この記事では、参加障壁に関する臨床試験参加者調査からの回答・データをAIと質的および量的研究向けの調査分析ツールを使用して分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答を分析するための適切なツールを選ぶ
調査回答を分析するための適切なアプローチは、収集したデータとその構造に依存します。量的データと質的データには異なるツールが必要で、各手法は独自の価値を提供します。
量的データ: 特定の障壁を挙げた人数やある選択肢を選んだ人数のように数値データを扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsでその仕事をこなすことができます。回答をすばやく集計し、参加率や障壁の頻度のトレンドを見つけることができます。
質的データ: 調査に自由回答や分岐追加入問題が含まれている場合（例：「試験への参加を躊躇した理由は何ですか？」）、手作業で多数または数百の会話を吟味するのは不可能です。こうしたタイプの回答は、テーマを明らかにし、共通の痛みのポイントを強調し、参加者の感情を要約するためにAI分析が必要です。
質的回答を扱う際には、次のような2つのツールアプローチがあります:
AI分析用にChatGPTまたは同様のGPTツール
自由回答の調査回答をエクスポートして、ChatGPT（または他のGPTベースのツール）に貼り付けて分析できます。これにより、データについてAIとチャットし、「参加を拒否した最も一般的な理由は何ですか？」や「地方の回答者の主な動機を要約してください」など、AIに直接質問することができます。
しかし、この方法でデータを管理するのはあまり便利ではありません。 質問を洗練させたり、さらに深く掘り下げたりするたびにデータをコピーして再フォーマットする必要があり、混乱を招く繰り返しが発生します。大規模なデータセットはすぐにコンテキスト制限に達するため、データをチャンク分けする必要があり、ChatGPTには参加者をフィルタリングしたり、追加入問題を追跡したり、洞察を整理するためのツールがありません。
特定のようなオールインワンツール
Specificは、エンドツーエンドの調査ワークフローを簡単にするために設計されました。参加障壁に関する臨床試験参加者調査を作成し、構造化されたフィードバックと対話的なフィードバックを収集し、AIで結果をすべて1か所で分析できます。
Specificのユニークさ: 参加者の回答を収集する際にスマートでコンテキストに即したAI追加入問題を提示することで、常に詳細と明確な情報を得られます。これにより、回答の質が向上し、静的形式では見逃してしまう痛みのポイントを明らかにします。詳細についてはAI追加入問題の仕組みをご覧ください。
分析時に、SpecificはAIを使用して参加者が言ったことを即座に要約し、コアテーマを抽出し、障壁、動機、課題を整理します。スプレッドシートや手動コーディングは不要です。また、ChatGPTのようにAIと直接チャットできますが、フィルタリング、セグメンテーション、およびデータコンテキストの管理のための追加機能が付いています。
エクスポートに時間を無駄にすることなく、調査がどのように構成されていたかに基づいた洞察が得られることが確実です。
参加障壁に関する臨床試験参加者調査データを分析するために使用できる有用なプロンプト
臨床試験参加者からの自由回答を掘り下げる準備ができたら、AI分析ツールで使用するプロンプトが重要です。参加障壁に関する実用的な洞察を引き出すための強力でフィールドテストされたプロンプトをいくつかご紹介します。
コアイデアのプロンプト: 大量の回答からテーマと主要な問題を抽出するのに適しています。Specificに組み込まれているものの、ChatGPTでも動作します:
あなたのタスクは、太字でコアイデアを抽出し（各コアイデアにつき4-5語）+最大2文の説明文を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアを挙げた人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く挙げられたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアイデアテキスト:** 説明文
ヒント: AIはコンテキストがあるとより良いパフォーマンスを発揮します。プロンプトを実行する前に、状況をAIに理解させるために、調査を簡単に説明してください。例:
このデータは、研究研究への参加障壁に関する臨床試験参加者の調査から得られたものです。人々がためらったり、離脱したりする主な理由を明らかにし、募集と維持戦略を改善することが目的です。それに基づいて分析を行ってください。
特定のテーマについて詳細を知りたいときは、次のように試してみてください: 「[コアイデア、例：「副作用の恐れ」についてもっと教えて]」
特定のトピックのプロンプト: 障壁が言及されているかどうかをすばやく確認したい場合、AIに次のように尋ねます:
[トピック、例：「交通手段の障壁」について誰かが話していましたか？] 引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 参加者を背景や動機に基づいてセグメント化したい場合に便利です:
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用される「ペルソナ」と同様に、独自の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、その主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛みのポイントと課題のプロンプト: 試験に参加するのが難しい要因を見つけたい場合、次のように試してみてください:
