Embora a triangulação seja apontada como um elemento importante para dar maior qualidade à pesquisa, autores como Flick (2009) notam que, ao lado dos aspectos positivos desse procedimento, como produzir um conhecimento em diferentes níveis sobre um objeto, existem tam- bém dificuldades. Entre elas, o risco de que a triangulação represente uma excessiva carga aos recursos (financeiros e de tempo) de uma pesquisa; o fato de que a combinação de diferentes métodos exige conhecimento aprofundado dos mesmos, o que o inclui o saber sobre as possibilidades teóricas de integração entre eles, e as questões refe- rentes aos contextos em que são difíceis de serem obtidos dados a partir de diferentes métodos. O foco de tais questões, afinal, é o plane- jamento da pesquisa e a indagação conexa sobre a possibilidade da triangulação apresentar “vantagem para responder à pergunta de pes- quisa ou promover a qualidade da pesquisa” (FLICK, 2009, 153).
Nessa perspectiva a reflexão de Stake sobre alguns critérios para o uso da triangulação, com respeito aos dados de uma pesquisa e as afirmações feitas pelos participantes e pelo investigador, é um guia interessante. Ele se refere, em particular, a evidências qualitativas, porém, a terceira regra é útil também a resultados quantitativos:
a. Se a descrição for comum ou incontestável, há pouca necessidade de triangular.
b. Se a descrição for relevante, mas contestável, há um pouco de necessidade de triangular.
c. Se os dados forem evidência de uma afirmação principal, há muita necessidade de triangular.
d. Se uma afirmação for a interpretação de uma pessoa, há pouca necessidade de triangular a validade da afirmação. (2011, 139-140)
transcrito. Detalhes sobre esses procedimentos podem ser vistos no livro de Gibbs (2009). Este autor, por sinal, discute o uso de softwares no processo de codificação em análises qualitativas – existentes pro- gramas para tanto. No entanto, nota que eles são um recurso útil – principalmente quando o número de dados é alto –, mas não indis- pensável. Ter o material transcrito e organizado, porém, é muitas ve- zes fundamental. É interessante notar que mesmo os programas co- muns de computador já ajudam a codificação, pois é possível, num processador de texto, colorir trechos ou então recortá-los e colá-los num arquivo referente a alguma categoria, por exemplo. Isto favore- cerá as comparações, que estão no cerne da análise qualitativa.
De acordo com Gibbs (2009), novamente, alguns pesquisadores fazem a codificação, dão alguma estrutura hierárquica aos códigos (com códigos de primeira e segundo níveis) e finalizam a análise nesse estágio – de comparação entre códigos. Porém, o autor observa que o processo pode ser aprofundado e sugere, nesse sentido, que o pesquisador produza tabelas, colocando atributos dos casos (indiví- duos, grupos, instituições, eventos, etc.) em colunas e insira os mes- mos em linhas. A comparação que se realiza, a partir de matrizes de dados qualitativos como essa, poderá favorecer a criação de tipologias que tenham alcance explicativo, isto é, com teor analítico, ajudando a explicar diferenças e similaridades entre os casos. Um exemplo sim- ples: numa tabela que agrupasse entrevistas de professores em relação ao uso de mídias, os “contrários e resistentes” (um tipo hipotético, agrupando os que são contra o uso das mídias na educação e não têm habilidades para tanto) teriam, além dessa característica, o que em comum?
Um grau mais elevado da análise seria tentar construir um “mode- lo”, isto é, “uma estrutura que tenta explicar o que foi identificado como aspectos fundamentais de um fenômeno em termos do núme- ro de outros aspectos ou elementos da situação” (GIBBS, 2009, 112). No exemplo anterior, talvez fosse possível identificar – comparando, as- sociando e analisando os dados – um padrão explicativo para a rejei- ção ao uso das mídias na educação. Este modelo deverá, é claro, dialo- gar com as teorias sobre o assunto e, possivelmente, com as próprias hipóteses iniciais.
De acordo com Stake, os planos analíticos na pesquisa qualitativa envolvem a “busca por padrões, consistências, significados comuns.
