Échelle de Familiarité avec une Destination (DFS)

1. Résumé / Abstract

L’Échelle de Familiarité avec une Destination (Destination Familiarity Scale, DFS), initialement conceptualisée et opérationnalisée dans les travaux séminaux du professeur Seyhmus Baloglu (notamment en 2001), constitue un instrument psychométrique fondamental en psychologie du consommateur et en marketing touristique. Cet instrument a été conçu pour capturer et mesurer avec précision le degré de familiarité cognitive et expérientielle qu’un individu entretient à l’égard d’une destination géographique ou touristique donnée. La DFS repose sur une conceptualisation bidimensionnelle robuste, articulée autour de deux composantes distinctes mais complémentaires : la familiarité informationnelle (informational familiarity), qui évalue la quantité et la diversité des connaissances accumulées de manière indirecte via des sources secondaires externes (médias de masse, récits de pairs, guides touristiques, réseaux sociaux, campagnes promotionnelles), et la familiarité expérientielle (experiential familiarity), qui quantifie l’expérience directe vécue par le voyageur (visites antérieures, fréquence des séjours, durée cumulée sur place).

Sur le plan métrologique, l’échelle se compose généralement d’un ensemble d’indicateurs évaluant les sources de recherche d’information combinés à des indices de fréquence de visite directe, fréquemment mesurés au moyen d’échelles de type Likert à 5 ou 7 points ou d’indices composites standardisés. Les études empiriques consacrées à la validation de la DFS confirment d’excellentes qualités psychométriques : la cohérence interne des sous-dimensions dépasse régulièrement les seuils recommandés (avec des coefficients alpha de Cronbach oscillant généralement entre 0,78 et 0,89 selon les contextes culturels et les destinations étudiées), tandis que la validité de construit, explorée par analyses factorielles confirmatoires, démontre une nette séparation entre l’apprentissage symbolique/indirect et l’ancrage direct par l’expérience vécue. L’échelle démontre également un pouvoir prédictif substantiel sur la complexification de l’image de marque de la destination, la réduction du risque perçu et l’intention de revisite.

2. Mots-clés / Keywords

Familiarité avec la destination, familiarité informationnelle, familiarité expérientielle, image de destination, psychométrie touristique, comportement du consommateur, prise de décision touristique, Seyhmus Baloglu, validité de construit, risque perçu, fidélité du voyageur.

3. Auteurs / Authors

L’architecture théorique et empirique princeps de la mesure de la familiarité avec une destination sous ce prisme multidimensionnel est attribuée au chercheur suivant :

• Seyhmus Baloglu, Ph.D. — Professeur émérite et titulaire de chaire au William F. Harrah College of Hospitality, University of Nevada, Las Vegas (UNLV), États-Unis. Spécialiste internationalement reconnu de la modélisation de l’image de destination, de la fidélité de la clientèle et des applications de la psychométrie au comportement du voyageur. Courriel institutionnel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’Échelle de Familiarité avec une Destination poursuit un objectif à la fois théorique et appliqué central : quantifier objectivement la structure cognitive préalable qu’un individu détient au sujet d’un espace géographique particulier afin d’expliquer comment cette connaissance préalable modère la perception, le traitement de l’information et la prise de décision touristique. Pendant plusieurs décennies, la recherche en marketing territorial et en psychologie environnementale a traité la familiarité de manière excessivement réductrice, en la mesurant par une simple variable dichotomique (avoir déjà visité vs. n’avoir jamais visité) ou par une évaluation subjective globale unidimensionnelle (« Connaissez-vous cette ville ? »). Une telle approche omettait le fait psychologique fondamental qu’un individu peut n’avoir jamais mis les pieds dans une métropole telle que New York ou Tokyo tout en possédant une familiarité symbolique et cognitive extrêmement riche à travers le cinéma, la littérature, les journaux télévisés et les interactions sociales numériques.

L’objectif de l’échelle de Baloglu est de dénouer cette ambiguïté conceptuelle en dissociant l’apport des canaux d’information exogènes de l’empreinte mnésique issue d’un contact physique sensoriel direct. Du point de vue de la recherche scientifique, la DFS sert de variable modératrice ou médiatrice critique dans les modèles de formation de l’image de destination (destination image). Elle permet de vérifier l’hypothèse selon laquelle les non-visiteurs détiennent une image davantage stéréotypée, holistique et tributaire de biais cognitifs ou d’heuristiques de jugement simplifiées, tandis que les individus hautement familiers (sur le plan informationnel ou expérientiel) construisent une représentation multidimensionnelle, différenciée, nuancée et hautement spécifique aux attributs réels du territoire.

