Dans le contexte de vos études et enquêtes, la gestion des questions ouvertes peut parfois s'avérer complexe. Si vous utilisez les logiciels Sphinx pour vos enquêtes et études, vous avez probablement rencontré des défis liés à l'exploration de votre base de données et à l'analyse des verbatim. Vous pourriez avoir cherché des fonctionnalités spécifiques, évalué différentes méthodologies ou souhaité améliorer votre efficacité dans la production de rapports.
Cet article présente des conseils et des bonnes pratiques pour simplifier ces tâches. Au fil des sections suivantes, nous explorerons divers aspects de l'analyse de données textuelles, du traitement des verbatim à la mise en évidence des thèmes abordés et de la détermination de la tonalité de votre corpus.
Commencez à organiser facilement vos verbatim
Au cœur de la gestion des données textuelles se trouve la capacité à explorer et comprendre vos verbatims de manière efficace.
Étape 1 : Importation des données
Pour importer vos données dans Sphinx, suivez ces étapes :
Créez une nouvelle étude dans Sphinx IQ3.
Sélectionnez l'option d'importation de données externes depuis un fichier tabulé (Excel).
Sélectionnez le fichier Excel contenant vos données.
Le logiciel identifiera automatiquement les colonnes du fichier Excel et créera des variables pour votre étude.
Étape 2 : Exploration des verbatims
Une fois vos données importées, vous pouvez explorer les verbatims. Pour cela, nous utiliserons Dataviv’, un outil puissant intégré à Sphinx, spécialement conçu pour l'analyse de données textuelles.
Publiez votre étude dans Dataviv’ en lui donnant un nom.
Assurez-vous d'inclure les données pour pouvoir les analyser en ligne.
Connectez-vous à Dataviv’ en ligne à l'aide de vos informations d'identification.
Utilisez l'analyse textuelle et sémantique
Étape 3 : Filtrage et recherche
Dataviv’ propose un moteur de recherche qui vous permet de rechercher des mots spécifiques dans vos verbatims. Cela vous permet d'isoler rapidement les commentaires liés à un sujet donné. Par exemple, si votre étude porte sur la santé, vous pouvez rechercher le mot "santé" pour voir où il a été mentionné.
Étape 4 : Analyse du contenu des commentaires
Cela permet de voir quels termes sont les plus fréquemment utilisés et d'obtenir une meilleure compréhension des sujets abordés par les répondants.
Il est possible d’exclure certains mots ou expressions pour mieux cibler l’analyse.
Explorez et structurez vos verbatim avec l'analyse lexicale
Étape 1 : Indicateurs Volumétriques
La première étape consiste à décrire objectivement votre corpus en utilisant des indicateurs volumétriques. Ces indicateurs permettent de mettre en évidence la taille du corpus, la longueur moyenne des commentaires et la richesse lexicale.
Taux de réponse : Il indique si votre question a suscité de l'intérêt.
Nombre total de mots du corpus : Plus de mots suggèrent une abondance de commentaires.
Taille du Lexique : C'est le volume de mots différents utilisés. Plus il est élevé, plus de sujets sont abordés.
Longueur moyenne des commentaires : Cette variable est à calculer et elle indique la longueur moyenne des commentaires. Une longueur plus élevée suggère des réponses détaillées.
Étape 2 : Tendances Discursives
Dans la deuxième étape, nous nous plongeons plus profondément dans les tendances discursives. Nous générons des nuages de mots en fonction de contextes définis. Cela nous permet de répondre à des questions telles que "Qu'est-ce que l'on dit ?" et "De quoi ça parle ?". Nous comparons ces tendances en fonction des contextes définis.
Étape 3 : Analyse AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)
Enfin, dans la troisième étape, nous élargissons notre analyse pour observer les mots-clés caractéristiques des cibles du discours. Nous utilisons un modèle de Data Visualization appelé la carte AFC. Cela nous permet de mettre en perspective le discours des répondants en fonction de profils que nous définissons, tels que des niveaux de satisfaction, des établissements évalués ou des périodes d'évaluation.
La carte AFC illustre l'affinité des termes entre eux et indique quels mots sont spécifiquement utilisés par chaque groupe de répondants. Plus un mot est proche spatialement d'un profil, plus il est représentatif de ce groupe.
Comment réaliser une codification manuelle de verbatim ?
La codification manuelle de verbatims est un processus qui consiste à lire et à attribuer des catégories ou des codes à des réponses ou commentaires ouverts dans une enquête. Voici comment réaliser une codification manuelle de verbatims :
Ouvrir l'outil de codification : Allez dans l'environnement de votre enquête où se trouvent les verbatims que vous souhaitez coder.
Créer une nouvelle vue : Dans cet environnement, créez une nouvelle vue pour la codification manuelle. Donnez-lui un nom approprié, comme "Codification Manuelle".
