# Confronter les résultats d'enquêtes déclaratives aux données de pratiques des enquêtés: le cas de l'écoute de musique en streaming

Thomas Louail, Yann Renisio

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Thomas Louail, Yann Renisio. Confronter les résultats d'enquêtes déclaratives aux données de pratiques des enquêtés: le cas de l'écoute de musique en streaming. Vincent Berry; Anne Jonchery; Amandine Louguet. Culture en régime numérique, Presses de Sciences Po, 288 p., 2026, Questions de Culture, 978-2-7246-4585-9. hal-05209534

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Submitted on 13 Aug 2025

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>
# Questionner les résultats d'enquêtes déclaratives au regard de données de consommation : le cas de l'écoute de musique en ligne<fnref n="1" />

Thomas Louail<fnref n="2" /> et Yann Renisio<fnref n="3" />

## Introduction

La distribution sociale des préférences musicales et l'inégale légitimité de différents genres musicaux sont des sujets étudiés de longue date par les sociologues de la culture, en particulier en France grâce aux éditions successives de l'enquête Pratiques Culturelles<fnref n="4" />. De nombreux travaux ont permis d'élaborer différents modèles des préférences et pratiques musicales, appuyés par l'analyse des affinités statistiques entre variables sociodémographiques d'une part, et données déclaratives d'habitudes de préférences d'écoute d'autre part<fnref n="5" />. Cependant, il est difficile de saisir l'importance des effets de cette inégale légitimité des répertoires et des pratiques sur les réponses elles-mêmes des participants aux enquêtes. L'intégration, par les enquêté-e-s, des échelles de légitimité donne-t-elle (encore) lieu à une sur- ou sous déclaration de certaines pratiques et de certains répertoires ? Et si oui, pour quels genres et selon quelle intensité ? Nous présentons dans ce chapitre une démarche exploratoire qui apporte des éléments de réponse à ces deux questions, mais aussi à deux questions plus générales et transversales dans le champ des méthodes dites "mixtes"<fnref n="6" /> : à quel point ce que les personnes déclarent dans les enquêtes constitue-t-il un bon indicateur pour appréhender leurs pratiques et leurs représentations ? Et quelle est la nature des différences et l'intensité des écarts entre les sources de données ?

Parmi les pratiques culturelles usuelles, l'écoute de musique enregistrée présente plusieurs caractéristiques utiles pour les questions qui nous intéressent :

1. Cette consommation culturelle s'est très largement développée et "démocratisée" en France au cours des cinquante dernières années, et concerne aujourd'hui quotidiennement ou quasi-quotidiennement une grande partie de la population, certains auteurs diagnostiquant une "musicalisation du quotidien"<fnref n="7" />

<footnote n="1">¹Ce texte est le preprint d'un chapitre d'un ouvrage collectif dirigé par **Anne Jonchery** (DEPS), **Amandine Louguet** (DEPS) et **Vincent Berry** (Université de la Sorbonne Paris Nord, EXPERICE). Cet ouvrage est issu du colloque "Culture en régime numérique. Questionner les pratiques, catégories et méthodes" qui a eu lieu à Paris et Aubervilliers les 6-7-8 décembre 2023. Il sera publié aux Presses de Sciences Po en 2026. Les auteurs remercient chaleureusement les trois coordinatrices-teurs de l'ouvrage pour leur travail de coordination, leur relecture des versions successives de ce texte et leurs nombreux commentaires qui indéniablement ont permis d'améliorer le texte. Les auteurs remercient également les **collègues participant au projet RECORDS** pour leurs commentaires sur ce travail lors de réunions plénières du projet.</footnote>

<footnote n="2">²Chargé de recherche au CNRS, Géographie-cités & MIXTAPES,</footnote>

<footnote n="3">³Chargé de recherche au CNRS, Centre de recherche sur les inégalités sociales</footnote>

<footnote n="4">⁴Philippe LOMBARDO, Loup WOLFF, « Cinquante ans de pratiques culturelles en France », *Culture Etudes*, 2020-2.</footnote>

<footnote n="5">5 Philippe COULANGEON, « La stratification sociale des goûts musicaux », *Revue Française de Sociologie*, vol. 44 n° 1, 2003, p. 3-33; Hervé GLEVAREC, Michel PINET, « La « tablature » des goûts musicaux : un modèle de structuration des préférences et des jugements », *Revue Française de Sociologie*, vol. 50, 2009, p. 599-640.</footnote>

<footnote n="6">⁶L'expression "méthodes mixtes" désigne un champ de recherche en méthodologie d'enquête, qui s'intéresse à l'articulation de différentes sources d'information sur un même phénomène, et de différentes méthodes pour les traiter. Elle est souvent utilisée pour désigner l'emploi simultané de méthodes quantitatives (et en particulier l'analyse statistique des données, parfois issues de questionnaires) et qualitatives (données d'observation de terrain ou d'entretien). Dans ce texte on utilisera l'expression pour désigner au sens large l'ensemble des recherches qui tâchent de combiner des sources de données de nature distincte.</footnote>

<footnote n="7">⁷Philippe LE GUERN (sous la dir.), *En quête de musique : Questions de méthode à l'ère de la numérimorphose*, Paris, Hermann, 2017.</footnote>
2. A la différence des films et des séries, où les catalogues sont segmentés entre plusieurs plateformes et où l'accès à l'intégralité de l'offre nécessite de multiplier les abonnements, les principales plateformes de musique en ligne (Spotify, Apple Music, Deezer) donnent toutes accès à un catalogue immense et quasi-identique (de l'ordre de 100 millions de titres). Contrairement aux grandes plateformes de films et séries, ces plateformes de musique en streaming peuvent être utilisées gratuitement, mais dans ce cas des publicités sont intégrées entre les titres et les fonctionnalités sont réduites.

3. C'est une consommation culturelle dont la "transition numérique" est bien avancée, et pour laquelle le streaming constitue aujourd'hui la modalité largement dominante d'accès à la musique dans plusieurs pays, dont la France<fnref n="8" />.

Dans le cadre d'une collaboration pluriannuelle entre le CNRS, Sciences Po et Deezer, nous avons pu constituer une base de données anonymisées qui contient, pour plusieurs milliers de personnes, leurs données individuelles d'écoute sur Deezer pendant plusieurs années ainsi que leurs réponses à une enquête en ligne sur leurs habitudes d'écoute et préférences musicales (voir encadré). Associer et comparer des données déclaratives d'enquête avec des données observationnelles d'écoute sur plateforme, collectées auprès des mêmes personnes, soulève des questions méthodologiques intéressantes. Tout d'abord les catégories usuelles qui sont utilisées pour encoder l'information musicale ne sont pas les mêmes dans les deux cas. L'historique d'écoute de musique en streaming d'une personne pendant une période longue de quelques mois à quelques années liste des milliers voire des dizaines de milliers d'évènements d'écoute, de plusieurs centaines ou milliers de morceaux distincts, enregistrés par des dizaines ou centaines d'artistes différents et issus de très nombreux albums et playlists, autant d'objets musicaux précis et bien définis. A l'inverse, dans les grandes enquêtes, les préférences musicales ainsi que les pratiques et fréquence d'écoute sont souvent collectées via des catégories agrégées que sont les genres musicaux<fnref n="9" />, parfois complétées de listes de quelques dizaines d'artistes. L'information est donc inégalement précise, mais aussi d'une nature différente : là où les réponses collectées dans un questionnaire renseignent sur la façon dont les personnes se représentent leurs habitudes d'écoute et leurs goûts, les données observationnelles d'écoute produites par les plateformes renseignent sur les consommations effectives de morceaux précis. Celles-ci sont aussi sujettes à du "bruit"<fnref n="10" />, et leur traitement et interprétation requièrent des précautions méthodologiques et ontologiques<fnref n="11" />.

