この記事では、元カルトメンバーの調査に関するピアサポートグループのニーズを分析するためのヒントを紹介します。AI、証明されたプロンプト、および最適なツールを使用して、このユニークなデータをどのように扱うかをお見せします。
元カルトメンバーの調査データを分析するための適切なツールの選択
適切なアプローチとツールは、調査が回答をどのように収集したかによって決まります。選択肢を選んだ人数を数えるだけなら簡単です。しかし、長文の自由記述の回答を扱う場合、AIの助けが必要です。詳細に分解してみましょう：
定量データ：結果が構造化されている場合（例えば、複数選択肢の数字）、ExcelまたはGoogle Sheetsを使用してください。これらはカウント、平均、チャートを迅速に処理します。
定性データ：自由記述やフォローアップ質問への回答（選択の「なぜ」）に対して、1つ1つの回答を読むだけではすぐに圧倒されます。そして、手動のコーディングでは、微妙な感情の調査トピックであるピアサポートには対応できません。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
コピー・ペーストして対話：調査データ（CSVまたはスプレッドシート）をエクスポートしてChatGPTに貼り付けることができます。そこから、AIと対話し、テーマを探ったり、パターンの要約を求めたりできます。ただし、これは数十件の回答しかない場合に有効です。
しかし、ここに問題があります：大規模なデータセットでは、トークンやコンテキストの制限にしばしば直面します。外部ツールなしではチャットの整理、送信内容の追跡、回答のフィルタリングが困難です。元カルトメンバーのピアサポート調査の分析を管理することは、しばしば深い個人的な物語を含むため、迅速に手に負えなくなります。
Specificのようなオールインワンツール
調査に特化：Specificは、これらの状況に対応するために基礎から設計されています。会話型のAI駆動の調査を収集することができ、フォローアップ質問が各回答の質や詳細を向上させます（自動AIフォローアップ質問を参照）。
即時分析：AIエンジンがすべての回答を即座に要約し、テーマを組織し、成果のある洞察を浮かび上がらせます—スプレッドシートの煩わしい作業やコピー・ペーストは不要です。ダッシュボード内での調査結果についてAIと対話することができ、ChatGPTと話すのと同様にデータを管理する機能があります。
元カルトメンバーのピアサポート調査の利点：定性データとフォローアップの多いデータを扱うことで、Specificはピアサポートのニーズの核心に迫り、データの質を向上させ、離脱率を低下させます。これらの利点は公表された研究にも見られます：AI駆動の調査は完了率が70-80%（離脱率はわずか15-25%）を達成していますが、従来の形式では45-50%（40-55%）にすぎません。 [1]
元カルトメンバーピアサポートグループのニーズ調査データを分析するための便利なプロンプト
AI分析に大きなブーストを与えるのは、明確でコンテキストに基づくプロンプトです。ピアサポートのニーズに関する元カルトメンバーの調査に適した例を以下に示します：
コアアイデアのプロンプト：このプロンプトを使用して、定性回答から主要なテーマを抽出してください：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抜き出すこと（各コアアイデアにつき4-5語）+最大2文の説明を付けることです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 具体的なコアアイデアを挙げた人数を特定する（言葉ではなく数字を使用し、多く言及されたものほど上に置く）
- 提案はなし
- 側面的な表示はなし
例の出力：
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
常にコンテキストを提供すること：調査の背景をAIに伝えることでパフォーマンスが向上します。元カルトメンバーがピアサポートに最も求めることを理解する目的であると明示してください。シンプルな例を以下に示します：
これは、元カルトメンバーのピアサポートグループのニーズに関する調査の回答です。彼らが最も価値を置くサポート活動やグループ機能について焦点を当て、反復的なテーマを強調してください。
テーマに深く掘り下げる：コアアイデアを特定した後（「感情的安全性」など）、次のようにして続けます：
感情的安全性について詳しく教えてください。
特定のトピックに対するプロンプト：特定のアイデアについて回答者が言及しているかを確認するために使用してください：
誰かがプロフェッショナルなファシリテーションについて話しましたか？引用を含めてください。
元カルトメンバーピアサポートトピックに合った他のプロンプト：
