces données pour l’analyse en les convertissant en transcriptions.

Après avoir effectué une première analyse de ces données, que nous détaillons dans les étapes suivantes, vous utilisez ce que vous avez appris de cette analyse pour déterminer qui recruter ensuite.

3. Divisez les transcriptions en extraits en utilisant le codage ouvert

Une fois que vous avez recueilli certaines données, comme les transcriptions d’entretiens*, vous pouvez commencer le codage ouvert. Le codage ouvert consiste à prendre les transcriptions et à les diviser en extraits individuels. Ensuite, prenez les extraits et comparez-les continuellement avec d’autres extraits. Cet acte de comparaison fait partie d’une méthode de base de la théorie ancrée appelée méthode comparative constante, que vous utiliserez tout au long des différentes phases de votre analyse.

Notez les similitudes et les différences entre les extraits :

Comparer différents extraits de la même personne.
Comparer des extraits similaires qui se produisent entre différentes personnes.
Comparer les expériences de différentes personnes dans des extraits similaires.
Comparer les extraits qui diffèrent d’un jour à l’autre.

Par exemple, dans une étude sur l’enfermement de COVID-19 dans la ville de New York, vous pouvez lire un extrait qui décrit une personne ayant des problèmes de sommeil. Vous devriez prendre cet extrait et le comparer aux extraits d’autres personnes qui ont également eu des problèmes de sommeil. Notez les similitudes ou les différences entre ces expériences.

*Dans le cadre de cet article, je ferai référence aux données collectées en tant que « transcriptions d’entretiens » et « extraits de transcriptions », mais vous pouvez utiliser n’importe quel type de données qualitatives, comme des observations, des notes, etc.

Réfléchir aux pensées et aux contradictions en rédigeant des mémos pendant l’analyse

Réfléchissez à vos pensées analytiques et écrivez-les sous forme de mémos. Considérez les mémos comme vos « notes personnelles » pour enregistrer le fil de vos pensées et garder une trace de vos réflexions. L’acte de rédiger des mémos peut être un bon moyen de réfléchir aux contradictions que vous trouvez dans les données. Vos mémos peuvent finir par devenir les éléments constitutifs de votre théorie.

4. Regroupez les fragments en codes en utilisant le codage ouvert

Lorsque vous comparez des fragments de données, recherchez des ensembles de fragments qui représentent la même idée ou le même concept central et regroupez-les. Vous pouvez utiliser un « code » pour encapsuler ces groupes de fragments. Les codes sont comme des étiquettes que vous attribuez aux fragments de texte.

Par exemple, supposons que nous comparions ces fragments :

« J’ai continué à regarder les informations, même tard dans la nuit. Et j’avais de plus en plus de mal à m’endormir. »
« J’avais définitivement des insomnies pendant la nuit.
« J’étais très inquiet. Les pensées tournaient en boucle dans ma tête et je gardais les yeux ouverts pendant des heures. »

Tous ces éléments représentent le concept de « problèmes de sommeil ». Par conséquent, si vous utilisez un logiciel d’analyse de données qualitatives, vous pouvez créer un code appelé « problèmes de sommeil » et regrouper tous ces extraits sous le code « problèmes de sommeil ».

Une fois que vous avez un code appelé « problèmes de sommeil », tous les extraits que vous analyserez à l’avenir ne devront pas seulement être comparés à d’autres extraits, mais aussi au code « problèmes de sommeil » et à tous les autres codes dont vous disposez.

5. Regroupez les codes en catégories en utilisant le codage axial

Au fur et à mesure que vous élaborez une liste de codes qui rassemblent des ensembles d’extraits, vous devriez également commencer à comparer les codes entre eux. Lorsque vous trouvez des liens entre plusieurs codes, vous pouvez les regrouper dans une « catégorie ». Cette étape de la théorie ancrée est appelée « codage axial », où vous trouvez les axes qui relient plusieurs codes. Si un logiciel d’analyse qualitative des données est utilisé, ces catégories sont représentées par une série de « codes emboîtés » qui sont empilés dans une hiérarchie.

