1De plus en plus de disciplines des sciences humaines et sociales (SHS) ont introduit des méthodes d’enquête, de récolte et de traitement de données qui s’appuient sur des technologies numériques (enquêtes en ligne, aspiration de contenus publiés sur le et traitement, constitution de bases de données nécessitant une fouille de données automatisée, analyse ethnographique ou a contrario massive des réseaux socionumériques…). Cette profusion de méthodes nouvelles est présentée, souvent abusivement, comme constituant une unité identifiable par le label d’humanités numériques, alors que l’usage de cette terminologie est très lâche et flou.
2Les sciences de l’information et de la communication (SIC) sont concernées au premier chef par ces évolutions. Elles le sont par l’historique intérêt des sciences de l’information et de la documentation pour l’informatisation des données, leur indexation et leur classement. Elles le sont aussi par l’évidente appétence des sciences de la communication pour tout ce qui a trait aux nouvelles technologies de communication. Enfin, les SIC le sont d’autant plus que la question des méthodes a toujours été au cœur de la discipline, en particulier à travers la posture d’un « pluralisme méthodologique » revendiqué de longue date, en résonance avec le ferment interdisciplinaire à la genèse même des SIC. Cette ambition forte s’est nourrie au fil du temps des légitimes interrogations qui l’accompagnent : quelles modalités de mise en œuvre pour une dynamique méthodologique orchestrale ? Quelle réalité de cette diversité d’outils méthodologiques dans les études empiriques menées en SIC (Bernard et Joule, 2005 ; Courbet, 2011) ? Or, cette ambition se trouve plus que jamais d’actualité à l’heure où le numérique, entendu comme écosystème, devient un fait social, politique et culturel total, ainsi qu’un nouveau « terrain de jeux » pour la recherche en sciences humaines et sociales.
3Noortje Marres (2012) propose une redistribution des méthodes utilisables en contexte numérique autour de quatre grands ensembles : les méthodes traditionnelles (methods-as-usual) conservant les standards des méthodes d’enquête classiques en sciences humaines et sociales et transposées au numérique ; les méthodes computationnelles (big methods) mobilisant des outils et une ingénierie issus de l’informatique et des mathématiques pour traiter de grands volumes de données ; les méthodes virtuelles (virtual methods) déclinant des approches ethnographiques en contexte numérique, et enfin, les méthodes numériques (digital methods) s’appuyant sur des outils nativement numériques pour étudier des objets de recherche et terrains numériques. Cette proposition de typologie constitue un exemple intéressant des permanences et renouvellements à l’œuvre dans le champ des méthodes en contexte numérique.
4Le débat sur les humanités numériques, amorcé dès le début des années 2000 (Schreibman et al., 2004 ; Berry, 2011), et les questionnements que cela continue à susciter au regard des SIC (Paquienseguy et Pélissier, 2021), illustrent également une effervescence autour de cette question méthodologique. S’il ne s’agit sans doute pas d’une nouvelle « querelle des méthodes » ou d’une nouvelle querelle des Anciens et des Modernes, force est de constater que tensions, controverses, craintes et nouvelles formes d’autorité émergent à l’aune de l’emprise du numérique, simultanément objet, terrain, instrument et méthode de recherche (Bourdeloie, 2013), nous renvoyant ainsi en permanence à cette situation paradoxale : le numérique est ce sur quoi l’on cherche, mais aussi celui par lequel on cherche… Paradoxe qui se redouble d’un défi intellectuel majeur, celui des compétences à réunir pour les chercheurs se lançant dans le traitement informatisé des big data puis dans le délicat exercice de leurs visualisations graphiques. Un chercheur en SHS peut-il se former à la programmation informatique pour s’emparer des outils nécessaires, ou doit-il forcément nouer des collaborations avec des collègues en informatique, avec toutes les difficultés d’intercompréhension que cela pose ?
