Este artigo irá lhe dar dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa do Citizen sobre Segurança no Bairro usando ferramentas de análise de respostas de pesquisa com IA. Se você deseja obter insights acionáveis que vão além de gráficos básicos e são mais fáceis de trabalhar, continue lendo.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de pesquisas sobre segurança no bairro
A abordagem e as ferramentas que você escolhe dependem da forma e estrutura dos dados de pesquisa coletados. Aqui está um resumo rápido:
Dados quantitativos: Isso cobre coisas como “quantas pessoas se sentem seguras andando à noite?” (respostas estruturadas). Esses números são diretos de se trabalhar — você pode rapidamente calculá-los no Excel ou Google Sheets usando fórmulas básicas.
Dados qualitativos: Estas são respostas a perguntas de campo aberto ou solicitações de acompanhamento. Se você perguntou “O que faz você se sentir seguro em seu bairro?”, terá muitas respostas em texto. Ler todas essas respostas e tentar encontrar padrões é quase impossível manualmente, especialmente com dezenas ou centenas de respostas do Citizen. É aqui que a IA entra—ela pode resumir, extrair temas e estruturar essas respostas não estruturadas para você.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Abordagem de copiar e colar: Você pode exportar suas respostas de pesquisa, colá-las no ChatGPT e conversar com a IA sobre padrões, temas ou citações diretas.
Limitações: Funciona para pequenos conjuntos de dados, mas se torna muito tedioso e confuso assim que você tem mais de algumas dezenas de respostas. Grandes volumes de dados geralmente atingem os limites de entrada (contexto) da ferramenta, então você precisa dividir, cortar e repetir. Também não há uma forma dedicada de vincular os resultados do resumo diretamente a perguntas específicas da pesquisa ou de gerenciar acompanhamentos de forma eficiente. Ainda assim, é uma opção útil para análise exploratória se você estiver confortável com o fluxo de trabalho.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Desenvolvida para análise de pesquisa qualitativa: Ferramentas como a Specific lidam tanto com a captura de dados de pesquisa mais ricos — graças às perguntas de acompanhamento — quanto com a análise instantânea de respostas do Citizen com IA.
Melhor coleta de dados: Quando alguém preenche uma pesquisa sobre segurança no bairro na Specific, a IA pode pedir automaticamente mais detalhes ou esclarecimentos (veja perguntas de acompanhamento automáticas da IA). Isso significa que você recebe respostas mais reflexivas e vai mais fundo do que com um formulário básico.
Análise instantânea e acionável: Com a Specific, assim que você tem respostas, a IA identifica temas recorrentes, resume o que as pessoas realmente estão dizendo sobre a segurança e quantifica quantas pessoas se sentem de forma semelhante — tudo sem planilhas ou trabalho manual.
Insights conversacionais: Você pode conversar diretamente com a IA sobre padrões como faria no ChatGPT, mas seus resultados sempre são organizados por pergunta ou escolha. Bônus: você pode filtrar quais respostas entram no contexto ou salvar vários chats para diferentes cortes de dados, tornando-se mais poderoso para equipes.
Para ver como isso funciona na prática, confira a função de análise de resposta de pesquisa com IA na Specific.
Esse tipo de fluxo de trabalho é crucial, pois pesquisas sobre Segurança no Bairro frequentemente resultam em centenas de respostas nuançadas e subjetivas. No Canadá, por exemplo, 54% das pessoas que percebem seu bairro como acolhedor se sentem muito seguras andando sozinhas após o anoitecer, comparado a 34% que não compartilham dessa percepção — insights como esses requerem uma análise sensível ao contexto que trata os dados qualitativos como mais do que um amontoado de texto. [1]
Solicitações úteis que você pode usar para analisar respostas da pesquisa de segurança no bairro do Citizen
Obter insights significativos da sua pesquisa cidadã significa fazer as perguntas certas — não apenas para as pessoas, mas para sua IA. As solicitações corretas são cruciais para trazer à tona descobertas acionáveis dos dados de Segurança no Bairro. Aqui estão ideias de solicitações que funcionam bem com todas as ferramentas de IA (incluindo Specific ou ChatGPT):
Solicitação para ideias principais: Este é meu primeiro passo para qualquer conjunto grande de dados qualitativos. Ele destila dezenas — ou centenas — de respostas em temas claros, classificados por frequência. Funciona perfeitamente tanto na Specific quanto quando usado diretamente no ChatGPT:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- 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
Dica: Sempre dê mais contexto à sua IA: Diga sobre o que é sua pesquisa (“Perguntamos a 200 residentes sobre seus sentimentos de segurança à noite e seus motivos”) e o que você quer da análise (“Estou procurando insights acionáveis para melhorar a iluminação das ruas”). Por exemplo:
Analise essas respostas da pesquisa sobre segurança no bairro dos cidadãos no centro de San Francisco. Queremos identificar os motivos mais comuns para as pessoas se sentirem inseguras e destacar quaisquer preocupações específicas do local. Apresente os resultados resumidos e conte as menções para cada ideia principal.
