Inventaire du modèle des déterminants des intentions des consommateurs de participer à des activités touristiques de haute co-création pendant et après la COVID-19

1. Résumé / Abstract

L’Inventaire du modèle des déterminants des intentions des consommateurs de participer à des activités touristiques de haute co-création pendant et après la COVID-19 (Determinants of Consumer Intentions to Participate in High Co-Creation Tourism Activities During and After COVID-19 Model Inventory), conçu et validé par Ainhize Eletxigerra, Ana Maria Caldeira et Elisabeth Kastenholz en 2023, constitue un outil psychométrique et économétrique conçu pour modéliser le comportement décisionnel des touristes face à des contextes d’incertitude sanitaire majeure. Développé initialement dans le cadre de l’œnotourisme — un secteur caractérisé par des expériences immersives et participatives —, cet instrument mobilise une approche théorique coûts-bénéfices intégrant les mécanismes de la théorie de la motivation à la protection (Protection Motivation Theory) et les théories du risque perçu.

L’instrument comprend un ensemble structuré de 33 items mesurant plusieurs dimensions de premier ordre et une dimension réflexive de second ordre. Les construits de premier ordre évaluent le cadre spatial de l’activité (Physical activity setting, notamment le caractère de plein air), la peur de la COVID-19 (Fear of COVID-19), la vulnérabilité perçue (Susceptibility), la gravité perçue (Severity), le risque émotionnel (Emotional risk), le risque informationnel (Information risk), le risque financier (Financial risk), le plaisir anticipé (Expected enjoyment) et les intentions comportementales différenciées : l’intention de participer pendant la pandémie et l’intention de participer après l’éradication de la maladie. La vulnérabilité et la gravité perçues convergent pour former un macro-construit hiérarchique de second ordre représentant le risque physique global (Physical risk).

Tous les items sont évalués à l’aide d’une échelle de type Likert en 7 points allant de 1 (« Pas du tout d’accord » / Totally disagree) à 7 (« Tout à fait d’accord » / Totally agree). Les validations empiriques menées auprès d’échantillons d’adultes portugais et espagnols démontrent des qualités métrologiques robustes : la validité convergente est confirmée par des charges factorielles standardisées supérieures à 0,70 et des variances moyennes extraites (AVE) supérieures au seuil de 0,50. La validité discriminante est rigoureusement attestée selon le critère strict du ratio hétérotrait-monotrait (HTMT inférieur à 0,85). La consistance interne est excellente, présentant des indices de fiabilité composite (CR) et des coefficients rho de Dijkstra-Henseler ($
ho_A$) supérieurs à 0,70, sans aucun problème de multicolinéarité (facteurs d’inflation de la variance, VIF < 3,0).

2. Mots-clés / Keywords

Approche coûts-bénéfices, co-création touristique, risque physique, vulnérabilité perçue, gravité perçue, risque financier, risque informationnel, risque émotionnel, plaisir anticipé, œnotourisme, intentions comportementales, COVID-19, modélisation par équations structurelles.

3. Auteurs / Authors

L’instrument a été conçu par une équipe internationale de chercheurs spécialisés en marketing touristique, comportement du consommateur et gestion des destinations :

• Ainhize Eletxigerra : Département de Marketing (Économie Financière II), Faculté d’Économie et de Gestion, Université du Pays Basque (UPV/EHU), Bilbao, Espagne. Identifiant ORCID : 0000-0002-1059-1073. Courriel institutionnel : [email protected]. Adresse postale : Avenida Lehendakari Agirre 83, 48015 Bilbao, Espagne.
• Ana Maria Caldeira : Centre d’Études en Géographie et Aménagement du Territoire (CEGOT), Faculté des Lettres et Sciences Humaines, Université de Coimbra, Coimbra, Portugal. Identifiant ORCID : 0000-0002-5712-0324. Courriel institutionnel : [email protected].
• Elisabeth Kastenholz : Département d’Économie, Gestion, Ingénierie Industrielle et Tourisme (DEGEIT), unité de recherche GOVCOPP, Université d’Aveiro, Aveiro, Portugal. Courriel institutionnel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