Ce chapitre décrit la construction de différents indicateurs qui permettent de comparer des réponses à une enquête avec des historiques individuels d'écoute en streaming. Après avoir présenté les résultats, nous discuterons des limites du dispositif d'enquête et des axes d'amélioration que nous avons

<footnote n="8">⁸ Voir les rapports annuels publiés par le Syndicat National de l'Edition Phonographique et l'International Federation of the Phonographic Industry</footnote>

<footnote n="9">⁹ Les genres musicaux sont des catégories pour lesquelles il n'existe pas de définition consensuelle. Ce à quoi elles renvoient est variable d'un-e enquêté-e à l'autre, et difficilement collectable par les enquêteur-trices, *a fortiori* dans une enquête en ligne. Il est toutefois difficile de se passer de ces catégories, à la fois pour assurer la comparaison et la cumulativité des résultats, et aussi parce que ce sont des catégories usuelles de description de la musique, des goûts et dégoûts, polysémiques mais expressives. Voir à ce sujet Nicolas ROBETTE, Olivier ROUEFF, « An eclectic eclecticism: Methodological and theoretical issues about the quantification of cultural omnivorism », *Poetics*, vol. 47, 2014, p. 23-40 ; Martine AZAM, Michel GROSSETTI, Laurent LAFFONT, Benoît TUDOUX, « Choix musicaux, modes de découverte et contextes d'écoute. Une typologie des univers musicaux des 15-25 ans », *Sociologie*, vol. 9, numéro 4, 2018, p. 343-360.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ En particulier il est impossible de connaître le contexte dans lequel se fait chaque écoute (écoutes seul-e vs. en groupe) et le niveau d'attention de la personne à la musique. Pour une partie des écoutes, la musique jouée peut avoir été choisie par quelqu'un d'autre que la personne titulaire du compte utilisateur. Cette part est impossible à estimer.</footnote>

<footnote n="11">¹¹ On en trouvera une discussion dans Yann RÉNISIO et al., « Integrating Digital Traces into Mixed Methods Designs. An Application to the Study of Online Music Listening Using Survey, Interview and Streaming History Data Collected from the Same Individuals », *Revue Française de Sociologie*, 65(1-2), 2024, p. 129-160. *Preprint* librement accessible sur HAL.</footnote>
identifiés. Nous conclurons sur les conditions de réplication de cette expérience pour d'autres champs de la consommation culturelle, et sur les questions de recherche ouvertes par ces résultats.

## L'enquête RECORDS

L'analyse est fondée sur des données collectées lors de la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS", conduite entre février et juin 2023 et lors de laquelle près de 465 000 utilisateur-trice-s de Deezer ont été sollicité-e-s. Cette enquête a été réalisée dans le cadre d'un projet collabo-ratif financé par l'ANR auquel ont participé trois unités de recherches du CNRS et Sciences Po, ainsi que les départements recherche de Deezer et Orange.

Les utilisateur-trice-s de Deezer ont été sollicité-e-s par mail et directement dans l'application Deezer, sur mobile et tablette. Ces personnes avaient préalablement consenti, dans les réglages de leur profil Deezer, à recevoir des invitations à participer à des enquêtes ou des offres de partenaires. Le questionnaire d'enquête contenait quatre modules (habitudes d'écoute de musique ; préférences musicales ; usages de fonctionnalités de recommandation ; indicateurs sociodémographiques) et le temps médian de passation a été de 12 minutes environ. Les non-répondant-e-s ont été relancés deux fois, à J+7 et J+14 jours, par mail et directement dans l'application. Au final, 15 929 partenaires ont été collectés. Une particularité de cette enquête est qu'elle a été conçue pour être appariée avec les historiques d'écoute des répondant-e-s. Ceux-ci ont explicitement consenti à ce que leurs données personnelles d'écoute et d'enquête, une fois anonymisées, soient exploitées dans le projet RECORDS. Leurs réponses sont ainsi comparées à des indicateurs extraits de leur historique d'écoute sur Deezer, sur la période 2018-2023.

Pour donner plus de sens à la comparaison entre données d'écoute et données déclaratives d'habitudes et de préférences collectées dans l'enquête, les analyses présentées dans ce chapitre se concentrent sur le sous-ensemble des répondant-es qui satisfont à l'ensemble de ces critères :

1. avoir déclaré être la ou le seul-e utilisateur-trice de son compte Deezer (50 % parmi l'ensemble des répondant-e-s). Ce filtre augmente la confiance dans le fait que les écoutes listées dans l'historique individuel sont bien celles de l'enquêté-e.

2. avoir déclaré que Deezer est sa seule source d'écoute de musique enregistrée (22 % parmi l'ensemble des répondant-e-s). Ce filtre permet d'éviter qu'une part importante de la musique écoutée par la personne le soit en dehors de la plateforme de streaming. Sont donc exclus de l'échantillon les personnes qui déclarent aussi écouter de la musique *via* d'autres canaux ou supports (écoute d'une radio musicale, de CDs et vinyles, etc.)

3. Enfin sont considéré-e-s uniquement les répondant-e-s qui ont commencé à utiliser la plate-forme Deezer avant le 1er janvier 2021 (86 % de l'ensemble des répondant-e-s), soit un peu plus de deux ans avant la date de passation de l'enquête. Ce filtre réduit les biais possible-ment liés à la découverte du service par les usagers, et permet de ne conserver que des utili-sateur-trices familier-e-s de la plateforme.

De l'application de ces filtres résulte un échantillon de 1 396 individus, dans lequel sont sur-représentés les enquêté-es les plus jeunes, les personnes sans enfants et les célibataires. La démographie de cet échantillon n'est pas représentative de l'ensemble des participant-es à l'enquête RECORDS, qui eux-mêmes ne sont pas représentatifs de l'ensemble des personnes utilisant Deezer, du fait de biais de sélection de notre enquête, non-obligatoire et non rémunérée. Pour cette étude exploratoire, nous avons privilégié ces critères de sélection qui permettent de renforcer l'hypothèse que les réponses collectées dans l'enquête et les données d'écoute sont bien celles d'une seule et même personne. Enfin, il faut noter que les participant-es ont pu changer de formule d'abonnement au cours de la période analysée. Ils ont pu par exemple souscrire un abonnement *premium* pendant quelques mois ou années, avant de l'interrompre puis le ré-activer. Les fonctionnalités disponibles et l'expé-
rience d'écoute dépendent de la formule d'abonnement : un utilisateur *premium* (compte payant, 12€ par mois en septembre 2024) peut écouter de la musique sans publicités et des albums en entier et dans l'ordre ; ce n'est pas le cas pour un utilisateur *freemium* (Deezer Gratuit). La majorité des ré-pondant-es à l'enquête ont souscrit un abonnement *premium*, mais les données disponibles ne per-mettent pas de filtrer uniquement les personnes dont la formule d'abonnement serait restée identique sur toute la période analysée.

