Tipologia de Análise de Dados em Investigação Qualitativa em Educação através de software

Por: António Pedro Costa e Maria Cecília de Souza Minayo

Nas diferentes etapas que constituem um projeto de investigação, uma das mais tormentosas para os investigadores é a seleção da técnica de análise de dados mais adequada. A técnica mais conhecida, e certamente a mais explorada pelos investigadores, é a Análise de Conteúdo (Amado, Costa, & Crusoé, 2017). Porém, dependendo do desenho metodológico, no campo da Educação é comum serem usadas outras técnicas, tais como: a Análise de Discurso, a Análise Temática, a Análise de Narrativas, a Análise Documental ou algumas técnicas emergentes, como Análise de Redes Sociais e Análise de Dados Visuais. Costa e Minayo (2018) no estudo que realizaram sobre as técnicas usadas pelos utilizadores do software webQDA (Souza, Costa, & Moreira, 2016) confirmam que a técnica mais usada em Educação é análise de conteúdo (ver figura 1). Neste estudo não foi questionada a utilização da técnica de Análise de Documental (apenas recentemente se tornou possível importar PDFs, formato de documento essencial para explorar esta técnica) nem de técnicas emergentes, apesar de ser possível, desde da primeira versão do webQDA (2010), analisar imagem e vídeo (Análise de Dados Visuais), bem como dados provenientes das redes sociais (Análise de Redes Sociais). Contudo, em termos técnicos a ferramenta ainda não está otimizada para este tipo de análise.

Figura 1 – Uso de Técnicas de Análise de Dados (em Educação) no webQDA

O estudo de Costa e Minayo (2018) pretendeu compreender como as técnicas são exploradas através do software webQDA, que tipo de dados são mais usados, quais as técnicas de recolhas de dados recorrentes, entre outros. O webQDA é constituído por 4 sistemas: 1) Sistema de Fontes (fontes internas, fontes externas e notas); 2) Sistema de Codificação (códigos livres, códigos árvores, descritores e classificações); 3) Sistema de Questionamento (pesquisa de palavras frequentes, pesquisa de texto, matrizes e pesquisa de código); e 4) Sistema de Gestão (utilizadores, diário de bordo e fluxo de trabalho).

Costa e Amado (2018) afirmam que uma das mais importantes formas para questionar os dados é o uso de matrizes. A maioria dos utilizadores do webQDA que participaram no estudo, não explora esta funcionalidade (em 86 utilizadores, 44 nunca usaram as matrizes – 51%) (Costa & Minayo, 2018). Este resultado corrobora o registo de interações (data log) do webQDA, cuja recolha foi realizada em dezembro de 2017.

O estudo de Minayo (2012) sobre o processo de análise na pesquisa qualitativa é de leitura “obrigatória”. A autora propõe 10 passos que se iniciam na construção científica do objeto, na elaboração de instrumentos que tornem concretos os conceitos teóricos, na execução de um trabalho de campo que envolva empaticamente o investigador no uso de vários tipos de técnicas e abordagens, tornando-o um construtor de relações, de observações e de uma narrativa em perspectiva. Apresentamos aqui uma síntese destes 10 passos (Minayo, 2012):

• Primeiro: conhecer os termos estruturantes das pesquisas qualitativas;
• Segundo: definir o objeto sob a forma de uma pergunta ou de uma sentença problematizadora e teorizá-lo;
• Terceiro: delinear as estratégias de campo;
• Quarto: dirigir-se informalmente ao cenário de pesquisa, buscando observar os processos que nele ocorrem;
• Quinto: ir a campo munido de teoria e hipóteses, mas aberto para questioná-las;
• Sexto: ordenar e organizar o material secundário e o material empírico e impregnar-se das informações e observações de campo;
• Sétimo: construir a tipificação do material recolhido no campo e fazer a transição entre a empiria e a elaboração teórica;
• Oitavo: exercitar a interpretação de segunda ordem;
• Nono: produzir um texto ao mesmo tempo fiel aos achados do campo, contextualizado e acessível;
• Décimo: assegurar os critérios de fidedignidade e de validade.

Independentemente da técnica escolhida para a análise de dados qualitativos, os pontos listados deverão ser uma preocupação do investigador. Conferir qualidade à análise implica a aplicação de procedimentos e a sua transparência e clareza transmitem credibilidade ao leitor. De forma complementar, Minayo (2012) afirma que “o investigador é um ator ativo, que indaga, que interpreta, e que desenvolve um olhar crítico” (p. 624). Neste contexto, o uso de uma ferramenta específica para a análise de dados qualitativos permite que o investigador, por um lado, explore de forma rigorosa a técnica de análise e, por outro, aprofunde a leitura dos dados através de um questionamento constante e transversal a todas as etapas, atingindo, desta forma, resultados mais ricos e robustos.

Referências Bibliográficas

Amado, J., Costa, A. P., & Crusoé, N. (2017). A Técnica de Análise de Conteúdo. In J. Amado (Ed.), Manual de Investigação Qualitativa em Educação (3^a ed, pp. 301–350). Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra.

Costa, A. P., & Amado, J. (2018). Análise de Conteúdo suportada por software (1^a). Oliveira de Azeméis – Aveiro – PORTUGAL: Ludomedia.

Costa, A. P., & Minayo, M. C. de S. (2018). Análise de dados qualitativos através do webQDA: quais tipos de análise de dados que os investigadores de educação usam? (1^a, p. no prelo). Oliveira de Azeméis – Aveiro – PORTUGAL: Ludomedia.

Costa, A. P., de Souza, F. N., & de Souza, D. N. (2017). Critérios de Avaliação de Artigos de Investigação Qualitativa em Educação (Nota Introdutória). Revista Lusófona de Educação, 36(36), 61–66. https://doi.org/10.24140/issn.1645-7250.rle36.04

Souza, F. N. de, Castro, P. A. de, & Costa, A. P. (2016). Investigação Qualitativa em Educação: Semelhanças entre metodologias e metodologias (Nota Introdutória). Revista Lusófona de Educação, 33(33), 45–50. Retrieved from http://revistas.ulusofona.pt/index.php/rleducacao/issue/view/688

Costa, A. P., Neri de Souza, F., & Reis, L. P. (2015). Necessitamos Realmente de Metodologias Qualitativas na Investigação em Educação? (Nota Introdutória). Revista Lusófona de Educação, 29, 27–30.

Minayo, M. C. de S. (2012). Análise qualitativa: teoria, passos e fidedignidade. Ciência & Saúde Coletiva, 17(3), 621–626. https://doi.org/10.1590/S1413-81232012000300007

Souza, F. N. de, Costa, A. P., & Moreira, A. (2016). webQDA – Qualitative Data Analysis (versão 3.0). Aveiro: Micro IO e Universidade de Aveiro. Retrieved from www.webqda.net