1.     Savoir utiliser les connaissances existantes
        a.     On ne trouve jamais rien en étant « au bon endroit au bon moment »; la science procède par une sélection des moments et des endroits. Par exemple, un sujet qui dirait, « quelles sont les causes de la délinquance juvénile » ne porte pas à observation : où ira-t-on pour observer ces « causes » ? Quand et comment saura-t-on qu’on les a toutes identifiées et évaluées ? Autre exemple : « quels sont les facteurs qui font le succès d’une enquête policière ? Ces questions sont très intéressantes, mais ne portent pas à une enquête scientifique.
                 i.      Exemple « maximal » du « bon endroit bon moment » : l’observation participante ethnologique. Dans l’observation participante le chercheur se place au centre de son terrain et observe tout. CEPENDANT : même dans ce cas le chercheur fonctionne avec un certain nombre de concepts qui guident son observation — à commencer par ceux qui sont à la base de son choix d’observer cet endroit en particulier !
        b.     Autrement dit, pour faire de la recherche scientifique il faut savoir où regarder. C’est là que la revue de littérature prend tout son sens. Non pas parce qu’on y trouve des hypothèses déjà faites (c’est le cas bien sûr, mais c’est légèrement moins innovateur...) mais parce que les théories et découvertes des autres
                 i.      Permettent de formuler des questions claires. Par exemple, vous vouliez savoir si « les meurtriers » ont un profil psychologique particulier. La littérature vous apprendra que « les meurtriers » ça n’existe pas. Il y a des catégories peu comparables de gens qui tuent, pour des raisons et dans des situations hautement variables.
                 ii.     mènent à des énoncés affirmatifs testables. Par exemple, vous lisez qu’au Royaume Uni les caméras de surveillance réduisent la criminalité dans les stationnements à étages mais moins dans les parcs. Vous formulez l’hypothèse que ce type de surveillance fonctionne mieux dans les endroits fermés. Voilà un énoncé facile à tester, du moins au sens où on peut facilement deviser un moyen de le tester (le faire réellement peut se révéler plus difficile, évidemment). Auriez-vous pu formuler cette hypothèse sans avoir lu la littérature ?
                 iii.     Donc, utiliser les connaissances évite aussi de repartir à zéro à chaque questionnement.
        c.     Une problématique, c’est tout simplement une question de recherche située clairement dans un cadre théorique. C’est d’énoncer l’objectif, l’utilité de la démonstration scientifique que vous allez faire. En fait il s’agit en général d’un ajustement (à l’occasion, radical) de votre questionnement initial après que vous vous soyez renseigné sur chacun de ses éléments.
                 i.      Une enquête scientifique est un processus de démonstration. Mais avant de démontrer quoi que ce soit il faut trouver une chose à démontrer. Il est inutile de se lancer à collecter des informations sans savoir à quoi elles vont servir. Vous risquez de ramasser des éléments qui n’ont rien à voir avec ce dont vous avez besoin, ou une montagne d’informations sans queue ni tête.
                 ii.     Une problématique donne lieu à un faisceau d’hypothèses reliées logiquement entre elles (la logique vient de votre théorie et est donc une nécessité absolue en science).

2.     Les hypothèses
        a.     Une hypothèse c’est une tentative d’expliquer comment fonctionne un phénomène. On la reconnaît à l’usage des mots « donc », « parce que », etc. On y décèle une conclusion et une raison d’y arriver. Couramment on rencontre des hypothèses sous forme d’argument : « Roger est politicien, il ne faut donc pas lui faire confiance ». Le « donc » suppose qu’on est certain que tous les politiciens sont indignes de confiance, et que Roger est un cas particulier de la règle.
        b.     En général on fait appel à la notion de causalité : que certains phénomènes en causent d’autres. Dans ce cas, « expliquer » c’est identifier des causes. Et une fois les causes identifiées, la prédiction devient possible (à chaque fois que les causes seront présentes, le phénomène apparaîtra). Quand les phénomènes ont un nombre de causes restreint, la prédiction est précise (mouvement des planètes); devant une multiplicité de causes (multifactorialité) la prédiction devient plus difficile, voire impossible.
                 i.      Cause(s) suffisante(s) : quand la cause est là, l’effet est TOUJOURS présent car il ne dépend de rien d’autre. Autrement dit, la cause « suffit » à produire l'effet ; par contre, on peut obtenir le même effet avec d'autres causes.
                 ii.     Cause(s) nécessaire(s) : quand l’effet est là, la cause est TOUJOURS là, même si d’autres aspects peuvent varier. Autrement dit, toute seule cette cause ne produit pas l'effet observé ; cependant, elle doit nécessairement être présente.
                 iii.     Ainsi, une cause à la fois nécessaire et suffisante explique entièrement le phénomène observé. Ceci est excessivement rare en sciences sociales, mais permettrait en principe la prédiction infaillible du phénomène.
                 iv.    Par ailleurs, pour qu’on puisse conclure à une relation causale, trois facteurs sont absolument essentiels :
                         (1)    une corrélation statistique ou analytique (pour les méthodes qualitatives)
                         (2)    la cause doit précéder l’effet. Exemple : association différentielle vs. rassemblement.
                         (3)    la relation ne doit pas être « artificielle », c’est-à-dire,
                                  (a)    la cause et l’effet sont en fait tous les deux des effets d’un troisième phénomène que vous avez oublié (exemple : des recherches affirment que la pratique religieuse prévient la criminalité).
                                  (b)    il manque une variable entre votre cause et votre effet (par exemple, l’occupation de la mère cause de la délinquance chez les enfants)

