1.2.2. Limitations des données vidéographiques

Mais Jordan & Henderson (1995, page 53) mentionnent deux limitations  des données vidéo relativement importantes par rapport à ce que d’autres types de données pourraient nous apporter :

• le point de vue de la personne se situant derrière la caméra ; en effet, c’est le chercheur lors de la prise des données qui détermine ce qui est visible ou audible de ce qui ne l’est pas, en fonction de ses propres intérêts de recherche ; ce qui signifie une perte d’information dans le déroulement réel de la situation enregistrée ;
• les limites de la technologie face aux sens humains d’une part, et d’autre part, la relation entre l’enregistrement et l’évènement. Ce que le chercheur voit et entend sur une caméra peut être différent de ce que les acteurs ont réellement vu et entendu lors de la situation, en particulier dans les scènes où se trouvent plusieurs acteurs interagissant ensemble, par exemple une situation d’enseignement/apprentissage.

Pour conclure cette partie, Jordan & Henderson (1995) ne négligent pas l’effet que peut avoir la présence d’une camera, dans les lieux d’interaction, sur le déroulement naturel de la situation. Cependant, ils précisent que « l’expérience [dans le domaine des prises de données vidéographiques] montre » et nous le croyons aussi d’après notre expérience, « que les gens s’habituent rapidement et d’une manière étonnante » (idem, page 55, notre traduction) à la présence d’une caméra dans les lieux du déroulement de l’action, surtout si ces données sont prises sur une durée temporelle assez longue.

Il faut noter aussi que ce type de données a nécessité le développement d’un certains nombre de logiciels qualifiés de « Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software » (CAQDAS). En effet, la récolte d’un grand nombre de données vidéographiques a poussé à la conception et au développement des outils pour la gestion et le traitement des données vidéo tel que Videograph (développé à l’IPN Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften an der Universität Kiel), Transana⁷ (développé au Wisconsin Center for Education Research à Madison aux Etats-Unis) ⁸ permettant de gérer et d’analyser un grand nombre de données. Nous pensons qu’un choix d’un tel logiciel doit pouvoir répondre aux besoins de la recherche et aux questions qui en découlent.