Quelles que soient les précautions prises, une fausse précision se glisse dans les résultats et les rapports de recherche. Qu’il s’agisse de la conception des études, des tests statistiques ou de l’incapacité générale à accepter les limites des personnes et des données, les chiffres paraissent souvent plus précis qu’ils ne le sont en réalité. Les professionnels des études de marché peuvent toutefois essayer de minimiser les fausses précisions afin que les responsables du marketing puissent prendre des décisions commerciales plus éclairées.

Intégrer autant de rigueur que possible

Les professionnels des études de marché disposent de nombreux outils pour réduire le risque de fausse précision, mais trois techniques fondamentales sont particulièrement importantes.

Premièrement, utilisez des échantillons de la plus grande taille possible. Bien qu’il n’y ait pas de taille d’échantillon « idéale » applicable à toutes les études, on peut dire que plus il y en a, mieux c’est. Dans le domaine des études de marché, un échantillon de 700 personnes par groupe offre souvent la précision nécessaire pour déterminer si deux groupes sont différents – dans ce cas, 10 % contre 15 % seront probablement statistiquement différents. Lorsque les budgets conduisent à des tailles d’échantillon de 200 à 300 par groupe, la fiabilité diminue et la fausse précision augmente.

Deuxièmement, utilisez des groupes de comparaison ou de contrôle aussi souvent que possible. Sans comparaison, il est impossible de savoir dans quelle mesure le hasard a affecté les données. Le taux de rappel de votre marque était-il réellement de 10 % ou 10 % des gens se seraient-ils souvenus d’une marque que vous venez d’inventer ? Est-ce que 10 % des gens ont essayé, acheté, aimé ou recommandé votre produit ou est-ce que 10 % des gens auraient dit la même chose d’une marque que vous venez d’inventer ? Quelle que soit la prudence dont ils font preuve, les gens se souviendront toujours mal et comprendront mal des choses apparemment évidentes.

Troisièmement, lorsque l’occasion se présente, utilisez un véritable échantillon aléatoire. Si vous avez la chance de travailler avec des élèves inscrits dans une école ou des caissiers employés dans un magasin, il peut être possible d’obtenir le consentement d’un échantillon de la population. Malheureusement, la plupart des études de marché n’ont pas accès à une liste de clients/acheteurs/utilisateurs et ne peuvent donc pas en bénéficier.

Utiliser le moins possible de chiffres significatifs

Les chiffres sont faciles à générer. Il suffit de soumettre un questionnaire à 700 personnes, d’effectuer des chi-carrés, de calculer des valeurs p et d’élaborer des tableaux d’un millier de pages. Cependant, les chiffres qui en résultent ne sont pas la véritable réponse. Ce sont des représentations de constructions subjectives complexes basées sur des êtres humains faillibles et peu fiables. Alors que la vérité est de 68 %, le résultat d’un sondage peut être de 61 % ou de 69 %. Dire que 61,37 % des personnes recommanderaient l’hypothétique marque C est une grossière erreur d’utilisation des décimales.

Les décimales sont peut-être la source la plus problématique de fausse précision, en particulier dans le monde des études de marché. Pour éviter cela, n’utilisez pas de décimales lorsque les pourcentages sont compris entre 5 % et 95 %. De même, évitez d’utiliser deux décimales lorsque vous présentez des résultats de type Likert. Ne vous aventurez à utiliser une ou plusieurs décimales que lorsque vous travaillez avec des échantillons de grande taille provenant d’échantillons réellement aléatoires.

Mieux encore, si vous êtes courageux et que vous voulez exprimer votre appréciation de la fausse précision, arrondissez 61,37 % à « environ 60 % ».

Utiliser les tests statistiques à bon escient

Tout comme l’intelligence artificielle, les tests statistiques sont dénués de sens lorsqu’ils ne sont pas accompagnés d’une supervision humaine.

Les rapports de tabulation peuvent inclure des milliers de tests t et de tests chi-carré mais, par construction, nous savons que 5 % des résultats significatifs sont des erreurs de type I. Pire encore, nous ne savons pas lesquels de ces résultats significatifs sont faux. Parce qu’ils sont faciles à trouver et excitants à rapporter, il est facile d’abuser de ces résultats significatifs. Pour aider les lecteurs à saisir le concept de fausse précision, il est bon de partager des tendances corroborantes provenant d’autres sources, telles que le rapport de recherche de l’année dernière, les données de fidélité, les données économiques ou politiques.

Si vous avez la chance d’utiliser des échantillons aléatoires, indiquez toujours les marges d’erreur. De plus, indiquez toujours les intervalles de confiance disponibles. Bien que ces chiffres intègrent également un degré de fausse précision, les lecteurs ont besoin qu’on leur rappelle que toutes les statistiques communiquées ne sont pas gravées dans le marbre.

Le plus important est de s’assurer que le lecteur comprend que les chiffres présentés ne sont pas la vérité. Au contraire, ils sont beaucoup plus proches de la vérité que les hypothèses.

Résumé

La fausse précision est un piège dans lequel il est facile de tomber, surtout lorsque les résultats de la recherche correspondent à vos hypothèses. Elle peut donner lieu à des interprétations trompeuses, à des prises de décision erronées et, en fin de compte, à des conséquences négatives pour les entreprises. Cependant, en étant conscients des limites des modèles de recherche et des rapports de données, et en offrant des instructions claires sur la meilleure façon d’interpréter les chiffres, les chercheurs peuvent aider les professionnels du marketing à mieux comprendre leurs données et à prendre des décisions plus éclairées et plus précises. Si vous êtes curieux de savoir si la fausse précision peut se présenter dans vos études, n’hésitez pas à prendre contact avec l’un de nos experts en enquêtes !

Les entreprises se livrent à une course effrénée pour montrer comment leurs innovations en matière d’IA aident les entreprises à réaliser des gains significatifs dans le traitement des données de manière plus rapide et plus précise. Cependant, comme pour toute chose, il est rarement judicieux de sauter dans le train sans plan d’action.

Au fil des ans, les outils d’IA se sont développés dans divers secteurs et leur utilisation a permis de tirer des enseignements pour les futurs innovateurs. Voici quelques-unes de ces leçons.

Les pivots soudains sont judicieux

Bien que cela semble remonter à une éternité, il y a seulement huit ans que Microsoft a lancé le chatbot Tay. Il est immédiatement devenu un outil de conversation ludique avec de petites bizarreries mignonnes. Cependant, les gens ont rapidement cessé d’avoir des conversations amusantes avec lui pour s’engager dans des cas d’utilisation plus controversés. Ils ont réalisé qu’ils pouvaient entraîner Tay et lui ont rapidement appris à devenir raciste, sexiste et haineux.

Ce résultat inattendu a permis de tirer deux enseignements importants. Tout d’abord, Microsoft a réagi rapidement et a retiré Tay de la circulation. Le retrait de Tay ne reflète pas nécessairement un échec, mais plutôt un risque calculé dans l’entonnoir de l’innovation. Deuxièmement, comme nous l’avons déjà appris des méthodes de « Privacy by design », l’incident de Tay a renforcé la nécessité pour les outils d’IA d’incorporer des modèles d’« Ethics by design ». Grâce en partie à Tay, la plupart des outils d’IA intègrent désormais des garde-fous éthiques. Prenez des risques, mettez vos innovations sur le marché, mais veillez à ce qu’elles soient préconstruites avec des processus de détection et de prévention des abus.