La figure 1 représente la répartition par genre, âge, catégorie socio-professionnelle et niveau de di-plôme de l'échantillon étudié. Ce sont les réponses à l'enquête de ces 1396 individus ainsi que leurs historiques d'écoute Deezer au cours des années précédant leur participation qui sont analysés dans ce chapitre.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Répartition de l'échantillon enquêté selon l'âge (A), le genre (B), le niveau de diplôme (C) et la catégorie socio-professionnelle (D).</figcaption></figure>

Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3.

Champ : 1396 utilisateur.trices de Deezer ayant participé à la troisième itération de l'enquête "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré correspondant.

Note de lecture :

Panneau A : Parmi ces utilisateur.trices, 50.6 % ont déclaré dans l'enquête être une femme.

Panneau C : les niveaux 3-4 (+) de diplôme correspondent à (liste non-exhaustive) : CEP, CAP, BEP, BEPC, Bac, Bac pro ou Bac technologique ; 5-6 (++) : diplômes de niveaux Bac+2 (DEUG, BTS, DUT) à Bac+4 (maîtrise, BUT) ; 7-8 (+++) : Masters, diplômes d'ingénieur-e et doctorats (y compris médecine, dentaire, pharmacie).

Panneau D : PCS en trois classes issues de l'agrégation des 6 groupes de la PCS2020 (niveau 1). PCS- : Ouvrier-es, Employé-es et Artisan-es; PCS : Professions intermédiaires, commerçant-es et assimilé-es; PCS+ : Cadres, professions intellectuelles supérieures et chef-fes d'entreprise de plus de 10 personnes.

Pour tous les panneaux la modalité NA correspond soit à l'absence de réponse à une question directe (panneaux A à C), soit à l'impossibilité de coder la PCS2020 et par suite la PCS en trois classes à partir des informations collectées dans l'enquête (panneau D).
# Méthodologie

Il n'existe pas à notre connaissance de manuel qui propose des méthodes éprouvées et bien définies pour mesurer combien des données d'enquête (souvent catégorielles) correspondent à des données observationnelles de pratique (souvent continues), lorsque ces deux sources d'information sont collectées auprès des mêmes personnes. Pour les analyses présentées dans ce chapitre nous avons privilégié des indicateurs construits "sur-mesure" plutôt que des méthodes usuelles de la statistique multi-dimensionnelle. En particulier, les choix suivants ont été réalisés :

* sont considérées l'ensemble des écoutes de plus de trente secondes de chaque individu (celles qui sont comptabilisées par les plateformes pour le calcul du nombre de streams, la part de marché et la rémunération)

* pour les indicateurs d'habitudes et de préférences collectés en enquête : on évaluera combien la distribution de la variable observationnelle de consommation musicale (souvent une durée d'écoute ---- une variable continue) est bien "alignée" avec les modalités de la variable déclarative (catégorielle). Par exemple, pour comparer la fréquence d'écoute au cours des douze derniers mois que les individus déclarent en enquête à la fréquence de leur écoute observée sur Deezer, on détermine pour chaque personne le nombre D de jours où elle a écouté sur Deezer au cours des douze derniers mois ; puis on trace l'histogramme de D pour les différents groupes constitués sur la base de la réponse à la question correspondante de l'enquête : ceux qui ont déclaré écouter de la musique tous les jours ; ceux qui ont déclaré en écouter chaque semaine ; etc. On évalue ensuite combien les histogrammes obtenus pour les différents groupes se superposent.

* pour mesurer la cohérence entre déclarations et observations au niveau intra- et inter-individuel :

* **au niveau intra-individuel (cohérence individuelle)** : pour les questions à choix multiples (e.g. "Parmi ces genres musicaux, lesquels écoutez-vous ?") et de classement ("Parmi ces genres musicaux que vous avez déclaré écouter, lesquels préférez-vous ?"), pour chaque personne on mesurera, de façon systématique, combien ses durées d'écoute des différents contenus sont cohérentes avec la pratique ou les appréciations de ces contenus qu'elle a déclarée dans l'enquête<fnref n="12" />. En agrégeant par contenu les valeurs obtenues pour l'ensemble des personnes, il sera possible de mesurer et comparer la fréquence à laquelle est observée, pour différents genres musicaux et artistes, des situations de "dissonance" entre déclarations d'écoute ou d'appréciation, et durées d'écoute effective.

* **au niveau inter-individuel (fiabilité de l'indicateur)** : si une personne déclare qu'au cours des douze derniers mois elle a écouté de la musique chaque jour, tandis qu'une autre déclare qu'elle en a écouté chaque semaine, on s'attend à ce que dans les données d'écoute le nombre de journées distinctes d'usage de Deezer de la première soit supérieur à celui de la seconde. Dans le cas contraire, on considère que cette paire d'enquêté-es présente une incohérence inter-individuelle entre déclarations et observations de fréquence d'écoute. En considérant l'ensemble de toutes les paires d'enquêté-e-s constituables, il est possible de calculer la proportion de ces paires qui sont cohérentes sur un indicateur d'enquête donné. On tentera ainsi de se donner une mesure pour classer les indicateurs d'enquête sur la base de leur correspondance aux données observationnelles

<footnote n="12">¹² Si dans l'enquête un individu déclare apprécier l'artiste A et pas l'artiste B on s'attend à ce que, dans le cas où ses préférences déclarées seraient conformes à ses pratiques, on observe $t(A)>t(B)$ --- et donc $t(A)/t(B) > 1$ ---, où $t(A)$ (resp. $t(B)$) désigne la durée d'écoute de l'artiste A (resp. B) sur Deezer par l'individu, au cours de la période de référence. On peut mesurer la distribution, parmi l'ensemble des enquêté-es, de la valeur moyenne de ce rapport $<t(A)/t(B)>$ calculé pour l'ensemble des paires constituables (A,B) d'artistes au sujet desquels l'individu a été invité à s'exprimer dans l'enquête.</footnote>
d'écoute. Une telle mesure peut être utile pour nuancer des projections de consommation musicale à partir des données d'enquête.

