Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses/données d'une enquête citoyenne sur les attitudes face à la vaccination. Nous plongerons dans les détails de l'utilisation de l'IA pour analyser les retours d'enquête tant quantitatifs que qualitatifs, et comment transformer les données sur les attitudes de vaccination des citoyens en informations exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses à l'enquête sur les attitudes de vaccination des citoyens
La manière dont vous analysez les réponses à une enquête dépend beaucoup de leur forme et de leur structure. Les outils que vous utiliserez changeront selon que vos données sont quantitatives ou qualitatives.
Données quantitatives : Les données numériques (réponses à des questions à choix multiple ou de notation) sont simples. Vous pouvez utiliser des outils comme Google Sheets ou Excel pour compter les réponses, calculer des pourcentages ou créer des graphiques montrant, par exemple, combien de citoyens croient que les vaccins sont importants ou combien les considèrent efficaces.
Données qualitatives : Les questions ouvertes et les réponses de suivi représentent un plus grand défi. Il est impossible de lire plusieurs centaines de réponses manuellement ; vous avez besoin d'outils d'IA pour trouver des schémas, résumer les avis et extraire des thèmes de tous ces retours citoyens.
Il existe deux approches courantes pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Exporter et discuter : Vous pouvez copier les données d'enquête exportées dans ChatGPT (ou des outils similaires basés sur GPT) puis demander à l'IA d'analyser le texte.
Caveat : Bien que possible, cette approche n'est pas pratique. Des problèmes de formatage peuvent survenir, et la gestion du contexte—surtout avec beaucoup de réponses ouvertes sur les attitudes face à la vaccination—devient rapidement fastidieuse. Vous devez structurer les données, les coller par lots et garder la trace du contexte. Il n'existe pas de moyen intégré pour organiser ou segmenter vos données citoyennes pour des analyses plus approfondies.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquête : Des outils comme Specific sont conçus avec les flux de travail d'enquête à l'esprit. Specific vous permet à la fois de collecter des réponses d'enquête citoyennes (y compris les suivi) et de les analyser instantanément avec l'IA—tout dans une seule interface.
Qualité de données supérieure : Parce que Specific utilise l'IA pour poser des questions de suivi intelligentes, vous capturez des données plus riches et plus cohérentes concernant les attitudes des citoyens—bien au-delà de ce qu'un formulaire standard pourrait fournir (lire plus sur les suivis alimentés par l'IA).
Informations instantanées de l'IA : Après avoir recueilli les réponses, Specific résume les réponses, trouve les thèmes récurrents et met même en évidence les idées principales et leur fréquence. Il vous suffit de discuter avec l'IA à propos des résultats—pas de feuilles de calcul, pas de tracas. Vous bénéficiez également de contrôles avancés sur les données analysées ou les questions incluses dans le contexte de l'IA, rendant possible l'extraction d'informations nuancées sur l'hésitation à la vaccination, les motivations ou les croyances parmi les citoyens. Essayez par vous-même : Découvrez comment analyser les réponses d'enquête en utilisant le chat IA de Specific.
Sujets utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'enquête sur les attitudes de vaccination des citoyens
Les sujets dirigent la qualité de votre analyse alimentée par l'IA. Que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT, les bons sujets transforment les données brutes de l'enquête en informations que vous pouvez réellement utiliser. Voici des sujets éprouvés pour les enquêtes sur les attitudes de vaccination des citoyens :
Sujet pour les idées principales : Utilisez cela pour obtenir un résumé clair des thèmes d'ensemble (également utilisé par Specific par défaut) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Astuce : L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez autant de contexte que possible—décrivez votre enquête, ce que vous voulez apprendre, qui a répondu et vos objectifs. Par exemple :
Les réponses suivantes proviennent d'une enquête auprès de 1 000 citoyens à travers plusieurs pays de l'UE, menée en 2023, sur les attitudes envers la vaccination contre le COVID-19 et les maladies infantiles. Notre objectif est de comprendre les tendances de l'hésitation, les motivations sous-jacentes et les éventuels gaps d'information.
Une fois que vous voyez votre liste d'idées principales, vous pouvez approfondir avec des variations comme :
Suggestion pour une exploration de suivi : Racontez-moi plus sur [idée principale]
Suggestion pour des sujets spécifiques : Quelqu'un a-t-il parlé de [XYZ—sécurité des vaccins, par exemple] ? Inclure des citations.
Suggestion pour les personas : Utile si vous souhaitez identifier des points de vue distincts ou des clusters dans les démographies citoyennes—groupe d'âge, sexe ou niveau d'éducation influencent les attitudes face aux vaccins [1,6] :
Sur la base des réponses au sondage, identifier et décrire une liste de personas distincts—comme 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.
Suggestion pour les points de douleur et défis : Ciblez l'hésitation vaccinale, la désinformation et les barrières d'accès : Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tout modèle ou fréquence de survenue.