Les normes minimales viables sont relatives

Vous souvenez-vous de l’apparition des sèche-mains équipés de capteurs dans les toilettes ? Ils fonctionnaient très bien pour de nombreuses personnes, mais il est vite apparu qu’ils n’étaient pas fiables pour les personnes à la peau plus foncée. Les développeurs n’avaient pas testé le produit sur des personnes à la peau plus foncée. D’une manière générale, nous avons constaté que les outils d’IA sont souvent biaisés en faveur des visages pâles et masculins parce que les autres personnes sont exclues en quantité suffisante des données d’entraînement de l’IA. Par conséquent, nous avons désormais des normes minimales plus élevées pour les ensembles de données d’entraînement, et nous veillons à ce qu’ils incluent des personnes reflétant un large éventail de données démographiques, en particulier dans les études sociales et de marché.

Nos normes se sont améliorées au fil du temps, mais elles diffèrent également en fonction du cas d’utilisation. Dans le secteur des études, par exemple, si vous devez coder des verbatims de questionnaires pour comprendre quelle couleur de savon les gens préfèrent, une précision de 85 % convient pour ce travail. Passer de 85 % à 95 % ne changera pas le résultat de l’étude, mais cela prendra plus de temps et coûtera plus cher. En revanche, s’il s’agit de comprendre l’efficacité de différentes thérapies de santé mentale, il est préférable d’atteindre une précision de 99 % grâce à un codage automatisé complété par un codage manuel. Les situations de vie ou de mort nécessitent une plus grande précision. Les normes sont relatives.

Veiller à ce que les personnes conservent le contrôle final

Si vous demandez à plusieurs outils concurrents de génération d’images par IA de créer une image de poissons dans une rivière et qu’ils montrent tous des sushis et des rouleaux maki nageant en amont, l’image n’est pas valide pour autant. En fait, après avoir vu une seule image, les gens sauraient que le résultat n’est pas valable.

C’est précisément pour cette raison qu’il est nécessaire de faire appel à des personnes pour confirmer la validité et la précision des outils d’IA. Par exemple, au cours du développement de notre outil de codage qualitatif, Ascribe, nous avons comparé les résultats générés par l’outil d’IA aux résultats générés par des codeurs humains experts. Il faut du temps pour générer continuellement des résultats dans divers secteurs et sujets, puis pour tester ces résultats avec le codage humain. Ce processus continu est toutefois un temps bien utilisé pour garantir que la qualité des résultats de l’IA est comparable, voire supérieure, à celle des résultats humains.

La prise de risque prudente gagnera la course à l'IA

La perfection est insaisissable, même à l’ère de l’IA. Tout produit, aussi avancé soit-il, a ses limites. Si certains défauts, comme ceux observés avec Tay, peuvent nécessiter des changements radicaux, la plupart peuvent être corrigés par de petites modifications ou en découvrant les cas d’utilisation optimaux. Le secret d’une innovation réussie réside dans un équilibre entre des idées audacieuses, une adaptation agile et le courage de prendre de petits risques calculés. Si vous souhaitez en savoir plus sur notre approche de l’utilisation judicieuse de l’IA, n’hésitez pas à contacter l’un de nos experts Ascribe ou en Intelligence Artificielle.

Que votre environnement soit académique ou industriel, chaque professionnel en étude de marché, recherche sociale ou marketing a un ensemble unique de compétences façonnées par sa formation et son expérience. Quelle que soit la profondeur ou la source de ces compétences, elles restent toutefois limitées. Dans cette optique, voici quelques compétences clés que les chercheurs de l’industrie et du milieu universitaire peuvent apprendre les uns des autres.

Accepter le caractère aléatoire de la vie réelle

Tous les professionnels des études de marché aiment les allées de magasins entièrement factorielles et conçues de manière expérimentale, mais ces allées n’existent pas dans la vie réelle. Faire ses achats dans le monde réel signifie ne pas trouver le produit, la marque, la taille ou le format que l’on recherche, tomber sur des prix élevés ou bas inattendus et avoir affaire à des clients et des employés impolis.

Les professionnels des études de marché qui effectuent des visites d’achat et des ethnographies sur place ont une grande expérience de l’analyse et de l’interprétation de scénarios complexes et désordonnés de la vie réelle. Leur expérience pratique rend leur travail très pertinent pour les chefs d’entreprise qui ont besoin de comprendre les besoins actuels du secteur, les tendances du marché et les préférences des consommateurs. La vie réelle est peut-être désordonnée, mais les professionnels des études de marché devraient apprendre à accepter un peu plus de désordre.

Intégrer plus de profondeur théorique

Le comportement humain n’est pas nouveau. Depuis plus de cent ans, les études professionnelles s’efforcent de comprendre les comportements du marché et de ses consommateurs et d’établir des fondements théoriques tels que la méthode de la dissonance cognitive et la théorie de la diffusion de l’innovation, qui peuvent être utilisés pour formuler des hypothèses et prédire les comportements futurs. Ils se sont appuyés sur les travaux de leurs prédécesseurs, sachant qu’ils constituent le fondement de leurs propres recherches. C’est ce qui permet à leur travail de passer d’analyses descriptives et d’hypothèses simples à une compréhension plus profonde de qui, quoi, quand, où, pourquoi et comment certains comportements de consommation se produisent.

Plutôt que d’essayer de comprendre un seul problème, par exemple quel emballage aura du succès aujourd’hui, les professionnels des études de marché s’efforcent d’élaborer des théories qui auront un impact plus large. En fouillant plus souvent dans les archives du comportement humain, les professionnels des études de marché pourraient également générer des conclusions et des recommandations plus solides.

Pratiquer des processus de recherche agiles

Alors que les professionnels des études de marché disposent souvent de mois ou d’années pour mener à bien un projet de recherche tenant compte d’un large éventail de variables, les chercheurs de l’industrie disposent souvent de quelques jours ou de quelques semaines. Les chercheurs de l’industrie ont appris à s’attendre et à s’adapter à des circonstances changeantes afin de pouvoir respecter des délais d’exécution rapides. Leur travail est efficace et adapté au monde réel, qui peut changer littéralement du jour au lendemain. Les études de marché sont souvent simples et rapidement exploitables. Le rapport qualité-prix est clair et personnellement observable. Les études professionnelles des marchés pourraient certainement bénéficier d’un raccourcissement de leurs délais et d’une mise en application plus rapide de leurs résultats dans le monde réel.

Impliquer davantage de parties prenantes

Déterminer si les clients préfèrent l’offre A ou l’offre B n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît. Oui, une expérience très contrôlée peut révéler un gagnant, mais le simple fait d’aller de l’avant avec les résultats de ce qui est essentiellement un vote des clients peut conduire à un échec cuisant.

Pour éviter qu’une expérience n’atterrisse dans un tiroir à dossiers, les chercheurs de l’industrie prennent soin d’impliquer de nombreuses parties prenantes, y compris non seulement les clients, mais aussi le concepteur de l’emballage qui devra apporter des modifications ultérieures à son design bien-aimé, le responsable de la marque qui a fait campagne pour l’emballage perdant, le responsable de la catégorie qui doit prévoir un budget pour un emballage plus cher, l’équipe de développement commercial qui doit promouvoir un design qu’elle n’aime pas personnellement, et la direction générale qui est divisée sur la décision.

En faisant appel à une équipe pluridisciplinaire dès le départ, les professionnels des études de marché ont appris à renforcer l’applicabilité et la portée de leurs recherches. Parfois, les chercheurs universitaires doivent se rappeler que la découverte de la vérité n’est pas le chemin automatique vers le succès.