Accéder à l'outil de codification : Dans cette nouvelle vue, accédez à l'outil de codification manuelle. Généralement, cette option se trouve dans un menu d'analyse textuelle et sémantique.
Sélectionner la question ouverte à coder : Choisissez la question ouverte contenant les verbatims que vous souhaitez coder.
Préparer votre grille thématique : Avant de commencer la codification, préparez une grille thématique qui liste les catégories et les thèmes que vous allez utiliser pour classer les verbatims. Vous pouvez créer cette grille à l'avance.
Commencer la codification : Pour chaque verbatim, l'outil vous présentera une interface où vous pourrez attribuer des catégories et des thèmes. Vous pouvez créer de nouvelles catégories et thèmes au besoin.
Associer des extraits caractéristiques : Si un verbatim contient un extrait qui résume bien le contenu, vous pouvez le sélectionner et l'associer à une catégorie ou un thème pour une référence rapide.
Enregistrer et valider la codification : Après avoir attribué des catégories et des thèmes à un verbatim, assurez-vous d'enregistrer et de valider la codification. Vous pouvez passer au verbatim suivant.
Utiliser des filtres et des profils : Si vous avez besoin de restreindre les verbatims que vous codez, vous pouvez utiliser des filtres pour n'afficher que ceux répondant à certains critères, comme une année spécifique. Cela vous permet de gagner du temps.
Exporter et importer des grilles thématiques : Vous pouvez exporter votre grille thématique si vous souhaitez l'utiliser pour d'autres enquêtes ou la partager. De même, vous pouvez importer une grille thématique préexistante si nécessaire.
Analyser les résultats : Une fois que vous avez codé un ensemble de verbatims, vous pouvez générer des tableaux, des graphiques ou des analyses pour mieux comprendre les données et les thèmes émergents.
Sauvegarder la codification : Vous pouvez également enregistrer la codification comme une nouvelle variable dans votre enquête pour l'utiliser dans des analyses ultérieures.
Comment analyser votre corpus et mettre en lumière les thèmes abordés ?
L'utilisation d'un dictionnaire dans le cadre de vos enquêtes et études peut grandement simplifier l'analyse des données textuelles, vous aidant à extraire des informations essentielles et à mettre en lumière les thèmes les plus pertinents.
Dans l'environnement d'analyse Sphinx, nous allons construire un dictionnaire. Pour cela, nous devons créer des catégories, qui sont des groupes de thèmes, puis des thèmes qui sont associés à un lexique spécifique.
Lors de la création du dictionnaire, veillez à enregistrer votre travail régulièrement. Vous pouvez également réorganiser les catégories et les thèmes si nécessaire. N'oubliez pas que vous pouvez exporter le dictionnaire pour une utilisation ultérieure.
Une fois que le dictionnaire est créé, vous pouvez l'utiliser pour analyser votre corpus de verbatims. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques qui quantifient les thèmes abordés par les répondants. Cela vous permet d'obtenir une vision globale des sujets discutés dans les commentaires.
Dégager la Tonalité de Votre Corpus
L'analyse de l'orientation est une étape cruciale de l'exploration des données textuelles. Cette analyse automatique, réalisée à partir d'un moteur sémantique intégré aux solutions Sphinx, permet de déterminer la tonalité des commentaires contenus dans votre corpus. Elle répond à la question essentielle : dans quelle mesure les commentaires sont-ils plutôt positifs ou négatifs, et ce, sans nécessiter la lecture manuelle de chaque commentaire.
Le processus sous-jacent est élaboré et puissant. Le moteur sémantique isole des segments de phrases pour chaque verbatim, puis analyse ces segments pour leur attribuer une orientation sur une échelle allant de pôle nettement négatif à pôle nettement positif. Cette orientation est ensuite synthétisée pour chaque verbatim, offrant une vue d'ensemble de la tonalité.
Pour obtenir cette analyse :
Créer une nouvelle vue
Sélectionnez l'analyse textuelle et sémantique, et enfin, l'analyse d'orientation des verbatims.
Indiquer la variable contenant votre corpus de données textuelles pour obtenir les résultats.
Cette analyse simplifie la vie de nombreux chercheurs et analystes, car elle permet d'extraire rapidement et efficacement la tonalité d'un corpus sans devoir passer en revue chaque commentaire individuellement. Le résultat est un tableau clair indiquant la répartition des verbatims selon leur orientation, des verbatims nettement positifs aux verbatims partagés.
De plus, l'interface vous offre la possibilité de personnaliser la manière dont les résultats sont présentés. Vous pouvez choisir de visualiser un tableau, un graphique, ou les deux, selon vos préférences. Vous pouvez également décider d'afficher l'analyse complète, y compris l'échelle de sept points, ou opter pour une vue simplifiée. La flexibilité de l'outil vous permet de personnaliser votre expérience en fonction de vos besoins spécifiques.