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.La neuvième séance du séminaire 2016-2017 du GDR Lasco, en partenariat avec la Société d’ethnologie française (Sef), accueillera Sacha Raoult, docteur-HDR en sciences juridiques, chercheur en sociologie, Maître de conférences à Aix-Marseille Université (LDPSC-Lames) et rattaché, comme sociologue, au Sophiapol, pour la dernière communication qu’il propose avant la soutenance de sa thèse de doctorat en sciences humaines et sociales – mention sociologie.Cette communication est intitulée :Le bûcher des vaines régressions.Origines et effets des controverses académiquessur l’évaluation quantitative des politiques pénales aux Etats-Unis.Date :Mercredi 24 mai 2017, de 17h00 à 19h00 (attention : il s’agit, encore une fois, d’un mercredi).Lieu :Université Paris NanterreBâtiment D, salle D 202 (2e étage du bâtiment D)Comment venir ?Organisation du séminaire :Gabriel Segré et Vincent RubioRésumé : Quand Enrico Ferri proposa en 1884 de démontrer par des analyses statistiques « l’inefficacité presque complète des peines contre les délits » (1893), il employa une méthode d’analyse qui semble avoir largement disparu dans la littérature actuelle, même si on peut toujours la retrouver dans certains travaux (Dills et al. 2009, Zimring et al. 2010) : la comparaison, à l’œil nu, de séries temporelles sur la « sévérité » des châtiments et sur les « crimes » enregistrés. Au tournant du XXesiècle, l’analyse de Ferri fit l’objet d’un retentissement important dans la littérature académique anglophone. Saluée comme innovante, érudite et rigoureuse par ses pairs (qui ne mentionnent pas, par exemple, les critiques adressées par Gabriel Tarde à son interprétation des données judiciaires) chaque édition de la Sociologie criminelle fait l’objet de plusieurs récessions, unanimement positives sur cet aspect, quoi que pensent les auteurs des comptes-rendus des autres volets du livre (jugés par exemple « polémiques [et] incongrus] » dans l’American Journal of Sociology).Ces recensions s’étalent jusqu’aux années 1920. En 1939 parait l’ouvrage de Georg Rusche et Otto Kirchheimer (R&#38;K), Peine et Structure Sociale. Il contient une analyse statistique du même type que celle de Ferri, « confirmant sur une échelle plus large (ses) résultats » (1992) et en tirant les mêmes conclusions. Mais l’accueil réservé à l’analyse de R&#38;K dans les revues scientifiques anglaises et américaines est bien différent : les statistiques sont jugées « peu convaincantes », « sans grand intérêt ». Unanimement les recensions de cet ouvrage, qu’elles soient positives ou négatives sur les autres aspects, nous indiquent que le standard des analyses statistiques causales doit évoluer : « à présent on est en droit d’attendre de la recherche en science sociale […] qu’elle attribue un poids à chaque facteur », nous dira un des lecteurs. Les temps changent, nous ne sommes plus à l’époque de Ferri.La littérature quantitative anglophone sur ce type de problématique a explosé depuis les années 1970. La grande question du « libre arbitre des criminels » qui avait animé les recherches du XIXe siècle a été remplacée par un ensemble de sous-questions : effet dissuasif, neutralisant, criminogène, de la prison, en comparaison avec l’amende, en comparaison avec la peine de mort, effets de divers programmes de détection et de traitement de la « récidive », effets de politiques ciblées, etc.L’histoire de chacune de ces sous-questions de recherche est rythmée par des moments clé où les vieux standards sont jugés obsolètes. Ces jugements relatifs au standard sont émis au sujet de travaux particulièrement controversés. Mon travail prend pour objet ces controverses académiques. Depuis les années 1970, ces controverses portent sur un certain type d’analyses statistiques causales produites dans une logique de « new public management » du crime : la nouvelle pénologie (Malcom et Feeley, 1992). Il s’agit de travaux analysant « l’efficacité » des politiques pénales dures, dites « tough on crime » (durcissement des peines, peine de mort, peine planchers, dérégulation des armes à feu, méthodes actuarielles de prédiction de la