Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la sécurité des piétons à l'aide d'outils pilotés par l'IA et de techniques intelligentes pour des informations précises et exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La façon dont vous abordez l'analyse des enquêtes dépend principalement du format des données. Les données quantitatives, telles que le nombre de citoyens qui ont sélectionné des préoccupations particulières en matière de sécurité ou proposé des changements spécifiques, sont simples. Pour les chiffres et les graphiques simples, je m'appuie sur Excel ou Google Sheets. Ils sont rapides, flexibles et largement compris.
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions à choix fermé - comme "À quel point vous sentez-vous en sécurité aux passages pour piétons ?" - gérer le rapport est facile. Vous comptez les résultats, calculez les pourcentages et créez des graphiques simples. Les bons vieux outils de tableur sont vos amis ici.
Données qualitatives : Si vous avez reçu des réponses ouvertes - comme des histoires de suivi, des suggestions ou des descriptions qualitatives - vous traitez quelque chose de différent. Ces informations ne peuvent pas être capturées et résumées sans aide. Vous avez besoin d'outils d'IA pour lire, organiser et faire émerger des thèmes de montagnes de texte.
Avec les données d'enquête qualitatives, il existe deux approches principales pour les outils :
ChatGPT ou un outil similaire de GPT pour l'analyse IA
Stratégie de copier-coller : Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête, les coller dans ChatGPT et lui demander des résumés ou des thèmes. Cela fonctionne, mais ce n'est pas très pratique — surtout avec de grands ensembles de données. Gérer la fenêtre de contexte est assez difficile, et les problèmes de formatage ruinent souvent votre flux.
Charge manuelle : Vous devrez nettoyer et structurer le texte, fournir des morceaux gérables au modèle et continuer à le solliciter encore et encore pour les conclusions clés. Les grands ensembles de données pousseront toujours les limites de ce que vous et ChatGPT pouvez gérer en même temps.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes qualitatives : Les outils comme la plate-forme d'analyse des réponses d'enquête IA de Specific sont spécialement conçus pour ce flux de travail. Vous pouvez à la fois collecter des enquêtes citoyennes sur la sécurité des piétons et analyser les résultats au même endroit — pas de copier, pas de maux de tête.
Suivis intelligents : Lorsque les citoyens répondent aux questions initiales, l'IA de Specific effectue automatiquement des suivis de sondage, ce qui augmente la complétude et la qualité de vos données. Découvrez comment cela fonctionne avec les questions de suivi automatisées par l'IA.
Analyses instantanées alimentées par l'IA : Après la fermeture de votre enquête, l'IA de Specific analyse chaque réponse (et chaque suivi), les résume, trouve les thèmes clés et vous offre des résumés visuels instantanés et exploitables. Vous pouvez discuter de manière interactive avec l'IA à propos de vos données, ajuster les filtres, explorer en détail par sujet ou groupe de répondants — le tout sans jamais ouvrir un tableur.
Expérience d'analyste optimisée : Les conversations avec l'IA à l'intérieur de Specific sont plus riches et plus nuancées que tout ce que vous pouvez obtenir en collant des données dans ChatGPT classique, avec plus de flexibilité pour gérer quelles réponses sont incluses dans votre analyse. En savoir plus dans le guide d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Instructions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des réponses d'enquêtes citoyennes sur la sécurité des piétons
Parlons des instructions. De bonnes instructions transforment un ensemble brut de réponses d'enquêtes en conclusions nettes et fiables que vous pouvez suivre — ou que vous pouvez utiliser pour informer les débats de politiques publiques ou les plans d'infrastructure.
Instruction pour les idées principales : Utilisez ceci pour organiser de grands volumes de texte en thèmes concis sous forme de listes à puces. C'est une instruction favorite dans Specific, et elle fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT :
Votre tâche consiste à extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez 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
Les modèles d'IA fonctionnent toujours mieux si vous fournissez du contexte. Par exemple, avant l'instruction des idées principales ci-dessus, vous pourriez écrire :
"J'ai mené une enquête citoyenne sur la sécurité des piétons dans une grande zone urbaine où 84 % des décès de piétons surviennent en dehors des intersections, principalement dans des conditions de faible luminosité. Mon objectif est d'apprendre quels changements les citoyens souhaitent voir, et où ils se sentent le plus en danger."
Instruction pour des approfondissements : Après avoir extrait des idées principales, suivez avec :
"Dites-moi en plus sur [idée principale ici]."
Instruction pour des problèmes spécifiques : Pour vérifier si les gens ont exprimé des préoccupations particulières (comme des véhicules plus grands en ville) :
"Est-ce que quelqu'un a parlé des SUV ou des gros véhicules ? Inclure des citations."
Instruction pour les points de douleur et les défis : Si vous voulez avoir une idée des frustrations des citoyens vis-à-vis de l'infrastructure locale ou de l'application de la loi :
"Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence."
Instruction pour l'analyse des sentiments : Pour avoir une vue d'ensemble de la façon dont les citoyens ressentent la sécurité des piétons :
"Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les expressions clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Instruction pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Utile lorsque vous souhaitez obtenir des idées pour des améliorations futures de la sécurité :
"Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants."
