Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la Confiance dans le Gouvernement Local en utilisant des outils d'IA et les meilleures pratiques pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
La façon dont vous analysez les réponses à une enquête citoyenne dépend vraiment du type de questions que vous avez posées—en particulier, si les données sont quantitatives ou qualitatives.
Données quantitatives : Si vos questions portent sur des chiffres ou des choix (comme « Quelle est votre confiance dans votre gouvernement local ? » avec des options de réponse), ces réponses sont faciles à compter ou à représenter graphiquement dans des outils classiques comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Pour les questions avec des réponses ouvertes (« Pourquoi faites-vous/n'avez-vous pas confiance à votre conseil local ? »), c'est plus compliqué. Si des centaines de citoyens laissent des réponses en texte libre, il n'est pas possible de toutes les lire efficacement. C'est là que les outils d'IA excellent : ils révèlent rapidement les grands thèmes, les principaux problèmes et les idées surprenantes, même à partir de vastes ensembles de données.
Lorsque vous traitez des réponses qualitatives à une enquête, vous avez deux principales approches pour les outils :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter toutes les réponses de votre enquête citoyenne et les déposer dans un outil alimenté par GPT comme ChatGPT. Discuter avec vos données vous permet de poser des questions intelligentes (« Quels sont les principaux thèmes ? » ou « Montrez-moi les points de douleur liés à la confiance »).
Limitations : Cette méthode peut sembler lourde : gérer de grands exportations de données, s'ajuster aux contraintes de taille de contexte et passer au crible les réponses dans un chatbot généraliste exigent plus d'effort initial et de manœuvre manuelle. Si vous faites juste des essais, ça fonctionne. Mais ce n'est pas idéal si vous voulez un traitement rapide, du travail d'équipe ou un partage facile.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme d'enquête IA conçue sur mesure : Avec Specific, vous n'avez pas besoin de deux outils distincts. Vous collectez les réponses à l'enquête citoyenne (y compris des suivis riches) et analysez instantanément ce que les gens disent—le tout en un seul endroit.
Les questions de suivi améliorent la qualité : Les enquêtes conversationnelles de Specific posent des suivis dirigés par l'IA (voyez comment dans notre guide des suivis automatiques), donc vous obtenez toujours des données plus riches et plus exploitables qu'un sondage standard.
Informations instantanées basées sur l'IA : La plateforme résume les réponses, met en lumière les thèmes clés de la confiance citoyenne et extrait des citations ou suggestions—le tout sans manipulation de données compliquée. Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur n'importe quelle partie de vos résultats d'enquête, similaire à ChatGPT, mais vous avez également des filtres avancés et un contrôle de contexte facile.
Collaboration et gestion intégrées : Vous et vos collègues pouvez discuter des conclusions, appliquer des filtres (par exemple, ne regarder que les citoyens qui ne font pas confiance au gouvernement local), et garder tout le monde sur la même longueur d'onde—particulièrement utile pour les ensembles de données volumineux ou sensibles.
Si vous souhaitez créer une enquête citoyenne sur la confiance dans le gouvernement local, des plateformes comme Specific offrent des modèles prêts à déployer et une analyse AI automatique. Ces outils sont particulièrement pertinents car de plus en plus de gouvernements locaux adoptent l'IA pour l'analyse qualitative afin de répondre rapidement à la baisse de la confiance publique. [1] [2] [3]
Invite utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur la confiance citoyenne
Une fois que vous avez recueilli toutes vos réponses d'enquête citoyenne, le prochain défi est de poser les bonnes questions à votre IA—c'est-à-dire, des invites. Des invites réfléchies vous aident à découvrir les raisons clés pour lesquelles les citoyens ressentent ce qu'ils ressentent au sujet du gouvernement local.
Invite pour les idées centrales : Utilisez cela pour découvrir rapidement les principaux sujets et ce qui compte le plus pour les gens :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
L'IA s'améliore toujours plus à mesure que vous fournissez du contexte. Par exemple, vous pouvez ajouter une petite mise en place pour aider le modèle à concentrer son analyse sur le but spécifique de votre enquête :
Vous êtes un expert en recherche de politique publique. Résumez les raisons principales pour lesquelles les citoyens font ou ne font pas confiance à leur gouvernement local, basé sur les réponses ouvertes de cette enquête. Mon objectif principal est d'identifier des idées exploitables pour améliorer la confiance. Voici les données :
Invite pour exploration approfondie : Après avoir trouvé une idée clé (« Préoccupations concernant la transparence »), demandez : « En savoir plus sur les préoccupations de transparence. » L'IA peut creuser ce que les gens veulent dire et fournir des preuves à l'appui.
Invite pour sujets spécifiques : Vous voudrez peut-être de la clarté sur une politique ou une question. Essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé de la taxe du conseil ? » Cela vous aide à vérifier la fréquence et le contenu des sujets spécifiques. Ajoutez « Inclure des citations » pour des exemples à l'appui.
