Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas/dados de uma pesquisa cidadã sobre Atitudes de Vacinação. Vamos mergulhar nos detalhes de como usar IA para analisar feedbacks quantitativos e qualitativos da pesquisa, e como transformar dados das Atitudes de Vacinação cidadãs em insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas sobre Atitudes de Vacinação cidadãs
Como você analisa respostas de pesquisa depende muito da forma e estrutura delas. As ferramentas que você utilizará mudarão dependendo se seus dados são quantitativos ou qualitativos.
Dados quantitativos: Dados numéricos (respostas a perguntas de múltipla escolha ou de avaliação) são diretos. Você pode usar ferramentas como o Google Sheets ou Excel para contar respostas, calcular porcentagens ou criar gráficos que mostrem, por exemplo, quantos cidadãos acreditam que vacinas são importantes ou quantos as consideram eficazes.
Dados qualitativos: Perguntas abertas e respostas de acompanhamento apresentam um desafio maior. Você não pode simplesmente ler centenas de respostas manualmente; você precisa de ferramentas de IA para encontrar padrões, resumir opiniões e extrair temas de todo aquele feedback cidadão.
Existem duas abordagens comuns para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Exportar e Conversar: Você pode copiar dados de pesquisa exportados para o ChatGPT (ou ferramentas baseadas em GPT semelhantes) e então solicitar ao IA que analise o texto.
Cuidado: Embora possível, essa abordagem não é conveniente. Problemas de formatação podem surgir e lidar com o contexto—especialmente com muitas respostas abertas sobre Atitudes de Vacinação—rapidamente se torna tedioso. Você tem que estruturar dados, colar em lotes e acompanhar o contexto. Não há uma maneira integrada de organizar ou segmentar seus dados cidadãos para mergulhos mais profundos.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Feita sob medida para análise de pesquisas: Ferramentas como Specific são projetadas com fluxos de trabalho de pesquisas em mente. O Specific permite que você colete tanto respostas de pesquisas cidadãs (incluindo acompanhamentos) quanto analise instantaneamente tudo com IA—em uma única interface.
Maior qualidade de dados: Como o Specific usa IA para fazer perguntas de acompanhamento inteligentes, você captura dados mais ricos e consistentes sobre as atitudes dos cidadãos—muito além do que um formulário padrão poderia fornecer (leia mais sobre acompanhamentos com IA).
Insights instantâneos de IA: Após coletar respostas, o Specific resume respostas, encontra temas recorrentes e até destaca ideias principais e sua frequência. Você simplesmente conversa com a IA sobre os resultados—sem planilhas, sem complicações. Você também obtém controles avançados sobre quais dados são analisados ou quais perguntas são incluídas no contexto de IA, tornando possível extrair insights sutis sobre hesitação em vacinar, motivações ou crenças entre os cidadãos. Experimente você mesmo: Veja como analisar respostas de pesquisa usando o chat de IA do Specific.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas sobre Atitudes de Vacinação cidadãs
Prompts impulsionam a qualidade da sua análise com IA. Esteja você usando Specific, ChatGPT ou outra ferramenta baseada em GPT, os prompts certos transformam dados brutos de pesquisa em insights que você realmente pode usar. Aqui estão prompts testados em campo para pesquisas sobre Atitudes de Vacinação cidadãs:
Prompt para ideias centrais: Use isso para obter um resumo claro de temas gerais (também usado por default no Specific):
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), os mais mencionados em cima
- 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
Dica: A IA sempre funciona melhor quando você fornece o máximo de contexto possível—descreva sua pesquisa, o que você quer aprender, quem respondeu e seus objetivos. Por exemplo:
As respostas a seguir são de uma pesquisa com 1.000 cidadãos de vários países da UE, realizada em 2023, sobre atitudes em relação à vacinação para COVID-19 e doenças infantis. Nosso objetivo é entender tendências de hesitação, motivações subjacentes e possíveis lacunas de informação.
Agora, quando você vê sua lista de ideias centrais, pode mergulhar mais fundo com variações como:
Prompt para exploração de acompanhamento: Conte-me mais sobre [ideia central]
Prompt para tópicos específicos: Alguém falou sobre [XYZ—segurança das vacinas, por exemplo]? Inclua citações.
Prompt para personas: Útil se você quiser identificar visões ou clusters distintos em demográficos cidadãos—grupo etário, gênero ou formação educacional influenciam atitudes sobre vacinas [1,6]:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como 'personas' são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Focar na hesitação em vacinar, desinformação e barreiras ao acesso: Analisando as respostas da pesquisa, liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e anote padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e motores: O que realmente leva alguém a se vacinar? No Reino Unido, 65% dos adultos anteriormente hesitantes se vacinaram principalmente para ajudar a aliviar restrições e a vida voltar ao normal [4]. Use: 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 apoio a partir dos dados.
