Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta para estudiantes de doctorado universitario sobre el clima de diversidad e inclusión. Si buscas formas prácticas de convertir el análisis de encuestas en ideas accionables, estás en el lugar correcto.
Elegir las herramientas adecuadas para el análisis de respuestas de encuestas
La forma en que analizas los datos de tu encuesta de estudiantes de doctorado universitarios sobre el clima de diversidad e inclusión depende de la estructura de tus respuestas. Tanto las herramientas que elijas como tu enfoque son importantes.
Datos cuantitativos: Si estás mirando números sencillos —cuántos estudiantes de doctorado respondieron “sí”, por ejemplo, o la distribución de los datos demográficos— las herramientas clásicas como Excel o Google Sheets pueden ayudarte a ver tendencias y crear gráficos simples. Estas funcionan mejor para respuestas que se dividen en categorías ordenadas y contables.
Datos cualitativos: Si haces preguntas abiertas como “¿Cómo te sientes sobre el clima de tu departamento?” o incluyes preguntas de seguimiento, el análisis tradicional no te llevará muy lejos. Necesitarás herramientas de IA para procesar eficientemente y obtener información valiosa de estos datos complejos y cargados de texto.
Existen dos enfoques para las herramientas al lidiar con respuestas cualitativas:
ChatGPT u herramienta GPT similar para análisis de IA
Puedes exportar tus respuestas y pegarlas en ChatGPT u otra herramienta GPT. Esto te permite conversar directamente con la IA sobre tus datos de la encuesta y extraer patrones o resúmenes. Sin embargo, el proceso a menudo es tedioso: copiar y pegar grandes conjuntos de respuestas, dividirlas en partes para evitar los límites de chat, y rastrear preguntas entre rápidos te fuerza a un bucle de copiar y pegar.
Preocupaciones de privacidad y flujo de trabajo. Tendrás que ser consciente de los datos sensibles, y es fácil perder contexto o perderse de una visión completa si divides las cosas en conversaciones diferentes.
Herramienta todo-en-uno como Specific
Specific está diseñada específicamente para encuestas conversacionales y análisis impulsados por IA. La herramienta recolecta datos y analiza respuestas en un solo sistema. Se destaca al hacer preguntas de seguimiento en tiempo real, lo que hace que los resultados de tu encuesta de estudiantes de doctorado universitarios sean mucho más ricos y accionables —estos seguimientos dinámicos son clave para captar el contexto, las motivaciones y los sentimientos de los estudiantes, especialmente en temas de diversidad e inclusión.
El análisis impulsado por IA es integrado e instantáneo. La plataforma resume y categoriza respuestas automáticamente, destaca las tendencias clave, y te permite conversar con la IA sobre tus resultados—similar a ChatGPT, pero diseñado específicamente para datos de encuestas. Tienes un control más detallado y puedes filtrar, segmentar o profundizar en los datos como desees. Lee más sobre cómo funciona eso en características de análisis de respuestas de encuestas con IA.
Funciones diseñadas para el análisis de encuestas. Specific gestiona automáticamente el contexto de datos, por lo que las limitaciones que encuentras en los chats manuales de GPT son menos problemáticas. Además, puedes configurar filtros, charlar sobre segmentos, y la plataforma asegura la privacidad y seguridad para datos académicos sensibles.
Vale la pena mencionar que organizaciones como Divrsity y TigerGPT han desarrollado plataformas de encuestas adaptativas similares o chatbots con IA para encuestas de clima, involucrando exitosamente grandes cohortes (como estudiantes de doctorado) y sacando más retroalimentación accionable que las formas de encuestas estáticas jamás podrían. [4][5]
Ejemplos de indicaciones útiles para el análisis de encuestas de diversidad e inclusión de estudiantes de doctorado universitarios
Para aprovechar al máximo tus datos de la encuesta, deberías usar indicaciones inteligentes diseñadas para extraer información de retroalimentación cualitativa. Las herramientas de IA funcionan mucho mejor cuando se les da instrucciones claras y contexto adicional sobre la encuesta y tus objetivos.
