Les données sont omniprésentes et ont un rôle important dans notre vie quotidienne. Que ce soit pour des raisons professionnelles ou personnelles, nous sommes constamment en train d'analyser des données afin d'obtenir des informations pertinentes. Toutefois, l'analyse de données ne se limite pas à la collecte et au traitement de celles-ci. La contextualisation est cruciale dans le processus d'évaluation de la pertinence des données analysées.

Qu'est-ce que la contextualisation ?

La contextualisation consiste à considérer les différentes variables qui peuvent influencer les résultats d'une analyse de données. En d'autres termes, il s'agit d'examiner les circonstances entourant la collecte et l'analyse des données afin de comprendre leur signification réelle. Cette étape permet de déterminer si les conclusions tirées sont réellement pertinentes et applicables à la situation étudiée.

L'importance de la contextualisation dans l'analyse de données

Sans contextualisation, une analyse de données peut donner des résultats erronés. Par exemple, la collecte de données auprès d'un groupe spécifique de personnes peut donner des résultats différents de ceux obtenus auprès d'un autre groupe de personnes. De même, les méthodes de collecte de données peuvent également influencer les résultats. Une enquête en ligne peut fournir des données différentes de celles obtenues lors d'entretiens en face-à-face. Il est donc important de prendre en compte ces variables afin de garantir la pertinence et la fiabilité des résultats d'une analyse de données.

Comment contextualiser les données ?

Pour contextualiser les données, il est nécessaire de comprendre le contexte de l'analyse. Cela implique de prendre en compte tous les facteurs qui peuvent avoir une influence sur les résultats d'une analyse de données. Les principaux facteurs à considérer sont :

• Le but de l'analyse : Comprendre pourquoi l'analyse est effectuée et ce que l'on espère obtenir comme résultats.
• La source des données : Savoir d'où viennent les données (enquêtes, observations, etc.) et comment elles ont été collectées.
• Les caractéristiques des participants : Savoir qui a fourni les données et quelles sont leurs caractéristiques (âge, sexe, profession, etc.).
• Le moment et le lieu de la collecte des données : Comprendre quand et où les données ont été collectées (saison, heure, endroit géographique, etc.).
• Les méthodes d'analyse : Considérer les différentes méthodes utilisées pour analyser les données (statistiques, modèles mathématiques, etc.).

Exemple de contextualisation des données

Pour illustrer l'importance de la contextualisation dans l'analyse de données, prenons un exemple concret : l'analyse du taux d'abandon scolaire chez les jeunes adultes. Supposons que les données ont été collectées auprès de jeunes adultes âgés de 18 à 25 ans vivant en milieu urbain. Les données ont été collectées à l'aide d'une enquête en ligne et les résultats indiquent que 30 % des jeunes adultes interrogés ont abandonné l'école avant la fin de leur cursus scolaire.

Cependant, sans contextualisation, ces résultats peuvent être trompeurs. En effet, si nous prenons en compte le contexte de l'analyse, nous pouvons constater que les résultats obtenus ne reflètent pas nécessairement la réalité de tous les jeunes adultes qui ont abandonné l'école. Par exemple, les résultats pourraient varier considérablement si les données avaient été collectées auprès de jeunes adultes vivant en milieu rural ou si les données avaient été collectées lors d'un entretien en face-à-face plutôt qu'en ligne.

La contextualisation est un élément essentiel dans le processus d'analyse de données. Elle permet de comprendre les circonstances entourant la collecte et l'analyse des données afin d'obtenir une interprétation pertinente et fiable des résultats. En prenant en compte les différents facteurs qui influencent les résultats d'une analyse de données, il est possible d'obtenir des informations plus précises qui peuvent aider à prendre des décisions éclairées.