Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Servidores Públicos sobre Acesso e Qualidade em Saúde utilizando IA—para que você possa rapidamente entender as respostas abertas e fechadas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A abordagem e as ferramentas que você escolhe realmente dependem do tipo de dados que você tem nas respostas da pesquisa de Acesso e Qualidade em Saúde.
Dados quantitativos: Se você está analisando perguntas de múltipla escolha (“Com que frequência você usa X?”), trata-se de contagem. A maioria das pessoas que conheço só usa Excel ou Google Sheets—você soma as respostas, calcula as porcentagens, e pronto.
Dados qualitativos: O verdadeiro desafio surge quando você tem perguntas abertas ou respostas baseadas em chat. Ler cada resposta é impossível se você pesquisou mais que uma dúzia de servidores públicos. É aqui que você precisa de ferramentas especializadas, especialmente aquelas baseadas em IA, para extrair padrões e insights de todas essas palavras.
Mas ao lidar com respostas qualitativas, você tem duas principais opções de ferramentas de análise:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Copiar e colar para o chat. Uma forma é exportar todas as respostas escritas e colá-las no ChatGPT (ou outra ferramenta de chat baseada em GPT como Claude). Você pode então fazer perguntas sobre os dados da pesquisa diretamente no chat.
Desajeitado para grandes conjuntos de dados. Se você tiver apenas algumas dezenas de respostas, isso pode funcionar bem. Mas sejamos realistas: qualquer coisa maior se torna difícil de gerenciar rapidamente, com limites de contexto e nenhuma visão estruturada dos seus dados. Você gasta tempo segmentando seus dados e gerindo formatações—você perde muito do contexto da pesquisa.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Construído para pesquisas. Ferramentas como o Specific são projetadas do zero para entender respostas de pesquisas. Você lança sua pesquisa, e o Specific usa automaticamente IA para coletar dados de alta qualidade fazendo perguntas adicionais inteligentes que aprofundam o assunto.
Análise instantânea movida por IA. Assim que os resultados chegam, o Specific resume automaticamente as respostas, destaca temas principais e permite que você converse com IA sobre sua pesquisa de Acesso e Qualidade em Saúde—como você faria no ChatGPT, mas dentro de um sistema criado para análise de pesquisa. E você pode filtrar, segmentar e exportar resultados se quiser se aprofundar.
Mais contexto, melhores insights. Você também obtém recursos extras: pode enviar apenas partes dos dados para o contexto, e não precisa se preocupar com copiar e colar ou enfrentar limites. Com a estruturação específica para pesquisas, você economiza tempo em comparação com ferramentas GPT genéricas. O resultado? Descobertas acionáveis, sem ginásticas de planilhas necessárias. [1]
Se você quiser explorar como funciona o recurso de acompanhamento por IA e por que ele eleva a qualidade dos dados, confira este mergulho profundo em perguntas de acompanhamento automáticas.
Prompt úteis que você pode usar para analisar sua pesquisa de Acesso e Qualidade em Saúde
A IA é tão boa quanto os seus prompts. Aqui estão alguns prompts testados e verdadeiros que funcionam bem tanto com o ChatGPT quanto com ferramentas tudo-em-um como o Specific. Eu vou explicar por que cada um funciona e como você pode facilmente adaptá-los para um contexto de pesquisa de servidores públicos.
Prompt para ideias centrais: Este é o meu preferido para resumir um bloco de texto em temas acionáveis. Cole todo o conjunto de respostas da pesquisa e solicite a IA com:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia central (usar números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- 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
A IA sempre dá respostas melhores se você der contexto sobre sua pesquisa, o público e o que deseja alcançar. Aqui está um exemplo:
Nossa pesquisa coletou respostas de servidores públicos do Reino Unido sobre o acesso e a qualidade dos serviços públicos de saúde. O objetivo é descobrir desafios ou oportunidades de melhoria. Extraia as 3-5 principais ideias centrais e certifique-se de relacioná-las a políticas ou operações do dia-a-dia.
Aprofunde-se em qualquer ideia: Depois de obter suas ideias centrais, pergunte à IA “Conte-me mais sobre XYZ (ideia central)” para explorar qualquer insight.
Prompt para tópico específico: Para verificar se um determinado problema surgiu, use:
Alguém falou sobre tempos de espera? Inclua citações.
