Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne concernant l'accès à l'information sur la santé publique. Si vous souhaitez obtenir des informations réelles à partir de vos données, lisez la suite pour des conseils pratiques et les dernières méthodes d'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
L'approche et les outils les plus adaptés dépendront de la forme et de la structure des données que vous avez collectées—détaillons cela :
Données quantitatives : Lorsque les répondants choisissent parmi un ensemble d'options (comme « Oui/Non » ou des évaluations), vous pouvez rapidement compter les résultats avec des outils classiques comme Excel ou Google Sheets. Les totaux, les pourcentages et les graphiques sont faciles ici.
Données qualitatives : Si vous avez posé des questions ouvertes ou utilisé des enquêtes conversationnelles, analyser des centaines de réponses longues peut sembler impossible. Lire chaque réponse individuellement apporte peu de valeur. Ici, les outils basés sur l'IA deviennent vos meilleurs alliés pour résumer, trouver des thèmes et repérer de nouveaux schémas.
Lorsque vous faites face à une avalanche de réponses textuelles, il y a deux façons courantes d'intégrer l'IA :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Exportez vos données d'enquête, collez-les dans ChatGPT ou similaire, et commencez à poser des questions.
Cela permet une analyse IA basique rapide. Mais soyons honnêtes : gérer de longues données textuelles désordonnées et passer d'une plateforme à l'autre peut devenir agaçant. Si votre ensemble de données est trop volumineux, vous devrez le découper en segments (car le contexte de l'IA a des limites). Vous perdez aussi des fonctionnalités comme le filtrage au niveau des répondants ou le lien entre les aperçus et les données démographiques. Cependant, pour des aperçus rapides ou de petites enquêtes, c'est un bon point de départ.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour le travail : Avec une plateforme IA tout-en-un comme Specific, vous pouvez collecter des données d'enquête et analyser les réponses sans quitter l'application.
Collecte conversationnelle : Ces outils posent des questions de suivi naturelles à chaque répondant, ce qui vous permet d'obtenir des données plus riches et plus réfléchies—bien meilleures qu'avec des formulaires « one-shot ». Si vous souhaitez voir comment ces suivis fonctionnent pour les enquêtes de santé citoyenne, consultez notre article sur les questions de suivi automatiques par IA.
Analyse IA instantanée : Dès que les réponses arrivent, l'IA résume ce que les gens ont dit, trouve les grands thèmes et vous fournit des pistes exploitables. Pas besoin de nettoyage ni de tableurs, pas d'heures de travail fastidieux. Vous pouvez également discuter avec l'IA de votre ensemble de données réel, ajuster les filtres en temps réel et partager ou exporter facilement les informations.
Pour en savoir plus, découvrez comment l'analyse des enquêtes par l'IA fonctionne dans Specific—particulièrement utile pour des explorations plus approfondies des retours des citoyens sur les sujets de santé publique.
Prompts utiles pour analyser les données des enquêtes citoyennes sur l'accès à l'information en santé publique
Les prompts de l'IA guident votre analyse et vous aident à comprendre de grands ensembles de réponses. Avec les enquêtes citoyennes sur l'accès à l'information en santé publique, voici comment tirer le meilleur parti de vos données :
Prompt pour les idées principales : Commencez large, et laissez l'IA faire émerger les principaux sujets et thèmes. Cela est particulièrement utile face à des défis comme la littératie en santé limitée, qui concerne 36 % des adultes américains
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné l'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, l'IA fonctionne mieux lorsque vous lui fournissez des informations claires en arrière-plan—comme le but de votre enquête, qui y a participé, et ce qui vous importe le plus. Par exemple :
Voici ma situation : J'ai réalisé une enquête citoyenne sur les barrières à l'accès à l'information en santé publique. Les répondants incluent à la fois des populations urbaines et rurales. Mon objectif est de mettre en lumière les incompréhensions, les problèmes de confiance ou les fossés numériques. Veuillez vous concentrer sur ces thèmes.
Prompt pour clarifier un thème : Approfondissez un sujet brûlant avec « Parlez-moi davantage de la confiance dans les sources en ligne (idée principale) ». Cela est particulièrement utile lorsque la confiance du public est faible—60 % des adultes ne sont pas confiants dans les informations sur la santé générées par IA [2].
Prompt pour un sujet spécifique : Validez vos intuitions : « Quelqu'un a-t-il parlé des barrières au partage de données ? Incluez des citations. » Les facteurs politiques et juridiques surgissent souvent—c'est une barrière critique pour l'accès des citoyens [3].
Prompt pour les personas : « Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—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 modèle pertinent observé dans les conversations. » Cela est précieux pour les campagnes de santé publique visant une intervention ciblée.
