この記事は、AIツールと専門技術を使って国際学生の体験に関する大学院生調査からの回答を分析し、より迅速で豊かなインサイトを得る方法についてのヒントを提供します。
調査データを分析するための適切なツールの選択
調査結果を分析し始めるとき、最適なアプローチはデータの形式と構造に依存します。
定量データ: 複数選択式または評価スケールの質問（「満足度を1〜5で評価してください」など）がある調査では、これらは簡単に分析できます。簡単な概要やチャートのためにExcelまたはGoogle Sheetsのようなシンプルなスプレッドシートツールをお勧めします。これらは、数、割合、平均を簡単に扱えます。
定性データ: 自由記述式の質問やフォローアップでの詳細を求めた場合、自由記述回答が得られます。全てを読むのは圧倒される可能性があり、重要なテーマを見逃す恐れがあります。ここでAIツールが輝きます。数百のニュアンスのある回答を超高速でパターンを見つけ、アイデアをグループ化し、意味を要約できます。
定性回答を扱う際の主なアプローチは2つあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
コピー、貼り付け、チャット: エクスポートした回答をChatGPTのようなツールにコピーし、共通のテーマを見つけたり、アイデアを要約したり、特定の質問に答えるためにプロンプトを作成できます。これは機能しますが、特にデータをチャンクに分割したり、以前のチャットや分析に戻ったりする必要がある場合には便利とは言えません。
手動の努力: ファイルを管理し、大量のテキストをコピーし、一度限りのセッションでAIの記憶に頼っています。少人数の回答には対応できますが、それ以上の規模では頭痛の種になります。
オールインワンツール「Specific」
このために設計されたプラットフォーム: Specificのようなプラットフォームは、このために設計されています。これらは、データ収集（自動フォローアップでより深く掘り下げる会話型AI調査を通じて）と分析（各回答の文脈を理解するAIを活用して行います）を処理します。
高品質なデータ: Specificを使って調査を実行すると、リアルタイムでスマートな動的フォローアップ質問が行われます。つまり、実際の学生からの長く、考え抜かれた回答が得られるため、あなたの分析はすでに一歩進んでいます。（高品質な回答がなぜ重要かについてはこちらで詳しく学べます。）
AIによる分析: すべての回答を読む代わりに、Specificにコアアイデアを即座に要約させ、重要なテーマをハイライトし、トピック、ペルソナ、感情ごとに具体的なインサイトを抽出させることができます。結果についてAIとチャットも可能です—ChatGPTのように、しかし調査データを大規模に扱うように設計され、複数の分析チャット、高度な文脈管理、チームコラボレーション機能を備えています。
大学院生調査データ分析に役立つプロンプト
プロンプトは、調査データから必要なものを抽出するためにAIに指示を出します。ここでは、大学院生向けの国際体験調査に特に効果的なプロンプトを紹介します。
コアアイデアのプロンプト: 大規模な回答セットでも、上位のテーマとそれがどのくらい出現するかを迅速に明らかにするのに最適です。Specificのデフォルトのアプローチですが、ChatGPTや他のAIツールでも使用できます：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（各コアアイデアは4〜5語）で抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを具体的に示す（数字を使用し、単語ではなく、最高頻度が最初に）
- 提案をしない
- 指示をしない
例:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
調査、その目的、回答者に関するどんな詳細についても文脈を提供すると、AIは常により良い結果を出します。以下は、期待されるものを強調する例のプロンプトです：
国際学生体験について大学院生の調査回答を分析してください。繰り返される課題、留学の主要な動機、および大学のサポートプログラムに関する提案を探しています。
特定のトピックを深掘り: 面白いことを見つけたら、さらに探求するために以下のように尋ねてください：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください
仮説の検証: 特定の課題または側面について誰かが言及したか確認するために：
誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めてください。
あなたの聴衆を理解する: ペルソナマッピングのために、これを使用します：
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われる「ペルソナ」のように異なるペルソナを識別し記述してください。それぞれのペルソナについて、主要特徴、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。
痛点と障害の発見:
