Análise de conteúdo das informações dos especialistas (2ª Etapa)

Existem algumas técnicas utilizadas na análise de dados, e a que mais se adéqua a esta pesquisa é a análise de conteúdo, que é um dos procedimentos clássicos para analisar o material textual, tendo como característica essencial a utilização de categorias, normalmente obtidas a partir de modelos teóricos, e tendo como objetivo principal reduzir o material empírico coletado (FLICK, 2009).

Uma ferramenta essencial em estudos qualitativos e que foi utilizada na análise de conteúdo desta pesquisa foi um programa de computador conhecido genericamente como software de “Análise de dados qualitativos assistida por computador” (ou CAQDAS, Computer Assisted Qualitative Data Analysis) (YIN, 2016). Há vários modelos e marcas deste tipo de software, porém, nesta pesquisa, por motivos de disponibilidade, foi utilizado o Atlas.ti, versão 6. Os passos seguintes apresentam a análise de conteúdo desenvolvida. Entretanto, conforme esclarece Yin (2016), esses passos podem ser recursivos, ou seja, enquanto se está em um passo, pode retornar ou avançar ao mesmo tempo, retornar para alterar algo, e avançar prevendo ou trazendo à tona uma ideia para um passo que está por vir.

Passo 1 - Compilação do conjunto ordenado de dados:

Neste passo, o objetivo é apenas organizar os dados coletados de maneira ordenada antes de iniciar a análise formal. Segundo Yin (2016), dados organizados conduzem a análises mais robustas e rigorosas. Como a coleta de dados realizada em campo foi por meio de gravações em áudio, foi necessária a transcrição para arquivo de texto digital, e nesta transcrição optou-se por um formato detalhado, anotando-se cada palavra dita. Esse processo foi realizado pelo próprio pesquisador, e, conforme menciona Gibbs (2009), é algo que demanda muito tempo, esforço e interpretação por parte do pesquisador, entretanto, possibilita uma prévia análise de dados e consequentemente a geração de ideias.

Outro ponto importante, apresentado por Yin (2016), e que foi buscado na transcrição, se refere à padronização de alguns termos buscando uniformidade nas palavras e expressões utilizadas.

Após os dados transcritos em arquivos de texto, sendo um arquivo por entrevista, eles foram importados ao software Atlas. Ti, e neste processo foi criada uma Unidade Hermenêutica (UH), que é o local onde são reunidos todos os elementos de análise. Esses elementos (arquivos transcritos neste caso, mas podem ser áudios, figuras, dentre outros) são denominados Documentos Primários (PD).

Passo 2 - Decomposição dos dados

Este segundo passo da análise consiste basicamente em decompor os dados compilados em fragmentos ou elementos menores, este procedimento geralmente é acompanhado por atribuições de novos rótulos, ou “códigos”, aos fragmentos identificados. Estas operações podem ser repetidas várias vezes, como parte de um processo de tentativa e erro de testar códigos (YIN, 2016).

Nesta fase de decomposição, os códigos gerados são chamados de códigos abertos ou códigos de Nível 1, que são códigos ligados diretamente aos fragmentos destacados, podendo até utilizar-se de palavras do texto, formando os chamados códigos in vivo. À medida que estes códigos vão se formando, o pesquisador já pode ir pensando em como estes códigos iniciais podem se agrupar para gerar códigos de Nível 2, ou de categoria, formando um conjunto de códigos ou famílias de códigos (YIN, 2016).

Gibbs (2009) simplifica o conceito de codificação, afirmando que este processo envolve a identificação e o registro de uma ou mais passagens do texto, formando uma ideia, ou seja, o código.

O autor também considera dois formatos de codificação, a codificação baseada em conceitos e a codificação baseada em dados; na primeira os códigos que representam os fragmentos podem vir da literatura de pesquisa, de estudos anteriores, de tópicos de roteiro de entrevista, dentre outros, de modo que é possível construir uma lista de códigos antecipadamente à análise, entretanto, o pesquisador precisará ir ajustando a lista de códigos no decorrer da análise; no segundo formato, oposto ao primeiro, a ideia é começar a análise sem uma lista de códigos, daí vem o nome de codificação aberta, talvez porque se tente fazê-la com a mente aberta.

Nesta tese, os dois formatos apresentados foram utilizados, tendo em vista que eles não são excludentes, assim, a análise iniciou com alguns códigos pré-estabelecidos, extraídos da teoria e do protocolo de entrevista, e outros foram surgindo durante a análise.

A codificação desta pesquisa foi realizada com o auxílio do software, entretanto, ele tem apenas a função importante de ajudar na organização e recuperação dos dados, ficando

o papel de identificar os códigos por conta do pesquisador. Com os códigos (Codes) registrados são então realizados os links com as citações (Quotes/quotation) que são os fragmentos de textos relacionados com os códigos.

