Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus Umfragen von Teilnehmern an klinischen Studien über die Erfahrungen mit dezentralen Studien unter Verwendung von KI-gestützten Umfrageanalysetechniken. Ich zeige Ihnen Werkzeuge, Aufforderungen und bewährte Praktiken, um relevante Einblicke zu gewinnen.
Die richtigen Tools für die Umfrageanalyse auswählen
Die Art und Weise, wie Sie die Umfragedaten von Teilnehmern an klinischen Studien über die Erfahrungen mit dezentralen Studien analysieren, hängt davon ab, ob Ihre Antworten quantitativ oder qualitativ sind.
Quantitative Daten: Numerische Daten (wie Zufriedenheitsbewertungen oder NPS-Werte) lassen sich am besten in Tabellenkalkulationen wie Excel oder Google Sheets bearbeiten. Sie können schnelle Zählungen durchführen, Prozentsätze berechnen und Diagramme erstellen – es ist unkompliziert und funktioniert hervorragend, wenn Sie sehen möchten, wie viele Teilnehmer sich für jede Option entschieden haben.
Qualitative Daten: Dazu gehören offene Antworten und detaillierte Nachverfolgungen - die Art von Feedback, die man bekommt, wenn man echte Menschen nach ihren Geschichten fragt. Diese Antworten manuell zu lesen, ist in großem Maßstab einfach nicht machbar. Hier kommt KI ins Spiel, die hilft, große Datenmengen fast sofort zu codieren, zu thematisieren und zusammenzufassen. KI-gestützte Analysetools ersparen Ihnen Stunden oder sogar Tage manueller Arbeit und erleichtern somit Ihr Leben erheblich.
Wenn es um die Analyse qualitativer Antworten geht, haben Sie grundsätzlich zwei Ansätze für die Werkzeuge:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Ihre qualitativen Umfragedaten exportieren und in Tools wie ChatGPT oder Claude einfügen. Dann können Sie ein Gespräch über Ihre Daten beginnen und sofortige Zusammenfassungen oder Einblicke erhalten.
Aber es gibt einen Haken: Wenn Ihre Umfrage Hunderte von Teilnehmern hat, die offene Fragen beantworten, erreichen Sie schnell das Token-Limit der KI – was bedeutet, dass sie nicht alles auf einmal verarbeiten kann. Das Kopieren und Einfügen großer Datensätze oder das Aufteilen in Teile erfordert Aufwand, und der Gesprächsverlauf kann unordentlich werden, wenn Sie ständig den Kontext wechseln.
All-in-One-Tool wie Specific
KI-gestützte Plattformen, die für die Umfrageanalyse entwickelt wurden, wie Specific, bieten das Beste aus beiden Welten. Sie sammeln Antworten (einschließlich der reichhaltigen, chaotischen offenen Antworten) und analysieren sie sofort mit KI, die speziell für Umfragefeedback entwickelt wurde.
Die Vorteile sind enorm: Wenn Sie ein konversationelles Umfragetool wie Specific verwenden, werden KI-gesteuerte Nachfragen in Echtzeit gestellt, während die Teilnehmer antworten, was die Qualität und Tiefe der gesammelten Daten erhöht. Sobald die Antworten vorliegen, können Sie direkt mit der KI über die Ergebnisse chatten – ähnlich wie bei der Verwendung von ChatGPT, jedoch mit Umfragedaten, die bereits strukturiert und einfach zu verwalten sind.
Keine Tabellenkalkulationen mehr, kein manuelles Codieren mehr und kein Verlust des Kontextes mehr. Sie erhalten Zusammenfassungen, Schlüsselthemen und umsetzbare Erkenntnisse direkt von Anfang an. Andere Plattformen – wie NVivo, MAXQDA und Delve – automatisieren ebenfalls die Codierung und Themenidentifizierung für qualitative Daten und bieten Funktionen wie Sentimentanalyse, KI-gesteuertes Tagging und Echtzeit-Zusammenarbeit. [1] [2]
Nützliche Aufforderungen für die Analyse von Umfrageantworten von Teilnehmern an klinischen Studien
Den größten Mehrwert aus der KI-Analyse zu ziehen, bedeutet, zu wissen, was Sie Ihrem KI-Tool fragen sollen. Hier sind einige effektive Aufforderungen, die sowohl in Specific als auch in allgemeinen GPT-Modellen wie ChatGPT funktionieren. Verwenden Sie diese, um über einfache Wortwolken hinauszugehen und zu erfahren, was die Teilnehmer wirklich gesagt haben.
