Manuel sur la collecte de données / Phase Trois: Recherche de données

Photo: Nta.ng

La conception d’un projet a été abordée dans la deuxième phase du manuel, qui a permis de déterminer les données nécessaires pour informer les acteurs et les aider à prendre des décisions fondées sur ces données. Avant de se lancer dans la collecte de ces données sur le terrain, il est conseillé de prendre du recul et d’évaluer les données disponibles, leur fiabilité et la manière d’impliquer activement les acteurs dans la collecte de données pertinentes et de communiquer celles-ci.

La recherche de données est une méthode, qui permet d’évaluer systématiquement les données existantes, d’identifier les lacunes dans les données et de valoriser le projet de collecte de données. En parallèle, la recherche de données donne les outils nécessaires pour réfléchir sur les acteurs et le public. Cet article, donne un aperçu des quatre étapes consécutives, qui aideront à réaliser des recherches de données. Ces étapes s’appuient sur les deux étapes précédentes décrites dans la phase deux : « Définir une question / un problème clair à résoudre » et « cartographier tous les acteurs impliqués dans le problème ». Les quatre étapes consécutives sont les suivantes :

Recherche de données en quatre étapes Première étape : Faire un inventaire des données / preuves existantes Eviter les travaux en double et explorer quelles données sont facilement disponibles pour une utilisation dans votre organisation. Deuxième étape : Evaluer les données existantes Evaluer la fiabilité des données existantes et déterminer leur utilité. Troisième étape : Faire une analyse des lacunes Identifier les données, qui ne sont pas facilement disponibles et qui devront être collectées. Quatrième étape : Comprendre qui utilisera ces données Penser aux acteurs à impliquer activement dans la collecte de données et à leur présenter les résultats.

Première étape : Faire un inventaire des données / preuves existantes

Une fois identifiés les besoins en données du projet, il faut commencer à collecter celles-ci. Certaines données peuvent être facilement disponibles, alors que d’autres doivent encore être collectées. Il faut commencer par faire un inventaire des données existantes.

Tout d’abord, il faut examiner les données disponibles dans votre propre organisation, y compris celles compilées dans les rapports et stockées dans des bases de données. Il faut examiner à la fois les données quantitatives, exprimant une certaine quantité, montant ou portée, et les données qualitatives, qui sont plus descriptives, résultant d’enquêtes à petite échelle, de discussions de groupe, d’observations et d’entretiens. Il est alors possible de réfléchir aux données disponibles et facilement accessibles hors de votre organisation. Existe-t-il des plates-formes de partage de données ou d’autres organisations, qui traitent le même problème ou tentent de répondre à la même question ? De quelles données disposent-elles sur ce problème ? Sont‑elles libres d’accès ? Même si les données ne sont pas libres d’accès, il est peut-être possible de persuader cette organisation de partager ses données.

Deuxième étape : Evaluer les données existantes

Une fois mis en place un inventaire des sources de données existantes, il est important d’évaluer l’accessibilité, la granularité, la crédibilité et la pertinence des données existantes. Les questions suivantes peuvent aider à comprendre si les données existantes sont disponibles, suffisamment détaillées et à la bonne échelle, et suffisamment fiables pour pouvoir les utiliser dans le programme :

• Les données sont-elles libres d’accès ou nécessitent-elles une autorisation spéciale pour y accéder ? (Accessibilité)
• Les données sont-elles structurées d’une manière utile pour le projet ? (Pertinence)
• A quelle fréquence les données sont-elles collectées ? (Granularité)
• Dans quelle mesure les données sont-elles granulaires ou détaillées géographiquement ? (Granularité)
• Dans quelle mesure les données sont-elles granulaires ou détaillées démographiquement ? (Granularité)
• Quand les données ont-elles été collectées ? Combien de temps ont-elles été conservées ? (Pertinence et granularité)
• Les solutionneurs de problèmes actuels l’utilisent-ils pour prendre des décisions, évaluer ou pour autre chose ?

