Deux questions principales ont guidé l’étude « Décliner la science ouverte »
Quels facteurs prendre en considération pour mieux appréhender la diversité de pratiques associées aux données en recherche ?
Comment accompagner l’évolution des pratiques associées aux données en lien avec les incitations et les obligations portées par les politiques publiques de science ouverte ?
Pour la première question, bien que les disciplines soient un facteur important pour différencier diverses pratiques associées aux données, l’étude montre qu’il est important d’aller au-delà de la seule grille de lecture disciplinaire et de distinguer d’autres facteurs différenciants. Pour mieux appréhender la diversité des pratiques associées aux données, nous avons mis en évidence une typologie de pratiques sur la base de deux facteurs (disciplines et nature individuelle ou collective du travail de recherche). Dans un second temps, nous avons dégagé un niveau de granularité plus fin autour de trois critères additionnels :
démarche de recherche
outils et modalités d’apprentissages
statut et fonction en recherche
Les premiers entretiens exploratoires nourris d’une revue de la littérature, ont amené à définir les « pratiques associées aux données », comme l’ensemble des étapes nécessaires à la production de données (« mise en données »)1 et à leur mise à disposition (allant du partage restreint à l’open data). |
En plus des champs disciplinaires (Sciences Techniques et Médecine – STM/ Sciences Humaines et Sociales – SHS), un autre facteur pris en considération a été la nature individuelle ou collective du travail de recherche. Sur la base de ces facteurs, l’analyse statistique multivariée (Analyse des Correspondances Multiples - ACM) a permis de mettre en évidence 4 grands types de pratiques (expérimental, collaboratif, computationne, solitaire).
Si l’axe « discipline » colore fortement ces typologies de pratiques – par exemple le profil « expérimental » est associé à des personnes issues essentiellement des Sciences de la Vie et de la Matière – d’autres profils tel que le « computationnel » regroupe des individus provenant de différentes disciplines (de l’informatique à la linguistique) mais qui partage une même culture de la donnée et souvent une connaissance des logiciels libres et open source.
Par ailleurs, au sein des Sciences Humaines et Sociales, où la représentation d’un « chercheur solitaire » peut encore être dominante, un profil « collaboratif » se distingue avec des personnes mettant en œuvre des pratiques collectives à différentes étapes de leur recherche, ou tout au moins souhaitant se former à ces dernières.
Enfin, le profil « solitaire » (non restreint aux SHS), regroupe des individus qui mènent leur recherche seuls sans que cela soit forcément voulu en fonction du statut ou des conditions de travail, par exemple dans le cas du doctorat.
Pour mieux appréhender ces profils, des personæ ont été proposées sous forme de fiche descriptive2 . Chacune donne un aperçu de situations concrètes rencontrées par une diversité de professionnel.le. s de la recherche (maitre ⋅ sse de conférence, ingénieur. e de recherche ou d’étude, chercheur.e.s, etc.). Sur la base des 4 profils-types principaux, une heatmap a aussi été réalisée pour faciliter la lecture des facteurs clefs différenciants les différents profils.
Pour mieux appréhender ces profils (typologie de pratiques) construits sur les résultats d’une ACM (Analyse des Correspondances Multiples), des personæ ont été proposés. Les personæ sont des personnages fictifs, constitués à partir de l’exploration des réponses au questionnaire (les plus représentatives de chaque classe) en se nourrissant des résultats des phases d’analyse qualitative. Chaque persona est présenté sous forme de fiche descriptive et donne un aperçu de situations concrètes rencontrées par une diversité de professionnel⋅le⋅s de la recherche (maitre⋅esse de conférence, ingénieur⋅e de recherche ou d’étude, chercheur⋅e⋅s, etc.).
Afin d’obtenir un niveau de granularité plus fin dans l’analyse de ces deux facteurs généraux (discipline et nature collaborative/solitaire), trois critères additionnels ont été explorés :
la démarche de recherche ;
les outils et modalités d’apprentissages ;
le statut et fonction en recherche.
Pour l’axe « démarche de recherche », nous incluons différents éléments tels que l’environnement de recherche (laboratoire, clinique, terrains, etc.), la provenance des données (instruments de mesures, archives, etc.), le rapport aux données notamment dans les qualificatifs employés, les éléments associés à une recherche de qualité, la plus-value du travail de recherche ainsi que les étapes de « mise en données »1. Ces critères sur la base de l’analyse des réponses au questionnaire ont permis de caractériser différentes démarches de recherche influençant le rapport aux données. Par exemple, dans le cadre de travaux en laboratoire, la plus-value des recherches est liée à l’expérimentation et l’on parle plus volontiers de mesures et valeurs, pour qualifier les données. Dans le cadre de travaux sur des archives ou des études de terrain, les termes de corpus, matériaux sont largement employés pour une plus-value principale associée à la collecte de données rares et d’un travail de théorisation (cf. tableau ci-dessous). Pour des recherches cliniques entre autres, la publication de « résultats négatifs » avec le partage des « données négatives »2 sont des pratiques encore peu fréquentes mais mises en avant dans le cadre de démarche de science ouverte.
Dans la catégorie « outils et modalités d’apprentissage », le regard porte plus spécifiquement sur le contexte matériel (même si numérique) des pratiques par le biais de l’usage d’un ensemble d’outils. Il s’agit de considérer les modalités de découverte et d’apprentissage d’outils, l’appropriation d’environnements numériques de travail et de s’intéresser aux habitudes plus ou moins collaboratives de travail et aux besoins recensés en accompagnement. Cet axe offre une distinction de différentes communautés de pratiques et d’apprentissage.
En dernier lieu, une dernière catégorie est celle du statut et des fonctions allouées aux individus en recherche par exemple la catégorie professionnelle ou encore le statut et l’ancienneté au sein de la recherche (doctorant, fonctionnaire, etc.).
Décliner la science ouverte en fonction de …
Pour chaque axe, l’ensemble des critères détaillés a pour but d’apporter une compréhension fine des divers types de rapport aux données et de représentation de celles-ci que peuvent avoir les professionnel·le·s de la recherche. Ces critères peuvent également influencer sur leurs appréhensions et/ou motivations quant à l’ouverture ou au partage des données dans une démarche de science ouverte et, en conséquence, sont à prendre en compte dans les aides et accompagnements à privilégier.
Sur la base de cette grille d’analyse, un questionnaire « données et science ouvertes » a été réalisé donnant quelques illustrations des pratiques associées aux données au sein de l’ESR. Les résultats obtenus ont aussi guidés l’ensemble des recommandations proposées permettant de répondre à la deuxième question de recherche : Comment accompagner l’évolution des pratiques associées aux données en lien avec les incitations / obligations portées par les politiques publiques « science ouverte » ? (cf. points d’attention)
Explorez les résultats principaux du questionnaire.
Vous trouverez ici le rapport synthétique final qui a été réalisé en deux phases-quali et quanti. Il est présenté sous forme de présentation et comprend tous les résultats qui ont été reçus au cours de l'étude.