ここに、オープンデータの認識と利用に関する公務員調査のための最も良い質問の一部と、それらを作成するためのヒントがあります。自分で作成したい場合は、オープンデータの認識と利用に関する公務員調査をSpecificで数秒で生成できます。
オープンデータの認識と利用に関する公務員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強力です：公務員が自分の言葉で考えを表現し、固定化した調査フォームでは簡単に失われるニュアンス、文脈、視点を明らかにすることができます。数値を超えて本当に耳を傾けたいときにこれらに依存します—新しいテーマを発見し、本当の動機を理解するための最良の方法です。定量的質問と共に使用されると、オープンエンドのプロンプトは調査結果を検証し、理解を深めます。研究が示すように、オープンエンドの質問はより豊かで詳細な回答を引き出し、批判的思考を促し、事前定義された選択肢からの偏りを避け、エンゲージメントと創造性を喚起します。このアプローチは特にオープンデータのような複雑なトピックを探求する時に重要です。ここで公務員は予想外の洞察を持ち込んだり、私たちが気づいていなかったニーズを強調したりするかもしれません[1][2][3]。
あなたの公共サービスの仕事の文脈で「オープンデータ」をどのように定義しますか？
あなたの役割でオープンデータを探したり使用したりした時のことを説明できますか？
オープンデータにアクセスしたり使用したりする際に直面した課題は何ですか？
あなたのエージェンシーや部署にとってオープンデータがもたらす主な機会は何だと考えますか？
あなたのチームはどのように現在オープンデータのリソースを発見したり共有したりしていますか？
オープンデータをより効果的に使用するのに役立つサポートやリソースは何ですか？
あなたの組織の現在のオープンデータの取り組みに対して、どのような改善を提案しますか？
よりオープンに利用できることを望むデータセットは何ですか？その理由は何ですか？
オープンデータがより良い意思決定に寄与した例を共有できますか？
オープンデータがあなたの仕事にどのように影響を及ぼすかについて他に共有したいことはありますか？
オープンデータの認識と利用に関する公務員調査のための最良の単一選択式の質問
私たちは、迅速で定量化可能なデータが必要なときや、公務員を導入するために、単一選択式の質問を使用します。回答者が広く答えることに自信がないとき、オプションを提供することで会話を始められ、続いてフォローアップによってより深い文脈を引き出すことができます。選択肢により忙しい回答者にとってシンプルに保つことで、後でなぜその選択をしたのかを理解したい場合によりオープンエンドの質問で探ることができます。
質問：あなたの組織のオープンデータポリシーについてどれほど熟知していますか？
非常に熟知している
やや熟知している
全く熟知していない
質問：日常の業務でオープンデータをどのくらい頻繁に使用しますか？
頻繁に（週に一度以上）
時々（月一回程度）
ほとんどまたは全く使用しない
質問：オープンデータの使用における最大の障壁は何ですか？
アクセスの欠如
トレーニングの欠如
関連するデータセットの欠如
その他
「Why?」でフォローアップするタイミング回答者が答えを選んだ後に「Why?」でフォローアップすることで、基礎的な理由を明らかにすることができます。例えば、公務員が「トレーニングの欠如」をオープンデータの使用における主要な障壁として選択した場合、フォローアップの「なぜ追加のトレーニングが必要と感じますか？助けが必要な状況を説明できますか？」で、サポートやポリシーを調整する役立つ特定の情報が明らかになります。
「その他」の選択を追加するタイミングと理由既存のオプションが回答者の実情を網羅していない場合、「その他」は非常に価値があります。「その他」にフォローアップを続けることで、まったく新しいテーマや予期しない課題が表面化し、最も実行可能でこれまで見えなかった洞察の源となることがあります。
公務員調査のためのオープンデータの認識と利用に関するNPS質問
Net Promoter Score (NPS)はシンプルでありながら強力なアプローチであり、指標的な満足度とエンゲージメントを計測します。オープンデータの認識と利用に関する公務員調査向けのNPSスタイルの質問として「0 から 10 のスケールで、あなたの組織のオープンデータプログラムを他のエージェンシーまたは同僚に勧める可能性はどのくらいですか？」というものがあります。これは満足度とエンゲージメントの比較的指標となります。NPSは、非常にエンゲージしている支持者と関与していない批判者を迅速に識別し、ターゲットを絞った改善の機会を明らかにするのによく機能します。すぐに使えるNPS調査の構造を希望する場合は、このNPS調査生成ツールで公務員向けに即座に開始できます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問が会話的調査を輝かせます。自動AIフォローアップ質問で、応答のあらゆるヒントや曖昧さを最大限に活用し、部分的な答えを完全な洞察に変えます。公務員があいまいに答えたり、答えが好奇心をそそったりした場合、スマートなフォローアップにより、他の方法では見逃してしまう文脈を掘り出します—これは静的な調査フォームと比較して大きな前進です。
公務員：「なんとかオープンデータを使用しようとしましたが、あまり役に立ちませんでした。」