Prendre des risques avec de nouvelles innovations

Si vous n’utilisez pas encore l’IA, vos concurrents prendront de l’avance et vous laisseront à la traîne. Cela ne signifie pas que vous devez sauter dans le train de l’IA et l’utiliser partout où vous le pouvez. Cela signifie que vous devez trouver des moyens d’intégrer de nouvelles méthodologies telles que l’IA dès que vous en trouvez des utilisations pratiques et valables.

Plutôt que d’attendre que les professionnels des études de marché réalisent des études hautement contrôlées, les chercheurs de l’industrie intègrent des outils et des techniques d’IA à des fins d’expérimentation en cours de route. Avec des comparaisons côte à côte, les chercheurs de l’industrie permettent à leurs clients de voir et de se sentir à l’aise avec les résultats tout en s’assurant que les innovations sont valides et fiables dans la vie réelle. L’essentiel est de prendre des risques sûrs et réfléchis en cours de route.

Valoriser l'apprentissage à long terme

Vous êtes un professionnel des études parce que tout au long de votre vie, en tant que bébé, bambin, enfant, adolescent et jeune adulte, vous avez été exposé à un ensemble d’expériences et de circonstances qui, consciemment ou inconsciemment, vous ont amené à rejeter certaines opportunités professionnelles et à choisir celle-ci. Vous êtes une expérience de toute une vie, et non une étude ponctuelle réalisée la semaine dernière.

De même, les études professionnelles des marchés valorisent les expériences de toute une vie, ce qui signifie que nombre d’entre eux mènent des études qui s’étendent sur 5, 10, voire 50 ans. Ces études nous aident à comprendre les problèmes systémiques et longitudinaux qui ne sont pas visibles dans les études ponctuelles et transversales. Les études longitudinales nous permettent de comprendre l’impact de l’éducation précoce sur les habitudes de vote ultérieures ou des expériences de service communautaire précoces sur les questions de consommation ultérieures. Les professionnels des études de marché auraient tout intérêt à adopter une approche à plus long terme pour certaines de leurs études.

Intégrer plus de rigueur scientifique

Les professionnels des études de marché sont rigoureusement formés aux statistiques, à l’échantillonnage et aux méthodologies de recherche. Grâce à des années d’études, ils ont appris à examiner et à interpréter les données d’un œil critique. Ils savent quand utiliser une correction de Scheffé et pourquoi ils ne l’utiliseront pas cette fois-ci. Ils connaissent les pièges des tableaux de données et savent quand utiliser les scripts Python et R. Par conséquent, ils réussissent avec une qualité et une validité de recherche élevées, des biais minimaux et une fiabilité maximale.

Étant donné que de nombreux professionnels des études de marché et de consommation sont des membres du secteur issus du hasard et ne reçoivent qu’une formation en cours d’emploi ou selon les besoins, il s’agit sans aucun doute d’une lacune à combler.

Résumé

Que vous soyez un professionnel des études de marché ou un chercheur universitaire, nous avons tous des lacunes en matière de connaissances dans un certain nombre de domaines. C’est en adoptant un état d’esprit axé sur la découverte et le comblement de ces lacunes que les bons chercheurs finissent par devenir d’excellents chercheurs. Nous aurions tous intérêt à suivre une masterclass de l’ESOMAR ou un cours du MRII, alors ne soyez pas timide. Jetez un coup d’œil à leurs offres et voyez comment vous pouvez ajouter de nouvelles compétences à votre répertoire. Et si vous souhaitez discuter des techniques de recherche avec un collègue passionné, n’hésitez pas à contacter l’un de nos experts en enquêtes. Nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles !

Introduction

Alors que le paysage politique change sans cesse, les sondages restent un outil essentiel pour comprendre le sentiment du public. La voie vers des informations plus précises sur les électeurs passe-t-elle par l’apprentissage à partir de nos expériences passées ?

Pour approfondir notre compréhension, nous nous sommes entretenus avec Don Levy, directeur de l’Institut de recherche du Siena College, qui nous a fait part des perspectives précieuses qu’il a tirées de sa vaste expérience dans le domaine des sondages. Ses idées, issues de notre discussion et de ses apparitions dans les podcasts de l’AAPOR et de WXXI News, nous éclairent sur les facteurs qui peuvent fausser les résultats des sondages.

Dans ce blog, nous explorerons les principales leçons tirées des élections passées et les stratégies innovantes que les sondeurs comme Dr. Levy mettent en œuvre pour améliorer leurs méthodologies et restaurer la confiance du public.

Les leçons clés des élections de 2016 et 2020

L’industrie des études de marché a tiré des leçons essentielles qui ont modifié son approche des prévisions électorales. Don Levy examine les facteurs qui ont contribué aux biais observés lors des deux dernières élections :

« Je pense que nous avons tous beaucoup appris de l’élection de 2016, qui, à ce stade, semble appartenir à un passé lointain. Il n’y a pas eu suffisamment de sondages au niveau des États durant cette élection, et certains États clés – comme le Michigan, le Wisconsin et, dans une certaine mesure, la Pennsylvanie – n’ont même pas été identifiés comme tels. En outre, certains sondages n’ont pas pondéré les réponses en fonction du niveau d’éducation au cours de ce cycle. Nous avons appris de ces erreurs.

En 2020, le paysage des sondages avait complètement changé. Tout le monde prenait en compte l’éducation, reconnaissant qu’il s’agissait de l’une des principales fractures de l’électorat américain, et l’on se concentrait davantage sur plusieurs États clés du champ de bataille. Nous n’étions pas les seuls à sonder le Wisconsin, le Michigan et la Pennsylvanie à ce moment-là ».

Dr. Levy identifie deux domaines critiques à améliorer :

1. Sondages au niveau des États :
   De nombreux sondages nationaux n’ont pas permis d’évaluer avec précision le soutien aux candidats parce qu’ils n’ont pas suffisamment tenu compte des données au niveau des États. Cette omission a révélé que la dynamique locale et le sentiment des électeurs varient considérablement d’une région à l’autre, ce qui entraîne des imprécisions dans les prédictions.
2. L’éducation comme variable :
   L’impact de l’éducation sur les préférences des électeurs a été sous-estimé dans de nombreux sondages. Dr. Levy note que « l‘éducation s’est révélée être une ligne de démarcation, en particulier dans les États en guerre ». Cette constatation souligne l’importance d’aller au-delà des données démographiques traditionnelles. Les sondeurs doivent désormais tenir compte de l’influence du niveau d’études sur le comportement des électeurs afin d’améliorer la précision de leurs modèles.

En réponse à ces leçons, les méthodologies ont évolué pour donner la priorité aux sondages régionaux et mettre en œuvre des pratiques de pondération nuancées qui représentent mieux les niveaux d’éducation. En tirant les leçons des erreurs passées, les sondeurs s’efforcent de produire des résultats plus fiables, renforçant ainsi la crédibilité des sondages en tant qu’outil d’engagement démocratique.

Cette reconnaissance de l’éducation en tant que variable cruciale, ainsi que l’accent mis sur les informations recueillies au niveau de l’État, marquent un changement important dans les méthodes d’échantillonnage des électeurs. L’objectif est désormais d’obtenir une image plus claire du sentiment du public, afin que les sondages restent une ressource fiable dans un paysage politique en constante évolution.

Relever les défis grâce à des approches innovantes

En réponse aux récents cycles électoraux, les instituts de sondage ont fait des progrès considérables pour relever les principaux défis. Le Dr. Levy souligne comment ces ajustements contribuent à améliorer la précision et l’engagement :

• Obtenir une représentation diversifiée grâce à l’échantillonnage stratifié: Les sondeurs utilisent l’échantillonnage stratifié pour assurer une représentation diversifiée des données démographiques, en sélectionnant des groupes d’échantillons qui reflètent la population dans son ensemble, non seulement en fonction de l’âge, du sexe et de la race, mais aussi en tenant compte des nuances régionales et socio-économiques. Cela permet de créer un modèle plus précis des intentions des électeurs.

