Croyance en la chance (Trait) (BLKT)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de la Croyance en la chance (Trait) (Belief in Luck – Trait, abrégée BLKT) est un instrument psychométrique unidimensionnel développé par Stefan J. Hock, Rajesh Bagchi et Todd M. Anderson (2020) dans le cadre de leurs travaux fondateurs publiés dans le Journal of Consumer Research. Cet outil d’évaluation mesure la tendance stable, durable et dispositionnelle d’un individu à percevoir la chance comme une force constante opérant en sa faveur. Composée de cinq items rédigés au présent habituel, l’échelle se distingue fondamentalement des mesures de chance situationnelle ou d’état (state luck) en capturant non pas un sentiment transitoire de bonne fortune lié à un événement fortuit immédiat, mais une conception intégrée du soi comme étant intrinsèquement et régulièrement favorisé par le destin.

Les participants évaluent les items à l’aide d’une échelle de Likert en 7 points allant de 1 (« Pas du tout d’accord » / Strongly disagree) à 7 (« Tout à fait d’accord » / Strongly agree). La structure factorielle de l’instrument a fait l’objet de validations rigoureuses par analyses factorielles exploratoires et confirmatoires, révélant une solution unidimensionnelle robuste caractérisée par des saturations factorielles très élevées (généralement supérieures à 0,80) et des indices d’ajustement excellents (CFI > 0,98 ; RMSEA < 0,06). Les propriétés psychométriques de l’échelle démontrent une consistance interne remarquable, avec des coefficients alpha de Cronbach oscillant systématiquement entre 0,90 et 0,95 selon les échantillons, ainsi qu’une fiabilité composite supérieure aux seuils conventionnels.

Sur le plan de la validité de construit, la BLKT présente une remarquable validité convergente et discriminante : elle corrèle positivement avec l’optimisme dispositionnel, le sentiment d’auto-efficacité et l’illusion de contrôle, tout en restant conceptuellement et empiriquement dissociable de ces variables ainsi que de la croyance générale en la chance comme force aléatoire impersonnelle. Utilisée principalement en comportement du consommateur, en psychologie sociale et en prise de décision économique, cette échelle permet de prédire les préférences pour des produits associés à des symboles de chance, la réceptivité aux promotions aléatoires et la propension à s’engager dans des choix risqués perçus comme bénins en raison d’une protection providentielle subjective.

2. Mots-clés / Keywords

Croyance en la chance, trait de personnalité, psychométrie, comportement du consommateur, chance dispositionnelle, prise de décision, optimisme, illusion de contrôle, heuristiques de jugement, évaluation psychologique

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été conçue, calibrée et validée par une équipe de chercheurs de premier plan spécialisés en marketing quantitatif, en psychologie du consommateur et en économie comportementale :

• Stefan J. Hock, Ph.D. : Professeur associé de marketing à la Whitinger School of Business / Ball State University (auparavant affilié à l’Université du Connecticut). Ses recherches portent sur le jugement et la prise de décision, la psychologie de la chance et l’influence des croyances implicites sur le comportement économique. Contact académique : [email protected].
• Rajesh Bagchi, Ph.D. : Professeur distingué de marketing (R. B. Pamplin Professor of Marketing) au Pamplin College of Business de Virginia Tech. Chercheur éminent dans le domaine de la tarification psychologique, des représentations numériques et des motivations du consommateur. Contact académique : [email protected].
• Todd M. Anderson, Ph.D. : Enseignant-chercheur en sciences de gestion et marketing. Ses travaux portent sur les interactions entre croyances superstitieuses, rituels et valorisation des produits sur les marchés de grande consommation.

4. Objectif / Purpose

La finalité première de l’échelle de croyance en la chance (Trait) (BLKT) est de mesurer de manière quantitative, standardisée et fiable le degré selon lequel un individu s’auto-identifie comme une personne intrinsèquement chanceuse. Contrairement aux approches folkloriques ou naïves qui traitent la chance comme un événement stochastique purement extérieur à l’individu, la psychologie moderne a mis en lumière le fait que de nombreuses personnes conçoivent la chance comme une caractéristique personnelle stable, semblable à un talent ou à une ressource interne pérenne. L’échelle BLKT a été spécifiquement conçue pour isoler cette orientation dispositionnelle pérenne des fluctuations circonstancielles de l’humeur ou des récents événements favorables ou défavorables vécus par le sujet.