## Les habitudes d'écoute

Nous nous intéressons tout d'abord à la fréquence d'écoute au cours des douze derniers mois. Cet indicateur a l'avantage d'être *a priori* moins sujet à un biais de désirabilité sociale que les indicateurs sur les genres de musique écoutés, sans en être totalement exempt non plus (en répondant à une enquête envoyée par Deezer, on peut se sentir poussé à sur-déclarer son temps d'écoute). Nous répartissons les enquêté-es en trois groupes, selon leur réponse à la question « *Au cours des 12 derniers mois, à quelle fréquence avez-vous utilisé Deezer pour écouter de la musique ?* » :

* Le premier rassemble les personnes qui ont répondu "tous les jours ou presque" ;

* Le deuxième regroupe celles qui ont répondu "plusieurs fois par semaine" ;

* Le troisième réunit celles qui ont répondu "plusieurs fois par mois" ;

Pour chaque enquêté-e on détermine à partir de son historique d'écoute les nombres de jours et de semaines distinct-es au cours desquels, lors des 12 derniers mois, pendant lesquels elle ou il a écou-té de la musique sur Deezer (quelle que soit la durée d'écoute). La Figure 2A présente pour chacun des trois groupes la distribution du nombre de jours d'écoute au cours des douze derniers mois. La Figure 2B représente la forme cumulative de cette distribution pour le premier groupe, tandis que la Figure 2C représente la distribution cumulative du nombre de semaines d'écoute pour le deuxième groupe.

**Figure 2. Distribution de la fréquence d'écoute observée au cours des 12 mois précédant l'enquête, selon la fréquence d'écoute déclarée.**
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3 et données d'écoute sur Deezer des participant-es.

Champ : 1396 utilisateur.trices de Deezer qui ont participé à la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré "Méthodologie" (cf. supra).

## Note de lecture :

Panneau A : Boîtes à moustaches représentant la distribution du nombre de jours d'écoute sur Deezer au cours des 12 derniers mois (sans seuil de durée minimale d'écoute par jour), pour trois groupes d'enquêté-es. Lecture : parmi les enquêté-es ayant déclaré écouter tous les jours ou presque, la moitié d'entre eux a écouté Deezer plus de 311 jours, 25% plus de 341 jours, et 25% moins de 255 jours.

Panneaux B et C : Histogrammes représentant (B) la distribution cumulative du nombre de jours et (C) du nombre de semaines distinct-es d'écoute sur Deezer, au cours des douze derniers mois, pour les personnes qui déclarent écouter de la musique "tous les jours ou presque" (B) et pour celles déclarant écouter "toutes les semaines" (C).

Lecture : parmi les personnes ayant déclaré écouter Deezer tous les jours ou presque au cours des 12 derniers mois (panneau B), 10% en ont écouté sur Deezer lors de moins de 180 journées distinctes, soit moins d'un jour sur deux en moyenne. Les lignes en pointillés marquent les seuils qui correspondent à 5, 10 et 20% d'"erreur" par rapport à la valeur qui serait attendue si la fréquence d'écoute observée était conforme à la fréquence déclarée. Panneau B : pour une personne déclarant écouter "tous les jours", la fréquence observée attendue est 365 jours, et les lignes pointillées sont placées aux valeurs seuils 347 (=95%*365, soit 5% d'erreur), 329 (10% d'erreur) et 292 (20% d'erreur).

La figure 2A illustre la consonance d'ensemble entre fréquences d'écoute déclarées et observées. Les personnes qui ont déclaré écouter de la musique quotidiennement en ont écouté plus fréquemment sur Deezer que celles qui ont déclaré en écouter toutes les semaines, lesquelles en ont écouté plus fréquemment que celles qui ont déclaré en écouter tous les mois. Les valeurs médianes des distributions des trois groupes sont cohérentes avec les données d'enquête. Néanmoins il apparaît aussi que les distributions se recouvrent. Environ un quart des personnes qui ont déclaré une fréquence d'écoute quotidienne ont en fait écouté moins souvent de la musique sur Deezer qu'un quart de celles qui ont déclaré en écouter toutes les semaines.

Pour mieux visualiser l'intensité de ces écarts entre déclarations et observations, les figures 2B et
2C présentent les formes cumulatives des histogrammes du nombre de jours d'écoute pour le groupe d'enquêté-es déclarant une pratique quotidienne (B) ; et du nombre de semaines d'écoute pour le groupe déclarant une écoute hebdomadaire (C). Si on fait l'hypothèse que les données d'écoute observées sur Deezer enregistrent la quasi-totalité des écoutes de musique de la personne, et uniquement les siennes (voir encadré Méthodologie), la figure 2B montre qu'environ 80 % des personnes du premier groupe font une « erreur » d'estimation de leur fréquence d'écoute de l'ordre de 5 % au moins (c'est-à-dire que 80 % de ces personnes qui ont déclaré écouter de la musique "tous les jours ou presque" sont à gauche de la ligne en pointillés placée à 344 jours, qui marque 95 % du nombre de jours théoriquement attendu -- ici 365 jours). Par ailleurs, 65 % des individus du groupe sont à gauche de la ligne rouge intermédiaire et font une erreur d'estimation de plus de 10 %. Enfin environ un tiers des personnes de ce groupe font une erreur d'estimation de plus de 20 % (effectif à gauche de la troisième ligne rouge). Toujours parmi ces personnes déclarant écouter de la musique quotidiennement, 12 % l'ont en fait écouté moins d'un jour sur deux en moyenne au cours des douze derniers mois. Sur la figure 2C les décalages observés sont moindres. Ces enquêté-es qui ont déclaré avoir écouté de la musique toutes les semaines au cours des douze derniers mois semblent mieux estimer, rétrospectivement, la fréquence de leur pratique à cette échelle temporelle plus agrégée.

## Écoutes et préférences musicales

Le même type d'analyse des écarts entre déclarations et observations d'écoute peut être réalisé sur les contenus musicaux. Dans cette partie, on compare le temps qu'ont passé les enquêté-es à écouter des artistes avec leurs déclarations d'appréciation de ces mêmes artistes. Dans quelle mesure les préférences déclarées et les durées d'écoute correspondent-elles ?

Les artistes constituent des catégories d'analyse plus précises que les genres musicaux, et la comparaison entre données d'écoute et données d'enquête en est facilitée. Pour autant, pour les enquêté-es, se positionner sur des artistes particuliers n'est pas exempt de difficultés. Il est possible de confondre un artiste avec un autre ; n'apprécier qu'une partie du répertoire d'un artiste ; et l'appréciation peut évoluer dans le temps : on peut avoir aimé la musique d'un artiste par le passé, l'avoir beaucoup écouté mais ne plus être appréciée, et inversement.

Pour cinq genres musicaux --- le rap français, le rock, le jazz, l'électro/EDM et la variété française --- une liste de quinze artistes a été soumise aux enquêtés, choisis pour leur popularité et représentants de différents courants, générationnels ou esthétiques. Si l'enquêté-e a déclaré écouter du rap français, il ou elle est invité-e à donner son avis sur quinze artistes de rap français. Si il ou elle a déclaré écouter plusieurs de ces cinq genres, il ou elle est interrogé sur son appréciation des artistes de ces différents genres, dans la limite de trois listes de quinze artistes par enquêté-e<fnref n="13" />. L'appréciation est collectée via une variable à quatre modalités (j'aime/je n'aime pas/pas d'avis/je ne connais pas). En parallèle, pour chaque enquêté-e nous déterminons sa durée d'écoute de chacun des artistes sur Deezer, et cette durée est divisée par sa durée totale d'écoute de musique sur Deezer. Les artistes peuvent ensuite être classés en fonction du temps passé par les enquêté-es à les écouter. Les questions portant sur l'appréciation des artistes ne précisent pas de période de référence, et pour compenser déclarations d'appréciation et écoutes nous considérons l'historique pluriannuel de la personne, depuis son inscription sur Deezer (ou depuis janvier 2018, si son inscription est antérieure à 2018) et jusqu'en mai 2023.