AIフォローアップ：「そのデータが役に立たなかった理由をもっと詳しく教えてください。何かが欠けていましたか、それとも理解しにくかったですか？」
フォローアップがなければ、私たちは推測に任せるだけです。しかし、正しい質問をすることで全体像が明らかになります—データセットの品質、ドキュメンテーションの不足、または全く別の何かについてであっても。これらのダイナミックで個別化された対話は、メールやインタビューでの明確化を追求するのに費やされる大量の時間を節約し、回答者にとってはるかに自然に感じられます。
フォローアップを何回尋ねるべきか？私たちの経験では、1つの回答に対して2〜3回のターゲットを絞ったフォローアップで意味を明確にし、問題を引き出し、行動に結びつける詳細をキャプチャするのに十分です。Specificの美しさは、AIに十分な情報が集まったことを知らせ、さらなる調査をスキップし、次の質問に進むことができることです。これにより、経験が、どちらの側にとっても効率的でフレンドリーなものになります。
これで会話型調査になります：静的なフォームではなく、各回答者が本当の対話をしていると感じるようになります。会話の中で適応し、実際に言ったことに応じて、疑問を解消しながら、相手の思考を深堀するような質問をします。結果は、完了率の向上、回答の精度向上、洞察の深化です。これは、完全に自動化された形ですが、ほぼすべての公務員と面接を行うようなものです。
AIアンケート分析、定性的データ、オープンエンド型の調査回答分析: テキストに圧倒されることを心配しないでください。今日のAIは、即座に公務員調査からのオープンエンドの回答を分析し、結果を要約し、パターンを明らかにすることができます，これにより以前よりも少ない手動作業で非構造化定性的データを理解することができます。
自動フォローアップロジックは新しいベストプラクティスであり、これを体験するのは今が一番のチャンスです。 AIパワード調査を生成して、どのようにしてこれらの豊かな会話が展開するか、実際に試してみてください。
公務員調査のためのオープンデータの認識と利用に関する質問を生成するためのChatGPT（または他のAI）にプロンプトを構成する方法
ChatGPT または他のAIツールを使ってブレインストーミングを行いたい場合、プロンプトが鍵です。シンプルに始めましょう：
オープンデータの認識と利用に関する公務員調査のためのオープンエンドの質問を10個提案してください。
しかし、背景を追加することで出力はより relevant になります。組織の背景、課題、意思決定で理解したいことについての背景を提供することで、以下のように出力がより Relevant になります：
市政府の公務員の調査を設計中です。チームによるオープンデータへのアクセスと利用の向上を目指しており、オープンデータに関連する障壁、動機、日常のワークフローを理解するのに役立つオープンエンドの質問を提案してください。
その後、さらに構造を整えたい場合は、AIに出力をカテゴリーごとに編成するように依頼してください：
質問を見てカテゴリごとに分類してください。そのカテゴリとそれに該当する質問を出力してください。
最も重要なテーマを特定し、カスタマイズされたプロンプトで掘り下げてください：
「オープンデータ利用の壁」と「部門間協力の機会」というカテゴリに関する質問を10件生成してください。
この層別化された会話アプローチは、AI調査生成が (SpecificのAIアンケートビルダーにおける) リアルタイムでの専門的な調査デザインを再現する方法です。
会話調査とは何か（そして、なぜAIが優れたものにするのか？）
会話調査は伝統的なフォームベースのアンケートを超えた飛躍です。静的なフォームではなく、回答者は実際の会話をしているように感じます—回答に合わせて適応し、リアルタイムで疑問を解消し、自然に応答するチャットです。その結果：完了率の向上、より正確で詳細な回答、さらに深い洞察。すべての公務員と面接するような感じですが、完全に自動化されています。
手動生成の調査とAI生成の調査を実際にどのように比較するか：
退屈な静的フォーム; 全員に同じ一般的な質問がなされる。 | 適応的で動的な対話；答えが変わるごとに質問が変わる。 |
部分的であいまいな回答がよく明確化されない。 | 自動フォローアップが明確化を図り、深く掘り下げ、調査が進むにつれて文脈を構築する。 |
たくさんのオープンテキストの回答の分析が苦痛。 | AUTOフォローアップが明確化し、深く掘り下げて、調査中に文脈を構築します。 |
なぜAIを公務員調査に使うべきか？ オープンエンドの回答、重要なトピックの独自のミックスにより、しばしば最も行動に結びつく、特定できなかった洞察の源となります。研究の専門家でなくてもアクセスできるAI調査は、より良い質問を投げ掛け、より深い文脈を提供し、迅速な結果をもたらし、完全な柔軟性を備えています。その結果：より良い質問、より深い文脈、より速い結果、そして柔軟性のすべてを兼ね備えています。
もし、実践的なガイドをご希望であれば、オープンデータの認識と利用に関する公務員調査の作成に関するステップバイステップのガイドをお試しください — またはビルダーを試してください。
Specificは、調査作成者と回答者の両方にとって最高の体験を提供します。会話形式の調査が実現することによって、ついに完全な文脈を捉え、摩擦を減らし、より自信を持ってオープンデータプログラムについて賢明な決定を下すことができるのです。