Este artigo irá lhe dar dicas sobre como analisar respostas de uma Pesquisa Cidadã sobre a manutenção do parque usando análise de pesquisa impulsionada por IA. Se você deseja descobrir insights acionáveis, continue lendo.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de respostas da pesquisa
A melhor abordagem para analisar o feedback dos cidadãos depende da estrutura dos dados da sua pesquisa. Vamos detalhar os principais tipos:
Dados quantitativos (números, classificações, escolhas): Essas respostas—como "Quão satisfeito você está com a manutenção do parque?"—são diretas. Você pode rapidamente somar os resultados e criar gráficos usando Excel ou Google Sheets.
Dados qualitativos (comentários abertos, feedback escrito): Aqui é onde as coisas se tornam desafiadoras. Ler centenas de respostas de texto livre ou seguir perguntas feitas por IA à mão não é prático se você quer insights reais. Você precisa de ajuda de ferramentas de IA que possam entender e resumir o conteúdo.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar GPT para análise de IA
Copiar e conversar—simples, mas desajeitado. Exporte seus dados de pesquisa (geralmente como CSV ou XLSX), então copie e cole pedaços consideráveis em ChatGPT ou outra plataforma movida por GPT. Você pode fazer perguntas como “Quais são os principais problemas mencionados pelos cidadãos sobre a manutenção do parque?”
Não é o fluxo de trabalho mais suave. Você encontrará problemas ao gerenciar dados grandes ou desorganizados, proteger a privacidade e rastrear o contexto em várias sessões. Embora funcione em uma crise, escalar essa abordagem para pesquisas recorrentes ou grandes conjuntos de dados não é o ideal.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvida para coleta e análise qualitativa de pesquisas. Ferramentas como Specific lidam tanto com a coleta de pesquisas quanto com a análise impulsionada por IA sem problemas, seja para um feedback aprofundado dos cidadãos ou verificações rápidas de NPS.
Melhores dados com seguimentos. Quando os cidadãos respondem a perguntas, o entrevistador de IA pode fazer perguntas de acompanhamento inteligentes, capturando dados mais ricos automaticamente. Veja como isso funciona em detalhe no nosso guia de recursos automáticos de perguntas de acompanhamento por IA.
Insights instantâneos—sem lidar com planilhas. A IA do Specific analisa as respostas assim que elas chegam. Ela destaca os principais temas, resume conversas e destaca tendências—economizando-lhe um montão de trabalho manual.
IA conversacional para guiar sua análise. Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados da pesquisa—assim como usar o ChatGPT, mas com recursos organizacionais adicionais construídos para dados reais de pesquisas.
Se preferir começar do zero, você também pode verificar como gerar pesquisas com IA para qualquer tópico e audiência.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de respostas de pesquisa cidadã sobre manutenção do parque
Obter descobertas acionáveis a partir de dados qualitativos frequentemente se resume a fazer as perguntas certas para sua IA. Aqui estão prompts e estratégias que funcionam bem para pesquisas cidadãs sobre manutenção do parque:
Prompt para ideias principais. Isso corta o excesso e destaca os temas principais em seus dados. É o que usamos no Specific, mas você pode (e deve!) copiá-lo para o ChatGPT ou sua ferramenta de IA preferida:
Seu objetivo é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + um explicador de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto do explicador
2. **Texto da ideia principal:** texto do explicador
3. **Texto da ideia principal:** texto do explicador
Melhore os resultados dando à IA mais contexto. Sempre acrescente contexto: diga à IA que “estas são respostas de cidadãos sobre a manutenção do parque em nossa cidade” e, se possível, o que você deseja aprender. Isso melhora a precisão e a relevância. Aqui está um exemplo de prompt para contexto:
Estas são respostas de pesquisas cidadãs sobre satisfação e sugestões a respeito da manutenção do parque em [cidade]. Quero um resumo dos principais problemas que afetam a experiência dos visitantes, com exemplos suporte dos dados.
