Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Bürgerumfrage zu Diversität und Inklusion mit Hilfe von KI-Umfrageantwortenanalysen und effektiven Umfrageanalysetools analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse wählen
Der richtige Ansatz hängt von der Art der Antwortdaten ab, die Ihnen vorliegen. Für quantitative Daten—wie beispielsweise die Anzahl der Bürger, die eine Richtlinie unterstützen oder die Inklusivität an ihrem Arbeitsplatz bewerten—sind einfache Zählungen und Prozentsätze in Tools wie Excel oder Google Sheets leicht durchzuführen. Sie zählen im Wesentlichen die Zahlen zusammen und nutzen integrierte Funktionen und Diagramme, um Trends zu erkennen.
Quantitative Daten: Diese lassen sich leicht mit Tabellenkalkulationen analysieren. Zum Beispiel, wenn 63 % der Bürger berichten, dass sie Verbesserungen bei den Diversitätsinitiativen der Gemeinschaft feststellen, lässt sich das gut in Sheets oder Excel erfassen. [1]
Qualitative Daten: Offene Fragen oder Folgeresponsen bieten viel tiefere Einblicke, aber es ist unmöglich, alle diese Antworten manuell zu lesen und zu kodieren, wenn Sie auch nur ein paar Dutzend erhalten. KI-Tools ermöglichen es Ihnen, schnell zu zusammenfassen und visualisieren, was Menschen tatsächlich sagen und warum, ohne in Text zu ertrinken.
Es gibt zwei Ansätze für das Tooling beim Umgang mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren-Einfügen und Chat: Exportieren Sie Ihre offenen Bürgerumfragedaten und fügen Sie sie in ChatGPT ein. Sie können nach Zusammenfassungen fragen, Sentimentanalysen durchführen oder in Echtzeit mit der KI über Folgefragen brainstormen.
Weniger bequem für große Mengen: Diese Methode eignet sich für kleinere Datensätze, aber wenn Sie Hunderte oder Tausende von Antworten haben, wird die Datenverwaltung schnell mühsam. Das Messaging mit der KI bietet Ihnen nicht viel Struktur (keine Filter, keine Verfolgung, mit welchem Teil Ihrer Daten Sie arbeiten), und oft müssen Sie Antworten in Teilen senden und im Auge behalten, wo Sie aufgehört haben.
All-in-One-Tool wie Specific
Spezialisiertes Tool für die Umfrageanalyse: Mit Specifics KI-Umfrageantwortenanalyse kümmert sich die KI sowohl um die Sammlung als auch die Analyse aller Antworten, sodass Sie sich nie fragen müssen, wo Sie anfangen sollten, noch Daten exportieren und kopieren müssen.
Automatische Folgefragen für reichhaltigere Daten: Specifics Umfragen stellen personalisierte Folgefragen, sodass Sie immer vollständigere und umsetzbare Eingaben erhalten. Sie müssen nicht für jede mögliche Antwort planen—die KI erforscht, was für jeden Befragten wichtig ist, und verbessert so die Antwortqualität bei Projekten zur Diversität und Inklusion der Bürger. Lesen Sie mehr über die Funktion automatische KI-Folgefragen.
Sofortige Zusammenfassung und Erkenntnisgenerierung: Die KI organisiert offene Textantworten, identifiziert Muster und destilliert die Essenz dessen, was den Bürgern wirklich wichtig ist, alles in wenigen Klicks. Kein manuelles Kodieren mehr oder Zweifeln an Ihren Daten. Sie können sogar mit der KI über die Ergebnisse chatten, wie mit ChatGPT, jedoch mit integrierten Kollaborations- und Datenverwaltungsfunktionen.
