Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur l'embellissement des quartiers en utilisant l'IA pour tirer le meilleur parti de vos données.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
L'approche et les outils que vous utiliserez dépendent de la structuration de vos données. La bonne solution peut vous faire gagner un temps précieux et vous offrir une vision plus approfondie de ce que pense et souhaite votre communauté.
Données quantitatives : Si vous vous intéressez au nombre de personnes ayant choisi certaines options - comme mesurer le soutien à différents projets d'embellissement - des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets font le travail rapidement. Ils sont parfaits pour le calcul des nombres et les graphiques simples.
Données qualitatives : Si votre enquête comprenait des questions ouvertes ou des conversations de suivi, les données deviennent plus complexes. Il est presque impossible (et incroyablement fastidieux) de lire des dizaines ou des centaines de paragraphes et d'en tirer des conclusions manuellement. C'est là que les outils d'IA entrent en jeu : ils aident à trier, extraire des thèmes et synthétiser les idées à partir de réponses riches et ouvertes, de sorte que vous n'ayez pas à tout faire à la main.
En ce qui concerne les réponses qualitatives (texte libre), il existe deux grandes approches d'outillage à envisager :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse de l'IA
Vous pouvez exporter vos données de conversation, les coller dans ChatGPT (ou un outil d'IA similaire) et analyser à partir de là. Cela fonctionne, mais peut être fastidieux - vous devrez gérer la mise en forme, organiser vos invites et segmenter manuellement de grands ensembles de réponses pour rester dans les limites de contexte. De plus, vous perdez toute connexion avec la logique de votre enquête ou les métadonnées des répondants, car tout est aplati dans le bloc de texte.
Le principal avantage est la flexibilité - vous pouvez inciter ChatGPT comme vous le souhaitez et expérimenter des techniques d'analyse.
L'inconvénient est la friction : la gestion des fichiers, le nettoyage des données et les allers-retours entre les outils peuvent vous ralentir.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific offre une expérience conçue pour cet objectif, où vous créez votre enquête citoyenne sur l'embellissement des quartiers, collectez des données plus riches (y compris des questions de suivi alimentées par l'IA), et analysez instantanément les réponses ouvertes avec l'IA - le tout en un seul endroit. Lorsque vous collectez des commentaires, les suivis IA veillent à approfondir chaque réponse, augmentant la qualité (et l'utilité) de vos données d'enquête.
Avec l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA dans Specific, les réponses sont automatiquement résumées - l'outil identifie les thèmes clés, les quantifie et traduit les commentaires en étapes exploitables à la volée. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats d'enquête, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires comme le filtrage facile, l'analyse segmentée, et le contrôle total sur quelles parties de vos données l'IA voit.
Si vous voulez voir comment cela fonctionne en pratique, consultez l'analyse alimentée par l'IA pour les réponses aux enquêtes ou essayez de créer une enquête pour obtenir des commentaires citoyens sur l'embellissement dès maintenant.
Pour les projets à fort impact menés par la communauté, choisir le bon outil n'est pas seulement un gain de temps - cela garantit de faire émerger de manière fiable les thèmes qui comptent réellement pour les résidents. Les projets gérés par la communauté ont des taux de succès plus élevés à long terme, avec des forêts urbaines gérées par les habitants survivant jusqu'à 40 % de plus que les initiatives uniquement municipales de haut en bas. [1] Cet impact commence par des données d'enquête structurées et de haute qualité.
Invites utiles pour analyser les réponses des enquêtes citoyennes sur l'embellissement des quartiers
Lors de l'analyse des données d'enquête qualitatives, de grandes invites sont votre arme secrète. Voici comment vous pouvez transformer l'IA en un analyste rapide (et étonnamment réfléchi) pour vos projets de beautification citoyenne.
Inviter pour les idées principales : C'est ma méthode de prédilection si je veux un aperçu rapide et fiable d'un tas de conversations d'enquête - que ce soit dans Specific, ChatGPT, ou similaire. Cela fonctionne particulièrement bien pour identifier les thèmes principaux qui intéressent les citoyens.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez 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 d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Le contexte compte : Si vous dites à l'IA plus sur votre enquête et vos objectifs, vos résultats seront encore plus précis. Par exemple, fournissez à l'invite un contexte supplémentaire :
Vous analysez les réponses d'une enquête citoyenne sur les plans d'embellissement des quartiers dans un quartier urbain à usage mixte. L'objectif de l'enquête est d'identifier à la fois les priorités globales de la communauté et les lacunes dans les efforts actuels d'embellissement. Concentrez votre analyse sur les commentaires exploitables pour les dirigeants communautaires, mettez en évidence les thèmes récurrents et notez toute suggestion inattendue.