Explore mais fundo nas descobertas. Assim que você vir ideias principais, faça prompts de acompanhamento direcionados, como:
Conte-me mais sobre [ideia ou problema principal]
Identifique menções de questões-chave. Se precisar verificar algo específico (por exemplo, lixeiras, manutenção do playground):
Alguém falou sobre [manutenção do playground]? Inclua citações.
Prompt para personas. Para entender melhor perspectivas diferentes, use:
Baseado nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar a como "personas" são usadas na gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, metas e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios. Para descobrir com o que os cidadãos mais lutam:
Análise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para sentimentos e sugestões. Para aferir o sentimento e coletar feedback:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento.
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.
Para mais inspiração, veja nosso guia passo a passo para criar uma pesquisa cidadã sobre manutenção do parque, ou reveja melhores perguntas para fazer nessas pesquisas.
Como o Specific analisa dados qualitativos de pesquisa por tipo de pergunta
O Specific é projetado para quebrar o feedback dos cidadãos de forma eficiente, não importando como você cria sua pesquisa:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Resumos são gerados para todas as respostas iniciais e respostas de acompanhamento ligadas à pergunta original, destacando temas maiores e citações de destaque.
Escolhas com seguimentos: As respostas são agrupadas por cada escolha (por exemplo, “o parque está limpo” vs “precisa de melhorias”), então cada grupo tem seu próprio resumo das respostas de acompanhamento relacionadas.
NPS (Net Promoter Score): A análise divide a conversa por promotores, passivos e detratores, resumindo todos os seguimentos sob cada pontuação (para rápido insight sobre por que as pessoas estão ou não recomendando os parques da cidade).
Você pode replicar isso manualmente com o ChatGPT, mas é mais demorado—você provavelmente precisará marcar manualmente as respostas e copiar e colar dados para cada pergunta ou grupo.
Se você quer testar uma pesquisa NPS pronta para uso para cidadãos sobre manutenção do parque, explore o construtor de pesquisa automatizado.
Resolva o problema do tamanho do contexto: trabalhando com muitas respostas na IA
Ferramentas de IA—incluindo ChatGPT e plataformas de pesquisa especializadas como o Specific—têm um limite em quanto dados você pode enviar de uma vez (chamado de tamanho de contexto).
O Specific oferece duas maneiras de lidar com isso eficientemente—não importando quantas respostas sua pesquisa cidadã receba:
Filtragem: Restrinja sua análise apenas às conversas mais relevantes—como apenas aquelas onde os cidadãos relataram insatisfação ou discutiram a manutenção de instalações. Isso mantém o foco claro e permite à IA explorar mais fundo.
Recorte: Escolha exatamente quais perguntas (ou partes das conversas) você deseja enviar para a IA a qualquer momento. Isso maximiza o volume de dados que você pode processar e garante que você não atinja os limites do contexto.
Mais sobre gerenciamento de contexto e fluxos de trabalho de pesquisas impulsionadas por IA podem ser encontrados neste guia.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas cidadãs
Analisar resultados de pesquisas frequentemente é um trabalho em equipe—especialmente quando líderes da cidade, obras públicas e funcionários de engajamento com a comunidade querem ter voz. Mas a maioria das plataformas torna difícil ver quem perguntou o quê ou manter o controle enquanto as equipes analisam o feedback.
Análise orientada por chat para todos. No Specific, qualquer pessoa da sua equipe pode iniciar um chat com a IA sobre os dados. É tão fácil quanto enviar uma mensagem de texto, e não há curva de aprendizado.
Múltiplos chats e propriedade clara. Cada membro da equipe pode configurar sua própria visão de chat, com filtros pessoais ou compartilhados. Você sempre verá quem criou cada chat para clareza—ajudando sua equipe de parques a se concentrar em “equipamento de manutenção” enquanto comunicações lida com “engajamento da comunidade”.
Colaboração presencial com avatares. Quando você está trabalhando junto no chat do Specific, cada mensagem mostra quem a enviou. Isso mantém as conversas transparentes e acionáveis. É fácil construir sobre os insights uns dos outros—e revisitar qualquer conversa mais tarde.
Para ver como isso funciona na prática, consulte nosso guia de como fazer ou explore demos interativos de pesquisas para engajamento cidadão em demonstrações Specific.
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