Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com servidores públicos sobre preocupações com o custo de vida, usando análise de respostas de pesquisa por IA e melhores práticas.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas de servidores públicos
Como você analisa os resultados de uma pesquisa com servidores públicos sobre preocupações com o custo de vida depende muito da forma que seus dados assumem. As respostas de pesquisas geralmente se dividem em duas categorias:
Dados quantitativos: Quando você tem dados estruturados—como quantos servidores públicos escolheram uma resposta específica ou concordaram/discordaram de uma declaração—ferramentas tradicionais como Excel ou Google Sheets permitem que você conte e faça gráficos de respostas facilmente.
Dados qualitativos: Perguntas abertas e acompanhamentos contêm feedback narrativo. Ler cada resposta manualmente é desgastante (e impraticável!) quando você tem centenas, ou até milhares, de respostas. Aqui é onde as ferramentas movidas por IA são inestimáveis—elas permitem que você extraia padrões, temas e insights de feedback não estruturado que, de outra forma, se perderiam.
Quando você está lidando especificamente com feedback qualitativo, há duas abordagens principais:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise por IA
Fluxo de trabalho de copiar-colar: Você pode exportar suas respostas de pesquisa como texto ou em uma planilha e colá-las no ChatGPT ou em um modelo de linguagem grande semelhante. Então, você pode “conversar” sobre os dados, dando à IA instruções ou prompts específicos.
Limitações: Embora essa abordagem funcione, não é contínua. Formatar dados para exportação, segmentar respostas para a janela de contexto limitada da IA e rastrear o histórico de prompts desacelera todo o processo. Explorar temas sutis ou vincular insights a perguntas específicas da pesquisa requer muito trabalho manual.
Tudo-em-um como Specific
Plataforma de pesquisa por IA direcionada: Com a Specific, você tem uma ferramenta feita para coletar e analisar pesquisas de servidores públicos sobre preocupações com o custo de vida desde o início. A Specific pode executar toda a sua pesquisa—fazendo perguntas de acompanhamento automaticamente para melhorar a riqueza e a relevância dos dados que você coleta. (Para mais, veja este guia sobre perguntas de acompanhamento automáticas por IA.)
Análise e bate-papo instantâneos: Quando as respostas chegam, a Specific usa IA avançada para resumir instantaneamente perguntas abertas e de acompanhamento, sinalizar temas centrais e transformar grandes conjuntos de respostas em insights práticos—sem necessidade de planilhas. Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados, mergulhar em subgrupos e segmentar por resposta ou filtrar por pergunta. Os recursos extras para gerenciar quais dados são enviados para o contexto de IA tornam o fluxo de trabalho muito mais suave do que usar ferramentas de bate-papo genéricas de IA. Saiba mais sobre análise de respostas de pesquisa por IA no Specific aqui.
Prompts úteis que você pode usar para pesquisas de custo de vida de servidores públicos
Prompts são a espinha dorsal de uma análise eficaz de respostas de pesquisa por IA. Quer você use Specific ou converse com ChatGPT, os prompts determinam o quão úteis e acionáveis serão suas descobertas.
Prompt para ideias centrais: Perfeito para descobrir os principais temas mencionados por servidores públicos. (Este é o padrão da Specific para análise profunda de respostas de texto aberto.)
Seu trabalho é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto de explicação
2. **Texto da ideia central:** texto de explicação
3. **Texto da ideia central:** texto de explicação
Você sempre obterá resultados melhores se fornecer à IA contexto adicional—explique quem respondeu, qual é seu objetivo ou o que você está procurando. Aqui está um exemplo:
Eu realizei esta pesquisa entre servidores públicos do Reino Unido no início de 2024, com o objetivo de entender como o aumento do custo de vida está afetando seu bem-estar e desempenho no trabalho. Por favor, concentre sua análise em impactos e desafios práticos relacionados ao trabalho.
Prompt para explicações mais profundas: Depois de extrair uma ideia central, você pode seguir com:
Conte-me mais sobre [ideia central]
Prompt para tópico específico: Valide rapidamente suposições ou perguntas de interessados. Por exemplo:
Alguém falou sobre congelamento de salários? Inclua citações.
Prompt de Personas: Ideal se você está procurando identificar subgrupos dentro do público de servidores públicos:
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 principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Pontos de dor e desafios prompt:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e note quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Motivações e direcionadores prompt:
Das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio dos dados.
Prompt de análise de sentimentos:
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.
Para perguntas e melhores práticas mais personalizadas, consulte este guia sobre as melhores perguntas para pesquisas de custo de vida de servidores públicos.
