Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Bürgerumfrage zur Fußgängersicherheit mithilfe von KI-basierten Tools und intelligenten Techniken für genaue, umsetzbare Erkenntnisse analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse auswählen
Die Art und Weise, wie Sie die Umfrageanalyse angehen, hängt hauptsächlich vom Datenformat ab. Quantitative Daten, wie die Anzahl der Bürger, die bestimmte Sicherheitsbedenken geäußert oder spezifische Änderungen vorgeschlagen haben, sind unkompliziert. Für Zahlen und einfache Diagramme verlasse ich mich auf Excel oder Google Sheets. Sie sind schnell, flexibel und allgemein verständlich.
Quantitative Daten: Wenn Sie geschlossene Fragen gestellt haben – wie zum Beispiel „Wie sicher fühlen Sie sich an Zebrastreifen?“ – ist das Erstellen des Berichts einfach. Sie zählen die Ergebnisse, berechnen Prozentsätze und erstellen grundlegende Diagramme. Altbewährte Tabellenkalkulationen sind hier Ihre Freunde.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Antworten erhalten haben – wie Folgestories, Vorschläge oder qualitative Beschreibungen – haben Sie es mit einer anderen Herausforderung zu tun. Diese Einblicke sind unmöglich zu erfassen und zusammenzufassen, ohne Hilfe. Sie benötigen KI-Tools, um Themen aus einer Vielzahl von Texten zu lesen, zu organisieren und herauszufiltern.
Bei qualitativen Umfragedaten gibt es zwei Hauptansätze für Tools:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren und Einfügen-Strategie: Sie können Ihre Umfrageantworten exportieren, in ChatGPT einfügen und um Zusammenfassungen oder Themen bitten. Das funktioniert, ist aber nicht sehr bequem, besonders bei großen Datensätzen. Es ist ziemlich knifflig, das Kontextfenster zu verwalten, und Formatierungsprobleme stören oft den Ablauf.
Manueller Aufwand: Sie müssen den Text bereinigen und strukturieren, handhabbare Stücke dem Modell zuführen und es immer wieder um wichtige Erkenntnisse bitten. Größere Datensätze stoßen immer an die Grenzen dessen, was Sie und ChatGPT auf einmal bewältigen können.
All-in-One-Tool wie Specific
Spezialisiert auf qualitative Umfragen: Tools wie die AI-Umfrageantwortenanalyse-Plattform von Specific sind speziell für diesen Arbeitsablauf entwickelt. Sie können sowohl Bürgerbefragungen zur Fußgängersicherheit sammeln als auch die Ergebnisse am selben Ort analysieren – kein Kopieren, kein Ärger.
Intelligente Folgefragen: Wenn Bürger initiale Fragen beantworten, führt Specifics KI automatisch nachfragende Fragen durch, was die Vollständigkeit und Qualität Ihrer Daten erhöht. Sehen Sie, wie das mit automatischen KI-Folgefragen funktioniert.
Sofortige von KI generierte Einblicke: Nachdem Sie Ihre Umfrage abgeschlossen haben, scannt die KI von Specific jede Antwort (und jede Nachverfolgung), fasst sie zusammen, findet Schlüsselmotive und liefert Ihnen sofort umsetzbare visuelle Zusammenfassungen. Sie können interaktiv mit der KI über Ihre Daten chatten, Filter anpassen, thematisch oder nach Respondentengruppen vertiefend – alles, ohne jemals eine Tabellenkalkulation zu öffnen.
Fein abgestimmte Analystenerfahrung: Gespräche mit der KI innerhalb von Specific sind reichhaltiger und detaillierter als alles, was Sie durch das Einfügen von Daten in ein einfaches ChatGPT bekommen würden, mit mehr Flexibilität bei der Verwaltung, welche Antworten in Ihre Analyse einbezogen werden. Erfahren Sie mehr im Leitfaden zur KI-Umfrageantwortenanalyse.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Bürgerumfragedaten zur Fußgängersicherheit
Lassen Sie uns über Eingabeaufforderungen sprechen. Gute Aufforderungen verwandeln einen Rohdatenstapel aus Umfrageantworten in scharfe, zuverlässige Erkenntnisse, auf die Sie reagieren können – oder die Sie zur Information von öffentlichen Politiken oder Infrastrukturplänen nutzen können.
