Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des officiers de police sur les relations avec les médias en utilisant l'IA et d'autres stratégies intelligentes.
Choisir les bons outils pour analyser les données de réponses à une enquête
Votre stratégie d'analyse dépend vraiment du type de données que vous avez. Décomposons cela :
Données quantitatives : Les chiffres et pourcentages—comme le nombre d'officiers ayant choisi une certaine réponse—sont faciles à comptabiliser. Un bon vieux Excel ou Google Sheets suffit amplement pour ce type de comptage. Il suffit d'exporter, trier et obtenir vos statistiques.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis sont une toute autre affaire. Si vous demandez aux officiers ce qu'ils pensent réellement des relations avec les médias—ou comment ils amélioreraient la communication du département—vous finirez avec trop de texte à lire à la main. C'est là que les outils d'IA brillent : ils analysent les thèmes, trouvent des modèles et résument les retours instantanément.
Il existe deux approches pratiques lorsque vous traitez des données d'enquête qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par l'IA
Si vous avez déjà vos données dans une feuille de calcul ou un CSV, vous pouvez copier et coller des lots de réponses ouvertes dans ChatGPT ou un autre modèle de langage. De là, il vous suffit de demander à l'IA de trouver des thèmes ou des idées clés.
Mais attention : gérer de gros morceaux de texte de cette manière est rarement pratique. Fractionner de grands ensembles de réponses en blocs suffisamment petits pour s'adapter à la limite de mémoire de l'IA devient rapidement fastidieux, et extraire des idées à travers des lots devient vite compliqué. Vous jonglez aussi entre les outils et perdez un peu de contexte à chaque collage.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse des enquêtes policières dès le départ. Vous pouvez créer des enquêtes policières assistées par l'IA sur les relations avec les médias et recueillir des données beaucoup plus riches—car le système pose automatiquement des questions de clarification. Découvrez comment notre moteur de questions de suivi par IA fonctionne pour un contexte plus profond.
Avec une analyse alimentée par l'IA dans Specific :
Résumez les réponses et identifiez instantanément les thèmes clés—sans feuilles de calcul ni étiquetage manuel requis.
Discutez avec l'IA de vos données exactes, tout comme avec ChatGPT, mais vous conservez le contexte au niveau des questions et un filtrage avancé.
Transformez les résultats de l'enquête en idées exploitables—rapidement, et avec toutes vos données en un seul endroit. Vous pouvez en savoir plus sur ce processus en profondeur dans notre guide sur l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Lorsque vous choisissez un outil, évaluez combien de temps vous voulez passer à gérer les réponses par rapport à creuser ce qui compte vraiment : les idées elles-mêmes.
Fun fact—une étude a révélé que 76 % des départements de police municipaux américains ont des bureaux de relations avec les médias officiels. Cela représente beaucoup de personnes essayant de comprendre l'impact de la communication—et une excellente raison de rationaliser votre analyse des enquêtes. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de l'enquête sur les relations avec les médias des officiers de police
Obtenir de bons aperçus à partir des réponses aux enquêtes—surtout celles lourdes en texte—revient toujours à poser les bonnes questions à votre IA. Voici mes invites préférées, connues pour fonctionner bien pour analyser les conversations d'enquêtes auprès des officiers de police sur les relations avec les médias. Utilisez-les dans ChatGPT, un autre outil basé sur GPT, ou directement dans une plateforme d'IA spécialement conçue comme Specific.
Invite pour les idées centrales : Utilisez cela pour extraire les principaux sujets et combien de personnes ont mentionné chaque sujet. C'est un standard dans l'analyse de Specific, et cela fonctionne tout aussi bien ailleurs.
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée centrale précise (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- aucune suggestion
- aucune indication
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée centrale :** texte explicatif
Rappelez-vous toujours : le plus de contexte vous donnez à l'IA, les meilleurs sont les résultats. Par exemple, dites-lui "Ces officiers de police commentent les relations médiatiques du département. Mon but est de comprendre les lacunes de communication." Voici une façon de formuler cela :
Vous êtes un assistant expert analysant les réponses de l'enquête des officiers de police sur les relations médiatiques. Mon but est de comprendre les thèmes récurrents—surtout les points douloureux concernant la communication interne et externe. Répondez par des points résumés, mentionnant combien d'officiers ont soulevé chaque point central.