Como a Specific analisa dados de pesquisa qualitativa por tipo de pergunta
Perguntas abertas com ou sem acompanhamento: A Specific resume todas as respostas, bem como todas as respostas a quaisquer perguntas de acompanhamento que surgiram de uma pergunta principal em particular. Isso fornece um entendimento estratificado do feedback de superfície e do contexto sutil por trás dele.
Escolhas com acompanhamentos: Quando os respondentes selecionam escolhas com perguntas de acompanhamento anexadas, cada escolha recebe um resumo focado para suas respostas abertas relacionadas. Isso permite comparar, por exemplo, por que aqueles que escolheram “insatisfeitos” com seu salário citam questões diferentes daqueles que estão “satisfeitos”.
NPS (Net Promoter Score): Para perguntas no estilo NPS, você terá resumos segmentados para cada categoria—detratores, passivos e promotores. Cada resumo mostra o que desencadeia essas atitudes em relação às preocupações com o custo de vida. O mesmo fluxo de trabalho se aplica se você estiver construindo uma pesquisa NPS do zero na Specific (veja nosso gerador de pesquisas NPS dedicado para servidores públicos).
Você pode usar uma abordagem semelhante com ChatGPT, mas terá que organizar e reenviar os lotes de acompanhamento manualmente—é mais trabalhoso e menos rastreável do que o fluxo de trabalho automatizado na Specific.
Trabalhando ao redor das limitações de contexto da IA: lidando com grandes volumes de resposta
Modelos de IA como o GPT têm limites de tamanho de contexto—ou seja, há apenas tanto texto que você pode colar para análise de uma vez. Se sua pesquisa de custo de vida de servidores públicos gerou centenas ou milhares de respostas, você poderia facilmente sobrecarregar o que a IA pode processar numa única passada.
Existem duas maneiras comprovadas de lidar com esse desafio—ambas incorporadas na Specific para conveniência:
Filtragem: Filtre respostas por certas perguntas, segmentos específicos de respondentes (por exemplo, apenas aqueles que mencionaram “transporte” ou pularam refeições), ou respostas para perguntas específicas. Então, somente este subconjunto é analisado pela IA, economizando espaço de contexto e proporcionando resultados mais precisos.
Recorte: Escolha perguntas específicas (não a pesquisa inteira) para incluir na análise atual. Esta abordagem direcionada permite contornar os limites de contexto e ainda extrair insights significativos de dados de alta prioridade.
Este tipo de análise focada e iterativa é especialmente valiosa quando você quer comparar respostas regionais ou observar padrões globais—algo que se tornou urgente, dado que servidores públicos em lugares como o Quênia enfrentaram uma queda de 15,8% nos salários reais desde 2020, e 8% dos servidores públicos do Reino Unido usaram bancos de alimentos no último ano [1] [2].
Se você está configurando uma nova pesquisa, também pode controlar o comprimento da pesquisa desde o início—saiba mais em nosso guia de como criar uma pesquisa de custo de vida para servidores públicos.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de servidores públicos
Pesquisas de custo de vida de servidores públicos frequentemente cruzam equipes, departamentos e até mesmo fronteiras de políticas. A colaboração na análise pode ser dolorosa: as pessoas perdem a noção de quem fez qual análise, ou copiam-colam descobertas de uma caixa de entrada para outra.
Chat de IA para dados de pesquisa: Com a Specific, as partes interessadas podem analisar dados de pesquisa apenas conversando com a IA embutida. Não há necessidade de esperar que um analista faça um gráfico estático—você pode perguntar, “O que está fazendo os servidores públicos se sentirem mais inseguros financeiramente em 2024?” e obter uma resposta que seja sensível ao contexto e profundamente fundamentada em seus próprios dados.
Vários bate-papos e filtros: Você pode iniciar quantos threads de chat da IA quiser, cada um com seus próprios filtros de pergunta e contexto. Você sempre verá quem iniciou cada chat, simplificando a colaboração—crucial quando vários pesquisadores ou departamentos estão revisando os mesmos resultados de pesquisa de custo de vida.
Identidade e transparência: Nas discussões em grupo, cada mensagem no chat mostra o avatar do remetente, para que a propriedade esteja sempre clara. Isso torna a transmissão de descobertas, o aumento de acompanhamentos ou a reanálise de feedback de subgrupos específicos mais direta. É uma maneira mais inteligente e transparente de analisar dados do que enviar planilhas ou repassar e-mails por aí.
Se você deseja criar ou editar uma pesquisa de forma colaborativa, o editor de pesquisas por IA permite que você edite pesquisas em linguagem natural, para que todos estejam na mesma página desde a criação de perguntas até a extração de insights.
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