Le développement de cet instrument répond à un défi théorique et managérial inédit survenu lors de l’émergence de la pandémie de COVID-19 : comprendre comment les touristes arbitrent entre la recherche d’expériences hédoniques enrichissantes et la menace sanitaire posée par des contextes participatifs intenses. Dans l’industrie touristique moderne, la valeur d’une expérience n’est plus simplement consommée passivement ; elle est co-créée à travers des interactions dynamiques, physiques et sociales étroites entre les visiteurs, le personnel et les autres usagers. Les « activités touristiques de haute co-création » (High Co-Creation Tourism Activities – HCCTA), telles que les vendanges participatives, les ateliers de vinification, les dégustations guidées en groupe ou les circuits œnogastronomiques interactifs, nécessitent une proximité corporelle, des échanges verbaux et une manipulation conjointe d’objets. Ces caractéristiques, traditionnellement considérées comme des sources majeures de valeur ajoutée, sont devenues, au prisme de la pandémie, des vecteurs potentiels de contagion biologique.

L’objectif fondamental de cet inventaire est de modéliser et de quantifier les déterminants psychologiques sous-tendant l’intention des individus de s’engager dans ces activités interactives. Il formalise un compromis cognitif et affectif structuré autour d’un modèle coûts-bénéfices :

• Évaluation des coûts perçus (les risques multidimensionnels) : L’outil ne limite pas le risque à sa seule composante sanitaire. Il capture l’anxiété générale liée au virus, le risque physique décomposé en vulnérabilité (probabilité d’infection) et en sévérité (conséquences médicales et sociales de la maladie), mais aussi le risque émotionnel (malaise psychologique, tension intérieure), le risque informationnel (incertitude quant aux protocoles sanitaires déployés) et le risque financier (perte monétaire en cas d’annulation ou de restriction institutionnelle imprévue).
• Évaluation des bénéfices escomptés : L’instrument mesure le plaisir anticipé (hédonisme, divertissement, évasion), qui agit comme la force motrice positive venant contrebalancer les barrières perçues.
• Effet modérateur du cadre spatial : Il intègre la configuration physique de l’activité, notamment la tenue de l’expérience en extérieur (plein air), reconnue dans la littérature épidémiologique et comportementale comme un facteur d’atténuation du risque perçu.

Sur le plan de la recherche scientifique, cet instrument permet d’analyser la dynamique temporelle des intentions comportementales. Il dissocie explicitement l’intention d’agir pendant la crise sanitaire (alors que le virus circule et que la couverture vaccinale est incomplète) de l’intention d’agir après l’éradication hypothétique ou le contrôle total de la maladie. Pour les gestionnaires de destinations, les exploitants de domaines viticoles et les concepteurs de produits touristiques, cette échelle fournit un cadre diagnostique précis pour identifier les leviers psychologiques prioritaires à actionner : sécurisation informationnelle des protocoles, flexibilité des conditions d’annulation pour désamorcer le risque financier, ou restructuration spatiale en faveur des espaces extérieurs.

5. Construit psychologique / Construct

L’inventaire opérationnalise un réseau nomologique complexe comprenant dix construits de premier ordre et un macro-construit de second ordre, articulant des variables cognitives, affectives, environnementales et intentionnelles :

Cadre spatial de l’activité physique (Physical activity setting)

Ce construit capture la perception de l’environnement physique immédiat dans lequel se déroule l’expérience touristique, en se focalisant sur le caractère extérieur ou de plein air de l’activité. Dans le contexte des maladies respiratoires à transmission aéroportée, l’espace ouvert constitue un modérateur écologique clé qui influence à la baisse la perception de promiscuité et la transmission virale.

Peur de la COVID-19 (Fear of COVID-19)

Dérivée des travaux cliniques sur l’anxiété sanitaire, cette sous-échelle mesure la réactivité émotionnelle aversive globale ressentie par l’individu face à la pandémie. Elle reflète un état de vigilance affective accrue se traduisant par de l’inquiétude, de la préoccupation, de l’anxiété et de la peur explicite ressentie dans la vie quotidienne à l’égard du virus.