Alguns padrões são padrões de inconsistência” (2011, 201). Nessa perspectiva, este autor nota que os métodos de análise devem favore- cer não apenas a ideia de responder à questão da pesquisa, mas tam- bém dar ordem a um conjunto de fragmentos e descrições que foram desenvolvidos a partir do trabalho de campo.
A reflexividade é considerada um aspecto que contribui com a boa análise de dados qualitativos, em particular, pois discutirá como estes foram produzidos – apontando limitações e outras características que seja importante aclarar. Como o pesquisador teve papel central como “instrumento de pesquisa”, esse aspecto torna-se relevante, para pro- piciar uma crítica aos dados que colabore com a análise.
Outro aspecto da análise qualitativa – e de sua possível integração a estudos com abordagens também quantitativas – que a literatura des- taca atualmente é o tema da triangulação. Este termo é usado, em analogia à agrimensura ou à náutica, referindo-se a situações em que se utilizam ao menos dois diferentes ângulos para determinar a posi- ção de um objeto. Com base na trigonometria, calcula-se com mais exatidão a distância do mesmo. Assim, o que se destaca é a questão de que diferentes perspectivas sobre um objeto podem ajudar em sua compreensão, sendo esta mais precisa. É mais comum que se reco- mende a triangulação com respeito a dados – de entrevistas, questio- nários, etc. –, que, sobre um mesmo aspecto, poderão permitir análi- ses mais rigorosas. “Triangulamos para aumentar a confiança que temos em nossas evidências”, nota Stake (2011, 141).
Entretanto, fala-se também em triangular teorias, equipes de inves- tigadores e métodos qualitativos e quantitativos. Este último enfoque é criticado por alguns pesquisadores, já que a “visão clássica” sobre a triangulação diz respeito à possibilidade de que os resultados produ- zidos levassem a uma validação mútua. Certos autores, porém, en- tendem que os resultados obtidos por abordagens qualitativas e quan- titativas são incomensuráveis, pois partiriam (em sua construção) de “lentes teóricas” e paradigmas diversos. Um ponto de vista alternati- vo, que é uma via de reflexão interessante sobre a convergência metodológica, utiliza o argumento de que a triangulação não remete apenas à noção de validade (consistência interna e generalização), mas relaciona-se também à possibilidade de se realizar um estudo mais completo e holístico de um fenômeno. Nessa linha, pode-se pensar a triangulação metodológica como
forma de integrar diferentes perspectivas no fenómeno em estudo (complementaridade) (Kelle, 2001; Kelle e Erzberger, 2005; Flick, 2005a), como forma de descoberta de paradoxos e contradições (Kelle e Erzberger, 2005), ou como forma de desenvolvimento, no sentido de utilizar sequencialmente os métodos para que o recurso ao método inicial informe a utilização do segundo método (Greene et al., 1989).
(DUARTE, 2006, 14)
Para dar um exemplo, desse último caso em particular, numa aná- lise quantitativa combinada a uma estratégia qualitativa posterior: digamos que o pesquisador partisse da hipótese de que, em sua escola, o uso de mídias se associa à idade dos docentes, sendo que os mais novos tenderiam a utilizá-la mais. Se, ao organizar e agrupar os dados quantitativos, perceber que a significância dessa correlação é baixa, poderá reorganizar os dados para verificar outras variáveis, como os locais de formação dos professores, as disciplinas dadas pelos grupos que usam ou não as mídias, a feitura de formações anteriores, etc. Para efeito do exemplo, imaginemos que o professor pesquisador descubra a seguinte situação relativamente paradoxal: a inexistência de uma diferença significativa, quanto ao uso das mídias em sala de aula, por professores que realizam cursos sobre o assunto e os outros. Tal questão poderá, então, ser abordada a partir de entrevistas com os participantes e em diálogo com a literatura sobre o tema. Desse modo, o investigador pode procurar dar uma explicação sobre o que esse aspecto que sua análise descritiva (no caso, quantitativa) chamou a atenção. É aqui que se situa, propriamente, o nível interpretativo de uma análise.
