Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses/données d'une enquête auprès des officiers de police concernant l'équité du processus de promotion. Si vous souhaitez comprendre les résultats de votre enquête, continuez à lire pour des conseils clairs sur les outils, les incitations et les pièges courants.
Choisir les bons outils pour analyser les données de l'enquête des officiers de police
La manière dont vous abordez l'analyse dépend de la forme de vos données. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si vous comptez simplement combien d'officiers ont choisi la réponse A ou B, des outils simples comme Excel ou Google Sheets vous faciliteront la tâche.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, telles que demander aux officiers comment ils trouvent le processus de promotion équitable, entraînent des tonnes de réponses écrites. Lire et analyser des dizaines (ou des centaines) de celles-ci à la main est épuisant et souvent peu pratique. C'est là que les outils d'IA interviennent pour vous sauver la mise, en vous aidant à résumer le sens, à extraire les thèmes récurrents et à repérer les motifs que des humains pourraient manquer.
Il existe vraiment deux façons d'aborder l'analyse des enquêtes qualitatives avec les outils modernes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données exportées dans ChatGPT (ou similaire) et posez-lui des questions sur les réponses. Cela fait le travail et est un énorme pas en avant par rapport à la revue manuelle, mais cela présente des inconvénients : gestion du formatage, limites de taille de message, et nécessité de clarifier chaque incitation. Cela nécessite des efforts, surtout si vous devez reprendre ou ajuster votre analyse plus tard.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécialement pour ce workflow. Vous collectez les données de votre enquête sur l'équité du processus de promotion, avec des questions complémentaires automatiques qui vont plus loin que les outils d’enquête génériques. L'IA résume ensuite instantanément toutes les réponses, découvre les thèmes clés et vous présente des insights exploitables. Pas de jonglage de feuilles de calcul ni de copier-coller entre outils.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific fait la différence : Vous pouvez discuter avec l'IA de vos données d'enquête des officiers de police, comme avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires : gestion contextuelle, filtres avancés et chats dédiés pour différents fils d'analyse. Découvrez-en plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA avec Specific pour un workflow efficace et reproductible.
En passant, ce type d'analyse est important. Des recherches montrent que 57,9% des officiers de police ne sont pas d'accord (ou fortement pas d'accord) avec l'idée que les promotions augmentent la performance au travail, donc comprendre ces perceptions en profondeur peut aider à faire avancer le changement organisationnel. [1]
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête sur le processus de promotion des officiers de police
Ce que vous demandez à votre outil d'IA, ou à Specific, compte autant que l'outil lui-même. Voici des incitations qui m'aident systématiquement à obtenir des résultats significatifs lors de l'analyse des réponses des officiers de police concernant l'équité du processus de promotion.
Incitation pour les idées principales : Utilisez cela dans ChatGPT ou Specific pour distiller les thèmes majeurs de vos réponses d'enquête ouvertes. C’est particulièrement utile pour repérer les préoccupations récurrentes, le scepticisme ou l'appréciation dans les retours des officiers.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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'IA réussit mieux quand elle a un contexte riche. Autant que possible, parlez-lui de vos objectifs d'enquête, de votre processus ou de vos préoccupations. Par exemple :
Je suis en train d'analyser une enquête de 150 officiers de police sur leurs opinions sur l'équité du processus de promotion. Le service a récemment changé ses critères d'évaluation, et je veux comprendre s'il y a du scepticisme ou une croyance en un biais, notamment en ce qui concerne le sexe ou l'ancienneté.
Incitation pour expliquer un thème principal : Si vous repérez un thème comme « préoccupations liées à la promotion basée sur le genre », demandez à l'IA :
Parlez-moi davantage des préoccupations liées à la promotion basée sur le genre
Cela vous donne une analyse plus détaillée de citations représentatives ou de motifs, idéal pour comprendre les résultats sensibles ou controversés.
Incitation pour sujets ciblés : Si vous avez des hypothèses ou répondez à des plaintes courantes (par ex., « Les promotions sont-elles perçues comme procédurales plutôt que comme reconnaissance ? »), utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des promotions comme étant procédurales plutôt que de reconnaissance ? Incluez des citations.
