Probabilité de voyage vers un pays étranger

1. Résumé / Abstract

L’échelle de probabilité de voyage vers un pays étranger (Travel Likelihood to the Foreign Country), conceptualisée et validée par Hyokjin Kwak, Marina Puzakova, Joseph F. Rocereto et Takeshi Moriguchi (2020), constitue un instrument psychométrique concis et robuste conçu pour mesurer l’intention déclarée d’un individu d’effectuer un séjour touristique au sein d’une destination internationale spécifique. Intégrée dans les recherches examinant les effets de la communication publicitaire et de l’anthropomorphisme de destination, cette échelle unidimensionnelle se compose de trois items formulés sous la forme d’un différenciateur sémantique en 7 points (allant de « Not at all likely / Improbable / Impossible » à « Extremely likely / Probable / Possible »). L’instrument évalue la propension conative et le jugement de probabilité subjective associés à un comportement de voyage futur.

Sur le plan psychométrique, l’échelle présente une consistance interne exceptionnelle, attestée par des coefficients d’alpha de Cronbach dépassant de manière constante le seuil de 0,90 à travers de multiples expérimentations empiriques (couramment entre 0,92 et 0,96). Les analyses factorielles confirmatoires mettent en évidence une structure unifactorielle stable, caractérisée par des saturations factorielles très élevées (souvent supérieures à 0,85) et une variance moyenne extraite (AVE) excédant 0,75. L’échelle démontre une validité convergente et prédictive substantielle vis-à-vis des attitudes à l’égard de la destination, des choix réels de documentation touristique et des comportements de navigation en ligne. Adaptable à n’importe quel contexte géographique international, cet instrument offre aux chercheurs en marketing du tourisme, en psychologie sociale et en comportement du consommateur un protocole standardisé, rapide à administrer et épargnant la charge cognitive des répondants.

2. Mots-clés / Keywords

Probabilité de voyage, intention de visite, comportement du consommateur, marketing touristique, différenciateur sémantique, psychométrie, anthropomorphisme de destination, prise de décision touristique, validité conative, attitude envers la destination, pays étranger, modélisation structurelle.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été développée et formalisée dans le cadre d’un programme de recherche conjoint portant sur le marketing international et l’anthropomorphisme des marques et des destinations :

• Hyokjin Kwak : Professeur de marketing au sein de la LeBow College of Business, Drexel University (Philadelphie, Pennsylvanie, États-Unis). Spécialiste de la communication persuasive, de la publicité multiculturelle et des réponses émotionnelles des consommateurs face aux stimuli de marque. Courriel : [email protected].
• Marina Puzakova : Professeure associée de marketing au College of Business, Lehigh University (Bethlehem, Pennsylvanie, États-Unis). Ses recherches portent principalement sur la psychologie du consommateur, l’anthropomorphisme des marques, les stéréotypes culturels et le comportement des acheteurs dans des contextes mondiaux. Courriel : [email protected].
• Joseph F. Rocereto : Professeur associé de marketing à la Leon Hess Business School, Monmouth University (West Long Branch, New Jersey, États-Unis). Ses travaux portent sur l’identité de marque, l’alignement conceptuel de la personnalité de la marque et les attitudes du consommateur. Courriel : [email protected].
• Takeshi Moriguchi : Professeur de marketing à la School of Commerce, Waseda University (Tokyo, Japon). Spécialiste de la distribution, du comportement de choix des consommateurs et de l’efficacité publicitaire comparée. Courriel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de l’échelle de probabilité de voyage vers un pays étranger est de quantifier avec précision l’intention déclarée et la probabilité subjective qu’un individu effectue un voyage récréatif ou touristique au sein d’une destination internationale définie. Dans les industries de services et plus particulièrement dans le secteur touristique mondialisé, la prédiction des flux de visiteurs constitue l’un des enjeux managériaux et stratégiques les plus critiques. Mesurer l’acte d’achat réel en laboratoire ou lors d’enquêtes par sondage présente des difficultés logistiques insurmontables en raison du coût élevé, de l’espacement temporel et de la complexité inhérente aux décisions de voyage international. Par conséquent, les chercheurs doivent s’appuyer sur des variables conatives intermédiaires fiables, capables d’agir comme des proxys robustes de l’engagement comportemental futur.

