이 기사에서는 AI와 설문 응답 분석을 위한 검증된 접근 방식을 사용하여 재난 대응 만족도에 대한 시민 설문 조사의 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석 도구 선택하기
접근 방식과 사용 도구는 시민 설문이 생성한 응답 유형에 크게 의존합니다. 다음은 각 데이터 유형에 가장 적합한 방법입니다:
정량적 데이터: 숫자, 평가, 또는 간단한 예/아니오 응답(예: “지원받았습니까?”)을 받았다면, 계산 및 집계를 신속하게 처리할 수 있습니다. Excel이나 Google Sheets와 같은 도구가 여기에 완벽하게 맞습니다. 차트를 작성하고 통계를 빠르게 얻으세요.
정성적 데이터: 설문에 열린 질문이나 후속 질문이 포함되어 있다면(“제공받은 지원에 불만족했던 이유를 설명해 주십시오”), 대량의 복잡한 텍스트를 마주하게 됩니다. 이를 모두 수동으로 읽는 것은 큰 규모에서는 불가능합니다. 이때 AI 도구가 필수적이며, 정신적 고통 없이 강력한 통찰을 얻을 수 있게 도와줍니다.
정성적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석용 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
간편하고 접근성 높음: 설문 검색의 정성적 응답을 스프레드시트로 내보낸 후 답변들을 ChatGPT에 직접 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 AI에게 공통 주제를 식별하거나 결과를 요약하도록 요청할 수 있습니다.
그러나 대규모 설문 조사에서는 다소 불편함: 이를 수동으로 처리하는 것은 다음 데이터를 추적하고 AI 컨텍스트 제한을 벗어나지 않으려 애쓰면서 데이터를 조각내어 복사하는 것을 의미합니다. 실행할 수 있지만, 설문 복잡도가 커질수록 불편합니다.
Specific과 같은 올인원 도구
설문 피드백에 최적화된 설계: Specific 플랫폼은 설문 데이터 분석을 위해 제작되었습니다. 시민 설문을 통해 재난 대응 만족도를 구축하고 배포한 후, AI가 모든 응답을 즉시 분석하도록 할 수 있습니다. AI 실시간 후속 질문을 통해 더 풍부한 데이터를 수집하여 훨씬 더 나은 인사이트를 제공합니다(자동 AI 후속 질문이 중요한 이유를 알아보세요).
한 번의 클릭으로 분석, 즉시 결과 요약: Specific의 AI 구동 분석은 응답을 요약하고, 주요 주제를 해체하여 피드백을 실행 가능한 권장사항으로 변환해 줍니다. 스프레드시트 관리가 필요 없습니다. ChatGPT와 같이 AI와 결과에 대해 대화할 수도 있지만 추가적인 필터링 및 맥락 제어 지원을 받습니다. 이 워크플로우는 복사/붙여넣기 한계를 넘어서는 큰 데이터 세트에 특히 강력합니다.
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시민 재난 대응 만족도 설문을 분석하기 위한 유용한 요청
AI 요청 엔지니어링은 정성적 설문 데이터를 분석하는 데 있어 비밀무기입니다. 적절한 요청을 사용하여 시민 피드백에서 재난 대응 만족도에 대한 명확한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 다음은 나의 추천 요청들입니다:
핵심 아이디어 요청: 설문 응답자가 제기한 주요 논의 사항과 문제점을 빈도에 따라 정리하여 얻을 수 있습니다. Specific의 자체 엔진은 이 요청의 버전을 사용하며 ChatGPT에서도 잘 작동합니다:
당신의 임무는 **핵심 아이디어**를 굵게 표시하고(핵심 아이디어당 4-5 단어) 최대 2 문장 길이의 설명자를 제공하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부 정보 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시하기(단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것 먼저
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
항상 명심하세요. AI의 성과는 맥락적 상세함에 따라 향상됩니다. 배경정보—응답자가 누구인지, 재난 상황, 분석 목표—를 공유하면 더욱 선명한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예:
이 응답은 큰 홍수 이후 재난 구호 만족도에 대한 2024 시민 설문조사에서 나온 것입니다. 우리 도시는 식량과 의약품 모두를 지원했습니까. 가장 일반적인 주제를 도출하고 특정 그룹(노인, 자녀가 있는 가족, 외딴 지역의 사람들)에 대한 요구를 다룬 응답이 있는지 강조하세요.
더 깊은 분석 요청: 특정 주제가 눈에 띄는 경우 (“의료 요구에 미치지 못함”), “미충족 의료 요구에 대해 더 알려주십시오. 응답자들은 뭐라고 말했습니까?”라고요청합니다.
특정 주제 요청: 특정 응답자가 특정 주제에 대해 언급했는지 확인하고 싶으세요? 그냥 물어보세요:
물 안전성에 대해 언급한 사람이 있나요? 인용문을 포함하세요.
페르소나 요청: 큰 재난 이후 독특한 그룹(예 : 노인, 부모)을 식별하기 위해 유용합니다:
설문 응답을 기반으로 명확한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용 또는 패턴을 요약합니다.
통증 지점 및 문제 요청: 시민들이 재난 대응에 대해 무엇을 불만스러워하는지를 알아보세요:
설문 응답을 분석하여 가장 일반적인 통증 지점, 불만 혹은 문제를 나열하세요. 각 요점을 요약하고, 빈도 또는 패턴을 주목하세요.
감정 분석 요청: 데이터의 감정적 톤을 분석합니다. 만족도 수준이 시간이 지나면서 급격히 하락할 수 있음을 보여주는 연구가 유용합니다. 예를 들어 2010년 파키스탄 홍수에서 6개월 후 20% 미만의 사람들이 지원에 만족했습니다 [1]:
설문 응답에서 표현된 전체적인 감정을 평가하세요(예 : 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 주요 문구 또는 피드백을 강조하세요.
미충족 요구와 기회 요청: 재난 발생 후 미충족 요구가 가정 수의 80%에 달할 수 있으며, 현장 조사에 따르면 6개월 이후입니다 [1]. 응답자가 강조한 미충족 필요, 격차, 개선 기회를 식별하기 위해 이 정보를 사용합니다:
설문 응답을 검사하여 응답자가 강조한 미충족 요구, 격차 또는 개선 기회를 드러내세요.
더 많은 질문 아이디어가 필요하거나 처음부터 더 나은 설문 조사를 만들고 싶으시면, 시민 재난 대응 설문을 위한 최고의 관행을 확인해 보세요.
질문 유형에 따라 Specific이 정성적 설문 데이터를 분석하는 방법
Specific의 AI 분석은 설문에서 각 질문이 구성된 방식에 따라 구성되어 있으며, 적절한 인사이트를 얻기가 매우 간단합니다:
열린 질문 (후속 질문 포함 또는 없음): 모든 응답자 피드백을 요약하여 후속 응답을 부모 질문 별로 묶어 풍부한 맥락을 제공합니다.
후속 질문이 있는 선택 질문: 각 응답 선택지는 자체 요약을 가집니다. 예를 들어