Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Cidadãos sobre Prioridades de Gastos Públicos usando as melhores práticas em análise de respostas de pesquisa com IA.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisa
A estratégia e as ferramentas que você usará para analisar sua pesquisa de cidadania realmente dependem da combinação de dados—se são principalmente números ou respostas abertas e detalhadas.
Dados quantitativos: Para perguntas como “Quão importante é o gasto com saúde em uma escala de 1 a 10?” ou “Qual desses deve receber o maior aumento de orçamento?” Excel ou Google Sheets podem ajudá-lo a contar, plotar e filtrar rapidamente as respostas.
Dados qualitativos: Respostas abertas—como por que alguém escolheu uma prioridade específica—são mais ricas, mas muito mais difíceis de gerenciar. Com até mesmo dezenas de respostas, é quase impossível lê-las todas ou extrair tendências manualmente. Aqui é onde as ferramentas de IA se tornam essenciais para análises qualitativas mais profundas.
Existem duas abordagens para o uso de ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise com IA
Esta é a rota do “copiar-colar”. Exporte suas respostas qualitativas em uma planilha ou arquivo de texto, depois copie trechos para o ChatGPT ou outra ferramenta GPT. A partir daí, você pode pedir à IA para resumir, identificar padrões ou responder a perguntas de acompanhamento.
É viável, mas inconveniente. Você precisa lidar com conversões de formato, limites de contexto (o ChatGPT não pode processar conjuntos de dados muito grandes de uma só vez) e acompanhar qual pergunta ou respondente você está discutindo. Além disso, é fácil perder a estrutura e o contexto da sua pesquisa original, o que muitas vezes dilui os insights.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific é criada para esse propósito. Ela coleta respostas de pesquisa de forma conversacional, fazendo perguntas de acompanhamento inteligentes impulsionadas por IA em tempo real. Isso melhora significativamente a qualidade dos dados—os entrevistados esclarecem suas respostas à medida que avançam, sem que você precise mover um dedo.
A análise é instantânea e personalizada. Quando você coleta respostas suficientes, a análise de pesquisa alimentada por IA no Specific oferece:
Resumos automáticos para respostas abertas e acompanhamento
Extração de temas principais, insights acionáveis e tendências—sem classificação manual
A capacidade de conversar com a IA sobre seus resultados diretamente (semelhante ao ChatGPT, mas adaptado para pesquisas e com contexto completo)
Gestão de filtros para o que é enviado ao contexto de chat da IA, para que você possa focar a análise apenas nos segmentos de dados que precisa
Basicamente: isso lida com dados desorganizados para você e economiza horas por pesquisa. Você pode ver exemplos e trabalhar com análises de amostra usando geradores de pesquisa por IA predefinidos para pesquisas de cidadania.
Comandos úteis que você pode usar para análise de respostas de pesquisas de cidadania
A magia de ferramentas de IA como GPT está nos comandos que você usa para direcionar a análise. Mesmo se você tiver usado uma pesquisa de IA conversacional ou exportado seus dados e quiser analisar no ChatGPT, certos comandos produzem insights robustos e acionáveis de forma consistente.
Comando para ideias principais: Use isto para obter um resumo dos principais tópicos e detalhes de suporte—esta é a mesma análise principal que o Specific fornece automaticamente:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram certa 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
Adicione contexto para melhores resultados: A IA sempre funciona melhor se entender o pano de fundo, objetivos e quaisquer restrições de sua pesquisa. Experimente isto:
“Você está analisando respostas de cidadãos sobre prioridades de gastos públicos após uma grande mudança de política. O objetivo é entender onde o público quer maior investimento e por quê. Destaque as prioridades mais discutidas e compartilhe as explicações dadas pelas pessoas.”
Comando para mergulhos profundos em ideias principais: Após extrair os principais tópicos, você pode se aprofundar. Por exemplo:
Conte-me mais sobre [ideia principal], com citações de apoio.
Comando para validação: Descubra se os cidadãos mencionaram um tema ou ideia específica perguntando:
Alguém falou sobre [tópico específico]? Inclua citações relevantes.
Comando para personas: Descubra segmentos distintos em seu público:
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 suas características chave, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Comando para pontos problemáticos e desafios: Útil para debates sobre gastos públicos onde as necessidades são contestadas:
Analise 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.
