Utilisation de 5 emojis standard pour l'enquête de satisfaction ou toute échelle de Likert
Les enquêtes de satisfaction utilisent de plus en plus d'émoticônes, c'est-à-dire un triste frownie, un visage neutre et un sourire heureux. Certains utilisent en outre un codage couleur pour les feux de circulation (rouge à vert). Supposons qu'il existe de bonnes raisons dans un scénario d'utiliser 5 au lieu des 3 niveaux habituels (ou moins), un peu comme dans une échelle de Likert classique (qui examine par approbation ) ou une échelle de notation différentielle sémantique.
Existe-t-il un ensemble de cinq emojis bien testé (peut-être même conventionnel ou standardisé) trouvé dans Unicode qui
- s'aligne naturellement (à travers les langues et les cultures) sur une échelle qualitative de triste à heureux lorsqu'il est utilisé ensemble ( contexte relatif) et
- chaque symbole (parmi les polices et jeux d'images populaires/fournis par le système d'exploitation) est-il suffisamment distinctif pour ne pas être mal identifié lorsqu'il est utilisé seul ( contexte absolu)?
Je vois que Emojiscore , par exemple, utilise ???? , ???? , ???? =, ???? , ???? (de haut en bas). J'aurais choisi intuitivement un ensemble légèrement différent, par ex. ???? , ☹️ , ???? , ☺️ , ???? (de gauche à droite). Les articles liés d'Emojipedia montrent des rendus alternatifs et un étude récente examine comment certains d'entre eux sont interprétés très différemment.
Veuillez noter que les enquêtes d'humeur , comme les ajouts de réponse de Facebook au bouton J'aime, sont un sujet légèrement différent: les lecteurs en sélectionnent un parmi un ensemble prédéfini d'icônes catégorielles pour représenter leur réaction, qui ne peut généralement pas être composée sur une échelle linéaire.
Questions connexes
- Les émoticônes fournissent-elles une valeur par rapport aux émoticônes? - demandé en 2013 avant la normalisation Unicode des émoticônes japonaises de télécommunications, sur les codes prédéfinis (anglais) par rapport aux séquences de ponctuation arbitraires
- Comment présenter une enquête (échelle de Likert) dans une application mobile?
- Est-il préférable d'utiliser une échelle de Likert ou un différentiel sémantique pour recueillir les attitudes envers les pages?
Les échelles de Likert appropriées ont besoin de 5 blocs et souvent plus selon la nuance que vous souhaitez capturer, si vous autorisez un point neutre, etc. Si vous n'avez que 3 blocs, vous pourriez aussi bien les étiqueter "oui" "peut-être" et non". Les échelles de Likert fonctionnent précisément parce qu'elles n'ont pas de valeurs intermédiaires définies, elles sont juste un continuum entre 2 valeurs définies.
Donc, lorsque vous utilisez des smileys/emojis ou tout autre type d'étiquetage intermédiaire, vous avez pratiquement échoué à l'utilisation d'une échelle de Likert, sauf si vous travaillez avec une population qui a des problèmes avec les abstractions.
MODIFIER:
J'ai laissé ma terminologie personnelle entrer dans ma réponse, donc je dois expliquer un peu.
À strictement parler, une "échelle de Likert" est un continuum comportant 5 points, allant de "complètement d'accord" à "plutôt d'accord", "ni d'accord ni en désaccord", et "plutôt en désaccord" à "complètement en désaccord", ou d'autres mots à ces effets. Chaque boîte est étiquetée.
D'autre part, l'échelle différentielle sémantique d'Osgood, et encore une fois strictement, est un continuum avec un certain nombre de cases, allant de "Industrieux" à "Paresseux" (ou une autre paire similaire opposée). Aucune des cases intermédiaires n'est étiquetée, seulement les points finaux.
Nominalement, une échelle d'Osgood est utilisée pour saisir la connotation, tout comme une échelle de Likert est nominalement uniquement pour l'accord/le désaccord.
Mais comme cela devrait être évident, les échelles de Likert et d'Osgood accrochent vraiment la même capacité de mammifère à percevoir les distinctions intermédiaires. Classiquement, leurs domaines d'utilisation sont différents, mais ce n'est qu'une convention - ils sont à peu près interchangeables, l'échelle d'Osgood étant moins restrictive.