récidive) à partir d’analyses de régression, de différences dans les différences[1] ou d’indices de ROC[2].Mon travail, tout en contribuant à compléter certains aspects de la sociologie du champ scientifique (Bourdieu, 1976), se situe entre une sociologie des controverses scientifiques (Lemieux, 2007 ; Gingras, 2014), une sociologie historique de la quantification (Desrosières, 2008) et une sociologie du travail académique (Lamont, 2009 ; Menger, 2015).Ma méthodologie engage une analyse critique de la littérature, une analyse quantitative et qualitative du CV des acteurs et une série d’entretiens formels et informels avec des membres du corps académique ainsi que du personnel administratif d’universités américaines.Je me pose trois séries de questions sur ces controverses.La première question concerne leur origine. Je montre que, de façon récurrente, l’origine des controverses tient aux implications politiques des résultats, notamment à la vie politique en dehors des universités, et à l’utilisation qui peut être faite des résultats par les agendas politiques. Lorsque les résultats d’analyses statistiques causales sont présentés comme susceptibles d’être utilisés par des agendas radicaux (comme les travaux de R&#38;K sur l’efficacité de la prison ou les travaux de Dills et al. sur la légalisation des stupéfiants) ou conservateurs (comme les travaux d’Isaac Erhlich sur la peine de mort, de John Lott sur les armes à feu ou de Steven Levitt sur les peines plancher), ils suscitent la mobilisation de « gardiens du Temple » (Kuhn, 1962), universitaires au fort capital académique et scientifique et défendant des positions progressistes. Tout en protégeant la méthode scientifique, ces chercheurs agissent dans les termes humanistes recommandés par Bruno Latour dans sa critique des agendas radicaux et conservateurs (2004), comme si les deux entreprises allaient nécessairement de pair. Cette mobilisation est renforcée par le fait que l’agenda de l’adversaire est compris comme sa motivation première, qui vient souiller la pureté de la démarche scientifique. En réponse, les radicaux et les conservateurs concernés se décrivent comme victimes d’une chasse aux sorcières – et lisent aussi dans la réaction à leur travail un agenda d’idéologues. Les deux niveaux de débats (politique et méthodologique) se superposent toujours.Je montre également que cette opposition entre les agendas progressistes, radicaux et conservateurs correspond à la répartition du capital académique aux Etats-Unis sur la période que j’étudie, où, à l’exception de University of Chicago, les universités prestigieuses produisent des contributions progressistes alors que les contributions radicales et conservatrices émanent d’universités nettement moins prestigieuses et moins dotées en termes de moyens. Ces observations sont particulièrement saillantes pour certaines disciplines et certaines questions, les espaces moins polarisées semblant être moins affectés par cette forme d’hétéronomie.Les deux questions suivantes concernent les effets des controverses.Les controverses ont d’abord un effet sur le développement des méthodes d’analyses statistiques causales. Les standards de ces méthodes, à partir desquels on juge de la qualité des travaux controversés, évoluent au fil des années. Les controverses jouent un rôle essentiel dans cette évolution. Je montre comment ces standards peuvent suivre deux chemins suivant des logiques internesLe premier chemin est un « chemin de standardisation » : le standard « progresse » en devenant de plus en plus en phase avec les développements des recherches fondamentales (en mathématique, en statistique et en informatique). Le chemin emprunté par les diverses questions est toujours le même (on passe de 1. un modèle univarié à 2. des modèles multivariés ad hoc à 3. un modèle multivarié standardisé).Le second chemin est un « chemin d’abstraction » : on passe de l’analyse à la méta-analyse, puis à l’analyse des biais, pour « élever » le débat et comprendre les raisons des désaccords.Si l’avancée sur ces chemins se fait en référence aux développements des recherches fondamentales ou bien à l’aide d’emprunts aux autres