この記事では、大学院生を対象にしたダイバーシティとインクルージョンに関する調査への回答を、最も優れたAIと手動技術を使用して分析するためのヒントを提供します。
調査分析に適したツールの選び方
アプローチは主に調査から得られるデータの種類に依存し、ツールはその回答の構造に一致する必要があります。
定量データ: オプションを選んだ学生の数や評価スケールなど、カウントが簡単なものは、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールで分析できます。これらは統計、チャート、ランク付けを簡単に処理します。
定性データ: 自由記述回答やフォローアップコメントを扱う場合、大量のデータや無秩序なデータのため、すべてを読むことはできません。ここでAIツールが必須となり、大量のテキストを要約やテーマ、すぐに活用できる洞察に変換します。
定性的な回答を扱う場合のツールのアプローチは2つあります：
ChatGPTや同様のGPTツールによるAI分析
コピーペーストとチャット: 最も簡単なアプローチは、通常はCSVとしてエクスポートされた回答を大きな塊でChatGPTにペーストし、学生が何を言ったかを質問したり要約したりすることです—まるでスマートなアシスタントとチャットしているようなものです。
欠点: これには限界があります。コピー＆ペーストの手間、文脈サイズの制限があり、分析が深くなったり、結果を再訪したい場合に会話を管理したり追跡したりするのが難しくなります。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析用に特別設計: Specificはこれに特化して設計されました。調査の作成から、より豊かな回答を得るための賢いフォローアップ質問、そしてAIによる回答分析まで、すべてを処理します。
データ収集を改善してより深い洞察を: 自動AIフォローアップを使用すると、学生からより豊かで明確な回答を得られます。そのため、後から分析する際により信頼性の高い洞察が得られます。
ワンクリックのAI要約とデータでの即時チャット: SpecificのAI駆動分析を使用すると、すべての回答の要約を得て、主要なテーマを確認し、データについてAIに質問することができます。ツール間を移動したり、無限にコピー＆ペーストしたりする必要はありません。また、AIに送信されるデータを完全に管理できます。
調査の作成については、ダイバーシティとインクルージョンに関する大学院生向け調査ジェネレーターおよびゼロからのAI調査ジェネレーターをご覧ください。
NVivoやMAXQDAのような他のプラットフォームも、定性的データに対して類似のAI駆動機能を提供しており、例えば自動コーディングや感情分析などのツールを使用して役に立つオーバービューを提供しますが、セットアップに手間がかかり、Specificが提供する「結果とチャットする」体験が欠けています。
大学院生のダイバーシティとインクルージョンに関する調査分析に使える便利なプロンプト
AI駆動ツールは使用するプロンプトが優れたものであるほど効果を発揮します。SpecificやChatGPT、他のツールを使用する場合でも、データからより良い回答を得る方法を紹介します。
コアアイデアのプロンプト: 学生が実際に話している内容を箇条書きでシンプルにまとめたい場合、このコアアイデアプロンプトを使用してください。これは実証済みで、Specificは分析にこれを利用しています。AIチャットにそのまま貼り付けるか、Specificで自動的に使用してください：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5語）と、それに対する最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人数を明示（言葉ではなく数字を使用）、最も言及が多いものをトップに
- 提案なし
- 指示なし
例示出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
より良い回答のための文脈付け: AIに調査や目標について詳しく伝えるほど、分析がより向上します。「人々は何を言ったか？」と聞く代わりに、次のような質問を試してみてください：
この調査は2024年に大学院生によって完了されました。主な目的は、高等教育におけるダイバーシティとインクルージョンに関する経験と関心事を理解することです。学生が言及した主要なトピックを要約してください。
深掘りプロンプト: コアアイデアのリストを得たら、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と聞いてズームインします。これにより、AIはホットスポットや新しいテーマに集中できます。
