# Données et recherches participatives

## Enjeux et recommandations issues d'exemples de projets de recherches participatives

Kenneth Maussang, Nicolas Larrousse

Printemps de la donnée – 19 mars 2024
# Recherches participatives

## Recherches
Participatives

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Scolaires

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Associations de
malades

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Associations de
professionnels

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R&D
Innovation
ouverte

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Individus

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Associations

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Associations de victimes

"(...) des formes de production de connaissances scientifiques auxquelles des acteurs non-scientifiques professionnels – qu'il s'agisse d'individus ou de groupes – **participent de façon active et délibérée.**"

François Houllier, *Sciences Participatives en France. Etats des lieux, bonnes pratiques et recommandations*, (Février 2016) https://hal.inrae.fr/hal-02801940.

S. R. Arnstein, *A Ladder of Citizen Participation*, JAIP, Vol. 35, 4, July 1969, pp. 216-224.
# Une recherche scientifique « hors les murs »

Forme de science ouverte où des non-professionnels sont actifs dans le processus de recherche, où **la donnée est la matière première de l'échange avec les chercheurs.**

Implication de non-professionnels dans le processus de recherche : motivations ?

Impact sur la connaissance produite : fiabilité ? crédibilité ?

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la science !

Comité pour la Science Ouverte
collège Données de la recherche

Recommandations générales pour
aborder un projet de recherches
participatives
# Méthodologie

Une enquête nationale en ligne + série d'entretiens ciblés

Prise en compte de l'hétérogénéité :

- des pratiques ;

- des disciplines ;

- des métiers ;

- des opinions.

Le tout sous l'angle exclusif des données de la recherche.

## Chiffres clés

5 personnes

• Hélène Jouguet (IE CNRS – Huma-Num)

• Thomas Jouneau (Cons. bib. – Univ. Lorraine)

• Jean-François Martin (PR Institut Agro)

• Kenneth Maussang (MdC Univ. de Montpellier)

• Nicolas Larrousse (IR CNRS – Huma-Num)

Enquête nationale (Déc. 21 – Jan. 22)
359 réponses complètes (enquête)

9 entretiens ciblés (Mai 22 – Jan. 23)
# Données, informations et connaissances

## Compétence :

« mobilisation ou l'activation de plusieurs savoirs, dans une situation et un contexte données » Guy le Boterf (1995)

## Différents types de compétences :

* Savoirs théoriques
  (savoir comprendre, savoir interpréter)

* Savoirs procéduraux
  (savoir comment procéder)

* Savoir-faire procéduraux
  (savoir procéder, savoir opérer)

* Savoir-faire expérientiels
  (savoir-faire de par son expérience personnelle)

* Savoir-faire sociaux
  (savoir se comporter, savoir se conduire)

* Savoir-faire cognitifs
  (savoir traiter de l'information, savoir raisonner, savoir nommer ce que l'on fait, savoir apprendre)

Guy le Boterf (1995)
# Données, informations et connaissances

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Guy le Boterf (1995)
# Données, informations et connaissances

Non-professionnels scientifiques, le niveau de compétence des participants doit être évalué :
Scores de confiance dynamique / stratégies
qualité

Formation / accompagnement

Protocoles adaptés

Bénéfice d'une démarche participative :
accéder à des données et/ou
informations difficilement
accessibles autrement

Communauté de
participants
Animation, tiers-lieu et tiers
de confiance

Différents types de compétences :

Savoirs théoriques
(savoir comprendre, savoir interpréter)

Savoirs procéduraux
(savoir comment procéder)

Savoir-faire procéduraux
(savoir procéder, savoir opérer)

Savoir-faire expérientiels
(savoir-faire de par son expérience personnelle)

Savoir-faire sociaux
(savoir se comporter, savoir se conduire)

Savoir-faire cognitifs
(savoir traiter de l'information, savoir raisonner, savoir nommer ce que l'on fait, savoir apprendre)