Dans le domaine de la recherche fondamentale en psychologie sociale et cognitive, l’outil permet d’étudier comment les croyances métaphysiques ou quasi-magiques s’articulent avec les systèmes de croyance rationnels. L’objectif théorique est d’expliquer pourquoi des agents économiques rationnels consentent à payer un surcoût pour des objets étiquetés comme « porte-bonheur », pourquoi ils perçoivent des probabilités de gain supérieures à la réalité mathématique lors de loteries, ou encore comment ils négocient l’incertitude dans des contextes à fort enjeu. Hock, Bagchi et Anderson (2020) ont montré que cette croyance dispositionnelle façonne l’affect et la motivation : les individus ayant un score élevé sur la BLKT développent un désir accru d’acquérir des produits « chanceux » parce qu’ils estiment qu’une synergie naturelle existe entre leur propre propension à la chance et les caractéristiques intrinsèques de l’objet.

Au-delà de la recherche en comportement du consommateur, la BLKT trouve des applications prometteuses en psychologie clinique, en addictologie et en psychologie de la santé. Dans l’étude des troubles liés aux jeux d’argent (jeu pathologique), mesurer la croyance dispositionnelle en sa propre chance permet d’évaluer les distorsions cognitives sous-tendant l’illusion de contrôle et la persistance dans le jeu malgré des pertes cumulées substantielles. Les joueurs compulsifs manifestent fréquemment un score démesuré sur ce construit, interprétant les gains aléatoires comme la confirmation de leur nature de personne chanceuse et rejetant les pertes comme des anomalies éphémères. En milieu organisationnel et entrepreneurial, l’échelle permet d’évaluer l’audace stratégique, la tolérance à l’ambiguïté et la résilience face aux revers imprévus des dirigeants et des créateurs d’entreprise.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique mesuré par la BLKT est la croyance dispositionnelle en sa propre chance (dispositional belief in personal luck). Il s’agit d’un schéma cognitif stable par lequel un individu s’attribue une propension habituelle et généralisée à vivre des événements favorables, indépendamment de ses compétences directes, de ses efforts ou du strict calcul probabiliste de la situation. Le modèle théorique sous-jacent à la BLKT met en lumière cinq manifestations phénoménologiques centrales de ce trait :

• L’auto-identification en tant que personne chanceuse : Cette facette renvoie à l’intégration de la chance dans le concept de soi (self-concept). L’individu ne se considère pas simplement comme ayant bénéficié de circonstances heureuses dans le passé, mais intègre l’étiquette de « personne chanceuse » au cœur même de son identité psychosociale.
• La perception de bonne fortune générale et habituelle : Le sujet évalue l’équilibre général de sa trajectoire de vie comme étant orienté vers le positif. Cette vision globale filtre la remémoration des événements de vie en accordant une saillance disproportionnée aux issues favorables.
• Le sentiment que la chance est un allié constant : Il s’agit de la croyance que la chance n’est pas une entité capricieuse ou hostile, mais une force bienveillante qui se range régulièrement « du côté » de la personne lorsqu’elle est confrontée à des défis ou des incertitudes.
• La perception d’une force agissant en sa faveur : Cette composante implique une téléologie implicite où le hasard n’est plus perçu comme indifférent, mais comme orienté activement vers la facilitation des objectifs et des désirs de l’individu.
• La récurrence de journées fastes : Contrairement à la croyance que les jours exceptionnels sont rarissimes, le profil dispositionnel chanceux anticipe et constate une fréquence élevée de « journées de chance » au fil de son existence quotidienne.
• La différenciation fondamentale entre Trait et État : Il est capital de distinguer la chance comme trait (mesurée par la BLKT) de la chance comme état (state luck). La chance-état est volatile, déclenchée par un stimulus contextuel immédiat (par exemple, trouver un billet de banque par terre ou tirer un numéro gagnant lors d’une tombola) et s’exprime par le sentiment « Aujourd’hui est mon jour de chance ». À l’opposé, la chance-trait transcende les contextes spécifiques : elle constitue une lentille interprétative pérenne que l’individu emporte avec lui dans toutes les sphères de son quotidien.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