Indicación para ideas principales: Usa esto para destilar rápidamente temas de grandes conjuntos de datos. Specific lo usa como predeterminado y obtendrás excelentes resultados con él en otros GPT también:
Tu tarea es extraer ideas principales en negrita (4-5 palabras por idea principal) + hasta 2 oraciones de explicación.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron cada idea principal específica (usar números, no palabras), la más mencionada primero
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de idea principal:** texto explicativo
2. **Texto de idea principal:** texto explicativo
3. **Texto de idea principal:** texto explicativo
Indicios robustos funcionan aún mejor si agregas más contexto. Ejemplo:
Analiza las respuestas de la encuesta de estudiantes de doctorado sobre el clima de diversidad e inclusión en su departamento. Nuestro objetivo es identificar áreas de preocupación y mejora accionable. Las respuestas incluyen tanto preguntas abiertas como de seguimiento. Resume temas centrales y menciona cualquier patrón significativo relacionado con género o etnicidad si están presentes.
Intenta también: Dime más sobre XYZ (idea principal) — pide a la IA que amplíe un resumen o punto clave para obtener más detalles.
Indicación para tema específico: Si deseas ver si se planteó un tema, como inequidades en el financiamiento departamental u oportunidades de mentoría:
¿Alguien mencionó disparidades de financiamiento para estudiantes subrepresentados? Incluye citas.
Indicación para puntos de dolor y desafíos: Si deseas una lista de problemas comunes o frustraciones que surgen en el clima:
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados por estudiantes de doctorado con respecto a diversidad e inclusión en su programa. Resume cada uno, y señala patrones o frecuencia de ocurrencia.
Indicación para personalidades: ¿Curioso si hay “tipos” de experiencias estudiantiles?
Con base en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personalidades distintas—similar a cómo se usan las “personalidades” en la gestión de productos. Para cada personalidad, resume sus características clave, motivaciones, objetivos, y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.
Indicación para análisis de sentimiento: ¿Quieres saber cómo se sienten los estudiantes en general?
Evalúa el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Resalta frases o retroalimentación clave que contribuyan a cada categoría de sentimiento.
Puedes encontrar más ejemplos de indicaciones y mejores prácticas para esta audiencia y tema exactos en esta guía de mejores preguntas para encuestas de diversidad e inclusión de estudiantes de doctorado universitarios.
Cómo Specific analiza datos cualitativos según el tipo de pregunta
El tipo de pregunta de encuesta que uses define cómo debería analizarse los datos, y Specific ha adaptado su enfoque en consecuencia:
Preguntas abiertas con o sin seguimientos: La IA resume los temas y patrones generales de todas las respuestas, incluyendo cualquier discusión de seguimiento iniciada por la propia IA. Esto es clave para sacar a la superficie ideas matizadas donde los estudiantes expanden temas como el sentido de pertenencia o barreras percibidas.
Opciones múltiples con seguimientos: Cada opción de respuesta obtiene su propio resumen detallado de las respuestas de seguimiento relacionadas. Para una pregunta como “¿Has experimentado discriminación?” con seguimiento, verás resúmenes segmentados relacionados con cada escenario elegido por los estudiantes.
NPS (Net Promoter Score): Cada grupo—detractores, pasivos y promotores—recibe un resumen de todos los comentarios de seguimiento relacionados con su puntuación. Facilita la comparación de factores de insatisfacción con los aspectos que los estudiantes ven como positivos o neutros.
Puedes lograr un resultado similar usando ChatGPT más clasificación manual, pero es laborioso y fácil de perder el contexto a nivel de pregunta.
Puedes aprender más sobre esto en nuestra guía sobre análisis de respuestas de encuestas con IA y ver cómo Specific aprovecha las preguntas de seguimiento automático de IA para transformar la calidad de las encuestas: cómo funcionan las preguntas de seguimiento de IA.
Cómo abordar desafíos con los límites de contexto de la IA
Uno de los obstáculos más complicados es el tamaño del contexto: las IA como GPT solo