Este artigo oferece dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa cidadã sobre preocupações com o custo de vida. Se você está buscando transformar o feedback da pesquisa em insights claros, está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisas
A forma como você analisa dados de pesquisas de cidadãos sobre o custo de vida depende da estrutura dos seus dados. Se suas respostas são principalmente escolhas simples ou avaliações, você tem facilidade. Declarações abertas ou histórias? É aí que as coisas ficam interessantes—e onde a IA brilha.
Dados quantitativos: Se você pediu aos cidadãos para selecionar entre respostas predefinidas (como "muito preocupado" ou "não preocupado"), qualquer ferramenta de planilha (Google Sheets, Excel) pode computar resultados rapidamente. Uma tabela dinâmica ou um gráfico de barras simples geralmente é tudo o que você precisa para ver tendências.
Dados qualitativos: Respostas abertas explicando "por que" as pessoas se sentem da forma que sentem, ou o que é mais estressante sobre o aumento do custo de vida, são muito mais complexas. Ler manualmente centenas de respostas não é prático, especialmente à medida que as pesquisas crescem e mais vozes são adicionadas. Este é exatamente o caso com preocupações cidadãs em todo o mundo, onde pesquisa após pesquisa destaca que a esmagadora maioria está profundamente preocupada com os aumentos no custo de vida—93% na UE, por exemplo, classificam como o principal problema. Vamos encarar: ler e categorizar centenas de mini-redações à mão não é a ideia de eficiência de ninguém.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Você pode exportar as respostas dos seus cidadãos e colocá-las diretamente no ChatGPT. Depois, apenas converse com a IA—peça resumos, temas principais ou explicações em linguagem simples.
No entanto, copiar e colar partes dos dados das pesquisas pode se tornar desajeitado. À medida que seu conjunto de dados cresce (muito comum em pesquisas nacionais ou municipais), você enfrentará limites de contexto. Acompanhar qual solicitação produziu qual resultado e fatiar o conjunto de dados para diferentes questões ou personas é mais complicado do que parece.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
A Specific é construída desde o início para este fluxo de trabalho. É projetada para coletar dados de pesquisa de maneira conversacional, em formato de bate-papo, e analisá-los instantaneamente usando IA, sem o esforço manual. Se você usar o Specific, a IA da pesquisa faz perguntas de acompanhamento automaticamente, melhorando tanto a qualidade quanto a profundidade das respostas dos cidadãos. Por exemplo, se alguém diz "é difícil pagar por mantimentos," a IA pode sondar gentilmente: "O que mudou em seus hábitos de compra no último ano?"
Quando chega a hora de analisar:
A IA resume cada resposta aberta e destaca grandes temas.
Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados da pesquisa no Specific sem sair da plataforma.
Você controla quais dados ou acompanhamentos são incluídos em cada conversa.
Sem copiar e colar, e sem necessidade de planilhas. Se quiser ver os modelos de pesquisa específicos ou prompts para preocupações com o custo de vida dos cidadãos, visite este gerador de pesquisas predefinidas para preocupações com o custo de vida.
Prompts úteis para analisar respostas de pesquisas sobre preocupações com o custo de vida dos cidadãos
Quando você analisa dados de pesquisas abertas, seus resultados são tão bons quanto seus prompts. Aqui estão prompts práticos e testados que funcionam, seja usando ChatGPT, Specific ou outra ferramenta com IA.
Prompt para ideias principais: Use este quando quiser destilar o “panorama geral” de um conjunto de comentários dos cidadãos sobre os custos crescentes.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), das mais mencionadas para as menos mencionadas
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Se você fornecer mais contexto à IA sobre sua pesquisa, ela sempre terá um desempenho melhor. Por exemplo, diga a qual país você pesquisou, ou que seu objetivo é preparar insights para os formuladores de políticas locais. Exemplo:
Analise essas respostas de uma pesquisa de 2024 sobre preocupações com o custo de vida entre residentes urbanos na UE. O objetivo é ajudar o conselho da cidade a entender quais fatores de custo específicos são mais importantes e como eles afetam diferentes grupos demográficos.
Depois de extrair temas chave, aprofunde-se perguntando: "Conte-me mais sobre [ideia principal específica]".
Prompt para tópico específico: Para verificar se os cidadãos mencionaram uma preocupação sobre, por exemplo, preços de alimentos, use:
Alguém falou sobre preços dos alimentos? Inclua citações.
Prompt para personas: Este prompt é inestimável para entender quem são seus respondentes—locatários urbanos, famílias, aposentados, jovens profissionais, etc. Cada persona pode ter ansiedades únicas sobre o custo de vida.
