이 글은 AI 기반 설문 응답 분석을 사용하여 도로 유지보수에 대한 시민 설문조사의 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공할 것입니다. 설문조사 데이터를 이해하기 위해 어떤 도구와 프로ンプ트가 가장 잘 작동하는지 알아보세요.
설문조사 응답 분석을 위한 적합한 도구 선택
설문조사 응답을 분석하는 데 사용하는 도구와 접근법은 데이터의 유형과 복잡성에 따라 다릅니다. 다음과 같이 나눌 수 있습니다:
양적 데이터: 여기서는 숫자가 중요합니다. “도로 유지보수에 얼마나 만족하십니까?”와 같은 질문은 (1–5로 평가하거나 선택지로) 분석하기 쉽습니다. Excel이나 Google Sheets에서 응답을 세어 즉시 차트나 평균을 얻을 수 있습니다.
질적 데이터: 이것들은 열린 텍스트 답변(“거리에 무엇을 개선하고 싶습니까?”)이나 추가 질문을 통해 수집된 자세한 이야기입니다. 여기서부터는 응답의 양과 깊이가 수작업 분석을 어렵게 만듭니다. AI 도구가 필수입니다!
질적 응답을 다루는 도구에는 두 가지 접근법이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
ChatGPT에 데이터 복사: 설문조사 결과를 텍스트 또는 CSV로 내보낼 경우 ChatGPT나 다른 GPT 기반 AI에 붙여넣고 결과에 대해 대화할 수 있습니다.
불편한 점: 접근 가능성이 높지만 확장이 잘 되지 않습니다. 포맷 문제, 데이터 제한 및 구조 부족으로 인해 수백 개의 시민 응답을 처리하거나 인구통계나 질문 유형으로 필터링하려는 경우에는 불편함이 따릅니다. 그러나 작은 데이터 세트에 대한 간단한 분석으로는 기본 작업을 수행할 수 있습니다.
Specific 같은 올인원 도구
Specific는 모든 것을 한 곳에 제공합니다. 설문조사 수집과 AI 기반의 깊이 있는 분석을 결합합니다. 도로 유지보수에 대한 대화형 시민 설문조사를 시작하면 플랫폼은 후속 질문을 자동으로 처리하여 각 응답의 깊이와 맥락을 향상시킵니다.
즉각적인 요약 및 인사이트: Specific의 AI 설문 응답 분석을 통해 질적 답변이 즉시 요약됩니다. 주요 주제, 핵심 아이디어 및 실행 가능한 제안이 드러납니다—스프레드시트를 뒤적일 필요가 없습니다.
데이터와의 대화, 고급 제어 기능: ChatGPT와 대화하듯 Specific의 AI에게 설문조사 결과에 대해 어떤 질문이든 할 수 있으며, 설문조사 데이터를 위한 필터, 대화, 응답자별 컨텍스트 제어 기능이 제공됩니다.
기타 주목할 만한 AI 도구: MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel, InfraNodus, Qualz.ai는 모두 질적 설문 분석을 위한 강력한 AI 기반 기능을 제공합니다. 각 도구는 자동 코딩, 전사, 감정 분석 또는 시각화와 같은 강점이 있으며, 특히 설문 데이터 외의 연구를 처리하는 경우 도로 유지보수 조사를 빠르게 하고 구조를 추가할 수 있습니다. [1][2][3]
도로 유지보수에 대한 시민 설문 응답을 분석하기 위한 유용한 프로ンプ트
설문 분석을 위한 AI 사용 시 (ChatGPT, Specific 또는 다른 도구 등) 프로ンプ트가 결과를 좌우합니다. 시민 도로 유지보수 설문을 위해 적응된 입증된 예시가 여기에 있습니다:
핵심 아이디어를 위한 프로ンプ트: 한 번에 수십 또는 수백 개의 답변에서 큰 주제를 추출하여 사용하세요. Specific의 기본값이지만 어디서나 잘 작동합니다. 이 명령어와 함께 텍스트 데이터를 붙여넣으세요:
당신의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 (핵심 아이디어별 4-5 단어) + 최대 2 문장 길이의 설명자를 추출하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 언급 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것부터
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 더 많은 컨텍스트를 제공할 때 항상 더 잘 수행합니다. 당신의 도시, 시민들에게 배우고 싶은 점, 도로 개선을 위한 목표 등 세부사항을 포함하세요:
이것은 답변에 대한 컨텍스트입니다: 우리는 Springfield에서 이 설문조사를 실시했습니다. 현재 도로 유지보수 노력에 주민들이 왜 불만을 가지고 있는지, 그들에게 어떤 변화가 필요한지를 알아내는 것이 목표입니다. 이 배경을 가지고 요약을 안내하시기 바랍니다.
특정 주제에 더 깊이 파고들다. 흥미로운 것이 나타나면 다음과 같이 물어보세요:
응답자들이 언급한 도로 안전 문제에 대해 더 알려주세요.
특정 주제를 위한 프로ンプ트: 특정 이슈(예: 포트홀 수리나 눈 치우기)에 대해 언급된 내용이 있는지 확인하고 싶으신가요? 다음을 사용하세요:
포트홀 수리에 대해 언급한 사람이 있나요? 인용구를 포함하세요.
