Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes de doutorado universitários sobre acesso a recursos de pesquisa. Se você quer se aprofundar na análise de respostas de pesquisas usando IA e obter insights reais, está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa
A abordagem e as ferramentas que você escolhe realmente dependem da estrutura das respostas da sua pesquisa. Aqui está como eu divido isso:
Dados quantitativos: Se você está lidando com respostas numéricas—pense em perguntas como “Quantos recursos estão disponíveis para você?” ou avaliações de satisfação—essas são fáceis de contabilizar com ferramentas como Excel ou Google Sheets. Você pode instantaneamente traçar tendências e distribuições para uma análise básica da pesquisa.
Dados qualitativos: Respostas abertas ou de acompanhamento (“Descreva sua experiência acessando bancos de dados de pesquisa”) são um desafio diferente. Você rapidamente perceberá que não pode simplesmente ler 200+ respostas detalhadas. A revisão manual é esmagadora, então ferramentas impulsionadas por IA são uma salvação aqui.
Quando se trata de respostas qualitativas, existem duas abordagens de ferramentas populares:
ChatGPT ou ferramenta semelhante GPT para análise com IA
Abordagem de copiar e colar e chat. Você pode exportar seus dados de pesquisa aberta e colá-los no ChatGPT ou em uma ferramenta GPT similar. Isso permite que você converse sobre as respostas, explore temas ou gere resumos.
Desvantagens. O processo é um pouco desajeitado. Conjuntos de dados grandes podem atingir limites de contexto, você precisará dividir o texto em lotes, e manter o contexto sobre o estudo ou seus objetivos nem sempre é perfeito.
Resumo. Bom para exploração ad-hoc, mas não é feito para trabalho de pesquisa, então espere algum inconveniente.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
IA desenvolvida para análise de pesquisa. Ferramentas como Specific são projetadas especificamente para coletar dados de pesquisa—including perguntas abertas e de acompanhamento—e analisar instantaneamente as respostas usando IA.
Coleta de dados mais inteligente. Essas plataformas usam perguntas de acompanhamento conduzidas por IA durante a pesquisa, melhorando a qualidade (e a riqueza) das respostas. Perguntar automaticamente por mais detalhes leva a insights acionáveis de estudantes de doutorado sobre seus desafios reais em acessar recursos de pesquisa.
Análise de IA com um clique. O Specific resume respostas de texto aberto, identifica temas chave, e transforma tudo em insights—sem planilhas, sem copiar e colar manualmente. Você também pode conversar de forma conversacional com a IA sobre seus resultados de pesquisa, filtrar em tempo real, e gerenciar o que é enviado para a IA para contexto. Isso é como ter um assistente de pesquisa especializado disponível 24/7.
Líderes da indústria como NVivo, MAXQDA, e Thematic também estão usando IA avançada para auto-codificar e encontrar temas em dados de pesquisa, tornando a análise qualitativa de pesquisas mais fácil do que nunca. [1] [2] [3]
Solicitações úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas com estudantes de doutorado
Ao usar IA (no ChatGPT, Specific, ou qualquer ferramenta acionada por GPT), as solicitações que você usa importam muito. Elas ajudam você a extrair ideias principais, identificar pontos problemáticos, e obter feedback acionável de respostas abertas.
Solicitação para ideias principais. Esta é a “para fazer” para trazer à tona tópicos de muitas respostas. Está embutido no Specific, mas funcionará em qualquer lugar:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 sentenças explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Dê contexto à IA. A IA sempre desempenha melhor se você especificar o fundo da pesquisa, situação e seu objetivo. Por exemplo:
Analise respostas de estudantes de doutorado, focando em seu acesso a recursos de pesquisa em grandes universidades na América do Norte. Meu objetivo é entender os principais obstáculos e melhorias desejadas.
Quando você encontrar uma ideia principal, siga com: “Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal)” para aprofundar-se nos detalhes.
Solicitação para tópico específico: Se você precisa verificar se um recurso ou sistema específico foi mencionado, isso é super direto:
Alguém falou sobre [banco de dados ou recurso específico]? Inclua citações.
Solicitação para personas: Agrupe estudantes em personas (por exemplo, “Usuários Avançados de Recursos” ou “Estudantes Internacionais com Dificuldade de Acesso”) para ver segmentos distintos.
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva personas distintas—resuma suas características, motivações, objetivos e forneça citações relevantes ou padrões observados.
Solicitação para pontos problemáticos e desafios: Descubra o que realmente frustra os estudantes quando se trata de obter acesso.
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos ou desafios mais comuns no acesso a recursos de pesquisa. Resuma cada um, observando qualquer padrão ou com que frequência foram mencionados.