Je les appelle tous les deux "échelles de Likert" parce que c'est plus facile à dire que "échelle différentielle sémantique" et je ne me souviens jamais du nom d'Osgood. Je devrais plutôt les appeler des échelles "floues" à la place, puisque le travail de Lotfi Zadeh a popularisé (fsvo "populaire") ce terme plus générique.
Dans tous les cas plus complexes que le continuum original "d'accord" ... "en désaccord" de Likert, il est assez facile de produire une échelle étiquetée qui semble, mais ne capture pas, les informations que vous voulez.
Un exemple ennuyeux de cela est celui couramment utilisé pour les magasins de brique et de mortier tels que Lowes ou Home Depot. Ils ont généralement une question "À quelle fréquence visitez-vous votre Fubar Inc local?" avec les choix étant quelque chose comme "Chaque jour", "Deux fois par semaine "," Une fois par mois ".... Une telle échelle ne peut pas capturer " J'y habite pratiquement si je fais un projet mais sinon jamais ". Mais une échelle non étiquetée (échelle Osgood) a au moins une chance de se battre car le répondant peut choisir un point entre "tous les jours" et "jamais" sans se soucier sur la cartographie entre la perception et l'étiquette.
Pour les continuums correctement choisis , peu importe que les étapes intermédiaires soient étiquetées tant que les étiquettes elles-mêmes ont un sens dans le contexte. Mais s'ils ne le font pas (l'exemple de Fubar Inc), alors sans étiquette est plus susceptible de produire un bon résultat parce que les répondants ne sont pas obligés de mapper leurs perceptions non verbales sur des étiquettes fixes.
(Il y a deux ans, j'ai fait une enquête bilingue pour empêcher la fermeture de notre bureau de poste local. J'ai utilisé une échelle Osgood à 11 grains et personne, y compris les immigrants portugais avec peu d'anglais qui ont gloussé de mon portugais cassé, n'avait le la moindre difficulté à décider de la case à cocher pour indiquer l'importance du bureau de poste pour eux, la fréquence de leurs visites, la proportion d'affaires par rapport à un usage personnel, etc.)
J'ai recherché haut et bas des emoji de poids visuel égal que je pouvais utiliser, ajouter des effets de survol, une échelle, changer de couleur, etc. mais je n'en ai pas trouvé si vous cherchez toujours, vous pouvez l'obtenir sur https://www.cormacmaher.com/Likert-Scale-icon-font-Hospitality-sector
Puisque vous avez affaire à Emoji, vous devrez tenir compte des exigences techniques de rendu, de la limiscence et de l'esthétique du jeu d'icônes que vous choisissez. Ne vous fiez certainement pas aux caractères rendus par défaut du système d'exploitation, utilisez vos propres images!
Par exemple, EmojiOne est gratuit et créatif commun, ce qui est génial, mais vous devez décider si l'apparence est appropriée pour les sujets sur lesquels vous étudiez. Je serais inquiet si ces emoji étaient utilisés dans un large éventail de questions dynamiques.
Le poids émotionnel de ces pictogrammes va au-delà d'une signification symbolique claire comme des lettres ou des chiffres. Cela signifie que les options ne sont pas équidistantes les unes des autres et n'ont aucune valeur quantifiable claire dans l'esprit des répondants. En outre, les caractéristiques visuelles de (par exemple) ???? peut inopinément fausser les résultats loin de cette option, alors qu’ils auraient autrement cliqué sur un "5".
En outre, vous devez considérer les couches de signification impliquées par la présence ou l'absence de couleur de peau des emoji.
De plus, je ne considérerais cela que comme un "gadget" pour certaines applications et certains cas d'utilisation qui sont exceptionnellement axés sur les utilisateurs technologiquement progressifs, avant tout mobiles.
Une expérience utile consisterait à exécuter les mêmes questions de sondage auprès d'un large public et à comparer une échelle de 1 à 5 et 5 emoji et à rechercher des anomalies statistiques dans les résultats comparés.