Este artigo vai dar-lhe dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com Estudantes Graduados Universitários sobre Diversidade e Inclusão usando as melhores técnicas de IA e manuais.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisas
Sua abordagem depende muito do tipo de dados que você obtém da sua pesquisa, e as ferramentas devem corresponder à estrutura dessas respostas.
Dados quantitativos: Para qualquer coisa fácil de contar (quantos alunos selecionaram uma opção ou avaliaram algo em uma escala), você pode lidar com a análise usando ferramentas clássicas como Excel ou Google Sheets. Estas lidam facilmente com estatísticas, gráficos e classificações.
Dados qualitativos: Quando você lida com respostas abertas ou comentários de acompanhamento, o volume e a desordem significam que você não pode simplesmente ler tudo. Aqui, as ferramentas de IA tornam-se essenciais—elas transformam grandes volumes de texto em resumos, temas e insights que você pode utilizar.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Copiar-colar e conversar: A abordagem mais simples é exportar suas respostas (geralmente como CSV) e colar grandes blocos no ChatGPT. Você pode então fazer perguntas ou resumir o que os estudantes disseram—muito semelhante a conversar com um assistente inteligente.
Desvantagens: Funciona, mas tem limites. Você encontrará problemas de copiar-colar, barreiras de tamanho de contexto e é difícil gerenciar ou rastrear conversas quando a análise aprofunda ou se quer revisitar suas descobertas.
Uma ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvido especialmente para análise de pesquisas: O Specific foi projetado desde o início para isso. Ele lida com tudo: criando a pesquisa, fazendo perguntas inteligentes de acompanhamento para obter respostas mais ricas, e analisando as respostas com IA.
Insights mais profundos com melhor coleta de dados: Quando você usa acompanhamentos automáticos de IA, obtém respostas mais ricas e claras dos alunos. Isso significa insights mais confiáveis quando você analisa depois.
Resumos de IA com um clique e bate-papo instantâneo com seus dados: Com a análise alimentada por IA do Specific você obtém um resumo de todas as respostas, vê os temas centrais e pode conversar com a IA para perguntar qualquer coisa sobre seus dados. Você não precisa pular entre ferramentas ou copiar-colar sem fim. Você também tem total controle sobre quais dados são enviados à IA para análise.
Para mais sobre criação de pesquisas, veja gerador de pesquisa para estudantes graduados universitários sobre diversidade e inclusão e gerador de pesquisa por IA do zero.
Outras plataformas como NVivo e MAXQDA oferecem recursos similares impulsionados por IA para dados qualitativos—usando ferramentas como codificação automatizada e análise de sentimento—o que pode fornecer uma visão útil, mas tendem a requerer mais configuração manual e faltam com a experiência de "conversar com seus resultados" que o Specific oferece. [3]
Prompting útil que você pode usar para análise de pesquisas sobre diversidade e inclusão de estudantes graduados
Ferramentas alimentadas por IA são tão boas quanto os prompts que você usa. Veja como obter melhores respostas dos seus dados, seja usando Specific, ChatGPT ou outra ferramenta.
Prompt para ideias principais: Se você quer um resumo limpo e pontuado do que os estudantes estão realmente falando, use este prompt de ideia principal. É testado e comprovado—o Specific depende dele para suas análises. Cole diretamente na sua conversa com a IA ou use automaticamente no Specific:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicador de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram determinada ideia principal (use números, não palavras), mais mencionadas 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
Dar mais contexto para melhores respostas: Quanto mais você contar à IA sobre sua pesquisa e seus objetivos, melhor será sua análise. Em vez de apenas perguntar “O que as pessoas disseram?”, tente algo assim:
Esta pesquisa foi realizada por estudantes graduados em 2024. O principal objetivo é entender suas experiências e preocupações em torno da diversidade e inclusão no ensino superior. Resuma os tópicos principais que os estudantes mencionam a respeito.
Prompt para aprofundar-se: Uma vez que você tenha uma lista de ideias principais, aprofunde-se perguntando: “Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal).” Isso permite que a IA se concentre em pontos críticos ou novos temas.
