この記事では、大学院生向けのラボ文化調査にAIツールとスマートな戦略を用いて回答を分析するためのヒントを紹介します。さっそく始めましょう。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
調査分析へのアプローチは、データの形式と構造に大きく依存します。実際のところ、これが何を意味するのかを見てみましょう：
定量データ: リッカート尺度の回答（「非常に同意」から「非常に同意しない」まで）や選択問題は単純です。ラボの運営に関して特定の回答をした学生の数を知りたい場合は、ExcelまたはGoogleスプレッドシートを使うことで、数えて、グラフ化して、次に進むことができます。
定性データ: 自由回答やフォローアップ質問—「研究室の協力に関する体験を述べてください」—は異なる性質のものです。数十または数百の回答がある場合、各回答をただ読むわけにはいきません。AIを使うことで、多くの定性フィードバックを効果的かつ効率的に分析することができます。
定性回答に関するツールのアプローチは2つあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートした調査データをコピーしてChatGPTで分析のために貼り付けることができます。これにより応答についてチャットし、テーマや核心的なアイデアを抽出するようAIに依頼できます。
ただし、この方法は理想的ではありません。使いにくいです。データをフォーマット化し、もし大きすぎる場合は分割する必要があるかもしれませんし、異なるチャットやセッション間でコンテキストを切り替える必要があります。どのフォローアップがどのオリジナルの回答に関連しているかなどの微妙なニュアンスを理解するのは難しくなります。
Specificなどのオールインワンツール
Specificはこのプロセスを円滑にするために設計されたAI調査ツールです。分析だけでなく、開始時からより良いデータ収集を助けます。学生が調査に回答する際、AIインタビュアーはその場でフォローアップ質問を行い、よりリッチな回答をすぐに引き出します。自動AIフォローアップ質問の動作を参照してください。
回答を収集した後、SpecificのAIはすべてを瞬時に分析します。自動的にキーテーマ、感情、そして行動に移せるインサイトをサマリー化し数秒で抽出します。スプレッドシートも、手動での選別も必要ありません。本当に際立つものを理解したいですか？データと直接チャットすることができます—ChatGPTを用いた調査分析に特化したものです。また、AIが使用するコンテキストに細かく制御がききます。
より詳細な内容を知りたい場合は、AI調査回答分析の詳細調査をご覧ください。
大学院生のラボ文化調査分析に役立つプロンプト
調査データから意味のあるインサイトを得るには、文字通り正しい質問をすることが鍵となることがよくあります。ChatGPTを使用する場合でも、Specificのようなオールインワンツールを使用する場合でも、以下のプロンプトはインサイトの抽出をより簡単で一貫したものにします。
核となるアイデアのプロンプト: 大量の自由回答から主要テーマや核心的概念を抽出するために使用します。この特定のプロンプトはSpecificで使われており、他の場所でもうまく機能します：
あなたの仕事は核心的アイデアを太字（各核心的アイデアあたり4-5語）で抽出し、最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心的アイデアがどのくらいの人に言及されたかを明記（数字を使用、単語ではない）、最も多いものを上位にする
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **核心的アイデア:** 説明テキスト
2. **核心的アイデア:** 説明テキスト
3. **核心的アイデア:** 説明テキスト
プロンプトはより多くのコンテキストがあるときに常により良いパフォーマンスを発揮します。調査の目的（例：「大学院生の研究室環境におけるコミュニケーションと協力の課題を探る」）についてAIに伝え、状況について少し説明することで、よりスマートで的を射た結果が得られます。ここにコンテキストを持つプロンプトの例があります：
ここにコンテキストがあります：65人の大学院生に対してラボ文化の課題、特にガバナンス、コミュニケーション、ワークライフバランス、サポートに関する経験を理解するための調査を行いました。
あなたのタスク：ラボの構造とアドバイザーとの関係に関連する要点を抽出・要約してください。
一度核心的アイデアのリストを得たら、「[核心的アイデア]についてもっと教えて」といったフォローアップを使って各トピックをより深く掘り下げてください。
特定のトピックに対するプロンプト: 何かに関して素早く注目したいですか？「誰かがジェンダーダイナミクスについて話しましたか？」と試してください。Tip: 直接の例が欲しい場合は「引用を含める」と追加します。これにより、通常見落とされがちな経験を強調することができます。研究は、例えば、構造化されていないラボ環境が、誰も介入しない場合、役割のジェンダー別の分割を頻繁に引き起こすことを示しています。[1]
