Comment trouver une lacune de recherche ?
Quand on cherche un sujet de thèse ou une question de projet, la vraie tâche consiste à voir ce que la littérature n'a pas étudié. Ce guide couvre ce qu'est une lacune, ses types, comment la chercher et comment la documenter.
Qu'est-ce qu'une lacune de recherche ?
Elle se manifeste par des preuves manquantes, une méthode jamais essayée, un groupe non couvert, ou des résultats qui ne concordent pas entre eux. Chercher une lacune ne commence pas par la lecture, mais par l'enregistrement organisé de ce qu'on lit.
Ce que vous ignorez est votre propre lacune de connaissance, elle se comble par la lecture. Ce à quoi le domaine n'a pas encore répondu est une lacune ; ce à quoi il ne peut pas répondre du tout est une limite, qui reste ouverte faute de données ou d'autorisation.
Webster et Watson (2002) proposent d'organiser une revue autour des concepts plutôt que des articles : quand les études mesurant le même concept sont placées côte à côte, la cellule manquante devient visible.
Toute lacune vaut-elle la peine d'être étudiée ?
Non, le simple fait qu'un sujet ne soit pas étudié ne le rend pas digne d'intérêt. Une lacune qui vaut la peine est une lacune à laquelle on peut répondre et dont la réponse change une décision, une pratique ou une théorie.
La première question à se poser face à une lacune est : pourquoi ce sujet est-il vide ? La réponse se répartit en trois grands cas, et la décision diffère pour chacun.
| Raison | Symptôme | Décision |
|---|---|---|
| Son tour n'est pas encore venu | Les sujets voisins ont été étudiés, le domaine grandit, une nouvelle source de données s'est ouverte | On s'y engage |
| Elle ne peut pas être étudiée | Les données sont inaccessibles, aucun outil de mesure n'existe, l'autorisation du comité d'éthique ne peut être obtenue | On résout d'abord l'obstacle, sinon on abandonne |
| Elle est dénuée de sens | Quel que soit le résultat, il n'affecte aucune décision ni aucune théorie | On la laisse de côté |
La troisième ligne est celle qu'on saute le plus souvent ; que personne n'ait posé la question n'est généralement pas un hasard. Pour défendre une lacune, dire « il n'existe aucune étude sur ce sujet » ne suffit pas, il faut aussi dire ce qui changerait s'il en existait une.
Quels sont les types de lacune ?
Les lacunes se répartissent en six types : preuve, théorie, méthode, population, contexte et résultat contradictoire. Identifier le type représente la moitié du travail, car chaque type appelle un plan de recherche différent.
Lacune de preuve
Il n'existe pas assez d'études de qualité suffisante sur une relation ou un effet ; les résultats reposent sur une seule étude, un petit échantillon ou un plan faible. La solution consiste à collecter de nouvelles données primaires, ou à rassembler systématiquement les preuves existantes.
Lacune de théorie
Des résultats existent mais aucune explication ne les relie entre eux, ou la théorie existante ne parvient pas à expliquer les nouveaux résultats. Cette lacune ne se comble pas avec de nouvelles données, mais en reconstruisant le cadre conceptuel.
Lacune de méthode
La question a été posée, mais toujours étudiée avec la même méthode, et les limites de cette méthode déterminent le résultat. Mesurer la même construction avec une méthode différente et tester la convergence des résultats est la solution classique à cette lacune (Campbell et Fiske, 1959).
Lacune de population
Les résultats proviennent d'un groupe spécifique et on ignore s'ils se généralisent à d'autres groupes ; un sous-ensemble défini (âge, profession, secteur) peut n'avoir jamais figuré dans la littérature. La solution consiste à réétudier la même question dans le groupe non couvert.
Lacune de contexte
Les études ont été menées dans un pays, un secteur, une culture ou une période donnés, et la direction ou la force d'une relation peut changer avec le contexte. Cette lacune ne se défend pas en disant simplement « le cas de la Turquie » ; il faut justifier pourquoi le contexte devrait changer le résultat.
Lacune de résultats contradictoires
Des études différentes ont donné des réponses différentes à la même question ; la source du conflit peut être l'échantillon, la mesure, l'analyse ou le contexte. Ce type est la lacune la plus productive pour les études qui rassemblent les preuves et testent l'origine de la différence, car l'intérêt du domaine pour la question est déjà prouvé.
