Aperçu de l'analyse de l'IA
La fonction d'analyse de l'IA aide les administrateurs à comprendre, classer et analyser rapidement de grands volumes d'informations provenant des habitants. Il fonctionne aussi bien pour l'idéation que pour les enquêtes :
Analyse qualitative : Résumer des données textuelles à partir d'idées, de commentaires ou de réponses à des enquêtes.
Analyse quantitative: Exploration des corrélations entre les données démographiques, les tags et les réponses à l'enquête
ℹ️ L'accès à cette fonction dépend de votre licence.
Interface d'analyse de l'IA
L'interface comporte quatre colonnes principales :
Gestion des étiquettes : Créez et gérez des étiquettes pour regrouper les entrées
Liste des contributions : Affiche toutes les contributions à analyser
Utilisateur & Vue des filtres : Affichez les réponses anonymes des utilisateurs, appliquez des filtres ou explorez les commentaires
Résumés & Questions : Résumez les données filtrées ou demandez à l'IA de vous éclairer
Comment utiliser l'analyse de l'IA pour l'idéation/les propositions ?
Accédez au gestionnaire de contributions du projet
Cliquez sur le widget bleu Ouvrir l'analyse AI
Résumez les contributions et les commentaires (faites défiler jusqu'à la section des commentaires dans la colonne 3)
Utilisez des filtres (par exemple, par données démographiques) pour réduire le champ d'action avant de résumer
Comment utiliser l'analyse d'IA pour les enquêtes ?
Aller à la page des résultats de l'enquête
Faites défiler vers le bas jusqu'à la question que vous souhaitez analyser
Cliquez sur Explorer pour ajouter les questions à l'analyse
Si vous le souhaitez, vous pouvez ajouter des questions de suivi pour une analyse plus approfondie
Comment filtrer et prévisualiser les contributions ?
Filtrer par période, niveau d'engagement ou données démographiques
Prévisualisez la répartition des réponses en fonction des données démographiques (uniquement pour les utilisateurs qui ont complété leur profil)
ℹ️ Le filtre du niveau d'engagement n'est disponible que pour les projets d'idéation/proposition
Comment utiliser résumer et poser une question ?
Utilisez Summarize pour créer un condensé des données sélectionnées
Utilisez la fonction "Poser une question" pour approfondir la question
Vérifier les références en ligne et valider avec les contributions originales
Glissez les résumés dans les rapports de plateforme ou de projet (les résumés apparaissent dans l'onglet "AI")
Méthodes de marquage dans l'analyse de l'IA
L'étiquetage permet de regrouper et d'interpréter les données de l'utilisateur. L'outil prend en charge :
Étiquetage entièrement automatisé : L'IA attribue des étiquettes communes.
Par étiquette : Créez vos propres étiquettes.
Par l'exemple : Fournissez des exemples manuels pour enseigner le marquage par l'IA.
Étiquetage par sentiment : Tagguez les contributions comme positives ou négatives.
Détection de la langue : Identifiez la langue de la contribution.
Étiquetage manuel : Pour un contrôle total, vous pouvez étiqueter chaque contribution manuellement.
Qu'est-ce que l'Analyse Croisée?
Analyse Croisée relie les étiquettes, les données démographiques et les questions de l'enquête pour découvrir des tendances.
Affiche des corrélations clés (par exemple, quel groupe d'âge s'engage avec quelle étiquette)
Inclut une carte thermique, avec des cases marquées si une corrélation est statistiquement significative.
L'unité d'analyse peut être modifiée :
Contributions
Aime
Déteste
Les participants
Différence :
Lors de l'idéation, Auto-Insights relie les données démographiques aux étiquettes.
Dans les enquêtes, Auto-Insights établit un lien entre les données démographiques, les étiquettes et les questions de l'enquête.
Vous pouvez accéder aux observations automatiques en cliquant sur explorer sous les informations démographiques de l'interface de l'outil d'IA.
Pourquoi la supervision humaine est-elle recommandée ?
Les outils Résumer et Poser une question permettent d'obtenir rapidement des informations, mais nécessitent une supervision humaine.
Les résumés comprennent des références cliquables aux données d'origine pour plus de transparence
La surcharge de l'IA avec un trop grand nombre de contributions peut réduire la précision - les filtres & étiquettes permettent d'y remédier
Des références manquantes en ligne peuvent se produire pour des raisons telles que :
Pertinence contextuelle (références non nécessaires)
Équilibrer la lisibilité (éviter les citations excessives)
Raffinements du système (amélioration constante)
⚠️ Les résumés ne sont pas exacts à 100 %. Recoupez toujours les principales conclusions avec les données originales.
Masterclass sur l'IA
Pour une démonstration complète de notre outil d'analyse de l'IA, consultez l'enregistrement de notre Masterclass sur l'IA. Sélectionnez votre langue pour l'enregistrement approprié.