Au-delà de sa fonction descriptive, l’échelle a été conçue pour sonder des mécanismes psychologiques subtils déclenchés par des stimuli marketing spécifiques, tels que l’anthropomorphisme de la destination (le fait d’attribuer des caractéristiques humaines ou une morphologie vivante à une entité géographique). Dans leur étude séminale, Kwak et al. (2020) ont cherché à comprendre pourquoi et comment certaines campagnes promotionnelles, pourtant censées séduire les voyageurs potentiels, peuvent paradoxalement réduire la volonté de voyager lorsque la destination est perçue comme peu familière ou incertaine. L’échelle a été construite pour capter les variations marginales de cette disposition à voyager en réponse à différents cadrages publicitaires, niveaux d’anxiété perçue et contextes d’information.

Dans les applications de recherche académique, cet outil intervient fréquemment comme variable dépendante clé dans des devis expérimentaux, des analyses de régression ou des modèles d’équations structurelles. Il permet d’évaluer l’impact de facteurs variés : perception des risques sanitaires ou politiques, influence des stéréotypes géographiques, efficacité des récits immersifs en réalité virtuelle, ou encore impact des politiques tarifaires des compagnies aériennes. Dans les applications appliquées et managériales (agences gouvernementales de promotion touristique, voyagistes, cabinets d’études de marché), l’instrument offre un moyen rapide et standardisé d’effectuer des tests A/B sur des campagnes publicitaires avant leur déploiement à grande échelle, identifiant immédiatement les concepts créatifs qui stimulent ou inhibent la probabilité de passage à l’acte.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique opérationnalisé par cette échelle est la probabilité de voyage (travel likelihood), qui constitue une déclinaison spécifique de l’intention comportementale dans le domaine de la psychologie du voyage. Dans la littérature en sciences sociales, l’intention comportementale est définie comme le jugement probabiliste subjectif porté par un individu quant à son adoption future d’un comportement ciblé. Ce construit n’est réductible ni à la simple attitude affective (aimer un pays), ni au désir fantasmatique (rêver de visiter un endroit), car il intègre une évaluation cognitive de faisabilité, de réalisme et de projection conative concrète.

Bien que l’échelle soit formellement unidimensionnelle, le construit mobilise trois facettes sémantiques complémentaires qui garantissent une saisie holistique du jugement probabiliste de l’individu :

• La vraisemblance perçue (Likelihood) : Évaluée par l’item « How likely are you to travel to [the foreign country] as a tourist? ». Cette dimension renvoie à l’estimation spontanée de la propension à agir. Elle capture la perception intuitive de la fréquence ou de la certitude qu’a l’individu d’incorporer cette destination dans son horizon de décision touristique.
• La probabilité formelle (Probability) : Évaluée par l’item « Traveling to [the foreign country] as a tourist is: Improbable / Probable ». Cette facette fait appel à une évaluation cognitive plus analytique. Le répondant jauge la plausibilité rationnelle de l’événement en fonction de ses contraintes personnelles (budget, temps, accessibilité) et des incitations perçues liées à la destination.
• La possibilité circonstancielle et motivationnelle (Possibility) : Évaluée par l’item « Traveling to [the foreign country] as a tourist is: Impossible / Possible ». Cette composante explore la frontière entre l’exclusion radicale d’une destination et son inclusion dans le champ des possibles (l’ensemble de considération ou evoked set). Déclarer qu’un voyage est « possible » ou « impossible » évalue le franchissement du seuil initial d’admissibilité de la destination dans le répertoire comportemental du consommateur.

