Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Teilnehmern klinischer Studien zur Verständlichkeit der Einwilligungserklärung mit bewährten KI-Umfrageanalyse-Workflows analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen von der Form und Struktur Ihrer Umfragedaten ab. So denke ich darüber:
Quantitative Daten: Für Fragen wie „Wie viele Teilnehmer haben ein bestimmtes Element der Einwilligungserklärung verstanden?“ – Excel oder Google Sheets sind alles, was Sie brauchen. Das Zählen von Antworten ist schnell und unkompliziert.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Textantworten oder detaillierte Follow-ups haben (wie „Warum fühlten Sie sich unsicher bezüglich des Placebo-Verfahrens?“), wird das manuelle Lesen überwältigend und voreingenommen. Hier sind KI-Tools Ihre besten Freunde – sie können Muster in großem Maßstab verarbeiten, zusammenfassen und hervorheben.
Es gibt zwei Hauptansätze beim Umgang mit qualitativen Umfrageantworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren Sie Ihren exportierten Text und fügen Sie ihn in ChatGPT, Claude oder ein anderes GPT-basiertes KI-Tool ein.
Vorteil: Sie können kostenlos starten und einfach mit der KI über Ihre Ergebnisse sprechen.
Nachteile: Das Verwalten unordentlicher CSV-Exporte, das Erreichen von Kontextlängenlimits und der Verlust der Struktur machen diesen Ansatz umständlich. Sie müssen oft das Format anpassen und die Daten selbst verwalten.
All-in-One-Werkzeug wie Specific
Specific ist speziell dafür entwickelt, qualitative Umfragedaten von Anfang bis Ende zu sammeln und zu analysieren. Wenn Sie hier Ihre Umfrage unter Teilnehmern klinischer Studien zur Verständlichkeit der Einwilligungserklärung gestalten, werden nicht nur Folgefragen automatisiert gestellt (um reichere Antworten zu erfassen), sondern auch alle Daten für Sie mittels KI analysiert.
Wie es funktioniert: Die Plattform wendet automatisch KI an, um alle Antworten zusammenzufassen, zentrale Themen zu extrahieren und Rohantworten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie erhalten sofort eine strukturierte Analyse – ohne manuelles Kopieren oder Tabellenkalkulationen. Und Sie können direkt mit der KI über jedes Ergebnis chatten, Gespräche flexibel filtern und sich in spezifische Themen vertiefen.
Wenn Sie sehen möchten, wie das in Aktion aussieht, sehen Sie sich KI-gestützte Umfrageantwortanalyse mit Specific an.
Nützliche Aufforderungen für die Analyse von Umfrageantworten von Teilnehmern klinischer Studien
Um das meiste aus Ihren qualitativen Daten herauszuholen, geht es darum, der KI die richtigen Fragen zu stellen – „Prompts“ genannt – zu Ihren Daten:
Prompt für Kerngedanken: Verwenden Sie dies als Standard für große Datensätze. Es ist tatsächlich der Basis-Prompt, der in Specific verwendet wird, funktioniert aber genauso gut, wenn Sie ihn in ChatGPT oder andere KI-Tools einfügen:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fett (4-5 Worte pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen bestimmte Kernideen erwähnten (Verwendung von Zahlen, nicht Worten), meist erwähnt oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Geben Sie der KI so viel Kontext wie möglich über Ihre Umfrage, was Sie lernen möchten, und alles, was einzigartig für Ihre Teilnehmer ist. Beispielsweise:
Diese Antworten stammen aus einer Umfrage unter Teilnehmern klinischer Studien zu ihrem Verständnis der Einwilligungserklärung. Mein Ziel ist es, herauszufinden, wo sich Menschen verwirrt oder unsicher fühlten, insbesondere bei Randomisierung und Placebo. Analysieren Sie die häufigsten Punkte der Verwirrung und deren mögliche Gründe.
Für tiefergehende Erkundungen, versuchen Sie: Sag mir mehr über [Kernidee] – damit können Sie die KI bitten, Einblicke in spezifische Themen zu geben (wie Placebo-Verwirrung oder freiwillige Teilnahme).
Prompt für spezifische Themen: Hat jemand über [Randomisierung] gesprochen? Fügen Sie Zitate ein. Dies hilft Ihnen schnell, Annahmen über aufkommende Themen in Ihren Daten zu bestätigen oder zu widerlegen.
Prompt für Personas: Wenn Sie Ihre Teilnehmer segmentieren möchten, verwenden Sie:
Basiert auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von ausgeprägten Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder beobachtete Muster zusammen.
