Este artigo dará dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa Cidadã sobre Segurança de Pedestres usando ferramentas com tecnologia de IA e técnicas inteligentes para obter insights precisos e acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A abordagem da análise de pesquisas depende principalmente do formato dos dados. Dados quantitativos, como o número de cidadãos que selecionaram determinadas preocupações de segurança ou sugeriram mudanças específicas, são diretos. Para números e gráficos simples, confio no Excel ou Google Sheets. Eles são rápidos, flexíveis e amplamente compreendidos.
Dados quantitativos: Se você fez perguntas de escolha fechada — como "Quão seguro você se sente nas faixas de pedestre?" — lidar com o relatório é fácil. Você soma os resultados, calcula porcentagens e cria gráficos básicos. As boas e velhas ferramentas de planilha são suas amigas nesse caso.
Dados qualitativos: Se você recebeu respostas abertas — como histórias de acompanhamento, sugestões ou descrições qualitativas — você está lidando com outro tipo de informação. Esses insights são impossíveis de capturar e resumir sem ajuda. Você precisa de ferramentas de IA para ler, organizar e identificar temas em montanhas de texto.
Com dados qualitativos de pesquisa, há duas abordagens principais para ferramentas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Estrategia de copiar e colar: Você pode exportar suas respostas de pesquisa, colá-las no ChatGPT e pedir resumos ou temas. Isso funciona, mas não é muito conveniente — especialmente com grandes conjuntos de dados. É complicado gerenciar a janela de contexto, e problemas de formatação muitas vezes atrapalham o fluxo.
Sobrecarga manual: Você precisará limpar e estruturar o texto, alimentar pedaços manejáveis para o modelo e continuar solicitando-o repetidamente por achados chave. Conjuntos de dados maiores sempre desafiarão os limites do que você e o ChatGPT podem lidar de uma só vez.
Ferramenta completa como o Specific
Feito para pesquisas qualitativas: Ferramentas como a plataforma de análise de respostas de pesquisa de IA do Specific são feitas sob medida para esse fluxo de trabalho. Você pode tanto coletar pesquisas Cidadãs sobre Segurança de Pedestres quanto analisar resultados no mesmo lugar — sem cópias, sem dor de cabeça.
Acompanhamentos inteligentes: Quando os cidadãos respondem a perguntas iniciais, a IA do Specific conduz sondagens complementares automaticamente, o que aumenta a completude e a qualidade dos seus dados. Veja como isso funciona com perguntas automáticas de seguimento de IA.
Insights instantâneos com IA: Após encerrar sua pesquisa, a IA do Specific escaneia cada resposta (e cada seguimento), resume-as, encontra temas chave e fornece resumos visuais instantâneos e acionáveis. Você pode conversar interativamente com a IA sobre seus dados, ajustando filtros, detalhando por tema ou grupo de respondentes — tudo sem nunca abrir uma planilha.
Experiência de analista afinada: Conversas com a IA dentro do Specific são mais ricas e granulares do que qualquer coisa que você teria ao colar dados no ChatGPT padrão, com mais flexibilidade para gerir quais respostas estão incluídas em sua análise. Saiba mais no guia de análise de respostas de pesquisa de IA.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de resposta de pesquisa Cidadã sobre Segurança de Pedestres
Vamos falar sobre prompts. Bons prompts transformam um dump bruto de respostas de pesquisa em achados nítidos e confiáveis com os quais você pode agir — ou que você pode usar para informar debates de políticas públicas ou planos de infraestrutura.
Prompt para ideias centrais: Use isso para organizar grandes volumes de texto em temas em forma de pontos. É um prompt favorito no Specific e funciona tão bem no ChatGPT:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionados no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto da explicação
2. **Texto da ideia central:** texto da explicação
3. **Texto da ideia central:** texto da explicação
Os modelos de IA sempre funcionam melhor se você fornecer contexto. Por exemplo, antes do prompt de ideias centrais acima, você poderia escrever:
"Eu realizei uma pesquisa Cidadã sobre Segurança de Pedestres em uma grande área urbana onde 84% das fatalidades de pedestres ocorrem em locais fora de interseções, principalmente em condições de escuridão. Meu objetivo é saber quais mudanças os cidadãos querem ver e onde se sentem mais em risco."
Prompt para mergulhos profundos: Após extrair ideias centrais, siga com:
"Conte-me mais sobre [ideia central aqui]."
Prompt para questões específicas: Para verificar se as pessoas manifestaram preocupações particulares (como veículos maiores na cidade):
"Alguém mencionou SUVs ou veículos grandes? Inclua citações."
Prompt para pontos de dor e desafios: Se você deseja ter uma noção das frustrações dos cidadãos com a infraestrutura local ou fiscalização:
"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."
