Échantillonnage en boule de neige

En sociologie et en statistique , l'échantillonnage en boule de neige (ou échantillonnage en chaîne , échantillonnage par référence en chaîne , échantillonnage par référence ) est une technique d'échantillonnage non probabiliste dans laquelle les sujets d'étude existants recrutent de futurs sujets parmi leurs connaissances. Ainsi, on dit que le groupe d'échantillon grandit comme une boule de neige qui roule. Au fur et à mesure que l'échantillon se développe, suffisamment de données sont recueillies pour être utiles à la recherche. Cette technique d'échantillonnage est souvent utilisée dans les populations cachées, telles que les consommateurs de drogue ou les travailleurs du sexe, auxquelles les chercheurs ont difficilement accès. Comme les membres de l'échantillon ne sont pas sélectionnés à partir d'une base de sondage , les échantillons en boule de neige sont sujets à de nombreux biais . Par exemple, les personnes qui ont beaucoup d'amis sont plus susceptibles d'être recrutées dans l'échantillon. Lorsque des réseaux sociaux virtuels sont utilisés, cette technique est appelée échantillonnage en boule de neige virtuel .

Il était largement admis qu'il était impossible de réaliser des estimations impartiales à partir d'échantillons en boule de neige, mais une variante de l'échantillonnage en boule de neige appelée échantillonnage piloté par les répondants s'est avérée permettre aux chercheurs de réaliser des estimations asymptotiquement impartiales à partir d'échantillons en boule de neige dans certaines conditions. L'échantillonnage en boule de neige et l'échantillonnage piloté par les répondants permettent également aux chercheurs de faire des estimations sur le réseau social reliant la population cachée.

L'échantillonnage en boule de neige utilise un petit groupe d'informateurs initiaux pour désigner, par le biais de leurs réseaux sociaux, d'autres participants qui répondent aux critères d'éligibilité et pourraient potentiellement contribuer à une étude spécifique. Le terme « échantillonnage en boule de neige » reflète une analogie avec une boule de neige qui grossit au fur et à mesure qu'elle roule vers le bas.

1. Rédiger un programme de participation (susceptible d’être modifié, mais indicatif).
2. Approchez les parties prenantes et demandez des contacts.
3. Gagnez des contacts et demandez-leur de participer.
4. Des groupes de réflexion sur les problèmes communautaires peuvent émerger et être inclus dans le programme de participation.
5. Continuez la boule de neige avec les contacts pour gagner plus de parties prenantes si nécessaire.
6. Assurer une diversité de contacts en élargissant le profil des personnes impliquées dans l’exercice boule de neige.

Les participants sont susceptibles de connaître d’autres personnes qui partagent les caractéristiques qui les rendent éligibles à l’inclusion dans l’étude.

L'échantillonnage en boule de neige est tout à fait approprié lorsque les membres d'une population sont cachés et difficiles à localiser (par exemple, des échantillons de sans-abri ou de consommateurs de drogues illégales) et que ces membres sont étroitement liés (par exemple, le crime organisé, le partage d'intérêts similaires, l'implication dans les mêmes groupes qui sont pertinents pour le projet en cours).

L'échantillonnage en boule de neige peut être perçu comme un échantillonnage d'évaluation dans le domaine de l'informatique sociale . Par exemple, dans la phase d'entretien, l'échantillonnage en boule de neige peut être utilisé pour atteindre des populations difficiles à atteindre. Les participants ou les informateurs avec lesquels un contact a déjà été établi peuvent utiliser leurs réseaux sociaux pour orienter le chercheur vers d'autres personnes susceptibles de participer ou de contribuer à l'étude.

Il a été observé que mener des recherches dans des environnements conflictuels est difficile en raison de la méfiance et de la suspicion. Un environnement conflictuel est un environnement dans lequel des personnes ou des groupes pensent que leurs besoins et leurs objectifs sont contradictoires avec les objectifs et/ou les besoins d'autres personnes ou groupes. Ces conflits entre personnes ou groupes peuvent inclure des revendications territoriales, des ressources, des échanges commerciaux, des droits civils et religieux qui provoquent des malentendus considérables et accentuent les désaccords, conduisant à un environnement de manque de confiance et de suspicion. Dans un environnement conflictuel, l'ensemble de la population (plutôt qu'un groupe spécifique de personnes) est marginalisé dans une certaine mesure, ce qui rend difficile pour les enquêteurs d'atteindre des participants potentiels pour leurs recherches. Par exemple, un environnement politique menaçant sous un régime autoritaire crée des obstacles pour les enquêteurs qui souhaitent mener leurs recherches. L'échantillonnage en boule de neige s'est avéré être une méthode utile pour mener des recherches dans des environnements conflictuels, comme dans le contexte du conflit israélo-arabe. L'échantillonnage en boule de neige permet aux enquêteurs d'approcher la population marginalisée au niveau cognitif et émotionnel et de l'inscrire à l'étude. L'échantillonnage en boule de neige aborde les conditions de manque de confiance qui surviennent en raison de l'incertitude quant à l'avenir grâce à la méthodologie de traçage.

