Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes de pós-graduação universitária sobre bolsa de estudos e apoio financeiro usando técnicas com inteligência artificial e fluxos de trabalho práticos.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A abordagem e as ferramentas que você escolhe para a análise da pesquisa dependem diretamente da forma e estrutura dos seus dados.
Dados quantitativos: Números como “quantos estudantes recebem bolsas?” ou valores médios de bolsas são fáceis. Basta usar o Excel ou o Google Sheets—essas ferramentas funcionam bem para contar e resumir métricas simples.
Dados qualitativos: Ao lidar com respostas abertas ou perguntas de acompanhamento, a leitura manual se torna inviável rapidamente. Se você realmente quer entender cada voz no seu conjunto de dados, sejamos honestos—você terá que usar ferramentas de IA. Essas podem digerir e resumir grandes volumes de feedback não estruturado, destacando temas e perspectivas principais que, de outra forma, você perderia.
Quando se trata de analisar respostas qualitativas extensas, há duas abordagens principais de ferramentas que você deve conhecer:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Você pode exportar os dados da sua pesquisa, copiá-los no ChatGPT (ou em outra ferramenta baseada em GPT), e ter um diálogo para extrair insights.
É flexível: Este método lhe dá controle e permite interrogar os dados de maneiras criativas. Mas à medida que o conjunto de dados cresce, gerenciá-lo desta maneira pode se tornar rapidamente um problema—você atingirá o cansaço de copiar e colar, e poderá ter dificuldades para manter os prompts e respostas organizados em várias versões.
Não tão conveniente para dados grandes/complexos: Se tentar analisar algumas dezenas ou mais de respostas abertas, isso se torna tedioso. Provavelmente será necessário dividir manualmente os dados e manter suas próprias anotações sobre as ideias principais.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
O Specific foi construído para este exato caso de uso: coletar dados qualitativos de pesquisas e analisá-los instantaneamente com IA para obter insights acionáveis.
Coleta dados mais ricos: Quando você realiza uma pesquisa com estudantes de pós-graduação sobre bolsa de estudos e apoio financeiro no Specific, a IA automaticamente faz perguntas inteligentes de acompanhamento na hora—assim você obtém respostas muito mais profundas, e não apenas feedback superficial. (Saiba mais na página de funcionalidades de perguntas de acompanhamento da IA.)
Análise com IA: Após coletar as respostas, a IA do Specific resume instantaneamente o feedback, encontra pontos de dor recorrentes, motivações e temas—sem mais planilhas ou codificação manual. Você obtém uma visão geral, além das nuances, em um piscar de olhos.
Você pode interagir com a IA sobre seus resultados: Funciona como o ChatGPT, mas é focado especificamente nos seus dados—e você pode escolher exatamente qual informação é enviada para a IA quando você interage (ótimo para privacidade e foco). Você encontrará mais detalhes na página de análise de respostas de pesquisa com IA.
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de bolsa de estudos e apoio financeiro de estudantes de pós-graduação
Bons prompts são o segredo para extrair reais insights dos seus dados de pesquisa. Aqui estão maneiras inteligentes de tirar o máximo da análise de IA—seja com o ChatGPT ou uma ferramenta como Specific:
Prompt para ideias principais: Este é o meu preferido. Ele destila de forma confiável os temas ou preocupações mais mencionados a partir de grandes conjuntos de respostas abertas.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
Dica bônus: A IA dá melhores respostas quando você esclarece o que está buscando. Sempre forneça contexto sobre seu público (por exemplo, estudantes de pós-graduação universitária), a situação de bolsa de estudos e apoio financeiro, e seus objetivos de pesquisa. Por exemplo:
Analise respostas abertas de pesquisas com estudantes de pós-graduação nos EUA sobre suas experiências com bolsas de estudo e apoio financeiro. Meus principais objetivos são entender as maiores fontes de insatisfação e identificar oportunidades de melhoria para a política universitária.
Aprofunde-se em tópicos específicos: Quando surgir uma ideia interessante, siga com algo como:
Conte-me mais sobre a ansiedade financeira causada por atrasos nas bolsas.
