Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com policiais sobre o entendimento da política de uso da força, utilizando ferramentas de análise de respostas de pesquisa com IA e técnicas de prompt.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
As ferramentas e métodos que você escolhe para analisar pesquisas com policiais realmente dependem da estrutura dos seus dados. Veja como eu dividi:
Dados quantitativos: Se você tem respostas estruturadas, como respostas de “sim/não” ou múltipla escolha, tudo o que precisa é do Excel ou Google Sheets. Contabilizar quantos policiais selecionaram cada opção é simples. O verdadeiro desafio vem quando você quer aprofundar nos dados qualitativos.
Dados qualitativos: É aqui que as coisas ficam interessantes—e complicadas. Respostas abertas ou respostas ricas de acompanhamento não são apenas difíceis de ler, são esmagadoras em grande quantidade. Acho que ler centenas de respostas dos policiais sobre o entendimento da política não é realista. É aí que as ferramentas de análise de IA brilham, permitindo descobrir padrões, temas e insights que você nunca veria manualmente.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar para análise de IA
Cópia-colagem direta: Você pode exportar suas respostas abertas do questionário de policial e colá-las no ChatGPT (ou qualquer modelo GPT capaz). Isso permite discutir os dados de forma conversacional, pedindo ao modelo para resumir, agrupar temas ou encontrar pontos problemáticos.
Não é ideal para equipes ocupadas: Se você só tem algumas respostas, isso funciona bem. Mas é bastante tedioso se você está analisando dezenas (ou centenas) de respostas de policiais. Você precisará estruturar seus dados, evitar sobrecarga de contexto e pode acabar lidando com planilhas ou documentos de texto.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Projetada para análise qualitativa de pesquisa: Specific é um exemplo de uma plataforma de pesquisa impulsionada por IA projetada para automatizar exatamente esse fluxo de trabalho. Ela lida com a coleta e análise de dados.
Questionamento de acompanhamento melhora a qualidade dos dados: Ao contrário dos formulários básicos de pesquisa, o Specific usa perguntas de seguimento de IA para esclarecer e investigar para melhores insights dos policiais. Você obtém dados mais ricos e acionáveis automaticamente.
Análise instantânea impulsionada por IA: Com análise de resposta de pesquisa por IA embutida, a plataforma escaneia instantaneamente cada resposta de policial, identifica temas recorrentes, fornece relatórios de resumo e permite que você converse diretamente com a IA sobre os dados. Não há necessidade de exportação manual ou leitura linha por linha. Você também tem controles extras para filtrar ou gerenciar no que a IA deve se concentrar.
Outras opções permitem que você crie pesquisas personalizadas sobre o entendimento da política de uso da força do zero ou com modelos, mas Specific se destaca pela análise aprofundada e acionável de dados abertos com IA.
Prompt úteis para analisar dados de pesquisa de política de uso da força
A melhor maneira de obter valor da IA na análise de respostas é saber quais prompts extraem insights acionáveis. Veja como eu abordo isso:
Prompt para ideias centrais: Este é o meu favorito, especialmente quando quero resumos rápidos e estruturados de muitas respostas de policiais. É a base de como o Specific agrupa feedback:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- nenhuma sugestão
- 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
Contexto torna a IA mais inteligente: Você obterá resultados mais fortes se der à IA contexto específico sobre sua pesquisa, objetivos e o que você está buscando. Por exemplo:
Estou analisando respostas de uma pesquisa com policiais sobre o entendimento da política de uso da força. Os policiais responderam a três perguntas abertas, abrangendo sua experiência com os procedimentos atuais de uso da força, áreas que consideram confusas ou estressantes, e sugestões para melhorar o treinamento. Por favor, foque sua análise em identificar lacunas de conhecimento, obstáculos de conformidade e respostas emocionais à política atual.
Prompt para acompanhamento de um tema: Assim que você identificar um tópico-chave—diga, “clareza da linguagem da política”—pergunte:
Conte-me mais sobre a clareza da linguagem da política.
