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Triangulation
Introduction et historique
La triangulation est l’utilisation de plusieurs méthodes dans une recherche pour approfondir la compréhension d’un phénomène (Patton, 1999). Elle vient s’inscrire dans le domaine des méthodes mixtes ou de la recherche mixte et prend son origine dans les travaux de Denzin datant des années 70. Plus récemment, c’est Uwe Flick (2018) qui fait le bilan de l’évolution de cette notion notamment dans ses ouvrages sur la recherche qualitative.
On y découvre que le but de la triangulation a évolué depuis ce qu’il appelle la “triangulation 1.0” des années 70. L’objectif était alors de valider les résultats obtenus avec une méthode en obtenant des résultats similaires avec d’autres méthodes. Dans la “triangulation 2.0”, l’objectif est plutôt d’élargir, d’approfondir et de mieux comprendre les phénomènes, de relever les contradictions et d’obtenir plus de connaissances sur un sujet.
Uwe Flick (2018) note également plusieurs formes de triangulation. Ces formes peuvent avoir des noms légèrement différents chez d’autres auteurs. Il existe donc :
- La triangulation théorique qui prend en compte plus perspectives et concepts théoriques pour étudier les données les données. Cela peut permettre l’émission de d’hypothèses de recherche différentes pour traiter d’une même question.
- La triangulation d’investigation correspond à la récolte de données selon des méthodes identiques mais par plusieurs observateurs. Elle permet de limiter les biais personnels de chacun.
- La triangulation des données est l’utilisation de plusieurs sources de données.
- La triangulation méthodologique se décompose en 2 sous-types within-method et between-method aussi appelée across-method (Bekhet et Zauszniewski, 2012). La triangulation within-method est l’utilisation d’une seule méthode élaborée à partir de plusieurs approches qui apportent chacune leur concepts théoriques. Cela peut par exemple correspondre à l’utilisation de plusieurs sous-échelles pour un même questionnaire. La méthode de recherche utilisée est le questionnaires mais les sous-échelles proposées apportent des informations différentes. La triangulation between-method est l’utilisation de plusieurs méthodes de recherches différentes, qualitatives, quantitatives ou qualitatives ET quantitatives, pour étudier des aspects différents de la question de recherche. Des exemples plus concrets de ces 2 types de triangulation sont disponibles dans la section “Exemples d'utilisations”.
La compréhension de l’évolution des buts de la triangulation et des différentes formes qu’elle peut prendre nous permet de mieux la définir. Ainsi, la triangulation est la prise en compte de différentes perspectives, la combinaison de différents types de données, la perception de plusieurs investigateurs et/ou l’utilisation de différentes méthodes de recherche pour étudier un problème et répondre à une question de recherche. Elle permet d’aller plus loin, d’obtenir plus d’informations sur ce thème que l’utilisation d’une méthode unique.
Il est également important de noter que la triangulation n’est pas l’utilisation d’une méthode pour la collecte de données et d’une autre méthode pour l’analyse de ces données, ce n’est pas non plus l’utilisation de méthode qualitative de manière exploratoire avant l’étude (par exemple pour le développement du questionnaire) et de méthode quantitative pour l’étude elle-même.
Avantages et limites
Pourquoi utiliser la triangulation ?
Les objectifs fondamentaux de la triangulation ont évolué au fil du temps; de la validité et objectivité d’une recherche, elle a ouvert le pas à des possibilités étendues de compréhension des sujets étudiés. En effet, Thurmond (2001) souligne que les avantages de l’utilisation de la triangulation sont par exemple la découverte de nouvelles manières d’appréhender et d’étudier un phénomène, de mettre à l’épreuve certaines théories, voire de mieux comprendre certaines problématiques grâce la présence de différentes perspectives. En outre, Sawadogo (2021) note que la triangulation permet également de “compenser les biais propres à chacun”. Elle précise que l’un des atouts de la triangulation se situe au niveau de l’analyse des données; mettre en relation différentes analyses de données permet ainsi de réellement rendre compte de la complexité du sujet étudié.
Les limites
Bien que l’utilisation de la triangulation offre des possibilités non négligeables, les limites de cette méthode sont également à considérer. Thurmond (2001) fait part de certaines d’entre elles:
- Le temps supplémentaire nécessaire à l’implémentation de cette stratégie
- Les obstacles créés par la présence d’une grande quantité de données à traiter
- Les conflits liés aux modèles théoriques utilisés
- Le manque de compréhension quant à la méthode-même de la triangulation et les risques liés à un usage non pertinent de celle-ci. En effet, quantité n’est pas forcément gage de qualité, et une étude dont les fondations sont faibles ne bénéficiera pas des apports de multiples sources.
Exemple d’utilisations
Un exemple de triangulation méthodologique between-method
L’étude Bekhet, A. K. et Zauszniewski, J. A. (2012) donne un exemple sur l’utilisation de la triangulation méthodologique dans les milieux de recherche en clinique infirmière. Aussi appelé across-method, ils utilisent la between-method pour garder une perspective qualitative de l’étude, puis ensuite, identifier les similarités et différences en utilisant des approches quantitatives et qualitatives pour compléter les données. L’étude porte sur l’ajustement des personnes âgées lors de leur déménagement dans les maisons de retraites. Les recherches à ce sujet sont vagues et mériteraient un approfondissement des résultats avec une triangulation.
