Aqui estão algumas das melhores perguntas para uma pesquisa de cidadão sobre iluminação pública, além de dicas de especialistas sobre como elaborar perguntas eficazes de feedback. Você pode criar uma pesquisa de iluminação pública para cidadãos em segundos com a Specific—nossa plataforma de IA conversacional torna fácil para qualquer pessoa começar.
Melhores perguntas abertas para uma pesquisa de cidadão sobre iluminação pública
Perguntas abertas são poderosas para entender o “porquê” por trás das opiniões públicas. Elas permitem que os cidadãos se expressem com suas próprias palavras—adicionando contexto valioso que você simplesmente não obtém de opções de sim/não ou caixas de seleção. Use perguntas abertas quando quiser feedback mais profundo e mais nuançado. Aqui estão nossas 10 principais para feedback cidadão sobre iluminação pública:
Quais são suas principais preocupações sobre a iluminação pública no seu bairro?
Pode descrever um momento em que a iluminação pública (ou a falta dela) afetou sua sensação de segurança?
Como você avaliaria o brilho e a cobertura atuais da iluminação pública em sua área, e por quê?
Quais melhorias você gostaria de ver em relação à iluminação pública perto de sua casa?
Em quais locais você sente que a iluminação pública está mais ausente ou desnecessária?
Como as mudanças na iluminação pública afetam suas atividades usuais, como caminhar, andar de bicicleta ou dirigir à noite?
Você notou alguma correlação entre a iluminação e incidentes de crimes ou segurança rodoviária?
Que impacto você acha que a melhoria da iluminação pública poderia ter em sua comunidade?
Há algum efeito negativo da iluminação pública em sua área (por exemplo, poluição luminosa ou sono interrompido)?
Qual é uma coisa que você gostaria que os planejadores urbanos soubessem sobre a iluminação pública onde você mora?
Perguntas abertas nos permitem descobrir não apenas reclamações, mas histórias, sugestões e o verdadeiro “porquê” por trás das opiniões dos cidadãos. Esse contexto é crucial porque, por exemplo, estudos descobriram que a melhoria da iluminação pública pode reduzir crimes contra a propriedade e violentos em 21%—mas os impactos podem variar dependendo do contexto local [1].
Melhores perguntas de múltipla escolha de seleção única para uma pesquisa de cidadão sobre iluminação pública
Perguntas de múltipla escolha de seleção única são a sua escolha quando você quer quantificar sentimentos, reconhecer tendências ou iniciar uma conversa. Alguns cidadãos acham mais fácil escolher entre opções, o que ajuda a quebrar o gelo para pesquisas mais longas—especialmente quando seguidas de perguntas abertas ou “porquê” para aprofundar mais. Aqui estão três exemplos:
Pergunta: Quão satisfeito você está com a iluminação pública em seu bairro?
Muito satisfeito
Satisfeito
Neutro
Insatisfeito
Muito insatisfeito
Pergunta: Qual aspecto da iluminação pública mais lhe preocupa?
Não há luz suficiente em áreas-chave
As luzes são muito brilhantes
Interrupções frequentes
Poluição luminosa ou ofuscamento
Outro
Pergunta: Você acredita que a iluminação pública tem impacto nas taxas de criminalidade local?
Sim, reduz o crime
Não, não tem efeito
Pode aumentar o crime
Não sei
Quando seguir com “por quê?” É fundamental perguntar “por quê” após uma resposta de múltipla escolha—especialmente se alguém indicar insatisfação ou preocupações únicas. Por exemplo: se um cidadão selecionar “Insatisfeito”, seguiríamos com, “Por que você se sente assim em relação à iluminação pública em sua área?” Isso revela causas raízes, seja segurança, visibilidade, preocupações com custos ou outros fatores. De fato, seguimentos orientados por contexto ajudam a explicar por que alguns estudos mostram que a iluminação reduz dramaticamente o crime [1][2], enquanto outros, como em Seattle ou Inglaterra, mostram menos impacto direto [3][4]—o contexto local importa.
Quando e por que adicionar a escolha “Outro”? Sempre inclua “Outro” quando quiser capturar preocupações ou ideias não cobertas por escolhas predefinidas. Seguir após uma resposta “Outro” muitas vezes leva a insights que você não antecipou. É uma forma comprovada de descobrir pontos de dor ocultos ou inovações que os moradores estão pensando.
Perguntas NPS para feedback sobre iluminação pública
O Net Promoter Score (NPS) é um formato clássico, mas surpreendentemente versátil, para feedback da cidade. Ele pergunta: “Quão provável é que você recomende este serviço...” em uma escala de 0 a 10. Usar o NPS para pesquisas de iluminação pública funciona porque resume a satisfação em um único número, e então convida a um feedback mais profundo. Você pode descobrir tanto promotores (“excelente iluminação, eu me sinto seguro!”) quanto detratores (“muitos pontos escuros, inseguro após escurecer”), e imediatamente seguir para aprender o que conduz essas avaliações.
Você pode gerar uma pesquisa NPS pronta para iluminação pública com a Specific em segundos, completa com seguimentos personalizados com base na pontuação de cada respondente.
