Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com participantes de ensaios clínicos sobre preocupações com privacidade de dados, usando ferramentas com inteligência artificial para a análise de respostas de pesquisas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A abordagem para análise de pesquisas depende primeiro do tipo e estrutura dos seus dados. As ferramentas que você usará são determinadas se suas respostas são quantitativas, qualitativas ou uma mistura.
Dados quantitativos: Para perguntas fechadas—como “Em uma escala de 1 a 5, quão preocupado você está com a privacidade dos dados?”—as respostas são fáceis de contar. Ferramentas como Excel ou Google Sheets fazem um bom trabalho aqui, permitindo que você rapidamente faça cálculos para entender, por exemplo, qual percentual dos participantes disseram estar “muito preocupados.”
Dados qualitativos: Respostas abertas (“Descreva com suas próprias palavras suas preocupações com a privacidade de dados”) ou respostas a perguntas de acompanhamento são muito mais difíceis de analisar. Ler tudo manualmente não é prático—especialmente se você receber dezenas ou centenas de respostas complexas. Aqui, ferramentas de IA no estilo GPT são essenciais para extrair padrões e temas centrais da confusão.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
É possível fazer análise DIY, mas envolve alguns incômodos. As pessoas muitas vezes exportam seus dados de pesquisa (geralmente um CSV ou texto colado) para o ChatGPT, e então começam a dialogar sobre eles. Você pode perguntar “Qual é a principal preocupação entre os participantes?” ou “Resuma as ideias principais.” Esta abordagem funciona, mas não é muito conveniente se você tiver que lidar com formatos de arquivo, dividir grandes conjuntos de dados em partes, ou gerenciar a tendência da IA de perder o contexto em grandes análises.
Elaboração manual de prompts é fundamental. Você será responsável por especificar detalhes do prompt, instruções e solicitações de acompanhamento para explorar adequadamente seu conjunto de dados. Pode se tornar repetitivo rapidamente, mas pode ser eficaz para pesquisas menores, pontuais.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Desenvolvida para analisar respostas de pesquisa com IA, uma plataforma como a Specific faz todo o trabalho pesado. É projetada desde o início para coletar dados qualitativos usando pesquisas de IA conversacional e analisar instantaneamente essas respostas. Isso significa que ela lida com:
Perguntas de acompanhamento automáticas durante a coleta de dados—cada participante recebe perguntas de esclarecimento, o que leva a respostas mais profundas e úteis.
Análise com IA—a ferramenta resume respostas, encontra temas chave e revela insights em segundos. Você evita planilhas, copiadoras e coladores ou manipulação de dados.
Análise conversacional—basta conversar com a IA sobre seus resultados de pesquisa, fazer perguntas personalizadas e filtrar conforme necessário. Tudo acontece em uma interface única, e o gerenciamento de contexto (quais respostas vão para a IA) é feito por você.
Quer explorar mais? É isso que impulsiona insights rápidos e acionáveis sobre tópicos complexos, como preocupações com privacidade em ensaios clínicos.
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas sobre preocupações com privacidade de dados de participantes de ensaios clínicos
Ter os prompts certos é metade da batalha com a análise de respostas de pesquisa pela IA. Você pode usá-los na Specific, ou copiá-los para o ChatGPT ou outras ferramentas de análise de IA.
Prompt para ideias principais: Se você quer uma lista clara dos temas ou preocupações mais importantes, use este:
Seu trabalho é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a 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 explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
Contexto sempre melhora os resultados. Especifique o foco da sua pesquisa, quem são os respondentes e seu objetivo real no prompt para ajudar a IA a trabalhar de forma mais inteligente. Por exemplo:
“Estas são respostas abertas de participantes de ensaios clínicos sobre suas preocupações com privacidade de dados. Queremos entender o que preocupa ou impede as pessoas de participar, e como as preocupações podem mudar com base na experiência anterior com ensaios clínicos.”
Depois de obter ideias centrais, peça para a IA expandir: “Conte-me mais sobre [ideia central]” ajudará você a aprofundar um tema específico.
Prompt para tópico específico: Validação direta, por exemplo, “Alguém falou sobre dados sendo roubados?” Experimente isto para especificidades. Você pode adicionar: “Incluir citações” como evidências.
