Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur le zonage et le développement en utilisant l'analyse des réponses aux enquêtes alimentée par l'IA. Si vous effectuez des enquêtes pour votre communauté ou gouvernement local, comprendre comment extraire de la valeur des résultats est essentiel pour une meilleure prise de décision.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Choisir le meilleur outil pour analyser les réponses des enquêtes citoyennes dépend beaucoup de savoir si vos données sont quantitatives (structurées) ou qualitatives (ouvertes, conversationnelles). Voici comment je l'aborde toujours :
Données quantitatives : Pour des questions comme « Combien de personnes ont choisi cette option ? », Excel ou Google Sheets sont vos meilleurs amis. Ces tableaux et graphiques simples sont classiques pour une raison — ils fournissent rapidement les chiffres bruts et les tendances.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes ou des suivis générés par l'IA, la lecture manuelle est exclue. Des dizaines ou centaines de réponses détaillées deviennent rapidement accablantes, rendant les outils d'IA non seulement utiles, mais essentiels pour faire ressortir les motifs et extraire des insights cachés dans le bruit.
Il existe deux approches pour l'outillage lors de l'analyse des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Les réponses d'enquête exportées peuvent être copiées dans ChatGPT ou un autre outil de modèle de langage large (LLM). Vous pouvez ensuite discuter directement et poser des questions, telles que « Quels sont les thèmes récurrents ? » ou « Quels sont les plaintes qui se démarquent ? »
Inconvénient : Cette méthode n'est pas très pratique. Vous êtes souvent confronté à des limites de caractères (limites de contexte), perdez de vue la structure de l'enquête (en particulier avec les suivis) et passez du temps à diviser de grands ensembles de données.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu de fond en comble pour analyser les réponses des enquêtes. Il ne se contente pas de collecter les réponses via des enquêtes conversationnelles engageantes, mais il analyse également les résultats en utilisant l'IA. Puisqu'il est spécialement conçu pour les enquêtes conversationnelles, il « comprend » le contexte—associant chaque réponse ouverte et son suivi à la bonne question (au lieu de simplement jeter un bloc de texte dans ChatGPT).
Amélioration de la qualité : En posant des questions de suivi intelligentes et automatiques, Specific obtient des réponses plus profondes et riches en contexte. Les suivis IA signifient que vous n'êtes pas coincé avec des réponses de surface.
Aucun travail inutile : L'analyse pilotée par l'IA vous donne des résumés clairs, met en évidence les principaux thèmes, organise tout par sujet et indique les étapes à suivre. Vous pouvez également discuter avec l'IA des résultats directement dans l'interface, donner des instructions, explorer les détails ou filtrer par groupes particuliers—tout cela sans exportation ou travail manuel.
En savoir plus sur la façon dont fonctionne l'analyse des réponses IA avec Specific.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur l'entrée citoyenne en matière de zonage et de développement
Pour quiconque plonge dans les résultats d'enquêtes ouvertes, des invitations puissantes sont votre raccourci vers des réponses exploitables. Voici mes favoris et comment ils fonctionnent en pratique :
Demande d'idées principales : Utilisez ceci pour obtenir une liste des principaux sujets mentionnés par les citoyens. C'est l'invite exacte qui alimente les résumés des réponses centrales dans Specific, mais elle fonctionne bien avec ChatGPT également :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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
Conseil : L'IA produit des résultats plus solides si vous fournissez un contexte supplémentaire sur le but de l'enquête, qui a répondu et ce que vous espérez apprendre. Voici comment vous pourriez commencer :
Les réponses suivantes sont issues de citoyens sur les apports en matière de zonage et de développement dans notre communauté. Notre objectif est de découvrir les points de douleur, les motivations et les priorités exploitables qui nous aideront à améliorer l'engagement et à informer la planification urbaine. Veuillez analyser les réponses avec ces objectifs à l'esprit.
Demande d'explications plus approfondies : Demander, « Parlez-moi plus des préoccupations en matière de logement abordable » (ou substituer toute idée principale) pour explorer davantage les priorités des citoyens.
Demande pour des sujets spécifiques : Demandez directement, « Quelqu'un a-t-il parlé de l'impact environnemental ? » Si nécessaire, ajoutez « Inclure des citations ».
Demande pour des personas : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables 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. »
Demande pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez tous les motifs ou la fréquence de leur apparition. »
Demande pour les motivations et les moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. »
Demande pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Demande pour les suggestions et idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinentes. »
Demande pour les besoins non satisfaits et les opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants. »
Comment Specific analyse les réponses qualitatives aux enquêtes par type de question
L'analyse pilotée par l'IA dans Specific s'adapte à la structure des questions, vous obtenez donc toujours des insights adaptés à la logique de l'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé qui couvre toutes les réponses initiales, plus une récapitulation de chaque réponse de suivi, reliée à chaque question principale. Cela vous assure de voir clairement pourquoi certaines idées reviennent, et comment le contexte a coloré les réponses.