Prompt para análise de sentimento: Para obter uma visão geral de como os cidadãos se sentem sobre a segurança dos pedestres:
"Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuam para cada categoria de sentimento."
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Útil quando você deseja ideias para melhorias futuras de segurança:
"Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes."
Prompt para personas: Se você está planejando campanhas de conscientização ou engajamento público direcionadas, peça personas:
"Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como 'personas' são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma seus principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões observados nas conversas."
Mais inspiração para prompts detalhados está disponível no nosso guia de melhores perguntas para pesquisa Cidadã sobre segurança de pedestres.
Como o Specific analisa dados de pesquisa qualitativos
Ao trabalhar com dados de pesquisa sobre um tema como Segurança de Pedestres, o tipo de pergunta é importante para a análise. Aqui está como o Specific divide o trabalho:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): O sistema resume os temas e ideias centrais de todas as respostas e incorpora automaticamente detalhes relevantes de respostas de seguimento. Isso torna fácil ver quais questões ou experiências são mais comumente compartilhadas em torno de preocupações de segurança de pedestres, como visibilidade noturna ou segurança em interseções.
Escolhas com seguimentos: Para perguntas como "O que faria você se sentir mais seguro como pedestre? (escolha uma)", o Specific lhe dá um resumo separado para cada escolha, refletindo apenas as respostas de seguimento relacionadas. Isso significa que você pode focar instantaneamente, por exemplo, em todas as respostas dos que desejam mais faixas de pedestres versus aqueles que querem limites de velocidade reduzidos.
Perguntas no estilo NPS: Com NPS (Net Promoter Score), frequentemente usado para medir a satisfação pública (saiba mais sobre configurações de NPS aqui), o Specific resume as opiniões e experiências de promotores, passivos e detratores separadamente. Isso destaca melhorias específicas necessárias para cada grupo.
Você pode realizar análises similares no ChatGPT, mas é mais trabalhoso — você precisará ser diligente ao organizar seus dados e cuidadosamente adaptar seus prompts para cada cenário.
Superando limites de tamanho de contexto de IA ao analisar grandes conjuntos de dados de pesquisas Cidadãs
Sempre que você analisa dados de pesquisa com IA, o tamanho da janela de contexto pode se tornar um gargalo. Se sua pesquisa Cidadã sobre Segurança de Pedestres coletou uma enxurrada de respostas detalhadas, você atingirá o limite superior do que a IA pode processar de uma só vez.
O Specific oferece duas características importantes para lidar com isso:
Filtragem: Você pode filtrar conversas para que somente as respostas em que os usuários abordaram perguntas selecionadas — ou escolheram respostas específicas — sejam incluídas na análise da IA. Isso reduz o tamanho do contexto e aperta a relevância.
Corte: O corte permite que você selecione quais perguntas são enviadas à IA para análise, garantindo que mesmo se você tiver centenas de conversas de respondentes, todas as respostas se concentrem apenas nos pontos que lhe interessam (por exemplo, "segurança ao caminhar à noite" ou "interseções perigosas").
Essa flexibilidade significa que você não perderá insights, mesmo ao lidar com feedbacks qualitativos extensos e sutis — como é comum em pesquisas de segurança de cidades. Para um passo a passo sobre criação avançada de pesquisas, verifique este guia de como criar pesquisas Cidadãs sobre segurança de pedestres.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas Cidadãs
Colaborar na análise de pesquisas sobre Segurança de Pedestres pode rapidamente se tornar confuso quando você tem múltiplas partes interessadas — planejadores urbanos, ativistas comunitários, ou funcionários de transporte — cada um querendo interpretar e discutir os resultados.
Análise de chat com IA sem costura: No Specific, você pode analisar seus dados de pesquisa Cidadã colaborativamente apenas conversando com a IA. Não há necessidade de exportar, importar, ou enfrentar arquivos entre equipes. Os insights estão disponíveis para todos no seu projeto.
Múltiplos chats filtráveis: O Specific permite que você crie múltiplos chats, cada um com filtros personalizados (como localização, idade ou conteúdo da resposta da pesquisa), e cada chat é rotulado com seu criador. Isso torna óbvio quem está explorando qual parte da pesquisa, e por quê.
Atribuição clara: Ao colaborar, cada mensagem dentro do chat da IA mostra o avatar e o nome do remetente. Isso reduz a confusão e mantém todos alinhados, especialmente com equipes interfuncionais. Você pode até abrir novas linhas de investigação, economizando tempo e sanidade de todos.
Recursos de análise colaborativa tornam o Specific especialmente valioso para equipes que trabalham em questões comunitárias complexas, onde o consenso deve ser desenvolvido através de compartilhamento aberto e transparente de insights.
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