La collecte de données est un élément essentiel de la recherche dans n’importe quel domaine. Il fait référence au processus de collecte d'informations sur un sujet spécifique de manière organisée et systématique à des fins d'analyse. Comprendre les méthodes de collecte de données est crucial pour collecter des données précises et pertinentes pour votre recherche.
Qu’est-ce que la collecte de données ?
La collecte de données fait référence au processus de collecte d'informations sur un sujet particulier de manière organisée et méthodique. Il s’agit généralement d’analyser les données accumulées et d’en tirer des informations qui aident à répondre à une question ou à une hypothèse de recherche.
La collecte de données est un élément fondamental de la recherche dans toutes les disciplines – des affaires aux sciences humaines en passant par la médecine et bien plus encore. Même si différentes techniques de collecte de données peuvent être mieux adaptées à certaines situations, il est toujours essentiel de disposer de données complètes et précises.
Les approches et les outils de collecte de données peuvent être classés en fonction de divers critères tels que la source d'informations, l'utilisation, le besoin de connectivité Internet, etc. Nous examinons ci-dessous quelques manières courantes de catégoriser les méthodes et les outils de collecte de données.
La collecte de données sur le Web est-elle légale ?
Extraire des données du Web à des fins de recherche est légal dans la plupart des cas. Cependant, vous devez vous assurer que vous ne violez aucune réglementation relative aux droits d'auteur ou aux données personnelles.
Par exemple, récupérer des e-mails, des noms ou d’autres informations personnelles sans consentement est illégal en vertu des lois sur la confidentialité comme le RGPD. Copier de grandes portions de texte ou de médias directement à partir de sites Web peut violer les droits d'auteur.
En 2019, LinkedIn a envoyé une lettre de cessation et d'abstention à une entreprise qui récupérait les données de profil public des utilisateurs de LinkedIn. Récemment, Facebook a poursuivi une société de logiciels pour avoir récupéré les données publiques du profil Instagram.
Selon les experts juridiques, tant que vous supprimez des données purement publiques sur des sites Web, que vous ne dupliquez pas de contenu copié de manière substantielle et que vous ne collectez pas de données personnelles privées, le web scraping devrait généralement être autorisé et considéré comme un usage équitable.
Bien sûr, consultez toujours les conditions d’utilisation du site pour comprendre si elles imposent des restrictions concernant le scraping ou l’utilisation des données. Dans un paysage juridique en constante évolution, consultez un conseiller juridique qualifié pour obtenir des conseils définitifs.
Collecte de données primaires ou secondaires
La première distinction entre les types de collecte de données concerne la collecte de données primaires et secondaires.
La collecte de données primaires fait référence à la collecte de données directement à partir de la source d'origine. Que ce soit par le biais d'enquêtes, d'entretiens, d'observations ou de web scraping, la recherche primaire obtient des données de première main à partir de la source.
Par exemple, les résultats d’enquêtes collectés directement auprès des consommateurs constitueraient des données primaires. Le Web scraping d'un site de commerce électronique pour obtenir des informations sur les prix des produits collecte des données primaires.
Lors de la collecte de données secondaires, le chercheur rassemble des données précédemment collectées par d'autres. Pour les données secondaires, il est important de vérifier la crédibilité de la source pour garantir l’exactitude des données.
Voici des exemples de sources de données secondaires :
- Recherche scientifique publiée dans des revues à comité de lecture
- Ensembles de données du gouvernement public
- Articles de presse et rapports publiés dans des médias crédibles
- Rapports d'analyse de l'industrie compilés par des sociétés d'études de marché
| Collecte de données primaires | Collecte de données secondaires |
|---|---|
| Données recueillies directement à partir de la source | Données recueillies à partir de sources existantes |
| Précision et pertinence maximales | Doit évaluer la crédibilité de la source |
| Coûts plus élevés, efforts requis | Facilement disponible à moindre coût |
| Enquêtes, web scraping, entretiens | Ensembles de données publics, statistiques publiées |
La collecte de données primaires et secondaires présente des avantages et des inconvénients. Les données primaires peuvent être plus précises, mais leur collecte nécessite davantage de ressources. Les données secondaires permettent d'économiser des efforts, mais les questions autour de l'authenticité doivent être évaluées.
Utiliser les deux de manière complémentaire constitue souvent une approche optimale.
Données qualitatives ou quantitatives
Une autre catégorisation utile des méthodes de collecte de données concerne les données qualitatives et quantitatives.
Les données qualitatives sont généralement non numériques. Il cherche généralement à comprendre « pourquoi » ou « comment » quelque chose se produit. Les données qualitatives peuvent être plus difficiles à organiser et à analyser, mais elles offrent une richesse contextuelle.