Prompt para análise de sentimento: Se você quiser saber atitudes gerais (positivas/negativas/neutras), use: Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Especialmente importante para formuladores de políticas ou trabalhadores de saúde tentando construir uma melhor divulgação: Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Não se esqueça, você pode criar sua própria pesquisa usando um gerador de pesquisas AI pré-carregado com predefinições de perguntas sobre atitudes de vacinação cidadãs, ou veja como criar uma pesquisa personalizada do zero com este guia.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
Perguntas diferentes exigem fluxos de trabalho de análise diferentes. Aqui está como o Specific faz sentido de dados qualitativos de pesquisas sobre atitudes de vacinação:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): O Specific fornece um resumo instantâneo para todas as respostas abertas, agrupando respostas de acompanhamento para que você possa ver padrões nas opiniões dos cidadãos—por exemplo, contrastando aqueles que acreditam que vacinas são importantes com os que são hesitantes.
Escolhas com acompanhamentos: Cada escolha de resposta (por exemplo, pró-vacina, hesitante, anti-vacina) recebe um resumo qualitativo próprio para todas as perguntas de acompanhamento relacionadas, então é fácil explorar por que as pessoas escolheram cada alternativa e o que impulsionou suas opiniões.
Perguntas NPS: Cada categoria de Indicador Líquido de Promotor (detratores, passivos, promotores) recebe um resumo agrupado de explicações de acompanhamento—revelando, por exemplo, que muitos promotores citam saúde pública como sua razão, enquanto detratores mencionam preocupações sobre segurança das vacinas ou efeitos colaterais.
Você poderia replicar esse fluxo de trabalho no ChatGPT, mas precisaria fazer muito mais trabalho manual—copiando e filtrando trocas, acompanhando quais acompanhamentos se relacionam com quais escolhas, e separando manualmente sua análise por tipo de pergunta. Leia mais sobre recursos de análise de IA no Specific para dados de pesquisa.
Lidando com limites de tamanho de contexto de IA ao analisar respostas de pesquisa
Um grande desafio técnico com análise de IA —especialmente para pesquisas cidadãs maiores—é o limite de janela de contexto de modelos GPT. Se sua pesquisa retornar centenas ou milhares de respostas longas sobre atitudes em relação à vacinação, você não pode alimentar todas elas no IA de uma vez.
Existem duas soluções eficazes (ambas tratadas nativamente no Specific):
Filtragem: Apenas conversas que correspondem com seus critérios selecionados são analisadas. Por exemplo, você pode analisar apenas aquelas respostas cidadãs mencionando hesitação, um grupo etário específico, ou apenas pessoas que responderam a um acompanhamento crítico.
Cropagem: Em vez de analisar conversas inteiras, você pode enviar apenas um subconjunto de perguntas (por exemplo, apenas respostas abertas ou de acompanhamento sobre segurança das vacinas) para a IA. Dessa forma, você evita ultrapassar os limites de contexto e preserva a precisão da análise.
Você pode gerenciar essa filtragem e cropagem manualmente ao usar ferramentas GPT genéricas, mas é uma dor de cabeça. O Specific torna isso simples—permitindo que você foque em subconjuntos de dados para uma análise concentrada.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas cidadãs
Análise de pesquisa não é um esporte solo: Em grandes projetos sobre Atitudes de Vacinação cidadãs, equipes frequentemente lutam para acompanhar sequências, resumir resultados, e garantir que todos estejam trabalhando com os mesmos dados. As pessoas duplicam planilhas, perdem o contexto e perdem tempo repetindo o trabalho um do outro.
No Specific, a análise orientada por IA é construída para equipes: Você conversa com a IA diretamente na plataforma de pesquisa—sem necessidade de exportar, apenas discussão natural com os dados. Várias conversas podem ser criadas para qualquer pesquisa cidadã—cada uma com filtros personalizados (como “apenas respondentes hesitantes” ou “apenas sentimento positivo”). É claro quem começou cada conversa e qual foco ela serve, então as equipes nunca se confundem.
Visibilidade em tempo real para equipes: Cada mensagem mostra o avatar do remetente, facilitando o acompanhamento do fluxo de insights entre colegas de vendas, pesquisa ou saúde pública. Você sempre sabe quem está investigando o quê, o que economiza tempo e reduz o trabalho duplicado.
Esses recursos colaborativos aumentam a transparência e facilitam o acompanhamento de hipóteses ou acompanhamento de ideias emergentes, o que é especialmente importante em tópicos que mudam rapidamente, como atitudes em relação à vacinação.
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