Comment parcourir la littérature ?
La recherche se déroule en trois étapes, et n'est complète que lorsque les trois sont terminées (Webster et Watson, 2002).
Ces trois étapes ne suffisent pas à elles seules ; ce que la recherche cherche doit être écrit à l'avance. Cooper (1988) propose de définir une revue selon son objet, son objectif, sa perspective, sa couverture, son organisation et son public.
- Noyau : études publiées ces dernières années dans les revues principales du domaine qui traitent directement du sujet.
- Suivi rétrograde : titres récurrents dans les bibliographies des études du noyau. Que tout le monde revienne à la même source montre qu'elle est fondatrice pour le domaine.
- Suivi prospectif : nouveaux articles qui citent les études du noyau. Seule cette étape montre où va le domaine.
- Matrice de concepts : les lignes sont les études, les colonnes sont les concepts. Une colonne ou une cellule vide est une lacune candidate.
- Règle d'arrêt : la saturation est atteinte quand un nouveau cycle de recherche n'apporte aucun concept nouveau.
Résumer les articles par auteur et année rend une lacune plus difficile à voir ; répartir les mêmes études dans des colonnes de concepts montre directement quel concept n'a pas été mesuré dans quelle étude (Webster et Watson, 2002).
Quelles sont les manières systématiques de repérer une lacune ?
Quatre voies sont utilisées ensemble : les suggestions de travaux futurs, les conclusions des revues, les zones clairsemées du réseau de citations, et les réponses contradictoires à la même question. Si les quatre pointent vers la même lacune, elle est réelle ; si une seule le fait, l'affirmation demande plus de preuves.
La première voie est la moins coûteuse : les sections limites et travaux futurs à la fin des articles constituent la propre liste de manques du domaine. Si la même suggestion se répète dans plusieurs articles, ce n'est plus le souhait d'un auteur mais un manque partagé par le domaine.
La deuxième voie est celle des revues : les articles de revue d'un domaine résument l'état des connaissances à ce jour, et leurs sections de conclusion fonctionnent souvent directement comme une liste de lacunes. Il vaut la peine de noter comment une revue définit son propre périmètre, car la zone laissée de côté peut elle aussi être une lacune (Cooper, 1988).
La troisième voie est le réseau de citations : la bibliométrie est l'étude quantitative des publications (Pritchard, 1969) et permet de voir le domaine comme une structure. Trois mesures sont utilisées : le couplage bibliographique (bibliographic coupling, Kessler, 1963), l'analyse de co-citation (co-citation analysis, Small, 1973) et l'analyse de cooccurrence de mots (co-word analysis, Callon, Courtial et Laville, 1991) ; les réseaux obtenus sont découpés en clusters (Blondel et al., 2008 ; Traag, Waltman et van Eck, 2019). La zone clairsemée entre deux clusters denses est l'intersection de deux littératures qui s'ignorent, et elle correspond souvent à une véritable lacune.
La quatrième voie est la contradiction : quand deux études donnent des réponses opposées à la même question, cherchez d'abord l'origine de la différence (échantillon, outil de mesure, méthode d'analyse ou contexte). Si cette différence correspond à un motif explicable, vous tenez une question de recherche définie.
Comment transformer une lacune trouvée en question de recherche ?
Une lacune se réduit à une seule question à laquelle on peut répondre ; chaque concept de la question est rattaché à une variable mesurable ; puis on choisit un plan capable de véritablement tester ces variables. Quand la question, la variable et le plan ne sont pas alignés, l'étude ne comble pas la lacune même si elle collecte des données (Creswell et Creswell, 2018).
Construisez cet alignement en trois étapes.
- Question : réduisez la lacune à une question tenant en une phrase. La phrase doit préciser qui, quoi, où, et quelle relation est interrogée.
- Variable : notez à quoi correspond chaque concept de la question. Un concept dont la mesure n'est pas claire ne peut pas rester dans la question.
- Plan : le type de question détermine le plan. Les questions de relation appellent un plan quantitatif, les questions de sens un plan qualitatif, et les questions qui demandent les deux un plan mixte (Creswell et Creswell, 2018).