Les artistes du questionnaire peuvent ensuite être classés selon les appréciations déclarées en enquête, mais aussi selon le temps que les enquêté-es ont passé à les écouter. La figure 3 représente ces deux classements pour les quinze artistes de variété et de chanson française du questionnaire.

<footnote n="13">¹³ Si l'enquêté-e a déclaré écouter plus de trois des cinq genres préalablement cités, trois de ces genres sont tirés aléatoirement et les listes d'artistes correspondantes sont successivement présentées à l'enquêté-e.</footnote>
Les artistes sont ordonnés en fonction du nombre de personnes qui dans l'enquête ont déclaré les aimer (le rang de chaque artiste selon ce critère est indiqué par un point vert ; l'artiste le plus apprécié dans l'enquête a le rang 1, le second le rang 2 etc.). Ces artistes sont aussi classés en fonction du temps que les enquêté-es ont passé à les écouter (rang indiqué par un point bleu ; l'artiste le plus écouté a le rang 1).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Classement de 15 artistes de variété et chanson française, selon la préférence déclarée en 2023 par les enquêté-es, et selon le temps qu'elles/ils ont passé à les écouter sur la période 2018-2023.</figcaption></figure>

Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3 et données d'écoute sur Deezer des participant-es.

Champ : 1396 utilisateur.trices de Deezer ayant participé à la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré "Méthodologie" (cf. supra).

Note de lecture : Parmi les enquêté-es qui ont déclaré écouter de la chanson et variété française, Edith Piaf est au 6ème rang en termes de préférences déclarées, et au 14ème en termes de temps d'écoute sur Deezer de ces mêmes personnes. Le trait qui relie les rangs dans les deux classements est vert si l'artiste est plus populaire dans les déclarations d'appréciation que dans les chiffres d'écoute, en bleu si c'est l'inverse. Les artistes sont classés de haut en bas selon la longueur du trait, donc selon l'intensité de la "dissonance" entre les deux classements.

Parmi les artistes qui sont comparativement plus écoutés que déclarés appréciés (traits bleus) on retrouve plutôt des artistes contemporains, peu valorisés par les institutions culturelles et la presse culturelle généraliste (en particulier Christophe Maé et Jenifer, voire Céline Dion). Les artistes les plus déclarés appréciés mais moins écoutés (traits verts) sont des artistes plus anciens et "patrimoniaux" (Piaf, Gainsbourg, Brel, Aznavour notamment), dont le volume d'écoute plus restreint peut s'expliquer par leur ancienneté et par le fait qu'ils et elles ne sortent plus de nouveaux enregistrements. Cette première comparaison des popularités selon l'appréciation et selon l'écoute suggère que la déclaration d'appréciation ne permet pas de prédire la consommation musicale des individus.

L'examen de la distribution de la durée d'écoute d'un artiste, en lien avec la déclaration d'appréciation, révèle comme pour la fréquence d'écoute à la fois une consonnance d'ensemble et de fortes fluctuations. Sur la figure 4 on a représenté la distribution de la part du temps d'écoute personnel consacrée à écouter Jul, pour différents groupes de personnes : chez les enquêté-es qui ont déclaré
écouter du rap français, en distinguant parmi eux plusieurs sous-groupes selon leur appréciation déclarée pour cet artiste ; et également chez les personnes qui ont déclaré ne pas écouter de rap français.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4. Distribution de la durée d'écoute de Jul sur Deezer parmi les enquêté-es, selon leur appréciation déclarée pour cet artiste et selon qu'ils déclarent ou non écouter du rap français.</figcaption></figure>

Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3 et données d'écoute sur Deezer des participant-es.

Champ : 1386 utilisateur-trices de Deezer ayant participé à la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré "Méthodologie" (cf. supra).

Note de lecture : Parmi les enquêté-es ayant déclaré écouter du rap français et aimer Jul, 50% de ceux qui l'ont le plus écouté y ont passé entre 1.3% et 60% de leur temps d'écoute.

Comme pour l'indicateur de fréquence d'écoute (cf. Figure 2), il existe une cohérence globale entre appréciation déclarée et temps d'écoute de l'artiste : parmi les personnes qui se déclarent auditrices de rap français, celles qui déclarent aimer Jul ont en moyenne passé plus de temps à l'écouter que celles qui se déclarent sans avis, qui elles-mêmes l'ont en moyenne plus écouté que celles qui déclarent ne pas l'apprécier. Et l'ensemble de ces personnes ont en moyenne passé dix à cent fois plus de temps à écouter Jul que les personnes qui ne se déclarent pas auditrices de rap français. La valeur médiane de la variable d'intérêt - la part du temps individuel d'écoute consacrée à l'artiste - est plus de dix fois plus élevée dans le groupe des personnes qui déclarent aimer l'artiste que chez celles qui déclarent ne pas l'aimer. Un second constat est qu'il existe, au sein de chacun des groupes, une forte disparité de temps passé à écouter l'artiste. Ceci est plutôt attendu pour le groupe qui déclare l'apprécier ; dans ce groupe, les 10 % qui l'ont le plus écouté y ont consacré cent fois plus de leur temps que les 10 % qui l'ont le moins écouté. Plus surprenant est le constat que la même hétérogénéité de pratique s'observe dans les deux autres groupes, sur des volumes d'écoute bien sûr plus faibles. Parmi les personnes qui déclarent ne pas aimer l'artiste, certaines ont passé cent fois plus de temps que d'autres à l'écouter - mais sur d'autres échelles temporelles : de quelques minutes à quelques heures,
là où dans le groupe de ceux qui l'aiment, les variations vont de quelques heures à quelques dizaines ou centaines d'heures. Plusieurs raisons peuvent expliquer ce résultat : l'artiste a pu enregistrer des morceaux en *featuring* avec d'autres artistes appréciés par l'enquêté-e (comme par exemple SCH ou Soso Maness) ; il a pu enregistrer certains titres très populaires sur la période (notamment le titre *En bande organisée* interprété par le collectif 13'Organisé), qui ont été écoutés par des personnes qui d'habitude n'écoutent pas l'artiste et déclarent ne pas aimer l'artiste quand on les interroge. Enfin, cette figure 4 montre aussi qu'une proportion non négligeable des personnes qui déclarent ne pas aimer l'artiste l'ont pourtant plus écouté que d'autres qui elles ont déclaré aimer l'artiste. Toutes ces tendances s'observent pour les 75 artistes du questionnaire d'enquête (avec des intensités variables), et l'articulation des deux sources confirme que déclarer dans une enquête apprécier un artiste n'implique pas nécessairement qu'on écoute cet artiste ou qu'on l'a écouté au cours des dernières années ; à l'inverse déclarer ne pas l'aimer n'implique pas nécessairement qu'on ne l'a pas écouté.

