この記事では、臨床試験参加者のインフォームドコンセントの理解に関するアンケートの回答を、実証済みのAIアンケート分析ワークフローを用いて分析する方法についてのヒントを提供します。
アンケートデータ分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールは、アンケートデータの形式と構造に依存します。私の考え方は以下の通りです：
定量データ：「何人の参加者が特定のインフォームドコンセントの要素を理解したのか？」といった質問に対しては、ExcelやGoogleスプレッドシートがあれば十分です。回答をカウントするのは簡単で迅速です。
定性データ：自由記述の回答や詳細なフォローアップ（「なぜ、プラセボプロセスに対して不確実だと感じたのですか？」など）がある場合、手動で読むのは圧倒的で偏ったものになりがちです。このような場合、AIツールはあなたの強力な味方となり、大規模にデータを処理、要約し、パターンを強調します。
定性的なアンケート回答を扱う際には、主に2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールでのAI分析
エクスポートしたテキストをChatGPT、Claude、または他のGPTベースのAIにコピー＆ペーストします。
利点：無料で始められ、AIとの会話で結果を得ることができます。
欠点：乱雑なCSVエクスポートの管理、コンテキストの長さの制限に達し、構造を失うことがこのアプローチの難しさです。データの書式設定、区切り、誘導が頻繁に必要です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、質的アンケートデータを収集し、最初から最後まで分析するために特別に設計されています。インフォームドコンセント理解に関する臨床試験参加者アンケートをここで作成すると、フォローアップ質問の自動化（より豊かな回答を得るため）だけでなく、すべてのデータをAIで分析します。
どのように機能するか：プラットフォームはAIを自動的に適用し、すべての回答を要約し、主要なテーマを抽出し、生の回答を実行可能な洞察に変えます。即時の構造化分析が得られ、手動のコピー＆ペーストやスプレッドシートは不要です。また、どの結果についても直接AIとチャットでき、柔軟に会話をフィルタリングし、特定のトピックに掘り下げることができます。
これが実際にどう見えるかを見たい場合は、SpecificによるAI駆動のアンケート回答分析をチェックしてください。
臨床試験参加者アンケート回答分析に役立つプロンプト
質的データから最も多くの洞察を得るためには、データに関してAIに「プロンプト」と呼ばれる正しい質問をすることが重要です：
中核的なアイデアのためのプロンプト：大規模データセットのデフォルトとして使用します。これは実際にSpecificで使用されている基本的なプロンプトですが、ChatGPTや他のAIツールに貼り付けても同様に機能します：
あなたのタスクは、太字の中核的なアイデア（中核的なアイデアごとに4-5語）＋最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 具体的な中核的アイデアを言及した人数を特定（言葉でなく数字を使用）、最も言及されたものを上位にする
- 提案なし
- 表示なし
例出力：
1. **中核的なアイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **中核的なアイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **中核的なアイデアテキスト：** 説明テキスト
AIにできるだけ多くのコンテキストを与えてくださいアンケートについて、学ぼうとしていること、参加者に特有のことなど。たとえば：
これらの回答は、インフォームドコンセントの理解についての臨床試験参加者のアンケートからのものです。私の目標は、ランダム化やプラセボについて混乱や不確実を感じた場所を見つけることです。混乱が最も頻繁に生じた点とその理由を要約して下さい。
深く掘り下げるには、次のように試してみてください：中核的アイデアについてもっと教えてください—これで、AIに特定の洞察（たとえば、プラセボの混乱や自発的参加）を詳解するよう依頼できます。
特定のトピックのためのプロンプト：[ランダム化]について誰か話しましたか？ 引用を含めて。これにより、データの中の出現しつつあるテーマについての仮説を迅速に確認または打ち消すことができます。
ペルソナのためのプロンプト：参加者をセグメント化したい場合は、次を使用してください：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、異なるペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、観察された関連性のある引用または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：参加者が本当に困っていることを明らかにします：
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、または課題をリストアップします。各々を要約し、パターンまたは発生頻度を記録してください。
センチメント分析のためのプロンプト：気分を読み取ります：
アンケートの回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。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強調します。
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト：
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、または改善の機会を明らかにするためにアンケート{