Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Bürgerbefragung zum Bewusstsein für Unterstützung im Bereich der psychischen Gesundheit mithilfe von KI und anderen Strategien zur Analyse von Befragungsantworten.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie zur Analyse von Umfragedaten wählen, hängen von der Struktur Ihrer Antworten ab.
Quantitative Daten: Zahlen sind hier Ihr Freund. Wenn Sie wissen möchten, wie viele Personen eine bestimmte Option gewählt haben oder den Net Promoter Score (NPS) messen möchten, machen herkömmliche Tools wie Excel oder Google Sheets die Berechnung schnell und unkompliziert.
Qualitative Daten: Bei offenen Antworten oder Folgekommentaren wird es schwieriger. Bei Dutzenden, manchmal Hunderten von Antworten ist es unmöglich, alles im Detail zu lesen. Hier kommen KI-Tools ins Spiel – sie helfen Ihnen, textlastige Antworten effizient zu verstehen.
Es gibt zwei Ansätze für die Verwendung von Tools bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Der einfachste Weg, um mit der KI-Analyse zu beginnen, besteht darin, Ihre exportierten Antworten in ChatGPT, Gemini oder Claude zu kopieren.
Sie können Fragen zu Ihren Daten stellen und erhalten sofortige Zusammenfassungen oder Einblicke. Diese Methode kann jedoch umständlich sein. Sie müssen Datenexporte verwalten, nur das kopieren und einfügen, was in das Kontextlimit der KI passt, und verfolgen, welche Antworten Sie analysieren – es ist leicht, den Überblick zu verlieren.
Daten auf diese Weise zu handhaben, ist bei größeren Umfragen nicht sehr bequem, und die Zusammenarbeit ist begrenzt, da ChatGPT-Gespräche auf einzelne Sitzungen und Personen beschränkt sind.
All-in-one-Tool wie Specific
Specific ist speziell für die moderne Umfrageanalyse entwickelt – einschließlich konversationeller Umfragen mit Folgefragen und reichhaltigem qualitativen Feedback. Es behandelt sowohl die Umfrageerstellung als auch die KI-gestützte Analyse von Umfrageantworten. Wenn Sie Daten sammeln, kann es automatisch intelligente Folgefragen generieren, die tiefer gehen und die Qualität und Relevanz jeder Antwort erhöhen.
Das eigentliche Wunder von Specific liegt darin, wie einfach es qualitatives Feedback in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Seine KI-Engine erkennt sofort zentrale Themen, fasst Erkenntnisse aus großen Datensätzen zusammen und lässt Sie sogar mit der Analyse chatten – genau wie ChatGPT, aber speziell für Umfragedaten entwickelt. Außerdem haben Sie Extrafunktionen wie die Verwaltung von Kontext oder das Filtern von Antworten vor dem Chat. Weitere Informationen finden Sie in Specifics Leitfaden zur KI-Umfrageanalyse.
Es gibt andere Analyseplattformen – wie NVivo, MAXQDA und ATLAS.ti – mit starken KI-gestützten Codierungs- und Kollaborationsfunktionen[8][9]. Dennoch habe ich festgestellt, dass All-in-One-Tools, die speziell für Umfragen entwickelt wurden (wie Specific), einen viel schnelleren Weg bieten, um aus unordentlichen, offenen Daten umsetzbare Antworten zu erhalten.
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie zur Analyse von Bürgerumfragen zur Bewusstseinsbildung für psychische Gesundheit nutzen können
Eingabeaufforderungen machen KI zu Ihrem persönlichen Forschungsanalysten. Hier sind einige bewährte Eingabebeispiele – maßgeschneidert für Umfragen zur Bewusstseinsbildung für psychische Gesundheit:
Kerngedanken-Eingabeaufforderung: Verwenden Sie diese, um schnell Hauptthemen oder -themen aus Ihren Antworten zu extrahieren. Diese Eingabeaufforderung ist besonders leistungsfähig, wenn Sie Seiten voller offener Kommentare oder Anekdoten haben.
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett hervorzuheben (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu zwei Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten erwähnte an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke:** Erklärungstext
Immer Kontext bereitstellen! Je mehr Hintergrundinformationen Sie der KI geben – wie Umfrageziele, Ihre Stadt oder Ihr Bevölkerungstyp oder was Sie wissen möchten – desto besser die Ergebnisse. Zum Beispiel:
Sie analysieren Umfragedaten von 300 Bürgern in Harrisburg über das Bewusstsein für Unterstützungsdienste im Bereich der psychischen Gesundheit. Unser Ziel ist zu verstehen, was Bürger über Ressourcen im Bereich der psychischen Gesundheit wissen, welche Missverständnisse verbreitet sind und welche potenziellen Barrieren den Zugang zu diesen Diensten verhindern. Bitte fassen Sie die Hauptbefunde zusammen und identifizieren Sie Lücken im öffentlichen Bewusstsein.
Mit einer „Erzähl mir mehr“-Eingabeaufforderung tiefer in einen Schlüsselgedanken eintauchen:
Erzählen Sie mir mehr über die von den Befragten erwähnten Barrieren beim Zugang zu Unterstützung im Bereich der psychischen Gesundheit.
Eingaben zur Validierung spezifischer Themen oder Hypothesen: Wenn Sie überprüfen möchten, ob ein Thema diskutiert wurde, fragen Sie einfach:
Hat jemand über das Bewusstsein für die 988-Selbstmordpräventionshotline gesprochen? Inklusive Zitaten.