Les enquêté-es étant invité-es à donner leur avis sur plusieurs artistes, il est possible de mesurer la consonance/dissonance existant entre déclarations et écoutes au niveau *intra-individuel*. Cette consonance entre écoutes et préférences déclarées peut être définie de la façon suivante : si un individu déclare (implicitly) dans l'enquête préférer l'artiste A à l'artiste B (c'est-à-dire qu'il déclare aimer A, et ne pas aimer B ou être indifférent à B), alors on s'attend *a priori* à ce qu'il écoute A plus que B.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5.** Classement de trente artistes de jazz et de rap français selon le taux moyen de « dissonance » entre les préférences déclarées par les personnes et leurs durées d'écoute sur Deezer, sur la période 2018-2023.</figcaption></figure>
Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3 et données d'écoute sur Deezer des participant-es.

Champ : 873 utilisateur-trices de Deezer ayant déclaré écouter du rap français (cyan) et 209 ayant déclaré écouter du jazz (rouge) parmi les participant-es à la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré "Méthodologie" (cf. supra).

Note de lecture : En considérant les préférences déclarées et les écoutes de l'ensemble des enquêté-es invité-es à donner leur avis sur Louis Armstrong, la valeur médiane du taux intra-individuel de comparaisons dissonantes de Louis Armstrong avec d'autres artistes est d'environ 7,5%. Cette valeur signifie que dans 7,5% des cas où Louis Armstrong est comparé à un autre artiste B, il y a une dissonance (plus ou moins forte) entre la préférence exprimée pour ces artistes, et le temps passé par l'enquêté-e à les écouter. Dans le cas de Soolking la valeur médiane de ce taux est nulle.

Sur la Figure 5, les quinze artistes de jazz et de rap français du questionnaire sont rangés par ordre décroissant de la valeur médiane de ce taux intra-individuel de "dissonance" entre appréciation déclarée et durée d'écoute. D'une part, les artistes de jazz donnent plus lieu que les artistes de rap à des dissonances intra-individuelles entre préférences déclarées et durées d'écoute. D'autre part, les artistes de rap les plus « dissonants » — IAM, Oxmo Puccino, Disiz, Orelsan — sont les artistes les plus légitimés du champ : leurs albums ont été plus fréquemment chroniqués par la presse culturelle nationale, ils ont été plus valorisés par les institutions culturelles (nominations et récompenses aux victoires de la musique ; apparitions des musiciens dans des films et séries) et leur place et consécration dans le champ est plus ancienne. Ce sont aussi les artistes de rap les plus âgés de la liste. Enfin, les artistes faisant le plus l'objet de dissonances intra-individuelles sont très majoritairement des artistes de jazz du XXème siècle, dont l'essentiel de l'œuvre a été enregistré il y a au moins quarante ou cinquante ans.

Distinguer les préférences que les personnes déclarent pour les artistes, des durées d'écoute - dont on peut se demander si elles sont assimilables à des "préférences révélées" - puis agréger, par artiste, ces dissonances individuelles entre déclaration et pratique, permet d'affiner la mesure de la relation que les personnes développent avec différents répertoires musicaux. En plus de calculer l'intensité de ces dissonances pour chaque artiste, il est aussi possible de les calculer pour chaque enquêté-e. On peut en effet faire l'hypothèse que ces dissonances sont inégalement distribuées parmi les auditeur/trices, et peut-être plus prononcées dans certains segments de notre échantillon d'enquêté-es, en particulier chez celles et ceux qui ont rempli plus rapidement le questionnaire (donc possiblement avec moins d'attention). Une autre explication possible de la partition jazz versus rap observée sur la figure 5 pourrait tenir dans l'inégale ancienneté des répertoires : les artistes de jazz ont pu être beaucoup écoutés par les enquêté-es avant le streaming et le basculement de leur écoute sur une plateforme, tandis que la majorité des artistes de rap français du questionnaire ont émergé avec le streaming. Pour chaque enquêté-e on calcule un taux de dissonance entre ses écoutes et ses préférences exprimées, taux qui permet d'estimer combien les préférences collectées en enquête constituent de bons prédicteurs de ses écoutes<fnref n="14" />. Pour aider à l'interprétation ce taux intra-individuel de dissonance on calcule également pour chaque individu la valeur que prendrait ce taux si l'individu avait répondu aléatoirement aux questions d'appréciation des artistes (modèle dit « nul »)<fnref n="15" />.

<footnote n="14">¹⁴ Pour chaque personne on calcule, en considérant toutes les paires d'artistes constituables (à partir de l'ensemble des artistes au sujet desquels il a été invité à s'exprimer dans l'enquête), la proportion de celles qui sont dissonantes, c'est-à-dire telles que : l'enquêté-e a déclaré aimer l'artiste A et ne pas aimer ou ne pas avoir d'avis sur l'artiste B, mais a écouté B plus que A. On représente sur la figure 6 (panneau A) la distribution empirique de ce taux intra-individuel de dissonance, au sein de l'échantillon enquêté (en vert, n=1360), ainsi que la distribution de cette proportion quand on considère cette fois uniquement les individus les plus "fiables" au sens de l'indicateur de fréquence d'écoute, c'est-à-dire dont les réponses à l'enquête sont "alignées" avec leurs données d'écoute (en rouge, n=423 ; voir Figure 2 plus haut)</footnote>

<footnote n="15">¹⁵Pour chaque enquêté-e, on répartit aléatoirement ses réponses "j'aime", "je n'aime pas", "pas d'avis" entre tous les artistes au sujet desquels il/elle a été invité à se prononcer dans le questionnaire. On calcule ainsi le taux de dissonance que l'on obtiendrait, à écoutes fixées, si les individus répondaient aléatoirement aux questions qu'on leur pose. On reproduit l'expérience pour un grand nombre de configurations aléatoires ainsi générées, et on calcule ensuite la statistique du taux obtenu (ceci correspond au "modèle nul" dans la figure 6, panneau A). Comparer les valeurs empiriques à ce cas limite théorique est important pour mieux situer les valeurs observées. Si la borne minimum de</footnote>
ce taux intra-individuel de dissonance est bien définie (le taux est nul dans le cas où les préférences déclarées par un individu pour des artistes sont parfaitement cohérentes avec le temps qu'il passe à les écouter – au passage, on note qu'il existe de tels individus parmi les enquêté-e-s, cf. Figure 6 panneaux B et C), la valeur maximale théorique doit être calculée et correspond au cas où l'enquêté-e répondrait aléatoirement, sans réfléchir aux questions qu'on lui pose, cas pour lequel les données déclaratives d'enquête seraient vides de sens.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6. Distributions du taux individuel de dissonance entre appréciation déclarée d'artistes et temps passé à écouter ces mêmes artistes sur Deezer.</figcaption></figure>

Source : Données de l'enquête en ligne RECORDS Vague 3 et données d'écoute sur Deezer des participant-es.