ペルソナのプロンプト：「調査の回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」に似た異なるペルソナのリストを特定し、要約してください。各ペルソナにおいて、主要な特徴、動機、目標、関連する引用または会話で観察されたパターンを要約してください。」
痛点と課題：「調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストにしてください。それぞれを要約し、パターンの発生頻度を記録してください。」
動機とドライバー：「調査の会話から、参加者が行動または選択する際に表現する主な動機、欲望、理由を抽出してください。同様の動機をグループ化し、それらをデータからの証拠で裏付けてください。」
未満のニーズと機会：「調査の回答を検討し、回答者によって示された未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。」
感情分析：「調査の回答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。各感情カテゴリ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。」
他に質問するインスピレーションが必要な場合は、元カルトメンバーのピアサポート調査に最適な質問をご覧ください。
質問タイプごとにSpecificが分析する方法
Specificは、各質問タイプに基づいてその分析アプローチを自動的に適応させます：
フォローアップ付きの自由記述質問：各自由記述回答ごとに要約を取得し、フォローアップの回答が存在する場合は別の要約を取得し、各回答の背後にある詳細な説明が得られます。
フォローアップ付きの選択：各選択回答に関連するすべてのフォローアップコメントをSpecificが要約します。これにより、選ばれた理由だけでなく、なぜ選ばれたかも理解できます。
NPS質問（ネットプロモータースコア）：Specificは推奨者、受動者、批判者をグループ化し、それぞれのグループのフォローアップ回答を個別に要約します。プロモータを動かすものや批判者を苛立たせるものを瞬時に把握できます。
これをChatGPTで再現することもできますが、手動でファイルをソートし、各グループをフィルタリングし、AIに繰り返し与える必要があるため、大規模データセットでは迅速に作業量が増えます。
Specificのディープダイブアプローチについては、AI調査回答分析のページで詳細をご覧ください。
AIのコンテキスト制限と大規模調査データセットに対する実用的なソリューション
GPTのようなAIツールはコンテキストサイズに制限があり、1つのプロンプトに対して「見る」ことができるテキスト量が限られています。何百もの自由記述の調査回答がある場合、これは重要です。これは、元カルトメンバーのピアサポート研究で非常に一般的であり（手動分析が非常に困難になる大きな理由です）、Specificはこの問題をボックスから解決しています：
フィルタリング：特定の質問に答えた（または特定の選択をした）回答のみをAIで分析するように会話を限定します。これにより、優先トピックに焦点を当てながら、プロンプトをコンテキストサイズ内に収めることができます。
クロッピング：AIに分析を送信する質問だけを選択します。「このグループがどのようにサポートできますか？」に焦点を当てることで、プロンプト内のデータ密度を最大化し、コンテキスト制限を避けます。
ChatGPTや他の汎用GPTモデルを使用する場合、最初にデータを手動でフィルタリングしてキュレーションする必要がありますが、同じコアアイデアをたどります。
元カルトメンバーの調査回答を分析するための協力機能
定性調査分析での協力は簡単であることはまれです。元カルトメンバーのピアサポートグループデータは、非常に微妙で多視点が必要です。研究者、ファシリテーター、ピアサポーターなどのチームでは、洞察を共有し、質問を発展させ、どの部分がカバーされたかを把握することが多くのツールでボトルネックになります。
対話での分析：Specificでは、チームの誰もが調査結果についてAIと直接対話できます。スプレッドシートのエクスポートを調整する必要がなく、重複作業の心配も不要です。
複数のチャットと視覚性：各チームメンバーは、動機、グループダイナミクス、一般的な痛点など特定の焦点のチャットスレッドを作成でき、誰がそれを開始したかを確認できます。これは難しいトピックに対する多様な視点を明るみに出すのに特に便利です。
リアルタイム協力：各チャットには送信者のアバターが表示されるため、誰の質問が特定の洞察につながったかを常に把握できます。チームがデータの異なるサブセット（質問、人口統計、NPSグループでフィルタされる）に深く入り込むことで、誰もが同じページに留まり、組織的な知識を築いてデータのサイロを避けることができます。
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