Suggestion pour les motivations & moteurs : Qu'est-ce qui pousse réellement quelqu'un à se faire vacciner ? Au Royaume-Uni, 65 % des adultes auparavant hésitants se sont fait vacciner principalement pour aider à alléger les restrictions et pour que la vie redevienne normale [4]. Utiliser : À partir des conversations de l'enquête, extraire les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regrouper des motivations similaires et fournir des preuves à l'appui à partir des données.
Suggestion pour l'analyse des sentiments : Si vous voulez connaître les attitudes globales (positives/négatives/neutres), utilisez : Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestion pour les besoins non satisfaits & opportunités : Particulièrement important pour les responsables politiques ou les travailleurs de la santé cherchant à mieux cibler leur communication : Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
N'oubliez pas, vous pouvez créer votre propre enquête en utilisant un générateur d'enquête IA pré-chargé avec des presets de questions sur l'attitude face à la vaccination des citoyens, ou découvrir comment créer une enquête sur mesure à partir de zéro avec ce guide.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Différentes questions nécessitent des flux d'analyse différents. Voici comment Specific donne du sens aux données qualitatives d'enquête sur les attitudes face à la vaccination :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific fournit un résumé instantané pour toutes les réponses ouvertes, regroupant les réponses de suivi afin que vous puissiez voir les schémas dans les opinions des citoyens—par exemple, pour contraster ceux qui croient que les vaccins sont importants avec ceux qui sont hésitants.
Choix avec suivi : Chaque choix de réponse (par exemple, pro-vaccin, hésitant, anti-vaccin) obtient son propre résumé qualitatif pour toutes les questions de suivi associées, donc il est facile de comprendre pourquoi les gens ont choisi chaque option et ce qui a conduit leurs opinions.
Questions NPS : Chaque catégorie du Net Promoter Score (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé groupé des explications de suivi—révélant, par exemple, que de nombreux promoteurs citent la santé publique comme leur raison, tandis que les détracteurs mentionnent des préoccupations au sujet de la sécurité des vaccins ou des effets secondaires.
Vous pourriez reproduire ce flux de travail dans ChatGPT, mais vous auriez besoin de faire beaucoup plus de travail manuel—copier et filtrer les échanges, suivre quels suivis sont liés à quels choix, et séparer manuellement votre analyse par type de question. Lisez plus sur les fonctionnalités d'analyse IA dans Specific pour les données d'enquête.
Gérer les limites de taille de contexte IA lors de l'analyse des réponses d'enquête
Un grand défi technique avec l'analyse IA—surtout pour les enquêtes citoyennes de grande envergure—est la limite de fenêtre de contexte des modèles GPT. Si votre enquête renvoie des centaines ou des milliers de réponses détaillées sur les attitudes de vaccination, vous ne pouvez pas toutes les alimenter dans l'IA d'un seul coup.
Il y a deux solutions efficaces (toutes deux gérées de manière native dans Specific) :
Filtrage : Seules les conversations correspondant à vos critères de sélection sont analysées. Par exemple, vous pouvez analyser uniquement les réponses citoyennes mentionnant l'hésitation, un groupe d'âge spécifique, ou seulement les personnes qui ont répondu à un suivi critique.
Récadrage : Au lieu d'analyser des conversations entières, vous pouvez envoyer juste un sous-ensemble de questions (par exemple, seulement des réponses ouvertes ou de suivi sur la sécurité des vaccins) à l'IA. De cette façon, vous évitez de dépasser les limites de contexte et préservez l'exactitude de l'analyse.
Vous pouvez gérer ce filtrage et ce recadrage manuellement lorsqu'utilissez des outils génériques basés sur GPT, mais c'est un casse-tête. Specific facilite la tâche—vous permettant de zoomer sur des sous-ensembles de données pour une analyse ciblée.
Fonctions collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
L'analyse des enquêtes n'est pas un sport en solo : Sur de grands projets sur les attitudes de vaccination des citoyens, les équipes ont souvent du mal à suivre les fils, résumer les résultats et s'assurer que tout le monde travaille à partir des mêmes données. Les gens dupliquent des feuilles de calcul, perdent le contexte et gaspillent du temps à refaire le travail des uns et des autres.
Dans Specific, l'analyse dirigée par l'IA est conçue pour les équipes : Vous discutez avec l'IA directement dans la plateforme d'enquête—aucune exportation nécessaire, juste une discussion naturelle avec les données. Plusieurs discussions peuvent être créées pour chaque enquête citoyenne—chacune avec des filtres personnalisés (comme "seulement les répondants hésitants" ou "seulement les sentiments positifs"). Il est clair qui a commencé chaque discussion et à quel objectif elle sert, donc les équipes ne se croisent jamais les fils.
Visibilité en temps réel pour les équipes : Chaque message montre l'avatar de l'expéditeur, ce qui permet de suivre facilement le flux d'informations entre collègues des ventes, de la recherche ou de la santé publique. Vous savez toujours qui explore quoi, ce qui économise du temps et réduit le travail en double.
Ces fonctions collaboratives augmentent la transparence et facilitent la réalisation des hypothèses ou le suivi des idées émergentes, ce qui est particulièrement important dans des sujets évoluant rapidement comme les attitudes face à la vaccination.
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