Forma de análise

Foi utilizado o software NVivo 11 para a Análise de Conteúdo. “O NVivo é um programa para análise de informação qualitativa que integra as principais ferramentas para o

trabalho com documentos textuais, multimétodo e dados bibliográficos” (ALVES; FIGUEIREDO FILHO; HENRIQUE, 2015, p. 125). Visto o grande avanço tecnológico e o desenvolvimento do software, em 1995 foi fundado o Qualitative Solutions Research (QSR)

International por Tom e Lyn Richards. Em 1999 foi desenvolvida a primeira versão do NVivo.

Atualmente, o software está na sua 12 versão, oferecendo diversas ferramentas para uma análise mais eficiente (ZAMAWE, 2015; QSR INTERNATIONAL, 2018e). Esse software possibilita uma melhor organização das informações obtidas nos mais diversos meios. O NVivo, além de possibilitar uma análise qualitativa, possibilita uma análise quantitativa dos dados, como frequência de palavras e seus sinônimos presentes no material.

O NVivo é um programa que auxilia no processo de Análise de Conteúdo, principalmente pela familiaridade apresentada com o software Word da Microsoft. Entretanto, pesquisadores têm papel fundamental no desenvolvimento do trabalho. Zamawe (2015) aponta que o NVivo “[…] works well with wide range of qualitative research designs and data analysis

methods such as discourse analysis, grounded theory, conversation analysis, ethnography, literature reviews, phenomenology, and mixed methods.” (p. 13). Tendo ferramentas que

possibilitam criar, exportar e editar; organizar e classificar dados; codificar; memos21 e comentários; vincular ideias, temas e informações; trabalha com documentos, áudio, imagens e vídeos; trabalhar com planilhas e banco de dados; revisão de literaturas e bibliografias; visualização de padrões e conexões; coleta e análise de dados on-line. Ademais, o programa possibilita a operacionalização e agrupamento de informações que possuem proximidade (GUIZZO; KRZIMINSKI; OLIVEIRA, 2003; ALVES; FIGUEIREDO FILHO; HENRIQUE, 2015) (Quadro 4).

Quadro 4 _ Principais funções do NVivo

Função Descrição da Função

Criar, exporta e editar

Documentos no Microsoft Word, arquivos de áudio, planilhas do Microsoft Excel, tabelas de banco de

dados do Access, tabelas de banco de dados do ODBC, arquivos de vídeo e clipes de mídia, páginas

da WEB e PDFs on-line, dados de mídia social do Facebook, do LinkedIn e do Twitter, fotos e imagens

21 _{Segundo o QSR International, memos seriam notas que possibilitam anotações, gravações de ideias,} interpretações, percepções do material/projeto. Se tornam partes importantes para a análise dos dados (QSR INTERNATIONAL, 2018b)

Função Descrição da Função

digitais e criação de documentos dentro do próprio programa.

Organizar e classificar dados Reunir fontes que possuem as mesmas características no mesmo lugar.

Codificação Reunir todos os seus materiais sobre um tema, ideia ou tópico por meio da ‘codificação.

Memos e comentários

Criar anotações sobre um determinado conteúdo. Esses memos funcionam como notas que podem ser

facilmente alteradas. Vincular ideias, temas e

informações

Usar hyperlinks para vincular referências selecionadas a arquivos fora do seu projeto do NVivo. Trabalhar com documentos,

áudios, imagens e vídeos

Arquivos de mídia mesmo sem transcrição e criar transcrições a partir de áudios ou vídeos. Trabalhar com planilhar e

banco de dados

Reunir automaticamente respostas com base em dados demográficos.

Revisão de literaturas e bibliográficas

Importar dados bibliográficos de softwares de gerenciamento de referências.

Visualização de padrões e conexões

Criação de gráficos, nuvens, análise de cluster e mapas de conexão.

Coleta e análise de dados on- line

Facebook, Twitter, Youtube, PDFs on-line e dados de mídias sociais.

Fonte: Alves, Figueiredo e Henrique (2015, adaptado)

Inicialmente, foi construído um mapa mental (mind maps) (Figura 3), que, segundo Lima e Manini (2016, p. 81), “[...] são representações que tentam mapear, externalizar, simular e se aproximar do processo cognitivo humano e das inter-relações e conexões que ocorrem no cérebro.”. Desse modo, o mapa mental é uma técnica de representação que utiliza de métodos para auxiliar no processo de estruturação e planejamento, favorecendo o brainstorming. É organizado de modo hierárquico, onde é apresentado categorias e subcategorias oportunizando uma melhor discussão das ideias, possibilitando a exploração das expectativas iniciais relacionadas com as finais (LIMA; MANINI, 2016; QSR INTERNATIONAL, 2018c). A categoria esporte foi organizada como uma ideia flutuante, pois entende-se que os comentários permeiam o processo de inclusão dentro desse contexto.