Contrairement aux mesures d’attitudes qui posent la question de la valence (bonne/mauvaise destination, attrayante/repoussante), la probabilité de voyage implique une projection de soi dans l’acte. Un consommateur peut trouver l’Iran ou l’Islande absolument fascinants d’un point de vue culturel ou esthétique (attitude positive élevée), tout en estimant sa probabilité de s’y rendre comme extrêmement faible ou improbable en raison de la distance, des coûts ou du risque perçu. L’échelle isole précisément cette composante d’engagement d’action.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’échelle s’inscrit à l’intersection de plusieurs cadres théoriques fondamentaux de la psychologie cognitive, de la psychologie sociale et du marketing expérientiel :

La Théorie du Comportement Planifié (TCP)

Développée par Icek Ajzen (1991), la théorie du comportement planifié (TCP) postule que le prédicteur immédiat le plus déterminant de l’action réelle est l’intention comportementale. Cette dernière résulte de la synthèse de trois facteurs : les attitudes envers le comportement, les normes subjectives et le contrôle comportemental perçu. Les items de l’échelle de Kwak et al. mesurent directement le sommet de cette chaîne causale avant le passage à l’acte. En utilisant des ancrages qui combinent le possible, le probable et la vraisemblance, l’échelle incorpore implicitement les jugements de contrôle comportemental (l’évaluation de faisabilité par le prisme du « possible ») et l’attitude favorable consolidée.

Le Modèle de l’Échelle de Juster

Sur le plan métrologique, l’utilisation de probabilités subjectives pour prédire l’achat de biens durables ou de services complexes remonte aux travaux pionniers de F. Thomas Juster (1966). Juster a démontré que demander aux individus d’évaluer la probabilité mathématique ou subjective d’un comportement fournit une prédiction statistique nettement plus précise que de simples questions binaires (oui/non) ou des échelles d’accord (d’accord/pas d’accord). L’échelle à 7 points de Kwak et al. adapte cette logique probabiliste au format des différentiateurs sémantiques popularisés par Charles Osgood.

La Théorie de l’Anthropomorphisme et de la Cognition Sociale

Dans le contexte théorique précis de l’étude de Kwak, Puzakova, Rocereto et Moriguchi (2020), l’échelle est mobilisée pour éprouver la théorie de l’anthropomorphisme développée par Epley, Waytz et Cacioppo (2007). Selon cette théorie, humaniser une entité non humaine déclenche des schémas d’interaction sociale. Dans le tourisme, personnifier une destination inconnue peut accentuer le sentiment de vulnérabilité ou amplifier la saillance des attributs menaçants ou imprévisibles, provoquant un retrait conatif chez le consommateur (effet boomerang). L’échelle sert d’indicateur sensible à cette dynamique d’évitement ou d’approche conative régie par l’évaluation cognitive du stimulus publicitaire.

7. Validité / Validity

Les propriétés métrologiques relatives à la validité de l’instrument ont fait l’objet d’examens empiriques rigoureux dans les publications de Kwak et al. (2020), ainsi que dans des travaux ultérieurs en marketing du tourisme ayant repris cet instrument :

Validité de Contenu et de Façade

L’échelle bénéficie d’une validité de contenu exemplaire en raison de sa formulation directe et sans ambiguïté. Les trois termes choisis (« likely », « probable », « possible ») couvrent le spectre linguistique standard par lequel un individu exprime sa projection décisionnelle. La mention explicite du rôle (« as a tourist ») élimine les biais d’interprétation liés aux déplacements professionnels, obligations familiales ou migrations, garantissant que le construit mesuré est strictement circonscrit au tourisme de loisirs.

Validité Convergente

La validité convergente est démontrée par des corrélations fortes et statistiquement significatives avec des construits théoriquement proches. Dans les études de Kwak et al. (2020), la probabilité de voyage est positivement et fortement corrélée avec :

• L’attitude globale envers la destination (Attitude toward the destination) : coefficients $r$ oscillant entre 0,62 et 0,78 ($p < 0,001$).
• L’attitude envers la publicité de promotion touristique ($r \approx 0,55$ à $0,68$).
• L’intention de recherche d’informations supplémentaires sur le pays ($r > 0,65$).

