Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mit Hilfe von KI-Tools und bewährten Ansätzen zur Analyse von Umfrageantworten Patientenumfragen zur Barrierefreiheit für Menschen mit Behinderungen analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten wählen
Der beste Ansatz und die besten Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten beginnen immer mit dem Typ und der Struktur Ihrer Daten.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfragedaten hauptsächlich aus Zahlen bestehen (z.B. wie viele Patienten eine bestimmte Antwort gewählt haben), sind herkömmliche Werkzeuge wie Excel oder Google Tabellen perfekt geeignet. Zählen und einfache Aggregationen sind hier unkompliziert.
Qualitative Daten: Wenn Sie es mit offenen Antworten oder reichhaltigen Folgeantworten zu tun haben, wird es deutlich schwieriger. Es ist fast unmöglich, alles manuell zu lesen und zusammenzufassen, besonders wenn die Anzahl der Antworten wächst. Das ist der Hauptgrund, warum KI-gestützte Tools für die qualitative Umfrageanalyse so wertvoll sind.
Es gibt zwei Herangehensweisen bei Werkzeugen für die Bewältigung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Daten in ChatGPT zu kopieren, kann ein schneller und einfacher Weg sein, um zu beginnen. Sie können exportierte Umfrageantworten einfügen und die KI dazu auffordern, die Hauptideen zu synthetisieren, nach Stimmungen zu suchen oder Muster zusammenzufassen. Es funktioniert, aber der Prozess ist oft umständlich, besonders wenn Sie wiederholt kopieren, einfügen und Aufforderungen umformulieren müssen, um nuancierte Einblicke zu erhalten.
Daten mit ChatGPT zu verarbeiten, ist bei großen Datensätzen nicht sehr bequem. Es gibt wenig Struktur, daher wird das Behalten von Kontext, das Verfolgen von Folgefragen und das Eintauchen in Untergruppen von Antworten schnell überwältigend—besonders für Projekte, die detaillierte Themen wie Barrieren für Menschen mit Behinderungen oder langfristiges Patientenfeedback betreffen.
Ein All-in-One-Tool wie Specific
Specific wurde speziell für die KI-gestützte Umfrageanalyse entwickelt (siehe das KI-Umfrageantwortenanalyse-Feature). Es funktioniert so:
Datenerhebung und Folgefragen: Specifics konversationelles Umfrageformat hilft Ihnen, hochwertige, tiefgehende qualitative Daten zu erfassen—jede Antwort kann Folgefragen auslösen (erfahren Sie, wie KI-Nachfragen funktionieren), sodass Sie einen reichhaltigeren Kontext im Vergleich zu flachen Umfrageformularen erhalten.
KI-gestützte Analyse: Wenn die Umfrageantworten vorliegen, fasst Specific sofort offene und Folgeantworten zusammen, hebt Schlüsselthemen hervor und verwandelt große Antwortsätze in umsetzbare Einblicke. Sie müssen nie Daten exportieren oder mit Tabellen rechnen.
Konversationelles KI für die Datenerkundung: Sie können tatsächlich mit der KI über Ihre Umfrageergebnisse chatten, spezifische Untergruppen vertiefen und nach Klarstellungen fragen—ähnlich wie bei ChatGPT, aber speziell für Umfrage-Workflows entwickelt und mit zusätzlichen Werkzeugen für das Filtern und das Management von Kontext.
Die Ergebnisse sind leicht zu teilen und für die kollaborative Analyse organisiert zu halten, was es zu einer perfekten Lösung für Teams macht, die Stakeholder einbinden oder iterativ arbeiten möchten.
Sie können sich ansehen, wie das funktioniert, oder Ihr eigenes mit dem KI-Umfragengenerator für Barrierefreiheit bei Patienten starten oder von Grund auf mit dem flexiblen Umfragemaker beginnen.
Egal, welchen Ansatz Sie wählen, robuste Tools sind entscheidend, um Ihre Analyse fokussiert zu halten und das Wesentliche herauszufiltern—besonders bei hochstufigen Umfragethemen wie der Zugänglichkeit im Gesundheitswesen. Weltweit haben 15 % der Menschen eine Form von Behinderung, was dieses Thema sowohl dringend als auch breit in seiner Auswirkung macht [1].
Nützliche Aufforderungen, die Sie zur Analyse von Patientenumfrageantworten verwenden können
Großartige KI-Umfrageanalysen beruhen oft darauf, die richtigen Aufforderungen oder Anweisungen zu verwenden. Hier sind mehrere bewährte Aufforderungen, die ich zur Analyse von Patientenumfrage-Daten zur Barrierefreiheit für Menschen mit Behinderungen verwende—diese funktionieren sowohl für GPT-Tools wie ChatGPT als auch in Tools wie Specific.
Aufforderung für Kernideen: Diese extraktive Aufforderung ist grundlegend, um Hauptthemen aus einem großen Datensatz zu erheben. Sie ist die Standardeinstellung in Specific, kann aber überall verwendet werden:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fettgedruckt (4-5 Wörter pro Kernidee) zu extrahieren + bis zu 2 Satz langen Erklärer.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meist erwähnte an de
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
2. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
3. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
KI arbeitet immer besser, wenn Sie mehr Kontext zu Ihrer Umfrage, Ihrem Publikum und Ihren Zielen geben. So könnten Sie Kontext in Ihre Aufforderung einbetten:
Sie analysieren Antworten aus einer Patientenumfrage über Barrieren in der Zugänglichkeit im Gesundheitswesen für Menschen mit Behinderungen. Unser Ziel ist es, die größten Hindernisse für Patienten zu identifizieren und umsetzbare nächste Schritte für die Krankenhausverwaltung vorzuschlagen.
