Este artigo dará dicas de como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes universitários graduados sobre suporte para tese e dissertação utilizando análise de pesquisa por IA.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa orientada por IA
A abordagem e as ferramentas de que você precisa dependem inteiramente da forma e estrutura das respostas da sua pesquisa. Vou simplificar:
Dados quantitativos: Se sua pesquisa incluir resultados numéricos — como “Quantos estudantes relataram usar os centros de escrita do campus?” — esses são fáceis de contar. Eu normalmente uso apenas Excel ou Google Sheets, já que são rápidos para estatísticas e gráficos básicos.
Dados qualitativos: Quando sua pesquisa tem um monte de respostas abertas ou respostas de acompanhamento profundas, não há como você ler tudo manualmente. É aí que as ferramentas de IA são essenciais — você quer algo que possa vasculhar montanhas de texto e identificar temas ou extrair sentimentos automaticamente.
Existem duas abordagens para ferramental ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise por IA
Você pode exportar seus dados de pesquisa e colá-los diretamente no ChatGPT (ou outro LLM) para análise.
Isso é flexível — você conversa com o modelo e pergunta o que quiser — mas, na prática, não é muito conveniente para conjuntos de dados maiores. Janelas de chat não são feitas para centenas de respostas de pesquisa, o formato não é ótimo e você precisa ter cuidado com a privacidade. Você também perde a estruturação ou filtragem que ferramentas de análise específica de pesquisa oferecem, o que pode tornar a gestão de contexto uma dor de cabeça.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Specific é projetada exatamente para este cenário: é uma ferramenta de IA para faculdades e pesquisadores — coletando dados de pesquisa e entregando análise instantânea, estruturada e potenciada por IA.
Durante a coleta, ela faz perguntas inteligentes de acompanhamento automático, para que você obtenha respostas mais ricas desde o início. Se você quiser saber como isso funciona, confira como perguntas de acompanhamento por IA melhoram a qualidade dos dados.
Do lado da análise, a Specific resume respostas qualitativas em segundos, extrai temas principais e os transforma em insights acionáveis sem copiar e colar ou trabalho manual. Você pode interagir com seus dados de forma conversacional, assim como no ChatGPT — mas com estrutura extra, filtragem e opções de fluxo de trabalho feitas para feedback. Para saber mais sobre isso, veja análise de respostas de pesquisa por IA na Specific.
Algumas plataformas líderes (como ATLAS.ti e NVivo) agora oferecem recursos de PLN (Processamento de Linguagem Natural) semelhantes, embora a Specific se destaque por sua coleta de pesquisa sem emendas e análise instantânea em um pacote só. Ferramentas de IA até reduziram o tempo de triagem e codificação em até 83%, tornando possível focar seu tempo em ações em vez de apenas processar dados [2].
Se a privacidade está em sua mente, saiba por que é melhor usar ferramentas que são seguras e compatíveis - especialmente com dados de estudantes - em vez de LLMs públicos [3].
Quer criar sua própria pesquisa (com análise instantânea por IA para suporte de tese/dissertação)? Experimente o gerador de pesquisa de IA para estudantes universitários graduados, ou obtenha inspiração das melhores perguntas de pesquisa para suporte de tese e dissertação.
Prompt úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisa de suporte a tese e dissertação de estudantes universitários graduados
A beleza das ferramentas de IA é o quanto você pode extrair delas, desde que faça as perguntas certas. Eu sempre recomendo usar prompts específicos ao analisar suas respostas abertas de estudantes universitários graduados — caso contrário, a IA será muito ampla ou genérica.
Prompt para ideias principais: Este é o meu favorito quando você quer os tópicos principais levantados em grandes conjuntos de resposta. É o que a Specific usa por padrão, mas você também pode usá-lo diretamente no OpenAI ou em seu LLM preferido:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto de ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto de ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto de ideia principal:** texto explicativo
Contexto é importante: Você sempre obtém melhores resultados se der mais detalhes à IA. Por exemplo, inclua o objetivo geral da pesquisa, seu público-alvo (por exemplo, “estudantes universitários de pós-graduação em programas STEM”), ou para o que você usará os dados:
Esta pesquisa foi realizada na primavera de 2024 com estudantes universitários de pós-graduação em seis universidades. Queremos entender pontos problemáticos e necessidades não atendidas em torno de suporte para tese e dissertação, com o objetivo de melhorar os recursos de orientação.
Prompt para aprofundar: Se uma ideia principal surgir que você queira explorar, basta seguir com um prompt como:
Conte-me mais sobre “falta de oficinas estruturadas de escrita”.
Prompt para verificar tópicos específicos: Validação clássica—se você quer saber se alguém falou sobre, por exemplo, saúde mental:
Alguém falou sobre saúde mental, estresse ou apoio de aconselhamento em suas respostas? Inclua citações.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Especialmente valioso quando você quer resumir o que está bloqueando os estudantes:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para Motivações & Impulsionadores: Se você quiser saber o que está empurrando ou puxando os estudantes em diferentes direções com sua jornada de tese/dissertação:
Das conversas da pesquisa, extraia as motivações, desejos ou razões primárias que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e providencie evidências de apoio dos dados.
