설문조사 만들기

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AI를 활용하여 공무원 설문조사에서 사회 서비스 접근성에 대한 응답을 분석하는 방법

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아담 사블라

·

2025. 8. 22.

설문조사 만들기

이 글은 AI를 사용하여 사회 서비스 접근성에 관한 공무원 설문 조사 응답을 효과적이고 실행 가능한 방식으로 분석하는 팁을 제공할 것입니다.

분석을 위한 올바른 도구 선택

설문 응답 분석을 위한 올바른 접근법과 도구는 데이터의 형식과 구조에 따라 달라집니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다:

  • 정량 데이터: 설문 조사가 "1–5 척도" 또는 "한 달에 몇 번"과 같은 숫자 응답을 포함하는 경우, Excel이나 Google Sheets와 같은 도구를 사용하여 쉽게 계산하고 시각화할 수 있습니다. 간단한 수식과 차트로 해결됩니다.

  • 정성 데이터: "우리 서비스를 어떻게 개선할 수 있을까요?"와 같은 열린 질문과 후속 질문에 대해서는 수작업 검토가 시간 소모가 극심합니다. 이때 AI 도구가 유용하게 사용됩니다—많은 서술형 응답을 구조화된 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

정성적 응답의 경우, 도구를 위한 두 가지 접근 방법이 있습니다:

ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구를 이용한 AI 분석

데이터 복사-붙여넣기: 설문 조사 응답을 내보내고 ChatGPT에 붙여넣어 대화를 시작할 수 있습니다.

작업 흐름 마찰: 이 방법은 작동하지만 매끄럽지는 않습니다. 스프레드시트를 다루고, 맥락적인 안내를 제공하며, 맥락 제한 때문에 큰 데이터 세트를 분할해 실험하기 때문에 연구 규모를 확장하려는 경우, 빠르게 불편해질 수 있습니다.

All-in-one 도구인 Specific

설문 분석을 위해 설계된 도구: Specific은 설문 데이터를 수집하고 AI를 사용해 응답을 분석하는 AI 도구입니다. 더 이상 내보내기와 가져오기가 필요 없이 데이터를 수집하는 곳에서 정성적 분석이 이루어집니다.

스마트한 데이터 수집: 응답에 따라 맞춤형 후속 질문을 자동으로 제안하여 데이터 품질을 개선하면서 대화 흐름을 유지합니다. AI 기반 설문을 사용하는 회사는 응답률이 25% 상승하고 만족도 점수가 30% 향상된 것으로 증명되었습니다. [4]

즉각적인 분석 및 심층 통찰력: Specific의 AI 기반 설문 응답 분석을 통해 시스템은 즉시 응답을 요약하고 주요 테마를 강조하며 ChatGPT에서 데이터를 통해 대화할 수 있게 해주지만 중요한 추가 사항이 있습니다: 고급 필터, 대화 맥락, 수작업 없는 작업.

데이터 제어 및 탐색: 응답을 필터링, 세분화, 참조할 수 있으며, 팀 간 협업에서 맥락에 관한 안내 관리가 원활합니다.

처음부터 시작하거나 공무원 팀을 위한 설문 템플릿을 탐색하려면 이 공무원 사회 서비스 접근성 AI 설문 생성기 또는 공무원 사회 서비스 접근성 설문 만들기 가이드를 확인하십시오.

사회 서비스 접근성을 위한 공무원 설문 응답 분석에 사용 가능한 유용한 프롬프트

정성 데이터에서 최대의 효율을 얻기 위해서는 스마트한 프롬프트가 필요합니다. 다음은 공무원 설문 분석에 대한 신뢰할 수 있는 프롬프트입니다:

핵심 아이디어 프롬프트: 많은 차트 응답에서 주요 테마를 추출할 수 있으며, 높이 수준의 요약에 적합합니다.

당신의 임무는 각 핵심 아이디어를 굵게 표시(핵심 아이디어당 4-5 단어)하고 + 최대 2문장 길이의 설명을 제공합니다.