Aufforderung für Kernideen
Legen Sie Ihren gesamten Datensatz im Chat ab und verwenden Sie diese Aufforderung. Es ist mein Favorit, um wesentliche Themen zu extrahieren:
Ihre Aufgabe ist es, die Kernideen fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + eine bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am häufigsten genannten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
2. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
3. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
Geben Sie mehr Kontext für bessere KI-Ergebnisse. KI funktioniert am besten, wenn sie Ihre Situation versteht. Wenn ich beispielsweise die Analyse auf digitales Engagement in dezentralen Studien fokussieren möchte, werde ich das in meiner Aufforderung klären:
Sie analysieren offene Antworten von Teilnehmern an klinischen Studien über ihre Erfahrungen mit dezentralen Studien. Achten Sie besonders auf digitales Engagement, Fernkommunikation und Benutzerfreundlichkeit der Technologie. Fassen Sie die Hauptthemen und die Häufigkeit für jedes Thema zusammen.
Tauchen Sie tiefer in interessante Themen ein: Sobald Sie eine „Kernidee“ identifiziert haben, bitten Sie die KI, mehr darüber zu erzählen. Zum Beispiel: „Erzählen Sie mir mehr über die Motivation der Teilnehmer, an dezentralen Studien teilzunehmen.“
Aufforderung für ein spezifisches Thema: Direkt zur Sache – „Hat jemand über Fernüberwachung gesprochen? Zitate einschließen.“ Dies hilft, Vermutungen schnell zu validieren.
Aufforderung für Personas: Verwenden Sie dies, um Teilnehmerarten aufzudecken, was für die Segmentierung von unschätzbarem Wert ist.
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von eindeutigen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Person geben Sie eine Zusammenfassung ihrer Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevanter Zitate oder Muster in den Gesprächen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Hervorragend zur Identifizierung negativer Erfahrungen mit dezentralen Studien.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Geben Sie eine Zusammenfassung jeder und vermerken Sie Muster oder Häufigkeiten.
Aufforderung für Motivationen & Treiber: Nützlich, um nicht nur zu erfahren, was Teilnehmer fühlen, sondern warum sie es fühlen.
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und stellen Sie unterstützende Beweise aus den Daten bereit.
Aufforderung für Sentimentanalyse: Mächtig, wenn Sie einen schnellen Überblick darüber erhalten möchten, wie Teilnehmer an klinischen Studien insgesamt reagieren.
Bewerten Sie die gesamte positive, negative oder neutrale Stimmung in den Umfrageantworten. Hervorheben von Schlüsselphrasen oder Feedback, das zu jeder Stimmungs-Kategorie beiträgt.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Fordert Ihre KI auf, schnell umsetzbares Feedback zu erfassen.
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern gemacht wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate hinzu.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Bringt Licht auf Lücken und Innovationsmöglichkeiten im Design dezentraler Studien.
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Specifics KI-gestützte Umfrageanalyse passt ihre Zusammenfassungen an die Struktur der Fragen an:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): KI generiert eine umfassende Zusammenfassung für alle Teilnehmerantworten und integriert automatisch Erkenntnisse aus Folgefragen, um Kontext und Klarheit zu erweitern.
Multiple-Choice-Fragen mit Nachfragen: Für jede Option, die Sie in Ihre Umfrage aufnehmen, fasst Specific alle Nachfragen zusammen und bietet eine Zusammenfassung dessen, was die Teilnehmer nach der Auswahl gesagt haben. Perfekt zum Segmentieren von Feedback und Verstehen der Gründe hinter den Entscheidungen.
