Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Hochschulabsolventen zur psychischen Gesundheit und zum Wohlbefinden mithilfe von KI für schnellere und tiefere Einblicke analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse Ihrer Umfrageantworten auswählen
Die Wahl eines Ansatzes (und Werkzeugs) für die Umfrageanalyse hängt von der Struktur und Art der Daten ab, die Sie aus Ihrer Umfrage zur psychischen Gesundheit und zum Wohlbefinden von Hochschulabsolventen sammeln.
Quantitative Daten: Dazu gehören beispielsweise, wie viele Studenten jede Option ausgewählt haben oder ihr NPS-Score. Diese sind unkompliziert – einfach Excel, Google Sheets oder integrierte Dashboard-Berichte Ihrer Umfrageplattform verwenden, um die Zahlen zu analysieren und Trends zu visualisieren.
Qualitative Daten: Offene Antworten und ausführliche Nachverfolgungsantworten bieten einen reichen Kontext, sind jedoch schwer manuell zu durchsuchen – insbesondere im großen Maßstab. Jede Antwort zu lesen ist nicht praktisch. Hier kommen KI-Tools ins Spiel, die Ihnen dabei helfen, große Mengen unstrukturierter Rückmeldungen effizient zu verarbeiten und zusammenzufassen.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeugausswahl bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Sie können Ihre exportierten Daten in ChatGPT (oder ein anderes Tool auf GPT-Basis) kopieren und interaktiv Fragen zu Ihren Antworten stellen.
Obwohl dieser Ansatz funktioniert, ist er nicht für die Umfrageanalyse optimiert. Der Kopieren-Einfügen-Workflow wird schnell umständlich, wenn Ihr Datensatz wächst, und Sie stoßen auf Kontextfensterbegrenzungen, die es schwierig machen, alles auf einmal zu analysieren.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist speziell für die Umfrageanalyse mit KI entwickelt. Sie können Daten mit intelligenten, konversationellen Umfragen sammeln, die nach Details fragen – dank automatisierter Nachfragen (sehen Sie, wie automatische KI-Nachfragen funktionieren). Dies verbessert die Qualität und Klarheit jeder erhaltenen Antwort.
Auf der Analyseseite erledigt Specific die Schwerstarbeit für Sie. Seine KI fasst Antworten sofort zusammen, findet Schlüsselthemen und bietet umsetzbare Erkenntnisse – keine manuelle Datenaufbereitung oder Wechsel zwischen Tools mehr notwendig. Sie können direkt mit der KI über Ihre Daten chatten, genau wie in ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Funktionen, die Ihnen erlauben, zu filtern, zu segmentieren und zu verwalten, was an die KI-Kontext gesendet wird. Erhalten Sie eine vollständige Übersicht darüber, was mit der KI-Umfragen-Antwortanalyse in Specific möglich ist.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten von Hochschulabsolventen zur psychischen Gesundheit und zum Wohlbefinden
Wenn Sie offene Antworten analysieren, bestimmt die Qualität Ihrer Aufforderungen direkt den Wert Ihres Outputs. Diese KI-Aufforderungen helfen Ihnen, zum Kern dessen zu gelangen, was Ihre Hochschulabsolventen wirklich über psychische Gesundheit und Wohlbefinden sagen.
Aufforderung für Kernaussagen: Dies ist die Hauptaufforderung, die von Experten verwendet wird – tatsächlich nutzt Specific sie im Hintergrund. Probieren Sie es in einem GPT-Tool aus:
Ihre Aufgabe ist es, Kernaussagen fett geschrieben (4-5 Wörter pro Kernaussage) + bis zu 2 Sätze langer Erklärer zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen spezifische Kernaussagen erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernaussagentext:** Erklärtext
2. **Kernaussagentext:** Erklärtext
3. **Kernaussagentext:** Erklärtext
Geben Sie der KI mehr Kontext für bessere Ergebnisse. Beschreiben Sie Ihr Publikum, Ziele oder teilen Sie sogar mit, was Sie zu lernen erhoffen:
Analysieren Sie diese Umfrageantworten von kürzlich Hochschulabsolventen über Herausforderungen, denen sie bei der psychischen Gesundheit und dem Wohlbefinden gegenüberstehen. Heben Sie wiederkehrende Themen und Muster hervor und beachten Sie alle Themen, die mit der Anpassung an das Leben nach dem Abschluss zusammenhängen.
Aufforderung für die Nachverfolgung eines Themas: Wenn Sie in eine bestimmte Idee eingreifen möchten, die in der Zusammenfassung entdeckt wurde, fragen Sie: "Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernaussage)"
Aufforderung für spezifische Themenerwähnungen: Um zu überprüfen, ob etwas angesprochen wurde (oder fehlt):
"Hat jemand über Burnout gesprochen?"
Tipp: Fügen Sie „Zitate einfügen“ hinzu, um direktes Feedback zu erhalten.