5Parmi les tensions identifiables, celle qui oppose méthodes qualitatives et méthodes quantitatives est ravivée par les possibilités ouvertes avec les approches de type big data. Comme le rappellent Bénédicte Aldebert et Audrey Rouziès (2014) « les partisans des méthodes quantitatives défendent une recherche objective, déductive, causale, exempte de biais et généralisable, alors que les tenants des méthodes qualitatives nuancent la recherche absolue d’objectivité à la fois impossible à atteindre et non souhaitable. Ils accordent plus d’importance au contexte de l’étude, aux descriptions riches, prenant en compte l’interprétation des acteurs et la construction d’actions et de connaissances collectives ». La tension entre les deux approches s’inscrit dans une histoire déjà ancienne au sein de laquelle Abbas Tashakkori et Charles Teddlie (2003) ont identifié quatre grandes périodes : une période « traditionnelle » avec peu de controverses méthodologiques (1900-1950) ; une période « moderniste » (1950-1970) avec l’émergence de protocoles multiméthodes et la remise en cause du positivisme ; une « guerre des paradigmes » (1970-1990) où s’opposent deux paradigmes idéologiques dominants (approche quantitative/positiviste et approche qualitative/constructiviste et compréhensive) ; enfin, de 1990 à aujourd’hui s’est ouverte la période du « pragmatisme » comme voie de conciliation entre les deux paradigmes, permettant de penser ensemble les approches qualitative et quantitative à partir des questions de recherche et en dehors d’un primat idéologique. Cette conciliation est identifiée par certains comme une troisième voie de recherche, celle des méthodes mixtes de recherche (mixed methods research ; Johnson et Onwuegbuzie, 2004) reposant sur une utilisation conjointe, mais selon des combinaisons variables, des approches qualitatives et quantitatives.
6Comment penser dans les environnements numériques et dans nos démarches de recherche cette tension ou, au contraire, cette complémentarité entre le quantitatif et le qualitatif ? L’engouement actuel pour les approches de type big data renvoie au vertige d’espérer voir se déchirer le voile posé sur une réalité – ou sur une vérité –, auparavant inaccessible, et ce, par le pouvoir de révélation de données volumineuses, véloces et variées (selon la définition consacrée) auxquelles seront appliqués des traitements statistiques et algorithmiques. Nous voyons quotidiennement, dans les médias mais aussi et surtout dans les pratiques marketing, commerciales, politiques, les manifestations tangibles de cette autorité des chiffres et par les chiffres, qui n’est pas née avec le numérique mais qui s’inscrit dans la longue « histoire de la raison statistique » (Desrosières, 2000) et se renforce avec les potentialités calculatoires et la mise en données numériques de l’ensemble des activités humaines. La recherche en SHS n’échappe évidemment pas à la tentation de cette ouverture sur de nouveaux espaces d’observation et d’interprétation que permet le changement d’échelle propulsé par les approches de type big data.
7Sommes-nous dès lors à un « moment big data des sciences sociales » en général (Bastin et Tubaro, 2018), et des SIC en particulier ? Cet engouement condamne-t-il, d’une certaine façon, les approches de type micro qu’incarnent les méthodes qualitatives par leur quête d’une compréhension fine des situations et des mises en significations par les acteurs ? À en juger par les très récentes productions sur le sujet (Millette et al., 2020 ; Paquienseguy et Pélissier, 2021), les méthodes qualitatives ont encore de beaux jours devant elles…
8Dans la continuité de ces écrits, le texte proposé par Anne Cordier résonne en un vibrant plaidoyer pour les problématiques qualitatives en contexte numérique, une mise en garde contre la tentation du « solutionnisme technique » et au-delà, la revendication quasi politique d’une approche artisanale de la pratique de recherche. Dans une lecture plus nuancée, Ghislaine Chartron évoque les opportunités qui s’ouvrent pour les chercheurs, le potentiel accru de sources de données ouvrant la voie, en particulier par des méthodes de fouille de données, à de nouvelles analyses (des usages, des publics, etc.), le tout dans un contexte juridique plus favorable et dans un environnement de services étendu. Pour autant, il ne s’agit pas du tout pour G. Chartron de méconnaître les risques, limites, biais de telles approches et conditions pratiques de la recherche, mais bien de penser la complémentarité des méthodes. En effet, au-delà des fausses promesses d’une vérité par le nombre ou d’une révolution copernicienne des méthodes, l’un des enjeux ne réside-t-il pas dans le fait de cultiver, avec soin, les possibles d’un dialogue fructueux par et avec les données, entre « zoom » et « dé-zoom » (Cardon, 2014), entre « distant reading » et « close reading » (Moretti, 2013), dans une posture inspirée par les méthodes de recherche mixtes ?
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