この記事では、研究資源へのアクセスに関する大学院生を対象にしたアンケートの回答を分析するためのヒントをお伝えします。AIを使ってアンケート結果を深掘りし、本物の洞察を得たい方は、この記事で正解を見つけられるでしょう。
アンケート回答分析に適したツールの選び方
アンケート回答の構造によって、選ぶアプローチやツールは大きく異なります。私の方法をご紹介します:
定量データ: 数値回答（例えば「あなたが利用可能なリソースの数」や満足度評価など）を扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単にカウントできます。基本的なアンケート分析のために、傾向や分布をすぐにチャート化できます。
定性データ: 自由回答やフォローアップの回答（「データベースアクセスの経験を述べてください」など）は異なるアプローチが必要です。200以上の詳細な回答を読むことはできないため、AIを用いたツールが大いに役立ちます。
定性回答の場合、以下の2つのツールアプローチが人気です:
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
コピーペーストとチャットアプローチ。 自由回答データをエクスポートし、それをChatGPTや類似のGPTツールにペーストします。これにより、回答についてチャットし、テーマを探求し、要約を生成することができます。
欠点。 このプロセスは少し不便です。大きなデータセットはコンテキスト制限に達し、テキストをバッチに分ける必要があります。また、研究や目的のコンテキストを維持するのがシームレスではありません。
まとめ。 即席の探求には適していますが、アンケート作業向きではないため、いくつかの不便さを覚悟してください。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析専用のAI。 Specificのようなツールは、アンケートデータの収集、特に自由回答やフォローアップ質問を含むもののために特別に設計されており、AIを用いて回答を即座に分析します。
よりスマートなデータ収集。 これらのプラットフォームは、アンケート中のAI駆動フォローアップ質問を使用し、回答の質（と豊かさ）を向上させます。自動的に詳細を求めることにより、大学院生からの本当の課題に関する実用的な洞察を得ることができます。
ワンクリックAI分析。 Specificは自由テキストの回答を要約し、主要なテーマを見つけ、すべてを洞察に変えてくれます—スプレッドシートも手動のコピーペーストも不要です。AIと会話するようにアンケート結果についてチャットしたり、その場でフィルタリングしたり、AIに送信するものを管理できます。これは24時間体制の専門リサーチアシスタントを持つようなものです。
NVivo、MAXQDA、およびThematicのような業界リーダーも、高度なAIを使用してテーマを自動的にコード化し、調査データで見つけ出しており、定性アンケート分析がこれまでになく簡単になっています。[1] [2] [3]
大学生アンケート回答を分析するための便利なプロンプト
AI（ChatGPT、SpecificまたはGPTを搭載した任意のツール）を使用する際、使うプロンプトは非常に重要です。これらは多くの回答から核心のアイデアを抽出し、痛点を特定し、自由回答から実用的なフィードバックを得る手助けをします。
核心アイデアのプロンプト: 数多くの回答からトピックを浮き彫りにするための「頼りになる」手法です。Specificには組み込まれていますが、どこでも機能します：
あなたのタスクは、太字の核心アイデア（核心アイデアごとに4〜5語）+最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアがどれだけ多くの人々に言及されたかを明記する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上に
- 推奨は含まない
- 示唆は含まない
出力例：
1. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
AIにコンテキストを与える: AIは、アンケートの背景、状況、あなたの目標を指定すると、よりよく働きます。例えば：
北アメリカの大規模大学での研究資源へのアクセスに焦点を当てた大学院生からの回答を分析してください。私の目標は、主な障害と望まれる改善点を理解することです。
核心アイデアを見つけたら、次に続けて「XYZ（核心アイデア）についてもっと教えて」と尋ねて詳細に迫ります。
特定のトピックのプロンプト: 特定の資源やシステムが言及されたかどうかを確認する必要がある場合は、これが直接的です：
[特定のデータベースまたはリソース]について誰かが話題にしましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 学生をペルソナにグループ化します（例：「リソースパワーユーザー」または「アクセスに苦しむ国際学生」）により、異なるセグメントを視覚化します。
アンケート回答に基づき、特徴、動機、目標、および観察されたパターンまたは関連する引用を提供して異なるペルソナを特定し説明してください。
