Essa sessão tem como objetivo descrever o conjunto de procedimentos metodológicos que vão ser utilizados na pesquisa, assim como o método, tipo, instrumento de coleta de dados, técnica de análise e amostra de dados.
3.1 Quanto ao Método e Tipo de Pesquisa
De acordo com Merrian (1998), a pesquisa qualitativa ocupa um reconhecido lugar entre as várias possibilidades de se estudar os fenômenos que envolvem os seres humanos e suas intricadas relações sociais estabelecidas em múltiplos ambientes. Trata-se de um conceito que envolve uma gama de técnicas e procedimentos interpretativos, que procuram essencialmente descrever, decodificar e traduzir o sentido de eventos ou fenômenos do mundo social. Vergara (2010) acrescenta que a pesquisa descritiva expõe as características de determinada população ou fenômeno, estabelece correlações entre variáveis e define sua natureza.
Foi adotada uma pesquisa qualitativa do tipo descritiva exploratória, que pode ser definido como o que se aplica ao estudo da história, das relações, das representações, das crenças, das percepções e das opiniões, produtos das interpretações que os humanos fazem a respeito de como vivem, constroem seus artefatos e a si mesmos, sentem e pensam (MINAYO, 2010). A escolha metodológica justifica-se pela escassez de estudos encontrados que buscam explicar ou descrever os efeitos entre Inteligência Competitiva e os métodos e ferramentas que integram o Big Data, sendo esse tema amplo e complexo, tornando difícil a realização de seu estudo fora do contexto onde ocorre.
3.2 Instrumento de Coleta de Dados
As entrevistas “em profundidade” são adequadas para campos de estudos em que há pouco conhecimento sobre o fenômeno estudado ou onde percepções detalhadas são necessárias a partir de pontos de vistas individuais (OLIVEIRA; MARTINS; VASCONCELOS, 2010). As entrevistas estruturadas são elaboradas por questionário totalmente estruturado em que as perguntas são previamente formuladas com o cuidado de não fugir a estas (BONI; QUARESMA, 2005).
Com isso, os dados foram coletados por entrevistas em profundidade com roteiro estruturado, de acordo com Creswell (2007). O roteiro de entrevistas a ser utilizado encontra-
se no Apêndice I, sendo que, para a sua elaboração foi utilizada a Matriz de Amarração que consta no Apêndice II.
3.3 Técnica para Análise de Dados
Para Kerlinger (2007), a análise de conteúdo é um método para analisar e estudar as comunicações, documentos, livros e cartas de maneira sistemática e objetiva. Para Vergara (2010), a análise de conteúdo é considerada uma técnica para o tratamento de dados que tem como fundamento identificar o que está sendo dito a respeito de um determinado tema. Presta- se tanto aos fins exploratórios e de descoberta, quanto à verificação, à confirmação ou não de hipóteses ou suposições preestabelecidas. Exige categorias exaustivas, mutuamente exclusivas, pertinentes e objetivas e pode tratar grandes quantidades de dados, bem como armazenadas com auxílio de programas de computador, preservando a interpretação do pesquisador (VERGARA, 2010).
Bardin (2011) define a análise de conteúdo como um conjunto de técnicas de análise das comunicações que visam a obter, por meio de procedimentos sistemáticos e objetivos de descrição do conteúdo das mensagens, indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimento às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens.
Portanto, os dados foram analisados de acordo com a análise de conteúdo, na perspectiva de Bardin (2011). Os critérios de categorização, ou seja, escolha de categorias é uma forma de pensamento e reflete a realidade, de forma resumida, em determinados momentos, na perspectiva da análise do conteúdo, as categorias são vistas como rubricas ou classes que agrupam determinados elementos, reunindo características comuns. No processo de escolha de categorias, adotam-se os critérios semântico (temas), sintático (verbos, adjetivos e pronomes), léxico (sentido e significado das palavras-antônimo ou sinônimo) e expressivo (variações na linguagem e na escrita). Ainda de acordo com Bardin (2011), a análise de conteúdo é organizada sobre três polos cronológicos: pré-análise, exploração do material e tratamento de dados e interpretação (grifo nosso):
1) pré-análise: que se refere à seleção dos materiais e à definição dos procedimentos metodológicos que serão seguidos;
2) exploração do material: que consiste essencialmente em operações de codificação, decomposição ou enumeração com base em regras previamente formuladas;
3) tratamento dos dados e interpretação: que possuem o papel de geração significativos de inferências dos resultados da investigação feita pelo pesquisador.