Comando para análise de sentimento: Obtenha uma noção do humor público em torno das prioridades de gastos:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Comando para necessidades não atendidas e oportunidades: Identifique o que os cidadãos dizem estar faltando nos gastos atuais do governo:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Para mais inspiração, você pode conferir nosso gerador de pesquisas por IA ou ver como criar uma pesquisa para prioridades de gastos de cidadania que lhe prepare para obter insights acionáveis com poder da IA.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
O Specific se adapta de forma flexível à análise com base na estrutura da pergunta, facilitando a extração de insights independentemente do design da sua pesquisa. Veja o que acontece:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A IA resume cada resposta dos cidadãos, além de todas as respostas de acompanhamento vinculadas a essa pergunta específica—contexto superficial e mais profundo, tudo organizado.
Escolhas com acompanhamento: Cada escolha de resposta (por exemplo, “Aumentar o financiamento para educação”) recebe seu próprio resumo gerado por IA. Isso significa que você vê exatamente por que os cidadãos escolheram determinada prioridade, e não apenas o que selecionaram.
Perguntas NPS: Para perguntas do tipo Net Promoter Score, a IA divide a análise para detratores, passivos e promotores. As razões de acompanhamento de cada grupo são resumidas separadamente—para que você possa identificar padrões e fatores motivacionais por tipo de audiência.
Você pode espelhar esse processo no ChatGPT ou ferramentas semelhantes, mas é definitivamente mais manual—gereciar seus acompanhamentos e segmentar dados primeiro, depois copiar cada conjunto em novos comandos de IA para análise separada. No Specific, tudo isso acontece em um único fluxo de trabalho, então nada escapa por entre os dedos.
Resolvendo desafios com limites de tamanho de contexto em IA
Modelos de IA têm limites para quanto texto você pode incluir de uma vez (chamados de “tamanho de contexto”). Com centenas ou milhares de respostas de pesquisas de cidadãos, isso se torna complicado rapidamente. Existem duas soluções principais—ambas disponíveis no Specific desde o início:
Filtragem: Você pode filtrar resultados—então, por exemplo, apenas analisar conversas de respondentes que responderam uma pergunta específica sobre gastos em saúde. Isso mantém seu conjunto de dados focado e gerenciável.
Corte de perguntas: Selecione apenas certas perguntas (como as respostas abertas de “por quê?”) para enviar à IA para análise. Ao eliminar detalhes supérfluos, você consegue mais valor em cada interação com a IA e evita atingir o limite de contexto.
Essas ferramentas garantem que você obtenha uma análise profunda e representativa mesmo em conjuntos de dados grandes e complexos—sem amostragem aleatória ou perda de perspectivas raras, mas importantes.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de cidadania
A colaboração pode rapidamente se tornar caótica quando várias pessoas ou equipes analisam resultados de pesquisas de cidadania, especialmente em questões complexas como prioridades de gastos públicos. Quem está explorando qual tópico? De onde vêm os insights?
Com o Specific, você simplesmente conversa com a IA sobre seus dados de pesquisa. Cada membro da equipe ou stakeholder pode iniciar seu próprio chat de IA focado em um segmento particular (“Mostre-me o que cidadãos de baixa renda disseram sobre gastos com infraestrutura,” por exemplo), com filtros personalizados por chat.
Cada chat é transparente e fácil de atribuir. Cada chat mostra quem iniciou a conversa, então você sempre sabe quem está trabalhando em qual análise. Quando vários membros da equipe analisam descobertas de pesquisas em paralelo, avatares são exibidos no chat, mostrando quem forneceu cada comando ou acompanhamento.
Isso torna fácil:
Investigar insights de diferentes ângulos—por exemplo, um companheiro de equipe explora temas de defensores da educação, enquanto outro se aprofunda nas prioridades de saúde.
Compartilhar e debater descobertas com atribuições claras, depois exportar destaques ou resumos conforme necessário para relatórios interequipes.
Leia mais sobre fluxos de trabalho colaborativos de pesquisa e como configurar sua pesquisa de prioridades de gastos de cidadania para trabalho em equipe.
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