Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur l'accessibilité pour les personnes handicapées en utilisant des outils d'analyse d'enquête pilotés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
La façon dont vous abordez l'analyse commence par comprendre la structure de vos données. Les bons outils dépendent de la nature quantitatif ou qualitatif de vos réponses d'enquête.
Données quantitatives : Pour les questions comme, « Quel est votre avis sur l'accessibilité des bâtiments gouvernementaux locaux ? » avec des réponses numériques ou à choix multiples, vous avez de la chance. Des outils classiques comme Excel ou Google Sheets vous permettent de compter, de représenter graphiquement et de segmenter ces réponses rapidement.
Données qualitatives : Mais qu'en est-il des questions ouvertes ou des réponses d'enquête conversationnelles ? Lire des centaines de commentaires est impossible et des motifs peuvent facilement être manqués. Vous aurez besoin d'outils alimentés par l'IA pour résumer, catégoriser et extraire le sens de toutes ces nuances.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier les données exportées dans ChatGPT : Vous pouvez coller manuellement votre export d'enquête dans un outil GPT et commencer à « discuter » avec l'IA de vos données. Le bénéfice ? Une puissante analyse de texte—si vous formulez les bonnes instructions (plus de détails à venir). Cependant, cette méthode devient rapidement contraignante, surtout à mesure que les ensembles de données s'agrandissent. Il n'y a pas de structure intégrée, et suivre les suivis ou filtrer par démographie devient rapidement chaotique.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour les données d'enquête : Specific est conçu exactement pour ce genre de travail. Il ne se contente pas de collecter les réponses : il pose des questions de suivi alimentées par l'IA en cours de route, ce qui fait que vos données sont déjà de meilleure qualité et plus contextuelles. Voir ici comment fonctionnent les suivis automatiques par IA.
Informations instantanées, pas de boulot ennuyeux : Une fois votre enquête terminée, l'analyse des réponses d'enquête par l'IA de Specific résume instantanément de grands ensembles de retours qualitatifs, trouve les thèmes clés et met en évidence les motifs exploitables—sans tâtonner avec des feuilles de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur les résultats, filtrer par catégories NPS, ou explorer en détail tout segment démographique qui vous intéresse. Voir les détails à analyse des réponses d'enquête par IA.
Plus de contrôle, moins de confusion : Vous pouvez gérer ce qui est envoyé à l'IA, définir des filtres et enregistrer des discussions clés sur différentes sections de vos résultats. Cette flexibilité est difficile à égaler avec les outils d'IA génériques.
Si vous êtes intéressé par la création d'une enquête citoyenne spécifiquement sur l'accessibilité pour les personnes handicapées, consultez cet générateur d'enquête IA avec des questions adaptées ou informez-vous sur les meilleures pratiques en conception de questions d'enquête significatives.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur l'accessibilité pour les personnes handicapées des citoyens
L'IA brille le plus lorsque vous lui dites exactement ce que vous voulez. Voici quelques invites pratiques qui fonctionnent à la fois pour ChatGPT et les plateformes comme Specific, vous aidant à découvrir des insights réels à partir de vos données d'enquête.
Invite pour les idées principales : C'est mon incontournable lorsque je veux des thèmes et des conclusions claires—le pilier d'une bonne analyse qualitative. Collez vos réponses et utilisez ce qui suit :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
Plus de contexte = Des résultats plus utiles : Donnez à l'IA des détails sur votre enquête, le type de citoyen que vous avez interrogé et vos objectifs. Par exemple :
Je suis en train d'analyser une enquête citoyenne conçue pour découvrir les obstacles à l'accessibilité des transports publics pour les personnes handicapées. Les répondants sont des adultes de diverses régions. Veuillez vous concentrer à la fois sur l'infrastructure physique et les obstacles d'information numérique.
