Il reste encore au moins un souci avec la résolution de la question Lumper/Splitter que je proposais dans un article précédent. Imaginons qu’on soumette notre fameux paquet de cartes à une population au sein de laquelle les gens jouent soit exclusivement au poker, soit exclusivement au tarot.

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Supposons par ailleurs que leur manière d’aborder la question de « réunir les objets qui vont ensemble d’une manière qui permet et facilite la production de connaissances » soit de séparer le paquet en deux tas : les [bonnes cartes] et les [mauvaises cartes] du jeu auquel iels jouent. On agrégerait alors les résultats, et on délimiterait nos catégories en fonction des fréquences auxquelles chaque paire de cartes aura été placée dans un même tas.

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On obtiendrait alors une catégorisation qui n’est ni exactement pertinente pour comprendre une partie de tarot, ni pour une partie de poker. Je proposerais alors timidement que notre approche aurait besoin d’être davantage ‘Splitter’. Pour parer à ce cas de figure, peut-être aurait-il été préférable de séparer notre population en deux, et générer une catégorisation [bonnes cartes]/[mauvaises cartes] pour chaque jeu.

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Bien entendu, cela nécessite que nous sachions à l’avance que ces deux jeux existent, et quel rapport notre population interrogée entretient avec ces jeux. Voilà pourquoi la réponse à la question Lumper/Splitter ne semble pas pouvoir toujours se limiter à un pur traitement mathématique d’un tableau de données, au moins en ce qui concerne les phénomènes humains. Dans bien des cas, il faudra munir notre analyse statistique d’un volet plus qualitatif, comme savent en produire les enquêtes ethnographiques.

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L’approche quantitative de la catégorisation viendrait alors consolider et formaliser les éléments mis en lumière par l’approche qualitative, laquelle pourrait à son tour se nourrir des grilles de lecture ainsi formées.

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Posté le 10/11/2021

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