Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de estudantes de doutorado universitário sobre práticas de autoria usando métodos baseados em IA e sugestões práticas.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisas de estudantes de doutorado universitário
Como você aborda a análise das respostas de pesquisas depende inteiramente do tipo e da estrutura dos dados que você coletou. Existem algumas distinções fundamentais:
Dados quantitativos: Se sua pesquisa contém perguntas como “Quantas publicações você coautorou?” ou “Você recebeu diretrizes claras de autoria?” você pode facilmente contar as respostas em um programa de planilha como Excel ou Google Sheets. Essas ferramentas permitem contar, criar gráficos e formatar dados para obter resultados rápidos.
Dados qualitativos: Respostas abertas de pesquisas - como por que alguém escolheu uma determinada ordem de autoria, ou reflexões sobre justiça - são uma mina de ouro para insights. Mas ler e codificar manualmente todo esse texto leva uma eternidade, e há um limite de café que você pode consumir. Para isso, você precisará contar com ferramentas de IA.
Existem duas abordagens para usar ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise de IA
Copiar, colar e conversar: Uma abordagem simples é exportar suas respostas abertas e colá-las no ChatGPT, Claude, ou similares. Em seguida, você solicita à IA insights ou resumos.
Não tão fluido quanto parece: Lidar com muitos dados de pesquisa desta maneira não é divertido. Requer muito copiar e colar, rastrear sugestões, gerenciar limites de contexto da IA e manter tudo organizado. Ainda assim, é uma porta de entrada econômica - especialmente porque o ChatGPT já é utilizado por 66% dos estudantes que aproveitam a IA para trabalhos acadêmicos [1].
Tudo-em-um como o Specific
Desenvolvido especificamente para análise de pesquisas: Ferramentas como o Specific combinam criação de pesquisa, investigação de seguimento e análise orientada por IA sob um único teto. Elas são feitas para ajudá-lo a coletar dados qualitativos mais ricos - em tempo real, a IA do Specific pode fazer perguntas de seguimento para aprofundar tópicos complexos como crédito acadêmico, transparência ou conflitos.
Sem mais complicações manuais: Uma vez que as respostas estão inseridas, o Specific resume, agrupa e rotula temas chave para você. Você pode conversar diretamente com os dados (da mesma forma que faria com o ChatGPT), perguntar sobre tendências, comparar grupos e até mesmo filtrar quais respostas a IA vê. O fluxo de trabalho é limpo, colaborativo e projetado para escala.
Curioso sobre como é executar esse fluxo de trabalho de ponta a ponta? Confira o gerador de pesquisas sobre práticas de autoria de estudantes de doutorado ou saiba mais sobre as funcionalidades de análise de resposta de pesquisa por IA do Specific.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados da pesquisa de estudantes de doutorado universitário sobre práticas de autoria
O prompt de IA correto transforma um monte de texto bruto em insights acionáveis, rapidamente. Aqui estão alguns exemplos práticos que recomendo para obter o máximo de sua análise de pesquisa com ChatGPT, Claude, ou Specific.
Prompt para ideias principais: Se você deseja apenas os temas principais, este prompt (usado pelo Specific) é ouro para destacar o que realmente está na mente dos estudantes de doutorado e suas experiências com práticas de autoria:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), os mais mencionados no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
Dar mais contexto à IA: A IA sempre funciona melhor com detalhes sobre sua pesquisa e seus objetivos de pesquisa. Por exemplo:
Você está analisando feedback aberto de uma pesquisa de estudantes de doutorado sobre práticas de autoria em universidades dos EUA. O objetivo é descobrir pontos problemáticos em torno de políticas de autoria, clareza e justiça em disciplinas de STEM e humanidades. Priorize questões que afetam colaborações e submissões de publicações.
Investigar mais a fundo grandes achados: Peça mais detalhes sobre um padrão ou ideia principal:
Conte-me mais sobre “falta de diretrizes claras de autoria”
Validar preocupações específicas: Para ver se alguém levantou uma bandeira vermelha ou mencionou algo que você está acompanhando, incentive:
Alguém falou sobre “conflitos na ordem dos autores”? Inclua citações.
Prompt para personas: Para descobrir os “tipos” distintos de estudantes de doutorado em seu conjunto de dados e como eles falam sobre autoria:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas - semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produto. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Para identificar as dificuldades comuns enfrentadas pelos estudantes de doutorado:
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 frequência de ocorrência.
