Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses et les données d'une enquête menée auprès de policiers sur le processus de retour d'information de la communauté, avec des conseils pratiques d'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
L'approche de chaque enquête - et les outils que vous utiliserez - dépendent de la forme et de la structure de vos données. Pour les enquêtes auprès des policiers concernant le retour d'information de la communauté, vous aurez probablement un mélange de chiffres, de cases à cocher et d'explications plus riches et ouvertes.
Données quantitatives : Si votre enquête demande aux policiers de sélectionner des options ou d'évaluer des expériences, vous pouvez rapidement compter les réponses avec des outils familiers tels qu'Excel ou Google Sheets. Ces outils sont efficaces pour compter les réponses et produire des graphiques, offrant une vue d'ensemble des tendances ou du consensus.
Données qualitatives : Lorsque vous posez des questions ouvertes ou invitez à des commentaires détaillés (« Décrivez une expérience d'engagement communautaire... »), le volume et le contexte des réponses dépassent rapidement ce que vous pouvez lire ou trier à la main. Vous avez besoin d'outils AI capables de traiter et de synthétiser ces réponses pour en extraire les thèmes clés, les motivations et les nuances. Lire chaque conversation individuellement ne fonctionne pas - vous vous noierez dans les réponses plutôt que d'en apprendre.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Analyse AI manuelle : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller directement dans ChatGPT (ou d'autres outils basés sur GPT) pour demander des résumés, des thèmes ou même des analyses personnalisées.
Cependant, copier et coller de grands ensembles de données peut être maladroit. Il est facile d'atteindre les limites de longueur de contexte, le processus est répétitif et gérer les itérations (comme appliquer des filtres ou relancer l'analyse sur de nouveaux segments) est encombrant.
Ce flux de travail est le mieux adapté aux enquêtes courtes ou à une exploration précoce, mais il ne suffit pas pour un travail continu ou à grande échelle - particulièrement les enquêtes avec des centaines de réponses de policiers sur l'engagement communautaire. Pourtant, si vous envisagez une approche DIY, c'est une façon pratique de commencer à explorer les capacités de l'AI.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour ce cas d'utilisation exact, Specific vous permet à la fois de recueillir des retours de policiers et de les analyser, le tout alimenté de bout en bout par l'AI. Au lieu d'exporter des données ou de jongler avec des tableurs, tout est géré en un seul endroit.
Collecte de données de haute qualité : Au fur et à mesure que les policiers répondent aux questions, l'AI d'enquête pose automatiquement des questions de suivi personnalisées - scrutant le contexte, clarifiant les réponses et mettant en avant les insights clés que vous pourriez autrement manquer. Cela garantit que vous obtenez des données plus riches et exploitables avec moins d’effort.
Analyse automatique alimentée par intelligence artificielle : La plateforme résume instantanément les réponses, trouve les principaux thèmes des commentaires communautaires et génère des insights exploitables - plus de catégorisation manuelle, et plus de noyade dans les commentaires qualitatifs. Si vous le souhaitez, vous pouvez discuter directement avec l'AI (comme ChatGPT) pour creuser davantage, filtrer par policiers ou sujets spécifiques, et gérer exactement ce qui est envoyé à l'AI avec des contrôles avancés de contexte. En savoir plus sur les fonctionnalités d'analyse des réponses aux enquêtes AI de Specific.
Avantages supplémentaires : En centralisant la création, la collecte et l'analyse des enquêtes, vous réduisez la fatigue des outils. Avec des fonctionnalités collaboratives intégrées et une AI sensible au contexte, Specific offre un flux de travail sans faille pour les équipes menant des enquêtes sur les interactions police-communauté.
Prompts utiles pour analyser votre enquête de policiers sur le processus de retour d'information communautaire
Que vous utilisiez le chat intégré de Specific, ChatGPT ou un autre outil d'analyse AI, la qualité de vos insights dépend beaucoup des prompts que vous utilisez. Voici plusieurs prompts puissants et éprouvés pour vous aider à découvrir l'histoire derrière les données.
Prompt pour les idées principales : Obtenez un résumé de haut niveau - que disent réellement les policiers ?
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explication pouvant aller jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
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
L'analyse AI s'améliore toujours lorsque vous fournissez le contexte de votre enquête, de votre audience, et de vos objectifs. Voici un exemple :
« Vous analysez une enquête de retour d'information menée par la police auprès de la communauté. L'objectif est de comprendre les défis de la communication avec la communauté, d'identifier les opportunités d'amélioration, et de repérer les tendances dans les commentaires sur les initiatives récentes. Concentrez-vous sur les insights exploitables et les thèmes récurrents. »
« Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » : Voulez-vous en savoir plus sur une insight spécifique ? Demandez simplement, et l'AI mettra en évidence les preuves, sous-thèmes ou commentaires connexes.
Prompt pour un sujet spécifique : Valider si un sujet particulier a été abordé - comme l'engagement avec des programmes pour les jeunes, ou les perceptions de l'équité. Par exemple :
Quelqu'un a-t-il parlé des programmes d'engagement des jeunes ? Incluez des citations directes.
