Comment nos convictions personnelles influencent-elles ce que nous tenons pour vrai ?
Cette question fondamentale touche au cœur de la démarche scientifique. Dans le domaine de la recherche sur l'immigration, une étude innovante et ses réanalyses récentes révèlent un phénomène troublant : les convictions personnelles des chercheurs peuvent influer, souvent à leur insu, sur leurs conclusions scientifiques. Cette analyse met en lumière un déséquilibre idéologique marquant qui soulève des interrogations profondes sur l'objectivité de la recherche en sciences sociales.
Cette question fondamentale touche au cœur de la démarche scientifique. Dans le domaine de la recherche sur l'immigration, une étude innovante et ses réanalyses récentes révèlent un phénomène troublant : les convictions personnelles des chercheurs peuvent influer, souvent à leur insu, sur leurs conclusions scientifiques. Cette analyse met en lumière un déséquilibre idéologique marquant qui soulève des interrogations profondes sur l'objectivité de la recherche en sciences sociales.
Le paradoxe entre opinion publique et conclusions scientifiques
Dans les pays occidentaux, les sondages d'opinion révèlent systématiquement qu'une majorité de citoyens souhaite un durcissement des politiques migratoires. Pourtant, la recherche universitaire en sciences sociales tend massivement à conclure que l'immigration produit des effets neutres, voire positifs, sur la société. Cette divergence est particulièrement frappante concernant le maintien du soutien aux programmes sociaux – aides au chômage, retraites, soins de santé.
D'où vient ce décalage ? L'explication pourrait résider dans les biais idéologiques des chercheurs eux-mêmes, qui orientent subtilement leurs choix méthodologiques. C'est précisément ce que démontre un projet de recherche collectif innovant, connu sous le nom d'approche « multi-analystes », où plusieurs équipes travaillent sur des données identiques pour tester une même hypothèse.
L'étude fondatrice : un exercice collectif révélant l'incertitude cachée
En 2022, une équipe dirigée par Nate Breznau, Eike Mark Rinke et Alexander Wuttke a conçu une expérience sans précédent. Ils ont recruté 158 chercheurs en sciences sociales – principalement issus de la sociologie (près de 50 %), des sciences politiques (environ 25 %) et d'autres disciplines comme l'économie. Ces participants, pour la plupart expérimentés (plus de 80 % avaient enseigné l'analyse de données et 70 % avaient publié sur l'immigration ou les États-providence), ont été organisés en 71 équipes indépendantes.
Le protocole expérimental
Avant toute analyse, chaque chercheur a révélé ses convictions personnelles en répondant à une question simple : « Pensez-vous que, dans votre pays de résidence actuel, les lois sur l'immigration des étrangers devraient être assouplies ou rendues plus strictes ? » Les réponses étaient notées sur une échelle de sept points, allant de 0 (beaucoup plus restrictives) à 6 (beaucoup plus assouplies).
Toutes les équipes ont ensuite reçu exactement les mêmes données et la même question de recherche : « L'immigration réduit-elle le soutien des habitants à un État-providence généreux ? »
Les données provenaient du Programme international d'enquête sociale (ISSP), couvrant jusqu'à 31 pays à revenu élevé sur cinq vagues entre 1985 et 2016. Elles incluaient des mesures du soutien aux politiques sociales – six questions sur les responsabilités gouvernementales en matière de pensions, de chômage, de santé, évaluées sur une échelle de quatre points – ainsi que des indicateurs d'immigration : proportion de la population née à l'étranger (« stock »), et variations dans le temps (« flux »), tirés de la Banque mondiale, des Nations unies et de l'OCDE.
L'objectif était de répliquer une étude influente de Brady et Finnigan publiée en 2013, tout en laissant aux équipes une liberté totale dans leurs choix méthodologiques. Pour éviter les pressions liées à la carrière académique, toutes les équipes étaient assurées d'être coautrices de la publication finale, quels que soient leurs résultats.
Des résultats d'une diversité stupéfiante
Malgré ces précautions, les conclusions ont varié de manière spectaculaire. Sur les 71 équipes :
- 13,5 % ont jugé l'hypothèse non testable avec les données disponibles
- 60,7 % l'ont rejetée (l'immigration ne réduit pas le soutien aux politiques sociales)
- 28,5 % l'ont confirmée (l'immigration érode effectivement le soutien)
La source de cette dispersion
Pourquoi une telle diversité de résultats ? L'analyse statistique implique des centaines de décisions discrètes, chacune apparemment anodine prise isolément, mais dont l'accumulation crée des résultats radicalement différents :
- Quel type de modèle utiliser ? (multiniveaux avec effets aléatoires, régressions linéaires simples, approches bayésiennes)
- Comment traiter la variable dépendante ? (comme continue, ordinale ou binaire)
- Quelles variables de contrôle inclure ? (revenu national, inégalités, etc.)
- Faut-il pondérer les données ? Exclure certains pays ou vagues migratoires atypiques ?
Plus de 95 % de la variance dans les estimations numériques demeure inexpliquée, même après un codage détaillé des processus de travail. Cela illustre un principe fondamental : les données ne « parlent » pas d'elles-mêmes. Elles sont façonnées, interprétées et mises en forme par les humains qui les manipulent.
