図書館サービスの満足度に関する市民調査のためのベストな質問

図書館サービスの満足度に関する市民調査に最適な質問と、さらに深い洞察を得るための作成のヒントをいくつかご紹介します。独自の調査を迅速に作成したい場合、Specificは数秒で生成するのをお手伝いします。

図書館サービス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の質問

オープンエンドの質問は、市民が自由に自分を表現する強力な手段です。それは、四角い選択肢に比べて、物語、詳細、現実の文脈を招きます。特に、構造化された選択肢では捉えきれない意味のあるフィードバックや問題点を明らかにしたいときに有益です。例えば、患者フィードバックに関する研究では、回答者の76%が自身のコメントを追加する機会を得たいと考えていることが明らかになりました。これは重要な時に詳述するためのスペースが欲しいという明確なシグナルです。[1]

1. 地元の図書館サービスで最も満足していることは何ですか？

2. 図書館スタッフが問題解決を支援してくれた時のお話を教えてください。

3. 図書館経験において不便または困難を感じることはありますか？

4. 図書館が提供する新しいサービスやリソースで欲しいものは何ですか？

5. 図書館のプログラムはあなた（またはご家族）のニーズにどのように適合していますか？

6. 図書館を訪れる動機は何ですか？

7. 図書館が改善できると思う分野はありますか？

8. 図書館に何か一つ変更できるとしたら、それは何ですか？

9. 施設やリソースのアクセシビリティにどのくらい満足していますか？

10. 図書館での体験について共有したい他のことはありますか？

オープンエンドの質問は豊かな物語を提供しますが、高い「スキップ」率（特定の質問で最大50%の無回答に達することもある）につながる場合があります。[2] そのため、閉じられた項目とのバランスを取ることが重要です。

図書館サービスの満足度についての最良の選択肢質問

シングルセレクトの選択肢質問は、結果を迅速に計量化したい時や意見のスナップショットを取得したい時に最適です。それらは、アイスブレイクとして、または市民をより深く考えてもらうためのきっかけとしてうまく機能します。多くの場合、人々はオプションを選択することで調査体験を始めやすくなり、よりスムーズに完了します。

質問: 図書館にどのくらいの頻度で訪れますか？

• 毎週

• 毎月

• 年に数回

• 滅多に/全くない

質問: 図書館スタッフの親切さをどのように評価しますか？

• 非常に良い

• 良い

• 普通

• 良くない

質問: どの図書館サービスが最も価値がありますか？

• 貸本

• イベント/プログラム

• 勉強スペース

• デジタルリソース

• その他

「なぜ？」とフォローアップするタイミング 表面的なことを超えて深堀したい時には、「なぜ？」とフォローアップします。特に低評価または高評価の後でその理由を尋ねることで、市民がそれを詳しく説明し、数値を解釈し、根本原因に対応するための文脈を提供してくれます。例えば、誰かがスタッフの親切さを「良くない」と評価した場合、「その評価に影響を与えた最近の経験を教えていただけますか？」のようなフォローアップが行動に繋がる有意義な洞察を明らかにします。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 「その他」を加えることで、選択肢に含まれていない何かを共有する機会が生まれます。ここでのフォローアップは、未検討のユニークなニーズやアイデアを明らかにし、データセットをより充実させます。

図書館の満足度にNPSスタイルの質問を使用すべきですか？

ネットプロモータースコア（NPS）は、シンプルな単一質問の指標で、「当図書館サービスを友人や家族にどのくらい勧めたいと思いますか？」に続いて「なぜ？」とフォローします。これはビジネスでよく使用されますが、公共サービスにも有用です。全体の推奨度や忠実度を一目で定量化します。図書館の満足度については、明確なベンチマークを提供し、推奨者や批評者の把握を可能にし、改善に優先順位を付けることができます。このアプローチを試したい場合は、Specificの使いやすいNPSライブラリーサーベイビルダーをチェックしてみてください。