ペルソナに対するプロンプト: 回答者の中で異なるペルソナを理解することは、ターゲットとした改善策を作成するのに役立ちます。「調査の回答に基づいて、特定のペルソナを識別し説明してください。製品管理での「ペルソナ」の使用に類似しています。各ペルソナについて、鍵となる特徴、動機、目標、それに関連する引用や観察されたパターンを要約してください。」
課題とチャレンジに対するプロンプト:「調査の回答を分析し、最も頻繁に言及された痛点、フラストレーション、または課題をリストしてください。各課題を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。」
動機と要因に対するプロンプト:「調査の対話から、参加者が行動や選択に表現した主な動機、欲望、理由を抽出してください。似た動機をまとめ、データからの証拠を提供してください。」
感情分析のプロンプト:「調査の回答に表現された感情を評価してください（例えば、ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに寄与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。」これは特に重要で、PhDの学生の50%以上が不適切な行動を報告し、多くが孤立感や不安と闘っています。[4][5]
提案とアイデアに対するプロンプト:「調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストしてください。トピックや頻度で整理し、関連する箇所には直接の引用を含めてください。」
未充足のニーズと機会に対するプロンプト:「回答者が強調した未だに充足されていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を調査回答から明らかにしてください。」
このターゲットオーディエンスとトピックに対する調査質問の枠組みを詳しく知りたい場合は、大学院生のラボ文化に関する最高の質問集をご覧ください。
Specificにおける異なる調査質問タイプの分析方法
SpecificはAIを活用した分析を各質問タイプに適用し、複雑な調査から意味のある発見を容易に抽出することができます：
フォローアップの有無に関わらずの自由回答質問: すべての初期回答へのサマリーと、フォローアップ質問に結びつけられた関連洞察を得ることができます。
選択とフォローアップ: 各回答選択に対して、AIは関連したフォローアップ回答をサマリー化します。これはなぜ学生が特定の回答を選んだのか、その背後にある理由を理解するのに最適です。
NPS: 各グループ（批判者、中立、推奨者）には、セグメントによって言及されたユニークな視点を強調する専用サマリーが用意されています。これは非常に満足したグループと不満のグループ間のパターンを発見するのに役立ちます。
ChatGPTでも類似のことができますが、各質問のためにグルーピング、チャンク、プロンプト作成を意識的に行う必要があり、それは非常に手間がかかり、組織的でないとミスを犯しやすいです。調査の構築ウォークスルーを見たい場合は、大学院生のラボ文化調査の作成方法をご覧ください。
大量の調査データにおけるAIのコンテキスト制限に対処する
すべてのAIツールにはコンテキストの制限があります。ラボ文化調査が多くのオープンエンドの回答を得ると、それにすぐ到達します。ここでの管理方法を紹介します（これらのアプローチはSpecificに組み込まれていますが、他の場所でも類似の戦略を利用できます）：
フィルタリング: AIに送信する前に回答を絞り込みます。例えば、研究室のコミュニケーションに関する問題を報告した会話のみに焦点を当てた、または、‘ワークロード管理’質問に対する返信のみを分析することでデータの量を削減し、関連性を向上させます。
切り抜き: AIに選択した質問やセグメントだけを送信します。ガバナンスについての視点を理解したいですか？そのセクションだけを切り抜き、送信し、コンテキストを合わせ、洞察を集中させます。
これは特に役に立ちます。研究によると、ラボ文化の主な課題は通信とワークロードに関連していることが多いため、ターゲットを絞った分析は大いに貢献します。 [2][3]
大学院生の調査回答を分析するためのコラボレーション機能
ラボ文化のための定性調査を分析する最も困難な部分の1つは、同僚と共同作業を行い、発見を共有し、お互いの分析を構築し、誰が何を貢献したかを把握することです。
Specificでは、AIと直接チャットすることでデータの共同分析ができます。複数のチームメンバーが異なるチャットを立ち上げ、それぞれが独自のフィルターと調査ラインを使用できます。分散型の研究チームには最適です—社会力学について経験を探求したり、同僚がワークロードやアドバイザーの関係に焦点を合わせたりすることができます。各チャットは誰が作成したのかを明示しているので、スレッドを管理し、発見を調整するのが簡単です。
すべてのAIチャットメッセージは貢献者を強調しています。コラボレーションを行う際、送信者のアバターが表示され、透明性があり、誰が何を言ったかを簡単に追跡できます。多数の大学院生や異なる部門と協力している場合、これは非常に重要です。明確なコミュニケーションと記録管理が必要です。
今すぐ大学院生のラボ文化に関する調査を作成しましょう
AI対応調査を使って実用的なフィードバックを収集し、データ分析を迅速かつ共同で行い、洞察に満ちたものにすることで、ラボの文化と学生の成果を向上させましょう。