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または言及された課題をリストアップしてください。各項目を要約し、出現頻度やパターンを記録してください。
動機と推進力:
調査会話から、行動や選択の背後にある主要な動機、願望、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。
感情の内訳:
調査回答全体で表現された感情（例：肯定的、否定的、中立的）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キーのフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
提案と満たされていないニーズ: 改善の機会を見つけるためにAIに促すこともできます：
修正されたニーズ、ギャップ、または改善の機会を調査回答から見つけ出し、リストアップしてください。
調査参加者の提供した提案、アイデア、またはリクエストをすべて特定し、トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。
素晴らしい質問を作る際のアイデアや次の調査作成のための助けが欲しい場合は、国際体験のための大学院生調査の最高の質問に関する記事や、この観客とトピックのためのAIによる調査プロンプトジェネレーターをチェックしてください。
質問形式による特定の定性データの分析方法
Specificは、生のデータを質問構造に合わせたインサイトに変換するように構築されています：
自由回答質問（フォローアップがある場合も含む）: 全ての回答から最も重要なポイントをキャプチャする即座の要約と、フォローアップからのどんな補足的な詳細も含まれます。
フォローアップ付き選択肢: 「なぜ/なぜそうではないか」というフォローアップ付きの複数選択質問では、各回答オプションに焦点を当てた要約が提供され、それぞれの経験やチャレンジについて学生がどう語っているか正確にわかります。
NPS質問: それぞれのカテゴリ（批評家、中立者、推奨者）には、フォローアップ回答からの詳細な要約が個別に提供され、なぜ批評家が不満なのか、中立者が決めかねているのか、推奨者が最も満足しているのは何かが簡単にわかります。
ChatGPTでも、回答を手動で分類し、各サブセットを分析することで同様の結果を達成できます。それは可能ですが、大規模または複雑なデータセットには労力がかかります。
このワークフローに関する詳細が欲しければ、AI調査回答分析専用ガイドや国際体験に関する大学院生調査の作成方法のリソースをチェックしてください。
AI調査分析におけるコンテキストサイズの課題を克服する
実際の課題の1つとして、全てのAIモデル（GPT-4を含む）には、一度に処理できるテキストやデータに制限があることが挙げられます。もしあなたの調査が人気で、何百もの長い自由回答があれば、AIの会話コンテキストに収まりません。
Specificはこの問題に対処するために2つの方法を提供します：
フィルタリング: 文化的適応に関するコメントをした人のみや、学業サポートについてフォローアップ回答があるものだけを分析するよう、選択された一部分の回答のみを分析できます。
クロッピング: 各AI分析スレッドに含まれる調査質問または回答タイプを選択します。これにより、コンテキスト制限に適合し、重要な視点を見落とさずに多くの会話を組み込むことができます。
これらの機能はSpecificにネイティブに組み込まれているため、プロセスを手動で管理したり、データを外部のテキストファイルに分割したりする必要はありません。
大学院生調査回答を分析するためのコラボレーション機能
調査分析でのコラボレーションは、本当のボトルネックになることがあります。Eメールチェーンを共有したり、Slackで洞察をコピーしたり、分析作業を重複させることで、特にドクターの学生の国際体験のような微妙なテーマに取り組む際には、最高のチームでさえスローダウンします。
マルチユーザーのチャット分析: Specificを使用すると、チームの誰でも、AIと会話しながら調査結果を分析することができます—まるでリサーチアナリストと話しているかのように。
並列分析ストリーム: 質問セット、ペルソナ、トピックごとに集中した分析チャットを好きなだけ設定できます。各チャットは、作成者、適用されているフィルター、カバーする側面を表示します。並行して作業することは、リサーチチーム、マーケティング、教育者にとって大きな利点です。
チームの透明性: 誰がどの質問をしているか、誰がどの回答に取り組んでいるかを確認し、インサイトの出所を追跡できます。各チャットバブルにはチームメンバーのアバターが表示され、コラボレーションがグループDMのように自然に感じられます。
新しい調査をゼロから作成したり、既存のものを適応させたりしたい場合は、AI調査ジェネレーターを使用するか、AIを活用した調査エディターで素早くコンテンツを編集できます。
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より豊かなインサイトを得られるようにし、分析の頭痛を解消します：会話型調査を設計し、回答を収集し、AIに主要なパターンを浮かび上がらせてもらい、安心して素早く学生の体験に影響を与えることができます。