Par exemple, dans l’étape précédente, nous avions un code appelé « troubles du sommeil ». Supposons que nous ayons aussi un autre code, « avoir des crises de panique ». Vous pouvez constater qu’il existe une relation entre ces 2 codes et qu’ils peuvent être regroupés dans une catégorie appelée « réagir négativement à la pandémie avec anxiété ».

Dans un logiciel d’analyse de données qualitatives, cette hiérarchie se présenterait comme suit :

[Réagir négativement à la pandémie avec anxiété]
[Troubles du sommeil]
[Vivre des attaques de panique]

6. Analyser plus de fragments en utilisant la méthode comparative constante

N’oubliez pas que la théorie ancrée est un processus cyclique. Même après avoir créé des listes de codes et regroupé les codes en catégories, vous devez continuer à analyser d’autres transcriptions d’entretiens et comparer les nouveaux fragments avec les catégories de codes existantes.

Lorsque l’on compare de nouveaux extraits avec des codes et des catégories, les extraits vont généralement faire l’une des trois choses suivantes : contredire, étendre ou soutenir les codes et les catégories existants. Voici ce qu’il faut rechercher dans chaque cas :

Contradiction : Si votre nouvel extrait contredit un code, cela peut être le signe que vous devez ajuster ce code ou le modifier. Cela signifie probablement aussi que vous devez revenir à l’étape 2 et effectuer d’autres séries de collecte de données en utilisant l’échantillonnage théorique pour aider à expliquer la contradiction.
Expansion : Si votre nouvel extrait étend votre code, soit en ajoutant plus de descriptions, soit en expliquant plus de facettes de votre code, c’est un bon signe que vous en apprenez toujours plus et cela signifie que vous devriez continuer à collecter et à analyser des données jusqu’à ce que vos nouveaux extraits soutiennent simplement vos codes plutôt que de les étendre.
Support : Si le nouveau snippet soutient généralement votre code sans ajouter d’informations supplémentaires, cela signifie que vous avez peut-être atteint la saturation théorique, c’est-à-dire le point auquel davantage de snippets n’apportent pas de connaissances supplémentaires sur vos codes et que vous pouvez passer à une étape ultérieure de votre recherche.

Avec la théorie ancrée, l’objectif n’est pas de coder ou de suivre tout ce qui se passe dans chaque fragment. Par exemple, une fois que vous avez établi la catégorie dans laquelle les personnes bloquées par COVID-19 étaient [Réagir négativement à la pandémie avec anxiété], vous n’avez pas besoin de recoder chaque extrait qui se réfère à cette catégorie. Cependant, si vous rencontrez un extrait dans lequel une personne ne [Réagit négativement à la pandémie avec anxiété], cela peut ouvrir la porte à un élargissement ou à un changement de catégorie.

7. Continuez à collecter des données et à les analyser jusqu’à ce que vous atteigniez la saturation théorique

Avec ces étapes itératives, quand savez-vous que vous avez analysé suffisamment de données ? Comment savez-vous quand arrêter de collecter ou d’analyser des données supplémentaires ?

Avec la théorie ancrée, vous devez continuer jusqu’à ce que vous arriviez à un point où les extraits supplémentaires des transcriptions n’élargissent pas les codes et les catégories. En d’autres termes, si vous apprenez toujours la même chose, même avec des extraits supplémentaires, cela signifie que vos codes et catégories sont devenus « théoriquement saturés ». Les extraits que vous avez collectés jusqu’à présent abordent tous les aspects pertinents de vos codes et catégories et il n’est pas nécessaire de continuer à collecter ou à analyser des données pour vos codes et catégories particuliers.

8. Définir la catégorie principale par un codage sélectif

Une fois que vous avez le sentiment d’avoir atteint la saturation théorique dans vos codes et catégories jusqu’à présent, il est temps de rassembler vos résultats avec un codage sélectif. Avec le codage sélectif, vous reliez tous les codes et toutes les catégories sous une catégorie centrale.

