IA em pesquisa: design e definição de problemas

Parte 2 do nosso série sobre integração de inteligência artificial no processo de pesquisa

O e-mail chega na manhã de segunda-feira. Um cliente, digamos uma organização de desenvolvimento que trabalha em toda a África, precisa compreender como as comunidades estão se adaptando aos choques climáticos. Eles têm financiamento, um cronograma e uma necessidade genuína de respostas. O que muitas vezes lhes falta é um projeto de pesquisa totalmente desenvolvido.

“Confiamos em você para descobrir a melhor abordagem”, escrevem eles. “Vocês são os especialistas.”

É assim que começa a maioria dos projetos de pesquisa. Não com uma seção de metodologia refinada, mas com um problema que precisa ser resolvido e um parceiro confiável para traduzir esse problema em uma investigação rigorosa. O espaço entre “precisamos entender X” e um trabalho de campo pronto projeto de pesquisa é onde algumas das decisões mais importantes são tomadas.

É também onde a IA se revela inesperadamente útil.

A realidade confusa do design de pesquisa

O design da pesquisa não é linear. É iterativo, colaborativo e muitas vezes limitado por factores que nada têm a ver com a pureza metodológica, tais como limites orçamentais, pressões de calendário, disponibilidade de dados, sensibilidades políticas e expectativas dos clientes.

O processo normalmente envolve:

Esclarecer o que o cliente realmente precisa saber (o que nem sempre é o que ele pede inicialmente)
Entendendo o que já se sabe sobre o tema
Identificar as perguntas certas para responder à necessidade subjacente
Determinar qual metodologia produzirá respostas confiáveis dadas as restrições do mundo real
Antecipar o que pode dar errado e projetar em torno disso

Pesquisadores experientes carregam muito disso em suas cabeças – padrões encontrados em dezenas de projetos semelhantes. Mas esse conhecimento é difícil de escalar e até mesmo os veteranos têm pontos cegos.

É aqui que a IA entra em cena. Não como um substituto para a experiência em pesquisa, mas como um parceiro pensante que pode acelerar e fortalecer cada etapa do processo de design.

Resumo vago para questões de pesquisa precisas

Voltemos ao nosso projeto de adaptação climática. O resumo inicial do cliente é amplo: “compreender como as comunidades estão a adaptar-se aos choques climáticos”. Esse é um ponto de partida, não uma questão de pesquisa.

A primeira tarefa é entender o que eles realmente precisam. Eles estão interessados em documentar as estratégias de adaptação existentes? Medindo sua eficácia? Compreendendo as barreiras à adoção? Identificar quais populações são mais vulneráveis? Todos estes poderiam enquadrar-se na “adaptação climática”, mas cada um implica um estudo diferente.

A IA pode ajudar aqui:

Gerando perguntas estruturadas que revelam suposições não declaradas. Insira o resumo num modelo bem elaborado e ele retornará uma lista de perguntas esclarecedoras que a equipe de pesquisa deve fazer: Que tipos de choques climáticos? Qual prazo? Quais comunidades? Que decisões esta pesquisa informará?

Mapeando o espaço do problema. A IA pode gerar rapidamente um mapa conceitual de variáveis relacionadas, estruturas potenciais e dimensões que valem a pena considerar. Isso não é definitivo. É um ponto de partida para discussão que garante que nada óbvio seja esquecido.

Sugerindo enquadramentos alternativos. Às vezes, a coisa mais valiosa que um parceiro de pesquisa pode fazer é reformular a questão. Um modelo treinado em pesquisas diversas, como o AI Engine especificamente ajustado da GeoPoll, pode propor ângulos que o cliente não havia considerado, mudando o foco de “como as comunidades estão se adaptando?” para “o que prevê uma adaptação bem-sucedida?” ou “onde os esforços de adaptação falham e porquê?”

Nada disso substitui a conversa com o cliente. Mas comprime o que poderia levar várias rodadas de idas e vindas em uma discussão inicial mais focada.