L'échantillonnage boule de neige peut être utilisé pour identifier des experts dans un certain domaine tel que la médecine , les processus de fabrication ou les méthodes de relation client, et recueillir des connaissances professionnelles et précieuses.

Par exemple, 3M a fait appel à des spécialistes de tous les domaines concernés par la manière dont un champ opératoire pouvait être appliqué sur le corps à l'aide d'un échantillonnage en boule de neige. Chaque expert concerné peut suggérer un autre expert qu'il connaît et qui pourrait fournir plus d'informations.

L'échantillonnage en boule de neige peut être utilisé pour recruter des participants dans le cadre de recherches sur les comportements marginalisés, criminalisés ou stigmatisés et leurs conséquences. On peut citer comme exemples l'utilisation de substances illégales (par exemple, des médicaments non prescrits), la collecte de matériaux illégaux (par exemple, l'ivoire, les armes non autorisées) ou les pratiques stigmatisées (par exemple, le soutien à l'anorexie, le fétichisme sexuel). L'exclusion de la société majoritaire ou la peur d'être exposé ou humilié rendent difficile le contact avec les participants par les moyens habituels. Cependant, la nature de bon nombre de ces comportements signifie que les personnes qui s'y livrent ont des contacts entre elles. L'échantillonnage en boule de neige est utilisé dans de nombreuses études sur les populations de la rue.

1. Localiser les populations cachées : Il est possible pour les enquêteurs d'inclure dans l'enquête des personnes qu'ils n'auraient pas connues mais, grâce à l'utilisation des réseaux sociaux.
2. Localisation des membres d'une population spécifique : Il n'existe pas de listes ou d'autres sources évidentes permettant de localiser les membres de la population (par exemple les sans-abri, les consommateurs de drogues illicites). Les enquêteurs utilisent les contacts et les communications antérieurs avec les sujets, puis ils sont en mesure d'obtenir l'accès et la coopération de nouveaux sujets. La clé pour obtenir l'accès et documenter la coopération des sujets est la confiance. Cela permet aux enquêteurs d'agir de bonne foi et d'établir de bonnes relations de travail avec les sujets.
3. Méthodologie : Comme les sujets sont utilisés pour localiser la population cachée, le chercheur investit moins d'argent et de temps dans l'échantillonnage. La méthode d'échantillonnage en boule de neige ne nécessite pas de planification complexe et le personnel requis est considérablement plus réduit par rapport aux autres méthodes d'échantillonnage .

L'échantillonnage en boule de neige peut être utilisé dans des méthodologies de recherche alternatives et complémentaires. En tant que méthodologie alternative, lorsque d'autres méthodes de recherche ne peuvent pas être employées, en raison de circonstances difficiles et lorsque l'échantillonnage aléatoire n'est pas possible. En tant que méthodologie complémentaire à d'autres méthodes de recherche pour améliorer la qualité et l'efficacité de la conduite de la recherche et pour minimiser le biais d'échantillonnage comme l'échantillonnage par quotas .