Quelques exemples de méthodes de collecte de données qualitatives :
- Interviews
- Groupes de discussion
- Études de cas
- Observation des participants
Les données quantitatives, comme leur nom l'indique, comprennent des informations numériques. Par exemple, les réponses à des enquêtes, les échelles de notation ou les réponses à choix multiples. Cela aide à répondre aux questions de type « combien ». Les données quantitatives sont plus faciles à analyser statistiquement mais manquent de détails contextuels.
Quelques méthodes courantes de données quantitatives :
- Enquêtes/questionnaires
- Analyse de site Web
- Données sur les transactions de vente
- Mesures scientifiques
Même si les définitions sont simples, il n’est pas toujours aussi clair de qualifier certaines méthodes de qualitatives ou quantitatives. Certaines techniques collectent des données à la fois qualitatives et quantitatives. De plus, les données qualitatives peuvent parfois être codées numériquement pour permettre une analyse.
Le choix de données quantitatives ou qualitatives, ou une combinaison de celles-ci, dépend du type d'informations nécessaires à votre recherche.
Collecte de données en ligne ou hors ligne
À l’ère pré-Internet, la collecte de données se faisait entièrement hors ligne – en se penchant sur des livres, en interrogeant des personnes en porte-à-porte, en effectuant des observations en personne, etc.
Même aujourd’hui, certaines techniques comme les entretiens, les groupes de discussion et les observations sur le terrain nécessitent un travail en personne pour obtenir des données de qualité. Dans d’autres cas, une recherche en ligne peut suffire. Souvent, une combinaison d’approches en ligne et hors ligne est la plus efficace. Par exemple, envoyer des enquêtes numériques à remplir physiquement.
Parmi les méthodes en ligne, le web scraping est apparu comme un moyen efficace de collecter rapidement de gros volumes de données. Vous pouvez récupérer les données primaires et secondaires des sites Web grâce à l'automatisation. Consultez notre guide du débutant sur le web scraping pour en savoir plus.
Top 7 des méthodes de collecte de données
Bien que les techniques de collecte de données soient nombreuses, certaines méthodes phares peuvent être identifiées :
1. Questionnaires et enquêtes
Les enquêtes comportent un ensemble de questions – ouvertes ou à choix multiples – que les répondants remplissent manuellement ou en ligne. Les enquêtes à choix multiples produisent des données quantitatives plus faciles à analyser. Les enquêtes peuvent être menées en personne ou numériquement.
Des enquêtes bien conçues et distribuées à un échantillon approprié peuvent fournir des données rapides et abordables sur les opinions, attitudes, comportements et tendances des consommateurs. Selon les recherches, le taux de réponse aux enquêtes papier est d'environ 30 %, contre 10 à 15 % pour les enquêtes en ligne.
2. Entretiens
Les entretiens sont une technique qualitative qui consiste à poser aux sujets une série de questions orales. Les entretiens fournissent des informations contextuelles que les enquêtes ne peuvent égaler. L'analyse des données est plus difficile puisque les réponses ne sont pas standardisées.
Les entretiens structurés utilisent un questionnaire prédéfini. Les entretiens non structurés sont des conversations ouvertes. Les coûts des entretiens sont plus élevés et la taille de l’échantillon plus petite que celle des enquêtes, mais les données qualitatives recueillies peuvent être inestimables.
3. Groupes de discussion
Dans un groupe de discussion, un modérateur dirige une discussion entre un groupe de 6 à 12 participants pour comprendre leurs points de vue sur un sujet. Des données qualitatives précieuses peuvent être recueillies en observant la dynamique du groupe.
Les groupes de discussion permettent de recueillir des informations plus approfondies par rapport aux entretiens individuels. Les participants peuvent s'appuyer sur les idées de chacun. Mais la modération est essentielle pour empêcher la pensée de groupe et garantir la participation de tous les membres.
4. Observation
L'observation implique de surveiller et d'enregistrer directement les caractéristiques et les comportements des personnes, des objets, des événements ou des processus. L'observation structurée utilise des règles et des catégories prédéfinies tandis que l'observation non structurée est plus fluide.
L'observation prend beaucoup de temps, mais révèle des informations que les gens ne peuvent pas exprimer explicitement dans les enquêtes ou les entretiens. Les changements de comportements et d’actions dans des milieux naturels peuvent être capturés. Mais le biais des observateurs constitue un inconvénient potentiel.
5. Journaux
Les sujets tiennent un journal personnel pendant un certain temps pour enregistrer leurs pensées et leurs expériences liées au sujet de recherche. Cette méthode qualitative fournit des informations longitudinales détaillées.
Les études de journaux recueillent des données approfondies, mais le recrutement et la participation au fil du temps sont difficiles. Les applications et les nouvelles technologies rendent les méthodes de journalisation plus viables pour la recherche.
6. Études de cas
Les études de cas impliquent une analyse et une description approfondies d’un événement, d’une situation, d’une organisation, d’une personne ou d’un produit particulier. Produit des données qualitatives similaires aux journaux.
