Este artigo irá fornecer dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa entre policiais sobre a percepção de confiança pública, utilizando ferramentas com inteligência artificial para insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de respostas de pesquisa
Obter insights significativos dos seus dados depende de uma abordagem e ferramentas certas — o que depende totalmente se você coletou respostas quantitativas ou qualitativas.
Dados quantitativos: Se você está rastreando métricas como “Quantos respondentes escolheram a opção A”, pode usar ferramentas convencionais como Excel ou Google Sheets para contagens simples e gráficos. Números brutos são diretos.
Dados qualitativos: Respostas abertas — como quando policiais respondem “O que poderia melhorar a confiança pública?” — são uma questão diferente. Ler manualmente cada resposta, especialmente à medida que as submissões se acumulam, não é prático. Você precisará de ferramentas de IA para ajudar a identificar padrões e extrair significados.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Você pode exportar suas respostas de pesquisa e copiá-las para o ChatGPT ou outro assistente alimentado por GPT. Isso permite conversar com a IA e solicitar resumos, temas-chave ou citações diretas.
Vantagens: Modelos GPT como o ChatGPT são poderosos para reunir insights de grandes blocos de texto. Você pode experimentar com prompts e rapidamente mudar o foco à medida que surgem perguntas.
Desvantagens: Lidar com suas respostas dessa forma não é muito conveniente. Normalmente, não há suporte embutido para estruturar e filtrar seus dados. Gerenciar exportações, limpar formatos e permanecer dentro dos limites de contexto da IA rapidamente se torna tedioso.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Construída para pesquisas: Specific é uma ferramenta de pesquisa com IA que gerencia todo o processo - desde a coleta de respostas conversacionais da pesquisa até a análise com IA.
Dados de qualidade mais inteligente: Quando você constrói com Specific, ele faz perguntas de acompanhamento dinamicamente. Essas sondam mais profundamente cada resposta do respondente, melhorando tanto a qualidade quanto a utilidade de seus dados. Mais detalhes levam a análises mais ricas. Leia mais sobre isso em Perguntas de acompanhamento com IA.
Análise instantânea: Com um clique, Specific resume respostas, extrai temas recorrentes e gera insights acionáveis e digeríveis - sem cópias e colagens manuais ou cálculos numéricos. Você pode conversar com a IA sobre seus resultados, assim como faria no ChatGPT, mas com seus dados disponíveis de maneira nativa. Além disso, recursos extras permitem que você organize e filtre o que entra em cada sessão de análise de IA.
Para mais sobre esse fluxo de trabalho, confira Análise de respostas de pesquisas com IA no Specific.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisas entre policiais sobre a percepção de confiança pública
Modelos de IA são poderosos porque você pode guiar sua análise com o prompt certo. Use você ChatGPT, Specific ou outra ferramenta, prompts claros desbloqueiam insights mais apurados de suas respostas da pesquisa. Aqui estão minhas abordagens favoritas ao analisar pesquisas de percepção de confiança pública preenchidas por policiais:
Prompt para ideias centrais: Este é o prompt fundamental. Ele ajuda a descobrir principais tópicos e aglomerações de sentimentos em seus dados. Aqui está exatamente como você pode usá-lo (este é o mesmo estilo aplicado por padrão no Specific):
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
Dica: A IA sempre desempenha melhor quando você fornece contexto adicional. Por exemplo, você pode adicionar um preâmbulo ao seu prompt, dando mais detalhes sobre o propósito da sua pesquisa, o público ou o que você mais se importa:
Esta pesquisa foi realizada entre policiais em serviço em forças urbanas e rurais. O objetivo é entender as percepções dos policiais sobre a confiança pública, barreiras para construção de confiança e sugestões que eles têm para melhorias. Por favor, foque em temas acionáveis, especialmente aqueles que se relacionam à transparência, responsabilidade ou engajamento comunitário.
Mergulhe mais profundamente nos temas seguindo com: "Me fale mais sobre XYZ (ideia central)" após seu resumo inicial. Esta é uma ótima forma de focar rapidamente em, digamos, “engajamento comunitário,” e ver o que os policiais realmente disseram.
Prompt para tópico específico: Se você tiver uma suspeita, valide diretamente: “Alguém falou sobre alcance comunitário? Inclua citações.” Isso trará à tona comentários verbais dos policiais mencionando um tópico chave.
