この記事では、市民のコミュニティポリシングに対する認識に関するアンケートの回答をAIを使用して分析する方法について、実践的で実行可能なアドバイスを提供します。プロセスを効率的かつ洞察に富んだものにすることに焦点を当てています。
アンケート回答分析に最適なツールを選ぶ
使用するアプローチとツールは、主にアンケート回答の種類と構造に依存します。考慮すべき点は以下の通りです：
定量データ：コミュニティポリシングについての市民アンケートが評価尺度やチェックボックス、複数選択肢のような構造化データを含んでいる場合、ExcelやGoogle Sheetsといったツールが通常は十分です。これらを使用すれば、特定の回答を選んだ回答者数を迅速に数えることができます。「74%の回答者が地元警察に自信を持っている」といった統計は、意思決定における重要な文脈です。[3]
定性データ：アンケートに自由回答や対話形式の質問が含まれている場合（例：「あなたの近所でどれくらい安全に感じますか？」）、手動で確認するには非現実的なテキストの山に直面します。定性回答は豊かな文脈を提供しますが、AIツールを使用しない限り、数百または数千のオープン回答を理解するのはスケールしません。
定性アンケート回答を扱う際のツールには2つの主要なアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似GPTツール
市民アンケートの回答をエクスポートしてChatGPT（または他の大規模言語モデルのチャットツール）にコピーし、その結果について議論することが可能です。プロンプトを使用してテキストから重要なテーマを要約、グループ化、または抽出することができます。
欠点は？数十以上の回答がある場合、エクスポートされたデータを手動で扱うのはあまり便利ではありません。大規模データセットのコピー＆ペーストは時にサイズ制限、フォーマットエラー、または文脈の喪失に繋がります。また、どのデータをすでに分析したかを追跡する必要があります。この方法は急場に役立ちますが、すぐに煩雑になります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのような目的別に設計されたAIアンケートプラットフォームを使用すれば、豊富で会話形式のアンケートデータを収集し、AIで分析することができます。すべてが一つの場所で完結します。
これが重要な理由：Specificの会話エンジンは回答を収集する際に自動的にインテリジェントなフォローアップ質問を行います。これによって市民から得られるインサイトの質と深さが向上し、曖昧な回答を推測せずに済みます。AIフォローアップがいかにして回答の質を向上させるかについて詳しく見る。
AI分析において：回答が入手できたらすぐに、Specificはデータを要約し、主要なテーマを識別し、フィードバックを実行可能な発見に変えます。これにより、式やコードを書く必要がないのです。コミュニティポリシングに関する結果をAIと直接対話し、分析をフォーカスするためのフィルター付けやセグメント化ができる機能を簡単に利用できます。すべてのアンケートデータが文脈内で管理されます—手動のコピー＆ペーストは不要。
開始したい場合は、コミュニティポリシングに関する市民アンケートのためのAIアンケートジェネレーターをお試しいただくか、AIでのアンケート編集について学ぶことでより迅速なセットアップが可能です。
市民のコミュニティポリシング認識の回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
賢いプロンプトによりAI分析は強力です。以下はChatGPTやSpecificのようなツールで使用できる実用的な例です：
中心的なアイデアのためのプロンプト：
市民アンケートデータから最も繰り返し言及されるトピックやテーマを抽出するために使います。これはSpecificが内部で使用する正確なプロンプトであり、ChatGPTやAIツールで使用するためにコピーできます：
あなたのタスクは、中心的なアイデアを太字で抽出し、それに対する説明文（4〜5語の中心的なアイデア）を最大2文長で提供することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の中心的なアイデアを言及した人の数を指定（数字を使用、単語ではない）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **中心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **中心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **中心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
市民アンケートに関する文脈（場所、ポリシング戦略、最近のイベント、または研究の具体的な目的など）をAIに提供すると、より良いインサイトを得ることができます。たとえば：
あなたは[都市]におけるコミュニティポリシング認識に関する市民アンケートを分析しています。我々の目標は、警察への信頼がどのように変動するかを理解し、住民のフィードバックに基づき具体的な改善領域を特定することです。出てくる場合、地域間の違いに注目してください。
分析を深める:中心的なアイデアのリストを取得したら、フォローアップ質問をしてさらなる詳細を尋ねます。たとえば：
地域の安全に対する懸念事項（中心的なアイデア）についてもっと詳しく教えてください。
特定のトピックのためのプロンプト：特定の懸念や提案の言及をチェックしたいときに：
法執行官による公正な扱いについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト：コミュニティポリシング認識アンケートが多様な声を持つ場合、市民の回答者の異なるセグメントを理解するのに役立ちます：
