이 기사는 AI 설문 응답 분석 도구와 기술을 사용하여 지방 정부 성과에 대한 시민 설문 조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석을 위한 적절한 도구 선택
선택한 도구와 접근 방식은 설문 조사 데이터의 구조와 유형에 따라 달라집니다. 여기에서는 지방 정부에 대한 시민 피드백에 대해 알아야 할 사항을 설명합니다:
정량 데이터(단일 선택, 다중 선택, 평점): 이러한 데이터는 Excel 또는 Google 스프레드시트와 같은 스프레드시트 프로그램으로 쉽게 세어 요약할 수 있습니다. 트렌드를 빠르게 파악하고, 백분율을 계산하고, 결과를 차트로 볼 수 있습니다.
정성 데이터(개방형 질문 또는 후속 질문): 여기에서 문제가 발생합니다. 많은 응답이 있을 때 세부적인 모든 댓글을 읽는 것은 불가능합니다. 특히 지방 정부 성과와 같은 주제는 길고 다양한 답변을 유발합니다. 이러한 경우 AI 도구가 필요합니다.
정성 응답을 처리하는 두 가지 도구 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
수동 내보내기 및 채팅: 내보낸 설문 데이터는 ChatGPT에 복사하여 붙여넣어 분석할 수 있습니다. 자연스럽고 반복적인 질문이 가능하지만 약간 번거로울 수 있습니다. 특히 데이터를 분할하고 컨텍스트를 유지해야 할 경우 CSV 파일 또는 텍스트 파일 형식의 관리가 불편할 수 있습니다.
제한된 워크플로우 기능: ChatGPT 내에서 필터링, 정리, 컨텍스트 관리에 대한 추가 도구가 제공되지 않습니다. 워크플로우는 상당히 수동적이며, 질문이나 주제별로 그룹화되는 응답을 추적하기 위해서는 복사와 붙여넣기, 그리고 많은 인내심이 필요합니다.
Specific과 같은 통합 도구
목적에 특화된 AI 플랫폼: Specific은 대화형 AI 설문 조사와 응답 분석을 하나의 플랫폼에서 제공합니다. 일반적인 도구와 달리 Specific은 더 풍부한 데이터를 수집할 수 있습니다. AI가 자동으로 후속 질문을 함으로써, 각 시민 응답자로부터 더 많은 세부 정보와 컨텍스트를 캡처합니다. 자동 AI 후속 질문 작동 방식에 대한 자세한 정보를 보려면 여기를 참조하세요.
AI 기반 분석: AI 설문 응답 분석 기능을 사용하면 응답이 즉시 요약되고 주요 주제가 스프레드시트를 다루지 않고도 나타납니다. AI와 직접 피드백에 대해 대화할 수 있으며, ChatGPT와 유사하나 추가적인 필터링 및 컨텍스트 관리 제어를 제공합니다. 도구는 개방형 및 후속 질문의 피드백을 분석하기 위해 설계되었습니다. 이는 복잡하고 부담이 되는 과정입니다.
무결점 행동 가능성: 시민 불만을 수집하는 것에 그치지 않고, 요약된 통찰력을 얻고, 지방 정부 만족도 트렌드 또는 문제점을 빠르게 식별할 수 있습니다. 자신의 설문을 작성하는 방법에 대한 안내서는 지방 정부 성과 주제에 대한 설문 안내서를 참조하세요.
지방 정부 성과에 대한 시민 설문 데이터에 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
지방 정부 성과에 대한 시민 설문에서 실질적인 가치를 얻으려면 적절한 질문을 해야 합니다. 이는 설문 자체뿐만 아니라 데이터에 대해서도 마찬가지입니다. Specific 및 일반 도구와 함께 사용할 수 있는 AI 프롬프트의 예는 다음과 같습니다:
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 빠르고 큰 그림을 원하십니까? 데이터를 붙여넣고 이 프롬프트를 사용하세요:
당신의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(핵심 아이디어당 4-5 단어) + 최대 2문장 길이의 설명을 추출하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시(단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것 상단에 배치
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
최고의 결과를 위한 컨텍스트 제공: AI는 항상 설문 조사의 목적, 배경 또는 설문 중인 시민의 유형에 대해 알려줄 때 더 잘 수행됩니다. 예를 들면:
이 데이터 세트는 지방 정부 성과의 만족도, 인프라, 커뮤니케이션 등과 관련하여 시민들로부터 받은 개방형 응답을 포함합니다. 주된 우려와 제안을 이해하고 싶습니다.
핵심 아이디어에 대한 세부 정보 요청: "투명성 부족"과 같은 반복적 주제가 발견되면, "투명성 부족에 대해 자세히 알려주세요."라고 묻습니다. 이는 후속 조치에 중요한 세부 사항을 드릴다운합니다.
주제를 빠르게 확인: "도로 유지보수에 대해 누군가 언급했나요?" (팁: "인용문 포함" 추가) 이 방법은 주제가 나타났는지 확인하고, 보고서에 샘플 댓글을 추출합니다.
통증점 및 도전 과제에 대한 프롬프트: 시민들이 공유하는 근본적인 좌절을 분석하기 위해 이 프롬프트를 사용하세요:
설문 응답을 분석하고, 언급된 가장 일반적인 통증점, 좌절, 도전 과제를 나열합니다. 각 항목을 요약하고, 패턴이나 발생 빈도를 노트합니다.
