Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers sur le maintien de l'ordre lors des événements publics. Nous couvrirons des approches pratiques et vous indiquerons des outils qui rendent le processus beaucoup plus facile et plus perspicace.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser les réponses à un sondage dépendent de la forme et de la structure de vos données. Laissez-moi décomposer cela :
Données quantitatives : Si vous disposez de données structurées (comme « Comment évalueriez-vous le contrôle de la foule lors du dernier événement public—Excellent, Bon, Satisfaisant, Mauvais ? »), il est simple de comptabiliser les résultats à l'aide d'Excel ou de Google Sheets. Tabuler et visualiser combien de policiers ont choisi chaque réponse est simple et vous donne des perspectives rapides et fiables.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les suivis (« Décrivez les défis auxquels vous avez été confronté lors du contrôle de la foule ») nécessitent une tactique différente. Lire toutes ces réponses manuellement n'est tout simplement pas viable, surtout pour les sondages de grande envergure. C'est là que les outils d'IA brillent—ils peuvent analyser les données textuelles, extraire des schémas et signaler rapidement les thèmes émergents. Étant donné que 78% des analystes utilisent désormais l'IA pour traiter les retours qualitatifs des sondages à grande échelle, cela devient rapidement une pratique standard. [1]
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Outils basés sur la conversation comme ChatGPT : C'est une manière flexible et facile de réaliser une analyse initiale. Exportez vos réponses au sondage sous forme de texte ou de feuille de calcul, copiez-les dans ChatGPT et posez des questions à l'IA concernant les données (« Quels problèmes les policiers rapportent-ils le plus souvent lors des défilés ? »).
Mais la commodité a un coût : Le tri et la mise en forme des données pour les coller est fastidieux. De grandes quantités de données pourraient ne pas tenir dans une seule session en raison des limitations de la longueur du contexte. De plus, votre flux de travail se dégrade si vous souhaitez garder les données sécurisées, vérifier l'analyse ou revisiter les conclusions ultérieurement—pour cela, vous avez besoin de solutions plus spécialisées.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil IA conçu pour les flux de sondage : Avec Specific, tout est intégré nativement. Vous recueillez des réponses à des sondages conversationnels, y compris des suivis riches, et analysez instantanément les retours qualitatifs avec l'IA—tout en un seul endroit.
Meilleure qualité des données : Parce que les sondages sur Specific posent des questions de suivi intelligentes d'un point de vue contextuel (voir plus sur comment cela fonctionne ici), vous obtenez des perspectives plus profondes sur le maintien de l'ordre lors des événements publics. Le résultat ? Moins de réponses génériques, plus de contexte exploitable sur les défis réels auxquels les policiers font face sur le terrain.
Analyse IA conçue pour les retours d'information : Vous n'avez pas besoin de coller vos données ailleurs ou de jongler avec des feuilles de calcul. Avec Specific, l'IA résume instantanément toutes les réponses ouvertes, trouve les thèmes majeurs et les transforme en recommandations exploitables. Vous pouvez converser de manière interactive avec les résultats—comme avec d'autres GPT, sauf qu'ici le système comprend la structure des réponses. Vous pouvez filtrer par groupes spécifiques (« policiers ayant travaillé sur des concerts »), et même contrôler le contexte envoyé à l'IA pour des questions ciblées.
Si vous voulez créer un sondage auprès des policiers sur le maintien de l'ordre lors d'événements publics à partir de zéro, consultez le générateur de sondage IA avec présélection pour ce cas d'utilisation. Ou explorez plus en profondeur comment analyser les réponses aux sondages avec l'IA.
Templates utiles pour analyser les réponses des policiers sur le maintien de l'ordre lors des événements publics
Le choix des questions compte—une bonne question ou un bon template débloque des insights de meilleure qualité dans vos données. Voici quelques méthodes puissantes pour interagir avec les réponses au sondage, que vous soyez dans ChatGPT, Specific ou tout autre outil d'analyse IA.
Template pour les idées principales : C'est la solution pour faire émerger des thèmes ou des sujets clés. Collez ce texte et vous obtiendrez une liste classée, numérotée de ce qui importe le plus pour vos policiers. (Fonctionne parfaitement pour les feedbacks complexes, en texte libre) :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné cette idée principale (utilisez des nombres, 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
L'IA produit des résultats encore plus forts si vous ajoutez plus de contexte sur votre enquête, la situation et vos objectifs. Par exemple, vous pourriez proposer :
Sur la base de ces réponses des policiers travaillant lors d'événements publics, identifiez les aspects les plus difficiles de la gestion de la foule et fournissez un résumé pour chaque problème principal en utilisant le langage réel des policiers.
