Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à un sondage auprès des participants à un essai clinique concernant les préoccupations liées à la confidentialité des données, en utilisant des outils d'analyse des réponses aux sondages alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche de l'analyse des sondages dépend d'abord du type et de la structure de vos données. Les outils que vous utiliserez dépendent de la nature quantitative, qualitative de vos réponses ou d'un mélange de celles-ci.
Données quantitatives: Pour les questions fermées—comme “Sur une échelle de 1 à 5, dans quelle mesure êtes-vous préoccupé par la confidentialité des données?”—les réponses sont faciles à compter. Des outils comme Excel ou Google Sheets font un excellent travail ici, vous permettant de calculer rapidement pour comprendre, par exemple, quel pourcentage de participants a déclaré être "très préoccupé".
Données qualitatives: Les réponses ouvertes (“Décrivez avec vos propres mots vos préoccupations en matière de confidentialité des données”) ou les réponses à des questions de suivi sont beaucoup plus difficiles à analyser. Lire tout manuellement n'est pas pratique—surtout si vous obtenez des dizaines ou des centaines de réponses nuancées. Ici, les outils d'IA de type GPT sont essentiels pour dégager des motifs et des thèmes centraux du chaos.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives:
ChatGPT ou un outil similaire à GPT pour l'analyse IA
Une analyse DIY est possible, mais implique quelques tracas. Les gens exportent souvent leurs données de sondages (généralement un CSV ou un texte collé) dans ChatGPT, puis commencent à discuter à ce sujet. Vous pourriez demander “Quel est le principal souci des participants?” ou “Résumez les idées principales.” Cette approche fonctionne, mais elle est peu pratique si vous devez manipuler les formats de fichiers, diviser de grands ensembles de données en morceaux, ou gérer la tendance de l'IA à perdre le contexte dans les grandes analyses.
La création manuelle de prompts est cruciale. Vous serez responsable de spécifier les détails des prompts, les instructions et les demandes de suivi pour extraire correctement votre ensemble de données. Cela devient rapide répétitif, mais peut être efficace pour des sondages ponctuels ou plus petits.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour analyser les réponses aux sondages avec l'IA, une plateforme comme Specific effectue tout le travail lourd. Elle est conçue dès le départ pour collecter des données qualitatives utilisant des sondages conversationnels IA et analyser instantanément ces réponses. Cela signifie qu'elle gère:
Questions de suivi automatiques lors de la collecte des données—chaque participant reçoit des questions de clarification, conduisant à des réponses plus profondes et plus utiles.
Analyse alimentée par l'IA—l'outil résume les réponses, trouve les thèmes clés et met en avant des informations en quelques secondes. Vous évitez les tableurs, le copier-coller ou la manipulation des données.
Analyse conversationnelle—discutez simplement avec l'IA de vos résultats de sondage, posez des questions personnalisées et filtrez selon vos besoins. Tout cela se passe sur une seule interface, et la gestion du contexte (les réponses qui parviennent à l'IA) est prise en charge pour vous.
Envie d'explorer davantage? C'est ce qui alimente des informations rapides et exploitables pour des sujets complexes tels que les préoccupations de confidentialité des essais cliniques.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les sondages sur les préoccupations en matière de confidentialité des données des participants aux essais cliniques
Avoir les bons prompts est la moitié de la bataille avec l'analyse des réponses aux sondages IA. Vous pouvez les utiliser dans Specific, ou les copier dans ChatGPT ou d'autres outils d'analyse IA.
Prompt pour les idées principales: Si vous voulez une liste claire des sujets ou préoccupations les plus importants, utilisez ceci:
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication d'une à deux phrases.
Exigences en matière de résultats:
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemples de résultats:
1. **Texte de l'idée principale:** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale:** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale:** texte d'explication
Le contexte améliore toujours les résultats. Spécifiez le focus de votre sondage, qui sont les répondants, et votre objectif réel dans le prompt pour aider l'IA à travailler plus intelligemment. Par exemple:
“Ce sont des réponses ouvertes de participants à des essais cliniques concernant leurs préoccupations en matière de confidentialité des données. Nous voulons comprendre ce qui inquiète ou empêche les gens de participer, et comment les préoccupations pourraient changer en fonction de l'expérience passée des essais cliniques.”
Une fois que vous avez les idées principales, demandez à l'IA d'approfondir: “Dites-m'en plus sur [idée principale]” vous aidera à creuser un thème spécifique.
Prompt pour un sujet spécifique: Validation directe, par exemple, "Quelqu'un a-t-il parlé de vol de données?” Essayez ceci pour des détails spécifiques. Vous pouvez ajouter: "Inclure des citations" comme preuves.
