Traitements des résultats

Notre objectif était de mesurer les ressemblances entre les odorants sélectionnés dans le champ des odeurs. Nous avons employé une procédure de catégorisation libre dans laquelle on demandait aux sujets de réaliser des groupes d’odeurs selon des critères de ressemblance qualitative, sans aucune contrainte majeure.

Dans cette expérience, des catégories formées par un ensemble de sujets, nous avons pu déduire le nombre de cooccurrences entre les odeurs, c'est-à-dire le nombre de fois que deux odeurs ont été mise ensemble dans un même groupe. De ces cooccurrences, nous pouvons déduire des indices de similitude perçue entre les odeurs. Finalement, la matrice de similitude obtenue permet de rendre compte de la distance perceptive entre tous les odorants.

Cependant, certains résultats obtenus par Godinot montraient qu’il semble plus difficile pour des sujets naïfs de percevoir des ressemblances entre odeurs et que naturellement, ils sont amenés à percevoir ce qui différencie les odeurs les unes des autres plus que ce qui les rapproche. C’est ainsi que nous avons décidé de transformer la matrice de similitude en une matrice de « dissimilarité », qui rendrait d’avantage compte du processus mis en jeu lors de l’activité classificatoire. Cette matrice a servi de base aux analyses descriptives utilisées pour représenter l’espace des odeurs tel qu’il est déduit de la perception de l’ensemble des sujets.

- Matrice de cooccurrences, dissimilarité et taxinomie hiérarchique :

Pour chaque sujet, les regroupements formés sont inscrits dans une matrice binaire symétrique, avec comme entrées, selon les colonnes et les lignes, la série d’odorants de stimulation. A l’intersection d’une ligne représentant un odorant (A) et d’une colonne qui en représente un autre (B), est inscrit le chiffre 1 si les deux odorants ont été placés dans un même groupe, et le chiffre 0 s’ils ont été placés dans deux groupes distincts.

La somme algébrique des différentes matrices binaires obtenues pour tous les sujets donne une matrice de cooccurrence : le nombre à l’intersection d’une ligne (substance A) et d’une colonne (substance B) est le nombre de cas où les deux odorants A et B correspondants ont été placés dans un même groupe. Plus ce nombre est grand, plus la similitude des 2 odorants est grande. Ainsi par exemple, dans la matrice de cooccurrences bâtie sur les réponses des 50 sujets, à qui deux items n’ont jamais été regroupés dans le même groupe correspondra un 0, ou 50 si les deux items ont été systématiquement réunis dans une même classe. Pour transformer cette matrice de similitude en matrice de dissimilarité, il suffit d’inverser ces valeurs de telle manière que deux items qui n’ont jamais été regroupés dans la même catégorie soient représentés par le nombre 50, et par le nombre 0 s’ils ont toujours réunis dans un même groupe. On remarquera que si l’on divise les cooccurrences (similitude ou dissimilarité) obtenues par le nombre de sujets, on obtient des indices compris entre 0 et 1, équivalents aux indices de similitudes d’Ochiai.

Cette matrice de cooccurrence est ensuite utilisée comme entrée d’un algorithme de taxinomie hiérarchique ascendante conduisant à la description d’un dendrogramme. La procédure choisie est dite ascendante car elle débute sur l’ensemble des items, tous individualisés, puis se poursuit par une agrégation des items, puis des groupes d’items, deux à deux…et ainsi de suite jusqu’à obtention d’un seul groupe contenant tous les items.

- Présentations simultanées des points représentatifs des odorants — Analyse factorielle des correspondances (AFC)  et superposition des commentaires des sujets :

Ce type de traitement repose sur la matrice de cooccurrence déjà utilisée pour la taxinomie hiérarchique. Cette matrice a été utilisée comme entrée d’une analyse factorielle des correspondances dans le but d’obtenir une projection des odorants dans un espace plan. Nous avons systématiquement reproduit les 3 premières dimensions dans les exposés de nos résultats. Sur la première projection de la figure 7, les commentaires les plus répandus ont été superposés au plan, révélant ainsi le type de descripteurs utilisés pour définir les groupes.