Les finances du G1000

Principes de collecte de fonds du G1000

G1000 a été une initiative de citoyens pour les citoyens. En tant qu’organisation indépendante, G1000 dépendait du « crowd funding ». Tout le projet a été financé par des dons. De plus, pour les deux premières phases, nous n’avons pas demandé d’argent public. Ce choix de se limiter aux donations privées a eu des conséquences importantes. Il fallait un flot continu d’énergie pour trouver de l’argent, ce qui conditionna également certains choix, comme nous l’expliquerons plus bas.

 

La méthode | Le recrutement | Sélection au hasard | Recrutement sélectif pour groups difficile à atteindre | Dropout

 

La méthode

Dès le début, nous étions convaincus que le G1000 devait respecter trois principes importants: la diversité, l’inclusion et l’indépendance. Ces trois principes se retrouvent dans les choix des méthodes, notamment concernant le recrutement des participants et l’écriture du script (ainsi que la façon de faire l’agenda de la première phase). Evidemment, à part les trois principes principaux, des choix de méthode ont dû être faits pour des considérations pratiques, dont il faudra parler ouvertement.

 

Le recrutement

La question principale quand on réunit des citoyens pour discuter de politique, à un évènement délibératif, est la sélection des participants. (Caluwaerts & Ugarizza, 2012 ; Reuchamps, 2011) De nombreux évènements délibératifs – particulièrement s’ils sont lancés par des organisations gouvernementales, se basent sur le self-reporting (Ryfe, 2005). Ce qui veut dire qu’il y a une possibilité d’adhésion pour de nombreux volontaires. Souvent, cette technique repose aussi sur un effet boule de neige: les organisateurs comptent sur les participants pour amener des connaissances. Une autre technique souvent utilisée est de prendre des échantillons de panels existants (Caluwaerts, Forthcoming 2012 ; Price & Capella, 2002). Si les groupes sont petits, et si la représentativité n’est pas le but principal, on fait souvent appel à des membres de panels existants.

 

Sélection au hasard

Evidemment, la meilleure technique pour recruter des participants à des évènements délibératifs, est la sélection au hasard. (Bohman, 2007 pp 351-352 ; Fishkin & Farrar, 2005) La raison de cette préférence est qu’elle donne à chaque citoyen une chance égale d’être choisi. De plus la sélection au hasard assure que de nombreuses opinions soient présentes dans un groupe et provoque donc « des discussions entre des gens qui pensent et votent différemment et qui ne seraient pas exposés l’un à l’autre dans des conditions normales » (Fishkin, Luskin, & Jowell, 2000 p. 660).

C’est donc pour ces raisons que le G1000 a choisi la sélection au hasard. A part le bons sens de la méthode, le but de cette procédure de recrutement était d’avoir un maximum d’opinions par les participants afin d’éviter de se retrouver devant une situation d’opinions quasi-unanimes exprimé par des citoyens qui pensent tous la même chose. (Huckfeldt, 2001 p 426) Après tout, les gens ne peuvent se trouver dans une situation de vraie délibération que s’ils sont en face d’opinions différentes. (Caluwaerts & Ugarizza, 2012) Si tous autour de la table, partagent la même opinion, il n’y a que peu de contestation dans le groupe et dans ce cas, les délibérations n’amènent pas des avis et des positions bien charpentées.

 

Néanmoins, nous n’avons pas cherché la représentativité. De fait, nous n’avons jamais mis en avant l’argument « représentativité » car si on invite 1000 personnes et qu’il y en a une qui ne vient pas, il n’y a plus de représentation statistique. C’est donc la diversité et non la représentativité qui a été le principe de la sélection des G1000. La sélection au hasard a été considérée comme étant la meilleure technique pour s’assurer la diversité.