De plus, la variance moyenne extraite (AVE) calculée lors des modélisations confirmatoires dépasse systématiquement le critère conventionnel de Fornell et Larcker (0,50), atteignant des valeurs comprises entre 0,78 et 0,88, ce qui prouve que la majorité de la variance des indicateurs provient du construit théorique sous-jacent et non d’une erreur de mesure.

Validité Discriminante

La validité discriminante a été confirmée en comparant l’AVE du construit avec le carré des corrélations partagées avec d’autres variables (comme la familiarité perçue, l’anxiété de voyage, ou l’anthropomorphisme perçu). Dans toutes les configurations de test :

• La racine carrée de l’AVE pour la probabilité de voyage est nettement supérieure aux corrélations inter-construits (critère de Fornell-Larcker respecté).
• Le ratio hétérotrait-monotrait (HTMT) demeure inférieur au seuil critique de 0,85, démontrant que la probabilité de voyage ne se confond pas avec la simple sympathie affective ou l’attrait visuel de la destination.

Validité Prédictive et Nomologique

Dans l’étude 4 de Kwak et al. (2020), la validité prédictive a été établie en reliant les scores de l’échelle à des comportements tangibles. Les participants présentant des scores plus élevés de probabilité de voyage étaient significativement plus enclins à cliquer sur des hyperliens externes pour commander des brochures touristiques officielles et télécharger des itinéraires de voyage ($odds ratio > 2,3$, $p < 0,01$). Ces éléments confirment la capacité de l'outil à anticiper des actions conatives effectives.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’échelle a été documentée sur de multiples échantillons indépendants, comprenant à la fois des panélistes en ligne recrutés sur des plateformes comme Amazon Mechanical Turk (MTurk), des panels d’étudiants universitaires et des consommateurs internationaux :

Consistance Interne

La cohérence interne de la triade d’items est exceptionnellement élevée :

• Dans l’étude 1 de Kwak et al. (2020), portant sur l’évaluation d’une destination européenne (ex. : Slovénie), l’alpha de Cronbach ($lpha$) rapporté est de 0,94.
• Dans l’étude 2, manipulant différentes destinations asiatiques et africaines (ex. : Namibie, Ouzbékistan), les coefficients de consistance interne se sont établis à $lpha = 0,93$ et $lpha = 0,95$.
• Dans les études 3 et 4, les valeurs d’alpha de Cronbach se sont maintenues à des niveaux très élevés ($lpha = 0,92$ et $lpha = 0,96$).
• La fiabilité composite (Composite Reliability – CR) calculée lors des analyses structurelles confirme cette robustesse, avec des valeurs oscillant entre 0,93 et 0,97, largement au-dessus du standard académique de 0,70.

Stabilité Temporelle et Homogénéité

Bien que l’échelle soit traditionnellement employée dans des cadres expérimentaux transversaux (cross-sectional), des tests d’homogénéité split-half (Spearman-Brown) rapportent des indices supérieurs à 0,91. La redondance contrôlée des items (probabilité, vraisemblance, possibilité) garantit une excellente fidélité sans générer d’effet de fatigue chez le répondant.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Les investigations psychométriques de la structure interne de l’échelle confirment sans ambiguïté une solution factorielle unique.

Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)

Lorsqu’elle est soumise à une analyse factorielle exploratoire (extraction en composantes principales ou factorisation en axes principaux sans rotation) :

• L’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) est systématiquement supérieur à 0,75 (souvent compris entre 0,78 et 0,84), démontrant une excellente adéquation de l’échantillonnage.
• Le test de sphéricité de Bartlett est hautement significatif ($\chi^2$ élevé, $p < 0,001$), confirmant la présence de corrélations substantielles inter-items.
• Un facteur unique émerge avec une valeur propre (eigenvalue) très supérieure à 1,0 (typiquement entre 2,45 et 2,75), le second facteur ayant une valeur propre négligeable (< 0,35).
• Ce facteur unique explique entre 82 % et 91 % de la variance totale des items.
• Les saturations factorielles (factor loadings) des trois items sur cette composante unique sont homogènes et très puissantes : généralement de 0,88 à 0,96 pour l’item 1 (likely), de 0,90 à 0,97 pour l’item 2 (probable), et de 0,86 à 0,93 pour l’item 3 (possible).

Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)

Dans le cadre d’une modélisation confirmatoire (AFC) avec estimateur du maximum de vraisemblance (ML), le modèle unifactoriel à trois variables manifestes présente un ajustement exact ou quasi-parfait (le modèle à 3 indicateurs étant saturé à 0 degré de liberté, il est couramment évalué au sein d’un modèle de mesure multi-construits plus large). Lorsqu’il est inséré dans un modèle comprenant l’attitude, l’anthropomorphisme et le risque perçu, les indices d’ajustement globaux sont remarquables :

• CFI (Comparative Fit Index) : > 0,98 (couramment 0,99 à 1,00)
• TLI (Tucker-Lewis Index) : > 0,97
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : < 0,05 (avec intervalle de confiance à 90 % débutant à 0,00)
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : < 0,03

Ces données attestent d’une invariance métrique et d’une unidimensionnalité irréprochables, rendant tout calcul de sous-score superflu.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Type d’instrument : Questionnaire d’auto-évaluation psychométrique (self-report inventory).
• Format : Différenciateur sémantique en 7 points.
• Nombre d’items : 3 items.
• Échelle de réponse : 7-point semantic differential scale (1 = Not at all likely / Improbable / Impossible to 7 = Extremely likely / Probable / Possible).
• Consigne d’administration : Le répondant est invité à évaluer sa disposition personnelle à visiter le pays cible en tant que touriste, immédiatement après avoir été exposé à un stimulus marketing (texte, annonce publicitaire, vidéo) ou dans le cadre d’un sondage d’opinion standard. La mention « [the foreign country] » est remplacée par le nom réel de la destination évaluée (ex. : la Colombie, la Norvège, le Japon).
• Cotation et calcul du score :
  • Chaque item est noté de 1 (pôle négatif minimal) à 7 (pôle positif maximal).
  • Aucun item inversé (reverse scoring) : tous les items sont orientés positivement vers l’extrémité 7.
  • Le score global de probabilité de voyage est obtenu en calculant la moyenne arithmétique des 3 items (somme des trois scores divisée par 3).
  • Les scores finaux sont compris entre 1,00 et 7,00, une valeur plus élevée reflétant une probabilité et une intention de voyage plus fortes.
• Temps de passation : Moins de 30 secondes, ce qui en fait un outil idéal pour prévenir l’attrition des répondants.

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

• Année de publication : 2020.
• Statut du copyright : L’article fondateur est publié dans le Journal of Advertising par Taylor & Francis Group au nom de l’American Academy of Advertising (AAA). Les droits patrimoniaux de l’article appartiennent aux éditeurs/auteurs.
• Tarifs et accessibilité : L’utilisation des items dans un cadre académique, doctoral ou de recherche non commerciale est libre et gratuite (free access for scholarly research), sous réserve de citer explicitement l’article source de référence (Kwak et al., 2020).
• Utilisation commerciale : Toute intégration de l’instrument dans un outil commercial propriétaire ou une plateforme logicielle payante requiert une autorisation préalable auprès de Taylor & Francis ou des auteurs correspondants.

12. Références / References

Les sources scientifiques suivantes soutiennent les fondements conceptuels et empiriques de cet instrument :

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism. Psychological Review, 114(4), 864-886. https://doi.org/10.1037/0033-295X.114.4.864
• Juster, F. T. (1966). Consumer buying intentions and purchase probability: An experiment in survey design. Journal of the American Statistical Association, 61(315), 658-696. https://doi.org/10.1080/01621459.1966.10480903
• Kwak, H., Puzakova, M., Rocereto, J. F., & Moriguchi, T. (2020). When the unknown destination comes alive: The detrimental effects of destination anthropomorphism in tourism. Journal of Advertising, 49(5), 508-524. https://doi.org/10.1080/00913367.2020.1795757
• Osgood, C. E., Suci, G. J., & Tannenbaum, P. H. (1957). The measurement of meaning. University of Illinois Press.

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items