A interpretação dos dados
A triangulação pode favorecer a construção de interpretações plausí- veis, de vários modos: permitindo o acúmulo de evidências em torno de determinado significado, lançando diferentes luzes teóricas e co- nhecimentos sobre os dados e, também, chamando a atenção para as discrepâncias que mereçam uma tentativa de explicação. Esse último ponto enfatiza a divergência nos dados como um elemento que tem potencial compreensivo. Por exemplo, caso um pesquisador verifi- que, numa série de entrevistas com professores seguida por análises dos programas de aula dos mesmos, que, embora eles tenham se mos- trado enfaticamente favoráveis ao uso das mídias na educação (nas entrevistas), pouco as utilizem (conforme os programas), caberá a uma interpretação tentar explicar por que isso ocorre. Tentativa dos
professores de agradar o pesquisador? Valorização mais simbólica do discurso moderno sobre os meios na educação do que nas práticas, pelo motivo X? Ou outro? Em suma, trata-se de avançar, a partir das reflexões, do apoio da teoria e de outras pesquisas e, talvez, de outras informações da pesquisa, na compreensão para além da constatação a que chegue a partir dos dados.
De qualquer modo, com ou sem triangulação, como bem notam Moreira e Caleffe, a análise – quantitativa ou qualitativa – só atinge nível mais elevado, quando o pesquisador, após uma etapa descritiva de verificação dos dados, realiza a
interpretação dos resultados, que significa identificar os aspectos im- portantes da descrição. Uma vez que o pesquisador tenha organizado os dados, esse estágio pode ser entendido como o da resposta à pergun- ta: “é daí?”. (2008, 152)
A resposta a essa questão, se bem estabelecida, permitirá ao pesqui- sador, talvez, fazer sugestões de mudança, atuando num problema prático – e aqui se fecharia o círculo evidenciado na Figura 2. Esse aspecto é importante para a pesquisa que tenha alguma meta de trans- ferência de seus resultados para efetuar transformações em práticas e contextos sociais.
Em outros termos, voltando a falar sobre o momento da análise, como observam Lankshear e Knobel:
Análise diz respeito a descobrir o que há “dentro” dos dados que cole-
tamos que nos parece importante, e interpretação tem a ver com dizer o que isso “implica” ou “significa” para a questão ou problema – base de nosso estudo. Envolve buscar direções e tendências, padrões e regu- laridades nos dados, assim como o que pareça tratar-se de exceções e variações [...]. A análise é sempre mais do que descrição ou redescrição. Ela nos diz mais do que aquilo que está simplesmente “na superfície” dos dados. (2008, 39)
Porém, para tanto, a análise interpretativa “deve ser baseada em evidência sistematicamente coletada e analisada. Não é a mesma coi- sa que palpite ou intuição” (MOREIRA e CALEFFE, 2008, 153). Como observa Stake, a “interpretação é um ato de composição. O intérprete seleciona descrições e as torna mais complexas, utilizando algumas relações conceituais” (2011, 65). Há evidente continuidade lógica, entre a descrição e a interpretação, como assinala o autor menciona- do; porém, interpretar é mais do que descrever, implicando a oportu- nidade de teorizar os “dados empíricos dentro da perspectiva adotada
no início da pesquisa” (LOPES, 2005, 151). Em certos trabalhos, tais momentos analíticos são bastante mesclados, o que exige maior ca- pacidade analítica e conhecimento teórico do autor.
(25) Os métodos utilizados na análise de dados foram aplicados cor- retamente
Aplicar corretamente os métodos de análise relaciona-se, num nível mais abstrato, à avaliação do quanto as análises – e os próprios dados – são pertinentes com respeito ao problema e às questões da pesquisa. Nesse sentido, a “correção” envolve uma escolha consequente e bem avaliada, exigindo, por isso, algum conhecimento sobre os diferentes métodos de análise. Esta operação, por outro lado, possui dificulda- des e exige capacidade crítica por parte do pesquisador, sobretudo, quando este utiliza dados qualitativos, pois nesse caso a análise é “necessariamente ‘feita sob medida’ para satisfazer as exigências pró- prias de projetos específicos” (ANGROSINO, 2009, 91).