1. Biais communautaire : les premiers participants auront un impact important sur l'échantillon. L'échantillonnage en boule de neige est inexact et peut produire des résultats variés et inexacts. La méthode dépend fortement des compétences de la personne qui effectue l'échantillonnage réel et de sa capacité à établir un réseau vertical et à trouver un échantillon approprié. Pour réussir, elle nécessite des contacts préalables dans les zones cibles et la capacité à maintenir le flux d'informations dans l'ensemble du groupe cible.
2. Non aléatoire : l'échantillonnage en boule de neige contredit de nombreuses hypothèses sur lesquelles reposent les notions conventionnelles de sélection aléatoire et de représentativité. Cependant, les systèmes sociaux ne permettent pas aux chercheurs de recruter de manière aléatoire. L'échantillonnage en boule de neige est inévitable dans les systèmes sociaux.
3. Taille de la population d’échantillonnage inconnue : Il n’existe aucun moyen de connaître la taille totale de la population globale.
4. Ancrage : Un autre inconvénient de l'échantillonnage en boule de neige est le manque de certitude quant à savoir si l'échantillon est une lecture précise de la population cible. En ciblant seulement quelques personnes sélectionnées, il n'est pas toujours révélateur des tendances réelles au sein du groupe de résultats. L'identification de la personne appropriée pour effectuer l'échantillonnage, ainsi que la localisation des bonnes cibles, est un processus qui prend du temps, de sorte que les avantages ne dépassent que légèrement les coûts.
5. Manque de contrôle sur la méthode d'échantillonnage : Au fur et à mesure que les sujets localisent la population cachée, la recherche a très peu de contrôle sur la méthode d'échantillonnage, qui devient principalement dépendante des sujets d'origine et des sujets ultérieurs, qui peuvent ajouter au bassin d'échantillonnage connu en utilisant une méthode hors du contrôle du chercheur.

La meilleure défense contre les faiblesses est de commencer avec un ensemble d' informateurs initiaux aussi diversifiés que possible. Les efforts visant à améliorer le principal inconvénient de l'échantillonnage en boule de neige ont abouti à la méthode d'échantillonnage piloté par les répondants (RDS). Le RDS complète la méthode de référence en pondérant l'échantillon afin de compenser la sélection non aléatoire initiale , ce qui peut conduire à la réduction des erreurs survenant dans l'échantillonnage par la méthode de référence.

L'échantillonnage en boule de neige virtuel est une variante de l'échantillonnage en boule de neige traditionnel et repose sur des réseaux virtuels de participants. Il apporte de nouveaux avantages mais aussi des inconvénients pour le chercheur.

• Dans les populations difficiles à atteindre et à impliquer, l'échantillonnage en ligne peut mieux détecter les individus qui intéressent le chercheur et permet d'élargir la portée géographique des études
• Apporte la possibilité d'augmenter la représentativité des résultats
• L'échantillonnage virtuel peut augmenter le nombre de réponses par rapport à l'échantillonnage traditionnel en boule de neige. Selon Baltar (2012), qui a utilisé Facebook pour rechercher des participants à son étude et mener la recherche, il a été possible de réduire le temps nécessaire pour établir la confiance entre le participant et le chercheur. Les participants étaient plus susceptibles de partager leurs informations personnelles car le chercheur partageait également des informations personnelles sur son profil Facebook. Un niveau de confiance accru a contribué à un taux de réponse plus élevé
• Moins coûteux par rapport à la technique traditionnelle d'échantillonnage en boule de neige

• Même si la méthode d’échantillonnage virtuel peut augmenter la représentativité des résultats, la sélection de l’échantillon est biaisée en faveur des caractéristiques de la population en ligne telles que le sexe, l’âge, le niveau d’éducation, le niveau socio-économique, etc.
• La population cible n’a pas toujours accès à Internet

La technique de l’échantillonnage en boule de neige virtuelle a été utilisée pour trouver des participants à l’étude d’un groupe minoritaire – les entrepreneurs argentins vivant en Espagne. Environ 60 % de cette population possède une double nationalité – espagnole et argentine. Les statistiques nationales espagnoles les classent uniquement comme citoyens européens et il n’existe pas non plus d’informations sur le lieu de naissance lié aux profils des entrepreneurs en Espagne. Par conséquent, se référer uniquement aux statistiques nationales a rendu impossible la construction d’un cadre d’échantillonnage pour cette recherche. L’utilisation de réseaux virtuels dans cet exemple de population difficile à atteindre a augmenté le nombre de sujets participants et, par conséquent, a amélioré la représentativité des résultats de l’étude.