Cette catégorie centrale représente la thèse centrale de la recherche et constitue l’idée centrale de la théorie. Cette catégorie de base peut être une catégorie existante qui a été dérivée précédemment, ou une nouvelle catégorie qui est dérivée de tous les résultats existants jusqu’à présent.

Cette catégorie centrale sera la base de sa nouvelle théorie fondée.

Par exemple, si vous avez une liste de catégories telles que :

[Réagir négativement à la pandémie avec anxiété]
[Se sentir seul pendant l’enfermement]
[Socialisation virtuelle et en face à face]
[Santé mentale avant COVID-19
[Le logement actuel ne convient pas à l’enfermement]

Vous pouvez utiliser le codage sélectif pour définir la catégorie centrale et principale comme [accès à un logement adapté à l’isolement, atténuation de l’anxiété COVID-19 pendant l’isolement], afin de relier toutes vos catégories existantes.

9. Rédigez votre théorie ancrée

Une fois que vous avez déterminé votre catégorie principale par le biais du codage sélectif, et que vous êtes sûr d’avoir atteint la saturation théorique, il est temps de construire votre nouvelle théorie.

Rassemblez les données codées et la série de mémos et utilisez-les pour décrire votre nouvelle théorie.

Énoncez votre nouvelle théorie en quelques mots ou phrases.
Définissez les limites ou la frontière de votre théorie.
Résumez et rédigez une description de votre théorie. Incluez votre processus social et votre analyse thématique si nécessaire.
Utiliser vos données théoriques codées pour valider les points que vous suggérez dans votre théorie.
Écrire une déclaration précise de ce que vous avez étudié et construire votre théorie d’une manière que d’autres chercheurs peuvent utiliser.

Outils pour le codage de la théorie ancrée

Vous pouvez effectuer le codage de la théorie ancrée à la main, en utilisant des traitements de texte et des tableurs tels que Microsoft Word et Microsoft Excel, ou utiliser un logiciel d’analyse qualitative des données assisté par ordinateur. Chaque approche a ses avantages et ses inconvénients, et vous devez choisir la plus appropriée pour votre recherche. En savoir plus sur la façon de coder les données qualitatives.

Codage de la théorie ancrée avec un crayon et du papier

Des outils simples comme un stylo, du papier, des ciseaux et des marqueurs peuvent être utilisés pour le codage manuel. Il suffit d’imprimer les transcriptions et d’effectuer un codage ouvert en découpant les transcriptions en extraits individuels. Les étapes suivantes consistent à organiser ces articles en piles, tout en créant le codage théorique et les catégories conceptuelles.

Il s’agit d’un excellent moyen d’organiser les données avec vos mains, mais cela peut prendre du temps, surtout avec de grands ensembles de données. En outre, il peut être difficile de suivre vos comparaisons, car vous devez garder la trace de toutes les feuilles de papier.

Codage de la théorie ancrée avec un traitement de texte

Si vous décidez d’utiliser un traitement de texte tel que Microsoft Word ou Google Docs, faites votre tour de codage ouvert en surlignant les fragments. Vous pouvez ensuite coder en ajoutant des commentaires à ces extraits. Pour créer une catégorie, copiez et collez les extraits dans différents documents portant le nom de la catégorie. C’est un bon moyen de conserver l’analyse sous forme numérique, mais il peut être fastidieux de copier et coller continuellement les données.

Codage de la théorie ancrée en utilisant un logiciel d’analyse de données qualitatives

Les logiciels d’analyse des données qualitatives sont conçus pour prendre en charge des processus tels que la théorie ancrée. Vous pouvez utiliser le logiciel pour vous aider à suivre vos extraits et vos codes, et organiser vos pensées tout en faisant des comparaisons constantes. Les interfaces numériques vous aideront à gérer de grands ensembles de données et à garder la trace des nombreuses comparaisons que vous ferez. Des fonctionnalités supplémentaires, telles que les filtres démographiques et la possibilité de rechercher des transcriptions, peuvent également contribuer à rationaliser le processus de théorie ancrée.

Qu’est-ce que la recherche fondée sur la théorie ? Un cadre pour les chercheurs