Analisar dados qualitativos pela primeira vez pode gerar uma grande confusão entre os pesquisadores novatos. A mystificação sobre como estar analisando dados pode ser aumentada ao ler apresentações publicadas de pesquisas nas quais as descrições do que os autores realmente fizeram com seus dados para produzir “achados” são limitadas e opacas. Uma das razões para a opacidade das descrições do processo analítico é que os pesquisadores têm pensado literalmente com dados num processo iterativo e recursivo que literalmente vai e vem entre dados, teoria e outras pesquisas. Descrever esse processo em detalhes não se encaixa no que se espera dos artigos de periódicos para descrições logicamente organizadas e concisas dos processos de pesquisa. Em qualquer caso, há muitas maneiras de começar com a análise de dados qualitativos se esta for uma nova tarefa. Neste blog, vou falar um pouco sobre codificação preliminar, uma vez que esta é amplamente utilizada entre os pesquisadores qualitativos.
Análise de dados é teoricamente informada, e qualquer abordagem de análise de dados dependerá da abordagem teórica utilizada para um estudo. Embora a “codificação” como prática tenha recebido uma boa dose de críticas tardias (por exemplo, St. Pierre, 2011), ela é uma – mas não a única – forma de entrar no conjunto de dados para ganhar uma noção inicial do que está acontecendo. Primeiro o que é codificação? Os estudiosos têm vindo a definir o que querem dizer com “codificação” há décadas. Aqui estão várias definições apresentadas por estudiosos que escreveram sobre a análise de dados qualitativos:
“Codes are tags or labels for assigning units of meaning to the descriptive or inferential information compiled during a study. Os códigos geralmente são anexados a “pedaços” de tamanho variável – palavras, frases, sentenças ou parágrafos inteiros, conectados ou não a uma configuração específica” (Miles & Huberman, 1994, p. 56).
O processo de codificação, para Corbin e Strauss envolve “derivar e desenvolver conceitos a partir de dados” (Corbin & Strauss, 2008, p. 65).
“Codificação significa nomear segmentos de dados com uma etiqueta que simultaneamente categoriza, resume e contabiliza cada pedaço de dado. Codificação é o primeiro passo para ir além de declarações concretas nos dados para fazer interpretações analíticas” (Charmaz, 2006, p. 43).
“A essência da codificação é o processo de classificar seus dados em várias categorias que os organizam e os tornam significativos do ponto de vista de uma ou mais estruturas ou conjuntos de idéias”. (Lofland, Snow, Anderson, & Lofland, 2006, p. 200).
Posto simplesmente, “codificação” é um processo pelo qual os pesquisadores sintetizam os “significados” demonstrados nas fontes de dados (sejam estas transcrições de entrevistas, dados naturais, notas de campo, documentos ou dados visuais) através do uso de algum tipo de “etiqueta”. Os rótulos podem ser derivados dos próprios dados quando as palavras dos participantes são usadas (ou seja, “in vivo”), podem ser aplicados pelos pesquisadores para resumir o que é observado, ou podem ser derivados dedutivamente dos objetivos mais amplos da pesquisa e da literatura que informa o estudo.
Desenvolver um inventário de dados
Marie Kondo nos ajuda a arrumar nossas casas; inventários de dados nos ajudam a fazer um inventário do que nosso conjunto de dados abrange. Os inventários de dados podem ajudar-nos a organizar os materiais do projecto. Para aqueles que gostam de trabalhar com papel, isto significa que o conjunto de dados será impresso (transcrições de entrevistas, notas de campo de observações, documentos, etc.), e organizado de uma forma que torne os dados facilmente acessíveis. Era assim que eu organizava os meus conjuntos de dados quando comecei a fazer pesquisas qualitativas. Agora, é mais provável que eu organize as versões digitais dos documentos do projeto em pastas no meu computador. Eu normalmente uso uma planilha protegida por senha para acompanhar as diferentes fontes de dados que tenho, juntamente com as datas em que os dados foram gerados e/ou coletados, e qualquer processo de transformação que tenha sido envolvido (por exemplo, transcrição, etc.). Neste ficheiro, posso incluir os nomes dos participantes juntamente com os pseudónimos utilizados.
Quando eu escrevo um inventário de dados, ele normalmente tem os seguintes elementos:
- Pesquisador/s
- Descrição do estudo
- Pesquisa Finalidade
- Pesquisador/s
- Definição de Termos (se aplicável)
- Desenho e métodos de estudo
- Procedimentos IRB (este é um estudo piloto com um IRB aprovado? Um IRB aprovado pelo curso? Dados de outro pesquisador IRB?)
- Participantes (Quantos? Como eles foram recrutados? Que critérios foram usados para amostragem?)
- Duração do estudo (Quando o estudo foi realizado, e qual foi a duração do estudo?)
- Descrição dos dados (quantos dados você tem?)
- transcritos de entrevistas/vídeo (duração das entrevistas)
- documentos & material de arquivo (Lista de documentos; Quantos?)
- notações de campo (condensadas, expandidas; quantas páginas?)
- material de áudio/visual
- Contexto de pesquisa: Descreva o contexto do seu estudo e configurações conforme apropriado
- Aplicações conforme aplicável:
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- Quadro com resumo dos dados (nº de páginas, data de coleta, participantes, etc.).)