« Nous avons été confrontés à un biais en 2020. Nous pensions que les fervents électeurs de Trump – et non les timides – avaient tendance à ne pas répondre aux sondages. Ce problème était évident pour toutes les méthodes de sondage: téléphone, Internet, texte à Internet et SVI. En analysant une cinquantaine de sondages réalisés par des membres réputés de l’AAPOR dans les dix jours précédant l’élection, seuls trois d’entre eux prédisaient correctement les résultats ou penchaient en faveur des Républicains, tandis que presque tous les autres étaient biaisés dans l’autre sens.

En Pennsylvanie, par exemple, les régions les plus favorables à Trump ont présenté des erreurs de sondage significatives. Dans les régions où Trump a gagné avec un écart de 70 % à 30 %, les sondages le donnaient souvent avec un écart de 60 % à 40 %. Mais de manière systémique, ce qui s’est produit, c’est qu’en remplissant nos quotas, nous obtenions tout simplement une plus grande participation des électeurs de Biden qui étaient, selon le stéréotype, des hommes blancs sans éducation universitaire, que d’un échantillon représentatif d’électeurs de Trump.

Sommes-nous à nouveau confrontés à cette menace lors de cette élection ? Oui. Pour y faire face, nous mettons en œuvre une gestion rigoureuse des quotas, un échantillonnage stratifié et une réduction active des abandons, tout en profitant de l’avantage d’une nouvelle élection. »

• Minimiser les abandons en exploitant les données historiques et les listes électorales: Les instituts de sondage sont également devenus plus vigilants quant à la minimisation des abandons, visant à conserver autant de réponses que possible afin d’améliorer la robustesse des données. « Les abandons peuvent fausser les résultats en filtrant involontairement certains groupes », explique le Dr Levy. Les données historiques et les listes électorales détaillées sont devenues des outils précieux qui permettent aux sondeurs d’affiner leurs modèles et de développer des stratégies de pondération qui reflètent mieux l’électorat. Cette approche permet de tenir compte des variations dans les taux de réponse, en particulier parmi les groupes sous-représentés.
• Accroître l’engagement des électeurs grâce à l’IA et à l’enrichissement des données: Grâce aux progrès de l’intelligence artificielle et de l’enrichissement des données, les instituts de sondage disposent désormais d’outils plus sophistiqués pour atteindre et engager les électeurs, même si les taux de réponse restent difficiles. L’intelligence artificielle peut optimiser les stratégies de contact, permettant aux sondeurs d’identifier quand, où et comment engager efficacement les différents groupes d’électeurs.

Ces innovations améliorent collectivement la précision des sondages, renforcent la confiance du public et garantissent que les sondages restent un outil précieux pour saisir le sentiment des électeurs.

Respecter l'intégrité : L'importance des sondages non partisans

Dans le cadre de l’engagement en faveur des sondages non partisans, il est primordial de préserver la confiance du public, et des organisations telles que l’American Association for Public Opinion Research (AAPOR) jouent un rôle essentiel dans la promotion de la transparence et le maintien de normes élevées dans l’industrie des sondages. Dr. Levy souligne que ces organisations s’efforcent d’améliorer la compréhension du public à l’égard des sondages non partisans, qui constituent un contrôle essentiel contre les préjugés potentiels qui peuvent survenir dans des environnements politiquement chargés.  

« Mon espoir – et ma demande – à mes amis de la communauté des instituts de sondage est de diffuser aux citoyens et électeurs américains des messages expliquant qui nous sommes, ce que nous faisons et pourquoi c’est important. Ce serait un acte de citoyenneté positif que de participer à des sondages politiques de qualité et non partisans. Nous n’essayons pas de vous vendre quoi que ce soit, de vous convaincre de quoi que ce soit et/ou de vous manipuler de quelque manière que ce soit ».

Les instituts de sondage s’engagent à contribuer positivement au processus démocratique en favorisant une plus grande transparence sur les méthodes de sondage, les sources de données et toutes les limitations qui peuvent avoir un impact sur les résultats. Grâce à la collaboration et à l’innovation, l’industrie des sondages continue de s’adapter et de s’améliorer, en relevant de nouveaux défis avec intégrité. Alors que le paysage politique et social évolue, l’industrie continue de se concentrer sur des normes élevées, garantissant que les sondages sont un reflet informatif et impartial de l’opinion publique et qu’ils contribuent à un engagement démocratique éclairé.  

Conclusion

En réfléchissant aux leçons tirées des dernières élections, il est évident que l’avenir des sondages dépend de la capacité d’adaptation et d’innovation de l’industrie. En adoptant de meilleures techniques d’échantillonnage et de nouvelles technologies, les sondeurs s’efforcent de donner une image plus fidèle de la position des électeurs et de leurs préoccupations. La voie à suivre est celle de l’apprentissage et de l’évolution continus, afin que les sondages restent un outil fiable pour comprendre le sentiment du public.

Les questions ouvertes et leur analyse fournissent une riche source d’informations qui va au-delà des limites des données structurées, offrant une meilleure compréhension du sentiment des clients, des tendances émergentes et de l’expérience globale. Qu’ils soient recueillis dans le cadre d’enquêtes, d’évaluations de clients ou de médias sociaux, ces commentaires peuvent être une mine d’or pour l’entreprise, mais leur analyse efficace peut s’avérer difficile. Pour ceux qui ont affaire à des milliers de questions et de réponses ouvertes, les méthodes traditionnelles telles que la lecture des questions ouvertes, le calcul des réponses dans Excel, ou tout simplement le manque de capacité ou d’outils adéquats pour analyser le retour d’information, deviennent insurmontables. En outre, l’utilisation d’outils génériques d’intelligence artificielle comme ChatGPT s’avère souvent inadéquate. Sans une solution qualifiée pour analyser facilement les réponses ouvertes, les professionnels des études de marché risquent de générer des résultats incomplets ou inexacts, ce qui peut entraîner des retards et des inefficacités dans l’achèvement des projets.

Chez Voxco, l’une des raisons pour lesquelles nous sommes enthousiastes à l’idée d’intégrer Ascribe dans notre plateforme d’enquête en ligne est la façon dont Coder et CX Inspector d’Ascribe simplifient et rationalisent l’analyse ouverte, en particulier pour les entreprises et les professionnels de l’étude de marché. Ces outils s’appuient sur les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle, facilitant l’obtention d’informations pertinentes à partir de vastes quantités de données ouvertes. Ce lancement de produit passionnant met en évidence notre engagement commun à offrir des solutions innovantes qui aident les professionnels d’études de marché à prendre des décisions plus marquantes.

L'importance des questions ouvertes et de leur analyse

• Une connaissance plus approfondie des clients : L’analyse ouverte offre une vision plus complète des comportements, des motivations et des sentiments des clients, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre leur public.
• Découvrir des informations cachées : Les réponses ouvertes peuvent révéler des informations inattendues qui échappent aux données structurées, offrant ainsi une fenêtre précoce sur de nouvelles tendances et opportunités.
• Saisir les nuances : Contrairement aux réponses structurées, les réponses ouvertes permettent aux clients d’exprimer leurs sentiments et leurs expériences avec leurs propres mots, fournissant ainsi un contexte précieux qui aide les entreprises à comprendre les moteurs émotionnels et les points de douleur.
• Identifier les tendances émergentes : En analysant les réponses ouvertes, les entreprises peuvent repérer de nouvelles tendances qui n’auraient pas été prises en compte lors de la conception initiale de l’enquête, ce qui leur permet de réagir rapidement.
• Comprendre le « pourquoi » : Alors que les données quantitatives montrent ce qui se passe, les réponses ouvertes révèlent les raisons pour lesquelles les clients se comportent comme ils le font, ce qui permet d’obtenir des informations plus concrètes.