Prompt para análise de sentimento: Útil para entender o “humor” geral em relação ao suporte para tese:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões & ideias: Descubra rapidamente ideias acionáveis do seu público:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas quando relevante.
Não esqueça — se você quer iterar no design da sua pesquisa, você também pode usar IA para editar a estrutura ou fluxo de questões da sua pesquisa de forma conversacional, tornando o processo de aperfeiçoamento tão fácil quanto a análise dos resultados.
Como a Specific lida com diferentes tipos de perguntas durante a análise por IA
Uma das melhores partes de usar a Specific ou uma ferramenta de análise por IA similar é a forma como ela personaliza resumos dependendo do tipo de pergunta. Aqui está como isso funciona (e você pode fazer algo similar na GPT manualmente, mas é muito mais trabalhoso):
Perguntas abertas (com ou sem respostas de acompanhamento): A IA gera um resumo estruturado para a pergunta principal e inclui insights das respostas de acompanhamento, trazendo à tona tanto os temas quanto o contexto mais detalhado. Isso é fundamental para tópicos complexos como “O que está faltando no seu suporte para tese?”
Escolhas com seguimentos: Para perguntas de múltipla escolha que têm sondagens de acompanhamento, cada escolha selecionada recebe seu próprio resumo dedicado. Assim, se os estudantes escolherem “Apoio da faculdade” e adicionarem respostas escritas, você obtém resumos personalizados para cada tema.
NPS (Net Promoter Score): A ferramenta cria uma análise separada para promotores, neutros e detratores—resumindo todo o feedback aberto fornecido por cada grupo. Isso permite que você veja claramente o que agrada (ou frustra) cada segmento.
Esse método agiliza seu fluxo de trabalho — especialmente à medida que você analisa pesquisas recorrentes ou mede mudanças nas percepções dos estudantes ao longo do tempo. Se você quiser começar com uma pesquisa NPS para suporte de tese, pode experimentar este modelo automático de pesquisa NPS para estudantes universitários.
Lidando com os limites de tamanho de contexto da IA ao trabalhar com grandes conjuntos de dados
Modelos de IA (como o GPT-4) têm limites de janela de contexto—o que significa que só podem analisar uma quantidade limitada de dados de cada vez. Com grandes pesquisas de estudantes universitários de pós-graduação, isso pode ser um verdadeiro gargalo se você tiver centenas ou milhares de respostas. Mas existem duas táticas que você pode usar (integradas na Specific):
Filtragem: Você pode filtrar quais conversas são enviadas para a IA. Por exemplo, você pode analisar apenas estudantes que responderam a uma pergunta específica (“Descreva seu principal desafio de tese”) ou aqueles que escolheram uma determinada opção. Isso mantém o conjunto de dados pequeno, direcionado, e garante que o limite de janela de contexto da IA não seja excedido.
Corte: Aqui, você limita o número de perguntas enviadas para a IA de uma vez. Em vez de enviar todas as perguntas e respostas, você escolhe apenas as perguntas principais — como todas as respostas abertas — para espremer mais conversas dentro do mesmo limite de contexto, maximizando o escopo de análise.
É um verdadeiro salvador de tempo — plataformas de IA como o NVivo agora oferecem fluxos de trabalho avançados de filtragem/corte semelhantes, mas se você usar uma ferramenta de IA mais genérica, terá que fazer essa preparação manualmente.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisa de estudantes universitários graduados
A colaboração muitas vezes trava quando você está trabalhando em pesquisas de estudantes universitários graduados sobre suporte a tese e dissertação—colegas querem explorar os mesmos dados de diferentes ângulos, ou comparar descobertas em tempo real, mas e-mails e planilhas simplesmente não bastam.
Analise conversando juntos: A Specific permite que você analise seus dados simplesmente conversando com a IA — não há necessidade de coordinar quem está fazendo qual pesquisa ou explorando qual tema.
Múltiplas análises paralelas: Você pode abrir várias conversas, cada uma com seu próprio conjunto de filtros (“Vamos focar esta conversa nos estudantes de STEM e abrir outra para as humanidades”), o que facilita para as equipes dividir a análise e não interferir umas nas outras.
Transparência sobre quem fez o que: Cada conversa na plataforma mostra quem a criou, para que sua equipe veja quem é responsável por qual ramo de análise.
Avatares de chat para colaboração: Quando você e seus colegas analisam feedback no Chat de IA, cada mensagem é claramente marcada com o avatar de cada pessoa. Isso torna a análise colaborativa mais tranquila — especialmente se você estiver trabalhando entre departamentos ou envolvendo especialistas externos.
Para um guia passo a passo sobre como elaborar sua pesquisa, não perca este guia sobre como criar uma pesquisa de suporte a tese para estudantes de pós-graduação.
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