Prompt para tópico específico ou validação: Para garantir que você não perdeu algo, pergunte “Alguém falou sobre [ex.: clima do campus, equidade salarial, diversidade do corpo docente]? Inclua citações.” Isso identifica evidências de suporte ou comentários diferenciados.
Prompt para personas: Se você quiser ter uma melhor noção de quem está dizendo o quê, use: "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 características chave, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas."
Prompt para pontos de dor e desafios: Altamente relevante para este tópico: "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."
Prompt para análise de sentimento: Para ver qual o humor ou atitudes dominantes: "Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (ex.: positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks principais que contribuam para cada categoria de sentimento."
Prompt para sugestões e ideias: Útil para recomendações acionáveis: "Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-as por tópico ou frequência e inclua citações diretas quando relevante."
Veja guia sobre as melhores perguntas para fazer em pesquisas de diversidade e inclusão para estudantes de pós-graduação para inspiração antes de começar sua análise.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
O Specific estrutura a análise para que você sempre obtenha resumos adaptados ao tipo de cada pergunta da pesquisa:
Perguntas abertas com ou sem acompanhamentos: Você recebe um resumo único e claro que abrange tanto a pergunta principal quanto os acompanhamentos, para que você possa ver o panorama geral e explicações mais profundas em um só lugar.
Perguntas de escolha (múltipla escolha) com acompanhamentos: Cada opção de resposta vem com seu próprio resumo gerado por IA para todas as respostas de acompanhamento relacionadas a essa escolha. Isso significa que você pode entender não apenas o que os estudantes escolheram, mas por quê—suas razões, sentimentos e preocupações únicas.
NPS (Net Promoter Score): Cada categoria (detratores, passivos, promotores) recebe um resumo individual de todos os comentários de acompanhamento relacionados a ela. Se cinco passivos mencionarem o clima do campus ou três detratores falarem sobre inequidade salarial, você vê esse padrão imediatamente.
Você pode fazer o mesmo formatando seus dados e usando o ChatGPT, mas isso exige muito mais trabalho manual—especialmente ao categorizar por tipo de pergunta e manter os resumos organizados.
Relacionado: Como funcionam os acompanhamentos gerados por IA dentro do Specific.
Como lidar com os limites de tamanho de contexto em análise de pesquisas com IA
Modelos de IA—seja no Specific, ChatGPT ou outras ferramentas—não conseguem lidar com quantidades ilimitadas de texto de uma só vez. Quando você tem centenas de respostas de pesquisa, atingirá esse “limite de contexto”. Veja como contorná-lo e manter sua análise eficaz:
Filtragem: Inclua apenas conversas da pesquisa onde os alunos responderam a perguntas específicas ou deram respostas específicas. Isso significa que apenas os dados mais relevantes são analisados, liberando espaço valioso na “atenção” da IA.
Corte: Selecione apenas as perguntas que mais importam para sua análise. Você pode excluir perguntas fora do assunto ou de preenchimento, garantindo que a IA se concentre no que é crucial—e seus dados mais valiosos encaixem na janela de contexto disponível.
No análise de chat por IA do Specific, ambas essas abordagens são integradas e super simples de configurar.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas com estudantes graduados universitários
Uma das partes mais difíceis de analisar pesquisas de diversidade e inclusão de estudantes graduados universitários é garantir que todos possam revisar, discutir e contribuir para as descobertas—sem perder o foco ou duplicar o trabalho.
Análise instantânea de chat por IA, junto com seu time: Com o Specific, todos podem mergulhar e analisar dados apenas conversando com a IA—sem painéis intimidantes ou complicações técnicas.
Múltiplas trilhas de análise e atribuição de autoria: Você pode iniciar múltiplos chats nos mesmos dados, cada um filtrado para um recorte diferente (ex.: inclusão no campus, diversidade do corpo docente, disparidades salariais). Cada chat mostra quem o criou, para que seu time possa dividir o trabalho ou comparar conclusões em paralelo.
Visibilidade e responsabilidade claras: No Chat por IA, cada mensagem agora mostra o avatar do remetente. Você sempre saberá quem perguntou o quê, o que importa para equipes de pesquisa maiores ou quando compartilhar descobertas com partes interessadas.
Para mais, confira o guia fácil para criar e analisar pesquisas de diversidade para estudantes graduados universitários.
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