출력 요구사항:

- 불필요한 세부사항 피하기

- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 명확히 지정(단어가 아닌 숫자를 사용), 가장 많이 언급된 것이 최상위

- 제안 없음

- 암시 없음

예시 출력:

1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

프롬프트 맥락의 중요성: AI는 설문에 대한 백그라운드, 목표 또는 맥락을 제공하면 더 나은 결과를 제공합니다. 시도해보십시오:

설문 응답을 분석하여 공무원이 사회 서비스 접근성을 어떻게 인식하는지 이해하고 특히 농촌 지역, 디지털 접근, 서비스 품질에 중점을 둡니다. 목표는 부서 계획을 위해 실행 가능한 개선 사항을 식별하는 것입니다.

심층 분석 프롬프트: 테마나 아이디어를 식별한 후 심층 분석에 사용하십시오:

[핵심 아이디어]에 대한 자세한 설명을 제공하고 참가자의 인용문을 포함해주세요.

주제 검증 프롬프트: 데이터를 통해 주제가 표면화되었는지 확인하기 위해 시작해보세요:

디지털 접근성 문제에 대해 언급한 사람 있나요? 인용문을 포함해주세요.

페르소나 식별: 설문에서 다양한 작업 환경에 관한 질문을 했다면 다음을 사용하세요:

설문 응답을 바탕으로, 제품 관리 분야에서 사용하는 "페르소나"와 유사하게 독특한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표, 공무원 피드백에서 관찰된 관련 인용문 또는 패턴을 요약하세요.

문제점 프롬프트: 좌절감과 체계적인 어려움을 요약하기 위해:

설문 응답을 분석하여 공무원들이 사회 서비스 제공 또는 접근에서 가장 흔히 겪는 문제점, 좌절감, 도전 과제를 목록화하세요. 각 문제점을 요약하고 어떤 패턴이 있는지 기록하세요.

동기 유발 프롬프트: 청중의 행동이나 우선 순위를 이끄는 것을 밝혀내기 위해:

설문 대화에서 사회 서비스 접근 방식에 대해 응답자가 제공한 주요 동기나 이유를 추출하세요. 비슷한 동기를 함께 그룹화하고 데이터에서 증거를 제공하세요.

효과적인 질문과 고급 프롬프트 전략에 대한 추가 팁은 공무원 사회 서비스 접근성 설문을 위한 최고의 질문을 참조하세요.

질문 유형에 따라 Specific이 정성적 응답을 분석하는 방법

Specific은 질문 유형에 따라 설문 분석을 구조화합니다. 다음의 가장 많이 접하게 될 유형에 대한 작동 방식을 소개합니다:

  • 열린 질문(후속 질문 포함 여부 불문): 모든 응답과 관련된 후속 질문을 요약하여 초기 피드백뿐만 아니라 설명 및 근본적 이유를 볼 수 있게 합니다.

  • 후속 질문이 있는 선택지: 각 응답 선택지(예: "대중 교통" 또는 "의료 서비스")에 대상 요약을 제공하며, 맥락을 위한 관련 후속 응답을 집계합니다.

  • 후속 질문이 있는 NPS(순추천지수): 각각의 그룹–비추천자, 수동자, 추천자–이 특정 피드백과 지원 의견에 기반한 개별 요약을 받습니다.

ChatGPT에서도 유사한 분류를 할 수 있지만, 응답 세트의 각 작업을 수동으로 복사하고 필터링하며 맥락을 설정하는 데 더 많은 수작업이 필요합니다.

이 프로세스를 간소화하는 기능에 대한 세부 사항은 자동 AI 후속 질문Specific의 AI 설문 응답 분석을 참조하세요.