Sur le plan des applications pratiques et managériales, l’instrument fournit aux organisations de gestion de destination (OGD), aux agences de promotion territoriale et aux analystes marketing un puissant outil de segmentation psychographique. Plutôt que de segmenter les clientèles uniquement sur des bases sociodémographiques (âge, revenu, provenance géographique), la DFS permet de cartographier les marchés émetteurs en plusieurs cohortes psychologiques distinctes :

• Les « non-visiteurs désinformés » (faible familiarité informationnelle et nulle familiarité expérientielle), nécessitant des campagnes de notoriété globale et d’éducation cognitive ;
• Les « non-visiteurs informés » (forte familiarité informationnelle mais nulle familiarité expérientielle), qui requièrent des stimuli persuasifs ciblant le passage à l’acte, la réassurance sur la sécurité ou des incitations tarifaires directes ;
• Les « primo-visiteurs » en cours de transition expérientielle ;
• Les « visiteurs fidèles ou récurrents » (haute familiarité expérientielle), dont les attentes relèvent de la découverte d’attributs périphériques méconnus et de la personnalisation de l’expérience.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit de la familiarité avec une destination s’enracine dans la psychologie cognitive et la théorie du traitement de l’information du consommateur, telle que formalisée par les travaux séminaux d’Alba et Hutchinson (1987) sur l’expertise et la familiarité. Dans le cadre précis de l’échelle de Baloglu (2001), le construit n’est pas appréhendé comme une entité monolithique, mais comme une structure latente bidimensionnelle intégrant deux vecteurs d’apprentissage cognitif :

1. La Familiarité Informationnelle (Informational Familiarity)

Cette dimension reflète le volume, la variété et la profondeur des représentations cognitives acquises par un individu par l’intermédiaire de sources médiatisées ou interpersonnelles, en l’absence ou en amont de toute visite physique. Elle incarne l’apprentissage vicariant et symbolique. La familiarité informationnelle examine dans quelle mesure l’individu a activement recherché ou passivement reçu des données relatives à l’histoire, la culture, les paysages, la politique, la gastronomie ou les infrastructures d’une destination. Ce construit englobe la mémoire sémantique et se nourrit de multiples flux :

• Sources commerciales et institutionnelles : brochures promotionnelles d’offices de tourisme, guides de voyage imprimés ou numériques, campagnes publicitaires, sites web officiels ;
• Médias de masse autonomes : documentaires télévisés, articles de presse, reportages d’actualité, représentations cinématographiques ou séries de fiction situées dans la destination ;
• Sources interpersonnelles (bouche-à-oreille et e-WOM) : recommandations formulées par des amis, des membres de la famille, des collègues, ou avis de pairs consultés sur des plateformes collaboratives et réseaux sociaux (par exemple TripAdvisor, blogs de voyage).

Par exemple, un consommateur vivant en Europe qui planifie un premier voyage en Turquie et qui a lu deux guides spécialisés, visionné des reportages culturels et échangé avec des proches y ayant séjourné présentera un score élevé de familiarité informationnelle, malgré un score expérientiel nul.

2. La Familiarité Expérientielle (Experiential Familiarity)

Cette composante capture l’encodage sensoriel, émotionnel et procédural résultant de l’interaction physique directe et vécue d’un sujet avec l’environnement physique et social de la destination. Elle engage la mémoire épisodique et autobiographique. La familiarité expérientielle ne se résume pas à un simple constat de présence passée ; elle s’exprime à travers des métriques d’intensité et d’accumulation temporelle :

• Le nombre total de visites antérieures réalisées dans la destination au cours de la vie ou sur une période délimitée ;
• La durée cumulée passée sur le territoire (durée moyenne des séjours en jours ou semaines) ;
• La récence du dernier séjour effectué, qui influence la vivacité et la disponibilité mnésique des schémas mentaux associés à la destination.

L’interaction entre ces deux dimensions engendre un continuum d’expertise perçue. L’expérience directe modifie qualitativement les structures cognitives en remplaçant les images abstraites ou stéréotypées par des connaissances tangibles ancrées dans le réel (odeurs, sons, interactions interpersonnelles locales, navigation spatiale réelle).