Prompt für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Finden Sie heraus, was Teilnehmer wirklich stört:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Prompt für Sentiment-Analyse: Bekommen Sie ein Gefühl für die Stimmung:
Bewerten Sie das allgemeine Stimmungsbild, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Prompt für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, die von den Teilnehmern hervorgehoben wurden.
Wenn Sie einen einsatzbereiten Generator wünschen, sehen Sie sich Specifics Umfrage-Generator für klinische Studien zur Einwilligungserklärung an oder erkunden Sie hier die Vorlagenoptionen.
Wie Specific die KI-Analyse basierend auf Fragetypen strukturiert
Specifics KI passt ihren Analyse-Workflow automatisch an, basierend darauf, wie Sie jede Umfragefrage strukturiert haben:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Fassen Sie alle Antworten zu jeder Frage zusammen und aggregieren Sie alle Folgeantworten für einen ganzheitlichen Überblick.
Wahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Jede Antwortoption erhält eine fokussierte Zusammenfassung, mit allen relevanten Folgeantworten gruppiert – damit es einfach ist, Unterschiede im Denken zwischen denen, die „ja“ oder „nein“ geantwortet haben, zu sehen.
NPS-Fragen: Die KI zerlegt Antworten nach NPS-Kategorie (Kritiker, Passiv, Promotoren), sodass Sie sofort sehen, was verschiedene Gruppen am Einwilligungsprozess geschätzt oder verwirrend fanden.
Sie können dasselbe manuell in ChatGPT replizieren – seien Sie einfach auf viel Kopier- und Einfügearbeit, Segmentierung und zusätzliche Arbeit vorbereitet.
Umgang mit KI-Kontextlimits und großen Antwortsätzen
Eine starke Umfrageanalyse erfordert, dass alle relevanten Daten in das „Kontextfenster“ der KI passen. Wenn Sie zu viele Antworten von Teilnehmern klinischer Studien haben, stoßen Sie irgendwann auf diese Grenze – Ihre KI wird aufhören zu lesen oder die Daten abschneiden.
Ich gehe dieses Problem auf zwei Hauptwege an (die Specific automatisiert):
Filtern: Begrenzen Sie die Gespräche auf nur die, bei denen Teilnehmer auf Schlüsselfragen geantwortet oder bestimmte Antworten gewählt haben. Auf diese Weise verarbeitet die KI nur die relevantesten Abfragen, bleibt thematisch.
Schneiden: Wählen Sie aus, welche Fragen für die KI-Analyse gesendet werden sollen. Sie könnten beispielsweise nur offene Textantworten zur „Haben Sie das Konzept der Randomisierung vollständig verstanden?“ analysieren wollen – alles andere bleibt außen vor, passt mehr Gespräche ins KI-Fenster.
Lesen Sie auf der Specifics Seite zur KI-gestützten Umfrageantwortanalyse mehr über diese Funktion im Detail.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten der klinischen Studien
Mit einem Team zur Analyse von Umfrageantworten zu arbeiten – insbesondere bei etwas so Nuanciertem wie dem Verständnis der Einwilligungserklärung in klinischen Studien – ist immer eine Herausforderung. Sie möchten alle auf derselben Seite halten, doppelte Arbeit vermeiden und sicherstellen, dass frische Perspektiven gehört werden.
Chat-gesteuerte Analyse in Specific: Anstatt Excel-Dateien herumzusenden, können Sie und Ihr Team direkt in Specific mit den Daten chatten: stellen Sie Schlüssel-Fragen, verfeinern Sie sie gemeinsam und sehen Sie sofort KI-gestützte Zusammenfassungen.
Mehrere Analysethreads: Specific lässt Sie mehrere Chats erstellen, jeder mit eigenen Filtern – tauchen Sie beispielsweise in Antworten zu Randomisierung, freiwilliger Teilnahme oder NPS ein. Jeder Thread zeigt an, wer ihn erstellt hat, damit Teamkollegen wissen, wer welchen Aspekt untersucht.
Transparente Zusammenarbeit: Jede Nachricht im geteilten Chat gibt an, wer sie geschrieben hat, mit Avatar und Namen. Dies macht es einfach zu verfolgen, wer was gefragt hat, nachzufragen und zusammen zu brainstormen. Sie verlieren nie den Kontext oder wiederholen die Analyse, anders als in statischen Berichten.
Entdecken Sie weitere Kollaborationsworkflows oder erfahren Sie, wie Sie intelligentere Umfragen für klinische Studien mit Specific erstellen können.
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