Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes en utilisant l'IA et des approches éprouvées pour l'analyse des réponses à l'enquête.
Choisissez des outils pour analyser les réponses à l'enquête
L'approche que vous adoptez - et les outils que vous utilisez - dépendent beaucoup du type de réponses produites par votre enquête citoyenne. Voici ce qui fonctionne le mieux pour chaque type de données :
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions qui vous ont donné des chiffres, des évaluations ou de simples réponses Oui/Non (comme « Avez-vous reçu une aide ? »), vous aurez facilement le temps de faire des comptages et des calculs. Des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement pour cela. Tracez vos graphiques et obtenez vos statistiques rapidement.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête comprend des questions ouvertes ou des suivis (« Décrivez pourquoi vous n'étiez pas satisfait de l'aide que vous avez reçue »), vous vous retrouvez avec beaucoup de texte désordonné. Lire tout cela manuellement ? Impossible à grande échelle. C'est là que les outils d'IA deviennent essentiels, vous permettant d'extraire des informations robustes sans perdre la tête.
Il existe deux approches pour l'outillage des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour une analyse par IA
Rapide et accessible : Vous pouvez exporter les réponses qualitatives de votre enquête sous forme de feuille de calcul et coller des lots de réponses directement dans ChatGPT. Ensuite, demandez à l'IA d'identifier les thèmes communs ou de résumer les résultats pour vous.
Mais cela devient encombrant pour des enquêtes plus larges : Gérer cela manuellement signifie copier des données par morceaux, garder une trace de ce qui a été analysé et lutter avec les limites de contexte de l'IA pour des ensembles plus grands. C'est faisable - mais inconvénient, surtout à mesure que la complexité de l'enquête augmente.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les commentaires d'enquête : La plateforme de Specific est conçue pour analyser les données d'enquêtes. Vous pouvez créer et distribuer des enquêtes citoyennes sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes, puis laisser l'IA analyser instantanément toutes les réponses. L'outil collecte des données plus riches grâce aux questions de suivi en temps réel de l'IA (apprenez pourquoi elles sont importantes : questions de suivi automatique de l'IA), ce qui conduit à des informations bien meilleures.
Analyse en un clic, résumés instantanés : L'analyse par l'IA sur Specific résume les réponses, dégage les thèmes clés et transforme les commentaires en recommandations exploitables — pas besoin de manipuler des feuilles de calcul. Vous pouvez également discuter avec l'IA des résultats comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec un support supplémentaire pour le filtrage et le contrôle du contexte. Ce flux de travail est particulièrement puissant pour les ensembles de données plus importants qui dépassent les limitations de copier/coller.
Prêt à créer le vôtre ? Essayez le générateur d'enquêtes IA pour la satisfaction des réponses aux catastrophes pour commencer instantanément.
Utiliser des invites utiles pour analyser les enquêtes sur la satisfaction des réponses aux catastrophes citoyennes
L'ingénierie des invites IA est votre arme secrète dans l'analyse des données qualitatives des enquêtes. En utilisant les bonnes invites, vous pouvez extraire des informations d'une clarté cristalline des retours des citoyens sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes. Voici mes invites préférées :
Invite pour les idées principales : Utilisez cela pour obtenir les principaux points de discussion et les problèmes soulevés par les répondants à l'enquête, organisés par fréquence. Le moteur propre de Specific utilise une version de cette invite, et cela fonctionne bien dans ChatGPT aussi :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Rappelez-vous toujours que les performances de l'IA s'améliorent avec des informations contextuelles. Si vous partagez des informations de base, comme qui a participé à l'enquête, le contexte de la crise ou votre objectif d'analyse, vous obtiendrez des idées encore plus précises. Exemple :
Ces réponses proviennent d'une enquête citoyenne de 2024 sur la satisfaction face aux secours après une grande inondation. Notre ville a fourni à la fois de la nourriture et des médicaments comme aide. Extrayez les thèmes les plus courants et mettez en évidence s'il y a des mentions de besoins non satisfaits pour des groupes spécifiques (personnes âgées, familles avec enfants, personnes dans les zones reculées).
Plonger plus profondément dans les invites : Si un thème vous saute aux yeux (« besoins médicaux non satisfaits »), essayez « Parlez-moi davantage des besoins médicaux non satisfaits. Qu'ont dit les répondants ? »
Invite pour un sujet spécifique : Voulez-vous vérifier si un répondant a parlé spécifiquement, disons, de la sécurité de l'eau ? Demandez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé de la sécurité de l'eau ? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Utile après une grande catastrophe, pour identifier des groupes distincts (par exemple, les personnes âgées, les parents) :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes les citations ou schémas pertinents observés dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Découvrez ce qui frustre les citoyens à propos de la réponse à la catastrophe :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, les frustrations ou les défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Invite pour l'analyse des sentiments : Analysez le ton émotionnel de vos données. Particulièrement utile car la recherche montre que les niveaux de satisfaction peuvent fortement diminuer avec le temps - lors des inondations au Pakistan en 2010, moins de 20% des personnes sont restées satisfaites de l'aide après six mois alors que les besoins non satisfaits augmentaient [1] :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Le nombre de ménages avec des besoins non satisfaits après une catastrophe peut atteindre 80% en six mois, selon des enquêtes de terrain [1]. Utilisez ceci pour identifier ce qui est passé inaperçu :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des écarts ou des opportunités d'amélioration soulignés par les répondants.
