この記事では、AI調査回答分析を使用して、時間外医療へのアクセスに関する患者調査の回答を分析する方法に関するヒントを提供します。質的および量的フィードバックを明確で実行可能な洞察に変える実用的な方法を説明します。
患者調査の回答を分析するための適切なツールの選択
調査分析のアプローチとツールは、患者調査データの形式と構造によく依存します。これが私の考え方です：
量的データ: あなたの調査が数値データを含む場合、例えば「時間外医療のアクセスに難しさを感じた患者の割合」のように、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用すると、分布、平均、傾向を簡単に計算できます。固定オプションに対して「はい」を選んだ人数を数えるのは迅速かつ直感的です。
質的データ: 自由回答やフォローアップの質問はより複雑になります。すべての患者の物語を読むことは大規模には不可能です。ここでAIツールが輝きます：何千というテキスト応答を読み、迅速に重要な点を要約できます。
質的応答を扱う際のツールのアプローチは2つあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似GPTツール
エクスポートした調査データを手動でChatGPTや他のGPTツールにコピー＆ペーストします。 フォローアップの質問をしたり、大量のデータをペーストしたりして、パターンを見つけるようAIに促します。
デメリット: この方法はあまり便利ではありません。フォーマットの問題、文脈サイズの制限、そして多くの反復作業に終止符を打てないかもしれません。さらに、エクスポートが一度のプロンプトに大きすぎると文脈が失われるリスクも常にあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、AIパワードの質的データ分析に特化した調査ソリューションです。 会話的な調査回答を収集し、その後すぐにAI要約と探索をあなたに代わって実行します。
質の高いデータ: データを収集する際、Specificは自動的に賢い追跡質問をし、豊かであいまいさの少ない洞察を得ることができます。これがどのように機能するか興味がありますか？実際の例を紹介している自動AI追跡質問機能をご覧ください。
労力不要の分析: すべてのデータが構造化され、AIが主要テーマ、傾向、動詞を要約する準備が整います。結果について会話でき、ChatGPTと同様に、プラットフォーム内で送信内容をAI分析用にしっかりと制御できます。詳細はAI調査回答分析をご覧ください。
スプレッドシート不要: エクスポートしたり再フォーマットしたり手作業で何かを処理する必要がありません。調査の作成から洞察の発見までのプロセス全体が、フィードバックの多い監査、例えば時間外医療アクセス調査に特化してスムーズになっています。
このような調査を設計するインスピレーションを求めているなら、時間外医療アクセスのためのAI調査ジェネレーターを確認するか、時間外医療アクセスに関する患者調査を作成する方法に関するガイドを読んでみてください。
患者の時間外医療アクセス調査を分析するのに役立つプロンプト
ここでは、ChatGPTやSpecificのような調査ツールを使用してデータを分析する場合に役立つ、高影響で証明されたAIプロンプトをいくつか紹介します。これらは複雑な調査フィードバックからリアルな洞察を引き出すのに役立ちます。
コアアイデア用プロンプト: 自由回答調査フィードバックの大きなバッチがある場合は、このプロンプトを使用して主要なテーマを抽出します。（これがSpecificのデフォルトの使用方法で、どこでも機能します）:
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出し（コアアイデアごとに4-5単語）+最大2文の説明文を提供することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を指定する（言葉ではなく数字を使う）、もっとも述べられたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
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
ヒント: AIは追加の文脈を提供すると常により良い結果を出します。以下はプロンプト修正の例です：
これは、地域の医療システムで実施された時間外医療アクセスに関する患者調査の回答を分析するタスクです。目的は、通常の診療時間外に主要と思われる患者が直面する障害を理解し、既存のサービスが期待にどのように応えているか、または忌避している場所を浮き彫りにすることです。前述のようにコアアイデアを抽出してください。
特定の問題をより深く掘り下げるには：
コアアイデアの詳細を要求するプロンプト -