- Amostra de dados (por exemplo, 1 transcrição completa; amostra de dados de arquivo)
Iniciar leitura e releitura
A única maneira de iniciar a análise dos dados é começar a ler e rever os dados coletados. Pesquisadores que transcrevem gravações de áudio ou vídeo de entrevistas ou interação natural são uma boa posição, já que eles já ouviram atentamente seus arquivos de áudio, e devem ter desenvolvido um bom senso do que é encontrado na fonte de dados. Quando os conjuntos de dados são muito grandes, pode ajudar a fazer alguma “indexação” inicial de materiais de áudio ou vídeo. Isto significa que é criada uma “indexação” ou breve descrição (em vez de uma transcrição) do que está incluído numa gravação de áudio ou vídeo, juntamente com carimbos de tempo. Isto é útil para localizar eventos ou momentos específicos em uma fonte de dados para revisá-la durante o processo analítico ou completar a transcrição de interações selecionadas dentro do conjunto de dados maior.
Codificação preliminar
Codificação como um processo tem sido descrito por décadas em numerosos textos (Coffey & Atkinson, 1996; Huberman & Miles, 1994; Miles, Huberman, & Saldaña, 2014). Vários desafios aguardam os pesquisadores novatos fazendo a codificação inicial. Primeiro, não há “nenhuma maneira certa” de fazer a codificação preliminar. Segundo, há todo tipo de abordagens para codificar o mesmo conjunto de dados, e alguns pesquisadores desenvolveram um esquema de codificação que pode ser aplicado por outros. Por exemplo, Bogdan & Biklen’s (2003, pp. 162-168) o esquema inclui as seguintes categorias de codificação:
- Contexto
- Definição da situação
- Perspectivas dos sujeitos
- Modos de pensamento dos participantes sobre as pessoas &objetos
- Processo
- Atividades
- Eventos
- Estratégias
- Relações e estrutura social
- Narrativa
- Métodos
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Terceiro, A codificação é usada por pesquisadores que descrevem seu processo como “análise temática” (Braun & Clarke, 2006) juntamente com aqueles que adotam abordagens de “teoria fundamentada” (Charmaz, 2014; Corbin & Strauss, 2015; Glaser & Strauss, 1967). Embora os processos tenham amplas semelhanças, teóricos fundamentados têm abordagens específicas detalhadas para desenvolver “teoria fundamentada” que não são tipicamente utilizadas em abordagens temáticas para análise.
Desenvolver um dicionário de código
No início, pode ajudar a rastrear o que está acontecendo desenvolvendo um “dicionário de código” no qual cada um dos rótulos ou códigos utilizados é definido. Isso significa, escrever os parâmetros pelos quais qualquer código específico é aplicado aos dados – ou seja, critérios de inclusão e exclusão. Aqui, ajudará a incluir também um trecho de dados para ilustrar como o código foi aplicado. Acho útil o seguinte formato para acompanhar a codificação inicial:
| Código | Definição do código | Extrato ilustrativo |
Após a aplicação dos códigos iniciais, é possível reorganizá-los em alguns tipos de agrupamentos maiores. Uma vez que isto está no início do processo analítico, este processo pode ser visto mais como uma fase de “experimentação”. Considere se existem etiquetas (ou categorias) que possam ser usadas para descrever o grupo de códigos preliminares. É neste ponto que é realmente útil começar a escrever “memorandos”
Escrever memorandos
Eu escrevi em outro lugar sobre escrita de memorandos – este é um processo onde os pesquisadores começam a escrever sobre os dados, códigos e categorias. Através da escrita de memorandos, pode-se fazer perguntas sobre os dados, considerar o que é importante nos dados, e talvez considerar como os vários códigos podem se relacionar uns com os outros. Aqui, pode-se também incluir um trecho do conjunto de dados sobre o qual se pode escrever. A chave aqui é escrever os pensamentos e significados iniciais.
O que descrevi aqui são os processos iniciais que podem ser usados para explorar um conjunto de dados. Isto não é de forma alguma a conclusão do processo de análise de dados. Mas, para onde vamos a seguir? Acho que a resposta a essa pergunta depende do projeto em particular, do que o pesquisador quer realizar, e necessariamente envolverá voltar à literatura envolvida no desenvolvimento do estudo, assim como à literatura que se envolve com as perspectivas ontológicas, epistemológicas e teóricas que se toma em qualquer estudo em particular.
Aqui estão algumas outras dicas para análise de dados:
Gerir o medo e a ansiedade na análise indutiva de dados qualitativos
11 “truques” para pensar ao analisar dados
Kathy Roulston
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Usando a análise temática em psicologia. Pesquisa Qualitativa em Psicologia, 3(2), 77-101. doi:10.1191/1478088706qp063oa
Charmaz, K. (2006). Construindo a teoria fundamentada: Um guia prático através da análise qualitativa. Thousand Oaks, CA: Sage.
Charmaz, K. (2014). Construindo a teoria fundamentada (2ª ed.). Los Angeles: Sage.
Coffey, A., & Atkinson, P. (1996). Fazendo sentido os dados qualitativos: Estratégias complementares de pesquisa. Thousand Oaks: Sage.
Corbin, J., & Strauss, A. (2008). Noções básicas de investigação qualitativa (3ª ed.). Los Angeles: Sage.
Corbin, J., & Strauss, A. (2015). Noções básicas de pesquisa qualitativa: Técnicas e procedimentos para desenvolver uma teoria fundamentada (4ª ed.). Los Angeles: Sage
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). A descoberta da teoria fundamentada: Estratégias para a pesquisa qualitativa. Nova York: Aldine de Gruyter.
Huberman, A. M., & Miles, M. B. (1994). Métodos de gestão e análise de dados. Em N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), Handbook of qualitative research (pp. 428-444). Thousand Oaks: Sage.
Lofland, J., Snow, D., Anderson, L., & Lofland, L. H. (2006). Analisando cenários sociais: Um guia para a observação e análise qualitativa (4ª ed.). Belmont, CA: Thomson, Wadsworth.
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Análise qualitativa dos dados: Um sourcebook expandido (2ª ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.