Publié à l'origine dans le Journal AARP 

Le programme de développement pour l'après-2015 des Nations Unies (ONU) a renforcé l'attention mondiale sur la nécessité de disposer de données plus complètes sur les questions liées au vieillissement et aux personnes âgées.

Alors que la démographie évolue vers une forte augmentation de la proportion de la population âgée de 60 ans et plus d'ici 2050, le vieillissement devient un facteur important à inclure dans les politiques visant à instaurer des sociétés durables. Pour faire face à ce nouveau défi démographique, les organes de décision demandent un «programme de transformation des statistiques officielles» (1) qui conduise à une amélioration significative de l'ampleur et de la profondeur des statistiques sur le vieillissement au niveau national ainsi que des types de données nouveaux et alternatifs . De nouvelles données peuvent compléter les données officielles pour soutenir l'élaboration de politiques et de programmes et répondre aux besoins futurs tels que définis dans les objectifs de développement durable des Nations Unies. Ce «programme de transformation» est une occasion précieuse d'élargir la base de connaissances sur les personnes âgées et les femmes âgées en particulier.

Pourtant, en produisant davantage de données et de statistiques, il est important que nous transformions également la façon dont nous pensons et utilisons ces informations. Les paradigmes de données actuels sont axés sur les informations sur les personnes âgées sous la forme de statistiques sur les ménages, le revenu, la santé, l'isolement et d'autres variables. Ces données sont considérées comme un outil important permettant aux décideurs de comprendre les besoins et les progrès sur les indicateurs clés du développement et les indicateurs sociaux. Cependant, si nous supposons la situation de données scientifiques parfaites et complètes, il nous reste encore de nombreuses lacunes pour passer des données aux politiques et programmes qui améliorent ces indicateurs. L'une des lacunes les plus importantes à cet égard est la connaissance de l'opinion publique. L'opinion publique revêt une importance particulière pour les femmes âgées, car elle est un facteur important de pratiques et politiques discriminatoires et / ou d'exclusion. En outre, pour des questions politiques complexes telles que le vieillissement, où il existe des intérêts et des demandes de ressources divergents, l'opinion publique joue un rôle essentiel dans la mise en œuvre d'une politique durable.

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L'une des avancées les plus importantes que nous pourrions donc faire pour une politique plus efficace utilisant des données scientifiques est une révision radicale de la façon dont nous comprenons et mesurons l'opinion publique. Actuellement, les méthodes d'enquête nous aident à comprendre la fréquence et la distribution d'attitudes particulières, mais elles n'améliorent pas notre compréhension de la façon dont les gens perçoivent et pensent les problèmes. En effet, les limites des enquêtes par échantillonnage aléatoire ont été reconnues par des organismes de recherche tels que le Pew Research Center, qui innove de nouveaux types de connaissances de l'opinion publique, y compris les enquêtes par panel de YouGov. Cette dynamique innovante, associée au programme de transformation des statistiques, offre une occasion unique d'étendre le paradigme des données avec de nouvelles connaissances pour soutenir l'inclusion et l'autonomisation des personnes âgées.

Avec ces nouvelles connaissances, nous pourrions passer d'un endroit où les données objectives sont le principal objectif de la collecte de données à une nouvelle étape où la visibilité empirique de la voix humaine subjective est également prioritaire. Avec une connaissance subjective, nous pourrions nous demander: quelles sont les façons riches et complexes dont les gens perçoivent leur situation et celle des autres? Comment pouvons-nous engager ces différentes perspectives pour résoudre les problèmes et co-créer une politique innovante? Comment pouvons-nous tirer des leçons des données et des informations sur les perspectives sociales partagées entre les régions au fil du temps? Ces questions peuvent être abordées en utilisant une méthodologie qui étudie la subjectivité - la méthode Q.

Transparence sur les perspectives sociales
La méthode Q a été développée en 1953 par le physicien et psychologue William Stephenson (2) pour étudier la subjectivité ou la perspective des gens. Il s'agit, selon lui, d'une «approche scientifique et objective de l'investigation de soi». (3) La méthode démontre comment le point de vue d'une personne peut être «observé» par des individus se livrant à une activité qui montre comment ils réfléchissent à la question à portée de main. Cette activité est le classement relatif d'un échantillon représentatif de déclarations (40–60) à partir d'un flux d'opinion publique qui a capturé tous les types d'opinions possibles qui pourraient être exprimés sur cette question. Pour identifier la gamme complète des perspectives sociales sur un problème, un ensemble diversifié de parties prenantes (4) (15-20) classe les déclarations les unes par rapport aux autres dans une distribution en forme de cloche particulière (voir figure 2) qui est mise à l'échelle ( par exemple, de -5 à +5).

