Uso de IA no trabalho

Mapear opiniões em texto livre por tema com IA: lidar com múltiplos rótulos e classificação pendente

Neste exercício, 6 opiniões curtas em texto livre são classificadas em temas definidos, permitindo múltiplos rótulos quando uma mesma resposta contém 2 temas. Também é explicado por que o total de rótulos pode ser maior que o número de respondentes e como evitar inferências arbitrárias sobre intensidade emocional ou satisfação geral.

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Para quem éIniciantes que querem organizar respostas curtas de pesquisas ou comentários por tema, mas ainda não sabem até que ponto podem confiar nas contagens e interpretações

Preparação
  • Basta conseguir separar opiniões curtas em linhas individuais.
  • As respostas F1~F6 deste exercício são todas fictícias.
  • Não é necessário inserir dados pessoais de clientes, funcionários ou participantes reais.

01Preparar as 6 opiniões exatamente como foram escritas, com IDs

Ao classificar opiniões em texto livre, primeiro preserve cada frase como está, sem resumir. Uma única resposta curta pode conter 2 temas diferentes. Neste exemplo, F3 menciona tanto o tamanho do texto quanto a falta de sinalização de localização; escolher apenas um tema faria parte da informação desaparecer. Já F6, que diz sem comentário, não deve ser forçado para uma categoria positiva ou negativa.

Dados de entrada
F1 O texto das informações é pequeno
F2 A orientação de localização é difícil
F3 O texto das informações é pequeno e a sinalização de localização é insuficiente
F4 A explicação do responsável pela condução é gentil
F5 Quero participar novamente
F6 Sem comentário

Os rótulos usados neste exercício são orientação visual, orientação de localização, responsável pela condução, nova participação e classificação pendente. Não existem no material de entrada pontuações de emoção nem níveis de satisfação, portanto eles não devem ser criados.

ID da respostaExpressão principalNúmero possível de rótulos
F1O texto das informações é pequeno1
F2A orientação de localização é difícil1
F3O texto das informações é pequeno e a sinalização de localização é insuficiente2
F4A explicação do responsável pela condução é gentil1
F5Quero participar novamente1
F6Sem comentário1

02Escrever no prompt as regras para múltiplos rótulos e classificação pendente

Ao pedir à IA que faça uma classificação temática, é necessário definir não apenas os nomes dos rótulos, mas também se múltiplos rótulos são permitidos. Se a opinião de uma pessoa puder cobrir vários temas, o total de rótulos não precisa ser igual ao número de respondentes. Neste exemplo, as contagens esperadas são orientação visual 2, orientação de localização 2, responsável pela condução 1, nova participação 1 e classificação pendente 1; o total de rótulos é 7.

Prompt
Classifique as opiniões F1~F6 usando os 5 rótulos abaixo.

Rótulos:
- Orientação visual
- Orientação de localização
- Responsável pela condução
- Nova participação
- Classificação pendente

Regras:
- Permita múltiplos rótulos quando uma opinião contiver temas diferentes.
- Quando 2 temas estiverem explicitamente presentes, como em F3, aplique os 2 rótulos.
- Quando não houver conteúdo avaliativo real, como em sem comentário, use classificação pendente.
- Não deduza intensidade emocional positiva ou negativa, pontuação de satisfação nem se todos os participantes ficaram satisfeitos.
- Não acrescente motivos que não aparecem no texto original.
- Preserve o ID e o texto original de cada resposta.
- No final, conte quantas respostas foram atribuídas a cada rótulo.

Se a instrução que permite múltiplos rótulos for omitida, F3 pode acabar sendo classificada em somente 1 tema. Permitir previamente uma categoria de classificação pendente também reduz a chance de uma resposta sem informação ser forçada para outro tema.

03Conferir juntos a classificação individual e as contagens

O resultado abaixo não mede a precisão da classificação automática de uma IA específica. É um exemplo editorial elaborado e revisado com auxílio de IA para mostrar como a entrada se relaciona com as contagens de rótulos. Uma pessoa deve ler F1~F6 uma por uma e conferir novamente os rótulos.

Resultado de exemplo
F1 → Orientação visual
F2 → Orientação de localização
F3 → Orientação visual, Orientação de localização
F4 → Responsável pela condução
F5 → Nova participação
F6 → Classificação pendente

Contagem por rótulo:
Orientação visual 2
Orientação de localização 2
Responsável pela condução 1
Nova participação 1
Classificação pendente 1

Número de respondentes: 6
Total de rótulos: 7
Como F3 recebeu múltiplos rótulos, o total de 7 rótulos ser maior que os 6 respondentes não é um erro.
IDTexto originalRótuloContribuição para a contagem
F1O texto das informações é pequenoOrientação visualOrientação visual +1
F2A orientação de localização é difícilOrientação de localizaçãoOrientação de localização +1
F3O texto das informações é pequeno e a sinalização de localização é insuficienteOrientação visual, Orientação de localizaçãoOrientação visual +1, Orientação de localização +1
F4A explicação do responsável pela condução é gentilResponsável pela conduçãoResponsável pela condução +1
F5Quero participar novamenteNova participaçãoNova participação +1
F6Sem comentárioClassificação pendenteClassificação pendente +1

04Não ampliar a classificação temática para uma análise de satisfação sem evidência

Um mapa de temas serve para organizar quais assuntos foram mencionados; ele não determina automaticamente as emoções dos participantes nem a satisfação geral. F4 diz que a explicação foi gentil e F5 diz que gostaria de participar novamente, mas isso não permite afirmar que todos os 6 respondentes ficaram satisfeitos. As expressões de dificuldade em F1~F3 também não fornecem base para transformar a intensidade emocional em números.