Solicitação para aprofundar em um tema: Uma vez que a IA identifica uma ideia principal — digamos, “preocupações com a iluminação das ruas” —, pergunte,
Conte-me mais sobre preocupações com a iluminação das ruas. O que exatamente as pessoas disseram?
Solicitação para tópico específico: Se você quer descobrir se um problema específico foi mencionado:
Alguém falou sobre programas de vigilância da vizinhança? Inclua citações.
Solicitação para personas: Identificar perfis é útil para o governo local ou polícia:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como "personas" são usadas no gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações relevantes ou padrões observados nas conversas.
Solicitação para pontos de dor e desafios:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Solicitação para motivações e impulsionadores:
Das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes juntas e forneça evidências de apoio dos dados.
Precisa de mais exemplos de solicitações e melhores práticas? Confira nossos guias práticos sobre como criar uma pesquisa cidadã sobre segurança no bairro e as melhores perguntas para fazer aos cidadãos sobre segurança no bairro.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Vamos detalhar como a Specific lida com diferentes tipos de perguntas em pesquisas do Citizen:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A Specific entrega um resumo compacto e abrangente de todas as respostas à pergunta base e quaisquer acompanhamentos gerados pela IA. Ela destaca eficientemente os temas ou opiniões mais frequentes compartilhados pelos cidadãos — ideal para perguntas amplas como “O que faria você se sentir mais seguro em seu bairro?”
Multipla escolha com acompanhamento: Cada escolha recebe seu próprio resumo impulsionado por IA, reunindo todas as respostas de acompanhamento ligadas àquela opção. Por exemplo, se os respondentes que escolhem “Melhor iluminação das ruas” são ainda perguntados “Por que isso é importante para você?”, a IA agrupa e resume todas as suas respostas separadamente.
NPS (Net Promoter Score): Detratores, passivos e promotores recebem cada um seu próprio resumo, baseado exclusivamente em suas respostas de acompanhamento. Isso significa que os pontos de dor e motivações de cada segmento são claros como cristal — fundamental para direcionar melhorias.
Você pode fazer tudo isso com o ChatGPT também — mas é muito mais manual, requerendo que você copie, cole e organize dados por pergunta primeiro. Ter os resumos organizados desde o início, como na Specific, economiza muito tempo e facilita a apresentação de resultados para as partes interessadas.
Curiosidade: Em lugares como São Francisco, onde a pesquisa da cidade de 2023 viu as classificações de segurança caírem para o ponto mais baixo em 25 anos (nota média C+), é crucial entender as respostas únicas de cada grupo para fazer melhorias acionáveis. [2]
Trabalhando com limites de tamanho de contexto em IA
Um grande desafio ao analisar feedback do Citizen com ferramentas de IA é que elas têm “contexto” limitado — a quantidade de dados que podem processar de uma vez. Se sua pesquisa sobre segurança no bairro obtém centenas de respostas longas, você rapidamente atingirá esses limites.
Aqui está como lidar com isso (e como a Specific incorpora essas soluções):
Filtragem: Analise apenas conversas onde os respondentes responderam certas perguntas ou escolheram uma resposta específica (por exemplo, “Mostre-me respostas que mencionam preocupações com segurança à noite”). Isso reduz os dados ao que mais importa e cabe dentro do tamanho do contexto da IA.
Corte: Selecione apenas as perguntas específicas que você deseja analisar (como “Preocupações com programas de vigilância da vizinhança”) e envie essas para a IA — deixando de fora o resto e garantindo que mais conversas caibam na análise.
Usando essas técnicas, você sempre permanece dentro da janela de memória da IA e obtém resumos de tamanho significativo em vez de saídas incompletas. Em pesquisas grandes (como as de Hong Kong, onde 64,4% das pessoas se sentem seguras à noite), isso torna a análise prática, não apenas teórica. [3]
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas do Citizen
Colaborar na análise é notoriamente difícil — especialmente para pesquisas sobre segurança no bairro do Citizen, onde várias equipes (governo local, polícia, grupos comunitários) querem contribuir para os insights e resultados.
Analise juntos, no contexto: Com a Specific, a análise é conversacional — você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados. Todos podem explorar as descobertas juntos e fazer perguntas de acompanhamento como se estivessem conversando com um assistente de pesquisa.
Várias conversas, múltiplos pontos de vista: A Specific permite que você crie várias sessões de conversa. Cada conversa pode ter seus próprios filtros (por exemplo, apenas analisar feedback de um bairro ou período específico). Cada conversa mostra quem a iniciou e quais filtros estão sendo usados, para que todos estejam na mesma página.
Responsabilidade e clareza da equipe: Em cada conversa usada para análise, você verá avatares e nomes mostrando exatamente quem disse o quê — simplificando a colaboração e garantindo que nada se perca na confusão. Isso é um grande alívio para equipes de pesquisa cidadã maiores, especialmente ao apresentar descobertas ou preparar relatórios para conselhos municipais ou comitês de segurança.
Crie sua pesquisa cidadã sobre segurança no bairro agora
Comece a coletar insights mais profundos da sua comunidade — capture não apenas o que as pessoas pensam, mas por quê. Descubra motivações e desafios reais, e transforme o feedback dos cidadãos em ação concreta usando análise impulsionada por IA com a Specific.
