この記事では、AIを使用した調査応答分析を使用して、大学博士課程の学生向けの会議と旅行サポートに関する調査の回答を分析する方法に関するヒントを紹介します。実践的なアプローチを通じて、すぐに使える明確で親しみやすいアドバイスを提供します。
博士課程の学生の調査データ分析に適したツールの選択
調査分析のアプローチは、保有しているデータによってすべて変わります。もし回答がきちんと整理された数字であれば、異なるツールが必要になるでしょう。一方で、自由回答からのテキストが大量にある場合には、また別のアプローチが必要です。私のお勧めは次の通りです：
定量データ：もし支持を受けた学生の数、旅行頻度、または会議への参加回数のような数値データを扱うのであれば、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使えば、簡単に数えるやチャート化することができます。合計、パーセンテージ、簡単なグラフは数秒で完成します。
定性データ：詳細な洞察—個人的な話、フォローアップの回答、または自由なフィードバックを扱う際には、すべての回答を読むのは非効率です。そこでAIツールが役立ちます。現代のAI調査応答分析プラットフォームは、言語モデルを使用して、乱雑なテキストデータから主要テーマを要約し、グループ化して迅速に浮き彫りにします。
定性的な回答を扱うための2つの良いアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは同様のGPTツール
調査データをエクスポートしてChatGPTや類似のGPTベースのチャットボットに貼り付けることができます。次に、調査データについてAIと直接対話し—共通のテーマ、トレンド、または直接的なフィードバックについて尋ねることができます。
しかし、正直に言うと：このアプローチは、データセットが大きく、構造化されていない場合、または質問の種類が混在している場合にはうまく機能しません。データをフォーマットしたり、再コピーしたり、チャンクに分割することが一般的です。リアルタイムのフォローアップや質問ごとのフィルタリング、異なるチームメンバーのサポートなどの高度な機能を求めるなら、オールインワンツールには明らかな利点があります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、調査の収集とAIによる深い定性分析のために開発されました。回答は会話形式の調査で収集—硬直した形式ではなく、対話式のインタビューを考えてください。自動的にフォローアップの質問を行い、博士課程の学生の会議や旅行サポートのニーズと動機をさらに深く掘り下げることができます。（フォローアップの働きについてさらに詳しくはこちら。）
分析を行うとき：Specificは瞬時に回答を要約し、繰り返されるトピックを見つけ、実用的な洞察を強調します—スプレッドシートの操作なしに。調査データについてAIと直接対話することができ、ChatGPTのようですが、研究に特化した機能を備えています。たとえば、どのデータが分析されるか管理したり、異なる質問タイプのフィルタを適用したりできます。さらに詳しくは、私たちの機能の説明をご覧ください：SpecificによるAI調査応答分析。
この分野のその他の注目すべきAIツールには、NVivo、MAXQDA、Atlas.ti、Looppanel、Delveがあります。これらは、オープンエンドの調査応答作業を効率化するための、自動コーディング、定性データ検索、テーマ発見、共同分析の様々な組み合わせを提供します。オプションが多すぎるため、ツールセットを決定する前にワークフローをマッピングする価値があります。[1][2][3]
新しい大学博士課程の学生向けの会議と旅行サポートに関する調査を生成する必要がある場合、またはゼロから構築を試みたい場合は、AI調査生成器をお試しください。
大学博士課程の学生の会議と旅行サポートに関する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
調査データが集まったら、特に自由回答や多部回答がある場合には、重要な洞察を引き出すために良いプロンプトが必須です。私がどのようにアプローチするかをご紹介します：
コアアイデアのプロンプト：博士課程の学生の間での主要なテーマや話題のポイント—例えば、最も一般的な障壁や要求について知りたい場合には、「コアアイデア」プロンプトで始めます。ChatGPTとSpecificの両方でうまく機能します。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです（各コアアイデアにつき4-5語）+最大2文の説明を付けてください。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定（言葉ではなく数字で）、最も多く言及されたものが上位
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
コンテキスト追加のヒント：AIは、調査が何についてのものかを短く伝えると、常により良い結果を出します。例えば：
この調査は、大学博士課程の学生が所属する機関から提供されている会議や旅行のサポートについてのフィードバックを収集しています。私の目標は、主な痛点や改善の機会を理解することです。このコンテキストを念頭に置いて、以下の回答を分析してください。
主要テーマが得られたら、ターゲットを絞ったプロンプトでさらに深く掘り下げます。例えば、「資金の遅延」や「透明性の欠如」というテーマについてもっと知りたい場合は、次のように言います：
資金の遅延についてもっと教えてください。学生が挙げた具体的なことは何ですか？
特定のトピックのプロンプト：ニッチなトピック（例えば旅行助成金のコミュニケーション）に関する証拠を探しているなら：