Aufforderung für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um große Mengen Text in prägnante Themen in Aufzählungspunkten zu organisieren. Es ist eine beliebte Eingabeaufforderung in Specific und funktioniert ebenso gut in ChatGPT:
Ihre Aufgabe besteht darin, Kerngedanken in fetter Schrift (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze langen Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Kennzeichnungen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI-Modelle funktionieren immer besser, wenn Sie Kontext bieten. Zum Beispiel könnten Sie vor der oben genannten Kerngedankenaufforderung schreiben:
„Ich habe eine Bürgerumfrage zur Fußgängersicherheit in einem großen städtischen Gebiet durchgeführt, in dem 84 % der Fußgängerunfälle an nicht-kreuzenden Orten und meist bei Dunkelheit geschehen. Mein Ziel ist es, zu erfahren, welche Änderungen sich die Bürger wünschen und wo sie sich am meisten gefährdet fühlen."
Aufforderung für tiefere Einblicke: Nachdem Sie Kerngedanken extrahiert haben, können Sie nachhaken mit:
„Erzählen Sie mir mehr über [Kerngedanke hier]."
Aufforderung für spezifische Probleme: Um zu überprüfen, ob Leute bestimmte Anliegen geäußert haben (wie zum Beispiel größere Fahrzeuge in der Stadt):
„Hat jemand über SUVs oder große Fahrzeuge gesprochen? Zitate einfügen."
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Wenn Sie ein Gefühl dafür bekommen möchten, worüber Bürger bezüglich lokaler Infrastruktur oder Durchsetzung frustriert sind:
„Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit."
Aufforderung für Stimmungsanalyse: Um ein umfassendes Bild davon zu bekommen, wie Bürger über die Fußgängersicherheit denken:
„Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen."
Aufforderung für ungedeckte Bedürfnisse & Chancen: Nützlich, wenn Sie Ideen für zukünftige Sicherheitsverbesserungen suchen:
„Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um ungedeckte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotentiale zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden."
Aufforderung für Personas: Wenn Sie planen, gezielte Bewusstseins- oder Öffentlichkeitskampagnen zu starten, lassen Sie sich Personas erstellen:
„Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie 'Personas' im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren zentrale Eigenschaften, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden."
Weitere detaillierte Inspirationsvorschläge für Eingabeaufforderungen finden Sie in unserem Leitfaden für die besten Fragen zu Bürgerumfragen zur Fußgängersicherheit.
Wie Specific qualitative Umfragedaten analysiert
Bei der Arbeit mit Umfragedaten zu einem Thema wie der Fußgängersicherheit ist der Fragetyp entscheidend für die Analyse. So geht Specific die Aufgabe an:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Das System fasst die Kernthemen und -ideen aus allen Antworten zusammen und fügt automatisch relevante Details aus Folgeantworten ein. Dies erleichtert es, die am häufigsten geteilten Probleme oder Erfahrungen rund um Sicherheitsbedenken von Fußgängern, wie Nachtsicht oder Sicherheit an Kreuzungen, zu erkennen.
Auswahlfragen mit Nachfragen: Für Fragen wie „Was würde Ihnen als Fußgänger mehr Sicherheit geben? (eine Auswahl)“ liefert Specific eine separate Zusammenfassung für jede Auswahl, die nur die zugehörigen Folgeantworten widerspiegelt. Das bedeutet, dass Sie sofort alle Antworten von denen betrachten können, die mehr Zebrastreifen wollen, im Vergleich zu denen, die niedrigere Geschwindigkeitsbegrenzungen wünschen.
NPS-Fragen: Bei NPS (Net Promoter Score), der oft zur Messung der öffentlichen Zufriedenheit eingesetzt wird (erfahren Sie mehr über NPS-Einrichtungen hier), fasst Specific die Meinungen und Erfahrungen von Befürwortern, Passiven und Kritikern jeweils separat zusammen. Dies hebt spezifische Verbesserungen hervor, die jede Gruppe benötigt.