Comment Coder et CX Inspector d'Ascribe peuvent aider

Les outils leaders d’Ascribe permettent l’analyse des réponses ouvertes à l’échelle avec une plus grande précision et rapidité en combinant de façon transparente l’intelligence artificielle avec l’expertise humaine. Voici comment Ascribe Coder et CX Inspector, tous deux récemment mis à jour avec Theme Extractor 2.0 et Ask Ascribe, permettent aux professionnels d’agir :

Theme Extractor 2.0

Analyse automatiquement plus de 95% des réponses ouvertes et génère des codes précis et comparables à ceux des utilisateurs. L’outil élimine les chevauchements entre les thèmes et fournit des résultats plus nets et plus rapides, ce qui est idéal pour rationaliser le processus de recherche.

Ask Ascribe

Ask Ascribe permet aux utilisateurs d’interroger leurs données en temps réel en utilisant un langage naturel. Cette approche interactive permet d’identifier rapidement les thèmes clés, les émotions et les domaines d’amélioration, ce qui permet aux entreprises d’agir plus rapidement.

Ascribe Coder : Améliorer la productivité du codage

Ascribe Coder améliore la productivité en convertissant le texte non structuré en données structurées. Voici comment :

• Codage humain guidé par l’IA : Combine l’IA et l’intelligence humaine pour accélérer le processus de codage tout en maintenant la précision.
• Automatisation personnalisable : Permet aux utilisateurs d’ajuster le niveau d’automatisation en fonction des besoins du projet, assurant ainsi le contrôle des coûts, des délais et de la précision.
• Intégration des données : Intègre les commentaires ouverts aux données d’enquête, offrant ainsi une vue à 360 degrés de l’expérience client.
• Collaboration multi-utilisateurs : Permet à plusieurs membres de l’équipe de coder des projets simultanément, afin d’obtenir des résultats plus rapidement.

CX Inspector : Analyse de texte avancée pour des informations plus approfondies

CX Inspector offre une plateforme robuste pour l’extraction et la visualisation de thèmes, de sentiments et de tendances émergentes à partir de réponses ouvertes. Ses principales caractéristiques sont les suivantes

• Extraction instantanée de thèmes : Identifie automatiquement des thèmes clairs et descriptifs à partir des réponses ouvertes.
• Analyse des sentiments : Détecte et visualise instantanément le sentiment des clients, ce qui permet aux entreprises de hiérarchiser les problèmes en fonction de l’impact émotionnel.
• Informations pratiques : Combine la détection des thèmes et l’analyse des sentiments pour fournir des informations claires et concrètes qui peuvent être facilement partagées via des tableaux de bord et des rapports.

Conclusion : Libérer le plein potentiel des questions ouvertes et de leur analyse

Chez Voxco, joindre nos forces à celles d’Ascribe fait partie de notre mission qui consiste à donner aux professionnels des études de marché les outils les plus puissants pour analyser les questions ouvertes. Comme l’explique Rick Kieser, Directeur de la stratégie chez Voxco :

« Ascribe a consacré 25 ans à écouter les commentaires de ses clients et à analyser les commentaires ouverts, en s’associant avec les meilleurs cabinets d’études de marché au monde et les entreprises leaders de l’industrie. En écoutant attentivement les besoins de ces pionniers et en évoluant continuellement, Ascribe a fourni des solutions de pointe qui façonnent le futur de l’analyse de texte. Le lancement de Theme Extractor 2.0 et Ask Ascribe représente l’apogée de cette expertise – un point culminant de décennies d’innovation, de connaissances durement acquises, et le traitement de plus de 6 milliards de commentaires de clients. Nous sommes ravis d’apporter ces solutions aux clients de Voxco et de continuer à repousser les limites de l’innovation dans le domaine de la recherche. »

Avec Ascribe Coder et CX Inspector, les professionnels des études de marché peuvent efficacement catégoriser et agir sur les commentaires ouverts, conduisant à des décisions plus éclairées et améliorant l’expérience client dans son ensemble.

Prêt à relever le défi ? Nous avons invité Annie Pettit, experte en matière de qualité des données et d’engagement des participants, à partager quelques-unes de ses idées les plus stimulantes sur les techniques de recherche. Il y a beaucoup de place pour le désaccord, alors dites-nous ce que vous en pensez !

Simplifier la recherche scientifique en catégories binaires distinctes présente des avantages tentants. Les catégorisations en noir et blanc sont pratiques et facilitent l’interprétation, la compréhension, l’apprentissage, la mémorisation et l’application des concepts. Je suis introverti, vous êtes extraverti. Ceci est une recherche qualitative, cela est une recherche quantitative.

Cependant, le fait de s’appuyer sur des binômes pose également des problèmes. Souvent, les binômes ne parviennent pas à saisir les réalités plus subtiles. Ils ignorent les nuances et les interconnexions complexes. Les distinctions binaires sont artificielles.

Dans ce billet, je vais mettre en lumière quelques-uns des binômes artificiels les plus courants que nous avons créés dans le secteur de la recherche et proposer des idées pour vous aider à acquérir une compréhension plus précise des comportements humains que nous cherchons à comprendre sur la voie de l’élaboration de stratégies sociales et marketing plus efficaces.

L’étude de marché quantitative est une étude de marché qualitative déguisée

Qu’il s’agisse d’études de marché, d’études universitaires ou d’études sociales, la plupart des professionnels en comportement humain ont une préférence et une expertise pour les outils de collecte de données quantitatives ou qualitatives. Nous avons tendance à préférer les groupes de discussion aux questionnaires, les entretiens individuels à ceux de l’oculométrie, l’ethnographie à la biométrie. Nous avons un outil bien développé et nous savons comment l’utiliser pour résoudre la plupart de nos problèmes d’étude de marché.

Cependant, l’expérience humaine est 100% qualitative, et les études de marché quantitatives sont en fait des études de marché qualitatives déguisées. Les professionnels des études de marché demandent aux participants de fournir des réponses dans des cases distinctes, sans se rendre compte qu’ils leur demandent de pré-coder des interprétations hautement subjectives d’expériences complexes en options de réponses imparfaitement opérationnalisées. Ces réponses précodées ne sont ni plus précises ni plus valables que les verbatims ouverts qui sont ensuite codés par le professionnel d’étude de marché. Que le participant les code ou que le professionnel les code, il s’agit dans les deux cas de représentations d’expériences personnelles qualitatives entassées dans une boîte.

Nous aimons distinguer l’étude de marché quantitative comme étant mesurable, structurée et contrôlée, alors que l’étude de marché qualitative est également très mesurable, structurée et contrôlée. Nous aimons dire que l’étude de marché qualitative est riche et approfondie alors que l’étude de marché quantitative peut l’être également. Lorsqu’elles sont bien menées, les études qualitatives et quantitatives permettent aux personnes de révéler leurs émotions et motivations sous-jacentes. La recherche quantitative offre parfois une échelle et une puissance statistique, mais le reste peut être assez similaire.

Que peuvent faire les utilisateurs et les professionnels de l’étude de marché ? Le plus important est de reconnaître qu’aucune méthode n’est plus valable, plus utile ou plus importante. Il est irrationnel de privilégier les résultats d’une méthode par rapport à l’autre. Deuxièmement, les professionnels et les utilisateurs de la recherche devraient avoir plus qu’un niveau de formation de base en études qualitatives et quantitatives. Il n’est jamais bon de maîtriser une méthode et d’ignorer l’autre. Cela ne fait que limiter la perspective du professionnel de l’étude de marché, sa capacité à résoudre les problèmes et la solidité de ses résultats.