フォローアップ質問の力

フォローアップ質問を追加することで、データ収集が「一度限り」で終わることなく、真の対話に変わります。薄っぺらい回答を集める代わりに、満足度や不満の動機、障壁、感情を明らかにします。Specificの自動フォローアップ質問は、各市民の発言に基づいて、関連性のある自然なフォローアップをリアルタイムで行うAIを活用しています。これにより、手動でのフォローアップ（終わりのないメールのやり取りを考えてみてください）と比べて大幅な時間を節約し、実行可能な物語を提供します。

• 市民: 「図書館はコンピューターをアップグレードする必要があります。」

• AIフォローアップ: 「現在のコンピューターでどのような問題を経験しましたか、またはどのようなアップグレードが最も役立つと思いますか？」

フォローアップの質問数はどれくらい？ 通常、2〜3つのうまく配置されたフォローアップで必要なものが得られます。Specificでは、最大数を設定でき、AIが必要な情報を取得したらスキップするオプションがあるので、回答者を苛立たせたり、体験を停滞させたりするリスクを避けられます。

これにより会話型調査になる: フォローアップによって一般的な調査が本当の会話に変わります。それが会話型調査の基盤であり、今日の市民が最もよく応答するものです。

AIを使ったオープンエンディングフィードバックの分析: オープンエンディングのフィードバックは圧倒されがちですが（あまりにも多くの無構造なテキスト！）、AIを使用した市民調査の回答の分析方法は簡単です。Specificの組み込みツールは、長い回答を明確で実行可能なテーマに変換しますので、フィードバックを収集するだけでなく、それを理解し、活用することができます。

自動フォローアップはまだ多くの人にとって新しいものです—ぜひこの機能を使って調査を作成し、図書館の研究がいかにダイナミックで洞察に富んだものになるかを体験してみてください！

ChatGPT（またはGPT）により良い調査質問を生成する方法

ChatGPTでブレインストーミングする際には、具体的に！ここではシンプルな提案プロンプトをご紹介します:

図書館サービスの満足度に関する市民調査のためのオープンエンド質問を10個提案してください。

しかし、バックグラウンドを与えることでさらに良い質問が得られます。例:

デジタルサービスと対面両方を使用する18〜70歳の市民向けの調査をデザインしています。満足度と改善のためのアイデアを理解することが目標です。オープンエンドの質問を10個提案してください。

次に、タイプ別にブレインストーミングした質問を整理します。使用例:

質問を見てカテゴリ化してください。カテゴリを出力し、その下に質問をリストします。

今、最も関心のあるトピックに焦点を当てます—例えば、技術とアクセシビリティに関する質問が欲しい場合は、次のように試してみてください:

公共図書館における技術とアクセシビリティのカテゴリに関する質問を10個生成してください。

この反復的なプロンプトにより、選択可能な豊富な質問セットが得られ、調査作成がはるかに簡単に感じられます。

会話型調査とは何ですか？

会話型調査は、チャットのように感じられるもので、フォームではありません—適応し、フォローアップを行い、市民を人間のように引き込むものです。静的なフォームではなく、リアルタイムで応答するスマートな仮想インタビュアーを持つことで、特にモバイルでの体験がより自然になり、その結果として市民からのフィードバックが豊かになります。

ここにクイック比較を示します:

市民調査にAIを使用する理由 大半の満足度調査は、特定されたフォローアップ、スキップされた質問が少ない、より深いコンテキストから恩恵を受けます。Specificで素早く作れるAI調査の例は、アイデアから洞察への速く簡単な移行を示します—技術的スキルは不要です。これにより、忙しいチームやエンゲージメントのある市民のどちらにも大きな違いをもたらします。

Specificは会話型調査においてベストインクラスのユーザー体験を提供し、市民にとっては自然で、調査作成者にとってはストレスフリーです。自分で作成するのがどれほど簡単かを見るために、図書館の満足度に関する市民調査を作成する方法に関するこの記事をご覧ください。

図書館サービスの満足度調査の例を見る

実際に試してみて、市民からの実用的な洞察を迅速で会話型、そしてリアルなフィードバック調整がされたユニークな方法で得ることがどれほど簡単かを体験してください。