Prompt pour les points de douleur et défis : « Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence. » Pour un sujet comme l'accès à l'information en santé publique, cela met souvent en lumière les disparités numériques et les préoccupations de fiabilité.
Prompt pour les motivations et moteurs : « À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. »
Prompt pour l'analyse de sentiment : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » Cela offre une vue d'ensemble de la perception publique, ce qui est essentiel en communication de santé.
Prompt pour suggestions et idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes quand c'est pertinent. »
Prompt pour besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses d'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, gap ou opportunité d'amélioration mis en avant par les répondants. » Pour encore plus d'idées de prompts et les meilleurs types de questions, consultez cette ressource : Meilleures questions pour une enquête citoyenne sur l'accès à l'information en santé publique.
Comment Specific gère l'analyse par type de question
Specific adapte automatiquement son analyse IA aux différents types de questions de votre enquête citoyenne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous verrez un résumé qui capture les grands enseignements et met en lumière les réponses aux questions de suivi rattachées à chaque question principale. C'est important pour la santé publique, où les histoires des gens peuvent révéler des fossés numériques, des lacunes en littératie, ou des problèmes de confiance que vous n'auriez pas prédit.
Questions à choix avec suivis : Pour chaque option (par exemple, « Où obtenez-vous vos informations de santé : TV, internet, médecin ? »), vous obtenez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi liées à ce choix. Cela permet de repérer facilement les modèles, comme quelle source est la moins fiable ou quel groupe se sent laissé de côté à cause d'un accès internet insuffisant.
Questions NPS : Specific divise les réponses en « détracteurs », « passifs », et « promoteurs », puis vous donne un résumé de toutes les réponses de suivi pour chacun. C'est parfait pour pointer pourquoi certains citoyens sont insatisfaits avec la communication en santé publique.
Vous pouvez absolument faire tout cela avec ChatGPT ou similaire, mais cela signifie un travail supplémentaire : extraction, regroupement, et reformattage des réponses, plus de prompts manuels.
Pour un parcours étape par étape plus approfondi, consultez comment créer et analyser des enquêtes citoyennes.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Même les meilleurs outils IA font face à une réalité simple : chaque IA a une limite de « contexte »—la quantité maximale de contenu d'enquête qu'elle peut analyser à la fois. Voici comment traiter de grands ensembles de données sans perdre les détails qui comptent :
Filtrage des conversations : N'envoyez à l'IA que les réponses où les utilisateurs ont répondu à une certaine question ou choisi des réponses spécifiques. Par exemple, vous pouvez filtrer pour voir seulement les commentaires des citoyens ruraux sur « la fiabilité de l'internet », qui est un problème central du fossé numérique [4].
Réduire les questions : Limitez le nombre de questions envoyées à l'IA en une seule fois. Si vous ne voulez savoir que sur les problèmes de confiance, envoyez uniquement ces réponses. Les deux approches maximisent le nombre de réponses que vous pouvez réellement analyser, au lieu de découper vos données en échantillons aveugles.
Specific rend tout ce processus intuitif—il suffit de sélectionner vos filtres et de commencer. Mais si vous utilisez GPT manuellement, configurez vos filtres avant de coller vos segments.
Pour en savoir plus sur le filtrage intelligent et le flux de travail d'analyse, consultez : Analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
La collaboration peut devenir compliquée lorsque les équipes travaillent sur les mêmes données d'enquête citoyenne—surtout lorsque le sujet est la santé publique, et qu'il y a une pression pour avancer rapidement tout en restant précis.
Analyser les données d'enquête ensemble—en discutant simplement : Avec Specific, tout membre de l'équipe peut intervenir et démarrer son propre chat d'analyse avec l'IA. Chaque chat vit indépendamment, vous permettant d'explorer différents thèmes ou filtres pour l'accès à l'information en santé publique.
Gardez tout le monde synchronisé : Chaque chat d'analyse montre qui l'a démarré et quels filtres sont actifs—personne ne marche sur les plates-bandes des autres. Vous voyez le nom et l'avatar de l'auteur, vous savez donc toujours qui dirige le travail. C'est très utile lorsque des responsables de la santé publique et des chercheurs doivent combiner les aperçus provenant de plusieurs groupes ou communautés.
Multiples perspectives, plus de découvertes : Parce que vous pouvez facilement passer d'une piste d'analyse à une autre, vous ne manquez pas d'opinions contrastées. « Que pensent les citoyens urbains des informations sur la santé générées par l'IA—sont-ils plus ou moins confiants que les participants ruraux ? » C'est le type d'enquête nuancée et collaborative dont les enquêtes citoyennes sur la santé publique ont besoin actuellement.
Si vous voulez voir à quel point il est facile de générer une enquête citoyenne et collaborer sur l'analyse, découvrez les fonctionnalités de chat IA intégrées de Specific.
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