Prompt pour les points douloureux et les défis: Cela touche aux préoccupations les plus difficiles des répondants, particulièrement précieux lorsque vous voulez savoir ce qui empêche l'inscription:
Analysez les réponses au sondage et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments: Pour obtenir un aperçu rapide de savoir si les répondants se sentent principalement positifs, négatifs, ou neutres:
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses au sondage (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les besoins non satisfaits et les opportunités: Pour découvrir ce que les participants souhaiteraient que quelqu'un corrige (précieux pour les concepteurs d'essais):
Examinez les réponses au sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Ces prompts vous offrent un cadre flexible pour comprendre les thèmes principaux. Pour plus d'informations sur la conception de votre ensemble de questions, consultez questions recommandées pour les participants à des essais cliniques.
Comment Specific analyse les types de réponse par question
L'analyse des sondages IA n'est pas une solution unique. Différents types de questions nécessitent des résumés différents, et un outil comme Specific segmente et organise automatiquement les insights.
Questions ouvertes avec ou sans suivi: Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses, ainsi que des résumés regroupés de toutes les réponses de suivi. Cela signifie des thèmes plus riches et une meilleure clarté.
Choix avec suivi: Chaque réponse possible (par exemple, “très préoccupé”, “quelque peu préoccupé”, etc.) a un résumé séparé des commentaires de suivi associés—vous pouvez donc voir ce que chaque groupe pense réellement dans le contexte.
Questions de style NPS: Les résultats sont divisés en promoteurs, passifs, et détracteurs, avec un résumé séparé de toutes les réponses de suivi associées à chaque catégorie.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT, mais vous devrez filtrer, regrouper, et prompt l'IA manuellement pour chaque segment. Avec Specific, cela est intégré, offrant une clarté instantanée. Plus de détails sur cette approche sont disponibles dans le guide d'analyse des réponses aux sondages IA.
Gérer les limites de taille de contexte de l'IA
Les grands sondages touchent souvent des limites de taille de contexte—l'IA ne peut traiter qu'un certain nombre de textes à la fois. Si votre ensemble de données est trop grand, voici comment nous abordons cela (et ce que Specific automatise pour vous):
Filtrage: Analysez uniquement ce qui est important. Si vous avez des centaines de conversations, filtrez les réponses pour que l'IA ne voie que celles où les participants ont répondu à des questions spécifiques ou choisi des options pertinentes. Specific fait cela en un clic, donc l'analyse IA est granulaire et significative.
Rogner: Parfois, vous vous souciez d'une question à la fois. Vous pouvez sélectionner uniquement ces questions à envoyer à l'IA pour analyse, en restant sous les limites de contexte et en vous assurant que le détail n'est pas perdu dans le bruit.
Ainsi, les filtres et le rognage gardent votre analyse concentrée et gérable—plus besoin de l'IA "à court de mémoire" en plein milieu du travail.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des sondages des participants à des essais cliniques
La collaboration en équipe sur l'analyse des sondages est un grand défi—surtout lorsque de nombreuses personnes veulent explorer différents thèmes, générer des rapports, ou valider des questions des parties prenantes concernant les préoccupations de confidentialité des données des essais cliniques.
Analyse collaborative par chat est une caractéristique majeure de Specific. Analysez directement les données du sondage dans une interface de chat avec l'IA, comme si vous parliez à un collègue. Vous n'avez jamais besoin de quitter la plateforme pour copier des insights dans des discussions Slack ou des emails.
Chats multiples pour une exploration parallèle: Chaque analyse (ou "chat") peut appliquer ses propres filtres: vous pourriez vouloir un fil juste sur "les répondants préoccupés par le vol de données," et un autre sur "les préoccupations concernant le marketing de l'entreprise." Chaque chat enregistre qui l'a commencé, pour que vous puissiez suivre les lignes d'enquête des différents membres de l'équipe et revisiter facilement les discussions passées.
Avatars pour la clarté: Chaque message dans un chat d'analyse IA affiche maintenant l'avatar de l'expéditeur, pour que vous sachiez toujours qui a contribué à quoi. Cela réduit la confusion, aide à documenter les décisions, et facilite le partage des insights avec des équipes élargies.
La collaboration dans le contexte est inestimable pour des sujets qualitatifs comme la confidentialité des données, où s'accorder sur les interprétations est clé. Pour une exploration approfondie sur la façon de concevoir votre propre sondage avant de collaborer sur l'analyse, consultez notre guide pour créer des sondages sur la confidentialité des données des essais cliniques.
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