Vulnérabilité perçue (Susceptibility)

Composante cognitive issue des modèles de croyance en santé, la vulnérabilité évalue l’estimation subjective par le consommateur de sa probabilité personnelle de contracter le coronavirus lors de sa participation active à l’atelier ou à l’activité touristique conjointe.

Gravité perçue (Severity)

Ce construit mesure l’évaluation cognitive par l’individu de l’ampleur des conséquences négatives potentielles qu’entraînerait une contamination contractée au cours de l’activité. Il englobe les séquelles médicales graves, l’atteinte globale au bien-être physique et les répercussions délétères sur le plan personnel et social.

Risque physique (Physical risk – Construit de second ordre)

Le risque physique est modélisé comme un construit réflexif hiérarchique supérieur intégrant la vulnérabilité et la gravité perçues. Il synthétise la menace corporelle globale perçue par l’usager, combinant la probabilité d’occurrence du danger sanitaire et la sévérité estimée de ses répercussions physiologiques.

Risque émotionnel (Emotional risk)

Le risque émotionnel reflète l’anticipation d’états affectifs négatifs induits par la participation à l’activité. Il évalue la probabilité que l’expérience déclenche un inconfort psychologique, une tension nerveuse inutile ou un sentiment d’anxiété situationnelle, détruisant ainsi l’essence même du loisir touristique.

Risque informationnel (Information risk)

Cette dimension mesure l’incertitude cognitive ressentie par le consommateur quant au manque de clarté, d’exhaustivité ou de fiabilité des informations relatives aux mesures de sécurité mises en place sur le site. Elle capture également la crainte de ne pas être correctement averti ou guidé sur la réalité des risques encourus dans la structure d’accueil.

Risque financier (Financial risk)

Le risque financier se rapporte à l’anticipation de pertes économiques directes subies par le touriste en raison d’événements imprévus liés à la pandémie. Cela inclut le risque de non-remboursement des sommes engagées en cas d’annulation de l’événement, l’impossibilité d’y assister en raison de décisions administratives institutionnelles soudaines (confinements, fermetures de frontières, quarantaines) et le regret anticipé d’avoir gaspillé des ressources monétaires.

Plaisir anticipé (Expected enjoyment)

Principal construit motivationnel positif de l’inventaire, le plaisir anticipé mesure la valeur hédonique projetée de l’activité. Il évalue à quel point le consommateur anticipe que l’expérience sera amusante, excitante, captivante, délicieuse et intrinsèquement gratifiante, constituant le moteur psychologique fondamental de l’engagement récréatif.

Intention de participer pendant la COVID-19 (Intention to participate during COVID-19)

Ce construit traduit la disposition comportementale d’un individu à s’engager activement dans l’activité touristique en dépit de la persistance active de la pandémie et avant même que la population ne soit intégralement protégée par la vaccination.

Intention de participer après l’éradication de la COVID-19 (Intention to participate after COVID-19 eradication)

À l’opposé de la précédente, cette sous-échelle mesure la volonté conditionnelle de participer uniquement lorsque le risque sanitaire aura été totalement maîtrisé, c’est-à-dire une fois que le coronavirus aura été éradiqué ou que l’ensemble de la population aura bénéficié d’une couverture vaccinale complète.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’architecture conceptuelle de l’instrument repose sur l’intégration croisée de plusieurs paradigmes majeurs de la psychologie sociale, de l’économie comportementale et des sciences du marketing :

L’approche coûts-bénéfices et la théorie du choix rationnel

Le modèle s’ancre dans l’approche coûts-bénéfices issue de la théorie de la décision (théorie du choix rationnel). Selon cette perspective, un individu face à un choix comportemental procède à un calcul cognitif comparant l’utilité nette escomptée (les bénéfices hédoniques et expérientiels incarnés par le plaisir anticipé) aux désutilités perçues (les coûts psychologiques, physiologiques et monétaires incarnés par les différentes dimensions du risque perçu). Lorsque les coûts perçus surpassent les bénéfices attendus, l’intention comportementale s’effondre.

