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Dossier : Migrants : dépasser les catégories

Derrière les statistiques, des personnes

© Andrey Popov/iStock
© Andrey Popov/iStock

Si les débats sur les migrations s’appuient sur des données statistiques, ces chiffres conditionnent aussi la manière de penser les migrations.


Comment les statistiques influencent-elles la perception et la compréhension des populations migrantes ? La réponse est double, car deux facteurs entrent alors en jeu : la dimension mathématique des techniques statistiques et l’influence « humaine » des statisticiens qui vivent dans une société particulière, avec ses valeurs et ses perceptions.

À propos des influences d’ordre mathématique, les contraintes de calculabilité délimitent le type de catégories que les statistiques peuvent appréhender : des groupes mesurables et identifiables par une ou des caractéristiques telles que le genre, l’âge, le revenu ou le statut légal. Il est difficile voire impossible pour les statisticiens de mesurer des ensembles flous ou changeants, regroupant des personnes invisibles ou en intergroupes, telles que les nomades, les binationaux ou les sans-papiers. En effet, dans les enquêtes, les réponses de type « Je ne sais pas » ou « Impossible de cocher plusieurs cases à la fois » sont considérées comme des non-réponses et, à ce titre, éliminées de l’échantillon.

Les nouvelles méthodes statistiques sous-estiment l’impact symbolique des groupes numériquement restreints mais sociologiquement importants.

Par ailleurs, les nouvelles méthodes statistiques de regroupement (clustering) à partir de bases gigantesques de données (big data) sous-estiment l’impact symbolique des groupes numériquement restreints mais politiquement ou sociologiquement importants. Par exemple, même s’il y a très peu de plombiers polonais ou d’activistes islamistes, ces groupes sont fortement présents dans l’imaginaire social. Les méthodes statistiques de catégorisation vont habituellement soit les ignorer, soit les regrouper en une classe « varia » sans grand intérêt.

L’utilisation de plus en plus fréque

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