Resultado incorreto
No geral, a satisfação dos participantes foi muito alta. Todos os 6 participantes foram positivos em relação ao evento, e F1~F3 representam apenas uma insatisfação leve. Como F6 não apresentou nenhuma reclamação específica, também pode ser considerado satisfeito.
Inferência incorretaPor que é um problemaO que registrar no lugar
Todos os 6 foram positivosF1~F3 e F6 não fornecem base para concluir satisfação geralRegistrar somente os rótulos temáticos de cada resposta
Insatisfação leveA intensidade emocional não aparece no texto originalRegistrar apenas o conteúdo sobre texto informativo e orientação de localização
F6 também estava satisfeitoSem comentário não significa satisfaçãoClassificação pendente

Para reduzir esse tipo de erro, tema, emoção, satisfação e intenção de comportamento devem ser tratados como dimensões de análise diferentes. Neste exercício, somente os temas são classificados, e a frase de F5 sobre querer participar novamente é registrada apenas como nova participação.

05Corrigir rótulos ausentes ou interpretações incorretas com uma nova solicitação direcionada

Se, por exemplo, F3 for classificada somente como orientação de localização ou F6 for classificada como positiva, você pode especificar apenas esses IDs e pedir nova correção. Fornecer também as contagens esperadas como referência facilita a conferência humana do resultado revisado.

Prompt
Revise novamente o resultado da classificação.

- F3 contém tanto o texto das informações é pequeno quanto a sinalização de localização é insuficiente, portanto aplique Orientação visual e Orientação de localização.
- F6 diz sem comentário e não contém conteúdo avaliativo, portanto use Classificação pendente.
- Não deduza intensidade emocional nem satisfação.

Depois da correção, verifique se as contagens correspondem ao seguinte:
Orientação visual 2
Orientação de localização 2
Responsável pela condução 1
Nova participação 1
Classificação pendente 1

Existem 6 respondentes, mas como múltiplos rótulos são permitidos, o total de rótulos é 7. Não corrija essa diferença como se fosse um erro.

Fornecer as contagens esperadas não significa que a classificação deva ser forçada para bater com os números. As contagens funcionam como valores de conferência que devem ser recalculados a partir do texto original. A decisão final precisa vir da verificação de que o conteúdo de cada resposta realmente corresponde à definição do rótulo.

06Na verificação final, separar o número de respondentes do número de rótulos

Quando múltiplos rótulos são permitidos, é normal que o número de pessoas e o número de rótulos sejam diferentes. Ao apresentar os resultados, também não se deve tratar 6 respondentes e 7 rótulos como o mesmo tipo de contagem. Use a lista abaixo para conferir simultaneamente os rótulos individuais e os totais.

Lista de verificação
[ ] F1 está classificada como Orientação visual?
[ ] F2 está classificada como Orientação de localização?
[ ] F3 possui os 2 rótulos Orientação visual e Orientação de localização?
[ ] F4 está classificada como Responsável pela condução?
[ ] F5 está classificada como Nova participação?
[ ] F6 está classificada como Classificação pendente?
[ ] As contagens são Orientação visual 2, Orientação de localização 2, Responsável pela condução 1, Nova participação 1, Classificação pendente 1?
[ ] Existem 6 respondentes e 7 rótulos no total?
[ ] O total de 7 rótulos não foi tratado como erro?
[ ] Não foram acrescentadas interpretações fora do original, como todos satisfeitos ou intensidade emocional?

Com dados reais de texto livre, é útil testar primeiro as definições dos rótulos em um pequeno conjunto de exemplos antes de fixar os critérios de classificação. Este tutorial é um exercício editorial com 6 frases fictícias e não avalia a representatividade nem o significado estatístico dos resultados de uma pesquisa.

O que conferir por conta própria

Exemplo editorial em que uma pessoa recalculou os múltiplos rótulos e as contagens por categoria das opiniões fictícias F1~F6

  • Verificar se F3 recebeu Orientação visual e Orientação de localização
  • Verificar se F6 ficou como Classificação pendente
  • Verificar se as contagens por rótulo são 2, 2, 1, 1, 1
  • Verificar se 6 respondentes e 7 rótulos totais foram tratados como contagens diferentes
  • Verificar se não foram inferidas intensidade emocional nem satisfação de todos
Limites da verificação

O resultado é um exemplo editorial educacional elaborado e revisado com auxílio de IA. Não corresponde à análise de dados reais de pesquisa, à medição de precisão da classificação nem à validação do desempenho de classificação automática de um produto específico de IA.