Champ : 1360 utilisateur.trices de Deezer ayant déclaré écouter un ou plusieurs de ces cinq genres : rap français, jazz, rock, variété et chanson française, électro et EDM, parmi les participant-es à la troisième itération de l'enquête en ligne "RECORDS" (février à juin 2023) et vérifiant les conditions listées dans l'encadré "l'enquête RECORDS" (cf. supra).

Note de lecture :

Panneau A : Distribution du taux de dissonance pour trois groupes : parmi l'ensemble des répondant-es de l'échantillon considéré pour cette étude (en vert) ; parmi l'ensemble des répondant-es pour lesquels la fréquence déclarée d'écoute de musique sur Deezer correspond à la fréquence observée, cf. figure 2 (en rouge) ; enfin dans le cas théorique (modèle nul) où les répondant-es déclareraient aléatoirement leurs préférences dans l'enquête (en bleu). Parmi l'ensemble des enquêté-es considéré-es, la valeur médiane du taux de dissonance entre préférences et écoutes est d'environ 5%. La valeur médiane est d'environ 12% dans le cas théorique où ces mêmes enquêté-es déclaraient aléatoirement leurs préférences (modèle nul). Inset : Histogramme du rapport entre le taux de dissonance individuel et le taux obtenu avec le modèle nul.

Panneau B : Distribution de la valeur mesurée du taux de dissonance, en distinguant les individus selon le nombre d'artistes au sujet desquels ils ont été invités à se prononcer dans l'enquête (15 correspondant à un seul genre, 30 deux genres, 45 trois genres) ; le nombre d'artistes au sujet desquels la préférence est collectée semble indépendant de la dissonance mesurée chez l'individu.

Panneau C : Distribution de la valeur du taux de dissonance selon le temps de réponse à l'enquête. Les individus ayant répondu très rapidement à l'enquête ne sont pas plus dissonants.
La figure 6A montre que la dissonance entre déclarations et durées d'écoute est faible chez la plupart des enquêté-es (la valeur médiane dans l'échantillon se situe autour de 5 %). Ce résultat laisse penser que les préférences déclarées pour des artistes dans une enquête permettent une bonne approximation du temps passé à les écouter. Cependant, pour le modèle nul *la valeur médiane du taux de dissonance est d'environ 12 %*, une valeur plus faible que ce que l'intuition anticipe *a priori*. L'encadré de la figure 6A représente l'histogramme du rapport entre le taux de dissonance individuel mesuré et le taux obtenu avec le modèle nul. Environ 6 % des personnes sont parfaitement consonantes (pic à gauche) : elles écoutent systématiquement plus les artistes qu'elles déclarent préférer. En revanche pour environ 10 % des personnes, le taux de dissonance mesuré est plus grand que celui calculé pour le cas aléatoire. Cela signifie que les préférences déclarées par ces personnes sont finalement moins informatives pour prévoir leurs écoutes de ces artistes que s'il leur était demandé de remplir le questionnaire les yeux fermés. Par ailleurs, ce taux de dissonance intra-individuel semble indépendant du temps passé à remplir le questionnaire (figure 6C) et il n'est pas plus faible chez les répondant-es les plus "fiables" sur l'indicateur de fréquence d'écoute<fnref n="16" /> (en comparant les boîtes à moustaches rouge et verte sur la figure 6A). Enfin ce taux n'est pas non plus élevé chez les participants invités à s'exprimer sur un plus grand nombre d'artistes (parce qu'ils avaient préalablement déclaré écouter plus de genres différents, 6B). Ces éléments semblent indiquer que la distribution sociale de la dissonance entre écoutes et préférences déclarées est imputable à d'autres facteurs, et d'autres analyses seront nécessaires pour mieux les circonscrire.

## Discussion

Dans ce chapitre nous avons comparé deux sources d'information sur les habitudes d'écoute et les préférences musicales de personnes qui utilisent la plateforme de streaming Deezer comme principale source de musique enregistrée. Nous avons proposé des indicateurs pour évaluer combien les déclarations d'écoute et les préférences, dans un questionnaire d'enquête, étaient consonnantes avec la consommation musicale sur Deezer au cours des années précédant leur participation à l'enquête. Nos analyses montrent qu'il existe des différences importantes entre ces habitudes et préférences déclarées et celles "révélées" par les données d'écoute. Deux personnes qui répondent de manière identique à une question sur la fréquence d'écoute de musique peuvent avoir dans la réalité des fréquences d'écoute observées très différentes sur la plateforme, témoignant des biais d'évaluation de ses propres pratiques. D'autre part, quand il est demandé aux personnes leur préférence parmi une liste d'artistes, ceux qu'elles classent le plus haut ne sont pas ceux qu'elles écoutent le plus. Le développement du streaming et la collecte de ces données d'écoute individuelles et anonymisées permettent, lorsque les données de consommation sont accessibles aux chercheurs, de mesurer au niveau individuel et à grande échelle ces écarts entre les déclarations et les consommations culturelles réelles - ce qui était impossible avec les sources d'information et méthodes d'enquête avant le streaming.

La mesure des goûts culturels est un problème difficile<fnref n="17" />. Le goût musical est une notion pluridimensionnelle qui intègre en particulier les représentations que les personnes se font de leurs propres préférences, leur discours au sujet de la musique, des genres et des artistes (ce qu'on peut collecter en enquête) ; mais elle inclut aussi leur consommation musicale concrète, laquelle peut être précisément mesurée avec les historiques d'écoute des plateformes. La sociologie des pratiques culturelles, qui relie les répertoires culturels préférés aux propriétés sociodémographiques des personnes, s'est jusqu'ici principalement appuyée sur les préférences déclarées dans des enquêtes, mais plus rare-

<footnote n="16">¹⁶ Dont "l'écart" entre fréquence d'écoute déclarée et observée au cours des douze derniers mois est de 5% ou moins, voir figure 2.</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ John W. Mohr et al. (sous la dir.) *Measuring Culture*. Columbia University Press, New York, 2020.</footnote>
ment sur les consommations musicales effectives<fnref n="18" />. Cette sociologie des consommations musicales effectives reste à écrire, et rien ne permet à ce stade d'avancer que les classifications sociales opérées sur la base de la musique que les personnes écoutent seront semblables à celles constituées sur la base de la musique qu'elles déclarent préférer. Qu'elles le soient ou non, la preuve empirique reste à établir.

