Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Bürgerumfrage zur Sicherheit in der Nachbarschaft mit Tools zur KI-gestützten Analyse von Umfrageantworten analysieren können. Wenn Sie umsetzbare Erkenntnisse wünschen, die über einfache Diagramme hinausgehen und leichter zu bearbeiten sind, lesen Sie weiter.
Die richtigen Tools für die Analyse von Umfragen zur Sicherheit in der Nachbarschaft wählen
Der Ansatz und die Tools, die Sie wählen, hängen von der Form und Struktur Ihrer gesammelten Umfragedaten ab. Hier ist eine kurze Übersicht:
Quantitative Daten: Dazu gehört, wie viele Menschen sich zum Beispiel beim nächtlichen Spaziergang sicher fühlen (strukturierte Antworten). Diese Zahlen sind leicht zu bearbeiten – Sie können sie schnell in Excel oder Google Sheets mit einfachen Formeln berechnen.
Qualitative Daten: Dies sind Antworten auf offene Fragen oder Folgefragen. Wenn Sie z.B. gefragt haben: „Was gibt Ihnen ein Gefühl der Sicherheit in Ihrer Nachbarschaft?“, erhalten Sie viele Textantworten. Alle diese Antworten zu lesen und darin Muster zu erkennen, ist von Hand nahezu unmöglich, besonders bei dutzenden oder hunderten von Bürgerantworten. Hier kommt KI ins Spiel – sie kann diese unstrukturierten Antworten für Sie zusammenfassen, Themen extrahieren und strukturieren.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für KI-Analysen
Kopieren-und-Einfügen-Ansatz: Sie können Ihre Umfrageantworten exportieren, in ChatGPT einfügen und mit der KI über Muster, Themen oder direkte Zitate sprechen.
Einschränkungen: Es funktioniert für kleine Datensätze gut, wird aber sehr mühsam und unübersichtlich, sobald Sie mehr als ein paar Dutzend Antworten haben. Große Datenmengen stoßen oft an die Eingabelimits (Kontextlimits) des Tools, sodass Sie aufteilen, kürzen und wiederholen müssen. Es gibt auch keine spezifische Möglichkeit, Zusammenfassungen direkt mit bestimmten Umfragefragen zu verknüpfen oder Nachfragen effizient zu verwalten. Dennoch ist es eine nützliche Option für explorative Analysen, wenn Sie mit dem Workflow vertraut sind.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell für qualitative Umfrageanalysen entwickelt: Tools wie Specific erfassen sowohl reichhaltigere Umfragedaten – dank Folgefragen – als auch sofortige Analysen von Bürgerantworten mit KI.
Bessere Datensammlung: Wenn jemand eine Umfrage zur Sicherheit in der Nachbarschaft in Specific ausfüllt, kann die KI automatisch nach weiteren Details oder Klarstellungen fragen (siehe automatische KI-Folgefragen). Dadurch erhalten Sie durchdachtere Antworten und gehen tiefer als bei einem einfachen Formular.
Sofortige, umsetzbare Analysen: Mit Specific erkennt die KI, sobald Sie Antworten haben, wiederkehrende Themen, fasst zusammen, was die Leute tatsächlich über Sicherheit sagen, und quantifiziert, wie viele Menschen ähnlich fühlen – alles ohne Tabellenkalkulationen oder manuelle Arbeit.
Gesprächseinblicke: Sie können direkt mit der KI über Muster sprechen, genau wie in ChatGPT, aber Ihre Ergebnisse sind immer nach Frage oder Auswahl organisiert. Bonus: Sie können filtern, welche Antworten in den Kontext einfließen, oder mehrere Chats für verschiedene Datenanschnitte speichern, was es für Teams leistungsfähiger macht.
Wie das in der Praxis aussieht, erfahren Sie in der AI Survey Response Analysis Funktion in Specific.
Ein solcher Workflow ist entscheidend, da Umfragen zur Sicherheit in der Nachbarschaft oft Hunderte nuancierter, subjektiver Antworten liefern. In Kanada zum Beispiel fühlen sich 54% der Menschen, die ihre Nachbarschaft als einladend empfinden, sehr sicher, allein nach Einbruch der Dunkelheit spazieren zu gehen, verglichen mit 34%, die diese Wahrnehmung nicht teilen — solche Einsichten erfordern kontextabhängige Analysen, die qualitative Daten nicht nur als Textwust betrachten. [1]
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Bürgerumfragen zur Sicherheit in der Nachbarschaft
Bedeutungsvolle Erkenntnisse aus Ihrer Bürgerumfrage zu gewinnen, bedeutet, die richtigen Fragen zu stellen – nicht nur an die Menschen, sondern auch an Ihre KI. Die richtigen Aufforderungen sind entscheidend dafür, umsetzbare Erkenntnisse aus Sicherheitsdaten der Nachbarschaft zu gewinnen. Hier sind Aufforderungs-Ideen, die mit allen KI-Tools gut funktionieren (einschließlich Specific oder ChatGPT):
Aufforderung für Kerngedanken: Das ist mein erster Anlaufpunkt für jede große qualitative Datenmenge. Es reduziert Dutzende – oder Hunderte – von Antworten auf klare Themen, nach Häufigkeit geordnet. Funktioniert perfekt sowohl in Specific als auch direkt in ChatGPT:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett hervorgehoben (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze langer Erklärtext zu extrahieren.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Menschen den spezifischen Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die am meisten erwähnten oben
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedankentext:** Erklärtext
2. **Kerngedankentext:** Erklärtext
3. **Kerngedankentext:** Erklärtext
Tipp: Geben Sie Ihrer KI immer mehr Kontext: Erzählen Sie ihr, worum es in Ihrer Umfrage geht („Wir haben 200 Bewohner nach ihrem Sicherheitsempfinden bei Nacht und den Gründen dafür gefragt“) und was Sie aus der Analyse herausbekommen möchten („Ich suche nach umsetzbaren Erkenntnissen zur Verbesserung der Straßenbeleuchtung“). Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Umfrageantworten zur Sicherheit in der Nachbarschaft von Bürgern im Stadtzentrum von San Francisco. Wir möchten die häufigsten Gründe identifizieren, warum Menschen sich unsicher fühlen, und etwaige ortsspezifische Bedenken hervorheben. Präsentieren Sie zusammenfassende Ergebnisse und zählen Sie die Erwähnungen für jeden Kerngedanken.
Aufforderung um ein Thema zu vertiefen: Sobald die KI einen Kerngedanken identifiziert hat – sagen wir, „Bedenken zur Straßenbeleuchtung“ – fragen Sie,
Erzähle mir mehr über die Bedenken zur Straßenbeleuchtung. Was genau haben die Leute gesagt?
Aufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie herausfinden möchten, ob ein bestimmtes Thema angesprochen wurde:
Hat jemand über Nachbarschaftswachtprogramme gesprochen? Zitate einfügen.
Aufforderung für Personas: Das Identifizieren von Profilen ist hilfreich für die lokale Regierung oder die Polizei:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste deutlicher Personas – ähnlich wie