(Crédibilité)

• Qui a collecté les données ? Quel était le but de la collecte de données ? Les données ont-elles été nettoyées et / ou analysées ? Et si oui, de quelle manière ? (Crédibilité)

Troisième étape : Faire une analyse des lacunes

Maintenant que sont identifiées les sources de données disponibles et quelles données le projet pourra utiliser, il faut réfléchir aux données à collecter pour répondre aux questions. Pour ce faire, il convient de se poser la question suivante : « De quelles données ai-je besoin pour répondre à mes questions ou décrire mes indicateurs ? » Il est important de ne pas penser, en premier lieu, aux restrictions pouvant apparaitre lors de la collecte de ces données. Ce n’est qu’après avoir identifié les données nécessaires qu‘il faut commencer à envisager des restrictions potentielles, telles que le temps, les ressources (financières) et la faisabilité. Il se peut que la collecte des données initialement jugée irréalisable ne soit pas si difficile à réaliser.

Une fois identifiées toutes les lacunes en matière de données, il faut examiner de manière critique les données jugées nécessaires. Faut-il vraiment collecter toutes ces données ? Et quelle sera l’utilisation de tous les différents éléments ? Bien qu’il soit tentant de collecter des données, qui pourraient être utiles à l’avenir, la règle de base est moins de données que plus. Il est préférable de se concentrer sur les choses qui comptent vraiment et de minimiser la complexité. Cela coûte moins cher, prend moins de temps et évite de courir le risque de collecter des données erronées.

Quatrième étape : Comprendre qui utilisera ces données

Si des données sont collectées pour contribuer à résoudre un problème ou pour souligner l’importance de résoudre un problème particulier, il faut garder à l’esprit qu’il est essentiel d’impliquer tous les acteurs en amont du processus de recherche des données. Cela générera une appropriation des données, garantira la pertinence et l’utilité des données, permettra aux communautés de se sentir représentées par les données et évitera aux décideurs de fermer les yeux ou de remettre en question la crédibilité des données. Un exercice de collecte de données doit commencer par un inventaire des besoins en informations des différents acteurs et déterminer comment les obtenir. Le partage des données avec les personnes directement impliquées dans le problème leur permet d’agir. Cependant, cela implique de réfléchir à la manière de partager les données de façon compréhensible et accessible. Dans les communautés éloignées, l’accès aux données en ligne peut s’avérer difficile et les stations de radio ou la distribution de documents hors ligne peuvent constituer un meilleur mode de diffusion. Il est possible d’envisager un plan de diffusion des données dans lequel seront identifiés les acteurs et leurs canaux de communication respectifs. Voir la phase huit du manuel pour plus d’informations sur la manière d’atteindre votre public cible.

Conclusion

La recherche de données est une approche qui permet de se concentrer sur le projet. Réfléchir de manière structurée à la collecte de données, permet d’éviter la collecte de doublons et d’encourager toutes les personnes concernées à déterminer la qualité et l’utilité des données disponibles. Cette méthode permet également d’évaluer si les données collectées sont réellement pertinentes pour le projet et les différents acteurs impliqués, et oblige à réfléchir à la manière de leur transmettre les données avant que la collecte de données n’ait réellement commencé.

Remerciements

Auteurs: Annabelle Poelert (Akvo.org), Karolina Sarna (Akvo.org)
Contributeurs: Anita van der Laan (Akvo.org), Rajashi Mukherjee (Akvo.org), Rob Lemmers (Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC) of University of Twente)

AfriAlliance

L’Alliance de l’innovation sur l’eau et le climat entre l’Afrique et l’Europe (AfriAlliance) est un projet d’une durée de 5 ans, financé par le Programme européen pour la recherche et l’innovation H2020. Le projet vise à mieux préparer l’Afrique pour faire face aux défis futurs liés au changement climatique en stimulant le partage des connaissances et la collaboration entre les parties prenantes africaines et européennes. Dans ce projet, plutôt que de créer de nouveaux réseaux, les 16 partenaires d’Afrique et de l’Union Européenne consolideront les réseaux existants. Ces réseaux, constitués de chercheurs, de décideurs, de professionnels de terrain, de citoyens et d’autres intervenants clés, seront consolidés pour développer un mécanisme de partage des connaissances efficace et dédié à la résolution des problèmes. Ce processus sera coordonné par une plateforme d’innovation : l’Alliance Afrique-UE d’innovation pour l’Eau et le Climat.

AfriAlliance est dirigée par l’IHE Delft Institute for Water Education (Directeur de projet : Dr. Uta Wehn) et sa mise en oeuvre court de 2016 à 2021. Le projet a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union Européenne dans le cadre de l’accord de subvention n ° 689162.