Le déséquilibre idéologique révélé
Les réponses à la question sur les lois d'immigration sont particulièrement éloquentes. Parmi les chercheurs participants :
- 72,6 % estiment que les lois devraient être assouplies (notes 5 ou 6 sur l'échelle)
- 17,2 % les jugent adéquates en l'état (note 3 ou 4)
- Seuls 7,7 % souhaitent un durcissement (notes 1 ou 2)
- Aucun chercheur n'a choisi l'option la plus restrictive (note 0)
Ce profil idéologique, typique des universitaires et des politiciens des grands partis, contraste vivement avec l'opinion publique générale. Dans de nombreux pays occidentaux, les sondages montrent régulièrement que 60 à 70 % des citoyens souhaitent réduire les flux migratoires. Ce déséquilibre n'est pas anodin : il suggère que les chercheurs, en tant que groupe, pourraient privilégier des interprétations qui se conforment à leurs convictions progressistes, favorisant des conclusions positives ou neutres sur l'immigration.
La réanalyse décisive : comment les convictions influencent les conclusions
En 2024, George Borjas et Nate Breznau ont approfondi cette question en réanalysant les données. Ils ont classé les équipes selon la moyenne des convictions de leurs membres :
- « Pro-immigration » : plus de la moitié des membres aux notes 5 ou 6 (44 % des équipes)
- « Anti-immigration » : au moins un membre aux notes 1 ou 2 (13 % des équipes, les vues restrictives étant rares)
- « Modérées » : le reste (44 %, notes 3 ou 4)
Les résultats sont frappants. Les équipes pro-immigration tendent à estimer un effet positif (l'immigration renforce le soutien aux politiques sociales). Les équipes modérées trouvent un effet proche de zéro. Les équipes anti-immigration estiment un effet négatif. Ces différences persistent même après ajustement pour des facteurs tels que la discipline académique, les compétences statistiques ou l'expérience en recherche. Passer d'une équipe anti-immigration à une équipe pro-immigration déplace l'estimation du 16e au 63e percentile de la distribution des effets observés.
Plus troublant encore : une évaluation anonyme des méthodes par les pairs révèle que les équipes modérées font les choix méthodologiques les plus rigoureux, tandis que les équipes pro-immigration présentent une qualité méthodologique inférieure. Cela suggère un mécanisme inconscient : les chercheurs ajustent subtilement leurs décisions – par exemple en sélectionnant des sous-ensembles de données favorables – pour confirmer leurs intuitions préalables. Les positions idéologiques extrêmes (qu'elles soient pro ou anti-immigration) sont davantage associées à des estimations exagérées, amplifiant le biais.
Les mécanismes profonds du biais et leurs conséquences
Au-delà des choix statistiques techniques, le biais opère à plusieurs niveaux. Les chercheurs favorables à l'ouverture, largement majoritaires (72 %), pourraient privilégier certaines hypothèses ou certains ensembles de données qui minimisent les impacts négatifs de l'immigration :
- On étudie plus souvent les bénéfices pour les immigrés que les coûts potentiels pour les populations de souche.
- On cherche à corriger les « croyances erronées » du public en se concentrant sur des statistiques positives (contribution économique globale) plutôt que sur des aspects plus sensibles.
- On sélectionne des cadres théoriques qui orientent d'emblée vers certains types de conclusions.
Les implications pour la crédibilité scientifique
Les conséquences pour la crédibilité des sciences sociales sont considérables. Si les chercheurs étaient majoritairement restrictifs sur l'immigration – comme le grand public – la recherche universitaire conclurait probablement à une érosion du soutien social causée par l'immigration. À l'inverse, avec un biais pro-immigration dominant dans la communauté des sciences sociales, elle tend à voir des effets neutres ou positifs. Cette situation renforce la perception d'une caste universitaire déconnectée des préoccupations citoyennes.
Les risques sont multiples : érosion de la confiance du public envers la recherche, montée du populisme anti-intellectuel, justification potentielle de coupes budgétaires dans la recherche en sciences sociales.
Pour y remédier, plusieurs pistes méritent d'être explorées :
- Promouvoir une plus grande diversité idéologique dans les équipes de recherche;
- Adopter des méthodes plus transparentes, comme la déclaration préalable de leur choix méthodologique (quel modèle statistique, quelles variable de contrôle, critère d'exclusion, etc.) avant de voir les données;
- Généraliser les évaluations aveugles où les évaluateurs ignorent l'identité des auteurs;
- Encourager les approches multi-analystes pour révéler l'incertitude inhérente aux données.
Cette étude nous enseigne une leçon fondamentale : la science, même rigoureuse et bien intentionnée, reste profondément humaine. Sur la question de l'immigration, les conclusions actuelles de la recherche reflètent davantage les convictions majoritaires au sein de la communauté scientifique qu'une vérité objective et impartiale.
En identifiant clairement les sources potentielles de biais, en adoptant des méthodologies plus transparentes et en cultivant une véritable diversité intellectuelle, les sciences sociales peuvent aspirer à une objectivité plus authentique. Le premier pas vers l'impartialité consiste à reconnaître honnêtement que nous ne sommes jamais totalement impartiaux, encore plus si nous avons l'opinion politiquement correcte.
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