Prompt para pontos de dor e desafios: Isso aborda as preocupações mais difíceis dos respondentes, especialmente valioso quando você quer saber o que impede a inscrição:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequências de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Para obter uma visão rápida se os respondentes se sentem principalmente positivos, negativos ou neutros:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases chave ou feedbacks que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Para descobrir o que os participantes desejam que alguém conserte (valioso para projetistas de ensaios):
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Esses prompts lhe dão uma estrutura flexível para entender temas centrais. Para mais sobre como projetar suas perguntas reais, confira questões recomendadas para participantes de ensaios clínicos.
Como a Specific analisa tipos de resposta por pergunta
A análise de pesquisas por IA não é única para todos. Diferentes tipos de pergunta precisam de resumos diferentes, e uma ferramenta como a Specific segmenta e organiza automaticamente os insights.
Perguntas abertas com ou sem acompanhamento: Você receberá um resumo de todas as respostas, junto com ideias agrupadas de quaisquer respostas de acompanhamento. Isso significa temas mais ricos e melhor clareza.
Escolhas com acompanhamento: Cada resposta possível (por exemplo, “Muito preocupado”, “Alguns preocupados”, etc.) tem um resumo separado dos comentários de acompanhamento relacionados—assim você pode ver o que cada grupo realmente pensa em contexto.
Perguntas do tipo NPS: Os resultados são divididos em promotores, passivos e detratores, com um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento relacionadas para cada categoria.
Você pode conseguir resultados semelhantes no ChatGPT, mas precisaria filtrar, agrupar e solicitar a IA manualmente para cada segmento. Com a Specific, isso é integrado, proporcionando clareza instantânea. Mais detalhes sobre essa abordagem estão no guia de análise de respostas de pesquisa por IA.
Lidando com os limites de tamanho de contexto da IA
Pesquisas grandes frequentemente atingem os limites de tamanho de contexto—a IA só pode processar uma certa quantidade de texto por vez. Se seu conjunto de dados for muito grande, aqui está como lidamos com isso (e o que a Specific automatiza para você):
Filtragem: Analise apenas o que importa. Se você está lidando com centenas de conversas, filtre as respostas para que a IA veja apenas aquelas onde os participantes responderam a perguntas específicas ou escolheram opções relevantes. A Specific faz isso com um clique, então a revisão da IA é granular e significativa.
Corte: Às vezes, você se importa com uma questão de cada vez. Você pode selecionar apenas essas perguntas para enviar para a IA para análise, mantendo dentro dos limites de contexto e garantindo que os detalhes não se percam no ruído.
Ambos os filtros e cortes mantêm sua análise focada e gerenciável—não mais IA “ficando sem memória” no meio do trabalho.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de participantes de ensaios clínicos
A colaboração em equipe na análise de pesquisas é um grande desafio—especialmente quando muitas pessoas querem explorar diferentes temas, gerar relatórios ou validar perguntas de stakeholders em torno de preocupações com privacidade de dados de ensaios clínicos.
Análise colaborativa baseada em chat é uma marca registrada da Specific. Analise dados de pesquisa diretamente em uma interface de chat com IA, como se estivesse conversando com um colega. Você nunca precisa sair da plataforma para copiar insights em threads do Slack ou emails.
Múltiplos chats para exploração paralela: Cada análise (ou “chat”) pode aplicar seus próprios filtros: você pode querer um thread apenas sobre “respondentes preocupados com o roubo de dados” e outro sobre “preocupações com o marketing da empresa.” Cada chat registra quem o iniciou, para que você possa rastrear as linhas de investigação de diferentes membros da equipe e revisitar discussões passadas facilmente.
Avatares para clareza: Cada mensagem em um chat de análise de IA agora exibe o avatar do remetente, assim você sempre sabe quem contribuiu com o quê. Isso reduz confusões, ajuda a documentar decisões e torna o compartilhamento de insights com equipes mais amplas descomplicado.
A colaboração em contexto é inestimável para tópicos qualitativos como privacidade de dados, onde alinhar as interpretações é fundamental. Para uma análise aprofundada sobre como projetar sua própria pesquisa antes de colaborar na análise, visite nosso guia para criar pesquisas de privacidade de dados em ensaios clínicos.
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