O que se deseja obter com os dados implicará certo tipo de análise. Essa questão permite regressar à discussão do dado de pesquisa como
tema ou recurso, aspecto antes só mencionado. Em determinadas in-
vestigações, o dado que o pesquisador utiliza é um tópico central do problema, ultrapassando seu uso como recurso para o estudo do mes- mo. Por exemplo, se o investigador desejar investigar como o jorna- lismo produz certa representação do professor que utiliza tecnologias em sala de aula, uma amostra de reportagens pode ser usada como
tema. Desse modo, deve ser analisada para perceber como se dá essa
construção de significado, sem que isso o leve a discutir o valor dessas representações com base em outros dados, mas sim na análise da própria construção da linguagem jornalística. Tal preocupação condu- zirá o investigador a um tipo de análise mais densa e aprofundada sobre o material, talvez, utilizando alguma forma de análise do dis- curso.
Outro exemplo é se o investigador tem interesse na autoidentidade de profissionais que utilizam as mídias na educação. Como ela é construída discursivamente? Uma análise em profundidade do dis- curso de certos sujeitos, obtido talvez a partir de entrevistas em pro- fundidade, pode ser útil a essa tarefa. E, neste caso, o que interessa não é a correspondência desse discurso a uma prática, mas sim a sua elaboração pelos indivíduos. Por isso, o dado obtido é muito mais um
Nessa perspectiva, é importante a recomendação que Lankshear e Knobel fazem aos pesquisadores, para que estes elaborem “relatos detalhados das decisões da pesquisa e das razões que estão por trás dessas decisões (isto é, justificação)” (2008, 301). Esta prática seria um meio de explicitar a coerência geral do estudo, podendo incluir a discussão do plano de análise de dados da pesquisa, bem como dis- correr sobre a adequação do mesmo às questões da investigação.
Embora menos padronizadas que as análises quantitativas, as aná- lises qualitativas também requerem, conforme seus diferentes méto- dos, a realização de uma operação – mais ou menos técnica – de organização dos dados empíricos. Assim, os dados de entrevistas são geralmente transcritos e os de observações estruturadas são agregados e contabilizados, preparando as análises. Tais procedimentos exigem atenção e preocupação com a sistematicidade e podem ser expostos, para dar transparência ao processo analítico do autor. Este âmbito de tratamento técnico e mais operacional dos dados também diz respei- to à aplicação correta dos métodos de análise, em suas especificidades. Por isso, num nível mais avançado, é imprescindível o conheci- mento relativo aos critérios e operações recomendáveis na literatura sobre o assunto, a cada um dos tipos de métodos de análise de dados – estatísticos, qualitativos para textos, como a análise de conteúdo ou discurso, entre outros. Conhecer, por exemplo, o papel central que a medida das variáveis tem na análise quantitativa é fundamental para o uso adequado de métodos de análise estatísticos.
Tudo isto ressalta a importância da advertência de Silverman (2010, 93): “A menos que você possa comprovar que sua análise dos dados tem bases concretas e é completa, todo aquele esforço dedicado a acessar e coletar seus dados terá sido inteiramente inútil”. Desse modo, torna-se recomendável o cuidado com o quanto de tempo que o pes- quisador destina, no cronograma de planejamento, a essa tarefa. A análise demanda conhecimento dos dados, tempo para tratá-los e domínio das técnicas de análise.
(26) Os resultados da análise são apresentados claramente
Flick faz uma avaliação sensata sobre dificuldades da apresentação da pesquisa qualitativa, notando que esta tende a ser mais complexa do que no caso da pesquisa quantitativa, principalmente se o pesquisa- dor deseja – como geralmente é conveniente, para favorecer a avalia-
ção do trabalho – não apenas apresentar o estudo e seus resultados, mas a forma como chegou a eles. Já os resultados da pesquisa quanti- tativa, que trabalha muitas vezes com desenhos padronizados, “po- dem ser mais facilmente apresentados na forma de tabelas, números e distribuições. Ao mesmo tempo [...], são frequentemente processa- dos em nível mais elevado de agregação” (2008, 149). Estas caracterís- ticas da pesquisa quantitativa facilitam a comparação entre os resul- tados de diferentes estudos – quando não a replicação de determinada investigação. Este é um dos principais fatores que justificam a rele- vância de apresentar de maneira compreensível e, tanto quanto pos- sível, direta os resultados: o intercâmbio e o diálogo científico.
