Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des policiers concernant leur moral. Si vous cherchez à donner du sens à vos données et à découvrir des informations exploitables, c'est un excellent point de départ.
Choisir les bons outils pour l'analyse du moral des policiers
L'approche et les outils appropriés dépendent de la structure de vos réponses au sondage. Les données quantitatives, comme les évaluations ou les choix multiples, sont faciles à résumer avec des outils de base. Mais les données qualitatives, telles que les réponses ouvertes, nécessitent un soutien avancé de l'IA pour comprendre réellement les préoccupations des policiers.
Données quantitatives : Les chiffres sont vos amis ici. Si vous suivez combien d'agents ont sélectionné une évaluation de moral particulière ou sont d'accord avec une déclaration, un outil de tableur comme Excel ou Google Sheets fonctionne bien. Vous pouvez rapidement comptabiliser les résultats et créer des graphiques pour visualiser la distribution.
Données qualitatives : Les réponses en texte libre, les suivis et les conversations plus longues peuvent contenir les données les plus précieuses, mais aussi les plus complexes. Lire chacune manuellement n'est pas réaliste, surtout lorsque les réponses se comptent par centaines ou milliers. C'est là que les outils alimentés par l'IA brillent, en extrayant les principaux thèmes, le sentiment et les preuves à travers de grands ensembles de données.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Une approche consiste à exporter vos données d'enquête et à les copier dans un outil comme ChatGPT. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos réponses, lui demander de résumer les thèmes clés ou de creuser des sujets spécifiques concernant le moral des agents.
Cependant, ce flux de travail est rarement pratique. ChatGPT ne structure pas automatiquement vos données d'enquête ni ne lie les réponses de suivi à des choix spécifiques. Les fichiers peuvent devenir volumineux, nécessitant une séparation ou un formatage fastidieux. C'est utilisable pour des ensembles de données réduits, mais chronophage à mesure que votre enquête grandit.
Outil tout-en-un comme Specific
Une autre approche est d'utiliser un outil d'IA conçu pour le travail, tel que Specific. Specific combine la collecte d'enquêtes (en particulier des sondages conversationnels pilotés par l'IA, adaptés aux policiers) avec une analyse intégrée alimentée par l'IA.
Lorsque vous collectez des réponses avec Specific, la plateforme peut automatiquement poser des questions de suivi intelligentes. Cela mène à des données plus riches et de meilleure qualité des policiers, vous permettant de voir non seulement quels problèmes de moral existent, mais pourquoi ils sont importants.
L'analyse alimentée par l'IA change la donne. Après avoir collecté les réponses des enquêtes, l'IA de Specific résume instantanément les données, met en évidence les défis clés liés au moral (par exemple, pourquoi 58 % des agents rapportent un moral personnel bas [1]), et vous permet de dialoguer directement avec l'IA sur des questions nuancées. Pas de travail manuel, pas besoin de tableurs. Les filtres supplémentaires et les contrôles contextuels vous aident à garder les informations ciblées et pertinentes.
C'est comme avoir un ChatGPT intégré juste pour vos données d'enquête, mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour la collaboration et la gestion des résultats. Cela facilite la tâche pour les services de police, ou toute personne menant une enquête sur le moral, d'obtenir des réponses claires et exploitables.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur le moral des policiers
Une fois que vous avez vos réponses prêtes, que ce soit dans ChatGPT ou Specific, les bonnes invitations vous aideront à tirer des informations exploitables des sondages sur le moral des agents. Voici quelques exemples pratiques qui fonctionnent particulièrement bien pour l'analyse des retours des forces de l'ordre :
Invitation aux idées principales : Utilisez cela pour extraire les principaux thèmes et comprendre ce qui compte le plus pour les policiers. C'est la valeur par défaut de Specific, et ça fonctionne très bien dans tout outil GPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences pour les résultats :
- 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
Améliorez vos résultats avec du contexte : Donnez toujours plus d'informations à l'IA sur votre enquête ou but, cela fait une grande différence dans la profondeur et la précision de l'analyse AI.
« Vous analysez les réponses d'une enquête auprès des policiers concernant le moral. L'enquête a été envoyée après une année difficile, avec des inquiétudes concernant le soutien gouvernemental, la santé mentale et l'intention de démissionner. Veuillez vous concentrer particulièrement sur les raisons pour lesquelles les agents se sentent insatisfaits ou sous-évalués. »
Invitation de suivi pour la profondeur : Essayez de demander : « Dites-moi plus sur le moral bas parmi les agents. » Cela vous aidera à approfondir une idée principale spécifique.
Invitation pour des sujets spécifiques : Si vous voulez savoir si quelqu'un a mentionné des sujets particuliers concernant le moral, utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé de [XYZ] ? » Ajoutez « Inclure les citations » pour des opinions directes des agents.
