Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la propreté des rues en utilisant les meilleures approches d'analyse de réponses d'enquête par IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La façon dont vous analysez les réponses de l'enquête dépend des données que vous collectez. Les données quantitatives peuvent être comptées facilement, mais les retours qualitatifs des questions ouvertes nécessitent une approche plus flexible.
Données quantitatives : Si vous suivez des éléments tels que « Quel pourcentage de citoyens disent que les rues sont sans déchets ? », vous pouvez simplement comptabiliser les réponses dans Excel ou Google Sheets. C'est simple et idéal pour les questions à cases à cocher ou à choix multiples où les motifs sont faciles à repérer.
Données qualitatives : Ce sont des réponses en texte libre ou des retours détaillés de citoyens sur des lieux ou des problèmes spécifiques. Quand des centaines de citoyens partagent leurs pensées — surtout sur un sujet aussi nuancé que la propreté des rues — lire manuellement chaque réponse devient accablant. Ici, les outils d'IA vous aident à trouver des thèmes et à clarifier à grande échelle.
Il existe deux approches pour le choix des outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier les données de l'enquête exportées dans ChatGPT et en discuter. Cela fonctionne parfois si vous avez un petit jeu de données, mais coller un grand nombre de réponses citoyennes peut être fastidieux et dépasse les limites d'entrée du système. Il n'y a pas de structure pour gérer, segmenter ou réexaminer confortablement les idées.
Ce n'est pas très pratique pour analyser des dizaines ou des centaines de réponses d'enquête en texte libre, surtout si vous voulez poser des questions de suivi, filtrer des groupes ou collaborer avec une équipe. L'effort manuel augmente rapidement et c'est loin d'être sans couture.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse qualitative des enquêtes — y compris les retours des citoyens sur la propreté des rues — du début à la fin. Il collecte les réponses en utilisant des enquêtes conversationnelles pilotées par IA et résume immédiatement le texte ouvert, trouve les thèmes communs et distille les données en aperçus sans feuilles de calcul ni travail manuel. Un point fort : il demande aux citoyens des clarifications et des suivis en temps réel, ce qui améliore à la fois la qualité des données et la profondeur des aperçus.
Avec l'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific, vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats comme vous le feriez dans ChatGPT. Vous pouvez également définir des filtres, gérer l'accès et segmenter ce qui est envoyé à l'IA. Cela rend les retours des citoyens sur la propreté des rues gérables et exploitables pour les gouvernements locaux, les ONG ou les équipes municipales. Découvrez comment cela fonctionne en détail sur la page d'analyse des réponses par IA de Specific.
Si vous souhaitez commencer à zéro, essayez le générateur d'enquête par IA pour les enquêtes sur la propreté des rues.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses citoyennes sur la propreté des rues
L'une des meilleures façons de tirer une valeur réelle de vos données d'enquête citoyenne sur la propreté des rues est d'utiliser des prompts bien conçus avec votre outil d'IA — que vous dialoguiez dans ChatGPT ou avec Specific lui-même.
Prompt pour les idées principales : Utilisez-le pour extraire rapidement les thèmes principaux des réponses ouvertes des citoyens. Il est conçu pour fonctionner sur de grands ensembles de retours — le même prompt alimente Specific lui-même :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez 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 d'explication
2. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
L'IA donne des résultats plus précieux si vous fournissez le contexte. Ajoutez des détails clés sur l'objectif de votre enquête (par exemple, « Cette enquête sur la propreté des rues vise les citoyens de Mumbai. Nous voulons connaître les points de douleur et les idées pour garder les rues propres. ») :
Analysez les réponses des citoyens concernant la propreté des rues dans notre ville. L'enquête visait à identifier les domaines nécessitant des améliorations et à comprendre ce qui motive les gens à garder les rues propres.
Vous pouvez également demander des explorations plus profondes : « Parlez-moi davantage de XYZ (idée principale) »
Prompt pour un sujet spécifique : Lorsque vous soupçonnez un problème ou souhaitez valider une idée, utilisez : Quelqu'un a-t-il parlé de décharges illégales ? Inclure des citations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Essayez cela pour atteindre le cœur de ce qui dérange les citoyens : Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point, et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Comprenez l'humeur de vos citoyens : Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en valeur les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées : Lorsque vous cherchez à obtenir des solutions : 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 lorsque cela est pertinent.
Vous trouverez plus de modèles de prompts pratiques dans notre guide sur les meilleures questions d'enquête citoyenne sur la propreté des rues.
Comment l’IA analyse les données qualitatives par type de question dans Specific
L'analyse par IA doit s'adapter à une variété de styles de questions d'enquête — quelque chose qui se distingue dans les outils d'enquête conversationnelle comme Specific :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA résume automatiquement tous les retours des citoyens, plus le contexte de toute question de clarification dynamique. Vous obtenez une liste compréhensible de thèmes clés avec des citations et des statistiques à l'appui.
Choix multiples avec suivi : Chaque choix obtient son propre résumé des réponses de suivi, vous aidant à voir le « pourquoi » derrière chaque sélection. Par exemple, si les citoyens qui sélectionnent « les rues sont sales » sont sondés plus avant, vous aurez une répartition des problèmes spécifiques qui ont contribué — déchets, manque de bacs, nettoyage peu fréquent, etc.
NPS (Net Promoter Score) : L'IA regroupe les réactions des détracteurs, des passifs et des promoteurs. Chaque groupe est résumé séparément, donc vous savez ce qui rend les citoyens heureux et ce qui frustre ceux qui vous notent mal.
Vous pouvez imiter cela en copiant des ensembles de réponses dans ChatGPT et en appliquant des prompts manuellement. Mais cela devient rapidement laborieux, surtout si les enquêtes deviennent plus sophistiquées ou si vous souhaitez trianguler les idées à travers les segments.
Pour voir à quoi cela ressemble en pratique — ou pour créer votre propre structure — lisez notre guide sur la création d'enquêtes citoyennes sur la propreté des rues ou explorez l'éditeur d'enquête par IA.
Comment aborder les limites de contexte dans l'analyse d'enquête par IA
Les IA basées sur GPT ont une limite de contexte — la quantité de texte qu'elles peuvent « voir » à la fois. Si vous avez collecté des centaines (ou des milliers) de commentaires citoyens, vous atteindrez éventuellement cette limite. Specific intègre deux stratégies pratiques :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les réponses en fonction de réponses ou de questions spécifiques. Par exemple : analyser seulement les citoyens qui ont signalé leur insatisfaction ou mentionné une rue particulière. Cela permet de réduire l'ensemble de données à ce qui est le plus pertinent et de rester sous la limite.
Réduction : N'envoyez que certaines questions ou réponses à l'IA pour analyse. Si vous ne vous intéressez qu'aux retours{