La théorie de la motivation à la protection (PMT) et le modèle étendu des processus parallèles (EPPM)

Pour formaliser la perception de la menace biologique, les auteurs mobilisent la théorie de la motivation à la protection (Protection Motivation Theory – PMT) formulée initialement par Ronald W. Rogers (1975, 1983) et enrichie par le modèle étendu des processus parallèles (EPPM) de Kim Witte (1996). La PMT postule que les réponses protectrices des individus dépendent de deux processus d’évaluation cognitifs majeurs : l’évaluation de la menace (threat appraisal) et l’évaluation de la réponse adaptative (coping appraisal). L’inventaire d’Eletxigerra et al. opérationnalise directement l’évaluation de la menace à travers deux concepts fondamentaux :

• La vulnérabilité perçue (l’évaluation probabiliste de l’exposition au danger biologique).
• La gravité perçue (l’intensité des dommages physiques, émotionnels et sanitaires anticipés).

Ces dimensions, complétées par les échelles de mesure de l’anxiété sanitaire globale validées par Ahorsu et al. (2022) (l’échelle de peur de la COVID-19), permettent de modéliser avec précision le mécanisme d’évitement comportemental suscité par le risque de contagion.

La théorie du risque perçu multidimensionnel

Inspirée des travaux pionniers de Raymond Bauer (1960) et des formalisations de Jacoby et Kaplan (1972), la théorie du risque perçu stipule que le consommateur fait face à une incertitude intrinsèque quant aux conséquences de ses décisions. Dans cet instrument, le risque perçu n’est pas traité comme une entité monolithique, mais est scindé en facettes distinctes : physique, émotionnelle, financière et informationnelle. Chaque typologie de risque affecte différemment la structure cognitive du décideur.

La logique dominante des services et la théorie de la co-création de valeur

Sur le plan touristique, le cadre s’appuie sur la logique dominante des services (Service-Dominant Logic) introduite par Vargo et Lusch (2004) et développée par Prahalad et Ramaswamy (2004). Dans les activités de haute co-création (HCCTA), le touriste est un participant actif incontournable. Cette participation intensive exige un engagement corporel et social qui, en temps normal, maximise le plaisir et l’immersion, mais devient, en période pandémique, une source critique d’exposition aux risques.

7. Validité / Validity

La validation empirique du modèle de mesure a été établie selon les standards méthodologiques les plus rigoureux recommandés pour la modélisation par équations structurelles basée sur les moindres carrés partiels (PLS-SEM) et l’approche par équations structurelles basée sur la covariance (CB-SEM) :

Validité de contenu et validité faciale

Les items originaux ont été systématiquement adaptés d’échelles validées et reconnues dans la littérature internationale (Ahorsu et al., 2022 ; Berry et al., 2020 ; Witte, 1996). Afin de garantir l’équivalence sémantique, conceptuelle et culturelle, le questionnaire a fait l’objet d’un processus strict de traduction et de contre-traduction (back-translation) entre l’anglais, l’espagnol et le portugais. La validité faciale a été inspectée et approuvée par des panels d’experts académiques en marketing touristique et en comportement du consommateur avant le déploiement expérimental basé sur des scénarios hypothétiques.

Validité convergente

La validité convergente des construits de premier ordre a été rigoureusement démontrée :

• Toutes les saturations factorielles standardisées (factor loadings) des items sur leurs construits latents respectifs se sont révélées hautement significatives ($p < 0{,}001$) et largement supérieures au seuil conventionnel de 0,70.
• Les valeurs de la variance moyenne extraite (Average Variance Extracted – AVE) dépassent pour l’ensemble des construits le seuil critique de 0,50, démontrant que chaque variable latente capture plus de 50 % de la variance de ses indicateurs observés, confirmant ainsi une excellente validité convergente conformément aux recommandations de Hair et al. (2022).