Valide questões específicas: Para verificar se alguém mencionou um certo ponto crítico, simplesmente pergunte:
Alguém falou sobre dificuldades para pagar o aluguel? Inclua citações.
Aqui estão alguns outros prompts úteis para este público e tópico:
Prompt para personas: Peça à IA para segmentar tipos distintos de personas na sua pesquisa:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar 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: Obtenha uma visão geral do que realmente causa problemas:
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 motivações: Entenda por que os estudantes fazem as escolhas que fazem:
A partir das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações similares e forneça evidências de suporte a partir dos dados.
Prompt para análise de sentimento: Obtenha uma leitura de alto nível do tom emocional:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Quer mais ideias? Confira este guia sobre como criar uma pesquisa com estudantes de pós-graduação sobre bolsa de estudos e apoio financeiro e veja as melhores perguntas para este tipo de pesquisa.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A estrutura da sua pesquisa molda o modo como a análise funciona—seja usando o Specific ou uma abordagem manual como o ChatGPT.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): O Specific fornece um resumo para todas as respostas, e, se houve acompanhamento, você obtém resumos adicionais mostrando o que surgiu nessas respostas secundárias.
Escolhas com acompanhamento: Para cada opção (por exemplo, “morando fora do campus” versus “no campus”), você obtém um resumo dedicado das respostas de acompanhamento vinculadas a cada escolha específica.
Perguntas NPS: Cada categoria NPS—detratores, passivos, promotores—recebe um resumo próprio com base no motivo pelo qual esses estudantes avaliaram você da forma que avaliaram. Você verá o que deixa os promotores felizes e o que desagrada aos detratores.
Você pode obter resultados semelhantes no ChatGPT, mas isso envolve mais copiar e colar, organização e paciência. Para ver como a análise de chat com IA do Specific funciona na prática, dê uma olhada na funcionalidade de análise de pesquisa com IA.
Superando desafios de limite de contexto da IA
Cada ferramenta de IA (incluindo ChatGPT e Specific) só pode processar uma quantidade limitada de dados de uma vez—isso é chamado de “limite de contexto”. Com uma pesquisa extensa, você vai atingir esse limite. Existem duas maneiras inteligentes de lidar com isso (e o Specific torna ambas fáceis):
Filtragem: Foque apenas em conversas onde estudantes responderam a certas perguntas chave ou deram respostas específicas. Você pode então enviar esse lote para a IA para uma análise simplificada.
Recorte: Selecione quais perguntas da pesquisa devem ser incluídas na análise pela IA. Deixe de fora perguntas que não são tão relevantes no momento, assim você pode incluir mais vozes dos estudantes em cada rodada de análise.
Com essas ferramentas, você pode lidar com confiança até mesmo com pesquisas que reuniram centenas de respostas ricas e nuançadas de estudantes de pós-graduação.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com estudantes de pós-graduação
Quando você está analisando dados de pesquisa sobre bolsa de estudos e apoio financeiro, a colaboração é crítica—mas é difícil quando o feedback é não estruturado e espalhado por múltiplos arquivos ou versões.
Analise conversando: O Specific permite que você analise respostas de pesquisas diretamente conversando com a IA—assim os membros da equipe podem literalmente “conversar com os dados.”
Múltiplas conversas com diferentes ângulos: Você não está limitado a apenas um tópico. Você pode iniciar diferentes chats com IA, cada um focado em sua própria questão (por exemplo, um sobre dificuldades com aluguel, outro rastreando como estudantes internacionais enfrentam os déficits de apoio financeiro). Cada chat tem filtros visíveis e mostra qual colega o criou, para que você nunca atrapalhe o trabalho de outras pessoas.
Colaboração em equipe sem esforço: Quando você e sua equipe estão explorando dados juntos, você verá avatares mostrando quem fez cada pergunta analítica. É como um thread transparente do Slack para análise de pesquisa—cada conversa é documentada e fácil de seguir.
Isso torna compartilhar descobertas com administradores ou parceiros de pesquisa algo simples e traz a tão necessária transparência para pesquisas abertas. Deseja uma visão em primeira mão sobre o lado da criação? Experimente o gerador de pesquisa com IA para experimentar a configuração e análise de pesquisas.
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