この記事では、騒音公害に関する市民調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。実際の洞察を明らかにし、違いを生み出すためには、適切なツールとアプローチが不可欠です。
調査回答分析のための適切なツールの選択
市民からの騒音公害に関する調査回答を分析する方法は、収集したデータの種類に依存します。簡単にそれを分解しましょう：
定量データ：構造化されたデータを収集している場合（たとえば、特定のオプションを選択した回答者の数）、ExcelやGoogle Sheetsといったクラシックなツールが役立ちます。それらは、パーセンテージ、平均、チャートなどの単純な計算に優れています。
定性データ：自由回答形式の質問や詳細なフォローアップの回答がある場合、事態は複雑になります。市民が数十人以上いると、すべての回答を読むのは不可能です。そこでAIツールが登場し、大規模で複雑な会話的、微妙なフィードバックを意味を成すものに変えます。
定性回答に対応するツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
ChatGPTや他のAIモデルはチャットでデータを探索するのに役立ちます。調査回答をエクスポートし、それを貼り付けてパターンやテーマについて質問します。これは機能しますが、必ずしもスムーズではありません。ChatGPTで大量の調査データを取り扱う場合、コピーペースト作業をこなし、何を投入したかを追跡し、コンテキスト制限について心配する必要があります。時には、回答をより小さな部分に分割することになり、すぐに混乱しており、包括的な分析を行うのが難しくなります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは調査収集とAI分析の両方のために特別に設計されています。それは、自然なチャット形式の会話を通じて調査回答を収集するだけでなく、AIを使用して即座にあなたの調査回答を分析します。すごいのは、Specificがリアルタイムで賢いフォローアップの質問を行い、騒音公害データの質と実行可能性を向上させることです。
AIによる要約、テーマ、実行可能な洞察は瞬時に発生します。コピー＆ペーストや手間をかける必要はありません。もっと深く掘り下げたいですか？Specificの中でAIと直接チャットして質問したり要約を求めたりできますが、すべてのデータがすでにロードされ、整理され、完全にコンテキスト化されています。
AIコンテキストに送信されるデータを操作するための追加のコントロール。Specificは、AI分析に送信する調査会話のどの部分を扱うかを管理するための機能を提供し、大量のデータセットを扱いやすくします。
この方法が騒音公害調査でどのように機能するか、または詳細を知りたい場合は、SpecificのAI調査回答分析機能をチェックしてください。
市民の騒音公害調査分析に役立つプロンプトを活用
プロンプトは非常に重要です。適切なプロンプトを使用すると、市民の騒音公害に対するフィードバックからより深い、より実行可能なテーマを引き出すことができます。ChatGPT、Specific、または他のAIツールでやる際のアプローチです。常に覚えておくべきこと：調査に関するより多くのコンテキストは、より鋭い洞察をもたらします。
コアアイデアのプロンプト：これは定性データから主要なテーマを～
抽出するための定番の方法です。単純ですが非常に効果的です。このプロンプトはSpecificの「テーマ」機能を支えるもので、他の場所でも直接使用できます：
あなたのタスクは、太字のコアアイディア（コアアイデアごとに4-5語）と最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人数を特定する（言葉ではなく数字を使用）、もっとも言及されたものが上に来る
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
AIにより多くのコンテキストを提供して分析を改善：常に、都市について、なぜ調査を実行しているのか、またはあなたの主な目標についての追加情報を提供してください。これにより、AIは最も重要なことを把握します。例えば：
スプリングフィールドの市民が完了した調査の自由記述形式の回答を分析しています。交通と夜の娯楽による地元の騒音公害について。市議会は関心事と可能な解決策を理解したいと考えています。主要なテーマを抽出し、特定の場所や時間帯について言及する場合は注意してください。
特定のアイデアに深く掘り下げるためのプロンプト：主要なテーマを浮かび上がらせた後に、次を聞くことができます：
夜の娯楽会場からの騒音についてもっと教えてください。
特定トピックチェックのプロンプト：特定のトピックが取り上げられたかどうか、そして人々が何を言ったかを知る必要がある場合、次を試してください：
健康への影響について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：騒音公害の文脈では、「夜勤労働者」、「幼児を持つ親」、「高齢者」といったプロファイルが欲しいかもしれません。
