Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des officiers de police sur la collaboration inter-agences en utilisant des outils d'analyse de réponses d'enquêtes basés sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche que vous utilisez—et les outils que vous choisissez—dépend fortement de la forme et de la structure de vos données de réponses d'enquête. Voici le récapitulatif :
Données quantitatives : Si vous comptez simplement combien d'officiers ont choisi une certaine option (comme « oui » ou « non » à une question), des outils comme Excel ou Google Sheets peuvent faire les calculs rapidement et vous fournir des statistiques claires.
Données qualitatives : Si vous avez des réponses ouvertes ou des suivis détaillés (comme des récits sur les succès ou échecs de collaboration), les lire vous-même n'est pas réaliste une fois que vous avez des douzaines ou même des centaines de réponses. C'est là que les outils d'IA deviennent essentiels—ils vous font gagner du temps et mettent en lumière des thèmes que vous manqueriez probablement si vous analysiez tout manuellement.
Il existe deux principales approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses d'enquêtes qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller & analyser : Vous pouvez exporter vos données brutes d'enquête, coller des morceaux dans ChatGPT et avoir une conversation avec l'IA pour extraire des idées, résumer les thèmes principaux ou clarifier des réponses ambiguës.
Inconvénients : Cette méthode peut être lourde si vous avez beaucoup de réponses—les outils d'IA comme ChatGPT ont des limites de contexte, donc vous pourriez avoir besoin de diviser les données, de suivre ce qui a été analysé et de gérer manuellement les sorties. Cependant, elle reste flexible et puissante pour des enquêtes rapides et ponctuelles.
Un outil tout-en-un comme Specific
Collecte de données intégrée & analyse IA : Avec Specific, vous pouvez créer et lancer des enquêtes auprès des officiers de police sur la collaboration inter-agences, et laisser l'IA gérer à la fois la collecte et l'analyse approfondie automatiquement.
Suivis automatiques : Lors de la collecte des données, l'IA de Specific pose des questions de suivi intelligentes et en temps réel pour approfondir l'expérience spécifique de chaque officier. Cela augmente la qualité de votre jeu de données (apprenez comment fonctionnent les suivis automatiques de l'IA).
Résumés IA instantanés : Specific vous permet de discuter avec l'IA de vos données, résume instantanément les réponses, repère les thèmes récurrents ou les obstacles de communication et les transforme en idées exploitables—sans avoir à jongler avec des feuilles de calcul ou du code. Vous bénéficiez également de fonctionnalités avancées pour affiner la façon dont les données sont analysées, directement dans l'interface de chat.
Solution complète : Des outils comme NVivo et MAXQDA utilisent également l'apprentissage automatique pour le codage ouvert et la découverte de thèmes, mais Specific est le seul outil conçu pour la création d'enquêtes, les suivis et l'analyse des réponses par IA—conçu pour quiconque effectue des enquêtes dans les forces de l'ordre ou la sécurité publique. [1][2][3]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur la collaboration inter-agences des officiers de police
Vous n'avez pas besoin d'être un expert en IA pour obtenir des informations détaillées à partir de vos données d'enquête. Des prompts bien conçus sont le secret pour faire extraire à n'importe quel outil d'IA (ChatGPT, Specific, etc.) exactement ce que vous voulez—des principaux défis de collaboration au sentiment nuancé des officiers.
Prompt pour les idées principales : C'est le prompt à utiliser lorsque vous avez un grand tas de réponses ouvertes et que vous voulez voir ce qui résonne ou quels problèmes reviennent souvent. Voici le prompt exact que Specific utilise (et que vous pouvez utiliser tel quel dans ChatGPT) :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez 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 explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Donner plus de contexte pour de meilleures réponses : L'IA donne des résultats plus pertinents si vous décrivez le contexte de votre enquête, tel que : objectif, qui l'a administrée, et vos objectifs d'analyse. Essayez cela avant votre prompt principal :
Vous analysez les réponses d'une enquête auprès des officiers de police axée sur la collaboration inter-agences. Les officiers viennent de divers départements—urbains, suburbains et ruraux. L'objectif est de comprendre les obstacles à la collaboration et d'identifier les opportunités pour améliorer la communication et les résultats communs.
Une fois que vous voyez des thèmes, double-cliquez sur ce qui vous intéresse en demandant « Parlez-moi plus des obstacles de communication »—l'IA développera ou mettra en lumière des citations soutenantes.
