Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas e dados de uma pesquisa de Servidor Público sobre transparência e responsabilidade governamental. Veja o que procurar, quais ferramentas funcionam melhor e como usar a IA para realmente entender as respostas que você recebe.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A maneira como você aborda a análise de pesquisas depende do tipo e da estrutura dos seus dados. Escolha suas ferramentas com base no que você está lidando:
Dados quantitativos: Se os seus dados são sobre números—como quantos servidores públicos escolheram uma determinada opção ou avaliaram a transparência em uma escala—é simples contar e visualizar. Ferramentas como Excel ou Google Sheets funcionam bem para este tipo. Você pode rapidamente contar quantas pessoas disseram “sim”, calcular médias ou criar gráficos.
Dados qualitativos: Se a sua pesquisa tem perguntas abertas ou respostas de acompanhamento, você acaba com toneladas de texto. É impossível ler cada resposta individualmente em detalhe. É aqui que a IA entra—ela pode ler, resumir e encontrar padrões que você nunca detectaria manualmente.
Existem duas abordagens que você pode adotar ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Você pode copiar e colar suas respostas abertas exportadas no ChatGPT ou em outro AI baseada em GPT, e então fazer perguntas como, “Quais são as preocupações comuns sobre a transparência governamental?” ou “Resuma as maiores questões.”
Mas: É honestamente um incômodo trabalhar dessa forma com grandes pesquisas—muito copiar e colar manualmente, e você rapidamente atinge os limites de tamanho de contexto se tiver mais do que algumas dezenas de respostas.
Gerenciar e segmentar respostas é complicado. Você não pode facilmente aprofundar-se em respostas por pergunta, respondente ou grupo.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific é uma ferramenta tudo-em-um de criação de pesquisas e análise potenciada por IA—projetada para coletar e analisar este tipo exato de dados (análise de respostas de pesquisa por IA explicada).
Coleta de dados mais inteligente: As pesquisas conversacionais do Specific não se limitam a perguntas fixas. Elas usam IA para fazer acompanhamentos inteligentes (saiba mais sobre perguntas de acompanhamento automáticas por IA), assim você obtém respostas mais profundas e de melhor qualidade do seu público de servidores públicos.
Análise potenciada por IA é instantânea: Assim que as respostas chegam, o Specific automaticamente resume os dados, destila temas principais e gera insights acionáveis—sem copiar e colar, sem planilhas, apenas descobertas claras em tempo real.
Bate-papo direto com IA: Você pode conversar com a IA sobre os resultados de sua pesquisa assim como faria no ChatGPT—mas sua conversa está diretamente ligada à sua pesquisa, e você obtém recursos avançados como filtragem por resposta, exclusão de dados sensíveis e busca sensível ao contexto.
Se você está curioso sobre como isso funciona ou deseja insights mais profundos, leia o guia completo sobre análise de respostas de pesquisa por IA.
Se você precisar criar uma nova pesquisa de servidor público sobre transparência e responsabilidade governamental, a Specific oferece templates e um criador potenciado por IA.
Exemplos úteis de prompts para análise de pesquisas sobre Transparência e Responsabilidade Governamental
Análise dirigida por IA é tudo sobre fazer as perguntas certas. O prompt que você usa influencia os insights que obtém, especialmente com pesquisas de servidores públicos sobre transparência. Aqui estão meus prompts favoritos (e como ajustá-los):
Prompt para ideias principais
Use este para extrair tópicos chave de um grande conjunto de respostas abertas. Este é o padrão no Specific, e honestamente, funciona maravilhas em outros modelos GPT também:
Sua tarefa 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 uma ideia principal específica (usar números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicador
2. **Texto da ideia principal:** texto explicador
3. **Texto da ideia principal:** texto explicador
Sempre dê à IA mais contexto: Quanto mais conhecimento a IA tiver sobre sua pesquisa—quem são os respondentes, qual é o objetivo, políticas ou padrões chave sobre transparência e responsabilidade—melhor será o trabalho que ela fará. Por exemplo:
Analise estas respostas de uma pesquisa de 2024 de servidores públicos dos EUA sobre transparência e responsabilidade governamental. Nosso objetivo principal é identificar os problemas mais urgentes que afetam a transparência na tomada de decisões. Focalize no que os respondentes acham que está faltando e nas mudanças práticas que desejam ver.
Uma vez que você tenha os temas principais, faça seguimentos como:
Conte-me mais sobre a comunicação insuficiente entre departamentos.
Prompt para validação de tópicos específicos: Deseja verificar se os respondentes falaram sobre algo em particular (por exemplo, políticas de denúncia)?
