18a. Qu’est-ce qu’une contribution scientifique en psychologie ?

Résumé. Les contributions scientifiques qu’on peut espérer en psychologie consistent à dépolluer la littérature, en isolant (1) les résultats empiriques fondés sur un simulacre de mesurage et (2) les propositions théoriques non testables. Complémentairement, un inventaire des questions ouvertes serait certainement très utile aux chercheurs en quête d’énigmes à résoudre.

Dans la recherche en psychologie la mise en œuvre d’un attirail d’analyses statistiques automatiques prévaut sur la pensée critique cependant que les équipes comme les personnes, candidates à un renouvellement, un recrutement ou une promotion, acteurs dans les instances d’évaluation,  co-construisent le pouvoir du « publish or perish ». Moins nous sommes capables, individuellement et collectivement, de définir nous-mêmes ce que nous appelons une contribution scientifique, plus nous honorons les indices bibliométriques.

Définir ce qu’est une contribution scientifique de manière générale est une gageure. On peut au moins proposer quelques éléments de réponse utiles pour motiver voire cadrer un projet de recherche particulier. Deux grandes catégories sont distinguables : (1) les contributions théoriques répondent à des questions de définition1, ou de logique2, tandis que (2) les contributions empiriques précisent ou complètent la connaissance qu’on a de certains phénomènes3. Dans les deux cas, un travail de recherche est une contribution s’il apporte quelque chose de neuf aux connaissances actuelles.

D’où la nécessité de  disposer d’un état des connaissances théoriques et empiriques relatif à son domaine d’investigation, pour montrer qu’on peut passer d’un état a à un état b des connaissances. Un cadre formel de description des connaissances est alors nécessaire — et si on ignore ce qu’il peut être, on a du pain sur la planche.

Lorsqu’on essaie d’appréhender l’état des connaissances à partir de la « littérature » (i.e., le discours officiel d’une communauté scientifique), on tombe souvent sur une masse impressionnante de propositions inintelligibles (ou qui donnent une impression fallacieuse d’intelligibilité, ce qui est pire). Si le refus de cette inintelligibilité suscite l’indifférence de la communauté qui se constitue par ce discours, alors on a un problème éthique vis-à-vis de notre responsabilité critique (cf. Lumsden, 1973 ; Michell, 2004 ; Rozeboom, 1984).

Comme le chercheur souhaite, légitimement, être coopté par la communauté à laquelle il s’adresse, il va apprendre à parler ce discours — bien souvent, lorsqu’il est étudiant, sous l’autorité de ses superviseurs académiques. On arrive ainsi, par la valeur adaptative du conformisme socio-technique qui règne dans ce que Max Notturno (2000) appelle l’institution scientifique, à une situation où il est presque impossible de remettre en cause la manière même dont une communauté scientifique détermine ce qui est pertinent et ce qui ne l’est pas (cf. Horkheimer et Adorno, 1974 ; Morin, 2008)4.

L’attitude que je défends consiste à ne pas céder à l’injonction conformiste si on a de bonnes raisons de penser qu’elle conduit à un simulacre d’activité scientifique. C’est évidemment le cas si on doit faire semblant de mesurer des construits comme l’anxiété, l’estime de soi et autres grandeurs psychologiques qui peuplent l’imaginaire de la psychologie contemporaine, en injectant des scores dans des analyses statistiques valorisées (notamment la modélisation des données avec des variables latentes). Le chercheur doit alors entreprendre un travail de dépollution intellectuelle (cf. Lakatos, 1978) avant de et pour pouvoir poser une authentique question scientifique.

Plusieurs approches de la « pelote de fils » sont possibles ; dans tous les cas il s’agit de mettre en place une méthodologie d’analyse d’un corpus de textes. Dans une perspective empirique, on peut tenter l’inventaire des variables utilisées, en commençant par dégager leurs modalités descriptives. Bien souvent, ces modalités sont des scores qui simulent un mesurage.  La question scientifique qui se pose d’une manière générale est celle de la mesurabilité des grandeurs auxquelles on s’intéresse. La question à laquelle on est ensuite ramené consiste à savoir ce qu’on décrit effectivement avec les techniques utilisées et on débouche classiquement sur un cadre descriptif qui est un produit cartésien rempli de m-uplets partiellement ordonnés (20a). La question qui se pose enfin est de savoir si on connaît des conditions telles que certains m-uplets soient théoriquement impossibles. Comme la littérature est muette sur la question, le chercheur est comme un explorateur abordant un continent vierge. Ce continent n’est sans doute pas un Eldorado et la tâche s’annonce ingrate.

Si on tire le fil de la théorie, la question cruciale concerne la falsifiabilité des propositions théoriques, qui doivent être logiquement connectées à certains concepts descriptifs empiriques. Aussi somptueuse soit-elle, une théorie qui ne peut pas être mise à l’épreuve des observations est une vision pour croyants. Un scientifique peut être un croyant, mais, en tant que logicien, il subordonne ses croyances aux faits empiriques qu’il connait, en particulier si celles-ci sont en contradiction avec les faits. On peut se perdre des années dans les limbes d’une belle théorie sans « toucher terre » une seule fois. Le problème d’une théorie non empirique ou empirique mais probabiliste, c’est-à-dire qui n’exclut rien, est qu’elle n’explique rien (4a).

Voir aussi 23a.

Cite this article as: Stéphane Vautier, "18a. Qu’est-ce qu’une contribution scientifique en psychologie ?", in Épistémologie de la psychologie, 17/06/2014, https://epistemo.hypotheses.org/1520.

  1. e.g., comment définir le mesurage en psychologie ? (3a). []
  2. e.g., quelles propriétés doivent posséder les réponses à des items de tests si ce sont des mesures ? (11a). []
  3. e.g., deux juges ne sont pas interchangeables dans tel type de situations (8a) ou encore, les réponses de certaines personnes à un certain test ne sont pas des mesures ordinales (13a). []
  4. Un article qui approche les données de questionnaires autrement que par la modélisation psychométrique a toutes chances d’être rejeté parce qu’on n’admet pas que ces données ne soient pas analysées selon l’usage en vigueur ; le fait même que ledit article présente des arguments contre l’usage analytique en vigueur aggrave ses chances d’être rejeté. []

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