Contribuições e limitações da pesquisa

Embora existam outras referências relevantes para Coding, selecionaram-se os passos definidos por Hancock (2002), mostrados na Figura 5.1, para indicar as contribuições desta pesquisa relativas ao processo do Coding, os quais estão explicados abaixo da figura.

Além da contribuição relativa ao processo, outra contribuição deste trabalho é a própria ferramenta Insight, que apesar de ser um protótipo, oferece suporte computacional ao processo modificado, uma vez que ela possibilita que a codificação seja feita com suporte de visualização e mineração de texto, como explicado ao longo deste texto.

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Figure 5.1-Ações do processo de Open Coding adaptado de Hancock (2002) com marcações que indicam a contribuição deste trabalho

1) Para iniciar a codificação e identificar uma informação relevante no texto (quotation), ou o pesquisador iniciar a leitura do texto e as informações relevantes são identificadas conforme a leitura é feita ou o pesquisador tem uma palavra- chave em mente, relacionada a uma questão de pesquisa ou percepções e faz uma busca desta palavra nos dados.

Na primeira opção, inevitavelmente o pesquisador deve escolher um documento para iniciar a leitura e buscar por quotations (ver item 2).

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Considerando que há uma palavra-chave, a busca desta palavra-chave atrelada à visualização pode ajudar ao pesquisador a identificar as informações relevantes no texto, ou até mesmo analisar se a palavra-chave procurada é relevante. Os destaques na visualização indicam o quanto a palavra-chave é utilizada em todos os documentos sob análise (ou todas as respostas de um questionário) e, combinados com outras características da visualização como cores, tamanhos e agrupamentos que salientam outras características dos dados sob análise podem ajudar o pesquisador a encontrar uma informação relevante e também decidir por qual documento iniciar a analisar.

Como exemplo, o pesquisador pode identificar se a palavra-chave buscada é mais comum e respostas de um determinado grupo experimental, ou se a palavra-chave é mais comum em documentos que representam dados de um determinado século;

2) O uso da visualização pode ajudar o pesquisador a escolher o documento que irá analisar, não tomando essa decisão de acordo com a sequência dos documentos, mas de forma guiada pelo conteúdo. Ajustando as configurações da visualização

Tree-Map é possível selecionar uma ou mais características do documento (ou dos

respondentes de um questionário) e definir cor, tamanho e agrupamento das caixas da Tree-Map para representa-las. Essa customização da visualização permite ao pesquisador agrupar documentos (ou respostas) com as mesmas características, o que pode facilitar a escolha dos próximos dados a serem visitados o que, consequentemente, pode ajudar a padronização dos codes, assim como a padronização das quotations identificadas;

3) A mineração de texto combinada com a visualização pode ajudar o pesquisador encontrar trechos de texto similares a uma determinada quotation e então, se adequado, aplicar o mesmo code, o que permite maior padronização (quotations similares com o mesmo code). Características pessoais e experiências anteriores impactam a forma como as pessoas se expressam sobre o mesmo assunto. Assim, uma quotation, que representa uma informação relevante, pode ser encontrada em outros trechos do mesmo ou de outros documentos, mas escrita de forma diferente, o que não permite que uma busca por palavras exatas as encontre. O uso de algoritmos de mineração de texto é uma forma de identificar níveis de similaridade entre uma quotation e os outros documentos (ou outras respostas do questionário).

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Exibir a porcentagem de similaridade na visualização Tree-Map permite que o usuário tenha uma visão geral sobre essa informação, além de poder contar com as configurações da visualização propriamente (cores, tamanhos e agrupamentos);

4) Neste ponto a visualização pode ajudar o pesquisador a observar todas as

quotations que estão associadas a um determinado code e, consequentemente,

todos os codes associados a determinadas quotations. Isso facilita a condução da análise, pois permite revisões a todo o tempo, colaborando para que o pesquisador mantenha o mesmo critério para definição de quotations e codes, colaborando para que exista consistência entre eles. Novamente, ao exibir esses dados por meio de visualização, definições de cor, tamanho e agrupamentos podem ser igualmente úteis;

5) Para revisar a codificação realizada o uso da mineração de texto e da busca por palavras-chaves combinadas com visualização também podem ajudar. Neste ponto, a visualização que pode ser considerada não é só a visualização Tree-Map, mas também o destaque das quotations na visualização dos documentos sob análise permitindo também uma análise contextualizada. Esses recursos ajudam o pesquisador a verificar se quotations similares umas as outras foram codificadas com o mesmo code, se há documentos sem quotations, se há relação entre todos os codes e quotations e etc.

Independentemente dos contextos nos quais a tese foi avaliada e mostrou sua contribuição, essa contribuição está associada ao processo de análise qualitativa, com ênfase no processo de Coding (fase de Codificação Aberta).

Além da importância da análise qualitativa para a área de Engenharia de Software, mencionada por diversos autores (Seaman, 2008; Santos e Travassos, 2011, Matos, Conte e Mendes, 2014), salienta-se também que esta pesquisa é uma contribuição para outras áreas do conhecimento, muitas vezes carentes de suporte automatizado para a condução de suas pesquisas. Como exemplo, pode-se citar a área biológica (com ênfase na área médica), na qual diversos estudos com análise qualitativa são realizados, e na área de humanidades (NEUMAN, 2011), que constantemente realiza investigações pautadas por análise qualitativa de entrevistas, observações de campo, análise de documentos históricos e etc.

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Apesar das contribuições destacadas, limitações são inerentes. Assim, consideram-se as seguintes limitações para este trabalho:

1) Todos os estudos experimentais conduzidos foram em ambientes acadêmicos e isso implica em uma ameaça à validade dos resultados, como mencionado nas Seções 4.2.4, 4.3.4, 4.4.4 e 4.5.4 do Capítulo 4. Além disso, os estudos experimentais exploraram apenas os contextos de inspeção e análise de questionários, por serem eles os principais cenários motivadores do trabalho; 2) A ferramenta Insight, que tornou viável a validação da tese, ainda é um

protótipo. Suas funcionalidades não foram testadas com muitos usuários e em diferentes contextos;

3) O uso da abordagem guiada pela informação não foi explorado nas fases de Codificação Axial e Codificação Seletiva;

4) O fato de utilizar apenas uma técnica de visualização (Tree-Map) também pode ser considerado uma limitação, haja visto o grande número de técnicas disponíveis na literatura que poderiam, se adequadamente investigadas, trazerem outras contribuições para o processo de análise dos dados;

5) Os algoritmos de mineração de texto utilizados também podem ser considerados como uma limitação do trabalho, uma vez que a literatura científica da área apresenta diversos métodos para definição de similaridade e classificação de termos.