この記事では、コミュニティのフィードバックプロセスに関する警官の調査からの回答とデータを分析するためのヒントを提供し、文章全体で実用的なAI調査回答分析ガイダンスを紹介します。
調査分析に適したツールの選択
すべての調査の手法—そして使用するツール—は、データの形式と構造によって異なります。コミュニティのフィードバックに関する警官調査では、数字やチェックボックス、およびより豊富な自由回答が混在している可能性があります。
定量データ：警官に選択肢を選んだり、体験を評価したりすることを求めた場合、ExcelやGoogle Sheetsのような馴染みのあるツールで素早く回答を集計できます。これらは、回答をまとめたりグラフを作成したりするのに効率的で、トレンドやコンセンサスの概要を把握するのに役立ちます。
定性データ：自由回答を求めたり、詳細なフィードバックを求める（「コミュニティ・エンゲージメントの体験を説明してください…」など）場合、回答のボリュームと文脈がすぐに手読みや手動での分類を超えてしまいます。これには、キーテーマ、動機、ニュアンスを処理して合成できるAIツールが必要です。個々に会話を読むことは規模に適しておらず、膨大な数の回答に埋もれてしまうでしょう。
定性的な回答を扱う際のツール選択には二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
手動のAI分析：調査データをエクスポートし、それをChatGPT（または他のGPT搭載ツール）に直接貼り付けて要約、テーマ、あるいはカスタムブレークダウンを求めることができます。
ただし、大規模なデータセットをコピー＆ペーストするのは面倒が多いです。コンテキストの長さ制限に達するのが容易で、プロセスは繰り返し的であり、フィルターの適用や新しいセグメントに対する分析の再実行などの反復が複雑です。
このワークフローは、短い調査や初期の探索に最適です。しかし、継続的な調査や大規模な調査—特に数百の警官からのコミュニティ・エンゲージメントに関する回答があるもの—には適していません。それでもDIYアプローチを考えているなら、AIの能力を探る実用的な方法です。
Specificのようなオールインワンツール
この特定のユースケースのために設計された、Specificは、警官のフィードバックを収集し、AIでの解析をエンドツーエンドで行うことができます。データをエクスポートしたりスプレッドシートを整えたりする代わりに、すべて一箇所で管理されます。
質の高いデータ収集：回答している間に、調査AIが自動的に個別のフォローアップを行い、文脈を掘り下げ、回答を明確にし、それ以外では逃してしまう主要なインサイトを表面化します。これにより、少ない労力でより豊かで実行可能なデータが得られます。
自動化されたAI支援の分析：プラットフォームは、回答を即座に要約し、コミュニティ・フィードバックの主なテーマを見つけ、行動可能なインサイトを生成します—手動での分類は不要で、定性コメントに埋もれることもありません。望む場合は、AIと直接チャット（ChatGPTのような）することで、さらに掘り下げたり、特定の警官やトピックによってフィルターをかけたり、AIに送られるものを高度なコンテキスト制御で管理することができます。SpecificのAI調査回答分析機能についてさらに学ぶ
追加のメリット：調査作成、収集、分析を一つに集中させることで、ツール疲れを軽減できます。内蔵の協力機能とコンテキスト認識AIにより、Specificは警官-コミュニティインタラクションについて調査を行うチームにとって円滑なワークフローを提供します。
コミュニティフィードバックプロセスに関する警官調査を分析するために使用できる便利なプロンプト
Specific内蔵のチャット、ChatGPT、または他のAI分析ツールを使用しているかにかかわらず、インサイトの質は多くプロンプトに依存します。データの裏にあるストーリーを明らかにするのに役立つ 強力でフィールドテスト済みのプロンプトをいくつかご紹介します。
コアアイデアのプロンプト：高レベルの要約を取得—警官が実際に何を言っているのか？
あなたのタスクは、コアイデアを太字で（各コアイデア4〜5語）と2文以内の説明文に抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアイデアを言及した人数を指定する（単語ではなく数字を使用）。最も言及されたものが上位
- 提案は不要
- 表示なし
例出力：
1. **コアイデアテキスト：** 説明文
2. **コアイデアテキスト：** 説明文
3. **コアイデアテキスト：** 説明文
AI分析は、調査、対象、および目標についてコンテキストを提供すると常に改善されます。以下は例です。
「あなたはコミュニティのフィードバック調査を警官が行ったものを分析しています。目標は、コミュニティとコミュニケーションにおける課題を理解し、改善の機会を特定し、最近のイニシアチブについてのフィードバックのパターンを見つけることです。実行可能なインサイトと繰り返されるテーマに注目してください。」
「XYZ（コアイデア）についてもっと教えて」: 特定のインサイトを詳細に掘り下げたいですか？尋ねるだけで、AIが証拠、サブテーマ、または関連コメントを提供します。
特定のトピックのプロンプト：特定のテーマが取り上げられたかどうかを確認する—例えば、若者プログラムへの関与や公平感の認識などです。
誰かが若者プログラムについて言及しましたか？直接の引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：警官は単一ではありません。これを使用して異なる心構えグループを識別します（コミュニティリエゾンとパトロール警官のように）。
