この記事では、AIやその他のスマートな戦略を用いて、警察官のメディア関係に関するアンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。
アンケート回答データを分析するための適切なツールの選び方
分析戦略は、持っているデータの種類によって大きく異なります。それを次に分解して考えましょう:
定量データ: 何人の警察官が特定の回答を選んだかといった数値やパーセンテージは、計算が簡単です。昔ながらのExcelやGoogle Sheetsがあれば十分、データをエクスポートして並べ替え、統計を取得するだけです。
定性データ: 自由回答やフォローアップは異なります。警察官にメディア関係についての意見や、部署のコミュニケーション改善策を問うと、読むにはあまりに多いテキストが集まります。そこでAIツールの出番です。AIはテーマを分析し、パターンを見つけ、瞬時にフィードバックを要約します。
定性アンケートデータを扱う際に取れる実践的なアプローチは2つあります:
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
データが既にスプレッドシートやCSVにある場合、自由回答をChatGPTか他の大規模言語モデルにコピー＆ペーストできます。そこからAIにテーマやキーアイデアを見つけるよう指示するだけです。
但し注意: この方法で多くのテキストを管理するのは便利とは言い難いです。AIのメモリ制限に収まるように大きな回答セットを小さなブロックに分割するのは面倒ですし、バッチ全体でのインサイト抽出はすぐに混乱しがちです。ツール間を行き来する際に、少しずつ文脈が失われてしまいます。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、警察調査分析専用に設計されています。AI駆動の警察官アンケートを作成し、より豊かなデータを収集できます。システムが自動的に明確なフォローアップ質問を行うためです。当社のAIフォローアップ質問エンジンがどのように機能するか、より深い文脈をチェックしてください。
SpecificでAI駆動の分析を行う場合:
回答を瞬時に要約して主要テーマを特定—スプレッドシートや手動タグ付けは不要です。
あなたのデータについて、ChatGPTのようにAIと会話できますが、質問レベルの文脈と高度なフィルタリングを保持します。
調査結果を実用的なインサイトに変える—迅速に、一箇所ですべてのデータを管理できます。詳細な過程は、我々のAIアンケート回答分析ガイドを参考にしてください。
ツールの選択の際には、回答を処理する時間と、本当に重要なインサイトへの掘り下げにどれだけ時間をかけるかを比較検討してください。
豆知識—調査によると、米国の地方警察署の76%が公式のメディア関係オフィスを持っています。これは、多くの人がコミュニケーションの影響を把握しようとしていることを示しており、調査分析を合理化する素晴らしい理由です。 [1]
警察官メディア関係アンケートデータを分析するための有用なプロンプト
アンケートの回答、とりわけテキストが多い場合、優れたインサイトを引き出すためには、AIに適切な質問をすることが重要です。ここでは私のお気に入りのプロンプトを紹介します。これは警察官のメディア関係に関する調査での会話分析に非常に効果的です。ChatGPT、その他のGPTベースのツール、またはSpecificのように特化したAIプラットフォームで使用してください。
コアアイデアのプロンプト: 主要トピックを抽出し、各トピックについて何人が言及したかを把握するのに使用します。Specificの分析の標準であり、他の場所でも同様に効果的です。
タスクリクエストは太字でコアアイデアを抜き出すこと（コアアイデアにつき4-5語）+最大2文の説明を追加してください。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを明記する（数字を使用） 、最も多く言及されたものを最上位に
- 提案はしない
- 指示をしない
例出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
常に覚えておいてください: AIに多くのコンテキストを提供すると、より良い結果が得られます。例えば、「これらの警察官は部署のメディア関係についてコメントしています。私の目的は、コミュニケーションのギャップを理解することです。」と伝えます。一例として表現すると:
あなたは警察官アンケートのメディア関係に関する回答を分析する専門アシスタントです。私の目的は、特に内部および外部コミュニケーションの痛点についての繰り返しのテーマを理解することです。各コアポイントを挙げた警察官の数を挙げて、箇条書きで要約してください。
キーアイデアを深く掘り下げる: 繰り返し出てくるトピック（例：「メディア報道の信頼性」）が見つかった場合、AIに促して:
メディア報道の信頼性について教えてください。
特定のトピックのプロンプト: 例えば、誰かがソーシャルメディアの使用について話したかを知りたい場合:
ソーシャルメディアの使用について話した人はいますか？引用を含めてください。
異なる警察官ペルソナを特定: 部署内で異なるグループの動機を理解するのに最適です。