Passo 3 - Recomposição dos dados

A recomposição dos dados é um passo além da decomposição, que consiste, inicialmente, em observar os padrões surgidos e que possam gerar algumas revelações importantes, ou seja, é a elevação dos códigos de Nível 1 e 2, para Níveis 3 e 4, podendo gerar planos conceituais mais altos, ou mesmo conceitos teóricos, evitando ao máximo procedimentos mecanicistas (YIN, 2016).

Uma forma consistente e organizada de recompor os dados é por meio da formação de arranjos, estes geralmente são representações gráficas com o objetivo de melhor representar as interações entre os dados coletados e possibilitar a geração de possíveis interpretações. Existem vários tipos de arranjos, alguns comumente utilizados em análises qualitativas são: arranjos hierárquicos, delineamento de matrizes (YIN, 2016) e conexão em rede (GIBBS, 2009).

• arranjos hierárquicos–este formato de organização dos dados permite pensar sobre o que está sendo codificado e quais perguntas estão sendo respondidas, sua estrutura pode ser dividida em sub-ramos para indicar tipos de agrupamentos diferentes (GIBBS, 2009).

• matrizes – estas são esquemas formados por linhas, colunas e células, onde as filas representam uma dimensão e as colunas representam outra, já as células são onde os dados da pesquisa são inseridos. Neste momento não deve haver opiniões ou conclusões, os dados devem ser como uma citação direta ou abreviados (YIN, 2016). • conexões em rede – neste formato gráfico, os códigos também podem ser organizados hierarquicamente, ou de qualquer outra forma, com uma indicação de como é formada a ligação, por exemplo: “é parte de” ou “contradiz”, no caso de códigos, ou “critica” ou “justifica”, no caso de citações (GIBBS, 2009).

A organização de conexões em rede (Network Views) está presente no software Atlas.Ti V.6, de modo que, após a codificação, esta função permite a introdução de relações, formadas por conectores, representados por símbolos, conforme apresentado no Quadro 9.

Quadro 9 - Símbolos utilizados no software Símbolo Significado == É associado com [] É parte de => É a causa de <> Contradiz Isa É uma *} É propriedade de Fonte: Manual Atlas TI v.6

Estes símbolos são então representados entre os elos, que são os códigos no caso desta pesquisa, e assim oferece uma melhor condição para a interpretação dos relacionamentos existentes. Assim como na criação dos códigos, a criação das conexões em rede é realizada de forma manual pelo pesquisador, através das percepções encontradas durante a análise, ou seja, o software não possui nenhum comando automático para gerar as relações. A Figura 19 apresenta um exemplo de conexão de rede proporcionada pelo Atlas.Ti V.6.

Figura 19 - Exemplo de conexões de rede proporcionada pelo Atlas.Ti V.6

Fonte: Manual Atlas TI v.6

Na Figura 19 os retângulos representam os códigos, os quais também apresentam alguns números no formato {x-y}, em que “x” representa a quantidade de citações, ou fragmentos de textos vinculados ao código, e “y” é a quantidade de códigos ao qual está vinculado (MEDEIROS, 2016). Por exemplo, o código “cooperação” com a identificação {12- 5} possui associação com 12 citações e está conectado com 5 outros códigos. O software também proporciona uma opção de coloração automática (auto-color mode), o qual acrescenta

uma diferenciação na cor dos retângulos onde estão os códigos, de acordo com o número de citações (grounded) e número de conexões (density).

Nesta pesquisa, procurou-se usar algumas destas formas gráficas de recomposição de dados formando a base para a interpretação e, posteriormente, compor a narrativa geral do estudo.

Passo 4 - Interpretação dos dados

Este passo envolve conceder o significado aos dados e arranjos, articulando toda a análise e exigindo o emprego de habilidades interpretativas (YIN, 2016). Para Creswell (2014), a interpretação dos dados conduz a um envolvimento do pesquisador, promovendo um real sentido aos dados, esta interpretação pode ser de três formas: i) baseada em impressões, insights e intuição, ii) baseada em um constructo ou ideia da ciência social, ou ainda iii) combinação de visões pessoais em contraste com um constructo ou ideia social. Deste modo, o pesquisador vincula sua interpretação à literatura de pesquisa. Nesta tese a etapa de interpretação buscou observar a organização dos dados e extrair conjecturas a partir das percepções pessoais vinculadas à teoria científica.

Passo 5 - Conclusão da análise:

Este último passo da análise de dados é fundamental para pesquisas qualitativas. Segundo Yin (2016), a lógica é que a conclusão esteja ligada tanto à fase interpretativa quanto aos principais resultados, extraindo conclusões pertinentes ao tema proposto.