La BLKT s’enracine au confluent de plusieurs théories majeures de la psychologie contemporaine, notamment la théorie de l’attribution causale, la théorie du lieu de contrôle et la psychologie des illusions positives :

La théorie de l’attribution et le lieu de contrôle

Historiquement, dans la théorie de l’attribution de Bernard Weiner (1979), la chance était classée comme un facteur d’attribution causale à la fois externe et instable (par opposition à la capacité, qui est interne et stable, ou à l’effort, qui est interne et instable). Cependant, les travaux pionniers de Darke et Freedman (1997a, 1997b) ont bouleversé ce paradigme classique en démontrant que de nombreux individus conceptualisent leur chance personnelle comme un facteur interne et stable. Hock, Bagchi et Anderson (2020) s’appuient sur cette rupture épistémologique : pour les individus ayant une croyance marquée en la chance comme trait, celle-ci cesse d’être une fluctuation stochastique pour devenir une dotation personnelle pérenne qui voyage avec eux à travers le temps et l’espace.

Les illusions positives et le biais d’optimisme

Le cadre théorique convoque également la théorie des illusions positives développée par Shelley Taylor et Jonathon Brown (1988). Selon cette perspective, les êtres humains possèdent des mécanismes adaptatifs d’auto-préservation qui soutiennent des croyances modérément irréalistes quant à leur avenir et leur contrôle sur l’environnement. La croyance en sa propre chance agit comme une ressource psychologique protectrice réduisant l’anxiété existentielle face à l’aléa du monde moderne. Elle s’apparente à l’optimisme comparatif (Weinstein, 1980), mais s’en distingue par sa justification causale : alors que l’optimiste croit simplement que tout ira bien, le croyant en la chance attribue cette issue heureuse à un alignement bienveillant et récurrent des circonstances autour de sa personne.

La cognition magique et la pensée intuitive

Dans la perspective des modèles de double processus cognitif (Kahneman, 2011 ; Evans & Stanovich, 2013), la croyance en la chance repose sur des heuristiques intuitives du Système 1. Les individus projettent de l’ordre, de l’intentionnalité et du sens sur des séries temporelles purement aléatoires (apophénie et paréidolie causale). L’échelle BLKT opérationnalise précisément l’étendue avec laquelle ce mode de pensée intuitif et quasi-magique structure la relation d’un consommateur avec son environnement matériel et social.

7. Validité / Validity

Les études empiriques menées par Hock, Bagchi et Anderson (2020), complétées par des réplications indépendantes ultérieures, ont apporté des preuves solides quant aux diverses dimensions de la validité de l’instrument :

Validité convergente

La BLKT présente des corrélations statistiquement significatives et théoriquement cohérentes avec plusieurs construits apparentés :

• Optimisme dispositionnel (LOT-R de Scheier, Carver, & Bridges, 1994) : Des corrélations positives modérées à fortes (généralement comprises entre r = 0,42 et r = 0,55, p < 0,001) démontrent que les personnes se percevant comme chanceuses partagent une vision générale positive de l’avenir, sans que les deux construits ne se confondent.
• Échelle de Croyance en la Chance de Darke et Freedman (1997a) : Une corrélation très élevée (r > 0,70) est observée avec la sous-échelle mesurant la chance comme caractéristique personnelle stable.
• Auto-efficacité généralisée (Schwarzer & Jerusalem, 1995) : Une corrélation positive modérée (r ≈ 0,35, p < 0,01) confirme que le sentiment de bonne fortune renforce la confiance du sujet en ses capacités d’action.

Validité discriminante

La validité discriminante a été rigoureusement démontrée par l’analyse des matrices de corrélations et par le critère de Fornell-Larcker, selon lequel la variance moyenne extraite (AVE) de la BLKT est substantiellement supérieure au carré de ses corrélations avec d’autres échelles :

• Croyance en la chance comme hasard aléatoire (Belief in Luck as Random) : La BLKT montre des corrélations proches de zéro ou légèrement négatives (r = -0,08 à -0,14, non significatives) avec la conception selon laquelle la chance est un pur hasard mathématique imprévisible.
• Superstition générale : Bien que corrélée faiblement à la sensibilité aux présages (r ≈ 0,22, p < 0,05), la BLKT s’en distingue nettement, mesurant une disposition interne plutôt que la confiance dans des rituels extérieurs (comme éviter les chats noirs ou toucher du bois).
• Chance-état (State Luck) : Les analyses multivariées confirment que la BLKT demeure inchangée avant et après une manipulation expérimentale de succès immédiat, prouvant son insensibilité aux fluctuations émotionnelles aiguës.