        c.     Une hypothèse générale en est une qui s’applique universellement et qui reste abstraite. Par exemple, « être témoin de violence rend violent » ou « la peur de la sanction dissuade du crime ».
                 i.      cet énoncé postule une réalité qu’on voudrait tester, mais il est impossible de le faire à ce niveau (quel comportement, où, quand, comment, pour qui, etc.).

        d.     Une hypothèse de recherche est
                 i.      une hypothèse opérationnelle, c’est-à-dire
                         (1)    qu’on peut passer directement à l’observation.
                         (2)    qu’on voit immédiatement une stratégie de recherche possible
                         (3)    on peut imaginer des moyens de mesurer ou d’interpréter les différents éléments de l’hypothèse
                         (4)    Cette hypothèse de recherche représente un cas spécifique de l’hypothèse générale, par exemple : « des enfants observant directement un comportement violent sont plus à risque de réagir violemment suivant une frustration » (recherche de Bandura, 1969).
                 ii.     une hypothèse rigoureuse, donc
                         (1)    qui place un cadre strict de vérification. Par exemple, on spécifie quand le comportement violent devrait être déclenché : on ne pourrait pas dire, « les enfants exposés à un comportement violent deviennent plus violents ». Ceci laisserait trop de place à une foule d’autres facteurs d’avoir un effet non-mesurable.
                         (2)    qui exclue les autres hypothèses. C’est pourquoi on contrôle l’environnement dans un laboratoire, on fait des tests en double aveugle surtout lorsque l’évaluateur doit interpréter les résultats (diagnostic médical, par exemple). par exemple, on pourrait faire l’hypothèse que la pornographie juvénile cause les abus d’enfants. Ceci n’exclura jamais l’hypothèse que les abuseurs d’enfants sont également consommateurs de pornographie.
                         (3)    n’est pas tautologique : les concepts utilisés doivent être suffisamment différents. Par exemple, les recherches qui expliquent la violence d’une personne par son caractère agressif.
                 iii.     une hypothèse théoriquement productive,
                         (1)    qui permet d’avancer les connaissances ou de les préciser
                         (2)    qui permet de rejeter des hypothèses courantes
                         (3)    qui permet de s’éloigner des présupposés du sens commun
                 iv.    une hypothèse vérifiable
                         (1)    il est facile de faire des dizaines d’hypothèses invérifiables — aucune ne fera avancer la science puisqu’il manquera toujours l’aspect observation empirique. Par exemple, la criminalité fait partie de la nature humaine.

Exercice : donner des hypothèses générales et de recherche pour votre sujet de travail

        e.     Une hypothèse de mesure
                 i.      Sert à décider, à l’avance, à partir de quel seuil on pourra considérer que les observations prouvent ou falsifient l’hypothèse. Par exemple, la méthode de l’hypothèse nulle consiste à mesurer votre hypothèse à ce que vous obtiendriez si c’était le simple hasard qui jouait (l’« hypothèse nulle », c’est le hasard). Par exemple, si vous prétendez avoir trouvé une méthode gagnante de jouer aux dés, il faudra qu’elle permette de faire mieux que 1/6 afin d’être démontrée.

3.     Le cas des recherches interprétatives
        a.     Le cas de ces recherches et légèrement différent. Premièrement, il ne s’agit pas de prédire ou même de trouver des causes — du moins non pas dans le sens accepté ci-haut.
        b.     Une recherche interprétative vise à trouver un sens à un discours écrit ou parlé. Ceci ne veut pas dire, imposer le sens que vous voulez. Ces recherches nécessitent elles aussi une méthodologie rigoureuse.
        c.     Ces recherches ne produisent pas de mesures ni bien sûr de statistiques. Donc dans la mesure où elles testent des hypothèses, ce test passe par l’inventaire des thèmes, concepts, représentations, etc. contenus