痛点と課題のプロンプト: 学生が本当にフラストレーションを感じる点を見つける。
アンケートの回答を分析し、研究資源へのアクセスにおいて最も一般的な痛点や課題をリストアップします。それぞれを要約し、言及頻度やパターンをメモします。
動機と促進要因のプロンプト: なぜ学生はより良い研究アクセスを望むのか？これにより、根底にあるニーズと欲望が浮き彫りになります。
アンケート回答から、学生がより良い研究資源アクセスを望む主な動機または理由を抽出します。同様の動機をグループ化し、証拠を提供します。
感情分析のプロンプト: 気分（ポジティブ、ネガティブ、中立）をすぐに把握し、次の行動を優先します。
研究資源へのアクセスに関して表現された全体的な感情を評価します。各感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズを強調します。
提案とアイデアのプロンプト: AIにすべての改善アイデアのソートとクラスタリングをやらせます。
研究資源へのアクセスを改善するためのすべての提案やアイデアを特定し、テーマごとに整理し、関連する場合には直接的な引用を含めます。
これらのいくつかを試し、大学院生アンケートのユニークな課題やコンテキストに合わせて調整することをお勧めします。アンケートを設計して良い質問やAI調査構造のインスピレーションが必要な場合は、大学院生アンケートのベストクエスチョンと研究資源へのアクセスに関するアンケートの作成方法に関するガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
Specificや類似のAI駆動ツールを使用している場合、プラットフォームが異なる質問タイプをどのように処理するかは非常に重要です：
自由回答質問（追跡質問ありまたはなし）: AIはコア質問へのすべての回答を要約し、追跡質問がある場合はそのテーマを見せ、全体的な視点を提供します。
選択肢付き追跡質問: 各アンケート選択肢（「オンラインデータベース」、「図書館アクセス」など）について、そのオプションに関するすべての追跡回答の個別要約を得ることができます。これにより、リソースごとの強みとギャップを理解できます。
NPS（ネットプロモータースコア）: 各NPSカテゴリー（批判者、無関心者、推奨者）は、それぞれのグループの意見とフィードバックに基づいた独自の要約を取得します。トップ学生が評価すること、他の学生がフラストレーションを感じること、無関心者を推奨者に変える可能性があることを即時に見ることができます。
これらはメインストリームのAIツール（ChatGPTなど）でもできますが、より多くの労力が必要です。データを自分で分析し、フィルタリングしてから実用的な要約を得る必要があります。
大規模なアンケートデータを分析する際のAIのコンテキスト制限への対処法
すべてのAIツール（GPTベースのチャットボットを含む）には、コンテキストサイズの制限があります。アンケートが数百の詳細な回答を生み出す場合、ツールは一度にすべてを取り込めません。ここでは私が対処する方法とSpecificが標準で行う方法をご紹介します：
フィルタリング: すべての会話を放り込む代わりに、データセットをフィルター—例えば「最大のアクセス障壁を述べてください」と答えた学生からの回答だけ—を使用します。これにより、バッチが絞り込まれ、分析が焦点を絞り、コンテキスト内に保持されます。
クロッピング: 分析のためにAIに最も関連性のある質問だけを送ります。人口統計データや重要でない質問をスキップし、AIのコンテキストウィンドウにより多くの定性回答をフィットさせ、望む洞察を得ることができます。
主流のAIツール（ChatGPTなど）でもこれを行うことができますが、確かに労力がかかります。データを自分で区切ってフィルタリングし、実用的な要約を得る前に多くの作業が必要です。
大学博士課程の学生調査の分析におけるコラボレーション機能
詳細なアンケート分析におけるコラボレーションには、以下の点が役立ちます
AI駆動のチームチャット分析。 Specificでは、AIとチャットするだけで会話形式でアンケートを分析できます—技術的な知識は必要ありません。
インタラクティブなチームチャット。 Specificでは、国際学生、NPSプロモーターなど、特定の卒業生を対象とした個別のチャットを選別することができます。各チャットが開始者を記録し、チームプロジェクトを整理するのが容易になります。
見つけたことを共有しやすい。 発見を共有し、他人の発見を基に築くことが迅速かつ摩擦のないものにします。
分析用の独自のアンケートを作成する場合、分析チャットでAIとチャットすることで調査を共同で行うことができるSpecificの協調的アンケートエディターをお勧めします。さらに、AI駆動のフォローアップ質問を使用して、開始時からより良い回答を集めることができます。
大学院生の研究資源へのアクセスについてアンケートを作成する
大学院生へのアンケートを短時間で作成して、オープンな回答を瞬時に実用的なテーマに変換し始めることができるように、数分で取り組みを開始し、速やかに行動可能なテーマに変えましょう。