この記事では、大学卒業生を対象にしたメンタルヘルスとウェルビーイングに関するアンケートの回答を、AIを使って迅速かつ深く分析するためのヒントを紹介します。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アンケート分析のアプローチ（およびツール）を選択する際は、大学卒業生のメンタルヘルスとウェルビーイングに関するアンケートから収集されるデータの構造と種類に依存します。
定量データ: これは例えば、各選択肢を選んだ学生の数やNPSスコアのようなものです。これらは単純で、Excel、Google Sheets、または調査プラットフォームの組み込みダッシュボードレポートを使用して数値を計算し、トレンドを可視化するだけです。
定性データ: 自由形式の回答や詳細なフォローアップの返信は豊かな文脈を提供しますが、特に大規模では手作業で絞り込むのは困難です。すべての回答を読むのは現実的ではありません。そういう時には、AIツールが活躍し、大量の非構造化フィードバックを効率的に処理・要約するのに役立ちます。
定性的な回答を扱う際のツールのアプローチは二つあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
エクスポートしたデータをChatGPT（または主要なGPTベースのツール）にコピーし、回答に関する質問を対話形式で聞くことができます。
このアプローチは機能するものの、アンケート分析に最適化されていません。コピーペーストの作業はデータセットが大きくなるにつれて煩雑になり、コンテキストウィンドウの制限に達するため、一度にすべてを分析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
SpecificはAIを利用したアンケート分析に特化しています。 スマートで会話式のアンケートを使用して自動フォローアップ質問のおかげで詳細を探ることでデータを収集できます（自動AIフォローアップの動作を参照）。これにより、取得した各回答の質と明瞭さが向上します。
分析面では、Specificがあなたの代わりに煩雑な作業を行います。 そのAIは回答を瞬時に要約し、主要なテーマを見つけ、実用的な洞察を浮き彫りにします。もはや手作業でのデータ準備やツール間の切り替えは不要です。ChatGPTのようにデータについてAIと直接チャットできますが、フィルタリング、セグメント分け、およびAIコンテキストに送信するものを管理するための追加機能があります。SpecificでのAIアンケート回答分析の可能性の完全な概要を入手してください。
メンタルヘルスとウェルビーイングに関する大学卒業生アンケートの回答を分析するための有用なプロンプト
自由形式の回答を分析する際、プロンプトの質が出力の価値を直接形作ります。これらのAIプロンプトは、あなたの大学卒業生がメンタルヘルスとウェルビーイングについて本当に言いたいことの核心に迫るのを助けます。
核心となるアイデアのプロンプト: これは専門家が使用する主要なプロンプトであり、実際にはSpecificがその舞台裏で使用しています。任意のGPTツールで試してみてください：
あなたのタスクは、核心となるアイデアを太字で抽出し（核心となるアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を提供することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアが何人に言及されたかを指定（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
より良い結果のためのAIへの文脈の提供。 あなたの聴衆、目標を説明したり、あなたが学びたいことを共有することさえできます：
最近の大学卒業生のメンタルヘルスとウェルビーイングに関する課題についてのアンケート回答を分析してください。繰り返し現れるテーマやパターンを強調し、卒業後の生活への適応に関連するトピックに注意を払ってください。
テーマに関するフォローアップのプロンプト: 要約で発見された特定のアイデアについて掘り下げたい場合は、「XYZ（核心アイデア）についてもっと教えてください」と質問します。
特定のトピックの言及に関するプロンプト: 何かがあったかどうか（または欠けていたかどうか）を確認するため:
「誰かがバーンアウトについて話しましたか？」
プロのヒント：「引用を含める」と追加して直接のフィードバックを見てください。
ペルソナのプロンプト: あなたの聴衆の中の明確なグループを特定します。「アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に明確なペルソナのリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、彼らの主要な特性、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ます。」
痛みのポイントと課題のプロンプト: 「アンケートの回答を分析して、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題を一覧にしてわかりやすくまとめます。各項目を要約し、出現頻度やパターンに注意してください。」