Si vous cherchez plus d'idées d'invite ou souhaitez créer une meilleure enquête dès le départ, consultez ces meilleures pratiques pour les enquêtes citoyennes sur la réponse aux catastrophes.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
L'analyse par l'IA de Specific est organisée autour de la façon dont chaque question est structurée dans votre enquête, ce qui facilite l'obtention des bonnes informations :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé distillant tous les commentaires des répondants, avec les réponses de suivi regroupées par leur question parente pour un contexte riche.
Questions à choix avec suivis : Chaque option de réponse a son propre résumé. Si « reçu un kit d'hygiène » incluait des détails de suivi, vous verrez exactement ce que les personnes qui ont choisi cela ont dit en un seul endroit.
NPS : Les réponses sont automatiquement catégorisées (détracteurs, passifs, promoteurs), et les commentaires de suivi de chaque groupe sont résumés séparément. Identifier les schémas devient vraiment simple.
Vous pouvez réaliser ces analyses exactes manuellement dans ChatGPT — cela nécessite juste plus de travail pour exporter, grouper et copier-coller vos données. Specific élimine simplement toutes les étapes répétitives pour que vous puissiez vous concentrer sur les conclusions.
Comment contourner les limites de contexte de l'IA pour les grands ensembles de données d'enquête
Chaque outil d'IA, de ChatGPT aux plateformes avancées, bute contre des « limites de contexte » — la quantité maximale de texte qu'il peut analyser à la fois. Avec les grandes enquêtes citoyennes, vous pouvez facilement atteindre ce mur. Voici comment Specific le gère automatiquement, et comment vous pouvez le faire aussi :
Filtrage : Concentrez l'analyse sur des groupes de répondants sélectionnés (par exemple, uniquement ceux qui ont signalé une insatisfaction, ou uniquement les réponses faisant référence à « aide alimentaire »). Cela signifie que seules les conversations où les utilisateurs ont répondu aux questions choisies, ou qui correspondent à votre intérêt, sont envoyées à l'IA.
Rogner : Réduisez le contexte en choisissant uniquement les questions dont vous souhaitez analyser les réponses. Cela vous maintient sous les limites de l'IA tout en vous permettant encore de trier de manière significative. Par exemple, incluez uniquement les commentaires qualitatifs sur « l'accès aux médicaments » et ignorez toutes les questions d'évaluation.
Specific offre à la fois le filtrage et l'élagage des questions en tant qu'options intégrées. Mais si vous faites cela dans une IA généralisée comme ChatGPT, exportez et divisez vos données par groupe ou question avant de les coller progressivement.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
Il est difficile de coordonner l'analyse en temps réel des enquêtes sur la réponse aux catastrophes - surtout lorsque les équipes travaillent de manière transversale, veulent partager leurs résultats IA, ou se tiennent au courant des schémas émergents à mesure que de nouvelles réponses arrivent.
Collaboration multi-chat : Avec Specific, vous (ou vos collègues) pouvez ouvrir différents chats sur vos données — chacun avec ses propres filtres (par exemple, « concentrons-nous sur le retour des quartiers les plus touchés »). Il est clair qui a créé quel chat et quel est leur angle d'analyse spécifique.
Attribution et transparence : À l'intérieur de chaque chat, voyez exactement qui a envoyé chaque message. Les avatars des collègues apparaissent dans la vue de conversation, facilitant la visibilité de leurs contributions et la discussion des données ensemble. Cela raccourcit les boucles de rétroaction et met rapidement tout le monde sur la même longueur d'onde.
Analyse conversationnelle avec l'IA : Ajoutez à cela la possibilité de poser des questions de suivi dans le chat, comme vous le feriez lors d'un standup d'équipe. « Qu'est-ce qui motive l'insatisfaction des familles avec enfants ? » ou « Y a-t-il certains besoins non satisfaits qui apparaissent plus dans les réponses rurales contre urbaines ?» Les réponses sont instantanées, et les données sont toujours à portée de main.
Lisez plus sur la collaboration et les fonctionnalités intelligentes d'IA dans l'analyse des enquêtes sur les catastrophes avec Analyse par IA des résultats d'enquête de Specific.
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