Instruction pour les personas : Si vous planifiez des campagnes de sensibilisation ou d'engagement public ciblées, demandez des personas :
"Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'utilisation de 'personas' en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations."
Davantage d'inspiration pour les instructions est disponible dans notre guide des meilleures questions pour les enquêtes citoyennes sur la sécurité des piétons.
Comment Specific analyse les données d'enquêtes qualitatives
Lorsque vous travaillez avec des données d'enquête sur un sujet comme la sécurité des piétons, le type de question est important pour l'analyse. Voici comment Specific décompose le travail :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Le système résume les thèmes et idées principaux de toutes les réponses et intègre automatiquement les détails pertinents des réponses de suivi. Cela facilite la visualisation des problèmes ou expériences les plus souvent partagés autour des préoccupations de sécurité des piétons, comme la visibilité nocturne ou la sécurité des intersections.
Choix avec suivis : Pour les questions telles que "Qu'est-ce qui vous ferait vous sentir plus en sécurité en tant que piéton ? (choisissez-en un)", Specific vous offre un résumé séparé pour chaque choix, reflétant uniquement les réponses de suivi liées. Cela signifie que vous pouvez instantanément zoomer sur, par exemple, toutes les réponses de ceux qui souhaitent plus de passages piétons contre ceux qui veulent des limitations de vitesse plus basses.
Questions de style NPS : Avec le NPS (Net Promoter Score), souvent utilisé pour mesurer la satisfaction publique (en savoir plus sur les configurations NPS ici), Specific résume les opinions et expériences des promoteurs, passifs et détracteurs séparément. Cela met en évidence des améliorations spécifiques nécessaires pour chaque groupe.
Vous pouvez effectuer des analyses similaires dans ChatGPT, mais c'est plus laborieux — vous devrez être diligent dans l'organisation de vos données et adapter soigneusement vos instructions pour chaque scénario.
Surmonter les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse de grands ensembles de données d'enquêtes citoyennes
Chaque fois que vous analysez des données d'enquête avec l'IA, la taille de la fenêtre de contexte peut devenir un goulot d'étranglement. Si votre enquête citoyenne sur la sécurité des piétons a recueilli une avalanche de réponses détaillées, vous atteindrez la limite supérieure de ce que l'IA peut traiter en une seule fois.
Specific propose deux fonctionnalités importantes pour relever ce défi :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations afin que seules les réponses où les utilisateurs ont abordé des questions sélectionnées — ou choisi des réponses spécifiques — soient incluses dans l'analyse de l'IA. Cela réduit la taille du contexte et resserre la pertinence.
Rognage : Le rognage vous permet de sélectionner quelles questions sont envoyées à l'IA pour analyse, garantissant que même si vous avez des centaines de conversations de répondants, toutes les réponses sont concentrées uniquement sur les points qui vous intéressent (par exemple, "sécurité de la marche nocturne" ou "intersections dangereuses").
Cette flexibilité signifie que vous ne passerez pas à côté des idées, même lorsque vous traitez des retours qualitatifs étendus et nuancés — comme c'est souvent le cas dans les enquêtes sur la sécurité des villes. Pour un guide étape par étape sur la création d'enquêtes avancées, consultez ce guide sur la création d'enquêtes citoyennes sur la sécurité des piétons.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
Collaborer sur l'analyse des enquêtes sur la sécurité des piétons peut rapidement devenir compliqué lorsque vous avez plusieurs parties prenantes — urbanistes, activistes communautaires ou responsables des transports — chacun voulant interpréter et discuter des résultats.
Analyse de discussion IA sans faille : Dans Specific, vous pouvez analyser vos données d'enquête citoyenne collaborativement en discutant simplement avec l'IA. Il n'y a pas besoin d'exporter, d'importer ou de jongler avec des fichiers entre les équipes. Les idées sont disponibles pour tout le monde sur votre projet.
Multiples discussions filtrables : Specific vous permet de créer plusieurs discussions, chacune avec des filtres personnalisés (tels que lieu, âge ou contenu de réponse d'enquête), et chaque discussion est étiquetée avec son créateur. Cela rend évident qui explore quelle partie de l'enquête, et pourquoi.
Attribution claire : Lors de collaborations, chaque message dans la discussion IA affiche l'avatar et le nom de l'expéditeur. Cela réduit la confusion et garde tout le monde aligné, surtout avec des équipes multifonctionnelles. Vous pouvez même bifurquer de nouvelles pistes d'investigation, économisant ainsi du temps et de la santé mentale à tout le monde.
Les fonctionnalités d'analyse collaborative rendent Specific particulièrement précieux pour les équipes qui travaillent sur des problèmes communautaires complexes, où le consensus doit être développé grâce à un partage ouvert et transparent des idées.
Créez votre enquête citoyenne sur la sécurité des piétons maintenant
Commencez à recueillir des informations réelles qui favorisent des rues plus sûres — lancez votre enquête conversationnelle IA, capturez des données plus riches et obtenez des analyses instantanées et des fonctionnalités de travail d'équipe que seul Specific fournit, le tout en un seul endroit.