Prompt para personas: Suponha que você está procurando padrões entre diferentes tipos de respondentes. Use: “Baseado nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como personas são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características-chave, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.”
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Para ver com o que os policiais mais lutam em relação à confiança pública, pergunte: “Analise as respostas da pesquisa e liste os principais pontos problemáticos, frustrações ou desafios mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.”
Prompt para análise de sentimento: Para avaliar rapidamente o humor geral, tente: “Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (ex.: positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento.”
Precisa de mais práticas recomendadas para design de perguntas? Veja perguntas principais para pesquisas de confiança pública entre policiais.
Como a Specific analisa dados qualitativos de pesquisa
A maneira como os dados são resumidos na Specific depende do tipo de pergunta, garantindo que os insights permaneçam acionáveis e fáceis de explorar:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Specific agrega cada resposta do policial e qualquer acompanhamento ligado à aquela pergunta, resumindo ideias principais e temas marcantes.
Escolhas com acompanhamento: Para escolha múltipla, cada opção recebe seu próprio resumo, destilada de todas as respostas de acompanhamento relacionadas.
NPS (Net Promoter Score): Para o clássico NPS, Specific divide respostas para perguntas de acompanhamento por categoria (detratores, neutros, promotores), resumindo o feedback para cada grupo para que você saiba o que está influenciando as pontuações.
Você pode replicar isso no ChatGPT também - só envolve mais divisão manual e colagem para lidar com cada grupo ou filtro.
Se você deseja criar sua própria pesquisa NPS entre policiais sobre confiança pública, você pode usar este predefinição do construtor de pesquisas NPS.
Lidando com limitações de contexto ao analisar pesquisas longas com IA
Um desafio universal com análises de IA — independentemente da ferramenta que você use — é o limite de tamanho de contexto. Se sua pesquisa com policiais retornou mais de 500 respostas detalhadas, há uma boa chance de que nem todas caibam de uma vez.
Filtragem: Filtre seu conjunto de dados para apenas as conversas mais relevantes (como apenas respostas de certas regiões ou policiais que responderam uma pergunta particular). A IA analisará o subconjunto, permanecendo dentro dos limites de contexto e permitindo insights direcionados.
Recorte: Em vez de carregar transcrições completas, selecione apenas as perguntas que deseja analisar. Desta forma, mais respostas dos policiais poderão ser incluídas na revisão da IA, ajudando você a focar em uma parte específica da sua pesquisa para análise mais profunda.
Essas duas técnicas estão prontamente disponíveis na Specific desde o começo e permitem que você mantenha seu dedo no pulso mesmo à medida que seus conjuntos de dados crescem.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas entre policiais
A colaboração é frequentemente um ponto problemático quando vários analistas, líderes de departamentos de polícia ou pesquisadores externos querem fatiar e cortar dados de percepção de confiança pública juntos. Normalmente, o compartilhamento de arquivos ou exportações de planilhas levam a problemas de controle de versão e contexto perdido.
Análise baseada em bate-papo: No Specific, você analisa dados da pesquisa apenas conversando com a IA — sem necessidade de enviar arquivos por e-mail, exportar partes ou esperar pela tabela dinâmica de um colega.
Vários bate-papos, muitas perspectivas: Qualquer pessoa na equipe de pesquisa pode iniciar um bate-papo independente sobre a pesquisa. Cada conversa tem seus próprios filtros — por região, demografia, sentimento ou questão — e mostra claramente quem a criou. Isso torna fácil para várias pessoas explorar diferentes tendências ou compartilhar responsabilidades sem duplicar esforços.
Contexto rico em equipe: Ao colaborar, cada mensagem no bate-papo da IA mostra quem disse o quê, através de avatares. Este simples detalhe permite uma melhor colaboração, responsabilidade e clareza entre agências ou unidades que analisam os resultados juntos.
Explorar esses recursos colaborativos no Specific pode ajudar você a transformar com confiança o feedback da pesquisa com policiais em melhorias claras e baseadas em consenso para a confiança pública. Se você quiser orientações sobre a configuração de pesquisas, o artigo como criar pesquisas de confiança pública entre policiais é um bom mergulho profundo.
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