Flexible, kollaborative Arbeitsabläufe: All-in-One-Tools ermöglichen es Ihnen, Daten einfach zu segmentieren, zu filtern und erneut zu überprüfen. Sie behalten stets die Kontrolle darüber, welche Erkenntnisse Sie generieren und wie Sie diese mit anderen in Ihrem Team oder Ihrer Gemeinschaft teilen. Erfahren Sie mehr in diesem Leitfaden zum Erstellen einer Bürgerumfrage zu Diversität und Inklusion und zur Analyse der Ergebnisse von Anfang bis Ende.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse von Bürgerumfragedaten zu Diversität und Inklusion
Ich finde, dass die Verwendung der richtigen Eingabeaufforderungen die Analyse von Umfrageantworten viel einfacher und konsistenter macht. Starke Eingabeaufforderungen helfen der KI, sich auf das Wichtigste zu konzentrieren, und Sie werden sehen, dass dieselben Aufforderungen von Umfrageprofis und Plattformen wie Specific verwendet werden.
Eingabeaufforderung für Kerngedanken – Diese funktioniert hervorragend, um schnell Themen aus vielen offenen Antworten zu extrahieren. Hier ist die genaue Eingabeaufforderung:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meistgenannten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
2. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
3. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
Sie erhalten eine klare, kompakte Liste von Themen, die den Bürgern rund um Diversität und Inklusion am meisten am Herzen liegen.
KI funktioniert immer besser mit Kontext. Bevor Sie die KI um eine Analyse bitten, beschreiben Sie Ihre Umfrage, die Situation und was Sie herausfinden möchten. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten von Bürgern zu Initiativen zur Diversität und Inklusion in städtischen Gemeinschaften. Konzentrieren Sie sich darauf, Schlüsselthemen und Stimmungen zu identifizieren, die von den Befragten ausgedrückt werden.
Tiefer in Themen eintauchen: Sobald Sie eine „Kerngedanke“ identifiziert haben, können Sie fragen: Erzählen Sie mir mehr über [Kerngedanke], oder filtern Sie sogar nach allen verwandten Antworten mit der Suchfunktion der Plattform.
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema: Manchmal möchten Sie nur wissen: „Hat jemand über Gemeinschaftsengagement gesprochen?“ Verwenden Sie dazu:
Hat jemand über Gemeinschaftsengagement in Diversitätsprogrammen gesprochen? Zitate einbeziehen.
Weitere solide Eingabeaufforderungen für die Analyse von Bürgerumfragen zur Diversität:
Eingabeaufforderung für Personas – Verstehen Sie die verschiedenen Stimmen Ihrer Gemeinde, indem Sie fragen:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas—ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen – Ideal zum Aufdecken spezifischer Inklusionsprobleme:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jedes zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Motivationen & Antriebe – Erfahren Sie, was Ihre Bürger zu oder von Diversitätsengagement bewegt:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und bieten Sie unterstützende Nachweise aus den Daten.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse – Erhalten Sie ein Gefühl für die kollektive Stimmung und Richtung:
Bewerten Sie das in den Umfrageantworten ausgedrückte Gesamtstimmungsbild (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen – Lassen Sie Bürger Ihre nächsten Schritte leiten mit dieser Eingabeaufforderung:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Originalzitate hinzu.
Eingabeaufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen – Decken Sie Lücken auf, indem Sie fragen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um aufgedeckte unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Weitere Ideen zur Gestaltung und Formulierung Ihrer Fragen finden Sie in unserem Leitfaden zu den besten Fragen für Bürgerumfragen zu Diversität und Inklusion.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragestyp analysiert
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Erhalten Sie eine einzige Zusammenfassung, die alle Antworten sowohl auf die Haupt- als auch auf eventuelle Nachfragen abdeckt. Dies bedeutet, dass die KI alle Erklärungen und Geschichten der Teilnehmer zusammenführt—um Ihnen ein reichhaltigeres, kohärenteres Bild zu geben.
Auswahlen mit Nachfragen: Für jede Multiple-Choice-Antwort gibt es eine separate Aufschlüsselung aller damit verbundenen Nachfragen. Wenn jemand zum Beispiel „Uneinverstanden“ wählt und erklärt, warum, sehen Sie eine kuratierte Zusammenfassung der spezifischen „Warum“-Gründe für diese Gruppe.
