この記事では、税の公平性に関する市民調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。AIを使って調査分析プロセスをよりスマート、迅速、かつ洞察に満ちたものにするために、さっそく始めましょう。
調査回答を分析するための適切なツールの選び方
使用するアプローチとツールは、市民調査データの形式と構造によって大きく異なります。主な分岐点は、定量的な回答と定性的な回答との違いです。
定量データ：これは数のゲームです—たとえば、特定の回答を選んだ人数などです。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールはシンプルで、迅速に仕事を終えます。
定性データ：ここが面白いところ（あるいは圧倒的でもあります）。自由回答、物語、苦情、動機—これが金鉱です。しかし、数十または数百の段落があると、読むことや正確に要約することはスマートな助けなしでは不可能です。こうした場合にはAI分析が役立ちます—古い手法のスプレッドシートではまかなえない、テーマやアイデア、感情を大規模に分析する必要があるからです。
定性的な回答に取り組むとき、ツールには一般的に二つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
GPTベースのツールを直接使用する：エクスポートした調査データをChatGPT（または他の大規模言語モデル）にコピーして会話を進めることができます。これは簡単に読むかブレインストーミングするのに便利ですが：
- 大規模データセットの処理が面倒。コンテキストウィンドウ（最大データサイズ）により、1度に貼り付けて分析できる量が制限されます。
- 構造が限られる。質問による要約やカテゴリ別のテーマ、または自動フィルタリングを得るには、AIを個別に細かく指示する必要があります。
- 手動準備が必要。データをクリーニングし、フォーマットを整え、コピー＆ペーストする必要があり、小規模な調査にのみ実行可能です。
とはいえ、注意深く指示を出すことで価値を引き出せます（次のセクションで指示のアイデアを参照）、特に調査のコンテキストをChatGPTに伝えるならば。
Specificのようなオールインワンツール
目的に合ったAI分析プラットフォーム：Specificを使用すれば、調査データを収集し、内蔵のAIツールで即座に分析できます—エクスポートや複雑な指示の工夫なしで。
- より良いデータ収集。調査中にAIが賢明なフォローアップ質問を行うため、回答が充実し分析がしやすくなります。自動フォローアップについてこちらでさらに詳しくご覧いただけます。
- 即座のAI要約と洞察。AIが回答を要約し、主要なテーマをリスト化し、直接的な発見を浮き彫りにします—すぐに利用可能です。
- 調査専用の会話分析。ChatGPTに似た方法で、直接調査結果と対話できますが、フィルタリング、コンテキスト管理、多調査サポートなどの特徴も追加されています。
- スプレッドシートの操作が必要ない。結果は整理され、フィルタ可能で、同僚との議論にすぐ備えられます。
- 他の主要ツール（NVivo、ATLAS.ti、MAXQDAなど）も同様のAI駆動のコーディングや感情特性を提供しますが、完全統合ソリューションであるSpecificよりも多くの手動作業とコストがかかる場合が多いです。 [1][2][3]
多くの主要研究者がこれらのプラットフォームを利用し、生データに埋もれることなくより深い洞察を引き出しています。始める準備ができたら、市民の税の公平性認識調査ジェネレーターをチェックするか、質問のトップリストについてもっと学んでください。
税の公平性認識に関する市民調査データを分析する際に使える便利なプロンプト
市民調査の定性的データから優れた洞察を得るには、文字通り正しい質問をすることが重要です。プロンプトが具体的であればあるほど、発見が役立つものになります。ここではSpecificのAIチャットやChatGPTでも使用できる便利なプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアのプロンプト：税の公平性認識回答の大規模セットから主要なテーマやトピックを引き出すために使用します。データを貼り付けて以下を使用します：
あなたの任務は、太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4-5語）を抽出し最大2文の説明文をつけることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（言葉でなく数字を使用）、最も言及されたものを上に置く
- 提案より免除
- 指示なし出力例：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
より多くのコンテキストを提供することによって、AIは常により良いパフォーマンスを発揮します。たとえば、調査の目的、学びたいこと、特定の懸念事項などを追加してプロンプトに示すことです。以下の例ではプロンプトにコンテキストを追加しています：
以下の回答は、私たちの市での税の公平性認識に関する市民調査から来ています。市民とのより良いコミュニケーションのための主な懸念点と機会を理解したいです。上記のように主要なテーマを抽出してください。
コアアイデアを深掘りする：パターンが現れたら、さらに探求してください。試してみてください：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください
特定のトピックのダイレクトプロンプト：累進課税や公共サービスのような重要なトピックがあったかを確認します。試してみてください：
XYZについて誰かが話しましたか？
引用を含めてください。
痛点や課題のプロンプト：市民が最も苛立ちを感じる点を表面化するために、次のように問います：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、苛立ち、または課題をリスト化してください。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
ペルソナのプロンプト：同様の考えを持つ市民のクラスターがあるかどうかを調べます：
調査回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た別個のペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて主な特性、動機、目標、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。
動機とドライバーのプロンプト：市民がそう感じる理由や特定の態度を促す理由を明らかにします：
調査会話から、参加者が行動や選択について表現した主な動機、欲望、理由を抽出し、類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
もっと例やヒントを見たいですか？次の調査で最大限に効果を発揮するための市民の税の公平性認識調査の作成方法のガイド
質問タイプに基づくSpecificの定性データ分析方法
これらすべて、ChatGPTを使用して実行できますが、質問／選択肢ごとにデータを手動でプロンプトし、区分し、コピー＆ペーストする必要があります。Specificはこのプロセスをシームレスにします。
定性調査分析におけるAIコンテキスト制限の取り扱い
コンテキストサイズは重要です。AIツールは一度に見れるデータ量に限界があります。もし市民調査が数百件の回答を受け取った場合、その限界を超えてしまうかもしれません。分析するデータを選ぶ必要があります。
Specificのようなツールを使用する際の賢い2つの方法があります（他のツールでも同様のステップを踏めますが、もっと労力がかかります）：
クロッピング：分析したい質問だけを選び、その他の質問を無視します。これにより、AIは一度により多くの会話を処理できます。重要なものだけを見て、無関係なテキストの壁を見なくて済みます。
これらのアプローチを一緒に使用することで、洞察の関連性と有用性を劇的に向上させます。
市民調査回答を分析するための協力的特徴
これを試してみたいですか？AI調査ビルダーで数クリックでSurveyを構築するか、AI調査エディターを使って編集してみてください。
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