Event History Analysis como metodologia nos estudos de difusão

Conforme apresentado na introdução deste estudo, Meseguer e Gilardi (2008) indicam a importância de novos métodos para a investigação da difusão que consideram a noção de complexidade causal (MESEGUER e GILARDI, 2008). Os autores apresentam, por exemplo, observações referentes à questão do tempo nos mecanismos de difusão, iniciando a noção de que alguns mecanismos são mais importantes nas etapas iniciais de difusão, enquanto outros aparecem em estágios posteriores.

É importante considerar que alguns governos adotam novas políticas porque aprendem a partir de experiências de outros governos, enquanto outros são condicionados a emular e outros são favoráveis ao ambiente competitivo de difusão de políticas públicas. Nessa perspectiva, as novas investigações na área de difusão de políticas públicas precisam procurar metodologias que permitem realizar a distinção dos diferentes mecanismos de difusão de políticas públicas ao longo do tempo.

Ao definir como problema de pesquisa deste estudo as questões referentes a difusão da política de mobilidade urbana no país, torna-se fundamental estabelecer uma definição da estratégia metodológica da compreensão dos fatores que determinaram a origem e desenvolvimento da política nos municípios brasileiros. Partindo desse ponto de vista, a presente investigação se utiliza da metodologia Event History Analysis. Essa metodologia12 está presente nos estudo de vários autores que interessaram em compreender de forma apropriada quais são os aspectos e características que determinam a continuidade de um fenômeno ao longo do tempo.

12_{Pesquisas utilizando a metodologia Event History Analysis podem ser desenvolvidas com dados qualitativos} ou dados quantitativos, ou ainda se utilizando as duas dimensões. A aplicação de modelos estatísticos nessa metodologia é utilizada para desenvolver a estimativa da probabilidade de um evento ocorrer no decorrer de um período do tempo. As estimativas do cálculo utilizado no método estatístico Event History Analysis calculam as chances de um evento ocorrer em determinado período do tempo.

Os estudos que utilizam a metodologia Event History Analysis foram aplicados, tradicionalmente, nas investigações de casos com número reduzido de unidades a serem analisadas (small-N). Recentemente, trabalhos com um grande número de casos (large-N) passaram a ser produzidos pela literatura especializada. King (1994) apregoa que estudar um número de unidades mais elevado possibilita o estabelecer com mais propriedade a inferência causal entre as variáveis (KING, 1994).

Os estudos que utilizam análises estatísticas para uma quantidade maior de casos pode oferecer maior grau de confiança quanto aos resultados (BOX-STEFFENSMEIER e JONES, 1997, 2004a e 2004b). Além disso, a metodologia Event History Analysis permite uma análise mais robusta dos fatores internos e externos da difusão de políticas públicas, o que concede maior robustez a investigação (BERRY e BERRY, 1990, 1992 e 2007; COLLIER E MESSICK, 1975).

O estudo de Berry e Berry (1990) que analisa a adoção de loterias entre governos estaduais nos Estados Unidos representou um avanço significativo no campo teórico metodológico. Os autores começaram a investigar o fenômeno da difusão a partir da utilização da metodologia Event History Analysis, que permite estabelecer uma mensuração do efeito de fatores internos como, por exemplo, o desenvolvimento econômico, fatores externos como redes sociais ou de políticas e fatores estruturais com as relações intergovernamentais. Além da variável proximidade geográfica como influência na adoção de políticas públicas (BERRY e BERRY, 1990).

Essa abordagem que considera modelos estatísticos no cálculo da probabilidade de uma política ser adotada por uma unidade de governo utiliza o ano como unidade de observação do tempo. É importante observar também que os estudos históricos na análise de difusão de políticas públicas que utilizam a metodologia Event History Analysis devem utilizar a maior quantidade possível de variáveis.

A aplicação desse modelo permite realizar uma mensuração do efeito de variáveis internas (desenvolvimento urbano), externas (redes sociais ou políticas) e estruturais (relações intergovernamentais, pertencimento do município a regiões metropolitanas) acerca da adoção de políticas públicas.

A análise de sobrevivência13 é uma técnica estatística em que a variável resposta é determinada pelo tempo até a ocorrência do evento de interesse (falha) que acontece depois de um tempo pré-definido. Nos estudos de sobrevivência podem acontecer observações parciais da resposta, conhecido como censuras. De acordo com Carvalho (2011) a censura é compreendida como uma observação incompleta do estudo por não possuir observação quanto a data de ocorrência do desfecho (falha).

Sendo o tempo t uma variável aleatória não negativa, que representa o tempo de falha de um determinado elemento, é indicada na análise de sobrevivência a utilização da função de sobrevivência ou função de taxa de falha (ou risco). Nesse caso, a probabilidade de uma observação especifica sobreviver até um determinado tempo t é definida como função de sobrevivência (COLOSIMO e GIOSO, 2006).

Em determinado estudo de casos homogêneos é necessário a utilização de distribuições contínuas univariadas, de modo que seja viável modelar o tempo de duração do evento. Considerando que exista heterogeneidade entre os casos podendo afetar o tempo de duração, devemos então utilizar um modelo de regressão, tendo como variável resposta o tempo14 de vida e como variáveis independentes as covariáveis.

13_{A análise de sobrevivência é amplamente utilizada em disciplinas, como, por exemplo, medicina, economia} e engenharia, ela ainda não foi incorporada de forma completa pelas ciências sociais. O termo análise de sobrevivência surgiu a partir de pesquisas biomédicas, o método originou-se do interesse de pesquisadores no estudo da mortalidade, levando em conta o tempo transcorrido entre o diagnóstico de uma determinada doença e a morte do paciente (GUO, 2010). A análise de sobrevivência pode ser definida como o conjunto de procedimentos estatísticos utilizados para investigar dados em que a variável tempo é importante. 14_{Diferente de variáveis quantitativas e discretas, a variável tempo possui características específicas que}