La tension entre les sciences humaines et les sciences a toujours existé dans le domaine des sciences sociales. Quels que soient les intérêts personnels ou le domaine d'étude choisi, nos méthodes et formes d'analyse déterminent largement la manière dont nous sommes évalués (y compris par l'opinion publique) et influencent le destin d'une discipline.

Le tournant descriptif

Dans le contexte actuel, l'effet d'entraînement de l'explosion des données induite par le big data peut être plus important qu'initialement prévu.

La tradition empirique des sciences sociales est étroitement liée à la formation et au développement de la sociologie moderne. Dès la première moitié du XIXe siècle, Auguste Comte a cherché à établir une nouvelle discipline - la sociologie - fondée sur des méthodes scientifiques pour étudier la société, tout en introduisant dans la sociologie des méthodes de recherche issues des sciences naturelles. La scientificité est une caractéristique inhérente à la sociologie.

Depuis la reconstruction de la sociologie en Chine, la scientificité a joué un rôle crucial. Au cours de la transition vers l'économie de marché, la structure sociale de la Chine a subi des changements radicaux qui ont donné naissance à de nombreux nouveaux phénomènes sociaux.

Si l'on compare le processus de « localisation » de la sociologie en Chine et aux États-Unis, la production et la propriété des données ont renforcé la scientificité de la discipline. La sociologie peut sembler « complaisante » avec les outils méthodologiques accumulés dans la seconde moitié du 20e siècle, mais le défi auquel nous sommes confrontés pour « connaître le capitalisme » est irréversible. Il est incontestable que le big data remet en question les sources originales de légitimité des sciences sociales empiriques telles que la sociologie, fondées sur les données, et commence même à affaiblir ses avantages scientifiques. Ce défi est évident non seulement dans la collecte et l'analyse des données, mais aussi dans la conceptualisation des données elles-mêmes. Alors, comment faire face à la crise de la tradition empirique ? Si la collecte et l'analyse des données ont fait l'objet de nombreuses discussions, les débats sur le concept de données rétrospectives ont été relativement faibles, et la situation est urgente.

Le sociologue britannique Mike Savage a commencé à réfléchir à ces questions dès 2007. Il estime que, face à l'influence explosive des données, la sociologie a dû passer d'une production de données pilotée par des experts à l'intégration de données provenant de sources multiples. Dans le même temps, il appelle explicitement à une réflexion sur le mode d'analyse causale et de production de connaissances, en plaidant pour un renforcement de l'analyse descriptive, c'est-à-dire le « Descriptive Turn ». Parce que l'analyse descriptive ouvre de nouveaux mondes pour les universitaires et les non-universitaires, l'analyse causale doit identifier la causalité relative sur la base de diverses hypothèses, sans avoir la capacité de créer un monde.

Depuis lors, plusieurs chercheurs ont entamé une série de critiques qui se poursuivent encore aujourd'hui. Ils affirment que la sociologie doit défendre son autorité en matière de production de données et soulignent qu'elle ne doit pas se contenter de décrire les phénomènes sociaux, mais qu'elle doit également explorer les explications causales telles que les structures et les mécanismes à l'origine des phénomènes. En réponse, Savage a récemment insisté à nouveau sur le fait que l'analyse descriptive a trouvé un écho profond auprès du public et du monde universitaire au début du 21e siècle. Si l'analyse descriptive devait être retirée de la boîte à outils sociologique, nous perdrions une contribution importante et cruciale à la voix de l'époque. Si l'on examine de plus près ce dialogue académique, on constate que les deux parties s'accordent bien plus qu'elles ne divergent. Ce « consensus » peut être exprimé comme suit : à une époque où la sociologie perd son autorité en matière de données, il est crucial de réconcilier la relation entre l'analyse descriptive et l'inférence causale pour résoudre la plus grande crise de la discipline depuis la Seconde Guerre mondiale.

L'écosystème méthodologique

Il ne fait aucun doute que lorsque les méthodes de recherche quantitatives basées sur des techniques statistiques sont devenues les accélérateurs de la scientifisation de la sociologie, l'analyse descriptive a connu un processus de marginalisation.

Nous pensons que, bien que les big data possèdent des caractéristiques telles que le fait d'être non structurées et non préconçues, et qu'elles puissent présenter certaines lacunes congénitales dans l'établissement de la causalité, leur potentiel d'exploration des données est plus propice à la découverte de nouvelles connaissances et est plus susceptible de sortir du cadre théorique initial. L'analyse descriptive et l'identification des causes ne sont pas contradictoires en soi. En fait, cette dernière est précisément basée sur un grand nombre de régularités (c'est-à-dire des descriptions abondantes). En outre, l'analyse descriptive joue un rôle de plus en plus important dans la réduction de l'écart entre la recherche universitaire et les scénarios d'application.

Qu'elle soit basée sur une « description approfondie » qualitative ou sur des statistiques descriptives quantitatives, elle peut se traduire plus directement dans la planification d'entreprise et l'élaboration de politiques. En fin de compte, l'analyse descriptive possède un charme unique dans notre compréhension de la société.

Répéter que l'analyse descriptive est la pierre angulaire des sciences sociales empiriques, c'est utiliser pleinement des méthodes statistiques et des stratégies analytiques avancées pour accroître l'étendue, la profondeur et la rigueur des descriptions à l'aide de nouvelles données, d'une plus grande puissance de calcul et de meilleurs algorithmes. En même temps, elles ne s'appuient pas excessivement sur un cadre théorique et un paradigme méthodologique uniques, et excellent dans le traitement de données et d'informations provenant de sources diverses pour créer un écosystème méthodologique diversifié et tridimensionnel. Plus important encore, nous devons construire un système d'experts plus ouvert, ancré dans les fondements sociaux de la Chine.

Enfin, il convient de souligner que les discussions sur le tournant analytique descriptif en sociologie, menées par Savage et d'autres, sont également instructives pour d'autres disciplines. Dans les sciences sociales, les idées et les domaines académiques ont évolué en fonction des méthodes de recherche. Il est aujourd'hui plus urgent que jamais d'envisager le rôle et l'importance de l'analyse descriptive.
 
Fan Xiaoguang est chercheur à la Faculté des Affaires publiques de l'Université du Zhejiang.