Aufforderung für Personas: Identifizieren Sie verschiedene Gruppen in Ihrem Publikum. „Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich wie 'Personas' im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Schlüsselmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.“
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie mögliche Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.“
Aufforderung für Motivationen & Treiber: „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 liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.“
Aufforderung für Sentiment-Analyse: „Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck gebracht wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Stimmungs Kategorie beitragen.“
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: „Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt werden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Direktzitate hinzu.“
Aufforderung für unbefriedigte Bedürfnisse & Chancen: „Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unbefriedigte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen zu ermitteln, die von den Befragten hervorgehoben wurden.“
Wie Specific verschiedene Arten von Umfragefragen analysiert
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Specific bietet eine prägnante Zusammenfassung für alle Basisantworten und die zugehörigen Nachfragen, sodass Sie den vollständigen Kontext hinter jeder Antwort verstehen. Dieser Ansatz spiegelt die besten Praktiken wider, die von Psychologie-Experten wie Laurie Santos empfohlen werden, die sich für das Verständnis der Nuancen hinter Studentenstress und -wohlbefinden einsetzen. [4]
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Jede Option (zum Beispiel „Mit Angstzuständen zu kämpfen“) erhält eine separate Sammlung zusammengefasster Nachverfolgungsantworten. Auf einen Blick können Sie sehen, welche Themen die meisten Kommentare oder Bedenken verursachen.
NPS (Net Promoter Score): Für jede Gruppe – Kritiker, Passive, Promoter – bietet Specific eine eigene Zusammenfassung des zugehörigen Feedbacks. Dies erleichtert es, auf einen Blick zu erkennen, was bei Ihren zufriedendsten Teilnehmern funktioniert und wo Sie Engagement verlieren.
Sie können dies sicherlich mit ChatGPT replizieren, es erfordert jedoch mehr manuelle Schritte und eine sorgfältige Datenaufteilung, um vergleichbare, organisierte Ergebnisse zu erzielen.
Was tun, wenn Ihr Datensatz zu groß für das KI-Kontextfenster ist
KI-Tools wie GPT haben Begrenzungen bei der Kontextgröße – wenn Sie Hunderte von Umfrageantworten von Hochschulabsolventen laden, kann es sein, dass die KI sie nicht alle auf einmal verarbeiten kann. Dies wird zu einem echten Hindernis, insbesondere da Umfragen zur psychischen Gesundheit oft große Mengen an offenem Feedback erzeugen (ein Trend, der durch die gestiegene Nachfrage nach psychischen Gesundheitsdiensten auf dem Campus beschleunigt wurde [2]).
Es gibt zwei einfache Möglichkeiten, dies zu umgehen (beide werden in Specific automatisch gehandhabt):
Filterung: Analysieren Sie nur Gespräche, in denen Studenten auf bestimmte Fragen geantwortet oder bestimmte Optionen ausgewählt haben. Auf diese Weise können Sie sich auf ein Segment konzentrieren – wie diejenigen, die speziell Burnout oder Einsamkeit erwähnt haben.
Beschneidung: Begrenzen Sie, welche Fragen bei der Datenübergabe an die KI einbezogen werden. Betrachten Sie beispielsweise nur die Antworten auf den Abschnitt „Mit welchen Herausforderungen sind Sie konfrontiert?“ und ignorieren Sie weniger relevante Fragen, um Platz zu sparen.
Beide Strategien helfen Ihnen, mehr Daten effizient zu analysieren, unabhängig von Ihrem Tool.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Hochschulabsolventen
Die Zusammenarbeit bei der Analyse kann schmerzhaft sein – ob Sie nun mit der Fakultät, psychologischen Beratern oder Ihrem eigenen Team arbeiten. Alle auf Schlüssel Erkenntnisse über die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden von Hochschulabsolventen auszurichten, ist selten einfach.
Gemeinsam analysieren, indem Sie mit der KI chatten: In Specific können Sie mehrere Analyse-Chats für denselben Datensatz erstellen. Jeder „Thread“ kann einen eigenen Blickwinkel haben – vielleicht einen für Stress bei Studenten, einen für Unterstützungsbedürfnisse und einen weiteren, um Anpassungen nach dem Abschluss zu verfolgen.
Parallele Analyse mit Filtern und Zuordnung: Jeder Analyse-Chat kann unterschiedliche Filter anwenden (z. B. nur die Antworten von Studenten ansehen, die Angstzustände erwähnen). Sie sehen immer, wer welchen Chat erstellt hat, wodurch Teamarbeit und Verantwortung über Gruppen oder Komitees hinweg klar werden.
Transparenz in der Zusammenarbeit: Mit sichtbaren Avataren neben jeder Chat-Nachricht ist es einfach nachzuvollziehen, wer welche Interpretation oder welchen Kommentar abgegeben hat. Dies erleichtert es, alle auf demselben Stand zu halten, baut Konsens auf und fördert höherwertige Einsichten aus verschiedenen Perspektiven. Wenn Sie eine vollständige Anleitung zur Strukturierung Ihrer Umfrage zur psychischen Gesundheit von Hochschulabsolventen für eine bessere Teamzusammenarbeit wünschen, sehen Sie sich diesen praktischen Leitfaden an.
Einsichten effizient erkunden und vergleichen: Da Antworten (insbesondere auf Fragen zur psychischen Gesundheit) häufig sensible, nuancierte Themen berühren, ist es ein enormer Vorteil, Notizen einfach und an einem Ort mit Ihrem Team vergleichen zu können – nicht nur für die Effizienz von Forschern, sondern auch für die ethische Interpretation.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zur psychischen Gesundheit und zum Wohlbefinden von Hochschulabsolventen
Gewinnen Sie reichere Einsichten, automatisieren Sie Ihre Analyse und befähigen Sie Ihr ganzes Team zu erkunden, was für Hochschulabsolventen wirklich wichtig ist, indem Sie eine KI-gestützte, konversationelle Umfrage erstellen, die auf psychische Gesundheit und Wohlbefinden zugeschnitten ist.