Ähnliche Analysen können Sie auch in ChatGPT durchführen, aber es ist arbeitsintensiver – Sie müssen sehr darauf achten, Ihre Daten zu organisieren und Ihre Aufforderungen für jedes Szenario sorgfältig anzupassen.
Überwindung von KI-Kontextrahmen Beschränkungen bei der Analyse großer Bürgerumfragedatensätze
Immer, wenn Sie Umfragedaten mit KI analysieren, können Kontextrahmengrößen zu einem Engpass werden. Wenn Ihre Bürgerumfrage zur Fußgängersicherheit eine Flut von detaillierten Antworten gesammelt hat, werden Sie die obere Grenze dessen erreichen, was die KI in einem Durchgang verarbeiten kann.
Specific bietet zwei wichtige Funktionen an, um diesem Problem zu begegnen:
Filtern: Sie können Gespräche filtern, sodass nur die Antworten, bei denen Nutzer ausgewählte Fragen angesprochen oder spezifische Antworten gewählt haben, in die Analyse der KI einbezogen werden. Dies verringert die Kontextgröße und erhöht die Relevanz.
Zuschneiden: Zuschneiden ermöglicht es Ihnen, auszuwählen, welche Fragen an die KI zur Analyse gesendet werden sollen, sodass Sie auch bei Hunderten von Gesprächsrunden der Befragten nur die Antworten auf die Punkte fokussieren können, die Ihnen wichtig sind (zum Beispiel „Sicherheit beim Gehen in der Nacht“ oder „gefährliche Kreuzungen“).
Diese Flexibilität bedeutet, dass Sie auch bei umfangreichem, nuanciertem qualitativem Feedback – wie es bei städtischen Sicherheitsumfragen üblich ist – keine Einblicke verpassen. Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur erweiterten Umfrageerstellung, sehen Sie sich diesen Leitfaden zur Erstellung von Bürgerumfragen zur Fußgängersicherheit an.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Bürgerumfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse zur Fußgängersicherheit kann schnell chaotisch werden, wenn Sie es mit mehreren Interessengruppen zu tun haben – Stadtplanern, Gemeinschaftsaktivisten oder Verkehrsbehörden – die jeweils die Ergebnisse interpretieren und diskutieren möchten.
Nahtlose KI-Chat-Analyse: In Specific können Sie Ihre Bürgerumfragedaten kollaborativ einfach durch Chatten mit der KI analysieren. Es ist nicht nötig, Dateien zu exportieren, zu importieren oder zwischen Teams zu jonglieren. Erkenntnisse sind für alle in Ihrem Projekt verfügbar.
Mehrere, filterbare Chats: Specific ermöglicht es Ihnen, mehrere Chats einzurichten, jeder mit benutzerdefinierten Filtern (wie Standort, Alter oder Umfrageinhalte), und jeder Chat ist mit seinem Ersteller gekennzeichnet. Dies macht es offensichtlich, wer welchen Teil der Umfrage erkundet und warum.
Eindeutige Zuordnungen: Bei der Zusammenarbeit zeigt jede Nachricht im KI-Chat das Avatar und den Namen des Senders. Dies reduziert Verwirrung und hält alle auf dem gleichen Stand, besonders in funktionsübergreifenden Teams. Sie können sogar neue Untersuchungsstränge starten und sparen so allen Zeit und Stress.
Kollaborative Analysefunktionen machen Specific besonders wertvoll für Teams, die an komplexen Gemeinschaftsfragen arbeiten, bei denen durch offene, transparente Informationsweitergabe Einigkeit erzielt werden muss.
Erstellen Sie jetzt Ihre Bürgerumfrage zur Fußgängersicherheit
Beginnen Sie, echte Einblicke zu gewinnen, die zu sichereren Straßen führen – starten Sie Ihre konversationelle KI-Umfrage, erfassen Sie reichere Daten und erhalten Sie sofortige Analyse- und Teamwork-Funktionen, die nur Specific bietet, alles an einem Ort.