Invite pour les suivis sur un thème : Une fois que vous avez les idées principales, approfondissez les thèmes principaux. Demandez :
« Parlez-moi plus de l'accès aux bâtiments publics »
Invite pour validation rapide : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un point de douleur spécifique :
« Quelqu'un a-t-il parlé de technologies d'assistance ? Inclure des citations. »
Invite pour les points de douleur et les défis : Repérez les principaux obstacles en demandant :
Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les personas : Construisez des profils composites en utilisant :
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour analyse de sentiment : Comprenez les tendances de ton et d'émotion en utilisant :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Utilisez :
« Examinez les réponses d'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants. »
Rappelez-vous que vous pouvez combiner ces invites pour creuser aussi profondément que nécessaire, surtout que 63% des sites Web sont encore inaccessibles aux personnes handicapées, créant ainsi un vaste bassin de retours diversifiés et nuancés que l'IA peut vous aider à organiser efficacement [1]. Pour un guide plus détaillé sur la création de questions efficaces, voir meilleures pratiques pour les questions d'enquête sur l'accessibilité des citoyens.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
La valeur de votre analyse augmente lorsque vous examinez comment vos questions sont structurées. Voici comment Specific—s'appuyant sur des années d'expérience avec l'analyse d'enquêtes par IA—décompose différents types de questions d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous fournit un résumé généré par l'IA des idées principales pour chaque question ouverte, ainsi que toutes les questions de suivi qui leur sont associées. Vous obtenez un aperçu direct des obstacles auxquels les citoyens font face, tels que la difficulté d'accès aux bâtiments publics ou aux services numériques.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples ou à sélection unique (par exemple : « Quel service public est le moins accessible pour vous ? »), chaque choix de réponse obtient son propre résumé de toutes les réponses de suivi liées à ce choix.
NPS (Net Promoter Score) : Les répondants sont catégorisés en détracteurs, passifs ou promoteurs, et vous recevez un résumé des retours de suivi pour chaque catégorie—débloquant des données qualitatives riches sur ce qui motive les perceptions positives ou négatives.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires avec ChatGPT, mais vous passerez beaucoup plus de temps à filtrer, coller et organiser vos données. Des outils comme l'analytique des réponses d'enquête par IA de Specific éliminent simplement les frictions du processus.
Étant donné que le taux d'emploi des personnes handicapées est inférieur de près de 20 points de pourcentage à celui de la population générale [2], des insights rapides et exploitables de votre enquête peuvent aider les décideurs politiques ou les défenseurs à agir ou à ajuster leurs stratégies plus rapidement.
Consultez le modèle d'enquête NPS de Specific pour l'accessibilité des citoyens pour un exemple.
Comment relever les défis avec les limites contextuelles de l'IA
Même les meilleures IA ont une limite—la taille du contexte. Si l'ensemble de vos réponses d'enquête est trop long, vous risquez de perdre des données précieuses dans la phase d'analyse. Voici comment rester efficace :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu aux questions sélectionnées ou donné des réponses spécifiques. Cette approche vous permet de cibler les données les plus pertinentes et de rester dans les limites contextuelles de l'IA.
Recadrage : Choisissez uniquement des questions spécifiques à envoyer à l'IA pour l'analyse. Non seulement cela rend le processus plus ciblé, mais cela vous permet également de traiter des échantillons plus importants. Specific offre ces options de filtrage et de recadrage par défaut, vous donnant un contrôle total lorsque vous devez explorer en profondeur ou rester large.
Pour plus de détails sur la façon dont l'IA gère efficacement chaque contexte, lisez ce guide sur l'analyse d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes citoyennes
La collaboration sur l'analyse des enquêtes sur l'accessibilité des citoyens est souvent ralentie par des feuilles de calcul désordonnées, des fils d'e-mails interminables et l'incertitude quant à qui a dit quoi. Specific a été conçu pour réduire le bruit et favoriser une véritable collaboration.
Analysez les données en discutant : Toute personne de votre équipe—décideurs politiques, chercheurs ou défenseurs—peut analyser les données en ayant une conversation directe avec l'IA, améliorant considérablement la rapidité et la clarté.
Plusieurs fils de discussion : Chaque analyse ou « fil » peut avoir son propre ensemble de filtres appliqués (tel qu'un groupe démographique, une région ou une question d'enquête), et chaque chat affiche clairement qui l'a initié. Cela rend la transmission et la révision simples.
Visibilité de l'expéditeur dans les discussions d'IA collaboratives : Dans les discussions d'IA collaboratives, vous pouvez voir une attribution précise—avatars et noms montrent qui a fait chaque commentaire. Cette fonctionnalité change la donne lors de la comparaison des observations, de la construction d'un consensus ou de la révision des résultats lors du développement de politiques d'accessibilité.
En savoir plus sur ces fonctionnalités d'analyse collaborative dans l'analytique des enquêtes par IA de Specific ou découvrez comment générer votre propre enquête sur l'accessibilité.
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Commencez à collecter des insights plus riches sur l'accessibilité et prenez des décisions basées sur les données plus rapidement avec une collaboration d'enquête sans friction alimentée par l'IA—créez simplement votre propre enquête pour la recherche sur l'accessibilité des citoyens aujourd'hui.