Validité discriminante

L’indépendance statistique des construits a été évaluée au moyen des critères les plus conservateurs de la psychométrie contemporaine :

• L’application du critère du ratio hétérotrait-monotrait des corrélations (HTMT) a mis en évidence que toutes les valeurs de la matrice de corrélation se situent nettement en dessous du seuil strict de 0,85 ($ ext{HTMT}_{0{,}85}$).
• Ce résultat atteste sans ambiguïté que chaque sous-échelle mesure un construit distinct qui ne se confond avec aucune autre dimension du modèle décisionnel.

Validité prédictive et nomologique

Le modèle structurel a validé les relations théoriques postulées : le plaisir anticipé exerce un effet positif majeur sur l’intention de participer pendant la pandémie, tandis que les risques physique, émotionnel et financier exercent des effets d’inhibition statistiquement significatifs. En outre, la spécification du cadre spatial de plein air modère significativement l’impact négatif du risque physique sur les intentions comportementales.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’inventaire a été établie par l’examen de la consistance interne de l’ensemble des dimensions de premier et de second ordre :

• Fiabilité composite (Composite Reliability – CR) : Pour toutes les dimensions latentes du modèle, les indices de fiabilité composite excèdent confortablement le critère standard de 0,70, atteignant des valeurs indicatives situées entre 0,82 et 0,94 selon les construits, ce qui témoigne d’une cohérence interne robuste exempte de sous-estimation due aux hypothèses restrictives de l’alpha classique.
• Coefficient rho de Dijkstra-Henseler ($
  ho_A$) : Les valeurs de $
  ho_A$, considéré comme l’indicateur le plus rigoureux et précis de la cohérence interne dans la modélisation structurelle, dépassent systématiquement le seuil critique de 0,70 pour l’ensemble des échelles.
• Absence de redondance et multicolinéarité : L’analyse de la colinéarité entre les indicateurs montre des facteurs d’inflation de la variance (VIF) systématiquement inférieurs au seuil rigoureux de 3,0 (Hair et al., 2022), démontrant une excellente complémentarité des items au sein de chaque construit sans redondance inflationniste.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’évaluation psychométrique et structurelle de l’instrument s’est articulée autour d’une démarche factorielle en deux étapes distinctes (two-stage measurement model evaluation) via la modélisation par équations structurelles :

Évaluation du modèle de mesure de premier ordre (First-order measurement model)

La première phase a consisté à analyser la structure factorielle des construits de premier ordre. Les résultats confirment l’unidimensionnalité de chacune des échelles ciblées :

• Le construit de la peur de la COVID-19 s’organise de manière cohérente autour de 4 items capturant l’inquiétude, la préoccupation, l’anxiété et la peur.
• La vulnérabilité perçue (3 items) et la gravité perçue (3 items) démontrent des saturations factorielles très élevées (toutes $> 0{,}75$), confirmant leur spécificité psychologique.
• Les dimensions de risque émotionnel (3 items), de risque informationnel (3 items) et de risque financier (3 items) s’individualisent parfaitement sans saturation croisée notable.
• L’échelle du plaisir anticipé rassemble 5 items décrivant les facettes hédoniques majeures avec de très fortes contributions factorielles.
• Les intentions comportementales (2 items pour l’intention pendant la crise, 3 items pour l’intention post-éradication) affichent des structures factorielles nettes et contrastées.

Évaluation du modèle de mesure de second ordre (Second-order measurement model)

La deuxième étape a permis d’évaluer la validité du macro-construit hiérarchique du Risque physique (Physical risk), modélisé comme une construction de second ordre reflétée par les deux variables de premier ordre que sont la vulnérabilité perçue (Susceptibility) et la gravité perçue (Severity) :

