Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête policière sur la réponse à l'itinérance en utilisant l'IA et d'autres outils d'analyse d'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes des agents de police
La manière dont vous analysez les réponses d'une enquête sur la réponse à l'itinérance des policiers dépend du type de données que vous avez collectées et de leur structure.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des chiffres ou des comptes (par exemple, "Combien d'agents soutiennent une certaine politique ?"), des tableurs comme Excel ou Google Sheets font le travail rapidement - vous pouvez immédiatement exécuter des statistiques ou des graphiques de base.
Données qualitatives : Les données sous forme de texte libre, comme les réponses ouvertes ou les questions de suivi - surtout dans le contexte sensible de la police et de l'itinérance - apportent des idées beaucoup plus profondes. Mais passer au crible toutes ces réponses manuellement ? Pas réaliste. C'est là que les outils d'analyse d'IA interviennent pour gagner du temps et découvrir le tableau d'ensemble.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter les données brutes de l'enquête et les coller dans ChatGPT (ou d'autres outils alimentés par GPT). Vous discutez avec l'outil de vos données d'enquête en demandant les thèmes principaux, les sentiments ou les modèles.
Mais soyons réalistes : Copier une tonne de texte d'enquête est chaotique. Vous devez segmenter les données, gérer le formatage, et la fenêtre de contexte devient rapidement serrée (surtout avec des centaines de réponses d'enquête). Cette méthode est idéale pour des enquêtes courtes et des analyses approfondies ponctuelles, mais elle n'est pas idéale pour l'analyse récurrente des enquêtes.
Des outils comme NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA, Delve et Canvs AI utilisent également l'IA pour l'analyse qualitative des enquêtes. Ils offrent des fonctionnalités avancées - comme l'analyse des sentiments, le codage automatique et la collaboration en temps réel - pour de grands ensembles de données multi-formats issus des enquêtes des agents de police. Ces plateformes aident les chercheurs à résumer les modèles et à automatiser l'extraction de thèmes à partir de vastes ensembles de données bien plus rapidement que le codage manuel traditionnel.[1]
Outil tout-en-un comme Specific
Une plateforme alimentée par l'IA comme Specific est conçue précisément pour cet usage. Elle vous permet de créer, lancer et analyser des enquêtes conversationnelles (comme une enquête sur la réponse à l'itinérance des policiers), le tout en un seul endroit.
À mesure que les réponses arrivent, l'IA de Specific pose des questions de suivi dynamiques pour clarifier et approfondir. Cela conduit à des réponses plus riches et à des données plus exploitables comparées aux enquêtes standards, réalisées en une seule fois.
Pour l'analyse, l'analyse des réponses de Specific est instantanée et automatique. Elle résume les grandes idées, distille le sentiment et vous permet d'interagir avec les données conversationnellement - comme utiliser ChatGPT, mais conçu pour les données d'enquêtes, pas pour le chat général.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats d'enquête, ajouter des filtres et gérer quelles données sont analysées. Le flux de travail est fluide - pas besoin de gymnastiques manuelles sur tableur ou de copier-coller.
Envie de configurer votre propre flux de travail d'enquête ? Vous pouvez essayer de créer une enquête personnalisée à partir de rien à l'aide de l'générateur d'enquêtes IA, ou consulter des idées de questions élaborées par des experts dans cet article sur les questions efficaces des enquêtes policières.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur la réponse à l'itinérance des policiers
J'ai vu des résultats s'améliorer de manière spectaculaire lorsque les gens savent quelles incitations utiliser. Voici mes incitations d'IA préférées que vous pouvez utiliser avec vos données d'enquête - que vous travailliez dans Specific ou que vous colliez des données dans ChatGPT ou d'autres outils d'IA.
Incitation pour idées principales : Le starter le plus polyvalent. Vous obtenez les principaux thèmes et les comptez, ce qui est parfait pour résumer de grands groupes de commentaires des agents de police.
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez 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 : Donnez plus de contexte à l'IA pour obtenir de meilleurs résultats. Décrivez les objectifs de votre enquête, qui l'a remplie, pourquoi vous avez posé ces questions spécifiques, etc. Voici un exemple que vous pouvez essayer :
Cette enquête recueille des opinions des policiers sur les défis et les approches de la réponse à l'itinérance dans notre ville. Nous voulons comprendre profondément ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et où plus de formation ou de soutien est nécessaire. Analysez les réponses suivantes pour des thèmes exploitables.
Incitation pour creuser plus profondément : Après avoir vu une idée clé, demandez :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Incitation pour un sujet spécifique : Pour valider quelque chose qui vous intéresse, essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'impact des partenariats accrus de la police avec des services sociaux ? Incluez des citations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Pour identifier ce qui est le plus difficile pour les agents de police dans leur travail de réponse à l'itinérance :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour les motivations & moteurs : Qu'est-ce qui motive les agents à agir ou intervenir comme ils le font ? Regroupez les raisons communes, et fournissez des citations tirées des données.