Quand vous mesurez un concept avec un seul instrument, vous ne pouvez pas distinguer si ce que vous avez mesuré est le concept ou l'instrument lui-même. Mesurer le même concept avec des méthodes différentes et tester la convergence des résultats, ainsi que la divergence entre concepts différents, réduit ce risque (Campbell et Fiske, 1959). Une étude qui part d'une affirmation de lacune de méthode et saute ce contrôle affaiblit sa propre affirmation.
Un dernier contrôle : notez à l'avance les réponses possibles à votre question. Si vous ne pouvez pas écrire ce qui changerait selon la réponse obtenue, la question n'est pas encore une question de recherche.
Comment prouver qu'une lacune existe réellement ?
En tenant un registre de la recherche : les six éléments listés ci-dessous. Sans ce registre, la phrase « il n'existe aucune étude sur ce sujet » ne peut pas être vérifiée ; un évaluateur audite ce registre, pas l'affirmation de lacune elle-même.
PRISMA 2020 est la ligne directrice reconnue pour rapporter les revues systématiques (Page et al., 2021) ; pour la conduite du processus et l'évaluation du risque de biais, le Cochrane Handbook fait référence (Higgins et al.). Même quand une affirmation de lacune ne fait pas partie d'une revue systématique, la discipline de rapport de ces deux sources reste applicable.
- Liste des bases : quelles sources ont été interrogées et pourquoi elles ont été choisies.
- Chaîne de requête : les mots-clés utilisés, avec synonymes et opérateurs logiques, tels quels.
- Date de recherche : la littérature grandissant chaque jour, un résultat ne peut pas être reproduit sans date.
- Critères d'inclusion et d'exclusion : des critères comme la langue, la période, le type d'étude, l'échantillon sont fixés à l'avance.
- Registre de sélection : combien de notices trouvées, combien de doublons, combien exclues au stade titre et résumé, combien au texte intégral.
- Justification des décisions : pourquoi les études limites ont été incluses ou écartées est noté une par une.
La vraie fonction de ce registre n'est pas de convaincre un évaluateur, c'est de rendre l'étude reproductible. Le principe établi en science computationnelle est clair : pour qu'un résultat soit vérifiable, les données et les étapes de traitement doivent être publiées avec le résultat (Peng, 2011). Une recherche documentaire est aussi un processus ; une recherche dont le registre n'est pas tenu est une analyse que personne d'autre ne peut répéter.
Un test pratique : si on vous demandait de refaire la recherche de zéro six mois plus tard, retrouveriez-vous le même ensemble ? Si la réponse est non, le registre est incomplet.
Quels outils permettent de mener ces étapes ?
Toutes les étapes ci-dessus peuvent aussi se faire à la main ; ce qui devient difficile, c'est que le registre de recherche, le réseau de citations et la justification des décisions finissent par se dissocier. Les produits SciMind gardent ces étapes sur une seule chaîne d'enregistrement.
Guides associés
Références
- Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R. et Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics, P10008.
- Callon, M., Courtial, J. P. et Laville, F. (1991). Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions. Scientometrics, 22(1), 155-205.
- Campbell, D. T. et Fiske, D. W. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56(2), 81-105.
- Cooper, H. M. (1988). Organizing knowledge syntheses: a taxonomy of literature reviews. Knowledge in Society, 1(1), 104-126.
- Creswell, J. W. et Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (5e éd.). SAGE.
- Higgins, J. P. T. et al. (Ed.). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Cochrane.
- Kessler, M. M. (1963). Bibliographic coupling between scientific papers. American Documentation, 14(1), 10-25.
- Page, M. J. et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71.
- Peng, R. D. (2011). Reproducible research in computational science. Science, 334(6060), 1226-1227.
- Pritchard, A. (1969). Statistical bibliography or bibliometrics? Journal of Documentation, 25(4), 348-349.
- Small, H. (1973). Co-citation in the scientific literature. Journal of the American Society for Information Science, 24(4), 265-269.
- Traag, V. A., Waltman, L. et van Eck, N. J. (2019). From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports, 9, 5233.
- Webster, J. et Watson, R. T. (2002). Analyzing the past to prepare for the future: writing a literature review. MIS Quarterly, 26(2), xiii-xxiii.
Trouver la lacune, c'est la moitié de la recherche.
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