Une fois que vous savez quelles idées principales les gens soulèvent, demandez à l'IA de « me dire plus sur XYZ (idée principale) » pour approfondir un sujet spécifique.
Inviter à des sujets spécifiques : Utilisez cela lorsque vous devez valider si un certain sujet a été mentionné (idéal pour vérifier vos hypothèses). Dites simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé de [jardinage communautaire] ? Inclure des citations.
Inviter pour les personas : Découvrez qui parle et leurs différents besoins. Parfait pour identifier les champions de la communauté, les parents ou d'autres groupes de citoyens vocaux :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à la manière 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.
Inviter pour les points de douleur et les défis : C'est un must lorsque vous voulez savoir pourquoi les projets échouent ou ce qui freine l'engagement (cela peut être le financement, la bureaucratie ou une mauvaise communication) :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Inviter pour les motivations & moteurs : Comprenez pourquoi les gens s'en soucient - où la passion est-elle la plus forte ? Cela aide les dirigeants communautaires à comprendre si les gens privilégient les espaces verts, la sécurité, ou autre chose :
À partir des conversations d'enquête, extraire les motivations, désirs ou raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Inviter pour l'analyse des sentiments : Obtenez une vue d'ensemble - les résidents sont-ils optimistes ou préoccupés ?
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Inviter pour suggestions & idées : Découvrez rapidement les solutions créatives proposées par les habitants - les embryons de votre prochain projet d'embellissement !
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Rappelez-vous, une invite claire = des insights utilisables. Si vous souhaitez plus d'idées pour structurer des enquêtes citoyennes sur l'embellissement des quartiers, voyez ce guide sur les meilleures questions à poser ou explorez les outils de création d'enquête AI.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La force de l'analyse d'enquête IA de Specific réside dans sa compréhension des différentes parties logiques de votre enquête, puis dans l'organisation des résumés en conséquence.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'outil vous offre un résumé net pour toutes les réponses sous cette question, ainsi qu'une analyse distincte pour tous les suivis. Cela met en lumière aussi bien les thèmes d'ensemble que la « profondeur » que vous avez acquise en approfondissant avec plus de questions.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix reçoit son propre résumé dédié de toutes les réponses de suivi associées. Vous pouvez instantanément comparer pourquoi les gens ont fait des choix différents et ce qui a motivé leurs décisions.
NPS (Net Promoter Score) : Les promoteurs, passifs et détracteurs obtiennent chacun un résumé groupé de leurs réponses de suivi, rendant facile de voir ce qui ravit ou frustre vos citoyens.
Vous pouvez faire la même chose en utilisant ChatGPT si vous restez organisé, mais c'est là qu'un outil comme Specific brille vraiment - surtout pour les ensembles de données plus grands et plus complexes ou lorsque vous souhaitez répéter le processus de manière routinière.
Cette structure est précieuse pour les enquêtes communautaires : par exemple, dans l'initiative « Community in Bloom » de Singapour, plus de 2 000 nouveaux jardins communautaires ont été créés - chacun répondant à des besoins et intérêts citoyens spécifiques qui ont émergé grâce à une sensibilisation en plusieurs couches et axée sur les questions. [2]
Comment gérer les limites de contexte de l'IA avec de grandes enquêtes citoyennes
Si vous avez trop de réponses, des outils d'IA comme GPT peuvent atteindre leur limite de « taille de contexte » - ils ne peuvent tout simplement pas traiter un texte interminable en une seule invite.
Il existe deux façons intelligentes de gérer cela (Specific offre les deux d'emblée) :
Filtrage : Au lieu de vider toutes les données de l'enquête, filtrez sélectivement les conversations en fonction de la manière dont les utilisateurs ont répondu - par exemple, incluez seulement les conversations où les gens ont partagé des opinions sur des mesures d'embellissement spécifiques. De cette manière, l'attention de l'IA est concentrée et vous restez dans les limites techniques.
Coupe : Choisissez des questions spécifiques pour l'analyse. Si votre enquête comprenait plusieurs questions ouvertes, envoyez uniquement les plus critiques à l'IA. Cela garde chaque analyse gérable et ultra-ciblée.
Ces approches garantissent que vous ne perdez pas d'insights simplement parce que vous avez collecté des données riches et communautaires de centaines ou milliers de résidents.
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