調査回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」がどのように使用されるかに類似した一連の異なるペルソナを識別し、説明してください。それぞれのペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
問題点と課題のプロンプト：人々が本当に困っていることとその理由を理解するために最適です：
調査回答を分析し、一般的な問題点、フラストレーション、または課題をリスト化してください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を示してください。
動機とドライバーのプロンプト：公共政策に役立つ、次のことを聞いてください：
調査会話から、参加者が行動や選択を表現する主な動機、欲望、または理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト：
調査回答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主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。
提案とアイデアのプロンプト：
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リスト化してください。それらをトピックや頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
満たされていないニーズと機会のプロンプト：
調査回答を調べ、回答者が指摘した改善のための満たされていないニーズ、ギャップ、または機会を明らかにしてください。
効果的なプロンプトを使用することで、分析の速度が速まるだけでなく、重要なことを見落とすことも防げます。質問の選定にまだ取り組んでいる場合は、騒音公害に関する市民調査のための最適な質問をチェックしてください。
質問タイプによるSpecificの定性データ分析方法
Specificは、質問形式にかかわらず要約と洞察を抽出するように構造化されており、特にオープンおよびクローズド質問が混在した市民調査に役立ちます：
フォローアップありまたはなしのオープンエンド質問：すべての回答のきれいな要約と、そのメインの質問に関連するフォローアップ質問への回答の個別分析が得られます。これにより、初期の反応と詳細な理由付けを比較するのが簡単になります。
フォローアップ付き選択質問：すべての回答オプション（例：「道路騒音」対「バー騒音」）には、それぞれのグループにとって重要なサポートフォローアップ回答が含まれているため、要約が個別に提供されます。
NPS質問:それぞれのセグメント—デトラクター、パッシブ、およびプロモーターには、人々が評価を選んだ理由がオープンな回答から引き出された要約があります。これにより、一部の市民が騒音環境を低く評価する理由と肯定的に評価する理由が正確に特定できます。
このすべてを、ChatGPTで特定のプロンプトを作成し、データを分割することで行うこともできますが、Specificはそれを自動的に行い、反復的な整理が不要です。両方の方法を横に並べたビューについては、AIによる調査回答分析の動作を参照してください。
調査回答におけるAIのコンテキストサイズ制限の管理
ほとんどのAIモデル（ChatGPTで使用するものを含む）は、一度に処理できるテキストの量が限られているため、数百の調査回答がある場合、壁に突き当たります。これを回避する方法はこちら（Specificはこれらを標準で提供します）：
フィルタリング：特定の質問に回答した、または特定の回答を選んだ場合の調査会話のみを分析します。これにより、コンテキストサイズの制限内にいながら、関連するデータに集中できます。
クロップ：調査全体をAIに送信する代わりに、興味のある質問のみを含めます。この手法により、単一の分析により多くの定性回答を取り入れることができ、効率的でターゲットを絞ったものになります。
このアプローチは、多くの時間を節約し、手作業で選択することによる貴重な意見の偶然の損失を防ぎます。
市民調査回答の分析における協力機能
市民騒音公害調査の分析には、本当に協力が必要です。特に、さまざまな利害関係者がさまざまな興味を持っている場合、すべての人を同じページに載せること（文字通り！）は、スプレッドシートや静的なレポートでは難しいです。
チャットするだけで調査データを分析：Specificを使用すると、騒音公害調査データに関して複数のAIチャットを開くことができ、それぞれが独自のフィルターを持ちます。研究チームがダウンタウンの騒音に焦点を当て、都市計画者が学校区域のフィードバックを分析することができます。各チャットは作成者がラベルを付けており、誰が何を探索しているのかを常に知っており、異なる視点間を簡単にジャンプできます。
誰が何を言ったかを常に把握：AIチャットでチームメイトと一緒に作業すると、各メッセージの横にアバターが表示されます。洞察を引き出したのが誰かが混乱することはなく、すべてが透明でアクセス可能です。これにより、政策立案者、都市計画者、または市民への調査結果の共有がスムーズになります。
今すぐ騒音公害に関する市民調査を作成しましょう
AIパワードの会話型調査を使用して、フォローアップと分析を自動的に処理し、リアルな市民から正直で質の高いフィードバックを数分で収集し、深く実行可能な洞察を簡単に得ることができます。
