災害対応の満足度に関する市民調査における最良の質問と、それを作成するためのヒントをご紹介します。数秒でカスタマイズされた調査を作成したい場合は、Specificを使用して生成できます。AIがあなたのために重労働を引き受けます。
災害対応の満足度に関する市民調査のための最良のオープンエンド質問
オープンエンド質問は、人々が自分の言葉で話すことができるため、特に災害対応のような微妙なトピックに関するフィードバックを収集する際に、実際の経験とより深い洞察を捉えるのに役立ちます。統計データよりもリッチで文脈的なストーリーを求める場合には、これらの質問を使用します。
最近の出来事に対する災害対応の取り組みについて、あなたの経験を説明できますか？
災害対応のどの側面が特に役立った、または効果的であったと感じましたか？
対応中にサポートされていないと感じた瞬間はありましたか？例を共有してください。
災害の際に、あなたの即時のニーズはどの程度満たされましたか？
あなたと地域社会のために災害対応をより効果的にするために、どんな提案がありますか？
当局からの情報は、タイムリーで明確だと感じましたか？その理由を教えてください。
あなたの地元コミュニティはどのように回復に役立ちましたか？
援助やサポートを求める際に、どんな課題に直面しましたか？
リソースの配布の公平性をどのように説明しますか？
類似の状況に備えるために他の市民にどんなアドバイスを共有しますか？
コンテキストとして、中国の汶川地震後の研究では、信頼と帰属意識が災害後の生活満足度に深く影響することが示されています。オープンエンドの質問は、それらのストーリーを明らかにし、より良い災害計画を立てるのに役立ちます。
災害対応の満足度に関する市民調査のための最良の単一選択複数選択質問
単一選択複数選択質問は、量的で構造化されたデータを求める際に最適です。市民が迅速に答えるのが容易であり、トレンドを発見したり、フォローアップ会話を開くのを助けます。詳細な回答を作成するよりも、選択することが速い（そして精神的に負担が少ない）場合があります。
質問: 政府の災害対応に対する全体的な満足度をどのように評価しますか？
非常に満足
満足
中立
不満足
非常に不満足
質問: 災害対応中に必要としていた支援を受けましたか？
必要な支援をすべて受けました
一部の支援は受けたが、すべてではない
支援を受けなかった
質問: 災害対応中に最も役立った組織はどれでしたか？
地方政府
中央政府
地域のボランティア
援助組織/NGO
その他
「なぜ？」とフォローアップするべきとき「不満足」と答える市民にはいつも「なぜ？」と尋ね、行動可能なフィードバックを得るようにします。改善すべき点を見つけることができます。例えば、対応の遅さや情報の不足などです。「なぜ？」が最初の回答よりも有用なことが多いです。
「その他」の選択肢を追加する時とその理由すべてのオプションを知っているかどうかが不明な場合や、人々がユニークな経験を持っている可能性がある場合に「その他」を使用します。その後、彼らに何を見逃したのかを説明してもらうためにフォローアップします。予期しない洞察がここに現れます。
災害対応満足度調査にNPSを利用するべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は、満足度を超シンプルで高度に比較可能な方法でフレーミングします：「地域の災害対応サービスを他の人に推薦する可能性はどれくらいありますか？」回答者は0〜10のスケールで答えます。NPSはフィードバックで広く使用されています。災害対応では、時間を追って信頼やパフォーマンスをベンチマークしたり、コミュニティや期間間で比較する際に適しています。このトピックでの市民向けNPS調査を自動生成できます。
それは直接的で親しみやすく、迅速な健康診断のようなものです。最近のフィリピンでの災害援助満足度の追跡調査のように、ネット満足度は65％で明確でシンプルな指標を示しました[1]。
フォローアップ質問の力
AI調査の秘密兵器は動的なフォローアップ質問です。自動AIフォローアップ質問に関するガイドで取り上げたように、これらはリアルタイムで文脈の中に深く入ることができます。「不満でした」という人には「それはタイミング、リソース、他の何か？」とAIが質問します。-大規模な専門的インタビューです。