特定のトピックや検証のプロンプト: 何かを見逃していないか確認するために、「誰かが[例：キャンパスの雰囲気、給与の公平性、教員の多様性について話しましたか？見積もりを含めてください]」と質問します。これにより、支持的な証拠や微妙なコメントが表面化します。
ペルソナのプロンプト: 誰が何を言っているのかをより良く把握したい場合は、次のように使用します：「製品管理で使われる 'ペルソナ'のように、調査回答に基づいて個別のペルソナを特定し、それぞれのペルソナの主要な特性、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: このトピックでは非常に関連性があります：「調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題を列挙します。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記載します。」
感情分析のプロンプト: 支配的な気分や態度を確認するために：「調査回答で表現された全体的な感情を評価します（例：肯定的、否定的、中立的）。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ます。」
提案とアイデアのプロンプト: 行動可能な推奨を得るために：「調査参加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、トピックや頻度で整理します。関連するところで直接の引用を含めます。」
分析を開始する前に、大学院生向けダイバーシティとインクルージョン調査で尋ねるべき最良の質問ガイドを参照してください。
質問タイプによるSpecificの定性データ分析法
Specificは分析を構造化し、常に各調査質問タイプに合わせた要約を得られるようにします：
フォローアップあり/なしの自由記述質問: メインの質問とフォローアップを網羅した単一の明確な要約を得ることができるので、大局と詳細な説明を一カ所で確認できます。
フォローアップ付きの選択（複数選択）質問: 各回答選択には、その選択に関連するすべてのフォローアップ回答に対するAI生成の要約が付きます。つまり、学生が選んだ理由や感情、固有の関心事を理解することができます。
NPS（ネットプロモータースコア）: 各カテゴリ（批判者、パッシブ、プロモーター）には、それに関連するすべてのフォローアップコメントの個別要約が付きます。キャンパスの雰囲気に言及したパッシブが5人いたり、給与の不平等について話したデトラクターが3人であれば、そのパターンをすぐに確認できます。
ChatGPTを使用してデータをフォーマットし、同じことを行うことができますが、特に質問タイプごとに整理し、要約を維持するには、多くの手動作業が必要です。
関連: Specific内でのAI生成フォローアップの仕組み。
調査分析におけるAIのコンテキストサイズ制限に対処する方法
AIモデル—Specific、ChatGPT、または他のツールにかかわらず—が一度に扱えるテキストの量は無制限ではありません。膨大な量の調査回答がある場合、「コンテキスト制限」に直面します。これに対応して分析を効果的に保つ方法を以下に示します：
フィルタリング: 学生が特定の質問に答えたり、特定の回答をした調査会話のみを含みます。これにより、AIの「注意領域」の貴重なスペースを確保し、最も関連性のあるデータのみが分析されます。
クロッピング: 分析に最も重要な質問だけを選択します。無関係または埋め草の質問を除外し、AIが重要なことに焦点を合わせ、最も価値のあるデータが利用可能なコンテキストウィンドウに収まるようにします。
SpecificのAIチャット分析には、これらのアプローチが組み込まれており、設定がとても簡単です。
大学院生調査応答の分析における共同機能
大学院生のダイバーシティとインクルージョン調査を分析する際の最も困難な部分の1つは、誰もがレビュー、議論、発見の共有を行いながら、遅れや作業の重複を避けることです。
インスタントAIチャット分析で、チームと一緒に: Specificを使用すると、ダッシュボードの操作や技術的な苦労なしに、AIとのチャットを通じてデータをすぐに分析できます。
複数の分析スレッドと所有権: 同じデータで異なるスライス（例：キャンパスのインクルージョン、教員の多様性、給与の差異）でフィルターされた複数のチャットを開始できます。各チャットにはそれを作成した人が表示されるので、チームで作業を分担したり結論を並行して比較したりできます。
明確な可視性と責任: 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ます。それが誰の質問なのか常に分かり、大規模な研究チームやステークホルダーと結果を共有する際に重要です。
詳しくは、大学院生のダイバーシティ調査の簡単な構築と分析ガイドをご確認ください。
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