O que já se sabe e revisão da literatura assistida por IA

Um bom desenho de pesquisa requer a compreensão do cenário existente. O que outros encontraram? Que metodologias funcionaram? Onde estão as lacunas?

A revisão da literatura tradicional exige muito tempo. Os pesquisadores passam horas pesquisando bancos de dados, examinando resumos, lendo artigos e sintetizando descobertas. Para um estudo acadêmico bem financiado, este investimento é apropriado. Para um projeto aplicado de resposta rápida com um cronograma de seis semanas, muitas vezes é impraticável.

A IA não substitui a revisão rigorosa da literatura, mas acelera dramaticamente a síntese preliminar:

Mapeamento rápido da paisagem. Em poucos minutos, a IA pode resumir o que é amplamente conhecido sobre um tópico, identificar debates importantes e sinalizar estudos seminais que valem a pena ler na íntegra. Isso faz com que a equipe de pesquisa obtenha uma compreensão básica mais rapidamente.

Identificação de precedentes metodológicos. “Como é que outros estudaram a adaptação climática em África?” é uma pergunta que a IA pode responder com razoável precisão, apontando para abordagens que funcionaram e aquelas que enfrentaram críticas.

Superfície de lacunas. A IA pode sintetizar o que existe e ajudar a identificar o que não existe: questões não respondidas, populações pouco estudadas e metodologias não testadas. Estas lacunas tornam-se muitas vezes as oportunidades de investigação mais valiosas.

Conexões interdisciplinares. A IA não respeita silos acadêmicos. Pode surgir trabalho relevante de economia comportamental, antropologia ou saúde pública que um pesquisador isolado em sua própria disciplina pode perder.

A ressalva importante é que os resumos da literatura gerados por IA requerem verificação. Os modelos podem alucinar citações, descaracterizar descobertas ou perder trabalhos recentes. O resultado é um ponto de partida para revisão humana, não um produto acabado.

Projetando para restrições

Todo projeto de pesquisa opera dentro de restrições. O orçamento limita o que é possível. Os cronogramas limitam a profundidade. O acesso determina quem pode ser contatado. As sensibilidades políticas moldam o que pode ser perguntado.

Pesquisadores experientes mapeie essas compensações intuitivamente. A IA pode tornar essa navegação mais sistemática:

Modelagem de cenários. Dado um orçamento fixo, que tamanhos de amostra são alcançáveis através de diferentes abordagens metodológicas? Um modelo de IA treinado pode modelar rapidamente compensações – uma amostra maior com pesquisas por telefone versus uma amostra menor com entrevistas presenciais, ajudando as equipes a tomar decisões informadas.

Identificação de riscos. O que poderia dar errado? A IA pode gerar um registo preliminar de riscos com base nos parâmetros do projeto: potencial para baixas taxas de resposta em determinadas regiões, sensibilidade de questões específicas, desafios logísticos em geografias específicas. Isso não é exaustivo, mas leva a equipe a pensar em contingências.

Correspondência de metodologia. Dadas as questões de investigação, os constrangimentos e o contexto, que abordagens metodológicas fazem mais sentido? A IA pode sugerir opções que a equipe pode não ter considerado e sinalizar possíveis limitações de cada uma.

Suposições de teste de pressão

Todo projeto de pesquisa baseia-se em suposições sobre o comportamento do entrevistado, sobre a qualidade dos dados, sobre quais perguntas irão realmente medir o que você pretende que meçam.

A IA é útil para testar essas suposições antes do início do trabalho de campo:

Antecipando a interpretação do entrevistado. Como uma pergunta pode ser entendida de maneira diferente em todos os contextos? A IA pode simular diversas perspectivas dos entrevistados, sinalizando possíveis erros de interpretação antes de você entrar em campo. Esta é uma das poucas áreas onde GeoPoll usa dados sintéticos.

Identificando variáveis de confusão. Que fatores podem influenciar os resultados que você está medindo e que não são capturados em seu projeto? A IA pode gerar listas de possíveis confusões que valem a pena considerar.

