Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de opinião sobre acesso à saúde usando IA para obter insights acionáveis e eficientes.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise
A melhor abordagem e ferramentas dependem do formato e da estrutura das respostas da sua pesquisa.
Dados quantitativos: Se você está lidando com respostas estruturadas e fáceis de contar (como o número de cidadãos que selecionaram uma determinada opção), planilhas como Excel ou Google Sheets geralmente são tudo o que você precisa. Essas ferramentas são perfeitas para acompanhamento de métricas e compreensão de porcentagens, médias ou tendências.
Dados qualitativos: Perguntas abertas são um caso à parte. Analisar manualmente histórias, sugestões e frustrações dos cidadãos é quase impossível se você tiver centenas—ou mesmo dezenas—de respostas. É aqui que as ferramentas de IA brilham: elas podem escanear grandes volumes de texto para identificar padrões e ideias-chave que você provavelmente perderia, revelando temas que influenciam o acesso à saúde.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Análise de copiar-colar: Você pode exportar seus dados de pesquisa qualitativa e colá-los no ChatGPT ou em outra ferramenta baseada em GPT. Isso permite que você faça perguntas, explore temas e chegue a insights conversando diretamente com a IA.
Mas: O fluxo de trabalho pode se tornar rapidamente desordenado. Grandes volumes de dados significam rolar, re-colar e lutar contra os limites de contexto. Copiar mais dados também aumenta o risco de confusão ou perda de contexto importante se você não for cuidadoso. A falta de estrutura significa que a análise pode parecer lidar com uma massa de ruído.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Coleta e análise de dados integradas: A Specific foi criada para gerenciar dados de pesquisa qualitativa de ponta a ponta. Você pode conduzir uma pesquisa de opinião sobre acesso à saúde diretamente na Specific—em um fluxo natural e conversacional, que parece mais envolvente para os respondentes (e geram dados melhores para você). Leia mais sobre criação de uma pesquisa de opinião sobre acesso à saúde para guias passo a passo.
Acompanhamentos automáticos de IA: Quando os cidadãos respondem, a pesquisa pode automaticamente fazer acompanhamentos ajustados às suas respostas anteriores para coletar respostas mais ricas. Esta funcionalidade é explicada em detalhe aqui.
Análise de respostas alimentada por IA: Assim que você tiver os dados, a Specific resume instantaneamente as respostas dos cidadãos, encontra os pontos de dor mais discutidos e destaca os temas centrais. Não há necessidade de ler cada resposta individualmente ou copiar e colar em uma IA você mesmo.
Chat de IA conversacional sobre resultados: Você pode fazer perguntas específicas para a IA da Specific sobre seus dados, como “Quais barreiras os cidadãos mencionam mais?” ou “Quais respostas mencionam barreiras de custo?” É a conveniência do ChatGPT, mas com dados de pesquisa no contexto e recursos de acompanhamento de debates. Veja em ação na análise de respostas a pesquisas por IA.
Prompt úteis para análise de respostas de pesquisa cidadã
Obter resultados úteis da IA depende de fazer as perguntas ou prompts corretos. Aqui estão vários prompts—testados em dados de pesquisa de opinião sobre acesso à saúde—para ajudá-lo a desbloquear insights mais profundos:
Prompt para ideias centrais: Use isso para obter uma lista ordenada de tópicos ou questões recorrentes nos seus dados de pesquisa. Este é o prompt base usado pela Specific em sua análise, e você pode usá-lo no ChatGPT ou em sistemas semelhantes:
Seu trabalho é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
A IA sempre tem um desempenho melhor quando você fornece mais contexto sobre sua pesquisa, sua intenção e seus objetivos. Por exemplo, no ChatGPT ou Specific, você pode começar o prompt com uma explicação como esta:
Estou analisando uma pesquisa de opinião sobre barreiras ao acesso à saúde na minha comunidade. O objetivo é entender obstáculos sistêmicos, desafios pessoais e oportunidades de melhoria para nosso sistema de saúde local. Por favor, concentre-se em causas subjacentes e histórias recorrentes nas respostas.
Depois de identificar as principais ideias, aprofunde-se ainda mais perguntando:
Conte-me mais sobre XYZ (ideia central)
Prompt para tópicos específicos: Verifique rapidamente se um assunto foi levantado:
Alguém falou sobre tempos de espera para consultas? Inclua citações.
Prompt para pontos de dor e desafios: Identificar frustrações, barreiras ou pontos onde os cidadãos encontram dificuldades no sistema de saúde, junto com sua frequência. Isso pode revelar lacunas que você não perceberia de outra forma.
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivação e impulsionadores: Revele o “porquê” por trás daqueles que buscam (ou evitam) cuidados de saúde. Isso ajuda a descobrir impulsionadores ocultos e segmentações dentro do seu grupo de pesquisa.
Das conversas da pesquisa, extraia as motivações, desejos ou razões principais que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de suporte dos dados.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Vá além do que está quebrado—pergunte o que os cidadãos ainda precisam ou desejam que existisse.
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Para ainda mais ideias de prompts, veja este guia de melhores perguntas para pesquisas de opinião sobre acesso à saúde e experimente combinações adaptadas aos seus objetivos de análise específicos.
Como a Specific analisa dados qualitativos—por tipo de pergunta
Nem todas as respostas da pesquisa são criadas da mesma forma. A análise da Specific trata cada tipo de pergunta em sua pesquisa de opinião sobre acesso à saúde de maneira apropriada, proporcionando insights mais estruturados. Veja como:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Resumos capturam todos os ângulos, incluindo nuances adicionadas por acompanhamentos gerados por IA. Isso é ótimo para perguntas de visão ampla como “Por que você não consegue acessar cuidados?”
Múltipla escolha com acompanhamentos: Cada escolha recebe seu próprio resumo personalizado, facilitando a comparação do que dizem os respondentes “custo é uma barreira” versus “horários são inconvenientes”, por exemplo.
NPS (Net Promoter Score): Respostas de promotores, passivos e detratores são agrupadas e resumidas automaticamente, revelando o que impulsiona alta ou baixa satisfação—crucial para avaliar o sentimento da comunidade usando uma pesquisa de NPS de saúde cidadã. Veja um exemplo aqui.
Você também pode realizar isso no ChatGPT agrupando cuidadosamente seus dados (“mostre-me todos os acompanhamentos para pessoas que escolheram ‘custo’ como uma barreira”)—só que isso exige mais trabalho manual, especialmente para volumes maiores de feedback dos cidadãos.
Trabalhando com os limites de contexto da IA
Ferramentas de IA como o ChatGPT (e até algumas plataformas de pesquisa) enfrentam