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales 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.
Incitation pour suggestions & idées : Pour faire émerger de nouvelles approches ou améliorations proposées par les agents de police de première ligne :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Vous voulez une lecture émotionnelle des données ? Demandez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous pouvez combiner et assortir ces incitations, ou continuer à les itérer au fur et à mesure de l'apparition de nouvelles questions dans votre analyse. Pour des idées et modèles plus avancés, consultez ce guide étape par étape pour configurer les enquêtes policières sur l'itinérance.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Dans Specific, la manière dont les réponses sont résumées et analysées dépend du type de question posée. Voici la répartition :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé généré par l'IA qui distille les plus grands thèmes de toutes les réponses principales et de suivi pour cette question. Cela vous donne un récapitulatif clair et axé sur ce qui compte le plus pour vos répondants policiers.
Questions à choix avec suivi : L'analyse va plus loin : pour chaque choix, Specific résume toutes les réponses aux questions de suivi liées à cette réponse sélectionnée. Vous voyez ce qui a motivé les agents à choisir "services de soutien" contre "application de la loi", par exemple.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie NPS - détracteurs, passifs, promoteurs - obtient son propre résumé montrant ce que ces groupes ont dit dans les questions de suivi relatives. Cela signifie que vous pouvez instantanément savoir ce qui suscite l'enthousiasme, l'hésitation ou la critique.
Si vous travaillez avec ChatGPT ou un autre outil d'IA générique, vous pouvez absolument reproduire ce processus. Vous devez juste découper les données vous-même et demander à l'IA des lots de réponses pour la question pertinente ou le groupe.
Vous souhaitez voir un modèle d'enquête utilisant toutes ces fonctionnalités logiques ? Découvrez ce modèle d'enquête NPS pour agents de police sur la réponse à l'itinérance prêt à l'emploi.
Comment gérer les défis de taille de contexte dans l'analyse des enquêtes IA
Un réel problème que je constate est les limites de la fenêtre de contexte de l'IA. Lorsque vous avez une tonne de réponses d'agents de police (cent ou plus), l'IA ne peut tout simplement pas voir tout d'un coup - donc toutes les données ne sont pas analysées.
Il y a deux moyens intelligents de gérer cela dans Specific :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction de la façon dont les agents ont répondu - par exemple en ne regardant que ceux qui ont fourni des réponses de suivi sur un sujet spécifique. L'IA se concentre uniquement sur le sous-ensemble qui vous intéresse. Sans effort.
Questions de recadrage : Au lieu d'envoyer chaque question et chaque réponse, vous n'envoyez que les questions sélectionnées (par exemple : "Comment amélioreriez-vous les approches actuelles pour répondre à l'itinérance ?" avec des suivis) à l'IA. Cela garde le contexte compact et concentré.
Le filtrage et le recadrage vous permettent de rester agile, en mettant en avant des insights clairs à partir des conversations les plus pertinentes sans rencontrer d'erreurs de "données trop volumineuses".
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des agents de police
La collaboration peut être difficile lorsque plusieurs personnes travaillent sur l'analyse de données qualitatives d'enquêtes des agents de police. Les équipes veulent s'assurer que tout le monde soit sur la même longueur d'onde - sans réunions interminables ou travail dupliqué.
Dans Specific, la collaboration est boostée.
Analyse propulsée par chat : Plusieurs coéquipiers peuvent chacun avoir leurs propres discussions d'IA, configurer différents filtres ou suivre des intuitions d'analyse. C'est comme des pistes parallèles sur les mêmes données. Les responsables des départements policiers peuvent faire ressortir les thèmes de la patrouille de première ligne, tandis que les équipes de politique creusent dans les retours stratégiques - tout en même temps.
Transparence : Dans chaque chat, vous voyez qui l'a créé, et chaque message a un avatar de l'expéditeur. Il est facile de revenir en arrière, de comprendre les décisions d'analyse ou de continuer le fil avec de nouvelles questions.
Suivi centralisé : Vos enquêtes et discussions d'analyse sont organisées en un seul endroit. Pas besoin de chercher à travers d'infinis fils d'email ou tableurs pour "le dernier résumé". Si vous travaillez sur des changements de politique avec des partenaires externes, ou des initiatives inter-départementales, cela vous fait gagner un temps précieux et réduit le stress.
Vous souhaitez éditer ou améliorer les questions en cours de route, à mesure que de nouveaux insights apparaissent ? L'éditeur d'enquêtes IA dans Specific vous permet de modifier le contenu de l'enquête à la volée, juste en discutant.
Créez dès maintenant votre enquête sur la réponse à l'itinérance des agents de police
Commencez à recueillir des insights actionnables et voyez l'analyse instantanée de l'IA - une meilleure et plus rapide façon de capter les perspectives de première ligne et de façonner la politique locale.