Guy le Boterf (1995)
# Données, informations et connaissances

## Formation / accompagnement

## Protocoles adaptés

Bénéfice d'une démarche participative :
accéder à des données et/ou
informations difficilement
accessibles autrement

Communauté de
participants
Animation, tiers-lieu et tiers
de confiance

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Non-professionnels scientifiques, le niveau de compétence des participants doit être évalué :
Scores de confiance dynamique / stratégies qualité

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Recherches
participatives,
innovation ouverte
et science ouverte
Résultats de l'enquête
nationale

Kenneth Maussang
Hélène JOUGUET
Thomas JOUNEAU
Jean-François MARTIN
Nicolas LAROUSSE

Mars 2023

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Données et
recherches
participatives

Enjeux et
recommandations
issues d'exemples
de projets de
recherches
participatives

Kenneth MAUSSANG - Pilotage
Hélène JOUGUET
Thomas JOUNEAU
Jean-François MARTIN
Nicolas LAROUSSE

Septembre 2023

https://dx.doi.org/10.52949/38
https://dx.doi.org/10.52949/39
# Principales conclusions

**Première question à se poser : quel intérêt d'une démarche participative ?**

**Relation de confiance et/ou tiers de confiance et/ou tiers lieu**

**Asymétrie d'information/compétence entre participant/chercheur.**

**Le temps**

**La communauté**

**La donnée**

**Qualité de la donnée ≠ Fiabilité de la donnée ≠ Crédibilité de la donnée.**

**L'outil**

**Importance de l'ergonomie.**
# Stratégie qualité

Nécessite de maintenir le lien entre une donnée et

- son (ses) contributeur(s) – donc leur identité (dans le respect du RGPD) ;

- les traitements appliqués et les codes correspondants ;

- l'échantillon ou l'objet d'étude associé ;

- le protocole associé ;

- la documentation du hardware (ou références si commercial).
# Ouverture du processus de recherche, ouverture des données

## Le partage des données (ouverture) permet d'élever la qualité

Les données étant immédiatement partagées par les pairs, il y a une forme d'exigence mutuelle de la part des producteurs de données qui se met en place.

L'ouverture des données est un facteur de renforcement de la motivation des participants (donner à « voir » leur contribution).
# Valeur ajoutée - Valorisation des données

## Exploitation des données / des outils développés :

- participants ;

- tiers partenaires ;

- politiques publiques ;

- outils de gestion de crise.

**Importance de la reproductibilité pour la crédibilité institutionnelle.**

Accéder à des données difficilement accessibles autrement / obtenir des résultats difficilement réalisables dans un contexte « classique ».

Outils de diffusion de la culture scientifique, mais surtout d'acculturation à la démarche scientifique.

Appropriation de l'objet de recherche par « la société », devenant un objet culturel.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Festival international de Théâtre de rue d'Aurillac
(ECLAT) 2023</figcaption></figure>
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

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<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Recherches
participatives,
innovation ouverte
et science ouverte

Résultats de l'enquête
nationale

Kenneth Maussang
Hélène JOUGUET
Thomas JOUNEAU
Jean-François MARTIN
Nicolas LARROUSSE

Mars 2023

https://dx.doi.org/10.52949/33

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<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Données et
recherches
participatives

Enjeux et
recommandations
issues d'exemples
de projets de
recherches
participatives

Kenneth MAUSSANG - Pilotage
Hélène JOUGUET
Thomas JOUNEAU
Jean-François MARTIN
Nicolas LARROUSSE

Septembre 2023

https://dx.doi.org/10.52949/38

https://dx.doi.org/10.52949/39

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

RESEARCH DATA ALLIANCE

Birds of a Feather (BoF) à la
21<sup>ième</sup> plénière RDA

Collecting and Managing Data
from Citizen Science Research
Projects
# Réplicabilité / reproductibilité

## Evaluation de la **réplicabilité des protocoles par chaque participant**

* ✓ hétérogénéité : hardware, niveau de compétence, implication

* ✓ accessibilité et robustesse des protocoles : bêta-tests, phasage de « recrutement » avec pool de rodage, co-construction des protocoles avec les participants (e.g. Inserm - Gram)

* ✓ diversité des supports : formation, protocoles, outils de communication (compétences numériques)

* ✓ vocabulaire commun/partagé, discours au niveau de connaissances et compétences des participants.