動機と推進力のプロンプト: 「アンケートの会話から、参加者が行動や選択をする主な動機、願望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けとなる証拠を提供します。」
感情分析のプロンプト: 「アンケート回答に表現された全体的な感情を評価します（例えば、ポジティブ、ネガティブ、中立）。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ます。」
提案とアイデアのプロンプト: 「回答者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、一覧にしてください。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。」
満たされていないニーズと改善機会のプロンプト: 「回答者が指摘した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするためにアンケート回答を調べてください。」
Specificが異なるタイプのアンケート質問を分析する方法
自由形式の質問（フォローアップ付きまたはなし）: Specificはすべての基本回答と関連するフォローアップの要約を提供するため、各回答の背後にある完全な文脈を理解できます。このアプローチは、学生のストレスとウェルビーイングのニュアンスを理解することを主張するメンタルヘルス研究の専門家であるLaurie Santosによって推奨されるベストプラクティスに倣っています。[4]
選択肢とフォローアップ: 各オプション（例えば、「不安を感じている」）は、要約されたフォローアップの別々のコレクションを持ちます。どの問題が最も多くコメントまたは懸念を引き起こしているかを一目で確認できます。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）: 各グループ—批判者、中間層、推奨者—に対する関連フィードバックの別個の要約を提供します。これは、最も満足している回答者にとって何が機能しているか、他の人との関与を失っている場所を簡単に見つけるのに役立ちます。
ChatGPTを使用してこれを再現することは可能ですが、同等で整理された結果を得るには、より手間のかかるステップとデータスライシングが必要です。
データセットがAIのコンテキストウィンドウには大きすぎる場合の対処法
GPTのようなAIツールにはコンテキストサイズの制限があります—何百もある大学卒業生のアンケート回答をロードすると、AIがすべてを一気に扱えないかもしれません。これは特に、メンタルヘルスのアンケートが大量のオープンフィードバックを生み出すこと（キャンパスメンタルヘルスサービスへの需要の急増後のトレンド[2]）により、真の障害になります。
これに対処するための簡単な方法が二つあります（どちらもSpecificで自動的に扱われます）：
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の選択肢を選んだ学生の会話のみを分析します。こうすることで、バーンアウトや孤独感を具体的に言及したセグメントに焦点を当てることができます。
クロッピング: データをAIに送信する際に含める質問を制限します。例えば、「どのような課題に直面していますか？」セクションの回答のみを確認し、関連性の低い質問を無視してスペースを節約します。
これらの戦略は、使用するツールに関係なく、より多くのデータを効率的に分析するのに役立ちます。
大学卒業生メンタルヘルスアンケート回答の分析のための協力機能
分析での協力は難しくなりがちです—大学スタッフ、メンタルヘルスカウンセラー、または自分のチームと作業するときでも、大学卒業生のメンタルヘルスとウェルビーイングに関する重要な洞察に全員を合わせることは簡単ではありません。
AIとチャットして一緒に分析: Specificでは、同じデータセットで複数の分析チャットを立ち上げることができます。各「スレッド」には独自の視点が持てます—例えば、学生のストレス、サポートニーズ、卒業後の調整を追跡するものです。
フィルターと帰属を使った並行分析: 各分析チャットには異なるフィルターを適用できます（例えば、不安を言及した学生からの回答のみを確認する）。どのチャットが誰によって作成されたかが常にわかり、チームワークと責任がグループや委員会全体で明確になります。
協力の透明性: 各チャットメッセージの横に表示されるアバターで、誰がどの解釈やコメントをしたのかを簡単に追跡できます。これにより、全員の共通認識を保ち、さまざまな視点から高品質な洞察を促進します。大学卒業生メンタルヘルスアンケートをより良いチーム協力のために構築する方法については、この実用的なハウツー記事をチェックしてください。
インサイトを効率的に探索し比較する: 特にメンタルヘルスの質問への応答は繊細で微妙な問題に取り組むことが多いため、1か所でチームメイトと簡単にメモを比較できることは、研究者の効率だけでなく、倫理的に解釈するためにも大きな利点です。
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