Nach der Erhebung von Kernideen, gehen Sie tiefer ein:
Aufforderung für Details zu einem Thema: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee).“ Dies hilft Ihnen, in spezifische Fragen einzutauchen, wie zum Beispiel Einstellungen gegenüber physischem Zugang oder unterstützender Technologie.
Aufforderung zur Validierung spezifischer Themen: „Hat jemand über die Zugänglichkeit für Rollstühle gesprochen?“ (Sie können auch hinzufügen „Fügen Sie Zitate ein.“) Dies findet sofort echte Stimmen, die ein Thema unterstützen oder hinterfragen.
Aufforderung für Personas: „Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas—ähnlich wie ‚Personas‘ im Produktmanagement. Für jede Persona fassen Sie ihre wesentlichen Merkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.“ Nützlich, um die Vielfalt der Patientenbedürfnisse in der Barrierefreiheit zu verstehen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.“ Dies ist wichtig, da 72 % der Kanadier mit Behinderungen berichteten, dass sie im letzten Jahr mindestens eine Barriere bei der Barrierefreiheit erlebt haben [3].
Aufforderung für Motivationen & Antriebe: „Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.“
Aufforderung für Stimmungsanalyse: „Bewerten Sie die allgemeine Stimmung in den Umfrageantworten (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.“
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: „Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche der Umfrageteilnehmer auf. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie, wo relevant, direkte Zitate ein.“
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: „Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um eventuelle unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen aufzudecken, wie von den Befragten hervorgehoben.“ Angesichts, dass nur 44 % der britischen Arbeitsplätze vollständig für Mitarbeiter mit Behinderungen zugänglich sind [4], können Sie mit ähnlichen Lücken in Gesundheitseinrichtungen rechnen—das Aufdecken dieser unerfüllten Bedürfnisse ist der Beginn einer besser gestalteten Umgebung.
Für weitere Ideen zu Aufforderungen und Fragen empfehle ich diesen Leitfaden zu Umfragefragen zur Barrierefreiheit oder den AI-Umfrage-Editor zur Iteration Ihrer Umfragestruktur.
Wie Specific qualitative Daten je nach Fragetyp analysiert
Ich möchte darauf eingehen, wie die KI-Umfrageanalyse je nach Art der gestellten Fragen unterschiedlich funktioniert. Hier ist, wie Specific seine Synthese strukturiert—um auch große Mengen an qualitativem Feedback von Patienten über Barrieren für Menschen mit Behinderungen:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-Ups): Specific erzeugt eine saubere Zusammenfassung aller Antworten und fasst Erkenntnisse aus den Folgeantworten zusammen, sodass Sie ein vollständiges Bild für jede offene Frage erhalten.
Entscheidungsfragen mit Folgefragen: Jede Antwortmöglichkeit erhält ihren eigenen Bericht. Für jede Gruppe erhalten Sie eine Zusammenfassung dessen, was Menschen, die diese Option gewählt haben, in Folgefragen gesagt haben, um zugrunde liegende Gründe und Nuancen aufzudecken.
NPS-Fragen: Jede NPS-Kategorie—Detraktor, passiv, Förderer—erhält ihre eigene Zusammenfassung dessen, was die Menschen aus jeder Kategorie in den Folgefragen gesagt haben, um die zugrunde liegenden Gründe und Nuancen zu erkennen.
Wenn Sie Specific nicht verwenden, können Sie dies weiterhin in ChatGPT tun—es erfordert nur das manuelle Kopieren und Filtern von Daten, was schnell arbeitsintensiv wird, insbesondere bei größeren Datensätzen.
Wie man die Größenbeschränkungen des KI-Kontexts bei der Umfrageanalyse überwindet
Wenn Sie jemals Umfragedaten in ChatGPT eingefügt haben und eine Warnung über Kontextlimits erhalten haben, kennen Sie die Herausforderung, mit großen qualitativen Datensätzen umzugehen, wie sie in umfassenden Patientenfeedbackprojekten vorkommen.
Specific bietet einige bewährte Ansätze, um die Analyse fokussiert zu halten:
- Untersuchen Sie nur die Gespräche, in denen Patienten auf bestimmte Fragen geantwortet haben oder bestimmte Antworten ausgewählt haben.
- Schließen Sie nur die Fragen ein, die Sie in der KI-Analyse berücksichtigen möchten. Wenn Sie sich nur für die Antworten auf Fragen zur digitalen Zugänglichkeit interessieren (oder Meta-Fragen ignorieren möchten), können Sie die Fragen entsprechend auswählen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Patientenmeinungen aus Umfragen
Jeder Chat zeigt, wer was gefragt hat. Beim Zusammenarbeiten ist es einfach zu sehen, wer welchen Analysethread erstellt hat und wer dazu Kommentare beigesteuert hat. Zusammenarbeit führt zu besseren Ergebnissen und verhindert Gruppendenken, besonders wenn die Einsätze für Patienten mit Behinderungen hoch sind, die mit einzigartigen oder intrikat gekoppelten Herausforderungen konfrontiert sein könnten.
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Umfragen zu Krankenhauszugänglichkeit zu erstellen, mit dem KI-Umfragengenerator für Patientenbarrierefreiheitsumfragen starten oder mit dem flexiblen Umfrageersteller ganz von vorne beginnen.
Noch mehr Ideen für Anfragen und Fragen finden Sie in diesem Leitfaden für Umfragefragen zur Barrierefreiheit oder im AI-Umfrage-Editor, um Ihre Umfragestruktur selbst weiterzuentwickeln.