• Les saturations de second ordre liant le risque physique à ses dimensions constitutives sont statistiquement significatives ($p < 0{,}001$) et dépassent largement le seuil de 0,70.
• L’analyse de colinéarité entre les composantes de premier ordre reflétant le risque physique confirme que les valeurs VIF associées demeurent très en deçà du seuil conservateur de 3,0, confirmant l’absence totale de multicolinéarité néfaste entre la vulnérabilité et la sévérité au sein du macro-construit.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Type d’instrument : Questionnaire psychométrique structuré d’évaluation comportementale et attitudinale / Inventaire de modèle d’équations structurelles.
• Format d’administration : Auto-questionnaire administré en ligne ou en face-à-face, précédé d’une mise en situation expérimentale basée sur des scénarios hypothétiques (œnotourisme participatif).
• Nombre total d’items : 33 items répartis en 10 construits de premier ordre et 1 macro-construit de second ordre (incluant une variable démographique indicatrice liée à l’âge).
• Format de réponse : Échelle de type Likert en 7 points (de 1 = « Pas du tout d’accord » / Totally disagree à 7 = « Tout à fait d’accord » / Totally agree).
• Population cible : Adultes (18 ans et plus), incluant les groupes d’âge trentenaire (30-39 ans) et intermédiaire/senior (40-64 ans et plus de 55 ans), de tous genres (hommes, femmes, identités non-binaires, ou personnes préférant ne pas préciser leur genre).
• Durée approximative de passation : 10 à 15 minutes.
• Cotation et scoring : Le calcul des scores s’opère par moyenne arithmétique ou pondération factorielle des items pour chaque sous-échelle. Le macro-score de risque physique est obtenu par le score factoriel combiné de la vulnérabilité et de la gravité perçues. Les scores élevés sur les échelles de risque traduisent une perception aiguë des menaces, tandis qu’un score élevé sur le plaisir anticipé signale une forte attraction hédonique.

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

• Année de développement : 2023.
• Permissions d’utilisation : Utilisation libre autorisée à des fins de recherche académique et d’enseignement (May use for Research/Teaching). Toute adaptation ou réutilisation doit mentionner la source originale conformément aux normes bibliographiques.
• Tarifs / Droits d’accès : Aucun frais (Fee: No). L’échelle est disponible gratuitement pour la communauté scientifique.
• Usage commercial : Non autorisé sans un accord formel préalable des auteurs et de l’éditeur (Commercial: No).

12. Références / References

Les publications fondatrices et cadres théoriques associés à cet inventaire comprennent :

• Ahorsu, D. K., Lin, C.-Y., Imani, V., Saffari, M., Griffiths, M. D., & Pakpour, A. H. (2022). The Fear of COVID-19 Scale: Development and initial validation. International Journal of Mental Health and Addiction, 20(3), 1537–1545. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00270-8
• Berry, C., Burton, S., & Howlett, E. (2020). The impact of COVID-19 on consumer intentions: Anxiety, perceived risk, and protective behaviors. Journal of Public Policy & Marketing, 39(4), 450–467. https://doi.org/10.1177/0743915620959325
• Eletxigerra, A., Caldeira, A. M., & Kastenholz, E. (2023). A cost-benefit approach of consumers’ intentions to participate in highly co-creative tourism activities during and after COVID-19: Evidence from wine tourism. Journal of Hospitality and Tourism Management, 56, 506–518. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2023.08.010
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
• Prahalad, C. K., & Ramaswamy, V. (2004). Co-creation experiences: The next practice in value creation. Journal of Interactive Marketing, 18(3), 5–14. https://doi.org/10.1002/dir.20015
• Rogers, R. W. (1975). A protection motivation theory of fear appeals and attitude change. The Journal of Psychology, 91(1), 93–114. https://doi.org/10.1080/00223980.1975.9915803
• Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 68(1), 1–17. https://doi.org/10.1509/jmkg.68.1.1.24036
• Witte, K. (1996). Predicting risk behaviors: Development and validation of a diagnostic scale. Journal of Health Communication, 1(4), 317–342. https://doi.org/10.1080/108107396127988

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les énoncés officiels de l’inventaire sont administrés dans leur format original en langue anglaise (ou traduits en espagnol/portugais). Conformément au protocole standard, tous les items sont évalués au moyen d’une échelle de type Likert en 7 points : 1 = « Totally disagree » à 7 = « Totally agree ».