Invite pour les personas : Comprenez les types de citoyens répondant. Demandez : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les ‘personas’ sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez les caractéristiques clés, les motivations, les objectifs et les citations pertinentes. »
Invite pour les points de douleur et les défis : Creusez plus profondément avec : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tout schéma ou fréquence. »
Invite pour les motivations et les moteurs : Identifiez pourquoi les gens répondent comme ils le font :« À partir de l'enquête, extrayez les motivations principales ou les raisons données par les citoyens pour leurs opinions sur la confiance dans le gouvernement local. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui. »
Invite pour l'analyse de sentiment : Obtenez une idée de l'émotion : « Évaluez le sentiment général dans les réponses (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les commentaires clés pour chacun. »
Invite pour suggestions & idées : « Identifiez toutes les suggestions ou demandes. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent. »
Si vous souhaitez un approfondissement sur l'élaboration des meilleures questions dès le départ, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes citoyennes sur la confiance dans le gouvernement local.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'approche d'analyse de Specific concerne le contexte. Elle s'adapte à chaque type de question de votre enquête citoyenne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résume toutes les réponses et tous les suivis liés, de sorte que vous puissiez voir la vue d'ensemble pour chaque sujet et les histoires qui se cachent derrière.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix de réponse, vous obtenez un résumé dédié—ce qui facilite la comparaison de ce que les gens ont dit et pourquoi ils ont choisi une option donnée.
Questions NPS : L'outil regroupe les réponses en détracteurs, passifs et promoteurs, générant un résumé pour chaque groupe. De cette façon, vous ne voyez pas juste un chiffre—vous comprenez le « pourquoi » derrière le score.
Vous pouvez reproduire cela avec un outil d'IA général comme ChatGPT, mais vous passerez plus de temps à préparer les données et à vous assurer que vous ne manquez pas les schémas liés à chaque type de réponse.
Pour des conseils détaillés sur la création et l'analyse de ce type d'enquête, lisez notre guide sur comment créer une enquête citoyenne sur la confiance dans le gouvernement local.
Gérer les limites de contexte d'IA dans les grandes enquêtes
Les limites de contexte de l'IA sont un vrai défi—les outils GPT ne peuvent réviser qu'une quantité fixe de données à la fois. Si votre enquête citoyenne reçoit des milliers de réponses, vous pouvez atteindre ce plafond.
Pour gérer cela, voici deux stratégies d'analyse pratiques (les deux intégrées à Specific) :
Filtrage : Limitez quelles conversations sont analysées, comme seulement celles où les citoyens ont répondu à une question spécifique ou sélectionné une réponse d'intérêt (par exemple, « personnes évaluant la confiance en dessous de 5 »). Cela réduit le jeu de données pour s'adapter aux limites de contexte de l'IA.
Rogner : Envoyez uniquement les questions choisies à l'IA pour analyse. Se concentrer sur les parties les plus révélatrices de votre enquête signifie que vous pouvez analyser davantage de réponses sans dépasser la limite de jetons.
Vous pouvez en lire plus sur comment cela fonctionne en pratique—en particulier pour les enquêtes NPS—dans notre constructeur d'enquêtes NPS pour citoyens sur la confiance dans le gouvernement local.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
Lorsque plusieurs chercheurs, équipes de politiques ou membres du conseil doivent extraire des informations ensemble, rester synchronisé est difficile—surtout si vous travaillez avec un mélange de feuilles de calcul, de commentaires par e-mail et de fichiers de données exportés.
Analyse pilotée par la discussion : Dans Specific, vous collaborez simplement en discutant avec l'IA à propos de vos données. Pas de courbe d'apprentissage, pas d'exportation de fichiers, tapez simplement vos questions de recherche directement et obtenez des résultats structurés instantanément.
Flux de travail multi-discussion : Chaque question de recherche (ou fil d'analyse) peut être une discussion séparée. Vous appliquez vos propres filtres pour vous concentrer sur des groupes particuliers (comme les jeunes citoyens ou les primo-votants), et il est clair qui a fait chaque demande—rendant le travail d'équipe fluide.
Travail d'équipe transparent : À travers toutes les discussions, vous voyez qui a demandé quoi, avec des avatars pour chaque collaborateur. Il est facile de revoir pourquoi quelqu'un a tiré une conclusion sur un segment spécifique—ou d'ajouter vos propres questions de suivi au fur et à mesure que vous repérez de nouveaux schémas.
Ce niveau de clarté collaborative est difficile à recréer avec des outils basiques. Les plateformes comme Specific ont des fonctionnalités intégrées pour le travail d'équipe, ce qui est essentiel lors de l'interprétation de données de confiance complexes pour la politique gouvernementale ou la stratégie communautaire.
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