アンケート結果を基に、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、説明してください。各ペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、および会話内で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点や課題を明らかに: これにより、メディアエンゲージメントについての警察官の苦情を把握できます:
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧にしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機とドライバーを理解する: 一部の警察官が積極的にメディアにアプローチする理由と避ける理由は何ですか？
アンケートの会話から、参加者が表現する行動や選択の主な動機、欲望、または理由を抽出してください。同様の動機をグループ化し、データからの支持証拠を提供してください。
感情分析を実行する: 部署のコミュニケーション戦略に対する支持や不満の測定に特に有用です。
アンケート回答で表現された全体的な感情を評価してください（例：ポジティブ、ネガティブ、中立） 。各感情カテゴリーに貢献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。
満たされていないニーズと改善アイデアを見つけ出す: 新しいトレーニングやアウトリーチプログラムの機会を探すために、このプロンプトを使用してください:
アンケートの回答を調査して、回答者によって指摘され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してください。
これらのプロンプトを最大限に活用するためには、常に部署のメディア戦略に合わせてフォローアップの質問をカスタマイズしてください。アンケートを深めたり、質問を明確に書き直したい場合、SpecificのAIアンケートエディターを使用して会話形式でアンケート内容を修正することもできます。詳細なヒントは私たちのガイド警察官メディア関係アンケートのための最良の質問をご覧ください。
質問のタイプに基づくSpecificの分析方法
警察官アンケートでどの質問をするかによって、特にSpecificのようなツールでどのように分析するかが決まります:
自由回答（またはフォローアップあり）: すべての回答に対する1つの要約と、AIが自動的に質問したフォローアップの回答に対するブレイクダウンを見ることができます。
フォローアップ付きの選択肢: 各オプション（例：「メディアコミュニケーション：ポジティブ/ネガティブ/中立」）に対する関連するフォローアップ回答の焦点を当てた要約を得ることができます—グループ間の違いを見つけるのに最適です。
NPSスタイルの質問: ディトラクター、パッシブ、プロモーターそれぞれが、評価に関連付けられたコメントに対して独自のカスタムサマリーを取得します。それはあなたの指先にある実用的なデータです。
ChatGPTでも同じ構造を模倣できますが、確実により手動です: 各グループの生の回答をコピーし、適切な文脈とともに貼り付け、プロンプトを個別に実行します。これを自動化して、すべてを整理しておきたい場合は、Specificが貴重な時間を節約します。
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アンケート分析におけるAIコンテキストウィンドウの制限を回避する
OpenAIのGPTや他のプロバイダーの大きなAIモデルはすべてコンテキスト制限があり、一度に分析できるテキストの量が限られています。警察官のメディア関係に関する大規模な調査では、これは実際の障害となります。
できること（そしてSpecificが自動的に行うこと）を以下に示します:
フィルタリング: 「外部コミュニケーション」質問に回答した警察官や、メディア参加を7以上と評価した人々など特定の回答にAI分析を集中させます。これにより、関連性を失わずにデータセットを縮小できます。
クロッピング: AIにすべての質問を送信するのではなく、あなたがインサイトを求めているトピックに選択をクロップします。これにより、各バッチの適切な会話の数を増やすことができ、AIが過負荷になりません。
この柔軟性により、調査が拡大するにつれて質的分析をスケール化できます。これらのメソッドは特にパンデミックの間に重要になりました。警察署がデジタルアウトリーチとフィードバックプログラムを拡張したためです。 [4]
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警察官アンケート分析のためのコラボレーション機能
チームでアンケートの回答を分析することは難しいことです。多数のファイル、無限のコメントスレッド、矛盾するインサイトを扱ったことがある場合、引き渡しにどれだけの時間が浪費されるか理解できます。
Specificでは、コラボレーションが組み込まれています。 あなたと部署の同僚は、ツール内でAIと一緒に調査データを分析できます。各ユーザーがデータの任意の角度（例：「ソーシャルメディアアウトリーチに関する否定的感情」）に焦点を当てた新しいAIチャットを開始し、特定の警察官グループやメディアトピックを掘り下げるために自分自身のフィルターを適用することも可能です。
誰が何をしているかを追跡: 各チャット分析には作成者の名前（およびアバター）が添付されています。これにより、会話、視点、または他のチームメンバー{