Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers sur la perception de la confiance du public, en utilisant des outils basés sur l'IA pour des perspectives concrètes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Obtenir des perspectives significatives à partir de vos données dépend de l'approche et des outils utilisés, ce qui dépend entièrement de la nature de vos réponses, qu'elles soient quantitatives ou qualitatives.
Données quantitatives : Si vous suivez des indicateurs tels que "Combien de répondants ont choisi l'option A", vous pouvez utiliser des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets pour des comptages simples et des graphiques. Les chiffres bruts sont simples à manipuler.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes—comme quand les policiers répondent "Qu'est-ce qui pourrait améliorer la confiance du public ?"—sont autrement complexes. Lire manuellement chaque réponse, surtout lorsque les soumissions s'accumulent, n'est pas pratique. Il vous faudra des outils IA pour aider à repérer les schémas et extraire du sens.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête et les copier dans ChatGPT ou un autre assistant propulsé par GPT. Cela vous permet de discuter avec l'IA et de lui demander des résumés, des thèmes clés ou des citations directes.
Avantages : Les modèles GPT comme ChatGPT sont puissants pour assembler des perspectives à partir de grands blocs de texte. Vous pouvez expérimenter avec des invites et changer rapidement de focus au fur et à mesure que les questions apparaissent.
Inconvénients : Gérer vos réponses de cette manière n'est pas très pratique. Il n'y a généralement pas de support intégré pour structurer et filtrer vos données. Gérer les exports, nettoyer les formats, et rester dans les limites du contexte de l'IA devient rapidement fastidieux.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes : Specific est un outil IA d'enquête qui gère l'ensemble du processus — de la collecte des réponses à l'enquête conversationnelle à leur analyse avec l'IA.
Qualité de données améliorée : Lorsque vous construisez avec Specific, il pose des questions de suivi de manière dynamique. Elles explorent plus profondément chaque réponse des participants, améliorant à la fois la qualité et l'utilité de vos données. Plus de détails mènent à une analyse plus riche. Lisez-en plus dans questions de suivi alimentées par l'IA.
Analyse instantanée : En un clic, Specific résume les réponses, extrait les thèmes récurrents et génère des perspectives concrètes et faciles à digérer — pas besoin de copier-coller manuellement ou de faire des calculs. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats, tout comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec vos données disponibles nativement. De plus, les fonctionnalités supplémentaires vous permettent d'organiser et de filtrer ce qui entre dans chaque session d'analyse IA.
Pour en savoir plus sur ce flux de travail, consultez analyse des réponses aux enquêtes IA dans Specific.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des enquêtes des policiers sur la perception de la confiance du public
Les modèles IA sont puissants car vous pouvez orienter leur analyse avec la bonne invite. Que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou un autre outil, des invites claires débloquent des perspectives plus précises de vos réponses à l'enquête. Voici mes approches préférées lorsque j'analyse des enquêtes sur la perception de la confiance publique remplies par des policiers :
Invite pour les idées centrales : C'est l'invite principale. Elle aide à découvrir les principaux sujets et regroupements de sentiments dans vos données. Voici exactement comment vous pouvez l'utiliser (c'est le même style que Specific applique par défaut) :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + une explication de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), celle la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Conseil : L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez un contexte supplémentaire. Par exemple, vous pouvez ajouter un préambule à votre invite, en donnant plus de détails sur le but de votre enquête, votre public, ou ce qui compte le plus pour vous :
Cette enquête a été menée parmi les policiers en service dans des forces urbaines et rurales. L'objectif est de comprendre la perception des policiers sur la confiance du public, les obstacles à la construction de la confiance et les suggestions qu'ils ont pour l'améliorer. Veuillez vous concentrer sur les thèmes exploitables, en particulier ceux qui concernent la transparence, la responsabilité ou l'engagement communautaire.
Explorez plus en profondeur les thèmes en suivant avec : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée centrale)" après votre résumé initial. C'est une excellente façon de se focaliser rapidement sur, par exemple, "l'engagement communautaire", et voir ce que les policiers ont vraiment dit.
Invite pour un sujet spécifique : Si vous avez une intuition, validez-la directement : "Quelqu'un a-t-il parlé de sensibilisation communautaire ? Inclure des citations." Cela mettra en lumière des commentaires verbatim des policiers mentionnant un sujet clé.