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão observado nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Obtenha uma lista direta do que mais está machucando (aluguel, alimentação, combustível, cuidado infantil, etc.).
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimentos: Saber a carga emocional por trás dos comentários sobre inflação ou contas ajuda a priorizar a resposta. Use:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedback chave que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e ideias: Recolha soluções propostas pelos cidadãos.
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas quando relevante.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Crítico para encontrar pontos cegos no apoio governamental ou programas comunitários.
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Para mais detalhes sobre engenharia de prompts ou estratégias de pesquisa dirigidas por IA, confira nossos estudos detalhados sobre análise de respostas de pesquisa com IA e fluxos de trabalho de perguntas de acompanhamento com IA.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A forma como você analisa dados qualitativos de cidadãos mudará com base na estrutura de suas perguntas, e o Specific lida com cada caso para você:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A IA resume todos os comentários dos cidadãos, incluindo respostas de acompanhamento, oferecendo-lhe uma visão geral e uma análise mais aprofundada (por exemplo, "mantimentos são caros porque...").
Perguntas baseadas em escolha com acompanhamento: Para cada escolha, o Specific oferece um resumo de tema separado baseado nas respostas de acompanhamento correspondentes. Isso é ótimo para dissecar, por exemplo, por que "custos de combustível" ressoam com certos subgrupos.
Perguntas de pesquisa NPS: Cada grupo (detratores, passivos, promotores) recebe seu próprio resumo, destacando o que torna diferentes cidadãos esperançosos ou preocupados com seu futuro econômico.
Você pode replicar isso no ChatGPT, mas isso exigirá filtragem manual, cópia e classificação por sua conta. Specific faz o trabalho pesado por você, mas se você quiser hackear seu próprio fluxo de trabalho, experimente segmentar exportações no Excel antes de carregar para sua ferramenta de IA de escolha. Se precisar de inspiração sobre design de perguntas, confira este guia sobre as melhores perguntas para pesquisas de preocupação com custo de vida.
Gerenciando limites de contexto da IA com grandes conjuntos de dados de pesquisas
Ferramentas de IA como GPT têm limites. Se você colar muitos dados de uma vez (comum em pesquisas cidadãs de âmbito nacional), a análise será cortada ou o desempenho despenca. Specific resolve isso automaticamente com duas técnicas:
Filtragem: Você pode analisar apenas conversas onde os cidadãos responderam a perguntas específicas ou fizeram escolhas particulares. Isso foca a IA em dados relevantes, encaixando mais informações sem perder nuances.
Recorte: Selecione quais perguntas da pesquisa enviar para a IA para análise. Menos perguntas por conversa significa que você consegue encaixar mais jornadas completas em um lote de análise, garantindo que os tópicos mais cruciais (como preocupações urgentes sobre inflação) não se percam.
Essa abordagem torna manejável a análise de pesquisas cidadãs até mesmo enormes, com centenas de respostas, evitando a temida “janela de contexto” limitar. Se estiver curioso sobre as melhores práticas, veja este guia sobre construção e manejo de grandes pesquisas de feedback cidadãs.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas cidadãs
A colaboração em pesquisas cidadãs sobre custo de vida é sempre complicada. Você pode lidar com múltiplas equipes—analistas de políticas, pesquisadores, especialistas em engajamento comunitário—todos trabalhando no mesmo conjunto de dados, frequentemente em locais diferentes e em tempos diferentes.
No Specific, você pode colaborar em tempo real conversando diretamente com a IA sobre seus dados de cidadãos. Várias conversas podem ocorrer lado a lado, cada uma com seus próprios filtros ou resumos.
Cada conversa mostra seu criador. Você vê quem fez qual observação ou quem está acompanhando uma tendência específica nos custos de habitação (ou qualquer subtópico importante). O feedback nunca é perdido em cadeias de e-mails—uma grande vitória para a geração coletiva de insights.
Avatares ao lado de cada mensagem de bate-papo tornam as contribuições da equipe instantaneamente claras. Analistas, líderes de políticas ou stakeholders internos podem todos participar, assegurando que diversos pontos de vista sejam ouvidos à medida que interpretam preocupações e ideias sobre custo de vida.
Se criar pesquisas do zero está em sua mente, ou se deseja ver como a colaboração pode funcionar na prática, experimente o gerador de pesquisas com IA para pesquisas colaborativas em equipe ou brinque com o editor de pesquisas com IA. Você pode até gerar automaticamente uma pesquisa NPS sobre custo de vida para cidadãos instantaneamente para sua próxima rodada de pesquisa.
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