Este artigo dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes de faculdades comunitárias sobre acesso à tecnologia e confiabilidade do wi-fi usando métodos avançados de IA e orientações práticas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisas
A estratégia e as ferramentas que você utiliza para analisar respostas de pesquisas dependem muito da estrutura dos dados que você coleta. Aqui está como pensar sobre suas opções:
Dados quantitativos: Se você está apenas contando quantos alunos escolheram "wi-fi confiável" versus "não confiável"—contagens simples e divisões percentuais—ferramentas como Excel ou Google Sheets funcionam bem para uma análise rápida.
Dados qualitativos: Quando você tem respostas abertas ou explicações adicionais (por exemplo, estudantes descrevendo suas dificuldades com internet fora do campus), ler cada uma não é realista. Para isso, você precisa de ferramentas baseadas em IA projetadas para identificar padrões e temas-chave em dezenas ou centenas de respostas em texto livre.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Copie e cole os dados. Você pode exportar os resultados de sua pesquisa e depois copiar manualmente as respostas abertas para o ChatGPT ou outro modelo de linguagem grande similar. Você pode conversar com ele sobre seus dados—pedir resumos, temas principais ou análises estatísticas.
Limites de conveniência. No entanto, isso pode se tornar tedioso com grandes conjuntos de dados, e você precisará dividir seus dados em partes para permanecer dentro da janela de contexto da IA (a quantidade máxima de texto que ela pode processar de uma vez). Além disso, não há estrutura para mesclar ou revisitar insights específicos mais tarde, o que dificulta a colaboração.
Ferramentas como NVivo, MAXQDA e Atlas.ti oferecem outra opção—esses programas usam aprendizado de máquina para apoiar pesquisadores na codificação e identificação de temas, simplificando a análise qualitativa. NVivo, por exemplo, sugere codificação e temas automatizados, permitindo que você se concentre no que importa em vez do trabalho árduo de categorizar respostas [5].
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Projetada especificamente para análise qualitativa de pesquisas. Specific é uma plataforma de IA projetada desde o início para este caso de uso: você não apenas coleta dados, você obtém análise instantânea suportada por IA que transforma dezenas de conversas em resumos acionáveis, temas e estatísticas.
Seguimento automático. Ao coletar feedback, as pesquisas do Specific podem fazer perguntas de seguimento dinâmicas e conscientes de contexto. Isso significa que você capta detalhes sobre obstáculos tecnológicos que de outro modo perderia—aprofundando seu entendimento sem mais esforço. Se você quiser saber como o seguimento funciona, pode ler mais em perguntas de seguimento por IA.
Sem planilhas ou trabalho manual. Na etapa de análise, a IA do Specific fornece divisões temáticas, segmentação de dados, análise de sentimentos e até permite que você converse diretamente com a IA sobre seus resultados—assim como o ChatGPT, mas com a estrutura e os metadados da pesquisa em contexto. Você pode gerenciar e filtrar o que é enviado para a IA, o que significa que você controla o escopo de cada análise.
Para ver como isso se encaixa no fluxo de dados, confira o guia de análise de respostas de pesquisa de IA. E se você quiser começar com uma pesquisa pronta, o gerador de pesquisa por IA para acesso à tecnologia e confiabilidade do wi-fi de estudantes de faculdades comunitárias orienta você durante o processo com um único clique.
Pesquisas demonstram que isso não é apenas teoria—a análise de IA pode igualar e frequentemente superar analistas humanos em termos de eficiência, como na consulta do governo do Reino Unido, onde ferramentas de IA trouxeram à tona os mesmos temas em milhares de respostas que pesquisadores humanos, mas muito mais rápido [2].