旅行助成金のコミュニケーションについて話した人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：博士課程の学生の回答者をプロフィール、動機、サポートの必要性によってセグメント化したい場合：
調査の回答を基に、製品管理において使われる「ペルソナ」に似た個別のペルソナを特定して説明してください。各ペルソナに対して、それらの主要な特性、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。
痛点と課題のプロンプト：聴衆の困難を推測するだけでなく、リストを尋ねてください。
調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、挫折、または言及された課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記してください。
動機と要因のプロンプト：博士課程の学生の会議参加の背後にあるものを知りたい場合：
調査の会話から、行動や選択の背後にある主な動機、欲望、または理由を抽出してください。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。
感情分析のプロンプト：学生の満足度の感じをつかむ：
調査の回答に示される全体的な感情（例えば、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。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。
提案とアイデアのプロンプト：改善の機会を頻度や優先順位ごとに整理したい場合：
調査回答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てリストアップしてください。それらをトピックや頻度ごとに整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
最適な調査質問については、大学博士課程の学生向けの会議と旅行サポート調査のデザインについての記事をチェックしてください。また、調査の構築に関するヒントについては、会話形式での大学博士課程の学生調査の作成方法をご覧ください。
Specificが質問の種類によって定性的な調査結果を要約する方法
SpecificはAIを使用して調査回答を分析し、元の調査の構造に合わせた要約を提供します：
自由記述質問（フォローアップの有無にかかわらず）：すべての学生回答の単一の、読みやすい要約を、関連トピックのフォローアップ質問のまとめとともに取得します。これにより、すべての回答を読むことなく、何が述べられているかを一目で見ることができます。
フォローアップ付きの選択肢：「どの種類のサポートを利用しましたか？」のような質問で、フォローアップのテキストを伴う場合、Specificはすべてのフォローアップ回答を選択肢ごとにグループ化して要約します。各選択肢に対して人々が何を言ったかが見られます。
NPS（ネットプロモータースコア）：Specificはプロモーター、パッシブ、デトラクターのために別々の要約を提供し、各グループのスコアの背後にある共通のフィードバックや説明を示します。
これはChatGPTで手動でも行えますが、より面倒でエラーが発生しやすいです。
これを実際に見たい場合は、SpecificにおけるAI調査応答分析の動作方法をお読みください。
調査分析におけるAIのコンテキスト制限の対応方法
多くの大学博士課程の学生の調査から定性的なデータを大量に取得する場合、ほとんどのAIモデルでコンテキストサイズの制限に達することになります。データが収まらない場合、ここに示す方法で対処します—これらのアプローチはSpecificにネイティブですが、他の場所でも手動で即興できます：
フィルタリング：「旅行資金ギャップ」を言及した学生や、初めての会議参加についてのすべての質問に回答した回答者など、特定のフィルターに一致する会話や回答のみを分析します。これによりフォーカスを保ちながら、AIに対するデータサイズを減らすことができます。
トリミング：分析に重要な質問のみを選択します。例えば、会議参加の障壁についての主な開放型質問への回答のみを送り、スペースが不足の場合には副次的な人口統計情報は無視します。
これらのテクニックにより、関連性を失わずにはるかに大きなサンプルを分析でき—and endless copy/paste sessionsの苦痛を避けることができます。このワークフローを詳しく知るには、応答分析ガイドをご覧ください。
大学博士課程の学生の調査回答を分析するための協力機能
調査分析の協力はしばしば混乱します。大学の環境や研究チームにおいて、メール混乱、不明確なバージョン管理、調査レビューの過程で誰が何をしたのかを把握するための苦労があります。
Specificでは、チームの誰もがAIとチャットするだけで調査データを分析できます。特定の質問、回答者グループ、仮説を対象とした複数のチャットを立ち上げることができます。各チャットは固有のフィルターを持ち、議論されている質問や探求している質問を保存します。最も良いのは、どのチャットを誰が開始したのか常に確認できるため、追跡が容易です。
可視性が組み込まれています。協力AIチャットでは、各メッセージに送信者のアバターが表示され、会議資金に関する特定の観察を誰が行ったのか、旅行補償の経験についての明確さを求めたのかを確認できます。
チームワークで迅速に繰り返し行います。アドバイザーや共研究者、部門長を動員して、ライブで発見を探索しタグ付けし、意思決定を迅速化し、分析の質を向上させることができます。
協力型の調査分析機能の利用について詳しく知りたい方は、SpecificのAIパワード調査応答分析チャットをご覧ください。
今すぐ大学博士課程の学生向けの会議と旅行サポートの調査を作成
自然なフィーリングの会話形式の調査を通じて、博士課程の学生からの詳細で実用的な洞察を集め始めましょう。スプレッドシートや手動コーディングは不要で、初日からSpecificで分析を簡素化します。