Invitation pour les personas : « En se basant sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaires à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations. »
Invitation aux points de douleurs et défis : « Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'apparition. » Cela est particulièrement précieux, puisque les données montrent constamment que seulement 9 % des policiers se sentent valorisés dans leurs rôles, avec 70 % signalant un moral bas [4].
Invitation aux motivations et moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données. »
Invitation à l'analyse du sentiment : « 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. » Cela aide à suivre les changements dans le moral, comme 87 % des agents se sentant que le moral général dans leur force est bas [1].
Invitation aux suggestions et idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent. »
Invitation aux besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants. »
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Comment Specific analyse les données qualitatives sur le moral des policiers
Specific adapte automatiquement son analyse selon le type de question, facilitant l'extraction d'informations exploitables sur le moral des agents de façon structurée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résume toutes les réponses et les suivis associés, en distillant les préoccupations clés concernant le moral et les citations de soutien en un seul aperçu.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix de réponse (par exemple, « le moral est bas ») obtient son propre résumé séparé des réponses en texte libre liées à cette sélection. Cela facilite la visualisation, par exemple, de pourquoi 85 % des agents mentionnent un moral bas lorsqu'ils citent des intentions de démission [2].
Questions NPS : Specific fournit un résumé séparé pour les détracteurs, passifs, et promoteurs, en agrégeant tous leurs commentaires de suivi. Cela aide à se concentrer sur ce qui motive les scores de moral élevés ou bas.
Vous pouvez suivre une approche similaire en copiant et triant vos données avant d'utiliser ChatGPT, mais ça devient fastidieux rapidement, surtout lorsque des centaines d'agents répondent.
Curieux de savoir comment fonctionnent les questions de suivi automatiques ? Apprenez-en plus sur les suivis alimentés par l'IA dans les enquêtes auprès des policiers ici.
Résoudre la limite de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes sur le moral
Les outils AI comme GPT ont une « limite de taille de contexte » - si votre enquête a des centaines de réponses détaillées, elles pourraient ne pas rentrer toutes dans une seule fenêtre d'analyse.
Specific résout ceci de deux façons intelligentes :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations par réponses, par exemple, ne regarder que les agents qui ont signalé de graves problèmes de moral ou prévu de démissionner. L'IA analyse alors uniquement ce sous-ensemble, en respectant les limites techniques et en se concentrant sur ce qui importe le plus.
Recadrage : Vous pouvez recadrer les questions pour l'analyse, n'envoyant que des questions sélectionnées à l'IA (comme les questions ouvertes sur le moral ou les réponses de suivi). Cela maximise le nombre de réponses pouvant être analysées à la fois, sans perdre les informations clés des agents.
Cette approche en plusieurs étapes permet aux départements et aux chercheurs de maintenir leur analyse précise et évolutive, même avec une grande quantité d'enquêtes.
Pour les utilisateurs avancés gérant des exports bruts, vous pouvez répliquer ce processus en segmentant vos données avant de les envoyer dans ChatGPT.
Si vous construisez votre enquête à partir de zéro, créez des enquêtes personnalisées alimentées par l'IA pour les policiers en utilisant notre générateur conversationnel.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des policiers
La collaboration en équipe est un défi classique, surtout pour les enquêtes sensibles sur le moral des policiers. Vous souhaitez que les parties prenantes voient non seulement les données, mais aussi contribuent avec des questions et des perspectives, sans créer de chaos dans le flux de travail d'analyse.
Specific simplifie cela avec une analyse de sondage basée sur le chat. Plusieurs personnes peuvent créer leurs propres chats avec l'IA, chacun filtré pour des questions ou groupes spécifiques (par exemple, « agents avec moins de 5 ans de service » vs. « agents prévoyant de démissionner »).
Chaque chat montre qui a démarré la conversation, vous aidant à voir quel membre de l'équipe ou analyste a enquêté sur quels problèmes de moral. Vous savez instantanément à qui vous devez faire un retour, et pouvez garder les commentaires organisés et orientés vers l'action, même à mesure que de nouveaux thèmes émergent.
Les avatars identifient les messages de chaque membre de l'équipe lors des conversations avec l'IA, de sorte que chacun sait qui a posé quelle question, partagé une citation clé, ou signalé un modèle concernant les perceptions des agents sur le gouvernement - un domaine critique, puisque 95 % estiment que leur traitement par le gouvernement impacte le moral [3].
Une meilleure collaboration dans l'analyse des enquêtes sur le moral aide les policiers, la direction, et les chercheurs à s'aligner sur les vrais problèmes, qu'il s'agisse de stress (signalé par 85 % des policiers) ou du besoin de soutien systémique [1][2].
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