What is DRIVE?
Renforcement de la résilience fondé sur les données
The Violent Extremism Development and Resilience Index (DRIVE) is an innovative, evidence-based decision-making tool designed to measure and strengthen community resilience to the threat of violent extremist groups.
Developed by Equal Access International (EAI) in collaboration with the Centre for Sustainable Peace and Democratic Development (SeeD) and Indigo Côte d'Ivoire , DRIVE is based on the SCORE methodology , which has been used in more than 20 countries to support peacebuilding, social cohesion and resilience efforts.
DRIVE offers a data analysis framework enabling national and local actors to better understand, track and manage the structural and psychosocial factors that contribute to the vulnerability and resilience of border communities exposed to the threat of violent extremism.
This tool fills a key gap in traditional resilience programs, which often lack standardized definitions and reliable indicators.
It provides quantifiable and contextualized data on the vulnerabilities and strengths of communities in the face of extremist influence.
By identifying local stressors and resilience factors, DRIVE enables policymakers, development partners and local actors to effectively target resources and tailor interventions to strengthen peace and stability.
DRIVE Implementation Process
Understanding the SCORE methodology
The SCORE methodology aims to quantify the levels of manifestation of a social phenomenon and thus provide quantitative and precise information on attitudes and behaviors (e.g., "civic engagement"), perceptions (e.g., "feelings of marginalization"), or opinions (e.g., "relationship to authority"). To be measured, a phenomenon is transformed into an indicator, that is, an observable and measurable quantity. To do this, the indicator must be clear and specific. Thus, a phenomenon like "political security" refers to several dimensions: the ability to vote freely, the ability to engage in political action, and the ability to choose between several political parties. The "political security" indicator was therefore measured through the aggregation of several items.
It is this combination of items that allows us to measure the different perspectives of the same phenomenon and
to stabilize an indicator.
READING A SCORE INDICATOR
The SCORE methodology thus provides a standardized measure of social phenomena (scores from 0 to 10). A score of 0 corresponds to the total absence of the phenomenon at the individual, regional, or sample level, while a score of 10 signifies its complete presence. These phenomena can then be presented as heatmaps, illustrating the level of manifestation of the phenomenon in the different geographical areas studied.
How was SCORE used to construct the resilience index?
Lorsque les indicateurs sont validés statistiquement, il devient ensuite possible d’observer comment ils interagissent entre eux. Deux types d’analyses ont été menés en vue de construire l’Index (analyse prédictive et analyse de résilience). Chacun de ces types d’analyse apporte ses propres éléments de réponse sur les dynamiques qui s’articulent autour de l’influence des GEV
dans les localités observées. Elles sont en ce sens complémentaires et permettent de « trier » les phénomènes
qui concourent statistiquement à structurer la résilience des communautés face à l’extrémisme violent.
L’ANALYSE PRÉDICTIVE
Ce type d’analyse permet dans un premier temps de déterminer l’intensité de la corrélation linéaire entre deux indicateurs, à travers le coefficient de corrélation de Pearson. Ensuite, l’analyse causale, par-delà la simpl relation entre deux variables, permet de révéler la force et la direction de l’influence que certains phénomènes ont sur d’autres. Dans ce cas, certains indicateurs (phénomènes) peuvent être qualifiés de « moteurs » ou « prédicteurs », parce qu’ils prédisent positivement ou négativement la manifestation des autres phénomènes auxquels ils sont liés. Les flèches apparaissant dans le modèle matérialisent la relation, la direction et la force
d’influence d’un phénomène sur un autre.
L’ANALYSE DE RÉSILIENCE
L’analyse de la résilience permet d’identifier les caractéristiques qui permettent à des individus ou des communautés de répondre positivement à des adversités et de s’y adapter. Ce type d’analyse est notamment utilisée en psychologie du développement et dans les études sur les conflits. C’est une stratégie analytique qui permet aux chercheurs de tester des questions liées aux adversités et aux facteurs de résilience. Pour tester les adversités, une modélisation de régression linéaire multiniveaux est utilisée afin d’examiner les effets de diverses adversités sur un résultat. Cela permet de comprendre quelles adversités impactent le résultat d’intérêt, et avec quelle force elles le font.
Cette méthode permet ainsi d’évaluer l’effet d’un phénomène environnemental (une initiative au niveau communautaire liée à une gestion restrictive de l’eau par exemple) sur les réactions individuelles des populations (dégradation de la sécurité alimentaire du ménage par exemple). Lorsque l’impact attendu des adversités est identifié, l’analyse consiste ensuite à se focaliser sur les cas individuels de l’échantillon qui réussissent « mieux que prévu » (ceux qui malgré avoir été exposés à une gestion restrictive de l’eau
n’ont pas constaté une dégradation de leur niveau de sécurité alimentaire). Cela permet ainsi d’observer les caractéristiques spécifiques des individus qui pourtant placés dans les mêmes conditions adverses que les autres parviennent à s’adapter.
Ces caractéristiques sont alors considérées comme des facteurs de résilience.
Un protocole de recherche mixte et participatif
Dans le cadre de la construction de l’index de la résilience à l’Extrémisme Violent, une approche méthodologique mixte a été menée mêlant enquête qualitative et quantitative.
La robustesse de cet Index repose donc :
- sur l’utilisation de techniques statistiques sophistiquées
- sur le calibrage des outils de recherche en fonction du travail qualitatif existant
- sur la consultation des populations et communautés garantissant une description ascendante (bottom-up) des réalités locales.
L’objectif de cette construction «à étages» est de faciliter l’intégration et la standardisation de l’outil par les acteurs locaux et internationaux.