AI의 맥락 크기 한계를 극복하는 방법

대규모 설문은 종종 AI의 맥락 한계에 부딪칩니다—AI에 한 번에 무제한 텍스트를 제공할 수 없습니다. Specific에 내장되어 있는 다음 방법이 유용합니다:

  • 필터링: 분석 전 참가자가 선택된 질문에 답변하거나 특정 옵션을 선택한 대화만 AI가 분석하도록 필터링하십시오. 이러한 방법은 분석을 집중시키는 데 효과적입니다.

  • 질문 자르기: AI가 분석할 질문만 선택하십시오. 덜 관련 있는 응답을 제외하면 맥락 크기 한계 이내에 머물며 분석된 대화 수를 극대화할 수 있습니다.

필터링 및 자르기를 사용하여 도구에 관계없이 효율성을 유지하면서 통찰력을 잃지 않을 수 있습니다. (실습을 위해서는 Specific의 AI 설문 응답 분석을 참조하세요.)

사실, 최근 설문 조사에서 22%의 공무원이 AI를 활발하게 사용한 것으로 나타났으며, 당신도 이러한 기술적 현실에 대한 과제를 해결하는 데 혼자가 아닙니다. [3]

공무원 설문 응답 분석을 위한 협업 기능

사회 서비스 접근성에 관한 설문 결과를 분석하는 것은 많은 공무원이나 이해관계자가 협력해야 할 때 빠르게 압도적일 수 있습니다. 전통적인 접근 방식은 끝없는 이메일 스레드나 공유 문서가 포함되어 의견과 통찰력을 추적하기 어렵게 만듭니다.

AI 기반 협업: Specific에서는 설문 데이터에 관해 AI와 대화할 수 있습니다. 모든 팀원은 각자 관심이나 조사 방향에 따라 별도의 대화를 시작할 수 있으며, 각자의 필터가 적용됩니다. 이는 보기를 두고 다투거나 누군가의 탐구 흐름을 잃어버리지 않게 해줍니다.

명확한 소유권과 투명성: 각 대화 스레드는 누가 생성했는지를 명확하게 표시합니다. 투명하며 팀 간 협업이 가능합니다. 부서의 접근성 관점을 연구하는 동안 동료가 지역적 변이성을 최소화하고 있더라도 서로의 발을 밟지 않습니다.

실시간 협업: 통찰력에 관해 논의하거나 보고서를 작성할 때 AI 채팅의 모든 메시지 옆에 아바타가 표시되어 누가 기여했는지 분명하게 알 수 있습니다. 설문 분석이 정보 수집이 아닌 진정한 팀 스포츠가 됩니다.

목적에 맞춘 작업 흐름을 체험하고 싶으신가요? Specific의 AI 설문 응답 분석AI 설문 생성기는 처음부터 끝까지 협업과 통찰력 발견을 간소화합니다.

공무원 사회 서비스 접근성 설문을 지금 생성하세요

더 깊은 인사이트를 얻고 빠르게 행동하세요—Specific와 같은 지능적인 AI 도구는 사회 서비스 접근성 분석을 쉽게, 정확하게, 협력적으로 만듭니다. 조직에서 가장 중요한 요소를 발견할 기회를 놓치지 마세요.

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 남아프리카 공공 서비스 위원회. 2012년 공공 서비스 만족도 조사.

  2. 로이터 / 버클리 법대. 2024년 연구: 법률 지원 직업에서의 AI 도구 채택과 사용 격차 줄이기.

  3. arXiv. 2024년 영국 공공 서비스 전문가의 AI 채택 설문 조사.

  4. SuperAGI. 2025년 연구: AI 기반 설문 조사로 응답률 및 데이터 품질 증가.

  5. SuperAGI. 2025년 보고서: AI가 설문 조사 응답률과 고객 만족도에 미치는 영향.

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아담 사블라

아담 사블라는 디즈니, 넷플릭스, BBC를 포함해 100만 명 이상의 고객을 대상으로 하는 스타트업을 구축한 경험이 있는 기업가로, 자동화에 대한 강한 열정을 가지고 있습니다.

아담 사블라

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