Customer Support Service – Alex Krugli – Dribble
Le questionnaire en ligne est un outil de recherche bien utile en UX, mais il recèle de nombreux biais cognitifs. Si certains sont évitables, d’autres sont inhérents au procédé. Mieux vaut donc les connaître pour pouvoir les prendre en compte lors de la conception du questionnaire et l’analyse de ses résultats.
Comment éviter les biais cognitifs dans un questionnaire UX en ligne ?
Un biais cognitif est une forme de distorsion perceptive, de jugement inexact ou d’interprétation illogique qui va engendrer des réponses faussées sur une partie plus ou moins importante des utilisateurs répondant au questionnaire en ligne.
Source : Customer Feedback Survey icons from Dribble
Biais cognitif et questionnaire UX en ligne, peut-on les éviter ?
Les biais constituent le principal inconvénient de l’utilisation d’un questionnaire UX en ligne, car le participant est seul. Il n’est donc pas possible d’éviter ce type de réponse en reformulant la question comme le ferait un professionnel lors d’une interview.
Ces biais apparaissent dans la formulation ou l’ordre des questions et risquent d’influencer la réponse de l’utilisateur. Certains biais sont fréquents dans un questionnaire en ligne et peuvent difficilement être contrôlés.
Gérer au mieux les biais cognitifs
Ces aberrations cognitives sont le lot de notre perception, de nos comportements affectifs et sociaux. Ils existent en tant que tel et si on ne peut les contrôler, il faut les connaître pour éventuellement amender des résultats, relativiser des pourcentages et pouvoir faire apparaître des tendances sûres d’une étude.
Voici quelques biais à prendre en compte parmi les plus fréquents :
1 – Biais de récence. C’est une tendance naturelle à accorder plus d’importance aux événements récents qu’aux événements antérieurs. Lorsque nous interrogeons des personnes sur leur comportement passé, leurs réponses sont plus susceptibles de refléter leurs actions les plus récentes, celles dont elles se souviennent le mieux. La formulation des questions peut contribuer à minimiser ce biais, mais il est parfois inévitable. Il faut donc en tenir compte dans l’interprétation des données.
2 – L’effet de primauté consiste à être influencé par l’ordre des réponses proposées, les premiers ou les derniers éléments d’une liste ont plus de chances d’être sélectionnés, car on s’en souvient mieux. Cela vaut d’autant plus si la liste est longue et comprend des propositions complexes.
3 – Le biais rétrospectif décrit un penchant à considérer les événements passés comme prévisibles au moment où ils se sont produits. Parfois, les résultats d’une recherche donnent des indications tellement évidentes que même si nous n’y avons pas pensé au départ, cela nous semble logique. Soudain, nous pouvons avoir l’impression d’en avoir eu « l’intuition » dès le début. Par exemple, des utilisateurs quotidiens et anciens d’une application auront une attitude plus positive à l’égard de cette application.
4 – L’erreur d’acquiescement. Le participant est plus enclin à adopter une attitude consensuelle et à répondre « oui », plutôt que « non ». C’est un biais qui peut avoir un impact important corrélé à d’autres, par exemple au biais rétrospectif.
5 – Le déficit d’empathie. Tendance à sous-estimer l’influence ou la force des sentiments, chez soi ou chez les autres. Ce biais peut conduire à une surestimation ou à une sous-estimation de certains comportements. Par exemple la question : « Quelle est la probabilité que vous recommandiez cette application à un ami ? » doit être encadrée pour que le répondant soit bien à sa place et ne se mette pas à la place d’un consultant, d’un spécialiste ou au contraire d’un ignare absolu.
6 – Biais de confirmation. L’un des biais cognitifs les plus courants, le biais de confirmation décrit notre recherche d’informations qui confirment nos idées préconçues. Il convient d’être très prudents quant à la formulation des questions, car c’est un biais difficile à combattre dans l’interprétation des données. Un simple manque de connaissances peut transformer les utilisateurs en professionnels parce qu’ils s’accrochent et développent leurs réponses à partir de la seule chose qu’ils connaissent.
7 – Biais de désirabilité sociale. Il apparaît lorsque le participant choisit la réponse qui le valorise le mieux, quitte à nier un problème rencontré. C’est une tendance à surévaluer les comportements socialement souhaitables et à sous-évaluer les comportements socialement indésirables. Il faut donc éviter toute question susceptible d’amener le participant à se juger ou à sous-tendre l’idée d’un jugement.
8 – Biais d’ancrage. La tendance à s’appuyer trop fortement sur un élément d’information, appelé « ancrage », lors de la prise de décision. Il apparaît lorsqu’on demande aux répondants de faire un choix comprenant des variables trop nombreuses ou trop complexes. Il faut donc veiller à ne pas rendre la tâche du répondant trop ardue.
9 – Effet de cadrage. Lorsqu’une question contient une information, ce qui est souvent le cas, le participant tire une conclusion de cette information pour pouvoir répondre à la question. C’est un biais inévitable qu’il faut savoir jauger dans la formulation et dans l’analyse de l’étude.
10 – Biais de connaissance. C’est notre tendance tout humaine à choisir l’option la plus connue plutôt que l’option optimale. Notre cerveau est fait pour nous permettre d’éviter les risques. Une option connue sera donc souvent préférée à un choix peut-être plus intéressant, mais inconnu.
Conclusion
En conclusion, il existe de nombreux autres biais cognitifs qui nous affectent tous, mais ces dix-là sont parmi les plus pertinents pour les questionnaires en ligne. Ils sont à prendre en compte lors de la formulation du questionnaire et lors de l’analyse des réponses pour ne pas aboutir à des conclusions qui pourraient sembler évidentes, mais qui seraient erronées.
Bibliographie
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Webographie
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