Persona-Eingabeaufforderungen: Nützlich, um Ihr Umfrageteilnehmerpublikum in Gruppen zu segmentieren (z. B. solche mit hohem Bewusstsein vs. niedrigem Bewusstsein).
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von eindeutigen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Pain Points und Herausforderungen: Ermitteln Sie, was die Menschen zurückhält, was direkt aufzeigt, woran bei Initiativen zur Unterstützung im Bereich der mentalen Gesundheit gearbeitet werden sollte.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Pain Points, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Motivationen & Antriebe: Diese Eingabeaufforderung hilft herauszufinden, warum Menschen Unterstützung im Bereich der psychischen Gesundheit in Anspruch nehmen (oder nicht).
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotive, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Sentimentanalyse: Ideal, um ein Gefühl für die allgemeine Stimmung oder Einstellung gegenüber lokalen Unterstützungsdiensten im Bereich der psychischen Gesundheit zu bekommen.
Bewerten Sie das allgemeine Gefühl, das in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Nutzen Sie dies, wenn Sie von der Analyse zu Empfehlungen übergehen möchten – was fehlt und was könnte helfen.
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotentiale zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wie Specific verschiedene Fragetypen in der qualitativen Umfrageanalyse behandelt
Specific passt seine KI-Zusammenfassungen automatisch an den Fragetyp an:
Offene Fragen mit oder ohne Folgefragen: Sie erhalten eine Zusammenfassung, die auf alle ersten Antworten und alle zugehörigen Folgefragen zurückgreift und Ihnen ein reichhaltiges Bild jedes Themas gibt, das die Befragten angesprochen haben.
Wahlen mit Folgefragen: Für jede Wahl (zum Beispiel „Ja, ich kenne 988“ oder „Nein, ich kenne sie nicht“) sehen Sie eindeutige Zusammenfassungen für Folgeantworten, nur von Personen, die diese Wahl getroffen haben. Sie sehen sofort, was für jede Gruppe einzigartig ist.
NPS-Umfragen: Das Feedback wird in Zusammenfassungen für jede Gruppe aufgeteilt – Kritiker, Neutrale und Befürworter – und geht auf deren unterschiedliche Ansichten und Vorschläge ein.
Wenn Sie lieber ChatGPT nutzen, können Sie das meiste davon replizieren, indem Sie Ihre Daten vor der Eingabe in den Chat filtern, aber es erfordert definitiv mehr manuelle Arbeit.
Umgehung von KI-Kontextgrenzen bei der Analyse von Bürgerumfragen
Wenn Sie eine große Anzahl von Antworten haben, stoßen viele KI-Tools – einschließlich ChatGPT – auf Begrenzungen der Kontextgröße. Das bedeutet, dass man nicht einfach alle Ergebnisse kopieren und einfügen kann; etwas wird übersehen. Specific löst dieses Problem elegant auf zwei Arten:
Filtern: Möchten Sie nur Feedback von denen, die „988-Hotline“ erwähnt haben, oder eine bestimmte Folgefrage beantwortet haben? Wenden Sie Filter an, damit die KI nur diese Gespräche analysiert und sich auf das Wesentliche konzentriert, ohne Grenzen zu überschreiten.
Beschneiden: Sie können die Aufmerksamkeit der KI auf bestimmte Fragen beschränken – sagen wir nur auf den „Bewusstseins“-Abschnitt oder nur Kommentare zu Barrieren –, sodass sie keinen Platz mit irrelevanten Daten verschwendet.
Dieser Ansatz ist besonders wichtig für Bürgerumfragen zu psychischer Gesundheit, die Hunderte von nuancierten Geschichten erfassen können. KI kann bis zu 70% schneller arbeiten als manuelle Methoden und bis zu 90% Genauigkeit bei Aufgaben wie Stimmungs- oder Themenanalyse erreichen[10].
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Bürgerumfrageantworten
Die Analyse von Umfragen kann einsam oder überwältigend wirken, wenn Sie der Einzige sind, der die Daten durchforstet. Aber in der Realität wollen Teams und Stakeholder alle mitreden – besonders bei sensiblen Themen wie der Unterstützung im Bereich der psychischen Gesundheit in der Gemeinschaft.
Specific ermöglicht es Ihnen, Daten kollaborativ zu analysieren, indem Sie mit der KI chatten. Jedes Teammitglied kann einen neuen Chat öffnen, seine eigenen Filter oder Kontexte anwenden und die Ergebnisse aus seiner Perspektive betrachten. Jeder Chat-Thread zeigt den Ersteller an, sodass Sie wissen, wessen Fragelinie Sie folgen. Dies hält die Analyse transparent und hilft Teams, ihr Verständnis zu teilen.
Sehen Sie, wer was mit Avataren gesagt hat. Wann immer Kollegen Prompts oder Notizen in einem Chat beitragen, sehen Sie deren Avatare. Dies macht es einfach, unvollständige Analysen zu übergeben, dort weiterzumachen, wo andere aufgehört haben, und die Zusammenarbeit zu fördern, unabhängig von Größe oder Hintergrund Ihres Teams.
Wenn Sie Ihr eigenes Umfrageanalyseprojekt von Grund auf neu starten oder bewährte Vorlagen verwenden möchten, empfehle ich, einen Blick auf Specifics Umfragengenerator zur Bewusstseinsbildung für psychische Gesundheit zu werfen oder Schritt für Schritt zu lernen, wie Sie bessere Bürgerumfragen mit diesem Anleitungsleitfaden erstellen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Bürgerumfrage zur Bewusstseinsbildung für psychische Gesundheit
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