Verificando a consistência lógica. O desenho da pesquisa realmente responde às questões de pesquisa? É surpreendentemente fácil que eles se separem. A IA pode servir como uma verificação, mapeando questões para projetar elementos e sinalizando lacunas.

O que a IA não pode fazer no Design de Pesquisa

Seria fácil exagerar o papel da IA aqui, então sejamos claros quanto aos limites.

A IA não consegue definir o que importa. As decisões estratégicas, tais como quais as questões que valem a pena responder, quais as compensações que são aceitáveis e o que a investigação deve, em última análise, realizar, continuam a ser julgamentos humanos. A IA pode informar essas decisões; não pode fazê-los.

A IA não entende o contexto da mesma forma que os profissionais. Um modelo não sabe necessariamente que uma determinada região sofreu recentes convulsão política que afetará os padrões de resposta, ou que uma determinada frase carrega conotações não intencionais no dialeto local. O conhecimento contextual é insubstituível.

A IA não consegue navegar nos relacionamentos. O desenho da pesquisa é frequentemente negociado com clientes, parceiros, comunidades e instituições. O trabalho interpessoal de alinhamento das partes interessadas, construção de confiança e gestão de expectativas é inteiramente humano.

Os resultados da IA exigem julgamento. Tudo o que a IA produz na fase de design necessita de avaliação por investigadores experientes. O modelo não sabe quando está errado. Os humanos precisam.

Como integrar IA ao projeto de pesquisa

O uso mais eficaz da IA no desenho da pesquisa segue um padrão consistente:

Humano define o problema e as restrições. A necessidade do cliente, os parâmetros do projeto e os fatores contextuais vêm das pessoas.
A IA potencializa a exploração. A síntese da literatura, a geração de perguntas, as opções de metodologia, a identificação de riscos e a IA comprimem o que de outra forma levaria dias em horas.
O ser humano avalia e decide. Cada resultado de IA é filtrado por meio de experiência em pesquisa. O que é útil fica guardado; o que está fora da base é descartado.
O ciclo se repete. O design é iterativo. A IA pode ser trazida de volta em cada estágio para testar a pressão, expandir opções ou verificar a consistência.

Não se trata de uma IA que substitui os investigadores na fase de investigação. Na verdade, esta é uma das áreas em que os especialistas humanos são críticos porque podem fazer ou quebrar a investigação. É a IA que amplia o que os bons investigadores já fazem – fazer perguntas melhores, considerar mais ângulos, antecipar mais problemas – a um ritmo que corresponde aos prazos dos projetos do mundo real.

Desenvolvimento de questionário

Em última análise, o desenho da pesquisa culmina nos instrumentos que você usará para coletar dados: o questionário, o guia de discussão ou o protocolo de observação. A IA também tem aplicações significativas aqui, desde a elaboração e iteração até a tradução e testes cognitivos.

Abordaremos o desenvolvimento do questionário em detalhes posteriormente nesta série. Por enquanto, o ponto principal é que um design a montante mais forte – questões mais claras, melhor compreensão do contexto, metodologia considerada mais detalhadamente – torna o desenvolvimento de instrumentos mais rápido e eficaz.

Olhando para o futuro

Pensando no projecto de adaptação climática com que começámos, com a assistência da IA, a equipa de investigação pode passar de um resumo vago a uma proposta de design detalhada numa fracção do tempo que antes era necessário. A proposta é mais contundente porque foram consideradas mais opções. A metodologia é mais forte porque mais riscos foram antecipados. As perguntas são melhores porque mais suposições foram testadas.

Nada disso garante uma boa pesquisa. Isso ainda depende da execução, do julgamento e da expertise insubstituível de quem entende o que está estudando. Mas a base é mais forte.

Trabalhando em um desafio de design de pesquisa? Adoraríamos a conversa. Entre em contato com a GeoPoll para discutir como abordamos projetos complexos em diversos contextos.