Prompt pour les personas : Les policiers ne constituent pas un ensemble monolithique. Utilisez cela pour identifier différents groupes d'état d'esprit (comme les agents de liaison communautaire par rapport aux agents de patrouille) :
En fonction des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - semblable à l'utilisation de "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Faites rapidement ressortir les frustrations ou obstacles communs :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Révélez ce qui motive réellement les comportements ou attitudes :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Envisagez d'associer ces prompts avec une segmentation ou des filtres - par district, ancienneté, ou rôle - pour adapter votre analyse à différents aspects de votre département de police. Pour encore plus d'inspiration, consultez ce guide sur les meilleures questions d'enquête pour les officiers de police à propos du retour d'information de la communauté.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) :
Pour les réponses narratives, Specific génère un résumé intelligent de toutes les réponses - en extrayant les thèmes récurrents et les citations clés. Toutes les questions de suivi (posées automatiquement par l'agent AI) sont regroupées avec les réponses principales, afin que vous ayez toujours le contexte complet.
Choix avec suivis :
Si vous utilisez des questions à choix multiples avec des suivi facultatifs, chaque « catégorie » de réponse obtient sa propre analyse AI, montrant des modèles ou préoccupations uniques qui peuvent n'apparaître que pour certains groupes d'officiers.
NPS (Net Promoter Score) : Pour les enquêtes mesurant la satisfaction ou la propension à recommander (NPS), Specific produit des résumés pour chaque catégorie (détracteurs, passifs et promoteurs). Cela révèle ce qui motive la satisfaction par rapport à ce qui frustre les officiers, et rend la comparaison facile - quelque chose que vous pouvez également faire manuellement dans ChatGPT, bien que cela prenne plus d'étapes. Vous voulez essayer ? Vous pouvez lancer une enquête NPS pour le retour de la communauté policière ici.
L'avantage de tout cela : même si votre équipe décide d'utiliser un outil général comme ChatGPT pour l'analyse, vous pouvez imiter ce système - préparez-vous simplement à un peu plus de copier-coller et de gestion du contexte. Si vous souhaitez apprendre à créer des enquêtes spécialisées pour cet objectif, consultez ce guide pratique.
Gérer les limites de taille de contexte de l'AI
L'analyse AI a des limites : Chaque AI, y compris ChatGPT et ceux intégrés dans les plateformes de retour d'information, a une « fenêtre de contexte » - une limite sur le nombre de mots ou de réponses qu'elle peut analyser à la fois. Les grandes enquêtes auprès des policiers sur le retour d'information communautaire peuvent rapidement atteindre cette limite.
Deux solutions principales existent (toutes deux sont automatisées dans Specific, mais vous pouvez appliquer ces idées n'importe où) :
Filtrage : Limitez l'analyse à un groupe spécifique de conversations - comme celles où les policiers ont répondu à des questions clés (par exemple, ceux ayant participé à des événements communautaires récents).
Recadrage : Envoyez uniquement les questions les plus importantes et leurs réponses à l'AI pour le traitement. De cette façon, vous maximisez la profondeur de l'analyse pour les données les plus pertinentes sans atteindre les limites de la fenêtre.
Ces techniques vous aident à éviter le dépassement de contexte, assurant que votre analyse AI est fiable et pertinente. Cela est intégré dans les outils d'enquête comme Specific, mais si vous travaillez avec des données exportées, vous souhaiterez planifier vos segments de données avant l'analyse.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquêtes auprès des policiers
Problème réel : Lorsqu'on travaille sur des enquêtes de communautés policières, il est courant de nécessiter l'entrée de plusieurs intervenants - dirigeants des opérations, coordinateurs de l'atteinte, voire les officiers de front eux-mêmes.
L'analyse par chat accélère le travail d'équipe. Dans Specific, vous pouvez explorer les données d'enquête simplement en discutant avec l'AI. Besoin de multiples perspectives ? Lancez plusieurs chats - chacun se concentrant sur un défi différent (par exemple, confiance communautaire ou sécurité des officiers).
Coordination facile de l'équipe : Chaque « fil » de chat montre qui l'a commencé, les filtres appliqués, et permet à d'autres de reprendre où vous en étiez. Les badges d'avatar à côté de chaque message rendent clair qui a posé quelle question - afin de ne pas perdre le fil des idées ou du travail en double. Au lieu de passer des tableurs d'avant en arrière, les départements de police peuvent collaborer de manière asynchrone, en intégrant l'expertise des équipes d'analyse, de commandement ou d'engagement communautaire.
Filtrage contextuel pour des insights plus profonds : Voulez-vous vous concentrer sur un commissariat ou un rôle spécifique d'officier ? Il vous suffit de filtrer les résultats et d'ouvrir un chat dédié avec l'AI sur cet aspect des données - rendant rapide et simple la découverte d'insights exploitables pour différents groupes. Si vous voulez en savoir plus sur la création d'enquêtes avec des fonctionnalités collaboratives, essayez le préréglage de générateur d'enquêtes AI pour le retour d'information des officiers de police communautaires.
Créez votre enquête de policiers sur le processus de retour d'information communautaire dès maintenant
Libérez des insights exploitables à partir des commentaires des officiers grâce à l'analyse d'enquêtes pilotée par l'AI - capturez des histoires plus approfondies, révélez de vrais besoins, et stimulez des améliorations de renforcement de la confiance dans vos interactions communautaires. Commencez dès aujourd'hui et découvrez ce qui motive vraiment le changement.