recherches appliquées (économétrie, médecine), la temporalité de l’avancée sur ces chemins varie en fonction des questions. Ma thèse est que ce sont les conséquences politiques des travaux controversées qui déclenchent la « progression » des méthodes : refusant d’accepter une recherche dont les conséquences sont hérétiques, les acteurs mobilisent le nécessaire progrès méthodologique comme un argument dans la controverse, et ce progrès est alors acquis pour servir de référence dans les controverses ultérieures.Enfin, ces controverses ont un effet sur les carrières des chercheurs qui y participent. L’analyse quantitative fait apparaître une nette différence entre les chercheurs titulaires au moment où éclate la controverse, protégés des effets potentiels de celle-ci, et les chercheurs non-titulaires, dont l’impression première est qu’ils sont sacrifiés à l’occasion du débat sur les méthodes que leurs travaux suscitent. Les entretiens montrent que les premiers ne perçoivent que peu l’académie comme touchée par des logiques politiques alors que les seconds ont l’impression d’être victimes d’un appareil idéologique d’Etat. Néanmoins, dans une démarche réflexive – les chercheurs que j’étudie ayant pour principal objet de débat la question de l’attribution de causes – je conclue sur la difficulté de porter une assertion causale du fait de variables cachées relative à la prudence et à la compétence des acteurs dans leur apprentissage des règles du champ – règles à la fois scientifiques, académiques et morales.BibliographieAbbott, A. Chaos of disciplines. University of Chicago Press, 2001.Altbach, P. G., Gumport, P. J., Berdahl, R. O. American Higher Education in the Twenty-First Century: Social, Political and Economic Challenges, The John Hopkins University Press, 2011.Althusser, Louis. Idéologie et appareils idéologique d’État. J.-M. Tremblay, 2008.Barnes B. Bloor D. et Henry J. (dir.). Scientific knowledge: A sociological analysis. University of Chicago Press, 1996.Bloor, D.. Knowledge and social imagery. University of Chicago Press, 1991.Bourdieu, Pierre. « Le champ scientifique. » Actes de la recherche en sciences sociales 2, no. 2 (1976): 88-104.Bourdieu, Pierre. Homo academicus. Editions de Minuit, 1984Charles, and Joshua B. Tenenbaum. « The discovery of structural form. » Proceedings of the National Academy of Sciences 105, no. 31 (2008): 10687-10692.Farrell, B. et L. Koch. « Criminal justice, sociology, and academia. » The American Sociologist 26, no. 1 (1995): 52-61.Finkelstein, M. J., et Schuster, J. H. The American Faculty, The John Hopkins University Press, 2006. (518)Fourcade, Marion, Etienne Ollion, et Yann Algan. « The superiority of economists. » The Journal of Economic Perspectives 29.1 (2015): 89-113.Frickel, S. et N. 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From matters of fact to matters of concern. » Critical inquiry 30.2 (2004): 225-248.Lemieux C. À quoi sert l’analyse des controverses?. Mil neuf cent. Revue d’histoire intellectuelle. 2007(1):191-212.Moody, J. « The structure of a social science collaboration network: Disciplinary cohesion from 1963 to 1999. » American sociological review 69, no. 2 (2004): 213-238.Sheldon, Myrna Lynn Perez. The Public Life of Scientific Orthodoxy: Stephen Jay Gould, Evolutionary Biology and American Creationism, 1965-2002. Diss. 2014.[1] La méthode des différences dans les différences est une technique d’analyse statistique causale qui consiste à tenter d’imiter les méthodes expérimentales en comparant les séries temporelles dans un groupe de traitement (par exemple dans lequel on applique une réforme spécifique) et un groupe de contrôle (dans lequel cette réforme n’est pas appliquée) tout en tentant d’éviter les problèmes d’endogénéité.[2] L’indice de ROC, pour caractéristiques opératoires du récepteur (receiving operator characteristics) est un indice permettant de classer des outils de détection ou de diagnostic pouvant renvoyer des vrais et faux positifs. Initialement utilisé pour classer les méthodes de Radar, il est largement utilisé en médecine et est devenu un standard pour évaluer les méthodes de prédiction de la récidive.