Étude de cas
20/6/2023
En 2021, le Addiction, Drugs and Alcohol Institute (ADAI) de l’Université de Washington a reçu pour mandat « d’Explorer les solutions politiques aux défis de santé publique posés par l’accès et la consommation non médicale de produits à forte teneur en THC ». L'équipe de recherche avait besoin d’une méthode efficace et valide pour identifier les visions autour de cet enjeu, générer un consensus, et élaborer des recommandations pour l’élaboration de politiques en matière de concentration de cannabis et d’atténuation de ses effets. La cartographie conceptuelle, qui permet de visualiser la vision commune à partir d’un processus impliquant une idéation et le regroupement et l’évaluation des idées par les participants, semblait parfaitement adaptée aux besoins de ce projet. En 2022, l’ADAI a lancé une consultation participative sur la cartographie conceptuelle avec le soutien de Polygon dans tout l’État de Washington. L’objectif était de recueillir les idées d’une variété de parties prenantes et générer des cartes conceptuelles de solutions politiques concernant les produits à forte teneur en THC.
« Recueillir les idées d’une variété de parties prenantes et générer des cartes conceptuelles de solutions politiques concernant les produits à forte teneur en THC. »
L’équipe de recherche a identifié trois groupes d’intérêt, à savoir les acteurs communautaires (les employés ou bénévoles d’organisations de prévention et de traitement, les éducateurs et administrateurs scolaires, ou les personnes ayant subi des préjudices liés au THC), les professionnels (fonctionnaires, professionnels de la santé et chercheurs) et les défenseurs du cannabis, (représentants ou employés de l’industrie du cannabis ou consommateurs de cannabis). En collaboration avec l’équipe de recherche, Polygon a développé une marque et un site web pour faciliter le recrutement, expliquer les objectifs de l'étude et répondre aux besoins et aux intérêts de toutes les parties prenantes. L’étude a été baptisée « Équilibre » (Balance), reflétant la neutralité de l’équipe de recherche, tout en véhiculant un sentiment d’équilibre à trouver, ainsi que la dimension participative de la consultation. Au cours de la phase d’idéation, les participants ont été invités à répondre à la question suivante : « Que peuvent faire les législateurs pour réduire les effets négatifs des produits à forte teneur en THC ? » En collaboration avec Polygon, l’équipe de recherche a ensuite pré-analysé les plus de 300 suggestions de politiques exprimées, pour en retenir 46, représentatives de la diversité des idées émises. La deuxième phase a ensuite été lancée avec succès : quelque 149 participants d’horizons divers ont participé au tri et à l’évaluation des idées, en fournissant des estimations de l’impact potentiel et de la faisabilité sur des échelles de Likert en 10 points, allant d’un impact/faisabilité faible à un impact/faisabilité élevé. D’autres questions ouvertes portaient sur les obstacles perçus à la mise en œuvre de la politique et sur les impacts possibles en terme d’équité sociale.
Lorsque les participants trient les idées, une matrice de proximité ou de similarité est générée. Il s’agit simplement d’un tableau n par n – n étant le nombre d’idées – où chaque cellule indique la fréquence à laquelle deux idées ont été regroupées. Le plus souvent deux idées sont mises ensemble, plus elles sont proches d’un point de vue conceptuel. Cette matrice de similarité est alors transformée en carte conceptuelle à l’aide d’algorithmes intégrés disponibles dans la solution CM* de Polygon. Un algorithme effectue une analyse en grappes, classant les idées dans des groupes distincts et résumant la compréhension des participants quant à la manière dont ces idées peuvent être regroupées d’un point de vue conceptuel. Comme ces données de proximité sont en réalité en n dimensions, les distances entre les concepts doivent être transformées en 2 ou 3 dimensions à des fins de visualisation. Cette transformation se fait par une mise à l’échelle multidimensionnelle, un algorithme qui minimise les distorsions lors de la re-projection des données dans un plan bidimensionnel ou tridimensionnel. Tous les algorithmes intégrés dans les outils de Polygon sont libres et documentés, ce qui facilite la reproductibilité et renforce la comparabilité.
Dans le cadre de ce projet, quatre cartes conceptuelles et quatre figures GoZone ont été produites, représentant la perception globale de tous les participants, et par type de partie prenante, à savoir la communauté, les professionnels et l’industrie, et les défenseurs du cannabis. Ces cartes ainsi que les GoZone donnent une image révélatrice des thèmes et de l’impact et de la faisabilité perçus par les participants. Le rapport final de l’ADAI à la législature de l’État de Washington contient de plus amples détails sur les résultats de cette étude. A travers cette démarche de cartographie conceptuelle, AIDA a rédigé un rapport avec diverses recommandations concernant les possibles politiques publiques à mettre en place, que ce soit en réduisant l’accès aux produits à forte teneur en THC, en prévenant l’initiation, ou en donnant aux consommateurs et au public les moyens de s’informer et de s’éduquer, à partir des idées exprimées par la communauté.
Crédits :
Site web du Addiction, Drugs and Alcohol Institute : cliquez ici
Rapport de AIDA Exploring policy solutions to address public health challenges of High THC Products : cliquez ici
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