調査回答に基づいて、異なるペルソナ（製品管理で使用される「ペルソナ」に似た）を特定し、説明してください。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連引用やパターンを要約します。
痛点と課題のプロンプト：一般的な混乱や障害を素早く浮き彫りにします。
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、混乱、または課題をリストアップします。各々を要約し、パターンまたは発生頻度をメモしてください。
動機＆ドライバーのプロンプト：行動や態度を本当に駆動するものを明らかにします。
調査会話から、参加者が行動や選択を表現する主要な動機、欲求、理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからのサポーティングエビデンスを提供してください。
これらのプロンプトをセグメンテーションやフィルターと組み合わせることを検討してください—地区、職位または役割別にして、あなたの警察署の異なる側面にカスタマイズされた分析を行うために。さらにインスピレーションを得るには、このコミュニティのフォードバックに関する警官調査のためのベストな質問ガイドをご覧ください。
特定の質問タイプでの定性データ分析方法
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）:
特異的は、すべての回答を要約し、繰り返されるテーマや重要な引用を引き出します。AIエージェントによって自動的にプローブされた任意のフォローアップ質問は、メインの回答に沿わせてグループ化され、常に完全なコンテキストをご覧いただけます。
フォローアップ付き選択肢：
フォローアップが任意の選択問題を使用する場合、各回答「バケット」はその特定の警官のグループにのみ表示されるかもしれないユニークなパターンや懸念を示すAI生成の詳細を持ちます。
NPS（ネットプロモータースコア）: 警官コミュニティフィードバックの調査で満足度や推薦の可能性を測定する（NPS）場合、Specificは各カテゴリ（非推薦者、推奨者、促進者）の要約を作成します。これにより、満足度を得る要因と警官を苛立たせる要因を明らかにし、比較を容易にします—ChatGPTで手動で行うこともできますが、ステップが多くなります。試してみたいですか？警官コミュニティフィードバックのためのNPS調査をここで開始できます。
これらすべての利点： チームが分析に汎用ツールChatGPTを使用する決定を下しても、このシステムを模倣することができます—ただし、より多くのコピー＆ペーストとコンテキスト管理をする準備が必要です。この目的に特化した調査を作成する方法を学びたい場合は、こちらのガイドをご覧ください。
AIのコンテキストサイズの制限に対処する方法
AI分析には限界があります。ChatGPTおよびフィードバックプラットフォームに組み込まれたものを含め、すべてのAIには“コンテキストウィンドウ”があり、一度に分析できる単語や回答数に制限があります。警官コミュニティフィードバックに関する大規模な調査は、この制限にすぐに達する可能性があります。
二つの主なソリューションがあります（どちらもSpecificでは自動化されていますが、どこでも適用できます）:
フィルタリング：特定の質問に答えた会話だけを分析対象に絞り込む（例えば、最近のコミュニティイベントに参加した警官のみを対象に）。
クロッピング：最も重要な質問とその回答だけをAIに送信して処理します。これにより、関連するデータの深い分析を最大化し、ウィンドウ制限に達しないようにします。
これらのテクニックは、コンテキストオーバーフローを避け、AIの分析が信頼できるものになるようにします。これはSurveyツールのSpecificに組み込まれていますが、エクスポートデータを扱う際には、分析前にデータスプリットを計画する必要があります。
警官調査回答を分析するための協力機能
実界の問題:警官コミュニティの調査を扱う際には、複数の利害関係者—オペレーションリーダー、アウトリーチコーディネーター、あるいは前線の警官自体—の入力が必要になることがよくあります。
チャット駆動分析はチームワークを加速します。Specificでは、AIとチャットするだけで調査データを掘り下げることができます。複数の視点が必要ですか？いくつものチャットを起動—異なる課題（コミュニティの信頼や警官の安全など）に焦点を当てた各チャットを。
簡単なチーム調整:各チャット「スレッド」には誰が開始したか、適用されたフィルターが何かが表示され、他の人がどこから再開するかを簡単に確認できます。各メッセージ横のアバターバッジで、誰が何を尋ねたかがはっきり示され、アイデアのトラッキングや重複作業の回避が可能です。スプレッドシートを渡し合う代わりに、警察部門は別々の時間にコラボレーションし、分析、指揮、コミュニティエンゲージメントチームの専門知識を重ねて利用します。
コンテキストフィルタリングによるより深い洞察：特定の警察署区や警官役割に焦点を当てたいですか？フィルターをかけた結果をAIとの専用チャットで開き、そのデータのスライスに対する行動可能な洞察を素早く簡単に見つけることができます。協力機能がある調査を作成する方法を学びたい場合は、警官コミュニティフィードバックのAI調査ジェネレータープリセットをお試しください。
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