Ao mesmo tempo, dá mais subsídios ao processo já mencionado de avaliação de um trabalho. Tendo clareza sobre os resultados, podemos compreender a contribuição do estudo e suas possíveis implicações, em termos práticos ou teóricos. Podemos, ainda, perceber o quanto o autor chegou, de fato, a esclarecer o problema, as questões e hipóteses das quais tenha partido. Idealmente, o autor do trabalho discutirá esses pontos, porém – e esse é um ponto destacado, em particular na pesquisa qualitativa – é importante que o investigador forneça dados para que o leitor julgue os resultados, o que se associa à busca por transparência. Os resultados devem também ser apresentados com clareza, aspecto que pode ser favorecido, por um lado, por preocupa- ções com a linguagem por parte de quem redige o trabalho. Esta não deve ser empolada ou confusa . Aliás, pesquisadores que se preocu- pam com a chamada “validade comunicativa” devem atentar para esse ponto, caso pretendam que a versões mais finalizadas de seus relatórios sejam lidas e comentadas pelos participantes. Nessa estra- tégia, tal ação é vista como um elemento para o próprio aperfeiçoa- mento ou fortalecimento dos resultados.
Por outro lado, também pode ser útil a elaboração de sínteses a partir da compilação de resultados de análises apresentadas em dife- rentes momentos da monografia. Em casos como esse, é interessante que haja não somente uma discussão geral – que retome o problema –, mas comentários sobre os próprios resultados (o que poderá ser feito, alternativamente, nas Considerações Finais ou Conclusão), tanto em termos do modo como o pesquisador chegou a eles, quanto do que trouxeram de novo ou confirmaram o que se esperava.
Em verdade, a diferença entre a apresentação de resultados e a Con-
Cf. o quesito sobre Forma e Estilo.
clusão (ou Considerações Finais) de um trabalho varia entre os auto- res, conforme os estilos e as abordagens de pesquisa. Alguns poderão preferir discutir, por exemplo, a relação dos resultados com o estado de conhecimento sobre o assunto durante os capítulos dedicados às análises. Assim, comentariam o modo como as análises efetuadas se relacionam com interpretações de outros estudos sobre o assunto, podendo, aliás, retomar dados da “revisão da literatura”. Outros auto- res podem preferir realizar essa tarefa num capítulo final. Seja como for, esse é um momento reflexivo, de fato, recomendável, para avaliar a contribuição específica de um trabalho. Como nota Angrosino, os “resultados podem confirmar o que já é conhecido e acrescentar no- vos exemplos a uma perspectiva estabelecida. Ou eles podem contra- riar as expectativas e assim estimular futuras pesquisas” (2009, 97). Qualquer uma dessas alternativas é importante e legítima.
As fases conclusivas de uma pesquisa são antecedidas por um tra- balho anterior do qual são, necessariamente, um desenvolvimento. E é importante que este possua continuidade e coerência, em termos do todo: os resultados derivam de análises, que foram feitas a partir de dados coletados sob certo método, com determinada preocupação, decorrente de um problema, questões e hipóteses de pesquisa. Em outras palavras, o estudo científico, como investigação sistemática,
sugere a conveniência de um “seguimento” que leva naturalmente de uma seção [textual] à próxima. Se a pesquisa for adequadamente concebida e planejada, a naturalidade se achará presente. Se a pesqui- sa for mal planejada e não adequadamente imaginada antecipada- mente, então o seguimento natural será substituído por um avanço aos trancos que revelará onde as peças não se ajustam apropriada- mente umas às outras. A pesquisa boa de se ler, claramente apresenta- da e satisfatória em seus resultados não cai do céu no colo de ninguém – os 10% de inspiração têm de ser erguidos em torno de e apoiados em
90% de transpiração. (MANN, 1975, 188)
(27) As tabelas, gráficos, figuras e imagens são utilizadas com corre- ção e auxiliam as análises
Tabelas, gráficos, figuras e imagens (fotográficas ou não) podem cola- borar com a exposição e análises dos dados, possivelmente agrupan- do informações (tabelas e figuras), chamando a atenção para certas características das mesmas (gráficos) e exemplificando aspectos contextuais ou que interessam à pesquisa (imagens). Não deve haver