Les études de cas sont utiles lorsqu'il faut répondre à une question comment ou pourquoi pour comprendre un scénario du monde réel. Mais la généralisation des résultats à des contextes plus larges peut s’avérer difficile.
7. Raclage Web
Le Web scraping automatise l’extraction de données des sites Web. Il rassemble des données structurées et prêtes à être analysées de manière évolutive. Fonctionne à la fois pour les données primaires (par exemple les sites de commerce électronique) et les données secondaires (sites d'actualités).
Le web scraping peut collecter efficacement de grandes quantités de données en ligne qui seraient impossibles à réaliser manuellement. Mais les sites Web peuvent essayer de bloquer le scraping, des outils de contournement peuvent donc être nécessaires. Le respect de la loi doit être assuré.
Ces sept techniques de pointe constituent l’épine dorsale de la collecte de données dans la plupart des contextes de recherche. Des combinaisons innovantes ou des méthodes spécifiques à un domaine peuvent également être développées selon les besoins du projet.
Pourquoi collecter des données ?
Plusieurs raisons impérieuses justifient l’importance d’une collecte de données appropriée :
Analyse précise – Il est essentiel de disposer de données suffisantes et de haute qualité pour obtenir des informations qui reflètent fidèlement l’objet de la recherche. Selon une étude du MIT, les entreprises qui adoptent une prise de décision basée sur les données sont 4 % plus productives et 6 % plus rentables que leurs concurrents. Des données insuffisantes ou de faible véracité conduisent à des conclusions douteuses.
Prise de décision éclairée – Collecter des données appropriées permet d’évaluer différents facteurs en jeu pour prendre les décisions optimales, que ce soit en matière de stratégie commerciale ou de politique publique. Une enquête de Bain & Company a révélé que les entreprises avancées en matière de capacités d'analyse de données ont deux fois plus de chances de figurer dans le quartile supérieur en matière de performance financière. Le manque de données crée un risque d’erreurs.
Économies de temps et de coûts – Une analyse erronée due à une collecte de données inadéquate peut conduire à des choix incorrects qui font perdre du temps et de l’argent. Les analystes commerciaux estiment que de mauvaises données marketing coûtent aux entreprises 10 à 30 % de leur budget marketing. Investir dès le départ dans des données robustes permet de réduire les coûts en aval. Selon Forrester Research, les entreprises basées sur les données ont un retour sur investissement (ROI) 5 à 6 % plus élevé que les entreprises non basées sur les données.
Une collecte de données appropriée constitue la base de la recherche et de l'analyse dans tous les secteurs et applications – de l'identification des problèmes des clients à la formulation de médicaments efficaces en passant par la conception de systèmes de transport en commun.
Comment le web scraping peut transformer votre collecte de données
Comme nous l'avons découvert, la collecte de données est essentielle à la recherche et à l'analyse dans pratiquement tous les domaines. Mais comment collecter efficacement toutes ces données ? C’est là que le web scraping s’avère vraiment utile.
Avec une solution de scraping Web comme Apify, vous pouvez rapidement créer des scrapers pour extraire les données des sites Web de votre choix de manière automatisée et rapide. Recherchez simplement dans Apify Store le site dont vous avez besoin de données ou utilisez la puissante boîte à outils Web Scraper d'Apify pour gratter n'importe quel site.
Notre plateforme gère tout le gros du travail du web scraping : automatisation du navigateur, exploration des pages, logique de scraping, rotation des proxy, gestion des serveurs et bien plus encore. Cela vous permet d’extraire des milliers de points de données propres et structurés sur pilote automatique avec un minimum d’effort.
Par exemple, vous pourriez:
Récupérez les données de tarification des sites de commerce électronique pour analyser les prix des concurrents
Recueillir des articles d'actualité sur votre sujet publiés sur diverses sources
Compiler les coordonnées des professionnels de votre domaine à partir d’annuaires
Recueillez des avis sur les produits sur plusieurs sites d'avis pour évaluer le sentiment des consommateurs
Créez votre propre site d'emploi agrégé en récupérant les offres d'emploi de différents sites de recrutement
Les scrapers Apify fonctionnent sur notre infrastructure ultra-rapide, contournent les mesures anti-bot et vous fournissent des données dans un format structuré unifié pour une analyse directe – pas de conflits de données compliqués.
Si vous avez des besoins personnalisés en matière de web scraping, Apify peut vous aider à mettre en œuvre la solution d'extraction de données parfaite, adaptée à votre cas d'utilisation, et à vous fournir une assistance continue. Contactez-nous et nous serons heureux de discuter de votre projet !
En résumé, le web scraping automatisé peut changer la donne pour votre stratégie de collecte de données en permettant une extraction rapide et évolutive de vastes sources de données en ligne. Lorsqu'il est combiné à des enquêtes, des entretiens et d'autres méthodes hors ligne, il vous permet d'obtenir des informations puissantes et d'obtenir de meilleurs résultats grâce à une prise de décision basée sur les données.