L'échantillonnage probabiliste : Une forme plus rigoureuse d'échantillonnage non probabiliste

Lorsqu’il s’agit de choisir entre l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste d’êtres humains, la réalité est que presque tous les échantillonnages sont des échantillonnages non probabilistes. Il existe très peu de cas où chaque membre de la population est connu et où chaque participant sélectionné au hasard donne son consentement. L’échantillonnage probabiliste existe plus loin dans le continuum de l’échantillonnage non probabiliste.

Par exemple, chaque élève inscrit dans une école peut être identifié, mais il est impossible de forcer un échantillon aléatoire de cette population à participer à une étude. De même, même avec les registres de naissance, de décès, de conduite et de vote, il est impossible d’avoir une liste parfaite de tous les citoyens d’une ville et de forcer ensuite un échantillon aléatoire de ces personnes à participer à une étude. Des personnes seront toujours accidentellement exclues et beaucoup de celles qui sont incluses ne consentiront pas à participer. Presque toutes les tentatives d’échantillonnage probabiliste avec des personnes sont en fait des exemples d’échantillonnage non probabiliste plus rigoureux.

Quoi qu’il en soit, l’échantillonnage probabiliste n’est pas intrinsèquement supérieur à l’échantillonnage non probabiliste. Des erreurs d’échantillonnage, d’analyse des données et d’interprétation se glissent dans les deux méthodes. Tous les participants se comportent sur un continuum d’honnêteté, d’attention et de soin.

Que peuvent faire les utilisateurs et les praticiens de la recherche ? En fin de compte, le meilleur échantillon est celui qui convient le mieux à la tâche. Les échantillons non probabilistes sont idéaux pour la recherche exploratoire, les études pilotes, les études de cas, les populations de niche, les tendances, les tests de produits et, bien sûr, les contraintes de temps et de budget. Si vous avez besoin d’une extrapolation statistique plus précise, par exemple pour les sondages politiques, l’évaluation des politiques, l’analyse de l’entrée sur le marché ou la prévision de la demande, les méthodes qui s’approchent de l’échantillonnage probabiliste sont préférables.

Tout extraverti est un introverti

Nous adorons classer les gens en tant qu’hommes ou femmes, introvertis ou extravertis, ou acheteurs en ligne ou non. Les résultats de nos recherches sont des collections massives de binaires artificiels créés par l’homme. Or, l’expérience humaine, même l’attribut physique le plus discret, existe sur un spectre continu.

Les regroupements binaires ont leur raison d’être et peuvent être extrêmement utiles, mais il est important de se rappeler que nous créons arbitrairement les points de coupure qui deviennent ces regroupements binaires. Nous choisissons ces points de découpage par commodité et non parce qu’ils sont « vrais ».

Quelle que soit la manière dont nous classons les gens en groupes de personnalité, démographiques, commerciaux, sociaux ou autres, ces regroupements sont artificiels et existent sur un spectre continu. Un groupe « d’introvertis » pourrait être subdivisé en introvertis et extravertis. Et ce sous-groupe d’introvertis pourrait à nouveau être subdivisé en introvertis et extravertis, et ainsi de suite. Le fait d’être classé parmi les acheteurs de produits haut de gamme ou de produits à bas prix dépend de la personne avec laquelle vous faites vos achats, de la catégorie de produits, de l’heure de la journée et du fait que vous ayez faim ou non. Le fait d’être classé comme rural ou urbain peut dépendre de caractéristiques politiques, nationales, locales et autres.

Que peuvent faire les utilisateurs et les professionnels de l’étude de marché? N’oubliez pas que les tableaux de données sont arbitraires et modifiables. Ils peuvent être remaniés une, deux ou trois fois après l’examen des données préliminaires. Concevez vos premiers tableaux avec deux fois plus de groupes que nécessaire, même si la taille des échantillons est trop petite. Une fois les tableaux en main, vous pouvez évaluer les résultats et décider du nombre de groupes nécessaires et si ces groupes doivent être de taille égale.

Conclusion

La plupart des valeurs binaires sont arbitraires. Ils sont définis et appliqués par l’homme et peuvent être recodés en d’innombrables groupes significatifs. Bien qu’elles soient essentielles pour simplifier les complexités de notre monde, chaque représentation binaire donne aux professionnels de l’étude de marché une nouvelle occasion de s’arrêter et de remettre en question d’autres catégorisations tout aussi valables qui pourraient exister. La remise en question des binaires est une technique importante pour les professionnels de l’étude de marché et du marketing qui souhaitent révéler et expliquer les véritables complexités des comportements et des préférences des consommateurs, afin d’améliorer la précision et la pertinence des informations marketing.

Nous serions ravis de vous aider à obtenir les informations dont vous avez besoin pour démêler les complexités de vos clients et de votre communauté.

Je viens de passer le cap des six mois chez Voxco et c’est un véritable tourbillon ! J’adore apprendre à connaître tous les membres de notre équipe, la façon dont ils aident nos clients à répondre à un vaste éventail de besoins et de défis, et le potentiel que nous avons ensemble.

Lorsque je rejoins une entreprise en tant que nouveau PDG, l’une des premières choses que j’aime faire après avoir pris contact avec mon équipe est de rencontrer nos clients, d’écouter les experts du secteur et d’entendre les points de vue d’un grand nombre de parties prenantes. Qu’est-ce qui est important pour eux ? Quels sont les défis auxquels ils sont confrontés ? Qu’est-ce qui leur donne envie d’aller travailler tous les jours ?

En discutant avec les participants à des salons professionnels tels que Quirks et AAPOR, j’ai immédiatement constaté que l’IA avait été adoptée comme une technologie d’étude de marché transformatrice qui justifiait un investissement important. Les gens s’engagent véritablement dans cette technologie. En voici un exemple :

• La grande majorité des exposants des salons professionnels ont adopté des approches axées sur l’IA. Les présentateurs adoptent eux aussi une approche axée sur l’IA, en partie parce que c’est ce que recherchent les comités de conférence.
• Que leurs services clés comprennent la qualité des données, l’échantillonnage, l’analyse, les rapports ou autres, la plupart des instituts d’études mènent activement des projets internes d’IA. Environ la moitié de ces projets sont purement expérimentaux, mais l’autre moitié de ceux- ci sont déjà orientées vers les clients et génèrent des revenus.

Montrer et discuter des applications de l’IA dans les études de marché n’est toutefois que du bruit. Nous devons comprendre le rôle et l’ampleur de l’impact des technologies de l’IA. Afin d’éviter les dommages à long terme, nous devons mesurer, comprendre et travailler de manière proactive à la prévention de l’utilisation abusive de l’IA. Cela peut se produire de différentes manières.