Approfondissez les idées clés : Si vous repérez un sujet récurrent (par exemple, "confiance dans le reportage médiatique"), stimulez l'IA avec :
Dites-moi-en plus sur la confiance dans le reportage médiatique.
Invite pour des sujets spécifiques : Si vous voulez savoir, par exemple, si quelqu'un a discuté de l'utilisation des réseaux sociaux, demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'utilisation des réseaux sociaux ? Inclure des citations.
Identifier des personas d'officiers distincts : Parfait pour comprendre les motivations des différents groupes au sein de votre département.
Basé sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables à la manière dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Faire ressortir les points de douleur & les défis : Cela va droit au but de ce qui dérange vos officiers concernant les interactions médiatiques :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points douloureux, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Comprendre les motivations et les moteurs : Pourquoi certains officiers abordent-ils les médias de manière proactive, tandis que d'autres l'évitent ?
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui depuis les données.
Effectuer une analyse des sentiments : Particulièrement utile pour mesurer l'approbation ou les plaintes concernant les stratégies de communication du département.
Évaluez le sentiment général 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.
Découvrir des besoins non satisfaits & des idées d'amélioration : Utilisez cette invite pour repérer les opportunités pour de nouveaux programmes de formation ou de sensibilisation :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration que les répondants ont soulignés.
Pour tirer le meilleur parti de ces invites, adaptez toujours les questions de suivi à la stratégie médiatique de votre département. Si vous souhaitez approfondir votre enquête ou réécrire des questions pour plus de clarté, le éditeur d'enquête par IA dans Specific vous permet même de réviser votre contenu d'enquête de manière conversationnelle. Voir plus de conseils dans notre guide : meilleures questions pour les enquêtes sur les relations médiatiques des officiers de police.
Comment Specific gère l'analyse en fonction du type de question
Le type de question que vous posez dans votre enquête auprès des officiers de police détermine comment vous l’analyserez, surtout dans des outils comme Specific :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Voyez un résumé pour toutes les réponses, ainsi que des décompositions pour les réponses à tout suivi automatique que l'IA a posé.
Choix multiple avec suivis : Pour chaque option (par exemple, "communication médiatique : positif/négatif/neutre"), vous obtenez un résumé ciblé des réponses de suivi pertinentes par choix—parfait pour repérer les différences entre les groupes.
Questions de type NPS : Les détracteurs, passifs et promoteurs obtiennent chacun leur propre résumé personnalisé pour les commentaires attachés à leurs évaluations. Ce sont des données exploitables directement à portée de main.
Vous pouvez reproduire la même structure dans ChatGPT, mais c’est définitivement plus manuel : copiez les réponses brutes de chaque groupe, collez-les avec le bon contexte, et exécutez les invites séparément. Si vous souhaitez automatiser cela et garder tout organisé, Specific économise un temps précieux.
Curieux de créer un sondage NPS pour vos officiers ? Essayez le créateur de sondages NPS pour les relations police/médias—il est préconfiguré et prêt à l'emploi.
Contourner les limites de fenêtre contextuelle de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Les grands modèles d'IA—qu'il s'agisse de GPT d'OpenAI ou d'autres fournisseurs—ont tous une limite contextuelle, ce qui signifie que vous ne pouvez analyser qu'un certain volume de texte à la fois. Pour de grandes enquêtes auprès des officiers de police sur les relations médiatiques, c'est un véritable obstacle.
Voici ce que vous pouvez faire (et ce que Specific fait automatiquement) :
Filtrage : Concentrez votre analyse IA sur des réponses spécifiques—par exemple, seulement les officiers qui ont répondu à la question sur la "communication externe", ou qui ont noté l'engagement médiatique au-dessus de 7. Cela réduit l'ensemble des données sans perdre de pertinence.
Recadrage : Au lieu d'envoyer chaque question à l'IA, réduisez votre sélection aux seuls sujets sur lesquels vous voulez des idées. De cette façon, vous pouvez inclure{