Les préoccupations éthiques peuvent empêcher le personnel de recherche de contacter directement de nombreux répondants potentiels. Par conséquent, les directeurs de programme ou le personnel qui connaissent les répondants potentiels peuvent établir des contacts initiaux et demander ensuite à ceux qui sont disposés à coopérer de contacter personnellement le projet. Dans chaque cas, le participant nouvellement recruté doit être formé pour comprendre et accepter les critères d'admissibilité de la recherche. Par exemple, dans une étude sur le traitement des troubles liés à la consommation de substances qui a utilisé l'échantillonnage en boule de neige, il était difficile pour de nombreuses personnes de comprendre les critères d'admissibilité parce que certains critères violaient les interprétations de bon sens concernant le traitement et le non-traitement. Par exemple, de nombreuses personnes se définissent comme non traitées malgré de possibles longs séjours dans des programmes d'internement civil parce que leur placement dans ces institutions était involontaire et/ou parce qu'elles étaient redevenues dépendantes après leur sortie et s'étaient rétablies plus tard. Par conséquent, la qualité du consentement éclairé était mise en doute.

Dans une recherche qualitative, les appréhensions liées aux sentiments de compulsion sont examinées pour identifier d’éventuels dilemmes éthiques et des recommandations pour le processus de recherche sont formulées.

L'échantillonnage en boule de neige est une méthode de recrutement qui utilise la recherche sur les réseaux sociaux des participants pour accéder à des populations spécifiques. Selon les recherches mentionnées dans l'article rédigé par Kath Browne, l'utilisation des réseaux sociaux pour la recherche est accessible. Dans cette recherche, Kath Browne a utilisé les réseaux sociaux pour rechercher des femmes non hétérosexuelles. L'échantillonnage en boule de neige est souvent utilisé parce que la population étudiée est difficile à approcher, soit en raison du faible nombre de participants potentiels, soit de la sensibilité du sujet. L'auteur a indiqué la technique de recrutement de l'échantillonnage en boule de neige, qui utilise les relations interpersonnelles et les connexions au sein des personnes. En raison de l'utilisation des réseaux sociaux et des relations interpersonnelles, l'échantillonnage en boule de neige façonne la façon dont les individus agissent et interagissent dans les groupes de discussion, les entretiens de couple et les entretiens. En conséquence, l'échantillonnage en boule de neige ne se limite pas au recrutement d'échantillons particuliers, l'utilisation de cette technique produit des récits de vie des participants. Pour aider à atténuer ces risques, il est important de ne pas s'appuyer sur une seule méthode d'échantillonnage pour recueillir des données sur un secteur cible. Afin d'obtenir des informations plus précises, une entreprise doit faire tout ce qui est en son pouvoir pour s'assurer que l'échantillonnage est contrôlé. Il est également impératif de faire appel au personnel adéquat pour réaliser l’échantillonnage proprement dit, car une opportunité manquée pourrait fausser les résultats.

Une nouvelle approche de l'étude des populations cachées. Elle est utilisée efficacement pour éviter les biais dans l'échantillonnage en boule de neige. L'échantillonnage piloté par les répondants implique à la fois une technique d'échantillonnage sur le terrain et des procédures d'estimation personnalisées qui corrigent la présence d'homophilie sur les attributs de la population. La méthode d'échantillonnage piloté par les répondants utilise un double système d'incitations structurées pour surmonter certaines des déficiences de ces échantillons. Comme d'autres méthodes de référencement en chaîne, la méthode RDS suppose que les personnes les plus à même d'accéder aux membres des populations cachées sont leurs propres pairs.

L'échantillonnage par boule de neige est une variante de l'échantillonnage par boule de neige, utile pour étudier de petites populations d'opinions d'experts. Ses partisans soutiennent qu'il présente un certain nombre d'avantages par rapport aux autres techniques d'échantillonnage par boule de neige :

1. réduit le biais de sélection inhérent aux échantillons initiaux de semences pour une boule de neige en préconisant une phase de nominations qui identifie objectivement les semences de contact pour la première vague ;
2. en analysant les données du réseau, il fournit une estimation de la taille de la population, non biaisée par aucune limite de population définie par le chercheur ;
3. en rapportant l’estimation de la taille de l’échantillon par rapport à la population, il fournit une mesure de la signification relative (des données d’échantillonnage optimales peuvent être rapportées dans ce contexte) ;
4. grâce à une analyse de réseau de références, elle permet d’identifier des groupes d’experts qui peuvent contribuer à expliquer les variations de leur profil de réponse ;
5. permet une stratégie de nominations de références qui, dans certains cas, pourrait améliorer les taux de réponse, tandis que la stratégie de nominations agit comme une validation ultime de l'expertise des informateurs et améliore donc la validité du contenu.