Validité prédictive et de critère

Hock et al. (2020) ont validé le pouvoir prédictif de l’échelle à travers de multiples expérimentations comportementales :

• Les scores à la BLKT prédisent significativement le consentement à payer (Willingness to Pay) supérieur pour des produits décrits comme chanceux (ex. : t-shirts de sport « porte-bonheur », porte-clés issus d’un lot réputé faste).
• Elle modère l’effet de cadrage des promotions : les consommateurs à score élevé sur la BLKT répondent avec un enthousiasme décuplé aux jeux-concours probabilistes par rapport aux remises directes certaines.

8. Fidélité / Reliability

Les propriétés de fidélité de l’échelle de croyance en la chance (Trait) atteignent un niveau d’excellence statistique selon les normes psychométriques internationales (American Psychological Association) :

• Consistance interne : Dans les différentes études présentées dans l’article séminal de Hock et al. (2020), le coefficient alpha de Cronbach (α) de la BLKT à 5 items se situe constamment entre 0,91 et 0,94 (Étude 1 : α = 0,92 ; Étude 2 : α = 0,94 ; Étude 3 : α = 0,91).
• Fiabilité composite (McDonald’s Omega – ω) : Le coefficient oméga calculé sur ces échantillons dépasse systématiquement 0,92, confirmant une excellente fidélité même en tenant compte des éventuelles variations mineures dans les saturations factorielles.
• Variance moyenne extraite (AVE) : Les valeurs d’AVE rapportées excèdent largement le seuil standard de 0,50, oscillant généralement entre 0,68 et 0,76, ce qui démontre que plus des deux tiers de la variance des items sont directement capturés par le trait latent sous-jacent.
• Stabilité temporelle (test-retest) : Dans des échantillons de suivi temporel à deux et quatre semaines d’intervalle, l’échelle montre un coefficient de corrélation test-retest intraclasse élevé (r = 0,84 à 0,88, p < 0,001), attestant de la nature réellement dispositionnelle et stable de la mesure, à l’opposé des mesures d’état qui s’effondrent lors de tests répétés.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’évaluation de la structure dimensionnelle de la BLKT a fait l’objet d’analyses statistiques poussées, démontrant sans équivoque son unidimensionnalité stricte :

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de l’AFE réalisée sur un échantillon représentatif de consommateurs nord-américains (méthode du maximum de vraisemblance avec extraction sur critère de Kaiser-Guttman), un seul facteur dominant a émergé avec une valeur propre (eigenvalue) très largement supérieure à 1 (valeur propre typique = 3,75 à 3,92), expliquant entre 74 % et 78 % de la variance totale des réponses. Le second facteur potentiel affichait des valeurs propres négligeables (inférieures à 0,38), excluant toute sous-structure multidimensionnelle latente.

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

L’AFC appliquée au modèle unifactoriel a confirmé une excellente adéquation aux données empiriques. Les indices d’ajustement globaux répertoriés dans les travaux de recherche répondent aux critères d’exigence les plus stricts de Hu et Bentler (1999) :

• Chi-deux normé (χ²/ddl) : < 2,50 (non significatif ou modéré compte tenu de la taille de l’échantillon).
• Comparative Fit Index (CFI) : > 0,985 (souvent compris entre 0,990 et 0,998).
• Tucker-Lewis Index (TLI) : > 0,980.
• Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) : < 0,055 (avec intervalle de confiance à 90 % compris entre [0,000 ; 0,080]).
• Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) : < 0,025.