Invite pour les personas : Supposez que vous cherchiez à identifier des schémas entre différents types de répondants. Utilisez : "Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont les personas sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes les citations ou schémas pertinents observés dans les conversations."
Invite pour les points de difficulté et les défis : Pour voir ce avec quoi les policiers luttent le plus concernant la confiance du public, demandez : "Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de difficulté, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les schémas ou fréquences d'occurrence."
Invite pour l'analyse de sentiment : Pour évaluer rapidement l'humeur générale, essayez : "Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Besoin de meilleures pratiques pour concevoir des questions ? Voir questions principales pour les enquêtes auprès des policiers sur la confiance du public.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives
La façon dont les données sont résumées dans Specific dépend du type de question, s'assurant que les perspectives restent exploitables et faciles à explorer :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific agrège chaque réponse des policiers et tous les suivis liés à cette question, résumant les principales idées et thèmes marquants.
Choix avec suivis : Pour les choix multiples, chaque option obtient son propre résumé, distillé de toutes les réponses de suivi connexes.
NPS (Score de Promoter Net): Pour le NPS classique, Specific divise les réponses aux questions de suivi par catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs), résumant les avis pour chaque groupe afin que vous sachiez ce qui motive les scores.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT également - cela implique juste plus de découpage manuel et de collage pour gérer chaque groupe ou filtre.
Si vous souhaitez créer votre propre enquête NPS pour les policiers sur la confiance du public, vous pouvez utiliser ce présélecteur de création d'enquête NPS.
Gérer les limites contextuelles lors de l'analyse d'enquêtes longues avec l'IA
Un défi universel avec l'analyse IA — quel que soit l'outil utilisé — est la limite de taille de contexte. Si votre enquête auprès des policiers a obtenu 500+ réponses détaillées, il y a de fortes chances qu'elles ne rentrent pas toutes en une fois.
Filtrage : Filtrez votre ensemble de données jusqu'aux conversations les plus pertinentes (comme uniquement les réponses de certaines régions ou les policiers ayant répondu à une question particulière). L'IA analysera le sous-ensemble, restreignant les limites de contexte et permettant des perspectives ciblées.
Recadrage : Au lieu de charger des transcriptions complètes, sélectionnez uniquement les questions que vous souhaitez analyser. De cette façon, plus de réponses des policiers peuvent être incluses dans la revue de l'IA, vous aidant à cibler une partie spécifique de votre enquête pour une analyse plus approfondie.
Ces deux techniques sont facilement disponibles dans Specific dès la sortie de la boîte et vous permettent de garder le doigt sur le pouls même lorsque vos ensembles de données augmentent.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des policiers
La collaboration est souvent un point sensible majeur lorsque plusieurs analystes, chefs de département de la police, ou chercheurs externes veulent découper et analyser ensemble les données de perception de la confiance du public. Habituellement, le partage de fichier ou les exports de feuilles de calcul conduisent à des problèmes de gestion de version et à une perte de contexte.
Analyse basée sur la discussion : Dans Specific, vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA—pas besoin d'envoyer des fichiers par email, d'exporter des morceaux ou d'attendre le tableau croisé dynamique d'un collègue.
Plusieurs discussions, plusieurs perspectives : N'importe qui dans l'équipe de recherche peut commencer un chat indépendant sur l'enquête. Chaque conversation a ses propres filtres — par région, démographique, sentiment ou question — et montre clairement qui l'a créée. Cela facilite l'exploration de différentes tendances par plusieurs personnes ou le partage des responsabilités sans dupliquer les efforts.
Contexte d'équipe riche : Lors de la collaboration, chaque message dans le chat IA montre qui a dit quoi, via des avatars. Ce simple détail permet un travail d'équipe plus fluide, une responsabilisation et une clarté accrues entre agences ou unités analysant les résultats ensemble.
Explorer ces fonctionnalités collaboratives dans Specific peut vous aider à transformer avec confiance les retours d'enquête des policiers en améliorations claires et consensuelles pour la confiance du public. Si vous avez besoin de conseils sur la configuration de l'enquête, l'article comment créer des enquêtes sur la confiance du public pour les policiers est une bonne source d'informations approfondies.
Créez maintenant votre enquête auprès des policiers sur la perception de la confiance du public
Obtenez des perspectives réelles et agissez sur celles-ci en quelques minutes—créez des enquêtes conversationnelles qui sondent en profondeur, délivrent une analyse IA claire, et vous aident à renforcer la confiance du public avec des données immédiatement exploitables.