Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Umfrage unter Konferenzteilnehmern zu Barrierefreiheit und Inklusion mit KI-gestützten Ansätzen und Umfrageanalysetools.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten wählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie zur Analyse der Antworten Ihrer Umfrage zur Barrierefreiheit und Inklusion verwenden, hängen von der Struktur Ihrer Daten ab. Lassen Sie uns die Optionen aufschlüsseln, um Ihnen zu helfen, so effizient wie möglich zu arbeiten.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage fragt, wie viele Personen barrierefreie Plätze benötigten oder welcher Prozentsatz der Meinung war, dass die Beschilderung des Veranstaltungsortes klar war, handelt es sich bei diesen Antworten um Zahlen und Zählungen. Sie können diese problemlos in Excel, Google Sheets oder ähnlichen Tabellenkalkulationstools analysieren. Schnelle Berechnungen und Zusammenfassungen, wie z. B. die Nachverfolgung, wie viele Befragte Probleme gemeldet haben, sind unkompliziert.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Fragen gestellt haben, wie „Welche Barrieren sind Ihnen als Teilnehmer mit einer Behinderung begegnet?“ oder gefragt haben „Erzählen Sie mir mehr über Ihre Erfahrung“, erhalten Sie reichhaltige, nuancierte Antworten. Dutzende (oder Hunderte) davon per Hand zu lesen, ist unmöglich. Hier kommt KI zur Hilfe: Spezialisierte KI-Tools können diese langen Textantworten zusammenfassen, klassifizieren und Kernthemen extrahieren.
Bei der Bearbeitung qualitativer Antworten gibt es zwei gängige Methoden zur Nutzung von Werkzeugen:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools zur KI-Analyse
Daten kopieren und einfügen, chatten und analysieren: Sie können Ihre offenen Umfrageantworten exportieren und die Daten direkt in ChatGPT, Gemini oder ähnliche KI-Plattformen einfügen. Dann fordern Sie die KI auf, wiederkehrende Probleme zu finden, Erfahrungen zusammenzufassen oder wichtige Zitate zu extrahieren.
Bequemlichkeit ist eine Herausforderung: Das Übertragen großer Textblöcke aus Umfragen ist mühsam, und der Platzmangel im Kontext ist ein häufiges Problem. Sie müssen möglicherweise Daten aufteilen und nachverfolgen, welche Antworten Sie analysiert haben, und die KI erneut auffordern, um zu erhalten, was Sie möchten.
Risiko für Fehler und Fehlplatzierung: Bei komplexen Projekten – insbesondere wenn es um Barrierefreiheit und Inklusion geht – können fehlende Muster oder fragmentierte Erkenntnisse Ihre Ergebnisse schwächen.
All-in-one-Tool wie Specific
Speziell für die KI-Umfrageanalyse entwickelt: Plattformen wie Specific sind genau für diese Aufgabe gemacht. Sie ermöglichen es Ihnen, Umfragedaten über konversations- und KI-gesteuerte Umfragen zu sammeln und diese Daten dann direkt an Ort und Stelle zu analysieren.
Verbesserte Antwortqualität: Während der Datenerhebung stellt die KI von Specific intelligente Folgefragen, um Details aufzudecken, die mit Formularen verloren gingen. Sie erfassen reichhaltigere, zuverlässigere Eingaben, die in Gesprächen über Barrierefreiheit und Inklusion von großer Bedeutung sind.
Sofortige KI-gestützte Erkenntnisse: Nach der Datenerhebung fasst Specific offene Text- und Folgeantworten sofort zusammen, identifiziert wiederkehrende Themen und verwandelt alles in klare, umsetzbare Erkenntnisse in Sekundenschnelle. Keine Tabellenkalkulationen oder manuelle Datenbereinigung erforderlich. Sie können über Ihre Daten genauso chatten wie in ChatGPT, aber mit all Ihrer Umfragelogik und Ihrem Kontext sicher aufbewahrt.
