Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la perception de l'équité fiscale. Plongeons directement dans le sujet pour rendre votre processus d'analyse d'enquête plus intelligent, rapide et perspicace grâce à l'IA.
Comment choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquêtes
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent vraiment de la forme et de la structure des données de votre enquête citoyenne. La principale distinction se fait entre les réponses quantitatives et qualitatives.
Données quantitatives : C'est le jeu des chiffres, comme savoir combien de personnes ont sélectionné une réponse particulière. Des outils tels qu'Excel ou Google Sheets sont simples et font le travail rapidement.
Données qualitatives : C'est là que les choses deviennent intéressantes (ou accablantes). Réponses ouvertes, histoires, plaintes, motivations : c'est la mine d'or. Mais avec des dizaines ou centaines de paragraphes, il est impossible de lire et de résumer avec précision sans aide intelligente. C'est là que l'analyse par IA entre en jeu : vous aurez besoin de quelque chose au-delà des feuilles de calcul traditionnelles, car vous souhaitez analyser les thèmes, idées et ressentis à grande échelle.
Lorsque vous traitez des réponses qualitatives, il existe deux approches générales en matière d'outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Utilisation directe d'outils basés sur GPT : Vous pouvez copier et coller vos données d'enquête exportées dans ChatGPT (ou un autre modèle de langage avancé) et discuter des données. C'est pratique pour une lecture rapide ou un brainstorming, mais :
- La gestion de gros ensembles de données devient compliquée. La fenêtre contextuelle (taille maximale des données) limite la quantité que vous pouvez coller et analyser à la fois.
- Structure limitée. Vous n'obtenez pas de résumés par question, de thèmes par catégorie ou de filtrage automatique, à moins de guider laborieusement l'IA pour chacun.
- Préparation manuelle nécessaire. Vous devez nettoyer, formater et copier-coller les données, ce qui est faisable uniquement pour des enquêtes plus petites.
Cela dit, vous obtiendrez de la valeur avec des incitations prudentes (voir la section suivante pour des idées de prompts), surtout si vous guidez ChatGPT avec le contexte de l'enquête.
Outil tout-en-un comme Specific
Plates-formes d'analyse par IA conçues à cet effet : Avec Specific, vous pouvez collecter des données d'enquête et les analyser instantanément avec des outils d'IA intégrés — pas d'exports ou d'ingénierie de prompts complexe.
- Meilleure collecte de données. L'IA pose des questions de suivi intelligentes pendant l'enquête, rendant les réponses plus riches et plus faciles à analyser. En savoir plus sur nos suivis automatiques ici.
- Résumés et insights instantanés par IA. L'IA résume les réponses, dresse la liste des thèmes clés et fait émerger des conclusions exploitables — dès le départ.
- Analyse conversationnelle, adaptée aux enquêtes. Discutez de vos résultats d'enquête directement, similaire à ChatGPT, mais avec des fonctionnalités comme le filtrage, la gestion du contexte et le support multi-enquêtes.
- Pas de lutte avec les feuilles de calcul. Les résultats sont organisés, filtrables et prêts à être discutés avec des collègues.
- D'autres outils de pointe comme NVivo, ATLAS.ti ou MAXQDA offrent des fonctionnalités similaires de codage par IA ou d'analyse de sentiments, mais nécessitent souvent plus de travail manuel et de coûts par rapport à une solution entièrement intégrée comme Specific [1][2][3].
De nombreux chercheurs leaders utilisent ces types de plates-formes pour extraire des insights plus profonds sans se noyer dans les données brutes. Si vous êtes prêt à commencer, consultez notre générateur d'enquêtes de perception de l'équité fiscale citoyenne ou découvrez plus sur les meilleures questions d'enquête à poser.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'une enquête citoyenne sur la perception de l'équité fiscale
Obtenir un bon insight de vos données qualitatives d'enquête citoyenne dépend d'une bonne formulation des questions — littéralement. Plus votre prompt est précis, plus vos résultats seront utiles. Voici quelques prompts incontournables qui fonctionnent avec le chat IA Specific ou dans ChatGPT :
Prompt pour les idées clés : Utilisez ceci pour extraire les principaux thèmes ou sujets d'un large ensemble de réponses sur la perception de l'équité fiscale. Collez vos données et utilisez :
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + une explication de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évite les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
L'IA est toujours plus performante si vous lui donnez plus de contexte, tel que le but de votre enquête, ce que vous espérez apprendre et toute inquiétude spécifique. Voici un exemple d'ajout de contexte à votre prompt :
Les réponses suivantes proviennent d'une enquête citoyenne sur la perception de l'équité fiscale dans notre ville. Nous voulons comprendre les préoccupations principales et les opportunités pour une meilleure communication avec les citoyens. Veuillez extraire les thèmes clés comme ci-dessus.