NPS (Net Promoter Score): Jede Gruppe—kritiker, passive und befürworter—bekommt ihre eigene Zusammenfassung, sodass Sie genau wissen, warum bestimmte Bürger so fühlen, wie sie es tun, mit Erkenntnissen, die nach Typ gefiltert sind.
Sie können eine ähnliche Analyse in ChatGPT durchführen, aber es ist manueller: Sie müssen die Antworten nach Typ selbst sortieren und zusammenfassen, anstatt sie automatisch organisiert zu haben. Lesen Sie mehr über die KI-gestützte Umfrageantwortenanalyse in Specific.
Wie man KI-Kontextlimits bei der Analyse großer Umfragedatensätze verwaltet
Die meisten KI-Modelle—einschließlich ChatGPT und der von Umfragetools verwendeten—haben ein Kontextgrößenlimit. Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie zu viele Bürgerumfrageantworten haben, nicht alles auf einmal zur Analyse senden können.
Filtern nach spezifischen Befragten oder Fragen: In Specific können Sie Filter setzen, sodass nur Gespräche analysiert werden, bei denen Personen auf die von Ihnen interessierten Fragen geantwortet haben—dies reduziert das Volumen und hilft, sich zu konzentrieren.
Zuschneiden auf Fokusfragen: Eine weitere Möglichkeit ist das Zuschneiden—senden Sie nur die ausgewählten Fragen oder Themen an die KI. Dies ermöglicht es Ihnen, alle Antworten auf eine einzelne, wertvolle Frage zu analysieren, anstatt das Modell zu überfluten.
Zusammen halten diese Methoden die Analyse scharf und relevant, selbst für große oder komplexe Diversitäts- und Inklusionsumfragen. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zur KI-Umfrageanalyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Bürgerumfrageantworten
Zusammenarbeit kann chaotisch sein, wenn mehrere Personen Umfrageantworten analysieren wollen—insbesondere bei Bürgerprojekten zur Diversität und Inklusion, bei denen Input von Experten, Politikern oder Aktivisten wertvoll ist. Sie möchten nicht, dass Analysen im Posteingang einer Person hängen bleiben oder in exportierten Dateien verloren gehen.
Chat-basierte KI-Zusammenarbeit: Mit Specific starte ich einfach einen neuen Chat (oder mehrere), wende Filter an, und jeder Chat verfolgt genau, wer ihn gestartet hat, welche Filter im Einsatz sind, und welchen Datenabschnitt er abdeckt.
Klare Teamverständigung bei jeder Nachricht: Jede Nachricht im Analysechat zeigt, wer beigetragen hat—sodass, wenn Sie mit anderen städtischen Mitarbeitern oder Mitgliedern des Diversitätskomitees arbeiten, klar ist, wo jede Idee oder Anfrage herkommt. Avatare und Namen sind jeweils mit Kommentaren verknüpft, um einfaches Follow-up zu gewährleisten.
Jeder kann eigene Ansätze ausprobieren: Sie und Ihre Mitarbeiter können gleichzeitig verschiedene Analysen durchführen—keine Wartezeiten auf eine Zusammenfassung oder jonglieren von Dateien. Wenn jemand eine bestimmte Bürgergruppe oder ein Thema erkundet, ist das in einem eigenen, klar gekennzeichneten Chat. Erfahren Sie mehr über Best Practices in unserem Leitfaden zum Bearbeiten und Zusammenarbeiten bei KI-Umfragen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Bürgerumfrage zu Diversität und Inklusion
Starten Sie bedeutungsvolle Gespräche und entdecken Sie, was Ihrer Gemeinde wirklich wichtig ist, mit KI-gestützter Umfrageanalyse—erhalten Sie tiefere, umsetzbare Erkenntnisse zu Diversität und Inklusion in nur wenigen Minuten.