AIが賢く会話型のフォローアップを実行することで、大量の時間を節約できます。長いメールチェーンで回答者を追跡する代わりに、一度に豊富で多次元的なフィードバックを収集します。会話は自然で「会話型調査」と呼ばれる理由です。
市民:「対応中に必要なものを得られなかった。」
AIフォローアップ:「その時に必要だったものや期待していたものを教えてもらえますか？」
フォローアップをどれだけ質問するべきか？通常、2〜3回の明確化フォローアップが十分です。Specificを使用するとAIが先に進むべきか、調査を続けるべきかを設定できるため、繰り返しや回答者を圧倒することなく、探している洞察を得ることができます。
これにより、それは会話型の調査になります:フォローアップを使用すると、調査が静的なフォームではなく、本物の双方向交換になります。回答者は尋問されているのではなく、聞かれていると感じます。このアプローチは、より考え深く本物の回答を引き出し、自然に高いエンゲージメントをもたらします。
AI調査応答の分析:非構造化回答の分析を恐れないでください。AI調査応答分析を使用すると、生のテキスト応答を簡単に行動可能で要約された洞察に変えることができます。調査応答分析の概要を参照してください。
自動フォローアップは比較的新しいものです。調査を生成し、データがどれだけ豊かなものに変わるかを試してみてください。
強力な市民災害調査の質問をChatGPTに促す方法
AIを使用して調査の質問をブレインストーミングし、構造化することは可能なだけでなく、従来のテンプレートよりも高速でクリエイティブです。始めるための簡単な方法をご紹介します。まずはシンプルに始めて、次第に具体性を高めていきましょう:
最初のプロンプト:
災害対応の満足度について市民調査のオープンエンド質問を10個提案
提供するコンテキストが多いほど、出力も良くなります。例えば：
私たちは大洪水後の再建中の地方政府です。私たちの目標は、市民の災害対応に関する経験と特に疎外されたコミュニティでの改善点を理解することです。オープンエンド質問を10個提案してください。
次に、別の層を追加します：
質問を見て、カテゴライズしてください。カテゴリ別に質問を出力します。
最後に、最も重要な領域に掘り下げます：
「コミュニケーション」と「受けた支援」のカテゴリに対する質問を10個生成してください。
会話型調査とは何ですか？
会話型調査はフィードバックを収集するだけではなく、近所の人と自然にメッセージをやり取りする感覚で人々を引き込むものです。チェックボックスを付けたり静的なテキストを入力する従来のフォームとは異なり、AIでサポートされた会話型調査は、人々がいるところで出会い、明確化のフォローアップを行い、各人の発言に適応します。
手動の調査設計は遅くて硬直的です。SpecificのAI調査ビルダーのようなAI調査生成は瞬時に、コンテキストを理解し、各回答者に対して動的にフォローアップを行います。
手動調査 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
固定質問 | 動的でパーソナライズされたフォローアップ |
一般的で一律 | 文脈に適しており、インタビューのように感じる |
作成に時間がかかる | 数秒で調査を生成 |
分析が困難な回答 | AIが回答を要約しテーマをつけてくれる |
市民調査にAIを使用する理由より豊かで完全な洞察を得ることができ、完了率が高く、コミュニティからの本物の物語を得ることができます。その上、作成と分析にかかる時間も節約できます。AI調査の例を試したり、市民災害対応満足度調査の作成に関するガイドをご覧ください。
Specificはモダンで会話型の調査に特化しており、体験はスムーズで魅力的で、調査作成者と回答者の両方にとって重要なことを浮き彫りにします。これにより、その分野での真の権威として際立っています。
今すぐこの災害対応満足度調査の例をご覧ください
文脈に即した行動可能なデータを簡単に収集したい場合は、会話型災害対応満足度調査がどのように機能するかをご覧ください。強力な市民の洞察を得て、あなたのコミュニティでより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うことができます。