Os polos cronológicos, por sua vez, são distribuídos nas etapas de Preparação, Codificação, Categorização e Inferência (grifo nosso), os quais estão descritos a seguir.
• Preparação: é a fase de organização, corresponde a um período de intuições, tem por objetivo tornar operacionais e sistematizar as ideias iniciais, conduzindo um esquema preciso do desenvolvimento das operações sucessivas, estabelecendo um programa flexível e preciso.
• Codificação: é o processo pelo qual os dados brutos são transformados sistematicamente e agregados em unidades de registro, as quais permitem uma descrição exata das características pertinentes do conteúdo.
• Unidade de Registro: pode ser de natureza e de dimensões variáveis e possui certa ambiguidade no que diz respeito aos critérios de distinção. Do ponto de vista prático, consiste em recortes em nível semântico, por exemplo, o “tema”, enquanto que outros são feitos em um nível linguístico, como a “palavra” ou a “frase”, um conjunto de unidades de registros geram o significado extraído de uma determinada mensagem. • Unidade de Significado: uma análise temática consiste em descobrir os "núcleos de
sentido" que compõem a comunicação e cuja presença, ou frequência de aparição, podem significar algo para o objetivo analítico escolhido. A unidade de significação corresponde ao segmento de conteúdo considerado unidade de base, visando à categorização e à contagem de frequência.
Regras de Enumeração: é necessário fazer uma distinção entre a unidade de registro (o que se conta) e a regra de enumeração (o modo de contagem). Qualquer escolha de uma regra (ou de várias regras) de enumeração assenta numa hipótese de correspondência entre presença, frequência, intensidade, distribuição, associação, presença, frequência, intensidade e distribuição.
Categorização: é uma operação de classificação de elementos constitutivos de um conjunto por diferenciação e reagrupamento segundo o gênero (analogia), com critérios
previamente definidos. As categorias são rubricas ou classes, as quais reúnem um grupo de elementos (unidades de registro, no caso da análise de conteúdo) sob um título genérico. Este agrupamento é realizado em razão das características comuns entre os elementos. O critério de categorização pode ser semântico, sintático, léxico e expressivo.
• Inferência: trata-se da operação intelectual de derivar conclusões a partir de premissas conhecidas ou decididamente verdadeiras. Na análise de conteúdo, existem dois tipos de inferências:
1) inferências específicas: quando se procura responder às perguntas do tipo "será que o país A tem intenções de atacar o país B?;
2) inferências gerais: quando se pretende saber se existe uma lei relacional em que o aumento do nível pulsional do locutor seja acompanhado pela simplificação e normalização das suas escolhas semânticas e estruturais.
Este conjunto de técnicas tem como objetivo dar o devido suporte ao atendimento das necessidades dessa pesquisa no que tange à análise dos dados coletados com a utilização do instrumento de coleta. Com base nas técnicas descritas anteriormente, foi elaborada a Figura 17, apresentada a seguir, que representa o macroprocesso da análise de conteúdo.
Figura 17: Macroprocesso de análise dos dados
3.4 Amostra da Pesquisa
Segundo Creswell (2007), uma amostragem de conveniência é indicada em casos em que o investigador precisa utilizar grupos formados naturalmente, como, por exemplo, uma sala de aula, uma organização ou unidade familiar. Os personagens devem ser designados de acordo com suas características ou atributos que, nesse estudo, se caracteriza por suas atividades profissionais e ambiente em que se está inserido.
De acordo com Maykut e Morehouse (1994), a amostra em pesquisa qualitativa deve ser constituída por respondentes que tenham se destacado em suas atividades e detenham informações consideradas de fato úteis para o entendimento do problema pesquisado.
Dessa maneira, foram selecionados quatro especialistas e gestores que trabalham com o conjunto de técnicas e ferramentas que compõem o ecossistema de Big Data. Com isso, está sendo projetado o preenchimento da lacuna identificada no estudo bibliométrico que apontou para a falta de estudos com investigação empírica da ótica corporativa no ambiente em que os fenômenos (Big Data e Inteligência Competitiva) ocorrem e se influenciam.