Zusätzliche Funktionen für erweiterte Analysen: Mit Specific können Sie steuern, welche Daten die KI sieht, mehrere Analyseeinheiten verwalten und Themen über Teilnehmergruppen hinweg vergleichen – alles an einem Ort. Für einen praktischen Überblick sehen Sie sich die Einführung in die Analyse von KI-Umfrageantworten oder erkunden Sie, wie automatische KI-Folgefragen funktionieren.
Wenn Sie eine Umfrage von Grund auf planen oder eine Vorlage benötigen, die auf Inklusivität und Barrierefreiheit zugeschnitten ist, kann der KI-Umfragegenerator für die Barrierefreiheit von Konferenzen Ihr Projekt in Schwung bringen.
Denken Sie daran: Nur 35 % der befragten Destinationen geben an, über Ressourcen zu verfügen, um Meetings barrierefrei zu gestalten[1]. Der Bedarf an praktischen, datengesteuerten Analysetools ist dringend – mit so vielen von Konferenzteilnehmern gemeldeten Barrieren ist die Fähigkeit, Umfragedaten schnell in Maßnahmen umzusetzen, ein Kennzeichen erfolgreicher Inklusionsprogramme.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfragedaten von Konferenzteilnehmern zur Barrierefreiheit und Inklusion
Bei der Analyse qualitativer Antworten ist es genauso wichtig, was Sie die KI fragen, wie es ist, wie Sie die Daten erfassen. Mit den richtigen Eingaben können Sie Kernprobleme erkennen, Vermutungen bestätigen und sogar umsetzbare Ratschläge für zukünftige Verbesserungen der Barrierefreiheit erhalten.
Aufforderung für Kernideen: Dies ist eine universelle Aufforderung, um Hauptthemen aus einem großen Stapel qualitativer Umfrageantworten ans Licht zu bringen. Wir verwenden (und empfehlen) dies bei Specific, aber es funktioniert auch für ChatGPT und ähnliche KIs.
Ihre Aufgabe besteht darin, Kernideen fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Spezifizieren Sie, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärtext
2. **Kernidee Text:** Erklärtext
3. **Kernidee Text:** Erklärtext
Situation/Kontext für bessere Ergebnisse hinzufügen: KI funktioniert viel besser, wenn Sie schnell erklären, wer Ihr Publikum ist und was Ihre Ziele sind. Zum Beispiel:
Analysieren Sie Feedback von Teilnehmern einer kürzlich stattgefundenen Wirtschaftskonferenz. Der Fragebogen befragt zur Barrierefreiheit und Inklusion – fokussieren Sie sich auf Hindernisse und erfolgreich implementierte Unterstützungen. Wir möchten Änderungen für zukünftige Veranstaltungen priorisieren. Verwenden Sie das Kernideen-Format.
Tiefer eintauchen: Nachdem Sie ein Thema entdeckt haben (z. B. „Schilder für Aufzüge schwer zu finden“), fordern Sie die KI auf:
Erzählen Sie mir mehr zu Kommentaren über Aufzugbeschilderung.
Aufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie nach einer Erwähnung oder Idee in den Antworten suchen möchten, verwenden Sie:
Hat jemand über die Navigation im Veranstaltungsort gesprochen? Zitate einfügen.
Aufforderung für Personas: Um Antworten nach Art des Teilnehmers zu gruppieren (z. B. Rollstuhlfahrer, Menschen mit Hörverlust):
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 Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Perfekt, um herauszufinden, was nicht funktioniert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Um Feedback zu erhalten, was behoben oder hinzugefügt werden kann:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die Umfrageteilnehmer angegeben haben. Ordnen Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Zitate direkt ein.
Aufforderung für unbefriedigte Bedürfnisse & Chancen: Um Lücken zu entdecken, die für Barrierefreiheit am wichtigsten sind:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unbefriedigte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Diese Eingabeaufforderungen funktionieren unabhängig vom gewählten GPT-basierten Tool, aber Plattformen wie Specific haben sie zur Bequemlichkeit integriert. Für Inspiration zu Fragen gibt es einen praktischen Leitfaden zu