Prompt para personas: Útil se você quiser entender se diferentes “tipos” de servidores públicos responderam de maneira diferente.
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 principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Extraia o que está impedindo as pessoas.
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Obtenha a visão geral do humor nas suas respostas.
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.
Para ainda mais ideias sobre como criar perguntas de sondagem que atinjam o cerne das percepções dos servidores públicos sobre saúde, confira melhores perguntas para pesquisas de servidores públicos sobre acesso e qualidade em saúde.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
O Specific faz mais do que resumos globais—ele adapta a análise ao formato de cada pergunta da pesquisa.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Você obtém um resumo de todas as respostas, além de feedback agrupado para quaisquer questões de acompanhamento que explorem o raciocínio dos respondentes ou forneçam cor adicional.
Escolhas com acompanhamento: Para cada escolha, você vê um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento ligadas a essa escolha. Por exemplo, se a escolha foi “Acesso à saúde avaliado como ruim” e alguém explicou por quê, esses detalhes são agrupados e resumidos sob essa resposta.
Perguntas da pesquisa de NPS: Os resultados são separados por categoria: detratores, passivos e promotores. Cada grupo recebe seu próprio resumo baseado em respostas de acompanhamento relacionadas, ajudando a identificar rapidamente o que impulsiona a satisfação ou insatisfação.
Você pode absolutamente usar o ChatGPT para isso, mas você vai gastar tempo agrupando coisas manualmente e colando lotes de dados dentro e fora. Isso é possível, mas não é ideal se você está buscando eficiência ou precisa compartilhar resultados com partes interessadas.
Se você está considerando uma pesquisa completa de NPS específica para este público e tópico, experimente o construtor de pesquisas de NPS do Specific para servidores públicos.
Como contornar limites de contexto da IA na análise de pesquisas
Ferramentas de chat de IA—incluindo o ChatGPT—têm um limite máximo rígido de quanto texto você pode analisar de uma vez. Se você tem mais que algumas dezenas de respostas, você atingirá esta barreira rapidamente. O Specific resolve isso para você automaticamente de duas maneiras principais:
Filtragem: Apenas conversas (respostas) onde os usuários responderam às perguntas que você se importa ou fizeram escolhas específicas são enviadas para a IA. Isso torna a análise mais rápida e garante que você sempre trabalhe com dados relevantes, para que fique dentro dos limites de contexto.
Corte: Você pode selecionar quais perguntas da pesquisa são analisadas pela IA. Dessa forma, tópicos de alta prioridade recebem cobertura completa—mesmo com um grande conjunto de dados—sem estourar a memória da IA.
Se você está criando seu próprio funil para brincar com a análise de pesquisas com IA, você precisará preparar manualmente seus dados filtrando e dividindo exportações antes de alimentá-los ao ChatGPT. Prepare-se para iterar!
Mais sobre isso pode ser encontrado no guia do Specific para análise de respostas de pesquisas com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de Servidores Públicos
Trabalhar na análise de pesquisa com colegas—especialmente para um grande projeto de Acesso e Qualidade em Saúde de servidores públicos—frequentemente leva ao caos: cadeias intermináveis de e-mails, feedbacks sobrepostos e contexto perdido.
Análise colaborativa impulsionada por chat. O Specific permite que você analise dados conversando diretamente com IA. Você não precisa canalizar todos através de uma planilha ou documento compartilhado—apenas inicie um chat sobre os resultados a qualquer momento.
Múltiplos chats, cada um com seu próprio contexto. Cada chat de análise no Specific suporta filtros personalizados: você pode focar em respostas apenas sobre tempos de espera, ou em determinados departamentos, sem interromper outros tópicos de análise. Você também vê quem criou cada chat, então fica claro quem é responsável por determinados acompanhamentos ou esforços de resumo.
Visibilidade e presença da equipe. Quando você está colaborando, cada mensagem no Chat de IA exibe quem a enviou com seu avatar—assim você sabe exatamente qual membro da equipe contribuiu com o quê. Isso é crucial para a responsabilidade, integração e para garantir que insights importantes não sejam perdidos.
Se você quer orientação prática para criar pesquisas e fomentar a colaboração em equipe, veja como criar uma pesquisa de servidores públicos sobre acesso e qualidade em saúde.
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