## Evaluation de la **reproductibilité de la production des données**

Capacité à produire des données similaires par plusieurs participants dans des conditions similaires.

## Evaluation de la **reproductibilité de l'analyse des données**

Capacité à produire des résultats identiques ou cohérents quand des données similaires sont analysées par le même participant.

## Evaluation de la **qualité de la réalisation de la tâche confiée au participant**

Capacité à produire des résultats ou des données permettant de répondre à la question de recherche.

## Evaluation de la tolérance à l'erreur / aux incertitudes expérimentales
# Stratégie qualité

## ✓ Contrôle statistique et/ou moyennage

- compenser un taux d'erreur plus élevé par un moyennage statistique (volume de donnée) ;

- contrôle aléatoire par un professionnel ;

- échantillonnage biaisé (réseau CiSStats – méthodes statistiques pour les données de recherches participatives, https://cisstats.mathnum.inrae.fr)

## ✓ Scores de confiance dynamique

- jeu de données calibré pour évaluer le participant ;

- distribution d'un jeu de donnée sur N participants différents ;

- transcriptions : comparaison des résultats sur des segments communs du corpus ;

- identification des participants défaillants (modalités d'exclusions), des données suspectes (fake data, trolls)
# Stratégie qualité

## ✓ Plan de gestion de données

à prévoir dès le début du projet (pas de spécificités aux projets de recherches participatives *a priori*)

## ✓ Importance de la formation, de l'accompagnement

(e.g. accréditions/certification pour l'accès à certaines données)

## ✓ Importance des protocoles et de leur robustesse

- Protocoles fermés, les plus bornés possibles.

*Inconvénient : le participant risque de n'être qu'un « exécutant ».*

- Equilibre entre la rigueur scientifique et créativité / intelligence collective des participants

## ✓ Plan de gestion de données

Outil de réflexion et d'anticipation parfaitement adapté.

## ✓ Historicisation et traçabilité

- **tout conserver : données brutes, traitements appliqués ;**

- y compris en cas d'**erreur** (mais le signaler) – qualification de la donnée (normale, anormale, erreur,...) ;

- possibilité de commenter les données ;

- possibilité d'indiquer « *je ne sais pas* » (qui est une information en soi) ;

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# Outils

## ✓ Importance des outils

- automatiser le plus possible le renseignement des métadonnées (quand c'est possible) ;

- varier les outils : plateforme web, application smartphone, API, ... Mitigation du risque (dysfonctionnement, obsolescence, défaut d'adhésion) ;

- Anticiper la fracture numérique (version papiers) - inclusivité (y compris les publics empêchés) ;

- utiliser des standards interopérables ;

- volumétrie et flux de données - calibration des infrastructures (stockage et archivage) ;

## ✓ Ergonomie des outils

## ✓ Données partagées, données ouvertes, transparence : favoriser la confiance

- outils open source ;

- fiabilité de la mesure mais crédibilité du résultat ;

- ouverture des codes et des traitements appliqués aux données ;

- mise à disposition de la donnée brute ;

- différents niveaux de partage et d'ouverture des données.

## ✓ Cas des capteurs (smartphone ou matériel spécifique)

CASPA - CApteurs et Sciences PArticipatives (caspa.fr)
Données et recherches participatives - Enjeux et recommandations issues d'exemples de projets de recherches participatives © 2024 by Kenneth Maussang is licensed under CC BY 4.0