페르소나를 위한 프로ンプ트: 누가 응답하고 있는지 식별하기 위해 (출퇴근자, 자전거 이용자, 부모):
설문 응답을 기반으로, 사람 명단을 식별하고 설명하세요—제품 관리에서 "페르소나"가 사용되는 방식과 유사하게. 각 페르소나에 대해 그들의 주요 특성, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용구나 패턴을 요약하세요.
고충점 및 과제를 위한 프로ンプ트:
설문 응답을 분석하고 언급된 가장 일반적인 고충점, 좌절, 과제를 나열하세요. 각각을 요약하고, 발생 빈도나 패턴을 주의하세요.
동기 및 동인에 대한 프로ンプ트:
설문 대화에서 참가자들이 그들의 행동이나 선택에 대해 표현하는 주요 동기, 욕구, 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 함께 묶고 데이터에서 지원 증거를 제공하세요.
제안 및 아이디어를 위한 프로ンプ트:
설문 참가자들이 제공한 모든 제안, 아이디어, 요청을 식별하고 나열하세요. 주제나 빈도에 따라 조직하고, 관련이 있는 경우 직접 인용문을 포함하세요.
만족되지 않은 요구 및 기회의 프로ンプ트:
응답자들이 강조한 만족되지 않는 요구, 간극 또는 개선 기회를 탐색하기 위해 설문 응답을 조사하세요.
질문 유형에 기반한 Specific의 시민 설문 응답 분석 방법
Specific에서 피드백을 수집할 때, 각 유형의 설문 질문은 그 구조에 맞는 접근법으로 분석됩니다. 다음은 어떠한 일이 벌어지는지입니다:
개방형 질문 (후속 질문 포함 여부 무관): 모든 응답에 대한 AI 요약을 받고, 후속 질문이 있었을 경우 더 깊은 대화에 대한 별도의 요약도 제공합니다. 컨텍스트와 이유가 중요한 “다음에 도시가 무엇을 고쳐야 할까요?” 유형의 질문에 유용합니다.
선택지 있는 후속 질문: 각 선택지 (예: “눈 치우기,” “포트홀 수리” 등)에 대한 후속 피드백의 전용 요약을 받습니다. 사람들이 특정 선택을 한 이유 뒤의 주제를 즉시 볼 수 있습니다.
NPS 질문: 응답은 프로모터, 중립, 비추자로 나뉩니다. 각 그룹의 후속 내용이 별도로 분석되고 요약됩니다—도로 작업의 만족 또는 불만족을 유도하는 요인을 쉽게 파악할 수 있습니다.
이 모든 것을 ChatGPT에서도 할 수 있지만, 각 질문 및 카테고리에 맞게 데이터를 준비하고 구성해야 합니다—좀 더 수작업이 필요합니다!
AI 컨텍스트 크기 제한 문제를 처리하는 방법
(GPT와 같은) AI 모델은 엄격한 컨텍스트 크기 제한이 있습니다. 도로 유지보수에 대한 시민 설문조사가 대량의 응답을 수집하면, 모든 것을 한 번에 분석할 수 없을 것입니다. 다음은 효율적인 방법이며 Specific에서 완비된 기능입니다:
필터링: AI에 보낼 데이터 세트를 좁혀 특정 질문이나 선택지에 대한 응답만 포함하세요. 중요 사항을 분석하고 관련이 없는 답변으로 인해 압도되지 않습니다.
크롭핑: 특정 질문(또는 설문조사의 부분)을 AI로만 전송하세요. 이로 인해 컨텍스트 제한을 초과하지 않고 고우선 인사이트에 대한 분석에 집중할 수 있습니다.
이처럼 전체 설문조사의 양과 관계없이 가장 관련 있는 시민 피드백의 심도 있는 구조화된 분석을 얻을 수 있습니다.
시민 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
실제 문제: 도로 유지보수에 대한 시민 설문을 분석하는 것은 혼자 할 수 없는 일입니다—동료, 도시 계획자, 엔지니어 또는 연구 파트너와 통찰력을 공유하고 싶을 것입니다.
Specific에서는 분석이 진정한 팀 활동입니다. AI와 채팅하여 설문 데이터를 조사할 수 있으며, 팀의 모든 협력자가 서로 다른 필터와 초점을 가진 별도의 채팅을 가질 수 있습니다. 각 채팅은 생성자가 명확하게 표시되어 있어, 누가 무엇을 작업하고 있는지 알 수 있습니다.
누가 무엇을 말했는지 볼 수 있습니다. AI 채팅에서 협력할 때, 각 메시지에는 발송자의 아바타가 있어 팀워크가 원활합니다. 익명의 제안의 바다에서 길을 잃지 않으며—모든 통찰력과 의견은 명확하게 속해 있습니다.
유연한 협업: NPS 피드백, 개방형 문제 또는 특정 도로 유지보수 문제를 함께 해결하세요. 모든 사람이 설문조사의 다른 슬라이스를 보고, 필터링하고, 요약할 수 있으며—더 많은 관점을 얻고, 편견을 최소화하며, 커뮤니티에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
지금 귀하의 도로 유지보수에 대한 시민 설문조사를 만드세요
더 나은 인사이트를 더 빠르게 얻으세요: 대화형 AI 설문을 시작하고 시민의 우선순위를 파악하며 Specific의 지능으로 도시의 인프라에서 실질적인 개선을 이끌어내세요.