 

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La façon dont chaque partie prenante classe l'ensemble des déclarations est connue sous le nom de «Q-sort». Une fois la collecte des données terminée, les points communs entre les tris sont analysés à l'aide d'une corrélation et d'une analyse factorielle par personne. En d'autres termes, l'enquêteur cherche des moyens par lesquels les participants ont trié les déclarations de la même manière. À partir de là, il est possible d'identifier des points de vue partagés (par exemple, où les participants ont classé la gamme complètement diversifiée d'énoncés de la même manière). Ces modèles sont interprétés et validés avec les participants pour définir une perspective particulière sur un problème qui s'exprime sous forme de récit. En plus de révéler des perspectives sociales, la méthode révèle également quels énoncés génèrent le plus de consensus ou de dissensus sur la question étudiée.

De cette façon, la méthode Q explore qualitativement la subjectivité tout en utilisant des techniques quantitatives pour trouver la structure sous-jacente dans les données d'opinion. Par sa méthode et sa philosophie, il fait ressortir la structure naturelle de l'opinion telle qu'elle existe sans cadres préalables - tels que ceux utilisés dans les enquêtes - qui limitent ce qui peut être découvert. Étant donné que la méthode utilise des déclarations d'opinion, elle est directement pertinente pour exploiter la dernière opinion partagée sur les médias sociaux tels que Twitter et Facebook, tout en complétant ces données avec de multiples autres sources.

 

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La figure 3 fournit un échantillon d'un nouveau type d'informations qui peuvent être dérivées de cette méthode d'analyse, en utilisant des données dérivées d'une étude sur un développement routier controversé en Irlande. (5) Dans cet exemple, nous voyons représenté, dans une échelle de - 4 (pas d'accord) à 4 (d'accord), comment les participants partageant des points de vue différents ont répondu à deux des 43 déclarations sur la controverse.

Dans la figure 4, nous fournissons un graphique à bulles simple de la force avec laquelle les participants s'identifiaient aux diverses perspectives (charges factorielles). L'axe X représente l'affinité pour la perspective économique et Y représente l'affinité pour la perspective de la durabilité. Un cercle représente une partie prenante.

Les lecteurs pourraient maintenant remettre en question la validité de ces connaissances avec un échantillon aussi petit. Oui, la méthode Q utilise un petit échantillon qui représente le plus de diversité dans les déclarations d'opinion et les parties prenantes. Il ne prétend pas représenter une population. Cependant, il a été démontré que l'augmentation du nombre de participants à l'étude au-delà de ce qui représente une diversité maximale des parties prenantes ne change pas la structure sous-jacente de l'opinion découverte. Pour cette raison, la méthode Q est une méthode très rentable et élégante pour identifier toute la diversité des perspectives sociales sur un problème.

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Une autre innovation de cette méthode est qu'elle rend compte des perspectives sociales sans référence ni souci de la fréquence à laquelle ces perspectives sont tenues dans une population plus large. (6) En tant que telle, la méthodologie Q est particulièrement habilitante pour les groupes minoritaires, tels que les personnes âgées. des femmes qui ne sont pas toujours en mesure de faire entendre leur voix. Pour cette raison, la méthode est déjà utilisée dans les domaines de l'environnement, de l'éducation, de la santé et des politiques pour fournir des mécanismes transparents pour un dialogue inclusif sur les questions sociales.

Cependant, malgré le potentiel de cette méthode pour le développement social et la politique, il y a très peu de sensibilisation à la méthode Q parmi la communauté des décideurs et le public en général. Une énorme opportunité réside dans l'intégration de ce processus de création de connaissances à travers les organisations sociales, gouvernementales et commerciales et en partageant ouvertement les résultats via des banques de données d'opinion publique. Une telle connaissance de la compréhension subjective du monde peut non seulement conduire à une meilleure politique et à un dialogue plus inclusif, mais peut également nous permettre de placer la voix humaine, dans toute sa diversité, au centre des processus de politique et de développement d'une manière nouvelle.

Pour les femmes plus âgées en particulier, le potentiel de cette méthode pour rendre leurs points de vue visibles, révéler des préjugés et des mythes, ainsi que promouvoir une participation efficace à l'élaboration des politiques est convaincant. L'opportunité est maintenant là avec le programme de développement pour l'après-2015 et le programme de transformation des statistiques officielles, de promouvoir l'engagement de ce nouveau type de connaissances et d'innover davantage.

(1) Rapport de la quarante-sixième session de l'UNESC du Secrétaire général sur un programme de transformation des statistiques officielles (17 décembre 2014) UN Doc E / CN.3 / 2015/5.
(2) Stephenson, William (1953) L'étude du comportement: Q-Technique et sa méthodologie (Chicago: Chicago University Press).
(3) Stephenson, William (1952) «Old Age Research». Subjectivité opérante 34, no. 4: 217-233.
(4) Une analyse des perspectives sur les soins, par exemple, pourrait inclure, en plus des personnes âgées, des professionnels de la santé, des soignants à domicile, des membres de la famille et des décideurs, selon la question examinée.
(5) Un récit décrivant chaque perspective, ainsi que les déclarations les mieux classées et les moins bien classées des perspectives, est disponible sur http: //opinion.civiq. eu / news / analyse du schéma d'accès central kilkenny.
(6) Bien que ce ne soit pas l'objet de la méthode Q, la distribution des perspectives peut être estimée dans une population à l'aide d'une «enquête par blocs».