1. Mauvaise saisie des données : L’IA générative a de nombreux atouts, mais elle peut aussi entraîner des problèmes de qualité des données. Tout comme nous savons que de mauvaises méthodes de prélèvement et des échantillons de petite taille entraînent des taux d’erreur élevés et une généralisabilité minimale, il en va de même pour l’IA générative. Les hallucinations artificielles détruisent la validité, génèrent des idées erronées et conduisent à de mauvaises décisions commerciales. Les professionnels d’études de marché en IA doivent identifier et prévenir tous les types de pratiques non conformes en matière de données susceptibles d’induire en erreur les processus d’IA.
2. Utilisations inadaptées : L’IA est étonnante dans de nombreuses circonstances, il est donc facile de l’utiliser au lieu de se fier à son instinct et à ses années d’expérience. Parfois, les données utilisées ne comprennent pas les données de base nécessaires pour faire des conclusions exactes. Parfois, nous utilisons un outil d’IA généraliste plutôt qu’un outil d’IA spécifique à la recherche. Les professionnels d’étude de marché doivent tenir compte des forces et des faiblesses de tout outil d’IA qu’ils utilisent afin d’éviter les biais involontaires qui conduisent à des décisions erronées.
3. Absence de validation : Les professionnels d’étude de marché adorent les données, l’expérimentation et la validation. Cependant, l’IA est encore en développement et il existe peu de données de marché pour valider les nouvelles techniques. Nous ne savons pas encore si une approche qui a fonctionné pour un test publicitaire sera efficace pour toutes les catégories, tous les publics cibles, toutes les régions et tous les objectifs. Il est donc nécessaire de disposer d’une documentation complète et de bases de données solides.

Bien sûr, les outils d’IA ont déjà fait leurs preuves et sont d’une valeur inestimable. Des outils comme Ascribe (récemment acquis dans le cadre de la plateforme Voxco) ont déjà aidé le secteur de l‘étude de marché à résoudre un problème de longue date consistant à éviter de coder les réponses ouvertes simplement en raison de contraintes de temps et de coût. Étant donné que de nombreux questionnaires comportent au moins dix réponses ouvertes courtes et plusieurs réponses ouvertes longues, cela représentait une perte de temps décevante pour les répondants et une perte d’informations précieuses pour les marques. Il s’agit là d’un problème majeur résolu.

J’ai hâte de voir comment l’IA continue d’évoluer pour améliorer les opérations commerciales, les processus de recherche et l’expérience des clients. Avec une approche proactive de la qualité et de la validation, les possibilités sont infinies. J’aimerais beaucoup connaître vos expériences en matière d’IA, alors n’hésitez pas à vous connecter avec moi sur LinkedIn ou à parler à l’un de nos experts en enquêtes.

Introduction

Les sondages, pierre angulaire de l’étude de marché politique et sociale, ne se limitent pas à poser quelques questions et à compiler les résultats. Il s’agit d’un processus complexe, façonné par de nombreuses variables qui peuvent avoir un impact sur la précision et la fiabilité des données. Au cœur de cette complexité se trouve le défi de comprendre les intentions des électeurs dans l’environnement changeant du comportement humain et des influences externes.

Pour faire la lumière sur ces défis, nous nous sommes récemment entretenus avec le Dr Don Levy, directeur du Siena College Research Institute et personnalité respectée du monde des sondages, qui possède une vaste expérience dans ce domaine. Dr Levy a partagé avec nous des informations précieuses sur le monde des sondages, offrant un aperçu détaillé des pratiques et des facteurs qui influencent les intentions des électeurs. Ses connaissances approfondies, tirées de notre discussion avec lui, ainsi que de ses podcasts avec l’AAPOR et WXXI News, permettent de mieux comprendre les méthodologies qui sous-tendent les sondages efficaces.

Dans ce blog, nous allons explorer les idées du Dr Levy sur les défis que représentent la compréhension du comportement des électeurs, la garantie de réponses exactes et l’obtention d’une représentation complète.

Comprendre le comportement des électeurs

A. Le défi de cerner les intentions des électeurs

Prédire le comportement des électeurs est un défi complexe qui va au-delà du simple comptage des préférences. Les intentions des électeurs sont influencées par de nombreux facteurs, notamment:

1. Les croyances personnelles: Les facteurs personnels tels que les valeurs individuelles, les expériences et les priorités peuvent influencer les décisions des électeurs de manière significative.
2. La dynamique sociale: Les influences sociales, y compris les opinions des pairs et les normes communautaires, influencent aussi généralement les décisions des électeurs.
3. Contexte politique: Le climat politique, marqué par des changements dans les politiques, les profils des candidats et les stratégies de campagne, complique encore la tâche de prédire comment les électeurs voteront.

Ces éléments sont non seulement divers, mais ils interagissent également de manière imprévisible, ce qui rend la prévision des résultats électoraux à la fois difficile et complexe.

B. Le rôle de la « probabilité de voter » dans les modèles de sondage

Pour faire face à ces complexités, les sondeurs s’appuient souvent sur la probabilité que les électeurs participent à l’élection en tant que variable critique. Cette approche consiste à évaluer non seulement les électeurs qui ont l’intention de voter, mais aussi la probabilité qu’ils donnent suite à leurs intentions. Les électeurs assidus, c’est-à-dire ceux qui participent régulièrement aux élections, se voient accorder plus de poids dans les calculs des modèles de sondage, ce qui témoigne de leur plus grande fiabilité à influencer les résultats des élections.

En revanche, les électeurs intermittents ou moins engagés sont pondérés dans les modèles. Cette différenciation permet d’ajuster les données afin de mieux représenter la population des électeurs probables, offrant ainsi un aperçu plus précis des résultats potentiels des élections. En se concentrant sur ces variables, les sondeurs cherchent à affiner leurs prédictions et à améliorer la précision de leurs résultats.

C. Réflexions de Dr Don Levy

Selon le Dr Levy, la compréhension et l’application adéquate de la probabilité de voter sont essentielles pour gérer les incertitudes inhérentes aux sondages. Le Dr Levy souligne qu’en évaluant soigneusement les électeurs constants et en ajustant ceux qui sont moins susceptibles de voter, les sondeurs peuvent plus efficacement capturer les véritables intentions de l’électorat.

« Nous utilisons la probabilité de vote d’un électeur comme variable de pondération. Par exemple, si une personne a voté à toutes les élections et qu’elle nous dit qu’elle votera absolument, on peut considérer qu’elle a une probabilité proche de 100 %. En revanche, pour les électeurs intermittents, s’ils se montrent moins attentifs à l’élection au cours de notre conversation, nous pondérons leur réponse.

L’évaluation de la fiabilité de leur probabilité est cruciale. Après l’élection, nous effectuons un suivi pour vérifier si ceux que nous avons classés comme ayant une forte probabilité de voter l’ont effectivement fait, évaluant ainsi notre précision prédictive au fil du temps ».

L’expertise de Dr Levy souligne l’importance de ces méthodologies pour affiner les pratiques de sondage et améliorer la fiabilité des prévisions électorales. Son point de vue souligne la nécessité d’adapter et de préciser en permanence les techniques de sondage afin de tenir compte de l’évolution du comportement des électeurs.

Traiter la question de l'honnêteté et des non-réponses

Garantir que les personnes interrogées fournissent des réponses véridiques est un défi fondamental dans le domaine des sondages. L’exactitude des données dépend fortement de l’honnêteté des participants, cependant plusieurs facteurs peuvent compromettre cette intégrité. Les personnes interrogées peuvent être influencées par un biais de désirabilité sociale, c’est-à-dire qu’elles donnent des réponses qu’elles croient plus acceptables ou plus favorables plutôt que leurs véritables opinions. En outre, la brièveté des entretiens peut parfois conduire à des réponses moins réfléchies ou plus réservées, ce qui complique encore l’exactitude des données collectées.

Parmi les scénarios typiques où l’honnêteté peut être compromise, on peut citer les sujets sensibles ou les questions susceptibles de provoquer de fortes réactions émotionnelles. Dans ce cas, les personnes interrogées peuvent être réticentes à partager leurs véritables sentiments, ce qui fausse les résultats.