Pour récolter les données, les chercheurs ont utilisé deux approches. Une première approche quantitative qui utilise un questionnaire avec l’index IRA (“index of relocation adjustment”) qui mesure deux dimensions : “congruence” (degré de ressenti de leur contrôle et indépendance) et “continuity” (connection entre le passé et la situation actuelle). Ces données permettent d’identifier la relation entre les différents facteurs : type d’assistance, lieu de transfert, support social des amis et famille, activités quotidiennes, … Par exemple, les données indiquent une corrélation entre le type d’hébergement des retraités (assisté ou indépendant) et leur ajustement. Cependant, dû à un nombre inégal de personnes dans ces deux catégories, il est impossible de comparer les résultats par catégories. Or, une deuxième approche qualitative permet de compléter et clarifier les données quantitatives à partir des thèmes abordés et les facteurs relevés dans des interviews. Des questions ouvertes à propos de leurs raisons de bouger en maison de retraite sont posées pour permettre de clarifier les facteurs affectant l’ajustement des retraités comme le “pushing” (involontaire et incontrôle dans leur déménagement) et “pulling” (volontaire et contrôle sur leur déménagement).
Un exemple de triangulation multiples dans une étude
Dans son étude concernant le sentiment d’appartenance des immigrants en Allemagne, Flick et ses collègues (2019) utilisent plusieurs formes de triangulation, majoritairement de la triangulation de méthodes mais aussi de données.
Pour obtenir des données, les chercheurs ont mené des entretiens appelés “episodic interviews” qui se composent à la fois de questions ouvertes et de situations narratives. L’utilisation de ces 2 types de questions correspond à une triangulation within-method. La méthode utilisée étant l’entretien. A cela, les chercheurs ont ajouté des “go-alongs”. Cette méthode consiste à demander aux participants (dont la sélection est minutieuse et essentielle pour le bon déroulement de l’étude) de décrire leurs activités de tous les jours en les plaçant sur une carte puis, les chercheurs se sont déplacés physiquement avec les participants dans ces endroits. Tout en se déplaçant, les chercheurs ont discuté avec les participants et récolté des données utilisant une méthode différente de celle des entretiens. On a donc une forme de triangulation between-method. Les données obtenues par ces méthodes sont très différentes et sont combinées pour créer des biographies de participants. Cette étude est donc également une triangulation de données. Dans cet article, la triangulation est au cœur de la recherche. Dans leur conclusion, les chercheurs évoquent l’importance et les avantages de la méthode de “go-along” par rapport à l’utilisation de questionnaires seuls. La triangulation des 2 méthodes semble donc être un avantage pour cette recherche. Cependant, on peut noter que les chercheurs n’évoquent pas l’apport des entretiens par rapport à une méthode “go-along” uniquement. On peut donc se demander si l’entretien est nécessaire à l’obtention des résultats et par extension si la triangulation between-method était nécessaire dans cette étude. Si l’entretien avec la carte pour repérer les places d’intérêts du participant est nécessaire à la méthode du “go-along”, il ne peut être considéré comme de la triangulation de méthode (between-method) puisqu’il est du ressort de l’exploration et la préparation et fait parti intégrante de la méthode évoquée.
Un exemple de la triangulation des données et la triangulation méthodologique
Sawadogo (2021) effectue une recherche sur la mendicité de “mères de jumeaux” au Burkina Faso. Dans le but de mieux comprendre les enjeux de cette problématique, plusieurs types de triangulations ont été utilisés durant le processus de recherche. Celui-ci a ainsi pris en compte différents types d’interlocuteurs (agents du ministère, agents de police, usagers de la route…) à travers la triangulation des sources. La méthodologie de cette étude comprend différentes manières de récolter les données recherchées: l’observation, les entretiens et les relevés géographiques. En conséquence, la complémentarité de ces méthodes a permis de corroborer les résultats obtenus. Enfin, l’utilisation de la triangulation méthodologique a été effectuée non seulement à travers la compréhension du phénomène de mendicité à l’aide des données qualitatives, mais également la création et organisation de profils des sujets de la recherche à l’aide des données quantitatives recueillies.
Bibliographie
- Bekhet, A. K. et Zauszniewski, J. A. (2012). Methodological triangulation: An approach to understanding data. Nurse researcher.
- Flick, U. (2018). Triangulation in data collection. The SAGE handbook of qualitative data collection, 527-544.
- Flick, U., Hirseland, A. et Hans, B. (2019). Walking and talking integration: Triangulation of data from interviews and go-alongs for exploring immigrant welfare recipients’ sense (s) of belonging. Qualitative Inquiry, 25(8), 799-810.
- Patton, M. Q. (1999). Enhancing the quality and credibility of qualitative analysis. Health Sciences Research, 34, 1189-1208.
- Sawadogo, H. P. (2021) Saturation, triangulation et catégorisation des données collectées. Guide décolonisé et pluriversel de formation à la recherche en sciences sociales et humaines.
- Thurmond, V. A. (2001). The point of triangulation. Journal of nursing scholarship, 33(3), 253-258.