Avant de conduire cette comparaison entre données d'écoute et données d'enquête il est nécessaire de s'assurer que les données de la plateforme reflètent toute leur activité musicale. Pour cela, nous avons sélectionné un groupe de participant-es à partir de leurs réponses à l'enquête. Toutefois, les filtres appliqués<fnref n="19" /> s'appuient eux-mêmes sur des données déclaratives collectées dans l'enquête, données dont il a été montré dans les analyses qu'elles recouvrent, pour une même modalité de réponse, une grande variabilité de pratiques. Bien qu'utiles, ces filtres restent donc limités et pour renforcer la fiabilité de cette comparaison, l'idéal serait de disposer d'une source tierce. Celle-ci permettrait de vérifier que les participants sont les seuls utilisateurs de leur compte (évitant ainsi que leur historique inclut des écoutes choisies par d'autres personnes), mais aussi qu'ils ont utilisé cette plateforme uniquement pour écouter de la musique durant la période étudiée. Ces vérifications amélioreraient la précision des résultats. Cette exclusivité qui permettrait de collecter des données individuelles "pures" semble toutefois un horizon difficile à atteindre, tant l'écoute est aussi une activité sociale, ancrée dans le quotidien, et influencée par les contextes de pratique. Ceux-ci influent sur le choix de ce qui est écouté : en voiture avec les enfants ou à l'occasion d'une soirée entre amis, ou même en fonds musical en télétravail, des artistes peu appréciés pourraient ainsi être écoutés depuis le compte personnel de la personne. Le poids de cette part non (totalement) choisie est impossible à estimer en l'état, de même que son influence sur les valeurs des indicateurs étudiés.

Aussi, en l'absence de collecte dans l'enquête de déclarations d'écoute des artistes, nous avons opéré une comparaison moins immédiate, entre la durée d'écoute par l'enquêté-e de ces artistes sur Deezer (donnée observable) et l'appréciation de ces artistes (donnée déclarative). Le classement d'artistes effectué sur la base de la dissonance entre ces deux dimensions (appréciations déclarées et durées d'écoute effectives) permet d'affiner, dans des indicateurs statistiques, la notion multidimensionnelle de goût. Les classements d'artistes établis selon l'intensité des dissonances intra-individuelles entre préférences déclarées et durée d'écoute (voir figure 5) peuvent en partie être interprétés comme une manifestation indirecte d'une inégale désirabilité sociale de la déclaration d'appréciation de tel ou tel artiste. Mais d'autres pistes d'explication peuvent être invoquées : des effets d'âge et de génération viennent probablement s'ajouter au fait que l'écoute de musique sur plateforme est globalement dominée par des écoutes de sorties relativement récentes (front catalog), que les interfaces développées par les plateformes contribuent à encourager. Ces écarts montrent ainsi que la valeur (estimée via la préférence déclarée) que les personnes accordent à certains contenus (ici des artistes) ne correspond pas à leur comportement culturel (consommations). On peut préférer certains artistes sans pour autant les écouter régulièrement, et même moins régulièrement que d'autres artistes qu'on valorise moins. Il

Cette question des écarts entre préférences déclarées et écoutes effectives fait écho aux débats en économie sur les “préférences révélées”<fnref n="20" />. De même qu'il est probable que le repas consommé le plus fréquemment par un individu ne soit pas celui qu'il déclarerait comme son plat préféré, il en va de même pour la musique. Jusqu'à présent la mesure et l'analyse des écarts entre déclarations et écoutes, ou entre préférences et comportements, n'ont pas été suffisamment exploitées. Il ne s'agit

<footnote n="18">¹⁸ Yann Renisio et al., « Integrating Digital Traces into Mixed Methods Designs. An Application to the Study of Online Music Listening Using Survey, Interview and Streaming History Data Collected from the Same Individuals », *Revue Française de Sociologie*, 65(1-2), 2024, p. 129-160. Preprint librement accessible sur HAL.</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ Les filtres sont détaillés dans l'encadré méthodologique.</footnote>

<footnote n="20">²⁰ John BESHEARS, James J. CHOI, David LAIBSON et Brigitte C. MADRIAN. "How Are Preferences Revealed?" *Journal of Public Economics* 92(8): 1787-94, 2008. Accessible à doi:10.1016/j.jpubeco.2008.04.010.</footnote>
pas ici que de biais, mais aussi de normes sociales qui se dévoilent dans ces écarts.

Le protocole présenté nécessite une collaboration avec une plateforme qui accepte d'enquêter auprès de ses utilisateurs, et que les utilisateurs consentent à l'enquête et acceptent que soient traitées par les chercheur-es leurs données anonymisées d'usage. Par rapport à d'autres approches — collecte de données de plateformes via des API ; don de données ; installation par les utilisateurs consentant de trackers qui enregistrent leurs durées d'utilisation d'applications mobile et leur navigation internet<sup>21</sup> — les historiques d'écoute sur plateforme ont comme avantage de collecter des données dans des conditions naturelles de pratique, et sur des périodes très longues — jusqu'à plusieurs années pour les utilisateurs-trices les plus anciens. L'approche présentée pourrait être reproduite pour mesurer d'autres types de contenus culturels consommés en ligne (podcasts, films et séries), et plus généralement étudier d'autres pratiques ordinaires qui, pour une part très importante de la population, sont désormais intermédiées par des plateformes numériques (par exemple : les courses alimentaires, les rencontres en ligne, la consommation d'informations ; ce sont des activités de natures très différentes mais qui ont en commun de ne pas être exemptes de normes de légitimité, inégalement incorporées par les personnes). Un point crucial pour avancer sur ces sujets sera l'ouverture de jeux de données individuelles et anonymisées. Des recherches complémentaires sont nécessaires pour identifier un niveau approprié d'agrégation des données personnelles avant leur ouverture, conforme avec le RGPD.

L'enquête contient également un volet socio-démographique, dans lequel sont collectées plusieurs variables usuelles de position sociale. De nombreuses analyses restent à faire pour comprendre la nature et la force des relations entre ces variables et les écarts entre déclarations et pratiques. Ces écarts fluctuent-ils significativement d'un groupe social à l'autre ? Les personnes qui déclarent apprécier les artistes les plus consacrés plus qu'elles ne les écoutent – ce qui pourrait être interprété comme une preuve d'assimilation d'une norme – partagent-elles des propriétés communes, du point de vue de ces variables de signalétique sociale ? D'autres recherches menées dans le laboratoire Mixtapes, commun au CNRS et à Deezer, devraient permettre d'y répondre.

Cette recherche a été financée, en tout ou partie, par l'Agence nationale de la recherche (ANR) au titre des projet ANR-19-CE38-0013 "RECORDS" et ANR-24-LCV1-0003 "MIXTAPES". À des fins de libre accès, une licence CC-BY a été appliquée par les auteurs au présent document et le sera à toute version ultérieure jusqu'au manuscrit auteur accepté pour publication résultant de cette soumission.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

<footnote n="21"><sup>21</sup> Voir par exemple Florian KEUSCH, "Quality of Digital Behavioral Data", oral communication in FORS-SSP Methods & Research Meeting, 30 janvier 2024, support de présentation téléchargeable ici :
https://forscenter.ch/wp-content/uploads/2024/02/keusch_unil_2024.pdf
Alexander WENZ, Florian KEUSCH et Ruben L. BACH, "Measuring Smartphone Use: Survey Versus Digital Behavioral Data", *Social Science Computer Review*, 2024.</footnote>