Sérieux et soucieux de transparence [1] les auteurs nous expliquent sur une page consacrée quelle méthode a été retenue pour élaborer ce « profil de référence du député 2.0 », et ensuite pour constituer le palmarès.
Voici pour la présentation. La lecture de travail m’inspire plusieurs remarques concernant cette même méthodologie :
- Contrairement à ce qui est annoncé, ce travail est bien statistique. Cette étude s’en défend en annonçant se baser sur des « quantités mesurées ». Ceci n’empêche pas cela, son objectif est bien d’ « extraire des informations pertinentes d’une liste de nombres difficile à interpréter par une simple lecture » (Wikipedia). On travaille avec et sur des chiffres précédemment récoltés, qui sont analysés et triés comme tels, et présentés comme ici au grand public sous la forme d’une part de pourcentages décrivant des tendances et d’autre part d’un palmarès qui n’est rien d’autre qu’un classement ordonné de résultats mathématiques. De la statistique descriptive plus précisément. Que des experts du web [2] nous aident à y voir clair en nous fournissant leurs interprétations [3] n’y change rien, et c’est d’ailleurs même une bonne idée. D’où la question suivante : pourquoi vouloir autant se démarquer de la science statistique ?
- Ce travail statistique est fondé sur un principe accumulatif très discutable. On nous explique que partants de zéro chaque député voir son score incrémenté selon que : 1/ un outil web 2.0 supplémentaire soit utilisé, 2/ que cet espace soit visité, et 3/ que cet outil soit approvisionné en contenu. La logique retenue par les auteurs est donc la suivante : plus on peut récolter de traces différentes sur un élu, plus il est « député 2.0 ». Logique contestable pour de multiples raisons, en voici particulièrement deux :
- Les élus sont loins d’être égaux en terme de moyens financiers, et donc techniques. Comme la définition du député 2.0 est fondé sur un profil moyen, les élus avec de faibles moyens sont mécaniquement reclus au fond du classement, même s’ils utilisent avec beaucoup de compétence un seul et unique outil web 2.0. Cette méthodologie entérine le fait qu’avoir beaucoup de moyens, fait de l’élu un bon député.
- Un député qui ne propose aucun contenu mais s’éparpille dans tous les outils web 2.0 disponibles, et se contente d’une chasse aux amis facebookiens ou followers twittiens, sera bien classé. Cette méthodologie entérine le fait qu’en politique la forme prime sur le contenu, la quantité sur la qualité
- Ce travail a été effectué à l’insu des députés. Il ne s’agit pas d’informer ou obtenir le consentement des personnes concernés (bien sûr que non) mais il est problématique que la dimension subjective des données ait été délibérément écartée. Non, l’absence sur Facebook ne signifie pas de façon systématique que les élus « ne comprennent rien aux réseaux sociaux ». Outre la réticence (réelle et observable sur le terrain) des élus à ce type d’outil, ne peut-on pas concéder une possible stratégie de communication privilégiant un support sur l’autre ? Les chiffres ne valent pas grand chose s’il ne sont pas recoupés avec des discours ou des pratiques observées. On peut certes comprendre que la prise en compte de telles données - a fortiori dans un système d’analyse algorithmique - relève du casse-tête [4], cependant écarter toutes les raisons non quantifiables des faits de société que l’on se donne à étudier relève d’une simplification drastique de la réalité.
Tout ceci ne poserait pas un problème majeur si la finalité de cette étude était de vocation un petit peu plus modeste. Ce travail sensé « aider les députés à progresser dans leurs usages Internet » ne traite à absolument aucun moment d’usages. Ce sont les outils qui sont au centre de l’analyse, et non les députés. Cette étude n’a comme seul mérite (et c’est déjà pas mal) d’exploiter à grande échelle et massivement les traces, que l’on suppose volontaires, laissées par les députés sur la toile : nous n’avons sous les yeux rien d’autre qu’une photographie à un instant t de leur positionnement sur les plateformes web 2.0.
En bref, cette étude fournit un résultat erroné, produit grâce des chiffres infondés, qui véhicule un message contre-productif. Voilà l’histoire d’une pseudo-science, ou comment pour une boite de service web créer un buzz à moindre frais [5].