감정 분석에 대한 프롬프트: 전반적인 만족도 측정—특히, 전 세계적으로 시민의 지방 정부 만족도가 하락하고 있으므로 중요합니다 [1][2]:
설문 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가합니다(예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 핵심 구문이나 피드백을 강조합니다.
페르소나에 대한 프롬프트: 다양한 시민 경험을 이해하는 데 유용합니다:
설문 응답을 바탕으로, 제품 관리에서 사용하는 "페르소나"와 유사한 독특한 페르소나 목록을 식별하고 설명합니다. 각 페르소나에 대해 주요 특징, 동기, 목표, 대화에서 관찰된 관련 인용문이나 패턴을 요약합니다.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트: 시민들로부터 가치 있는 제안을 발견하기 위해:
설문 참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열합니다. 주제나 빈도별로 조직하고, 관련이 있을 경우 직접 인용을 포함합니다.
최고의 프롬프트와 분석을 지원하는 설문 구조 작성에 대한 구체적인 지침은 지방 정부 성과에 대한 시민 설문에서 가장 좋은 질문을 읽어보세요.
Specific이 설문 데이터 유형별로 정성 설문 데이터를 분석하는 방법
Specific의 AI는 모든 유형의 설문 질문에 대해 풍부한 분석을 제공합니다:
개방형 질문(후속 질문 포함 또는 미포함): 도구는 모든 응답을 요약하고 각 주요 질문에 연결된 후속 대화도 요약합니다. 이를 통해 각 개방형 질문에 대한 하나의 통합적이고 읽기 쉬운 내러티브를 제공합니다.
후속 질문이 포함된 선택 기반 질문: 각 답변 선택에 대해 Specific은 관련 후속 질문의 별도 요약을 제공합니다. 이는 시민들이 선택한 옵션뿐만 아니라 그 이유를 파악하는 데 도움을 줍니다.
NPS(순 추천 지수): AI는 각 세그먼트(반대자, 중립자, 추천자)에 대한 후속 피드백을 요약합니다. 이를 통해 각 코호트의 만족도를 높이거나 저해하는 요인을 확인할 수 있습니다.
ChatGPT에서도 비슷한 프로세스를 따를 수 있으며, 질문/응답별로 내보낸 CSV를 분할하여 한 섹션씩 프롬프트를 실행할 수 있습니다. 가능하지만 상당한 노력이 필요합니다.
분석 전에 시민 설문을 편집 및 업데이트하려면 AI 설문 편집기를 사용할 수 있습니다. 필요한 경우 AI와 대화하여 질문을 업데이트하세요.
AI 설문 분석에서 컨텍스트 한계 문제 해결하기
대형 설문은 한 번에 분석할 수 있는 텍스트 양에 한계가 있는 AI 도구를 압도할 수 있습니다. Specific은 이를 관리하기 위한 두 가지 방법을 제공합니다:
필터링: 모든 대화를 보내는 대신 관련 응답으로 필터링합니다. 예를 들어, 시민들이 쓰레기 수거에 대해 불만을 제기하거나 공원을 칭찬한 대화만 분석합니다. 이렇게 함으로써 분석의 초점이 맞춰지고 한계를 벗어나지 않습니다.
크로핑: AI 분석을 위해 주요 질문만 선택합니다. 인프라에 대한 개방형 댓글을 검토하고 싶다면 데이터 세트를 해당 응답으로만 축소합니다. 이렇게 하면 더 많은 설문 대화가 AI의 컨텍스트 창에 포함되며, 트렁케이션으로 인한 가치 있는 데이터 손실을 피할 수 있습니다.
이 접근 방식은 기술적 장애물과 맞서거나 사용자 지정 스크립트가 필요 없이 정확하고 집중된 통찰력을 제공합니다.
시민 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
팀이 지방 정부 서비스에 대한 시민 피드백을 처리할 때 함께 작업하는 것은 설문 분석에 있어 큰 문제점 중 하나입니다. 스프레드시트 내보내기, 댓글 스레드, 분실된 이메일 체인을 관리하는 것은 비효율적입니다.
채팅 기반 분석: Specific에서는 AI와 대화하여 설문 응답을 분석할 수 있습니다. 복잡한 대시보드나 전문 기술이 필요하지 않습니다.
여러 병렬 채팅: 각 채팅에는 자체 필터를 적용할 수 있어, 한 팀원은 쓰레기 수거에 대한 시민 감정을 탐색하고, 다른 사람은 공공 안전에 관한 피드백을 살펴볼 수 있습니다. 다른 사람의 작업을 덮어쓰거나 잃어버릴 일이 없습니다.
협업을 위한 명확한 저작권: 각 채팅은 시작한 사람을 표시하고, 메시지에는 보낸 사람의 아바타가 태그됩니다. 프레젠테이션이나 내부 보고서에서 결과를 요약할 때 팀워크가 훨씬 간단해집니다.
시민 설문을 설정하거나 공유하는 방법에 대한 간단한 단계별 지침은 이 사용 안내서를 참조하세요.
지방 정부 성과에 대한 시민 설문을 지금 생성하세요
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