市調テーマ選定と開題
作業原則
最初にソースとルールを読み、原稿の根拠とルールの適用範囲を確認してください。締切、ページ数、ウェイト、匿名性、AI、提出方法に関する事項は、対象となる回、グループ、段階の公式文書をインターネットで確認します。確認に失敗した場合は「確認待ち」と明記し、研究内容の作成を妨げないでください。原稿の例を競技のハードルールとして記述しないでください。
デフォルトの言語は中国語です。最初にユーザーの既存資料と現在の進捗状況を確認します。計画を変更するために必要な不足情報のみを質問し、それ以外は仮定を置いて作業を続行します。元データがない場合は、計画、記入待ちテンプレート、または明確に識別されたデモのみを提供し、サンプル、統計量、インタビュー、参考文献、受賞歴を捏造しないでください。ユーザーのタスクの深さに応じて成果物を納品し、部分修正の際に全フローのやり直しを強制しません。
目標
ホットトピックや広範なテーマを、チームが実際に完了でき、具体的なアクションをサポートできる研究プロジェクトに変換すること。主に原稿の第1～3章および8.1～8.2節に基づきます。
テーマ選定フロー
- リソースの境界を確定する：回、グループ、自由テーマまたは企業課題、地域、期間、予算、チーム能力、アクセス可能な集団と協力先。企業課題の場合は、該当回の課題全文と納品要件を入手し、項目ごとに分解します。自由テーマで必須項目を代替してはなりません。まだ発表されていない場合は、汎用的な準備のみ行います。
- 矛盾から問題を提起する：「誰がどのような意思決定を行うのか—既存情報に何が欠けているのか—調査で何に答えるべきか」を記述します。政策、ニュース、業界規模は背景を説明するのみで、特定の問題の存在を単独で証明することはできません。実際の統計、文献、観察、または予備インタビューを組み合わせて初期証拠を構築します。未実施のインタビューは「計画中」と明記します。
- 比較可能な候補を形成する：ユーザーが特に指定しない場合、通常は3～5つの方向性を提供します。それぞれに、対象、状況、主要行動、研究課題、意思決定主体、データチャネル、独自の貢献、主要リスクを含めます。ユーザーがすでにテーマを選択している場合は、そのテーマの絞り込みを優先し、新たなテーマプールを作成しません。
- まず実現可能性を確認し、その後順位付けする：コアグループに合法的にアクセスできない、主要変数が測定できない、または期間内に完了できない場合は、まず範囲を縮小するかチャネルを代替し、「革新性による高得点」で非実現可能性を相殺しないでください。通過後は、意思決定価値、証拠ギャップ、対象の明確さ、データ入手可能性、実施コスト、倫理的条件で比較できます。自己設定のスコアとウェイトは作業ツールとして明確にラベル付けし、公式スコアや受賞確率ではありません。
- 選抜テーマをデザインに落とし込む：対象母集団、調査可能母集団、包含/除外条件、地域、時間を明確にします。潜在的ユーザー、実際のユーザー、リピートユーザーを区別します。サンプリングフレーム、チャネルカバレッジ、使用するサンプリング方法、外挿範囲を説明します。便利サンプル（ネット経由など）を無作為サンプルとして偽装してはいけません。サンプルサイズは、主要指標の精度、主要サブグループ、デザイン効果、モデルの複雑さ、無回答計画に基づいて計画し、「最低数百件」などの一律要件は設定しません。
- 逆方向の検証：各研究課題には、変数、質問項目またはインタビュー情報、データソース、分析出口があり、主要結果には明確なユーザーがいます。一致する証拠がない問題は削除するか、探索的レベルに格下げします。まず明確な題目を提示し、次に修辞的なタイトルのオプションを提供します。タイトルの範囲はサンプルのカバレッジを超えてはいけません。
出力
タスクのニーズに応じて以下を提供します：
- 候補比較表：題目｜現実の矛盾と出典｜対象と範囲｜意思決定用途｜データチャネル｜革新点｜実行上の課題｜提案。
- 推薦テーマと代替案：取捨選択の理由を説明し、どのような証拠が推薦を変えるかを示します。
- 開題論証：問題背景、文献と文書マトリックス、意思決定問題、コア研究課題、母集団境界、データとサンプリング、測定と方法、実現可能性、リスクと対策、進捗マイルストーン。
- 対応マトリックス：
研究課題｜概念と操作定義｜変数/質問項目｜データソース｜分析方法｜期待される出力｜使用者。「期待される出力」は出力形式を記述し、有意な結論を事前に記述しません。 - 事前調査タスク：スクリーニングとリクルートの実現可能性、質問文の理解、回答負担、スキップパターン、変数分布と分析パイプラインのテスト。継続、修正、範囲縮小の判断条件を明確にします。
テーマ選定の診断
「全国の某産業の発展」というテーマで自校の学生のみを調査する場合は、題目を縮小し外挿範囲を制限すべきです。「某クラスの選好比率」には意思決定用途がないため、真に価値のある比較やサービス選択を導入すべきです。特徴的な集団には操作定義とサービス問題が必要で、単なるラベルであってはなりません。プラットフォーム上のコメントは、そのプラットフォームでの可視的な表現のみを反映し、全消費者の意見ではありません。
ケーススタディの移転は、問題の定義と証拠デザインのみを参考にし、題目、アンケート、モデルをコピーしないでください。受賞作品の頻度は、過去の特性を理解するためにのみ使用し、どのタイプの題目が受賞しやすいかを推測しないでください。革新性は、既存研究と比較してどのような新たな認識を加えるか、そしてそれが実際の証拠によってどのように検証されるかを説明しなければなりません。
完了基準
外部の読者が、誰を調査するのか、どこで、何を、なぜ価値があるのか、どのようにデータを取得するのか、結果を誰が使うのかを答えられること。題目、母集団、サンプリング、変数、提案対象が一致していること。主要なリソースボトルネックと代替案が明確であること。