O poder das perguntas de seguimento
Perguntas de seguimento são onde a mágica das pesquisas conversacionais acontece. Seguimentos de IA automatizados nos permitem esclarecer, buscar por especificidades e entender o verdadeiro “por quê” por trás de cada resposta do cidadão—tudo em tempo real, sem precisar correr atrás das pessoas mais tarde. Com a Specific, nossa IA engaja os respondentes naturalmente, imitando o fluxo de uma entrevista de especialista e garantindo que não percamos o contexto. Isso também economiza enormes volumes de troca de emails ou telefonemas para os pesquisadores.
Cidadão: “As luzes não me fazem sentir seguro.”
Seguimento de IA: “Você pode compartilhar um exemplo específico ou área onde a iluminação foi inadequada?”
Quantos seguimentos perguntar? Na maioria das pesquisas, 2–3 seguimentos são suficientes para capturar o contexto sem fatigar os respondentes. A Specific deixa você configurar o quão persistente a IA deve ser—e ela é inteligente o suficiente para seguir em frente uma vez que tenha obtido a resposta necessária.
Isso torna uma pesquisa conversacional: A interação se parece mais com um diálogo, não um formulário—uma maneira comprovada para aumentar tanto o volume quanto a qualidade do feedback dos cidadãos.
IA torna fácil a análise de respostas abertas: Com ferramentas como análise de respostas de pesquisa por IA e guias de análise de pesquisas de cidadãos, vasculhar dezenas de comentários textuais torna-se simples. A IA resume, encontra temas e fornece insights, mesmo com muito texto não estruturado para revisar.
Esses seguimentos automatizados, atentos ao contexto, ainda são novos—experimente gerar uma pesquisa e você rapidamente verá como as respostas podem se tornar mais ricas (e mais claras), mesmo em conversas breves de feedback cidadão.
Como sugerir ao ChatGPT para gerar perguntas de pesquisa sobre iluminação pública
Criar a pesquisa perfeita requer um bom estímulo—especialmente com ferramentas de IA como ChatGPT ou GPT-4. Comece de forma simples:
Sugira 10 perguntas abertas para uma pesquisa de cidadão sobre iluminação pública.
Quanto mais contexto você fornecer sobre seu projeto ou objetivos, melhor será o resultado. Experimente adicionar detalhes:
Sou um gestor da cidade buscando melhorar a segurança pública e o bem-estar através de atualizações de iluminação urbana. Sugira 10 perguntas abertas detalhadas para uma pesquisa de cidadão sobre iluminação pública que me ajudem a entender prioridades locais, preocupações e melhorias desejadas.
Depois de ter um rascunho das perguntas, peça à IA para categorizá-las:
Analise as perguntas e categorize-as. Apresente categorias com as perguntas sob elas.
Revise as categorias—talvez “segurança”, “meio ambiente” e “operações”—depois aprofunde-se com:
Gere 10 perguntas de seguimento para a categoria "segurança e segurança" relacionadas à iluminação pública.
Essa abordagem passo a passo leva a uma pesquisa que parece cuidadosa, completa e relevante para as necessidades locais.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional não é apenas um formulário. Ela se parece com um diálogo—dinâmico, atento ao contexto e sondando, assim como um entrevistador habilidoso seria. Pesquisas manuais são rígidas: fazem uma lista fixa de perguntas, muitas vezes em massa, e raramente se ajustam às nuances de cada resposta do entrevistado. Com um gerador de pesquisas por IA como a Specific, a experiência é personalizada, com a IA ajustando perguntas e seguimentos em tempo real para obter insights mais profundos.
Pesquisas Manuais | Pesquisas Geradas por IA |
|---|---|
Perguntas fixas; sem contexto | Perguntas dinâmicas, ricas em contexto |
Oportunidades de seguimento perdidas | Sondagem automatizada para clareza, histórias e causas raízes |
Análise manual intensiva | Sumarização instantânea e insights potentes realizados por IA |
Por que usar IA para pesquisas de cidadãos? Ferramentas de pesquisa por IA são rápidas, personalizáveis e criam uma melhor experiência para o respondente. Elas nos ajudam a capturar dados que de outra forma perderíamos, como reclamações nuançadas ou sugestões criativas. Ferramentas como a Specific oferecem uma UX de pesquisa de primeira classe—guiando tanto os criadores quanto os cidadãos por uma conversa fluida e otimizada para dispositivos móveis que gera feedback autêntico, sempre. Se você está curioso sobre quão fácil é, confira nosso guia para fazer pesquisas, ou experimente o editor de pesquisas por IA para atualizar perguntas instantaneamente em linguagem simples.
É a maneira mais rápida e robusta de coletar e entender feedback em 2024—não são mais horas gastas lidando com planilhas, apenas temas claros e insights acionáveis.
Veja agora este exemplo de pesquisa sobre iluminação pública
Dê o primeiro passo para um feedback melhor com uma pesquisa inteligente e conversacional sobre iluminação pública. Em apenas minutos, você pode capturar a verdadeira opinião pública e ir além do básico, com seguimentos atentos ao contexto e análise poderosa conduzida por IA.