Figura 3 _ Mapa Mental: organização das ideias para análise Fonte: Os autores (2019)

Concomitantemente, foi estruturado um mapa conceitual (concepts maps) (Figura 4). O mapa conceitual proporciona uma visualização das diferentes articulações existentes no documento a ser analisado (QSR INTERNATIONAL, 2018a). Assim, foi utilizado o eixo de ideias para a organização desse mapa. Nele é possível visualizarmos uma pessoa na cor cinza que representa todos os atores que expuseram suas ideias na publicação da página “Quebrando

o Tabu”. Essa relação é possível verificar pelo conector22 _{existente. Nessa perspectiva, foi} possível distinguirmos dois grupos que possuem concepções diferentes acerca do ingresso de pessoas transexuais na Superliga Feminina de Voleibol 2017/2018, demarcados pela imagem de pessoas com diferentes cores. A cor azul identifica as pessoas que são favoráveis ao ingresso e a cor vermelha para pessoas que são contrárias à inclusão. Essa distinção se originou da prerrogativa, hipotética, de que nos comentários realizados haveria pessoas com opiniões diferentes, apontando diversas justificativas.

Figura 4 _ Mapa Conceitual: organização dos atores favoráveis e contra o processo de inclusão. Fonte: Os autores (2019)

O mapa conceitual também foi dividido em subcategorias identificadas pelo desenho de notas e de cores diferentes. Do lado “a favor”, foi possível pensar que há pessoas que compreendem os conceitos de Gênero e Sexualidade, as políticas públicas inclusivas e as políticas esportivas. Do lado oposto, há pessoas que desconhecem os conceitos de Gênero e

Sexualidade, baseiam-se somente em concepções biológicas e são hostis sobre o processo de inclusão e reconhecimento identitário. Apesar de pensar e estruturar na dicotomia a favor e contra o processo de inclusão, devemos pensar que há outras diversas possibilidades de manifestações de pensamentos e de comportamentos acerca da inclusão de pessoas transgêneras, sobretudo as pessoas transexuais nos esportes.

Após a organização desses dois mapas, as unidades levantadas no mapa mental foram transformadas em nós ou nodes (em inglês). Segundo o site QSR International (2018d), “A

node is a collection of references about a specific theme, case or relationship. You gather the references by 'coding' sources to a node” (s/p). Esses nós, por sua vez, foram considerados

como as categorias e subcategorias de análise, possibilitando uma melhor visualização dos padrões emergentes e ideias (GUIZZO; KRZIMINSKI; OLIVEIRA, 2003; QSR INTERNATIONAL, 2018d). Relembrando o que foi mencionado nos itens 2.1.2 e 2.1.3 desta tese, a abordagem e organização das ideias foram a partir das categorias semântica e léxica, ou seja, a temática e a classificação das palavras e seus sentidos. Após a organização dos comentários que se enquadram nos nós, foi realizada a codificação do material para uma melhor exploração dos conteúdos, que em seguida foram relacionados e articulados com a literatura existente acerca de gênero, sexualidade e esportes.

Por fim, foi realizada uma análise quantitativa, consultando a frequência de palavras. Essa consulta tem como finalidade “Encontrar as palavras ou conceitos que ocorrem mais frequentemente” (QSR INTERNATIONAL, 2018d, s/p), isto é, teve como objetivo consultar as palavras que são mais salientadas, assim como a temática que ocorre com maior frequência. Primeiramente foram analisados os comentários como um todo, para então analisarmos os nós individualmente. Para que essa consulta ocorresse, foi atribuído como critério para a consulta de frequência de palavras, as seguintes formas: exibir 100 palavras mais frequentes quando analisado o material de forma global, enquanto foi analisado as 20 palavras mais frequentes das categorias e subcategorias. Foi definido o comprimento mínimo de quatro letras, agrupando com sinônimos. Alguns comentários foram excluídos por não se enquadrarem em nenhuma das categorias organizadas. Foram excluídos artigos definidos e indefinidos, advérbio de lugar e de ordem. Todos os comentários foram organizados ao final deste trabalho, respeitando a privacidade dos atores (Anexo 1). Foram 623 comentários analisados, distribuídos em treze comentários principais seguidos de suas respostas, considerados pelo sistema número do

Facebook como os mais relevantes. Participaram dos comentários e respostas 218 atores de

gêneros e identidades de gêneros diferentes, não evidenciados no momento de omissão dos nomes.

CAPÍTULO 3. CAMPO DE PESQUISA: REDES SOCIAIS, INTERAÇÃO SOCIAL E