Choix avec suivis : Chaque choix est décomposé en sa propre mini-analyse—ainsi, si un répondant choisit « Logement abordable » et reçoit un suivi, ce fil est analysé en bloc. Cela facilite la comparaison des différents segments sans conjectures.
NPS (Net Promoter Score) : Specific sépare automatiquement chaque groupe — détracteurs, passifs et promoteurs — et résume leurs retours uniques à la question de suivi (« Pourquoi avez-vous choisi ce score ? »). Vous verrez toujours le tableau complet, pas seulement un score.
Vous pouvez faire la même chose dans ChatGPT, mais vous devrez filtrer et organiser les données manuellement—cela demande simplement plus de travail.
Si vous avez besoin de conseils sur comment créer une excellente enquête sur l'apport citoyen en matière de zonage et de développement, ou souhaitez les meilleures questions pour les enquêtes de zonage et de développement citoyen, consultez ces guides approfondis de notre équipe.
Travailler avec les limites du contexte IA lors de l'analyse des réponses aux enquêtes
Les grands modèles IA (ChatGPT, GPT-4, le backend de Specific) ont tous des limites de taille de contexte—la quantité maximale d'informations qu'ils peuvent « voir » à la fois. Avec les enquêtes sur l'apport citoyen en matière de zonage et de développement, vous pouvez disposer de centaines ou de milliers de réponses longues, surtout si la participation est élevée (bien que des recherches récentes montrent que seulement 8,34 % des municipalités rapportent un nombre vraiment élevé de participants engagés, la plupart voient des cohortes plus petites et gérables [1]).
Si votre analyse rencontre un obstacle, voici deux façons de faire fonctionner le système (Specific offre ces deux options de manière native) :
Filtrage : Concentrez l'analyse en incluant uniquement les conversations où les citoyens ont répondu à des questions sélectionnées, ou ont choisi des réponses spécifiques. Vous extrayez uniquement les données les plus pertinentes pour l'examen de l'IA.
Rogner : Sélectionnez uniquement les questions les plus importantes à envoyer à l'IA. Cela réduit l'ensemble de données, reste dans les limites de contexte et permet à l'IA de mettre en évidence ce qui importe le plus avec plus de profondeur.
C'est essentiel pour extraire de la valeur des « grandes » enquêtes — surtout si vous souhaitez comparer les résultats entre différents groupes démographiques ou d'intervenants.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des citoyens
Collaborer sur l'analyse des apports citoyens en matière de zonage et de développement est souvent compliqué — les équipes jonglent avec des fils d'email, des fichiers de tableurs épars et d'innombrables versions. Cela ralentit la prise de décision et rend difficile l'alignement, surtout si vous souhaitez inclure des retours de différents départements, consultants ou responsables gouvernementaux.
Chat IA avec contexte adapté : Specific résout ce problème en permettant à tout le monde d'analyser les résultats des enquêtes en discutant directement avec l'IA, directement sur la plateforme. Les analystes peuvent diviser différentes discussions — l'une pour se concentrer sur les préoccupations en matière de logement, une autre sur l'impact environnemental, une autre pour faire ressortir des citations de la direction.
Chats multiples, filtres intégrés : Chaque discussion contient ses propres filtres et contexte (« ne parlez que des personnes vivant dans la zone 4 »), il est donc facile d'effectuer des plongées profondes et de comparer les résultats.
Collaboration claire : Lorsque vous collaborez, vous voyez qui a commencé chaque discussion, et chaque message est clairement attribué—fini les confusions « qui a écrit cette insight ? ». Chaque analyste ou intervenant peut créer sa propre vue, et vous pouvez combiner les insights en équipe pour votre présentation finale ou session de retour communautaire.
Pour les équipes souhaitant une collaboration plus étroite, ce modèle fonctionne bien mieux que le partage de tableurs ou le remaniement des versions de documents Word.
Créez dès maintenant votre enquête citoyenne sur le zonage et le développement
Améliorez votre processus d'apport citoyen avec des insights puissants pilotés par l'IA, une analyse collaborative et une synthèse instantanée — afin que vos décisions soient toujours soutenues par ce que les citoyens disent et veulent vraiment. Commencez à collecter et analyser les apports sur le zonage et le développement qui génèrent de véritables changements.