Alguém falou sobre denúncias? Inclua citações.
Prompt para personas: Entenda quem está respondendo—são eles funcionários juniores, gerentes de políticas, especialistas em tecnologia? O que esses grupos querem ou reclamam?
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 principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Peça à IA para encontrar barreiras, preocupações ou obstáculos que os servidores públicos mencionam ao lidar com a transparência e a responsabilidade.
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e anote qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações & impulsionadores: Chegue à raiz do que motiva os servidores públicos a valorizar a transparência, ou o que eles gostariam de ver melhorado.
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 para análise de sentimento: O feedback é positivo, negativo ou neutro no geral? A IA pode destacar citações representativas para cada categoria de sentimento.
Avalie o sentimento geral expressado nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões & ideias: Descubra rapidamente todas as ideias brilhantes ou pedidos que seu público de servidores públicos propõe.
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas onde for relevante.
Prompt para necessidades não atendidas & oportunidades: Permita que a IA destaque áreas onde a transparência e a responsabilidade ainda estão faltando e onde as melhorias poderiam ter o maior impacto.
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria conforme destacado pelos respondentes.
Se você gostaria de inspiração sobre como escrever as melhores perguntas para este público, veja este guia para as principais perguntas de pesquisa para servidores públicos.
Como a IA lida com diferentes tipos de perguntas em análise de pesquisas
Specific (e ferramentas de IA semelhantes) vai além ao estruturar a análise com base no tipo de pergunta:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você obtém um resumo detalhado de todas as respostas, além de um resumo de todas as perguntas de acompanhamento relevantes que a IA fez cada vez.
Escolhas com acompanhamentos: Para cada escolha em uma pergunta de múltipla escolha, a IA gera um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento anexadas a cada seleção específica.
Perguntas NPS: Cada categoria NPS (detrator, passivo, promotor) é resumida individualmente. Por exemplo, você verá o que os ‘detratores’ mencionaram em seus acompanhamentos versus ‘promotores’.
Com paciência suficiente, você pode fazer o mesmo com o ChatGPT, mas é bem mais manual (copiando respostas para cada grupo e resumindo uma de cada vez).
Se você precisar criar essas perguntas ou quiser ver como um template específico é estruturado, explore nosso guia passo a passo para criar pesquisas de transparência para servidores públicos.
Como lidar com limitações de contexto na análise de IA
Aqui está a realidade—ferramentas de IA (incluindo o ChatGPT) só podem processar uma quantidade limitada de contexto de uma vez. Se você tiver centenas de respostas de pesquisa, pode facilmente atingir este limite.
Filtragem: Selecione quais conversas enviar para a IA para análise. Por exemplo, processe apenas respostas de respondentes que responderam a um determinado acompanhamento, ou que escolheram uma resposta específica.
Corte de perguntas: Limite a análise da IA apenas às perguntas mais importantes. Envie apenas as conversas relacionadas a questões principais (como confiança na liderança ou sugestões de reforma), ao invés da pesquisa completa.
Essas soluções alternativas permitem analisar lotes maiores de dados sem perder nuances, e estão incorporadas em como o Specific gerencia insights de pesquisas.
Quer tentar isso você mesmo? Nosso gerador de pesquisas por IA suporta corte e filtragem diretamente da caixa.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de servidores públicos
Analisar resultados de pesquisas sobre transparência governamental não é uma tarefa solo. Pesquisas de servidores públicos geralmente envolvem equipes de analistas, formuladores de políticas e pessoal de conformidade, todos com diferentes prioridades—e a coordenação interequipes é crítica.
Specific permite que você analise dados de pesquisa de forma colaborativa conversando com IA.
Múltiplos chats por pesquisa: Você pode criar qualquer número de chats de IA—cada um com filtros personalizados aplicados, para que possa focar, por exemplo, apenas em respondentes de uma agência específica ou pessoas que mencionaram privacidade de dados.
Propriedade e atribuição de Chat: Cada sessão de chat é claramente marcada com o criador, então é fácil ver quem está liderando qual linha de investigação. Quando se trabalha em conjunto, cada mensagem de chat de IA exibe o avatar do remetente (o rosto ou as iniciais do seu colega), tornando a análise conjunta suave e transparente.
Compartilhar, referenciar, repetir: Os membros da equipe podem facilmente pular entre diferentes tópicos, construir a partir dos insights uns dos outros ou extrair citações diretas do feedback do cidadão para relatórios e apresentações.
Tudo isso facilita a transição da coleta de dados para a ação colaborativa—entre departamentos, partes interessadas políticas e limites de equipe.
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