NPS-Fragen: Sie erhalten gezielte Zusammenfassungen für jedes Segment – Kritiker, passive Teilnehmer und Befürworter – basierend auf ihren Folgekommentaren. Dies hilft, die wirklichen Treiber hinter Ihrem NPS-Wert zu identifizieren, nicht nur die Zahl selbst. Wenn Sie diese Art von Umfragen erstellen, sehen Sie sich diese NPS-Umfragevorlage für klinische Studien an.
Sie können einen ähnlichen Analyseprozess mit ChatGPT durchführen, müssen jedoch die Datensätze für jede Art von Frage manuell organisieren, kopieren und verwalten – etwas, das Specific von Haus aus automatisiert.
So gehen Sie mit den Einschränkungen der KI-Kontextgröße um
Eines der größten Probleme bei der KI-Analyse großer qualitativer Datensätze ist das Kontextfenster – die Menge an Text, die die KI zu einem bestimmten Zeitpunkt „sehen“ kann. Selbst fortschrittliche KI-Engines haben strikte Grenzen. Was passiert also, wenn Sie einen reichhaltigen Datensatz von Hunderten von Teilnehmern an klinischen Studien über die Erfahrung mit dezentralen Studien haben?
Es gibt zwei mächtige Möglichkeiten, um die Kontextgrenzen zu umgehen (beide sind in Specific verfügbar):
Filtern: Analysieren Sie nur die Gespräche, in denen Teilnehmer auf eine bestimmte Frage geantwortet oder eine bestimmte Antwort gewählt haben. Dies reduziert die Datengröße und fokussiert Ihre Erkenntnisse.
Zuschneiden: Konzentrieren Sie sich nur auf die Fragen, die Sie von der KI analysieren lassen möchten. Indem Sie Fragen zuschneiden, geben Sie der KI nur die relevantesten Inhalte, wodurch die Anzahl der Gespräche erhöht wird, die innerhalb der Kontextgrenze liegen.
Diese Methoden machen es viel praktischer, längere oder komplexere Umfragen zu bearbeiten – ohne die Möglichkeit einzubüßen, nuancierte Fragen zu Ihren Daten zu stellen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Teilnehmern an klinischen Studien
Die Analyse von Umfrageantworten kann schnell zu einer Teamsportart werden, insbesondere bei komplexen Themen wie dezentralen klinischen Studien. Oft benötigen Sie Input von mehreren Forschern, Projektleitern und Interessengruppen – doch klassische Umfrageplattformen machen die Zusammenarbeit frustrierend.
Mit Specific ist die Analyse von Natur aus kollaborativ. Der KI-Chat ermöglicht es jedem in Ihrem Team, die Umfragedaten einfach durch Nachrichten an die KI zu erkunden. Jedes Teammitglied kann einen separaten Chat aufrufen, sich auf seinen eigenen Blickwinkel konzentrieren – sei es Teilnehmer-Onboarding, Technologieprobleme oder regulatorische Bereitschaft – und nur die relevanten Gespräche und Filter für seine Arbeit sehen.
Klare Chat-Eigentümerschaft und Aktivitätsverfolgung machen die Zusammenarbeit reibungsloser. Der Multi-Chat-Modus zeigt, wer welches Gespräch gestartet hat, damit jeder ohne Probleme in einen Thread einsteigen kann. Avatare kennzeichnen jeden Absender, und die teamweite Analyse wird transparent und einfach zu verwalten.
Keine isolierten Tabellenkalkulationen mehr oder das Ertrinken in geteilten Dokumenten. Erkenntnisse werden gemeinsames Eigentum – alle befinden sich buchstäblich auf derselben Seite.
Für Tipps zur Gestaltung Ihrer Fragen für die kollaborative Analyse siehe diesen Leitfaden zu den besten Fragen für Teilnehmerumfragen an klinischen Studien über dezentrale Studien.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu den Erfahrungen mit dezentralen Studien
Beginnen Sie damit, reichhaltigere, handlungsorientierte Erkenntnisse durch eine KI-gesteuerte Umfrage zu gewinnen. Sammeln Sie kontextuelles, qualitativ hochwertiges Feedback und lassen Sie die KI die Hauptlast der Analyse übernehmen, damit Ihr Team sich auf das nächste Wichtige konzentrieren kann.
