Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Studierenden über Alumni-Netzwerke mit KI-gestützten Umfragetools und intelligenten Workflows zur Erschließung von Erkenntnissen analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse von Umfrageantworten auswählen
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Umfrage zum Alumni-Netzwerk unter Studierenden analysieren, hängt von der Art der Daten ab, die Sie haben. Folgendes würde ich beachten:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage einfache Daten sammelt—wie die Anzahl der Studierenden, die eine bestimmte Netzwerkplattform gewählt haben—ist Excel oder Google Sheets ausreichend. Sie zählen nur Zahlen zusammen, berechnen Prozentsätze und erstellen vielleicht ein oder zwei Diagramme.
Qualitative Daten: Bei offenen Antworten oder Geschichten über Netzwerkerfahrungen wird es komplizierter. Sie können nicht alles einfach durchlesen, wenn Sie mehr als nur eine Handvoll Antworten haben. Genau hier kommen KI-Tools ins Spiel: Sie können riesige Textmengen durchforsten und schnell Hauptthemen oder wiederkehrende Ideen herausfiltern.
Es gibt zwei Hauptansätze für Tools bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Copy-Paste und Chat: Sie können alle Ihre offenen Textantworten exportieren und in ChatGPT oder ein anderes großes Sprachmodell-Tool einfügen. Es ist schnell für kurze Listen, aber wenn Sie Seiten an Feedback haben, wird es schnell mühsam. Sie stoßen auf Kontextgrößenbeschränkungen und das Durchscrollen von unzähligen Texten in einem Chatfenster macht keinen Spaß.
Struktur verwalten: Antworten in einem lesbaren Format zu behalten, herauszufinden, welche Antwort zu welcher Frage gehört und den Kontext zu verstehen, erfordert zusätzliche Arbeit. Der Vorteil? Sie haben volle Flexibilität bei der Frage, wie Sie Fragen zu Ihren Daten stellen. Seien Sie aber auf etwas Copy-Paste und einige Kopfschmerzen bei der Dateiverwaltung vorbereitet.
All-in-One-Tool wie Specific
Spezialisiert auf Umfrageanalyse: Tools wie Specific sind genau für diesen Zweck entwickelt. Specific ermöglicht es Ihnen, sowohl konversationelle Umfragen durchzuführen als auch die Ergebnisse zu analysieren.
Hochwertigere Daten: Während der Umfragen stellt Specific automatisch intelligente Folgefragen—geht tiefer auf jede Antwort ein, was bedeutet, dass Sie reichhaltigere Antworten erhalten als nur eine Zeilenantwort. (Sie können nachlesen, wie das funktioniert hier.)
KI-gesteuerte Analyse: Nach Eingang der Antworten fasst Specifics KI alles zusammen: hebt Hauptthemen hervor, verfolgt, wie viele Personen Schlüsselideen erwähnen, und zeigt sogar Gefühle oder wiederkehrende Schmerzpunkte. Keine Notwendigkeit für Tabellenkalkulationen oder endloses manuelles Lesen.
Konversationsanalyse: Sie chatten über Ihre Ergebnisse, genau wie mit ChatGPT—aber mit zusätzlichen survey-spezifischen Funktionen, wie Frageebenen-Analyse und verwaltetem Datenkontext. Wenn Sie sehen möchten, wie schnell dieser Workflow ist, schauen Sie sich den Umfrage-Generator für Alumni-Netzwerke oder die besten Fragen für Umfragen zum Alumni-Netzwerk unter Studierenden an.
Branchentools wie NVivo und MAXQDA können auch qualitative Analysen in großem Maßstab unterstützen, bieten KI-Codierung, Themenfindung und gemischte Methodenanalyse—aber sie sind am besten für Forschungsteams mit fortgeschrittenen Bedürfnissen geeignet [2].
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfragedaten zum Student-Alumni-Netzwerk
Ich verlasse mich auf die Kraft guter Eingabeaufforderungen. Wenn Sie starke Einblicke wünschen, beginnen Sie mit klaren, spezifischen Fragen für Ihr KI-Tool oder Ihren Chat-Partner. Hier sind einige, die ich am effektivsten finde:
Eingabeaufforderung für Kerngedanken: Specifics Standard-Eingabeaufforderung für Kerngedanken funktioniert für alle Arten großer qualitativer Datensätze—ob Sie nun Gründe analysieren, warum Studierende Netzwerken als schwierig empfinden, oder Ideen zur Verbesserung von Alumni-Veranstaltungen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), meistens an oberster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedachtext:** Erklärungstext
2. **Kerngedachtext:** Erklärungstext
3. **Kerngedachtext:** Erklärungstext
KI liefert immer bessere Ergebnisse, wenn Sie klaren Kontext bereitstellen. Wenn Ihre Umfrage zum Beispiel "Herausforderungen für Studentinnen bei virtuellen Alumni-Netzwerkveranstaltungen" behandelt, erwähnen Sie es vorab, damit die KI das Ziel versteht. Hier ist, wie Sie es formulieren könnten:
Ich habe eine Umfrage unter Studentinnen über ihre Erfahrungen mit virtuellen Alumni-Netzwerkveranstaltungen durchgeführt. Bitte fokussieren Sie Ihre Analyse auf Schmerzpunkte und Verbesserungsbedarfe.
Vertiefung: Sobald Sie die Hauptkerngedanken kennen, verwenden Sie kurze Nachfragen wie "Erzählen Sie mir mehr über kleine Gruppenveranstaltungen", um diese Themen weiter zu erforschen.
Eingabeaufforderung für spezifische Themenbenennung: Wenn Sie prüfen möchten, ob jemand ein bestimmtes Thema angesprochen hat—einen bestimmten Klub, ein Veranstaltungsformat oder ein Hindernis—fragen Sie:
Hat jemand über XYZ gesprochen?
Fügen Sie "Einschließlich Zitate" hinzu, wenn Sie direkte Studentenkommentare sehen möchten.
Eingabeaufforderung für Personas: Möchten Sie Ihre Studierenden basierend auf ihren Netzwerkstilen oder Zielen segmentieren? Probieren Sie es aus:
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 ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: KI eignet sich hervorragend, um Schmerzpunkte zu kategorisieren. Verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden Punkt zusammen und geben Sie etwaige Muster oder Häufigkeit des Auftretens an.
Eingabeaufforderung für Motivationen & Antriebe:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und bieten Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Sie können auch Aktionspunkte erstellen, indem Sie die KI fragen, "Was sind Vorschläge, Ideen oder Wünsche der Studierenden?" und diese nach Häufigkeit oder Thema gruppieren. Für mehr Inspiration, schauen Sie sich die detaillierte Anleitung an, wie Sie diese Fragen in Ihrem Umfrage-Design einrichten hier.