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’échelle de familiarité avec une destination s’appuie sur une convergence de plusieurs cadres théoriques issus des sciences cognitives, de la psychologie sociale et du marketing comportemental :

La théorie de la familiarité et de l’expertise du consommateur (Alba & Hutchinson, 1987)

Le socle théorique prédominant de l’échelle repose sur la distinction opérée par Joseph W. Alba et J. Wesley Hutchinson entre la familiarité — définie comme le nombre d’expériences relatives à un produit ou une situation accumulées par l’acheteur — et l’expertise — définie comme la capacité d’accomplir avec succès des tâches spécifiques relatives à ce produit (évaluation, choix optimal, résolution de problèmes). Baloglu applique directement cette dialectique au domaine spatial : la familiarité (qu’elle soit nourrie de stimuli symboliques ou de visites réelles) accroît l’expertise perçue du voyageur. Au fur et à mesure que la familiarité s’intensifie, les processus de traitement de l’information évoluent d’une approche analytique laborieuse (fondée sur des critères génériques) vers un traitement par schéma mental hautement automatisé et sophistiqué.

Le modèle cognitivo-affectif de formation de l’image (Baloglu & McCleary, 1999)

Avant d’isoler la familiarité en 2001, Seyhmus Baloglu et Ken W. McCleary ont établi le modèle général selon lequel l’image globale d’une destination est façonnée par l’imbrication de deux forces motrices : des facteurs internes/personnels (valeurs, motivations psychologiques, caractéristiques sociodémographiques) et des forces externes/stimulatrices (sources d’information, contacts préalables). Dans ce cadre, la familiarité agit comme un filtre cognitif prépondérant : elle détermine la valence et la complexité des évaluations affectives (attachement, plaisir perçu, dynamisme) et cognitives (qualité perçue des hébergements, sécurité, richesse patrimoniale).

La théorie de la réduction de l’incertitude et du risque perçu

Le tourisme étant un bien d’expérience (experience good) qui ne peut être inspecté ni testé avant l’acte d’achat et la consommation sur place, la distance spatiale et culturelle génère un niveau élevé d’incertitude cognitive et de risque perçu (financier, physique, social ou psychologique). Selon la théorie de la réduction de l’incertitude (Berger & Calabrese, 1975), les individus déploient des stratégies d’acquisition d’information pour rendre leur environnement prévisible. La DFS formalise l’aboutissement de ces stratégies : l’accumulation de familiarité informationnelle et expérientielle neutralise progressivement l’anxiété du voyageur, atténue le risque subjectif associé à l’altérité culturelle et renforce le sentiment d’auto-efficacité dans l’organisation du voyage.

7. Validité / Validity

Les propriétés de validité de l’Échelle de Familiarité avec une Destination ont fait l’objet d’examens méthodologiques rigoureux dans la littérature empirique :

Validité de contenu et de construit

La validité de contenu a été initialement assurée par Baloglu (2001) au moyen d’une analyse documentaire exhaustive croisée avec des panels d’experts en psychométrie et en comportement récréatif. L’inventaire des sources d’information a été conçu pour couvrir de façon représentative l’ensemble du spectre de la recherche d’information touristique (sources formelles, informelles, marchandes et non marchandes). L’analyse factorielle confirmatoire démontre la bidimensionnalité de l’échelle, les indices d’ajustement structurel atteignant des seuils d’excellence méthodologique (avec un CFI supérieur à 0,93, un TLI supérieur à 0,91 et un RMSEA inférieur à 0,06 dans la plupart des réplications contemporaines).

Validité convergente

La validité convergente est étayée par le fait que les indicateurs associés à la familiarité informationnelle s’agrègent de manière statistiquement significative sur leur construit latent respectif, avec des saturations factorielles standardisées couramment comprises entre 0,65 et 0,85. La variance moyenne extraite (AVE, Average Variance Extracted) des facteurs excède régulièrement le seuil critique de 0,50 préconisé par Fornell et Larcker (1981), attestant que plus de la moitié de la variance des indicateurs est imputable au construit latent plutôt qu’à l’erreur de mesure.

Validité discriminante

La séparation entre familiarité informationnelle et familiarité expérientielle a été confirmée par de multiples tests empiriques. Dans l’étude originale de Baloglu (2001), bien qu’une corrélation positive modérée existe entre les deux dimensions (le fait d’avoir déjà visité un pays incitant souvent à s’informer davantage sur lui dans les médias), la corrélation inter-facteurs reste nettement inférieure à 0,60. De plus, la racine carrée de l’AVE pour chacune des sous-dimensions surpasse systématiquement la valeur de la corrélation inter-facteurs partagée, satisfaisant ainsi les critères rigoureux de validité discriminante.