Prompt para tópicos específicos: Para confirmar se alguém mencionou um problema (como “confusão sobre a desescalada”), use:
Alguém falou sobre confusão em relação aos protocolos de desescalada? Inclua citações.
Prompt para pontos problemáticos e desafios:
Analise as respostas do questionário e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para sugestões e ideias:
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.
Para mais inspiração de prompts e perguntas, confira este guia: melhores perguntas para pesquisa de policiais sobre o entendimento da política de uso da força.
Como Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
As respostas do questionário variam muito dependendo do tipo de pergunta. Veja como o Specific divide isso para você:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Cada resposta do policial é agrupada e resumida, e você obtém uma análise focada apenas no item principal ou junto com as respostas de acompanhamento. Isso significa que você entende tanto as percepções iniciais quanto o que os policiais elaboram quando são questionados.
Escolhas com acompanhamentos: Se os policiais escolhem uma resposta de múltipla escolha (por exemplo, se se sentem confiantes na aplicação da política de uso da força), o Specific fornece um resumo das respostas de acompanhamento relacionadas àquela escolha exata. Isso ajuda você a ver não apenas o “o quê”, mas o “porquê” por trás de cada escolha. Você pode tentar gerar uma pesquisa assim com o gerador de pesquisas por IA para ver como funciona.
Perguntas NPS: Para o Net Promoter Score, a IA analisa comentários de promotores, passivos e detratores independentemente—dando-lhe insights focados com laser com base nos níveis de satisfação subjacentes. Há até um questionário NPS para policiais sobre o entendimento da política de uso da força que você pode experimentar diretamente.
Você poderia fazer isso no ChatGPT manualmente, mas requer mais divisão e manipulação dos seus dados, o que consome tempo e é propenso a erros.
Como enfrentar desafios com limites de contexto da IA
Se você tem centenas de respostas de policiais, rapidamente atingirá os limites de contexto com a maioria das ferramentas de IA. Elas só conseguem “ver” uma certa quantidade de dados de uma vez, então nem todas as respostas cabem em um único lote de análise. Veja como eu lido com isso (e como o Specific resolve isso automaticamente):
Filtragem: Foque sua IA apenas nas respostas dos policiais que você realmente quer—talvez somente aqueles que mencionaram confusão ou apenas aqueles com feedback negativo. Filtre por resposta, tópico ou qualquer atributo que você atribua. Isso reduz o volume de dados e melhora seus insights.
Seleção: Em vez de lançar todas as perguntas e todas as respostas de uma vez, selecione apenas as perguntas relevantes para a IA analisar em profundidade. Isso mantém o contexto gerenciável e garante que a análise cubra o máximo possível das vozes dos policiais, enquanto foca nos tópicos da pesquisa que mais importam.
Esse tipo de “agregação” e amplificação de sinal é crítico para obter insights claros e confiáveis dos dados de pesquisa dos policiais.
Recursos colaborativos para analisar as respostas de pesquisa dos policiais
Colaborar em dados de pesquisa sobre o entendimento da política de uso da força pode ser confuso. As equipes muitas vezes acabam duplicando trabalho ou perdendo o rastro de quem descobriu o quê, especialmente ao explorar respostas abertas de dezenas de policiais.
Colaboração de IA baseada em bate-papo: No Specific, a análise acontece através de bate-papo em tempo real com a IA. Isso significa que você não está apenas esperando por uma exportação estática—você está engajando, iterando em descobertas e perseguindo novos leads com cada mensagem.
Múltiplos fios de análise: Você pode abrir múltiplos chats, cada um com seus próprios filtros (como policiais de uma determinada delegacia ou apenas aqueles que expressam desafios específicos). Cada thread de chat rastreia quem o iniciou para que nada passe despercebido, e sua equipe pode dividir e conquistar sem sobreposição.
Visibilidade da equipe: Ao colaborar, cada conversa da IA exibe avatares e nomes dos remetentes. Desta forma, você sempre sabe quem perguntou o quê, qual opinião veio de qual analista, e pode desenvolver as descobertas uns dos outros eficientemente—com total responsabilidade e transparência para suas descobertas.
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