Incitation pour les points de tension et les défis : Allez directement aux frustrations profondément enracinées. Cette incitation est clé pour faire ressortir les problèmes les plus souvent cités, y compris les problèmes de moral ou les perceptions de favoritisme :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de tension, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour une analyse des sentiments : Vous voulez prendre le pouls de l'humeur ? C'est particulièrement utile si vous soupçonnez un scepticisme profond ou un sentiment négatif (ce qui, selon les études, est courant) :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les personas et les motivations : Comprendre les différents groupes (« anciens », jeunes ambitieux, etc.) aide à adapter la communication et l'élaboration de politiques :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, semblables à ceux utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Pour plus d'inspiration, consultez ce guide des meilleures questions pour les enquêtes sur l'équité du processus de promotion des officiers de police et les modèles d'enquêtes propulsées par l'IA qui intègrent déjà une logique d'incitation IA intégrée.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific vous donne un résumé pour chaque réponse et pour les réponses de suivi connexes. Cela signifie que vous voyez instantanément l'essence de ce que pensent et ressentent les officiers—plus besoin de passer au crible chaque mot de retour.
Choix avec suivis: Lorsque votre enquête demande aux officiers de choisir parmi des réponses fixes mais demande ensuite « pourquoi? » (ou une autre question de suivi), Specific analyse et résume les réponses par choix—vous donnant une idée claire du raisonnement derrière chaque sélection.
Questions NPS : La plateforme explore automatiquement les détracteurs, les neutres et les promoteurs. Chaque groupe a droit à un résumé des raisons principales de son score, donc vous savez non seulement combien d'officiers sont mécontents, mais aussi exactement pourquoi.
Vous pouvez reproduire tout cela dans ChatGPT aussi—cela prend juste des étapes supplémentaires : copier-coller des données, filtrer par groupe, et répéter les incitations pour chaque tour d'analyse.
Surmonter les défis avec les limites de contexte IA
L'analyse IA n'est pas magique—il y a une limite à la quantité de texte qui peut être traitée à la fois (« limite de taille de contexte »). Pour les grandes enquêtes (et les ensembles de données d'enquête policière peuvent devenir longs rapidement), vous avez besoin d'un moyen de prioriser les données les plus importantes.
Specific aborde cela avec deux méthodes, toutes deux disponibles dès la sortie de la boîte :
Filtrage : Réduisez votre jeu de données en vous concentrant sur les réponses pour lesquelles les officiers ont répondu à des questions spécifiques ou ont choisi certaines réponses. Cela concentre l'analyse IA sur ce qui vous importe le plus.
Rogner : Choisissez juste un sous-ensemble de questions à envoyer à l'IA. Cela maximise le nombre de conversations analysées et garde vos insights étroitement axés sur des points clés comme les préoccupations d'équité ou les opinions sur le biais de genre.
Ensemble, ces méthodes rendent l'analyse à grande échelle des enquêtes qualitatives faisable et fiable, même pour des questions complexes comme l'équité promotionnelle.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses au sondage des officiers de police
La collaboration est souvent la partie la plus délicate de l'analyse des données d'enquête sur l'équité du processus de promotion dans la police—des membres d'équipe multiples, des horaires changeants et des résultats sensibles peuvent créer de véritables obstacles.
Analyse collaborative basée sur le chat : Dans Specific, vous pouvez analyser toutes vos données d'enquête en discutant avec l'IA—aucun codage ou manipulation de données requis. Les membres de l'équipe peuvent se lancer dans différents chats en même temps, chacun axé sur un angle différent (« raisons du scepticisme », « suggestions d'amélioration », etc.).
Chats d'analyse multiples: Chaque chat peut avoir ses propres filtres (par exemple, juste des réponses concernant le biais de genre ou des grades spécifiques) et il est toujours clair qui a commencé quel chat, donc aucun fil d'analyse ne se perd ou ne se duplique. Vous saurez toujours qui a demandé quel insight—gardant le travail de groupe organisé.
Visibilité des avatars dans les chats : Lors de la collaboration avec des collègues dans AI Chat, chaque message est marqué avec l'avatar de l'expéditeur, rendant la communication transparente et facile à suivre.
Cette approche centrée sur l'équipe est particulièrement précieuse pour les enquêtes policières sensibles, où les résultats doivent être interprétés avec soin et les plans d'action nécessitent souvent un large apport. Pour plus de conseils sur la construction d'enquêtes ou les techniques collaboratives, visitez le guide sur la façon de créer des enquêtes sur l'équité du processus de promotion des officiers de police.
Créez maintenant votre enquête pour les officiers de police sur l'équité du processus de promotion
Commencez à recueillir des retours plus profonds et exploitables de la part des officiers et appuyez votre analyse avec des résumés instantanés alimentés par l'IA, des suivis et une collaboration en équipe. N'attendez pas pour découvrir les insights dont vous avez besoin pour un processus de promotion plus équitable—créez votre enquête dès aujourd'hui.