L’arbre pour la forêt

J’ai une petite anecdocte pour faire suite à mon dernier post sur des phénomènes naissants pris pour des tendances fortes. J’ai un copain étranger qui rentrait récemment dans son pays et qui a eu la déveine de se retrouver assis à côté d’un passager peu sympathique. Le type en question, semble-t-il, ne s’est pas gêné pour faire connaître ses opinions politiques radicales, voire même racistes pour certaines. Mon ami de me dire alors: “Ça m’a laissé un goût amer du Québec” (je traduis).

Je lui ai tout de suite fait remarquer que son propre pays aussi comptait beaucoup d’imbéciles. Mais ça m’a plutôt fait réfléchir sur cette faute commune en analyse: prendre la manifestation singulière d’un phénomène et de tirer des généralisations (induction). Ou même prendre la manifestation quelquefois répétée du même phénomène et d’en tirer une règle qui conduit par la suite à l’interprétation, voire même la prédiction des situations futures.

Généraliser est une étape essentielle dans la production du savoir et une fonction naturelle de notre cerveau (qui nous a probablement aidé à comprendre que les lions étaient vachement dangeureux, même avec une quantité de données très limitée!). Je dirais même que la généralisation constitue presqu’un réflexe; plus facile à faire que de suspendre son jugement avant que de tirer des conclusions sur la base de données étendues.

Je vois souvent des interprétations rapidement faites, des patterns tout de suite reconnus, des généralités affirmées avec force, malgré l’absence de données suffisantes pour les justifier. Je tombe moi-même encore trop souvent dans ce piège (mais je me soigne!). Il y a plusieurs principes méthodologiques connus depuis des lunes dans la production de la connaissance scientifique que nous appliquons trop peu souvent, sinon jamais, en Web Analytique.

Je ne crois pas encore que le Web Analytique pourrait devenir une science, ne serait-ce que par la complexité des phénomènes auxquels nous nous confrontons. Peut-être devrait-on plutôt parler de science humaine.

Cela ne signifie pas que nous sommes incapables de produire un savoir valide et fiable; juste qu’il nous faut redoubler de prudence.