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンや頻度を記録してください。
動機とドライバーのプロンプト: 参加を決定するための要因を知りたい場合:
調査会話から参加者が行動や選択に関して表現する主な動機、欲望、理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの裏付け証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト: 試験全体に対する人々の感情を把握するには:
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、中立）を評価してください。それぞれの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強調してください。
満たされていないニーズと改善の機会のプロンプト: 改善すべき点を特定するには:
回答者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、改善のための機会を調査回答から明らかにしてください。
これらのプロンプトを試して、学びたいことに基づいて微調整してください。特に、さまざまな障壁が存在する場合です。臨床試験は、参加が不十分なために大きな価値を失います。時間通りに参加者を募集できる試験は約20%で、18%が募集不足のために失敗しています。[1][2] 分析を正しく行う価値があります。
調査と分析の質問設計に関するアイデアについては、臨床試験参加者調査のための質問をご覧ください。
Specificが質問タイプによる質的データをどのように分析するか
AI駆動の分析の強みは、質問形式に基づいて回答を文脈化する方法にあります。Specificが各一般的なタイプをどのように扱うかを以下で紹介します:
追加入質の有無にかかわらずオープンエンドの質問: Specificは、回答とその質問に対する追加入質をすべて要約し、各障壁や経験に関する微妙なニュアンスと異なる視点を捉えます。
追加入質を伴う選択肢: 各回答オプション（例:「コスト」、「距離」、「副作用」）について、そのオプションに関連する追加入質へのすべての回答の要約を作成します。誰がどの障壁を選んで、詳細をどのように説明しているのかを即座に理解できます。
NPS質問: 各NPSセグメント（批判者、中立者、促進者）は、自分の体験をどのように評価したか、何で引き止められたのか、または前進したのかについての回答を各々で要約します。
ChatGPTを使用して同様の結果を達成することもできますが、その場合は回答をフィルタリングし、別々のデータセットをチャットにコピーする必要があり、はるかに労力がかかり、ミスが発生しやすくなります。
AIによる調査回答分析に関する詳細ガイドをご覧になりたい方は、AI調査回答分析に関する詳細ガイドをご覧ください。
大きな調査データセットに対するAIのコンテキストサイズ制限の管理方法
GPTのようなAIにはコンテキスト（トークン）制限があります。分析のために一度に送信できるデータの量が限られています。参加障壁を扱う調査の質的データセットは、その限界を超えることがよくあります。特に要約だけでなく、すべての逸話を知りたい場合には。
主な解決策は2つあります:
フィルタリング: ユーザーの返信に基づいて会話をフィルタリングします。Specificを使用すれば、「保育の障壁」や「経済的な障害」を挙げた臨床試験参加者だけに焦点を絞ることができます。それにより、最も関連性のある回答だけが分析され、コンテキストの制限を保つことができます。
クロップ: AI分析のために質問をクロップします。調査全体を送信するのではなく、特定の質問やセクションを選んでクエリを行い、AIを過負荷にせずに詳細に掘り下げることができます。
両方の戦略で、より多くのデータを正確かつ効率的に分析できます。Specificはこれらのステップを自動化しますが、ChatGPTを直接使用する場合は、フィルタリングまたはクロップされたデータを手動で準備する必要があります。
コンテキストオーバーロードを減らす調査設計のヒントについては、効果的な臨床試験参加者調査の作成の方法をご覧ください。
臨床試験参加者調査の回答を分析するためのコラボレーション機能
異なるスプレッドシートや長いコピーペーストのチェーンで作業するのは、コラボレーションが難しいです。 参加障壁に関する複雑な臨床試験参加者調査では、分析結果を共有し、見つけた事実を確認し、異なるテーマをリアルタイムで一緒に探るための手段が必要です。
SpecificはダッシュボードやエクスポートのないAIとチャットするだけで調査データを分析できるため、この問題を解決します。 あなたと同僚は、さまざまなサブトピックに焦点を当てた複数の分析チャットを開くことができます。例えば、1つのチャットでは経済的な障壁について掘り下げ、別のチャットでは参加者の動機を掘り下げ、さらに他のチャットでは都市対地方のギャップを探ることができます。各チャットは、誰がそれを作成し、どのフィルタが適用されたかを追跡し、重複や混乱を防ぎます。
コラボレーションへの直接的な可視性: AIチャットスレッドのすべてのメッセージは、送信者のアバターを表示します。これにより、誰が何を聞いたのか、なぜそれをしたのかが明確になり、チームの整合性を保ち、不要な作業を削減し、緊急の募集の課題に対する合意を迅速に得ることができます。臨床試験の約80％が参加者の登録課題のために遅延しています。[1]
コラボレーションベースの調査分析とチャットベースのワークフローについて詳しくは、コラボレーション機能の詳細をご覧ください。
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