Parfois, vous trouvez un insight et souhaitez approfondir. Pour cela, dites : « Parlez-moi davantage des défis liés au contrôle de la foule. »
Pour valider une hypothèse ou poser une question sur un sujet spécifique : utilisez « Quelqu'un a-t-il parlé des problèmes de communication radio ? Incluez des citations. » Léger, mais révèle souvent des citations surprenantes ou des cas limites.
Template pour les personas : Si vous souhaitez comprendre les types d'officiers ou les mentalités qui émergent, essayez :
Sur la base des réponses du sondage, 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 les citations ou schémas pertinents observés dans les conversations.
Template pour les points de douleur et les défis : Obtenez un aperçu focalisé de ce qui frustre votre équipe en utilisant :
Analysez les réponses au sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Template pour les motivations & moteurs : Découvrez ce qui engage ou résiste les policiers durant le maintien de l'ordre lors des événements publics :
À partir des conversations de sondage, 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 l'appui à partir des données.
Template pour l'analyse de sentiment : Évaluez l'humeur de vos répondants concernant les attributions récentes d'événements :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Template pour les suggestions & idées : Capturez les idées d'amélioration et la réflexion innovante sans passer au crible chaque réponse :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Template pour les besoins non satisfaits & opportunités : Découvrez ce que les policiers estiment manquer—ce qui est crucial pour la planification et la formation :
Examinez les réponses du sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignés par les répondants.
Vous trouverez plus d'inspiration sur la façon de concevoir des questions de suivi intelligentes dans ce guide sur les questions d'enquête efficaces pour les policiers ou approfondissez comment créer de bons sondages en lisant ce tutoriel.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Parlons des mécanismes d'analyse—surtout si votre sondage mélange questions ouvertes, suivis, NPS et choix. Avec Specific, vous obtenez toujours un résumé pour chaque type, de manière structurée et exploitable. Voici la répartition :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses des policiers et, s'il y a des suivis automatiques ou manuels, ceux-ci ont leurs propres résumés agrégés aussi. L'IA regroupera les réponses par sens, mettra en évidence les citations à l'appui, et donnera des points de vue de haut niveau pour chaque sujet ou point de douleur.
Choix avec suivis : Pour chaque réponse à choix multiple, l'analyse approfondit spécifiquement ce que les personnes qui ont choisi cette réponse ont dit dans les questions de suivi. Par exemple, si « Problèmes de communication » est un thème fréquent pour les policiers travaillant lors de festivals, vous obtenez des informations spécifiques sur ce sous-ensemble.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque palier de réponse (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé distinct de leurs retours et des réponses de suivi. Cette séparation permet de voir beaucoup plus facilement ce qui distingue les policiers satisfaits des policiers frustrés, ce qui accélère la prise de décision exploitable.
Vous pourriez techniquement faire cela avec ChatGPT, mais c'est beaucoup plus fastidieux et sujet à des erreurs sans une plateforme de sondage qui comprend les types de questions et relie les réponses à chaque catégorie par défaut.
Curieux de savoir comment fonctionne la logique de suivi ? Lisez-en plus sur les questions de suivi automatiques IA et pourquoi elles changent la donne pour la profondeur du sondage.
Résoudre les limites de taille de contexte AI pour les grands sondages
Les limites de la fenêtre de contexte de l'IA sont un vrai casse-tête. Collez trop de réponses au sondage et votre modèle d'IA oublie le début ou saute des détails. Specific gère cela pour vous, mais voici comment les stratégies fonctionnent que vous utilisiez notre outil ou votre propre flux de travail :
Filtrage : N'analysez que les conversations des policiers qui ont effectivement répondu aux questions sélectionnées ou qui ont choisi une option spécifique. Cela réduit le bruit et n'inclut que ce qui importe lorsque l'on utilise l'attention limitée de l'IA.
Élagage : N'envoyez que les questions les plus pertinentes et les réponses associées à l'IA, plutôt que l'ensemble des données. Cela résout non seulement le problème des « trop de données » mais assure des insights plus pointus et concentrés pour chaque série d'analyse.
Les plateformes qui gèrent nativement la gestion de contexte facilitent tellement la vie—pas besoin de faire de la découpe ou du fractionnement manuel.