Solicitação para motivações e impulsores: Por que os estudantes querem ou precisam de melhor acesso a pesquisa? Isso revela necessidades e desejos subjacentes.
Das respostas da pesquisa, extraia as principais motivações ou razões que os estudantes expressam para querer melhor acesso a recursos de pesquisa. Agrupe motivações similares e forneça evidências de suporte.
Solicitação para análise de sentimento: Avalie rapidamente o humor (positivo, negativo, neutro) para que você possa priorizar próximas ações.
Avalie o sentimento geral expresso em relação ao acesso a recursos de pesquisa. Destaque frases-chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Solicitação para sugestões e ideias: Deixe a IA ordenar e agrupar todas as ideias de melhoria oferendidas pelos estudantes.
Identifique e liste todas as sugestões ou ideias para aprimorar o acesso a recursos de pesquisa, organizando por tema e incluindo citações diretas quando relevante.
Recomendo experimentar algumas dessas, ajustando-as para se adequarem aos desafios e contexto únicos da sua pesquisa com estudantes de doutorado. Se você está projetando sua pesquisa e quer inspiração para boas perguntas de pesquisa ou estrutura de pesquisa com IA, veja esses guias sobre melhores perguntas para pesquisas com estudantes de doutorado e como criar pesquisas sobre acesso a recursos de pesquisa.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Se você está usando o Specific ou ferramentas semelhantes orientadas por IA, como a plataforma lida com diferentes tipos de perguntas importa—e muito:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): A IA cria um resumo para todas as respostas a uma questão central, além de quaisquer acompanhamentos. Isso lhe dá uma visão holística e também mostra subtemas emergentes a partir de investigações adicionais.
Escolhas com acompanhamentos: Para cada escolha da pesquisa (por exemplo, “Bancos de dados online”, “Acesso à biblioteca”), você obtém um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento apenas para essa opção. Isso detalha forças e lacunas por recurso.
NPS (Net Promoter Score): Cada categoria de NPS—detratores, passivos, promotores—recebe seu próprio resumo com base em razões e feedbacks únicos para esses grupos. Você pode ver instantaneamente o que estudantes de destaque valorizam, o que frustra os outros, e o que pode converter passivos em promotores.
Você pode fazer tudo isso com ferramentas de IA convencionais também (ChatGPT, etc.), mas é definitivamente mais trabalhoso. Você terá que dividir e filtrar os dados você mesmo antes de obter resumos acionáveis.
Lidando com limites de contexto de IA ao analisar dados de pesquisa grandes
Todo ferramenta de IA (incluindo chatbots baseados em GPT) tem limites de tamanho de contexto. Se sua pesquisa gerar centenas de respostas detalhadas, a ferramenta não pode ingerir tudo de uma vez. Aqui está como eu lido com isso, e como o Specific faz isso automaticamente:
Filtragem: Em vez de inserir toda a conversa, você filtra o conjunto de dados—digamos, apenas respostas de estudantes que responderam a “Descreva sua maior barreira de acesso.” Isso reduz o lote, mantendo a análise focada e dentro do contexto.
Recorte: Envie apenas as perguntas mais relevantes para a IA para análise. Pule dados demográficos ou perguntas menos críticas para que você possa encaixar mais respostas qualitativas na janela de contexto da IA e obter os insights que deseja.
O fluxo de trabalho de análise do Specific usa essas duas estratégias automaticamente, assim você não ficará preso ou perderá narrativas valiosas de seus respondentes mais importantes.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com estudantes de doutorado
Colaborar em análises aprofundadas de pesquisas sobre acesso a recursos de pesquisa pode se tornar complicado—múltiplos membros da equipe, insights sobrepostos, e notas dispersas. Aqui está como o Specific torna o trabalho em equipe perfeito:
Análise de chat da equipe impulsionada por IA. O Specific permite que você analise sua pesquisa de forma conversacional, apenas conversando com IA—nenhum conhecimento técnico necessário.
Múltiplos chats filtráveis por pesquisa. Você pode criar diferentes chats, cada um focado em um tema diferente ou filtrado por respondentes específicos (por exemplo, estudantes internacionais, promotores NPS). Cada chat registra quem o iniciou, mantendo projetos de equipe organizados.
Atribuição clara em conversas. As contribuições de todos são visíveis—cada mensagem de chat da IA exibe o avatar do remetente, assim fica claro quem descobriu qual insight ou fez qual pergunta. Compartilhar descobertas e construir sobre as descobertas uns dos outros é fácil e rápido.
Se você está criando sua própria pesquisa para análise, também apreciará o editor de pesquisa colaborativa do Specific (edite pesquisas conversando com IA) e sua capacidade de gerar perguntas de acompanhamento impulsionadas por IA para coletar melhores respostas desde o início.
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