Prompts úteis para análise de pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias
Se você quer resultados de alta qualidade da IA (seja usando ChatGPT, outro LLM, ou Specific), seus prompts são importantes. Aqui estão algumas das minhas maneiras favoritas de direcionar a análise e extrair insights poderosos sobre acesso à tecnologia e problemas de wi-fi para estudantes de faculdades comunitárias:
Prompt para ideias principais: Esta é minha multitool para trazer à tona o que realmente importa. Funciona para grandes conjuntos de dados e é o alicerce dos próprios resumos de IA da Specific. Basta destacar suas respostas abertas e usar:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (usar números, não palavras), as 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
A IA sempre trabalha melhor quando você dá mais contexto sobre sua pesquisa, público e o que você está tentando aprender. Por exemplo, se você quer que a IA se concentre em um grupo ou ponto problemático específico, diga isso de forma explícita:
Analise essas respostas de estudantes de faculdades comunitárias sobre acesso à tecnologia e confiabilidade do wi-fi. Concentre-se nos desafios que impactam o trabalho acadêmico fora do campus, especialmente para aqueles que dependem de hotspots públicos ou dados móveis.
Prompt para aprofundar um tema: Quando você identifica um assunto quente ou questão recorrente (como “wi-fi fraco nos dormitórios”), pergunte:
Conte-me mais sobre [tema] (como wi-fi instável nos dormitórios)—o que as pessoas realmente disseram? Inclua citações de apoio, se possível.
Prompt para tópico específico: Se você quer testar uma hipótese—por exemplo, alguém mencionou a necessidade de atualizar os laptops?—use simplesmente:
Alguém mencionou a atualização de laptops? Inclua citações.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Quando você quer uma lista objetiva dos problemas enfrentados pelas pessoas, tente:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequências de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Se você precisa de uma visão geral de se os estudantes estão geralmente positivos, negativos ou neutros sobre seu acesso à tecnologia—ou se o humor muda dependendo da pergunta:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (positivo, negativo ou neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuem para cada sentimento.
Prompt para personas: Perfeito para agrupar estudantes de faculdades comunitárias em categorias significativas—talvez rural, pendular ou no campus—com base em como os desafios tecnológicos os afetam:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas, semelhante ao uso de "personas" em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para sugestões e ideias: Capture feedback construtivo sobre o que os estudantes realmente querem (por exemplo, melhorias no wi-fi, hotspots gratuitos, programas de empréstimo de dispositivos):
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência e inclua citações diretas, onde relevante.
Se você quiser mais dicas detalhadas, confira nossas recomendações para as melhores perguntas para pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias sobre tecnologia e wi-fi. Há também um passo a passo sobre como criar e lançar facilmente essas pesquisas se você está começando do zero.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A IA do Specific é profundamente ajustada para análise de pesquisas, então ela adapta sua abordagem dependendo da estrutura das perguntas:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): A plataforma gera um resumo conciso para todas as respostas, combinando esclarecimentos de seguimentos para que você veja toda a nuance por trás das experiências dos estudantes (“Meu wi-fi em casa cai durante chamadas de vídeo, então tenho que dirigir até o campus.”).
Múltipla escolha com seguimentos: Cada escolha é destacada e analisada separadamente. Por exemplo, se um estudante escolhe “Utilizo o wi-fi do campus” e explica sua justificativa, suas percepções são agrupadas na categoria correspondente para revelar tendências únicas para aquela resposta.
Perguntas NPS: O Specific mergulha no “porquê” por trás das pontuações para promotores, passivos e detratores, resumindo seguimentos para cada grupo, para que você saiba exatamente o que motiva satisfação ou frustração.
Se você quiser fazer o mesmo com o ChatGPT ou um LLM tradicional, terá que estruturar e filtrar seus exports manualmente, o que é possível, mas requer mais esforço e consistência.
Se você quer aprender mais sobre os detalhes, você sempre pode visitar a visão geral da análise de respostas de pesquisas por IA para ver exemplos reais e tutoriais.
Trabalhando em torno dos limites de tamanho de contexto da IA
Modelos de linguagem grande têm um “limite de contexto”—basicamente, eles só podem lidar com uma certa quantidade de dados de uma vez. Se sua pesquisa tem centenas de estudantes, você pode atingir esse limite.{