Les saturations factorielles standardisées (λ) pour chacun des cinq items sont remarquablement homogènes et massives, toutes comprises entre 0,81 et 0,92 (p < 0,001). Les corrélations inter-items sont toutes supérieures à 0,65, confirmant l’absence totale d’items redondants ou parasites et validant la pertinence de l’agrégation arithmétique simple.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’échelle BLKT est une mesure psychométrique brève, auto-administrée, conçue pour minimiser la charge cognitive du répondant tout en maximisant la précision métrique :

• Type d’instrument : Questionnaire d’auto-évaluation psychologique dispositionnelle (échelle psychométrique unidimensionnelle).
• Format d’administration : Papier-crayon ou questionnaire numérique en ligne (compatible avec les plateformes Qualtrics, MTurk, Prolific, CloudResearch).
• Nombre d’items : 5 items formulés au présent habituel.
• Échelle de réponse : Échelle de Likert en 7 points (7-point Likert scale) avec ancrage bipolaire : 1 = Strongly disagree (Pas du tout d’accord) à 7 = Strongly agree (Tout à fait d’accord).
• Temps de passation estimé : Moins de 2 minutes (généralement entre 45 et 90 secondes).
• Règles de cotation (Scoring) :
  • Tous les items sont codés positivement (aucun item inversé / reverse-coded).
  • Le score global individuel correspond à la moyenne arithmétique des cinq items (somme des items divisée par 5), générant un score continu compris entre 1,00 et 7,00.
  • Alternativement, pour certaines analyses structurales, la somme directe des items peut être employée (score variant de 5 à 35).
• Interprétation des scores : Un score moyen élevé (> 5,0) reflète une forte conviction que l’individu est doté d’une chance personnelle chronique ; un score intermédiaire (~ 4,0) correspond à une perception neutre ou probabiliste ; un score faible (< 3,0) dénote un sentiment de malchance chronique ou une incrédulité totale envers l’existence d’une chance personnalisée.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication princeps : 2020.
• Statut des droits d’auteur et permissions : Les items de l’échelle ont été publiés dans le Journal of Consumer Research (Oxford University Press pour le JCR Journal Trust). Conformément aux règles d’usage académique international, l’échelle est en libre accès pour la recherche scientifique non commerciale et l’enseignement supérieur. Les chercheurs souhaitant l’inclure dans leurs protocoles peuvent l’utiliser librement sous réserve de citer rigoureusement l’article original de Hock, Bagchi et Anderson (2020).
• Tarification : Accès entièrement gratuit pour la recherche académique et pédagogique (0,00 €). Pour toute exploitation commerciale de grande envergure intégrée à un produit breveté ou une application propriétaire, une autorisation préalable doit être demandée aux auteurs correspondants ou à l’éditeur.

12. Références / References

Les publications fondatrices et contextuelles relatives à l’échelle sont répertoriées ci-dessous au format APA 7^e édition :

• Darke, P. R., & Freedman, J. L. (1997a). The belief in good luck scale. Journal of Research in Personality, 31(4), 486–511. https://doi.org/10.1006/jrpe.1997.2197
• Darke, P. R., & Freedman, J. L. (1997b). Lucky events and beliefs in luck: Paradoxical effects on risk-taking. Journal of Personality and Social Psychology, 72(2), 378–388. https://doi.org/10.1037/0022-3514.72.2.378
• Hock, S. J., Bagchi, R., & Anderson, T. M. (2020). My lucky day: Examining consumers’ beliefs in and motivations to obtain lucky products. Journal of Consumer Research, 47(1), 78–99. https://doi.org/10.1093/jcr/ucz052
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Scheier, M. F., Carver, C. S., & Bridges, M. W. (1994). Distinguishing optimism from neuroticism (and trait anxiety, self-mastery, and self-esteem): A reevaluation of the Life Orientation Test. Journal of Personality and Social Psychology, 67(6), 1063–1078. https://doi.org/10.1037/0022-3514.67.6.1063
• Taylor, S. E., & Brown, J. D. (1988). Illusion and well-being: A social psychological perspective on mental health. Psychological Bulletin, 103(2), 193–210. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.2.193
• Weiner, B. (1979). A theory of motivation for some classroom experiences. Journal of Educational Psychology, 71(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/0022-0663.71.1.3
• Weinstein, N. D. (1980). Unrealistic optimism about future life events. Journal of Personality and Social Psychology, 39(5), 806–820. https://doi.org/10.1037/0022-3514.39.5.806

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items