B. Le problème des non-réponses

Les non-réponses, en particulier celles des ardents défenseurs d’un candidat ou d’une cause spécifique, constituent un autre défi de taille. Ces personnes peuvent s’abstenir de participer en raison de leur méfiance à l’égard des médias ou des instituts de sondage, ou parce qu’elles pensent que leurs réponses ne seront pas prises au sérieux. Cette réticence peut créer une lacune dans les données, laissant certains groupes sous-représentés.

La méfiance à l’égard des médias et des instituts de sondage aggrave ce problème, entraînant des taux de réponse plus faibles de la part de certains groupes démographiques. Cette situation est problématique car elle peut fausser la représentation globale des intentions et des opinions des électeurs, ce qui a un impact sur la fiabilité des résultats des sondages.

C. Les techniques pour une représentation précise

Pour relever ces défis, les sondeurs emploient diverses techniques afin de garantir une représentation exacte.

• Exploration des attitudes: Les sondeurs évaluent les attitudes des personnes interrogées à l’égard des questions sociales et sur les médias afin d’identifier et d’éliminer les préjugés potentiels. Cette approche permet d’anticiper et d’ajuster les non-réponses et la malhonnêteté.
• Appliquer des pondérations: Les ajustements statistiques sont utilisés pour corriger les déséquilibres dans les données. En appliquant des pondérations, les sondeurs améliorent la précision de la représentation des groupes qui ne répondent pas et la fiabilité générale des données.

D. Réflexions du Dr Don Levy

Le Dr Levy aborde la question des non-réponses et de la malhonnêteté par une approche à multiples facettes. Il souligne l’importance de comprendre le point de vue des répondants et de procéder à des ajustements pour tenir compte des biais et des données manquantes. Son approche associe une analyse rigoureuse des données, la transparence et des efforts continus pour s’engager auprès de divers groupes de répondants.

« Lors d’entretiens d’une durée de 7 à 12 minutes, les participants ont généralement tendance à dire la vérité. Cependant, notre principal défi concerne les non-réponses. Pour y remédier, nous posons des questions sur diverses attitudes, y compris leur point de vue sur les médias et les questions sociales actuelles. Parfois, nous appliquons des pondérations basées sur ces attitudes afin de mieux représenter le groupe des non-répondants.

Contrairement à certains qui se concentrent uniquement sur des régions spécifiques, comme l’ouest de la Pennsylvanie, nous adoptons une approche plus détaillée, reconnaissant la diversité au sein des régions, en faisant par exemple la distinction entre Pittsburgh et le reste de l’ouest de la Pennsylvanie. Cette approche nécessite un travail supplémentaire, en incitant le personnel de notre centre d’appel à rechercher des échantillons représentatifs, même parmi les groupes démographiques les moins susceptibles de répondre ».

L’expertise de Dr Levy souligne la nécessité d’affiner les méthodes de sondage afin de surmonter ces obstacles et de produire des résultats plus fiables et plus représentatifs. Son approche met en évidence l’engagement continu à améliorer les pratiques de sondage et à traiter les complexités du comportement de l’électeur et de la précision des réponses.

Assurer une représentation complète

A. La nécessité d'échantillons représentatifs

Il est essentiel pour les instituts de sondage de disposer d’un échantillon qui reflète fidèlement l’ensemble de la population. Les échantillons représentatifs garantissent que les données collectées reflètent la diversité et la complexité de l’ensemble de l’électorat. Cette représentation est essentielle pour obtenir des informations précises sur les intentions et les comportements des électeurs.

L’un des principaux défis à relever pour obtenir des échantillons représentatifs est de composer avec des régions à la démographie variée. Dans ces régions, capturer l’ensemble des opinions nécessite une attention particulière et une compréhension nuancée des différents sous-groupes. Si l’on ne tient pas compte de ces complexités démographiques, les résultats des sondages risquent d’être faussés et de conduire à des conclusions trompeuses.

B. Approche approfondie de l'échantillonnage

Pour surmonter ces difficultés, les instituts de sondage adoptent une approche détaillée de l’échantillonnage. Au lieu de s’appuyer uniquement sur de vastes zones géographiques, les sondeurs se concentrent sur la compréhension et la prise en compte des nuances régionales. Cela implique de segmenter les régions en zones plus petites et plus spécifiques afin de saisir avec précision la diversité qui les caractérise.

Une approche d’échantillonnage géographique large peut fournir une vue d’ensemble, mais manque de la finesse nécessaire pour comprendre les variations locales. En revanche, une stratégie d’échantillonnage détaillée et nuancée consiste à diviser les régions en unités plus petites et à appliquer des méthodologies ciblées pour s’assurer que tous les groupes démographiques sont représentés. Cette approche méticuleuse permet d’obtenir une image plus précise et plus complète des intentions des électeurs.

C. Réflexions du Dr Don Levy

Le Dr Levy souligne l’importance d’un échantillonnage détaillé pour améliorer la précision des sondages. Selon lui, la compréhension et la prise en compte des nuances régionales ont un impact significatif sur la fiabilité des résultats des enquêtes. Il préconise une approche détaillée de l’échantillonnage qui va au-delà des classifications géographiques générales pour saisir les complexités des diverses populations.

« Un recensement rigoureux, un échantillonnage stratifié, une recherche agressive pour conserver les décrochages – voilà toutes les mesures que nous prenons pour nous protéger contre la menace de résultats de sondages inexacts ».

Le Dr Levy souligne l’importance d’employer des techniques d’échantillonnage perfectionnées pour garantir que les données des sondages sont représentatives et reflètent la composition réelle de l’électorat. En se concentrant sur des méthodes d’échantillonnage minutieuses, les sondeurs peuvent améliorer la précision de leurs résultats et fournir des informations plus significatives sur le comportement des électeurs.

Conclusion

Il est essentiel de comprendre les particularités des sondages pour comprendre comment les intentions des électeurs sont mesurées et interprétées. Nous avons exploré les défis liés à la prédiction du comportement des électeurs, l’importance de l’honnêteté et de la gestion des non-réponses, ainsi que la nécessité de disposer d’échantillons complets et représentatifs.

Les sondeurs sont confrontés à un paysage complexe, mais grâce à des méthodes telles que la pondération de la probabilité de voter et des approches d’échantillonnage détaillées, ils s’efforcent de fournir des informations précises. Le point de vue de Dr Levy met en lumière les efforts déployés pour améliorer la précision des sondages et le rôle important qu’ils jouent dans l’information de la démocratie.

Alors que nous nous tournons vers l’avenir, l’optimisme de Dr Levy quant à l’évolution continue des sondages et à leur impact sur notre compréhension du sentiment public renforce la valeur des processus en coulisses dans l’élaboration du discours démocratique.

Institut de recherche du Siena College : Une force de premier plan dans le domaine des sondages d’opinion

Fondé en 1980 au Siena College, dans le Capital District de New York, le Siena College Research Institute (SCRI) mène un large éventail d’enquêtes régionales, nationales et d’État sur des questions politiques, économiques et sociales. Sous la direction de Dr Levy, le SCRI est devenu l’institut de sondage exclusif du New York Times. Le SCRI est un partenaire de confiance du New York Times, jouant un rôle essentiel dans l’élaboration des principaux sondages préélectoraux et des enquêtes sur des questions clés. Les résultats de SCRI sont régulièrement présentés dans des publications prestigieuses telles que le Wall Street Journal et le New York Times, et SCRI a été reconnu comme l’institut de sondage le plus précis d’Amérique par FiveThirtyEight.com. En tant que client privilégié de Voxco, le SCRI utilise la plateforme de Voxco pour alimenter ces efforts critiques, garantissant des informations précises et basées sur des données qui façonnent le discours public.