アンケート回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、明確なペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、彼らの主要な特徴、動機、目標、および会話に見られる関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題のためのプロンプト：警察の戦略に関連する市民が報告する課題を直接表面化します：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または述べられた課題をリストアップしてください。各々を要約し、その発生頻度やパターンを記してください。
感情分析のためのプロンプト：認識がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに傾いているか理解する：
アンケート回答に表現された全体的な感情を評価し（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）、各感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
これらのプロンプトを使用することで、データを多角的に探ることができ、信頼、可視性、公平性に関連する実行可能なトレンドや懸念を見つけるのが容易になります。質問やプロンプト構築のアイデアについては、コミュニティポリシング認識に関する最高のアンケート質問をご覧ください。
特定が質問タイプによって定性データをどのように分析するか
SpecificのAIアプローチは収集されたデータの種類に適応し、分析を構造化し実行可能にします：
フォローアップの有無にかかわらずオープンエンドの質問：Specificはすべての回答を要約し、各フォローアップを質問ごとにグループ化して要約します。高レベルのテーマと詳細な文脈を確認できます。
フォローアップを伴う選択肢：複数選択肢を提供する質問（例：「地元警察への信頼を評価してください」）については、AIが選択された選択肢に関連するフォローアップ回答をまとめ、データの背後にある「なぜ」を提供します。
NPS（ネットプロモータースコア）： NPSスタイルの質問には、各カテゴリ（批判者、パッシブ、推奨者）がそれぞれ関連するフィードバックの要約を得ます。なぜ回答者が警察をそのように評価するのかを正確に理解します。
ChatGPTを使用しても同様のインサイトを得ることが可能ですが、データを手動で構造化しフォーマットする必要があります。Specificはこれを簡素化し自動化することで、ワークフローを数時間短縮します。独自の研究に利用したい場合は、コミュニティポリシング認識アンケートを作成する方法のガイドをご覧ください。
AIのコンテキスト制限への対応策
AIモデルは無制限のテキストを一度には処理できません—コミュニティポリシング認識に関する市民アンケートが詳細な回答を数百件受け取ると、「コンテキストサイズ」問題に直面します。これにはどう対処するか（これらのアプローチは両方ともSpecificに組み込まれています）：
フィルタリング：特定の回答に基づいて会話をフィルタリング—例えば「地域の安全」を言及した回答者のみを含める、またはネガティブなNPSスコアを与えた回答者のみ。AIは全体のアンケートを一度に分析せず、フォーカスされたデータセットを分析します。
クロッピング：選択された質問だけに分析を制限—いくつかのフォローアップがあっても、「警察の可視性」についてのみ学びたい場合、データをクロップすることが可能です。これによりAIのコンテキストリミットを超えずに、より多くの回答から有用なインサイトを得ます。
これらの機能により、AIのフルパワーを用いて堅実な現実世界のデータを分析することが可能になります。実際に見てみるには、市民アンケート回答についてAIとチャットするのを試してください。
市民アンケート回答を分析するための共同機能
市民のコミュニティポリシング認識に関する様々なフィードバックを扱っている場合、協力的な分析は大きな課題となります—特にチームが同じアンケートから異なるテーマや視点を探りたいときには。
アンケート分析のためのAIチャット：Specificを使用すると、チームメンバーがAIとチャットするだけでアンケート結果を共同で分析できます。これにより、誰でもデータを深く掘り下げ、個別の質問に答え、トレンドを表面化させることができ、技術的なトレーニングやダッシュボードが不要です。
フィルター付きの複数のチャットスレッド：それぞれが独自の焦点を持つ複数のチャットスレッドを作成できます（例：「パトロールに関する懸念」や「特定の地域からのフィードバック」）。各チャットは誰が作成したか明確に表示され、チームはトピックや部署に応じて分析を分担することができます。
リアルタイムコラボレーション：SpecificのAIチャットでは、すべてのメッセージに送信者のアバターがタグ付けされており、誰が何を尋ねたのかを簡単に確認できます。このシンプルな機能は、チームワークを効率化し、偶然の重複を避けられるようにし、分析が組織化され、透明性があり、部署間で簡単に共有できるようにします。
さらに学ぶ:アンケート設計と共同分析の組織化に関するヒントについては、コミュニティポリシング認識アンケートの作成ガイドを参照するか、AIを活用したアンケートジェネレーターを始めて試すことができます。
今すぐコミュニティポリシングに関する市民アンケートを作成する
会話型AI分析を使用して、より深いフィードバックを収集し、トレンドを迅速に把握し、その発見をチームと簡単に共有しましょう。