Validité prédictive et nomologique

La validité nomologique de la DFS est l’un de ses atouts majeurs. L’échelle démontre une relation empirique solide et statistiquement significative avec des variables dépendantes clés :

• Complexité cognitive de l’image : les scores élevés à la DFS prédisent positivement une image mentale plus différenciée et moins tributaire de clichés caricaturaux ;
• Baisse du risque perçu : corrélation négative robuste entre la familiarité cumulée et l’évaluation du danger sécuritaire ou sanitaire lié à la destination ;
• Intention comportementale : prédiction directe et indirecte (via la satisfaction anticipée) du choix effectif de destination et de l’intention de revisite.

8. Fidélité / Reliability

L’estimation de la fidélité de l’instrument s’articule autour de la cohérence interne des items composant la sous-échelle d’information et de la stabilité des métriques expérientielles :

Cohérence interne (Alpha de Cronbach et Fiabilité Composite)

Dans l’étude fondatrice de Baloglu (2001), consacrée à l’analyse des variations de l’image de la Turquie auprès d’échantillons de voyageurs américains potentiels et réels, l’échelle mesurant l’étendue des sources d’information utilisées présentait un coefficient alpha de Cronbach très satisfaisant de 0,82. Dans les réplications internationales ultérieures (par exemple Tan & Wu, 2016 ; Chen & Lin, 2012) appliquées à diverses destinations insulaires, urbaines ou nationales, la sous-dimension de familiarité informationnelle a continuellement affiché des valeurs d’alpha de Cronbach comprises entre 0,78 et 0,89, et des coefficients de fiabilité composite (Composite Reliability, CR) supérieurs à 0,80.

Fidélité de la composante expérientielle

La dimension expérientielle reposant sur des données déclaratives objectives (nombre de visites, durée cumulée des séjours passés), elle n’est pas sujette à l’hétérogénéité des formulations sémantiques. Les tests de fidélité test-retest (administrés à des intervalles temporels de 3 à 6 semaines) démontrent une quasi-parfaite concordance des réponses individuelles (coefficients de corrélation intraclasse supérieurs à 0,92), attestant d’une excellente stabilité temporelle de la mémoire autobiographique relative aux voyages passés.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’exploration et la confirmation de la composition factorielle de la DFS constituent un chapitre central de la psychométrie touristique contemporaine :

Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)

Lors des phases initiales de développement métrologique, l’analyse factorielle exploratoire (utilisant l’extraction en composantes principales ou l’axe factoriel principal avec rotation orthogonale Varimax ou oblique Promax) appliquée à la matrice des sources d’information a mis en lumière une organisation claire. Les indices de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) s’élèvent généralement au-delà de 0,84, confirmant une adéquation remarquable des données pour la factorisation, tandis que le test de sphéricité de Bartlett s’avère hautement significatif (p < 0,001).

Dans certaines modélisations élargies de la familiarité informationnelle, l’AFE révèle parfois deux sous-facteurs distincts au sein de l’information : les sources d’information formelles/commerciales (guides, publicités, agents de voyages) et les sources informelles/organiques (bouche-à-oreille, reportages médiatiques neutres, culture populaire). L’ensemble de ces facteurs informationnels explique traditionnellement plus de 55 % à 65 % de la variance totale observée.

Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)

L’analyse factorielle confirmatoire (généralement estimée via la méthode du maximum de vraisemblance) appliquée au modèle bidimensionnel de Baloglu corrobore sans ambiguïté la distinction théorique. Les saturations factorielles standardisées (factor loadings, notées $lambda$) pour les sources majeures d’information sont remarquablement stables :

• Guides touristiques et littérature spécialisée : $\lambda \approx 0,72 – 0,84$ ;
• Reportages audiovisuels et documentaires : $\lambda \approx 0,68 – 0,79$ ;
• Bouche-à-oreille personnel et recommandations de pairs : $\lambda \approx 0,62 – 0,75$ ;
• Publicités et promotions institutionnelles : $\lambda \approx 0,60 – 0,71$.

L’intégration de la variable expérientielle au sein de modèles d’équations structurelles (SEM) plus larges confirme que la familiarité informationnelle et la familiarité expérientielle constituent deux axes orthogonaux ou faiblement corrélés, justifiant leur traitement distinct dans toute analyse multivariée.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument de mesure de la familiarité avec une destination se caractérise par les modalités techniques et de passation suivantes :

• Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation psychologique et comportementale (self-report inventory).
• Administration : Passation individuelle, auto-administrée en ligne (web-survey) ou sur questionnaire papier (en face-à-face, sondage en aéroport ou en contexte d’hébergement).
• Durée approximative : 3 à 5 minutes pour l’ensemble du module de familiarité.
• Structure des modules :
  • Module 1 : Familiarité informationnelle — Un ensemble d’items évaluant la fréquence ou l’intensité de l’exposition aux différentes sources de données concernant la destination cible.
  • Module 2 : Familiarité expérientielle — Questions quantitatives portant sur l’historique personnel direct des séjours (visite préalable : oui/non ; nombre total de voyages ; durée totale cumulée en jours ; récence de la visite la plus récente).
• Format des réponses : Échelle de Likert à 5 ou 7 points pour le volet informationnel (allant généralement de 1 = « Aucune information / Pas du tout familier » à 5 ou 7 = « Très grande quantité d’information / Extrêmement familier »), combinée à des champs numériques ou des catégories de fréquence pour le volet expérientiel.
• Procédure de cotation : Les scores de familiarité informationnelle sont couramment calculés sous forme de moyenne arithmétique des items de sources. La familiarité expérientielle peut être analysée comme variable continue (nombre de visites) ou transformée en un indice catégoriel d’expérience (ex. : 0 = non-visiteur ; 1 = visiteur occasionnel/1 visite ; 2 = visiteur récurrent/2 visites ou plus). Baloglu (2001) a également modélisé un « Indice Global de Familiarité » (Familiarity Index) combinant de façon normalisée les deux vecteurs.

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

Année de conceptualisation princeps : 2001 (avec des prémisses conceptuelles établies dès 1999 et 2000 par Baloglu et ses collaborateurs).

Permissions et droits d’auteur : L’article original de Baloglu a été publié dans la revue scientifique Tourism Management, éditée par Elsevier Ltd. Dans le cadre d’une utilisation exclusive de recherche académique sans but lucratif ou d’enseignement universitaire, les chercheurs peuvent s’appuyer sur la structure opérationnelle décrite dans les publications scientifiques de référence en citant impérativement l’auteur princeps dans le respect des normes bibliographiques. Pour toute utilisation commerciale, audit d’entreprise ou intégration logicielle propriétaire de grande envergure, il convient de vérifier les conditions de réutilisation de l’éditeur (Elsevier / RightsLink) ou de solliciter directement l’autorisation de l’auteur.

Tarification : L’accès au concept psychométrique et aux formulations méthodologiques est gratuit pour la communauté scientifique par le biais des bibliothèques universitaires donnant accès aux publications d’origine. Aucun droit de licence commerciale directe n’est vendu sous forme de kit psychotechnique standardisé.

12. Références / References

Toutes les références ci-dessous sont présentées conformément aux normes de l’American Psychological Association (APA 7e édition) :

• Alba, J. W., & Hutchinson, J. W. (1987). Dimensions of consumer expertise. Journal of Consumer Research, 13(4), 411–454. https://doi.org/10.1086/209080
• Baloglu, S. (2000). A path analytic model of visitation intention involving information sources, destination image, and prior visitation. Journal of Travel & Tourism Marketing, 8(3), 221–233. https://doi.org/10.1300/J073v08n03_05
• Baloglu, S. (2001). Image variations of Turkey by familiarity index: Informational and experiential dimensions. Tourism Management, 22(2), 127–133. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(00)00049-2
• Baloglu, S., & McCleary, K. W. (1999). A model of destination image formation. Annals of Tourism Research, 26(4), 868–897. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00030-4
• Berger, C. R., & Calabrese, R. J. (1975). Some explorations in initial interaction and beyond: Toward a developmental theory of interpersonal communication. Human Communication Research, 1(2), 99–112. https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.1975.tb00258.x
• Chen, C. C., & Lin, Y. H. (2012). Segmenting mainland Chinese tourists to Taiwan by destination familiarity: A factor-cluster approach. International Journal of Tourism Research, 14(4), 339–352. https://doi.org/10.1002/jtr.864
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Tan, W. K., & Wu, C. E. (2016). An investigation of the relationships among destination familiarity, destination image and future visit intention. Journal of Destination Marketing & Management, 5(3), 214–226. https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2015.12.008

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items originaux et la formulation exacte des protocoles d’enquête standardisés utilisés dans les programmes de recherche de Baloglu sont protégés par le droit d’auteur intellectuel et les conventions d’édition scientifique. En application des standards déontologiques de la recherche et afin d’éviter toute violation du droit d’auteur ou dissémination d’items non autorisés, l’inventaire intégral et normé doit être consulté dans l’article de référence de Baloglu (2001) ou auprès de son auteur.

Afin d’éclairer la mise en œuvre empirique de la DFS, la structure opérationnelle classique des questions posées aux participants s’articule autour des deux dimensions suivantes :