Comme il était trop difficile, trop long et trop cher de prendre un échantillon de listes officielles, nous avons demandé à une agence de recrutement indépendante (GFK Significant) de contacter les participants par la voie de la sélection téléphonique. Cette technique génère une liste « au hasard » avec une pénétration de 99% en Belgique. Tous ceux qui ont le téléphone avaient une chance égale d’être sélectionnés pour le G1000. Pour de telles invitations, il y a peu de « oui »…a peu près 1% ; donc 100 appels = 1 oui. Ce pourcentage peut sembler très bas alors que les réponses pour des sondages politiques vont de 10 à 50% (sur Internet, même un peu plus car les répondants sont légèrement différents de la population moyenne) et pour ce genre d’enquête, on ne demande pas au participant de s’impliquer. Dans le cas d’une invitation à participer à une expérience délibérative, on demande aux gens de consacrer une (ou plus) journées libres pour parler de choses que quelquefois, ils ignorent totalement et n’y ont peut être aucun intérêt. Nous nous attendions donc à un taux de réponde d’environ 1%. En fait, on est monté jusqu’à 3% car l’expérience était bien connue. En plus des appels de l’agence indépendante, nous avons organisé des appels ou des visites de follow-up (au choix du participant) par un de nos nombreux ambassadeurs qui étaient d’autres citoyens que le G1000 intéressait et qui étaient d’accord d’y consacrer du temps. La tâche des ambassadeurs était de répondre aux questions mais surtout de mettre une figure humaine sur l’évènement.

Pour s’assurer de la qualité de l’échantillon des participants, ceux-ci ont été « contrôlés » pour correspondre à certains quotas. Notre sélection garantissait que les participants correspondaient aux âges, sexe et provinces. Cette dernière exigence, pour être certains que la représentation des deux groupes linguistiques serait vraiment proportionnelle.

Finalement, toutes ces exigences semblent avoir été bien respectées dans le groupe final. 52 % des participants étaient des femmes, 48% des hommes (une réflexion parfaite de la population) et quelque peu surprenant car les femmes quittent plus facilement ce genre d’événement. (RYFE,2005)
61% étaient néerlandophones (contre 39% de francophones) ce qui reflète également la population. Il y avait une grande diversité dans les âges. Le plus jeune avait 18 ans, le plus âgé, 85.

 

Recrutement sélectif pour groups difficile à atteindre

Malgré le processus attentif de la sélection au hasard, nous savions qu’il y aurait plus de « drop-out » dans les groupes qui se sentent moins à l’aise avec la politique, ou qui s’intéressent moins au sujet. Et puis il y a des gens qui sont plus difficiles à atteindre, ce qui contribue à l’effet de self-sélection.

Cette considération nous fit légèrement élargir notre stratégie de recrutement. Comme nous accordions beaucoup d’importance à la diversité de la table et parce que nous voulions offrir des possibilités de contact social et de pensée créative, nous avons réservé 10% des places pour des gens qui avaient le moins de chance d’accepter notre invitation. Pour les contacter, nous avons contacté des organisations qui s’occupent de personnes vulnérables, comme des SDF ou d’origine étrangère.

La stratégie de relayer notre invitation par l’intermédiaire d’associations sociales a été suggérée à cause du lien souvent fort qui unit les organisations avec les groupes moins privilégiés. (Ryfe 2005) Notre stratégie semble avoir atteint son but puisque la diversité à la table était l’un des objectifs qui a reçu le plus de félicitations de la part d’observateurs internationaux.

 

Dropout

Malgré tous ces efforts et le travail des volontaires pour garder la motivation des participants, nous savions qu’il était peu probable que le but symbolique de 1000 serait atteint. Comme d’habitude dans ce genre de délibérations, nous avons eu un drop-out de 30% même de gens qui avaient confirmé peu avant l’évènement, et le nombre final a été de 704. Il faut aussi tenir compte du fait que dans la plupart des événements de ce genre, les participants sont payés jusqu’à 300€. En plus le 11 novembre a été un jour très ensoleillé et il y avait une grève des trains qui devait durer jusqu’à 10h00 du matin. Ceci pour mettre dans sa juste perspective, le chiffre de 30% de « drop-outs ».