Explorer plus en profondeur une idée clé : Si un schéma émerge, explorez-le davantage. Essayez :
Parlez-moi plus de XYZ (idée clé)
Prompt direct pour des sujets spécifiques : Vérifiez si quelqu'un a abordé un sujet clé, tel que l'impôt progressif ou les services publics. Essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?
Inclure des citations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Pour faire émerger ce qui est le plus frustrant pour les citoyens, demandez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les schémas ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour les personas : Découvrez s'il existe des clusters de citoyens ayant des opinions similaires :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personnages distincts — similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, ainsi que toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les motivations et les leviers : Découvrez pourquoi les citoyens ressentent ce qu'ils ressentent ou ce qui incite certaines attitudes :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, 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.
Vous souhaitez voir plus d'exemples de prompts ou de conseils ? Notre guide approfondi sur comment créer une enquête sur la perception de l'équité fiscale citoyenne peut vous aider à tirer le meilleur parti de votre prochaine enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Questions ouvertes, avec ou sans suivis, sont traitées en générant un résumé pour toutes les réponses des participants. Pour les suivis, vous verrez des résumés de chaque réponse supplémentaire, donnant de la profondeur à chaque réponse principale.
Choix avec suivis : Chaque choix crée son propre « compartiment ». Vous obtenez un résumé séparé de toutes les réponses aux questions de suivi pour cette sélection spécifique. Par exemple, si quelqu'un pense que les impôts sont justes mais s'inquiète des échappatoires fiscales des entreprises, ces commentaires apparaîtront ensemble.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont classées par catégorie : détracteurs, passifs et promoteurs. Chaque groupe obtient un résumé distinct des commentaires de suivi. Cela rend simple la détection de ce qui est différent pour chaque segment.
Vous pouvez tout à fait faire tout cela en utilisant ChatGPT — cela nécessite juste plus de saisies manuelles, de découpage des données par question/choix, et un peu de copier-coller. Specific rend ce processus transparent.
Travailler avec les limites du contexte de l'IA dans l'analyse d'enquêtes qualitatives
La taille du contexte compte. Les outils d'IA ne peuvent « voir » qu'une certaine quantité de données à la fois. Si votre enquête citoyenne reçoit des centaines de réponses, vous pourriez dépasser ces limites et devoir choisir quelles données analyser.
Il existe deux moyens intelligents de gérer cela avec des outils comme Specific (et vous pouvez faire des étapes similaires avec d'autres outils, mais avec plus d'efforts) :
Filtrage : Envoyez uniquement des conversations avec des réponses à des questions sélectionnées, ou juste des conversations où les gens ont donné des réponses spécifiques. Vous pouvez vous concentrer sur les citoyens qui ressentent le plus fortement l'équité fiscale, par exemple, ou ceux qui ont omis une question clé.
Rogner : Sélectionnez seulement la (les) question(s) que vous souhaitez analyser et ignorez le reste. Cela aide l'IA à traiter plus de conversations à la fois. Vous voyez ce qui est important, pas un mur de texte non pertinent.
Les deux approches améliorent considérablement la pertinence (et l'utilité) de vos insights, surtout si vous les utilisez ensemble.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes citoyennes
La collaboration est difficile lorsque les fils de mails et les feuilles de calcul se multiplient entre les membres de l'équipe. Lors de l'analyse d'enquêtes citoyennes sur la perception de l'équité fiscale, plusieurs personnes pourraient vouloir explorer différents thèmes, appliquer des filtres personnalisés ou s'intéresser à des sous-groupes uniques.
Dans Specific, l'analyse peut être collaborative et transparente. Vous pouvez ouvrir plusieurs discussions sur vos données d'enquête, chacune avec ses propres filtres personnalisés, idées clés ou centres d'intérêt. Les collègues peuvent créer leurs propres fils de discussion, et chaque conversation montre clairement qui l'a commencée — idéal pour les équipes avec des objectifs différents (comme politique versus communication).
Voyez qui a dit quoi. Dans les discussions IA, les messages incluent des avatars, donc vous savez toujours quelles informations viennent de quel collègue. Fini les problèmes de contrôle de version ou la perte de contexte due aux transferts de mails.
Filtrez, segmentez et concentrez-vous ensemble. Appliquez des filtres (comme « ne regarder que le sentiment négatif sur l'équité ») et construisez ensemble des insights — cela accélère fortement l'apprentissage institutionnel sur des données citoyennes complexes et sensibles.
Envie d'essayer cela ? Construire votre enquête n'est qu'à quelques clics avec le générateur d'enquêtes par IA ou vous pouvez éditer et itérer en utilisant le éditeur d'enquêtes par IA.
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