Prompt pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a discuté d'un certain sujet, utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé du partage des ressources ? Inclure des citations. »
Prompt pour les points douloureux et défis : Pour faire ressortir les luttes récurrentes : « Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'apparition. »
Prompt pour l'analyse de sentiment : Transformez des retours qualitatifs en catégories de sentiment : « Évaluer le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chacune des catégories de sentiment. »
Prompt pour les personas : Pour révéler des archétypes récurrents d'officiers : « Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à l'utilisation des 'personas' en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observée dans les conversations. »
Prompt pour les besoins non satisfaits & opportunités : Si vous voulez une feuille de route pour l'amélioration : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mise en avant par les répondants. »
Vous voulez en savoir plus sur la création ou l'affinement de ce type d'enquête ? Consultez comment créer une enquête pour les officiers de police sur la collaboration inter-agences ou parcourez les meilleures questions pour les enquêtes sur la collaboration inter-agences des officiers de police.
Comment Specific analyse les données d'enquêtes qualitatives par type de question
Avec l'analyse des réponses d'enquêtes par IA de Specific, vous obtenez des décompositions détaillées pour chaque format de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA propose un résumé pour toutes les réponses, ainsi qu'une décomposition par thème pour les suivis connexes, afin que vous puissiez voir non seulement ce que les officiers ont dit d'emblée, mais aussi les histoires plus profondes découlant d'investigations plus approfondies.
Questions à choix multiples (avec suivis) : Si vos questions à choix multiples sont suivies de suivis ouverts (comme « Pourquoi avez-vous choisi cela ? »), Specific crée un résumé séparé pour les réponses de suivi de chaque réponse. De cette façon, vous connaîtrez le « pourquoi » derrière chaque choix, regroupé par contexte.
Questions de type NPS : Les détracteurs, les passifs et les promoteurs obtiennent chacun des résumés adaptés de leurs suivis individuels. Cela rend évident où les points douloureux ou les points forts de la collaboration sont concentrés par type de répondant.
Vous pouvez réaliser le même type d'analyse granulaire dans ChatGPT, mais cela nécessite généralement plus de division manuelle, de copier-coller, et de rédaction de prompts de suivi.
Comment gérer les limites de taille de contexte lors de l'utilisation de l'IA
Tous les outils d'IA—y compris ChatGPT et ceux intégrés dans les plateformes d'enquêtes—ont une « limite de contexte », qui est la quantité maximale de conversation ou de données que l'IA peut référencer en même temps. Si vous avez trop de réponses d'enquêtes d'officiers de police, elles ne peuvent peut-être pas toutes tenir pour une analyse simultanée.
Filtrage pour la pertinence : Avant d'analyser, filtrez les conversations pour que seules celles où les officiers ont répondu à certaines questions—ou donné certains types de réponses—soient transmises à l'IA. Cela réduit votre jeu de données et affine les idées autour d'un problème choisi, comme les obstacles de communication. Specific le fait automatiquement.
Recadrage pour la concentration : Sélectionnez juste les questions que vous voulez analyser—peut-être celles autour des forces opérationnelles conjointes ou des défis spécifiques de collaboration. Cette méthode de « recadrage » garde l'analyse dans la fenêtre de contexte de l'IA, permettant des explorations plus approfondies des réponses les plus importantes.
Cette double approche—filtrage plus recadrage—vous permet de travailler avec de grands ensembles de données en toute confiance, sans vous soucier de perdre des signaux ou d'obtenir une sortie incomplète de l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des officiers de police
La collaboration est souvent le maillon manquant lorsque les équipes tentent de tirer des idées des enquêtes auprès des officiers de police sur la collaboration inter-agences. Il est facile de se perdre dans les feuilles de calcul, ou de perdre la trace de qui analyse quoi.
Chats multiples pour la concentration : Dans Specific, chaque chat d'analyse de données d'enquête peut avoir ses propres filtres et centre d'intérêt—par exemple, un chat pourrait se concentrer sur les problèmes de communication, tandis qu'un autre pourrait analyser le sentiment autour du partage des ressources. Le créateur de chaque chat est visible, de sorte que votre équipe sait qui travaille sur quoi.
Voir qui a dit quoi : Lorsque vous collaborez avec des collègues à l'intérieur du chat IA, chaque message de chaque personne affiche son avatar. Vous savez toujours qui dirige quelle ligne d'enquête ou fait une découverte, même au sein des équipes.
Analyser en discutant : Vous pouvez discuter en direct avec l'IA de vos données d'enquête auprès des officiers de police, itérer sur les questions et partager les résultats instantanément—rendant la collaboration aussi simple que de rejoindre un canal Slack, mais en se concentrant sur vos propres idées structurées.
Pour les départements de police ou agences, ce flux de travail collaboratif aide les équipes à avancer rapidement, éviter de dupliquer les efforts et obtenir un consensus collectif sur les principales conclusions pour l'amélioration inter-agences.
Créez votre enquête sur la collaboration inter-agences des officiers de police maintenant
Lancez votre propre enquête conversationnelle et découvrez la véritable histoire derrière la collaboration inter-agences des policiers. Avec Specific, vous capturez rapidement des insights plus riches, les analysez avec l'IA, et permettez à votre équipe de conduire de réels changements—aucun effort manuel requis.