Motivações e influenciadores: Descubra o que faz os estudantes se agitarem ou o que influencia sua abordagem para a autoria:
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.
Análise de sentimento: Avalie se as impressões gerais são positivas, negativas ou mistas:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Para mais ideias de perguntas específicas para este público e tópico, visite nosso guia sobre as melhores perguntas para uma pesquisa de estudantes de doutorado universitário sobre práticas de autoria.
Como o Specific analisa dados qualitativos de diferentes tipos de perguntas
Uma das partes mais difíceis da análise de pesquisas é lidar com todos os tipos de perguntas nuançadas que você pode usar. O Specific é desenvolvido especificamente para decompor isso automaticamente:
Perguntas abertas (com ou sem follow-ups): Specific agrupa e resume todas as respostas a essas perguntas e, se houver follow-ups, conecta as respostas para aprofundar o porquê dos sentimentos dos estudantes sobre coisas como ordem de autoria, justiça ou transparência.
Escolhas com follow-ups: Para perguntas como “Sua contribuição foi reconhecida no manuscrito final? (Sim/Não)+Por quê?” Specific cria um resumo separado para as respostas de follow-up com base em cada resposta. Esta abordagem destaca diferenças entre, por exemplo, aqueles que sentem que seu trabalho foi valorizado e aqueles que não sentem.
NPS: Se você mede o Net Promoter Score (NPS) para satisfação com práticas de autoria, o Specific segmenta automaticamente resumos de respostas de follow-up para detratores, passivos e promotores. Isso facilita a identificação do que encanta alguns e frustra outros - extremamente útil para detectar lacunas ou vieses nas políticas de autoria existentes.
Você pode replicar essa estratificação no ChatGPT, mas exige mais trabalho árduo - filtrando manualmente as respostas e alimentando-as para a IA em lotes separados.
Táticas para superar limites de tamanho de contexto de IA
Uma vez que você coleta feedback suficiente de estudantes de doutorado, logo encontrará os limites de “contexto” da IA - a quantidade máxima de dados que você pode alimentar em um modelo como o ChatGPT antes que ele esqueça o início do seu texto.
Filtragem: Reduza o ruído fazendo a IA revisar apenas aquelas conversas onde os estudantes realmente responderam a uma pergunta selecionada sobre, digamos, conflitos de autoria ou clareza de políticas. Menos é mais quando se trata de densidade de insights.
Cortar por questão: Selecione apenas as questões mais críticas para análise ao enviar para a IA. Isso permite permanecer sob o limite de contexto, enquanto ainda aprofunda os tópicos que mais importam para seus objetivos de pesquisa.
O Specific incorpora ambas as abordagens no fluxo de trabalho, para que você se concentre em insights, não em solucionar erros de contexto. Para um caminho de análise orientado por NPS, experimente o construtor de pesquisas de NPS para estudantes de doutorado universitário.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de estudantes de doutorado universitário
Coordenar a análise em uma equipe de pesquisa - ou trazer conselheiros do corpo docente para o ciclo - pode ser um problema, especialmente com grandes conjuntos de dados qualitativos.
Analisar conversando com IA: No Specific, basta iniciar um novo bate-papo de IA com seus dados de pesquisa e explorar temas sobre práticas de autoria - qualquer coisa desde “Como os estudantes de STEM diferem dos das humanas?” até “Quais são as principais causas de disputas de autoria?”
Múltiplos threads de bate-papo e filtros: Você pode executar quantos bate-papos paralelos quiser, cada um com seus próprios filtros (por exemplo, segmentar por ano de estudo, suporte de mentor ou país). Cada bate-papo mostra claramente quem o iniciou, tornando o trabalho em equipe transparente.
Acompanhe quem disse o quê: À medida que você e seus colegas colaboram, cada mensagem exibe o avatar do remetente. Isso mantém suas discussões de análise transparentes, e é muito mais fácil construir sobre as descobertas uns dos outros quando você sabe quem fez qual observação.
Experimentando a análise colaborativa de dados para este público? O guia de como criar pesquisas sobre práticas de autoria de doutorado é um local prático para começar.
Crie agora sua pesquisa de estudantes de doutorado universitário sobre práticas de autoria
Comece a coletar insights acionáveis e a descobrir opiniões reais sobre práticas de autoria - de forma fácil, colaborativa, com análise alimentada por IA adaptada ao seu público de estudantes de doutorado universitário.