PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS QUALITATIVOS

Contrariamente à análise quantitativa, não existem regras únicas ou consensualmente aceites para a análise de dados qualitativos (somente várias linhas orientadoras para o processo) (Spencer, Ritchie & O’Connor, 2003; Creswell, 2011). Uma abordagem típica na análise qualitativa envolve a procura de temas emergentes, algo comparável (mas não equivalente) às “variáveis” da investigação quantitativa, o mesmo sucedendo com as relações entre temas (categorias), passíveis de serem exploradas como se fossem uma espécie de “tabulações cruzadas”/ correlações (Veal, 2006).

Um processo de análise qualitativa tem como principais características (Creswell, 2011):

ser um processo indutivo - parte do particular/dados detalhados para os códigos e temas gerais.

Contudo, Yin (2011) salienta que apesar de esta abordagem estar presente na maioria das investigações qualitativas, a opção por uma abordagem dedutiva pode ser de grande utilidade em certas circunstâncias como, por exemplo, permitir que se inicie a análise com alguns conceitos (categorias) relevantes já definidos em vez de se estar à espera que estes emerjam posteriormente. Há, todavia, um risco de perda prematura de quaisquer novas perspetivas sobre o fenómeno que se procura compreender (idem). O processo de análise de dados no âmbito deste trabalho utiliza um misto das duas abordagens – indutiva e dedutiva;

recolha de dados e a sua análise serem atividades que decorrem simultaneamente

(contrariamente ao que sucede nas tradicionais abordagens da investigação quantitativa); fases do processo serem iterativas – movimento constante entre a recolha e análise de dados;

ser efetuada uma análise de cada vez e os dados serem lidos várias vezes (visando desenvolver

uma compreensão mais profunda sobre a informação recolhida). Logo, este é sempre um processo bastante moroso, qualquer que seja a estratégia utilizada (Spencer et al., 2003); ter por base uma investigação “interpretativa” – avaliação pessoal do investigador sobre como

uma descrição se ajusta a determinada situação. Esta interpretação difere de investigador para investigador, não significando que uma certa interpretação possa ser a melhor ou a mais exata. Significa somente que cada investigador traz a sua perspetiva à interpretação. Veal (2006) afirma, por exemplo, que a familiaridade do investigador com o local de investigação bem como com as atividades recreativas e turísticas realizadas pelos visitantes poderá contribuir para uma melhor interpretação dos dados recolhidos.

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O processo de análise de dados qualitativos varia conforme o tipo de estratégia utilizado no plano de investigação. Assim, um estudo de caso ou uma investigação etnográfica implica a descrição detalhada do cenário onde decorre o fenómeno ou dos participantes, seguida da análise dos dados por temas ou categorias, enquanto uma investigação fenomenológica recorre à análise de declarações com um determinado sentido e à produção de “unidades de significado” (Creswell, 2009), visando captar/ desvendar a sua “essência” (Berg, 2001). Considerando que este trabalho específico pode ser definido como um estudo de caso fenomenológico (Stake, 2005) foi assim utilizado, no processo de análise de dados, um misto dos dois tipos de estratégias atrás referidos. Segundo Creswell (2011: 237), a análise de dados qualitativos desenrola-se, comummente, ao longo de seis etapas, nem sempre sequenciais: 1) preparação e organização dos dados (por exemplo, a transcrição das entrevistas realizadas, registo das notas de campo num ficheiro de texto, digitalizar documentos, etc.); 2) exploração inicial dos dados durante o processo de codificação dos mesmos; 3) utilização dos códigos para desenvolver uma “imagem” mais global dos dados – construção de descrições e temas; 4) apresentação dos resultados através de narrativas e esquemas visuais/ imagens; 5) interpretação do significado dos resultados através de uma reflexão pessoal sobre o impacte dos mesmos e sobre o tipo de informações providenciado pela literatura sobre estes; 6) desenvolvimento de estratégias para validar a precisão dos resultados.

A tarefa (morosa) de transcrição das várias entrevistas realizadas no decorrer desta investigação envolveu vários investigadores e colaboradores do projeto ORTE. Apesar de existirem diversos sistemas de transcrição disponíveis, com diferentes padrões de exatidão, ainda não foi estabelecido uma norma consensual (Flick, 2009). Segundo este autor, se um dado trabalho não se encontra inserido no âmbito de um estudo analítico linguístico e de conversação (caso desta investigação) não se justifica a aplicação de um padrão exagerado de exatidão nas transcrições. Logo, de forma a simplificar a leitura e análise dos dados transcritos optou-se por uma forma de representação escrita baseada na ortografia padrão (normas da linguagem escrita), ou seja, não tendo em conta as peculiaridades da linguagem falada, tais como palavras mal pronunciadas, mas tentando ser o mais fiel possível ao que o entrevistado pretendia transmitir (Kowal & O’Connell, 2004). Todavia, procurou-se fazer o registo das breves pausas efetuadas pelo entrevistado (representadas por reticências), de algumas expressões fonéticas (como, por exemplo,”ahh” ou “humm”), de algumas emoções (caso dos “risos”, palavra transcrita entre parênteses curvos), e de alguns coloquialismos locais. No caso de alguma informação extra, por exemplo, alguém que interrompeu o interlocutor a meio de uma frase e acrescentou algo, colocaram-se esses dados entre parênteses curvos. Sempre que o sentido de algum pedaço de texto transcrito não fosse óbvio para o leitor ou o investigador quisesse acrescentar uma nota contextual, colocou-se essa informação dentro de parênteses retos. Em cada parágrafo transcrito o entrevistado foi, geralmente, definido através da letra R (resposta), enquanto a questão realizada pelo entrevistador foi, geralmente, definida através da letra P (pergunta).

Tendo em conta possíveis questões éticas relacionadas com a confidencialidade dos dados, todo o material relativo às entrevistas não foi etiquetado com o nome real dos participantes ou das instituições mas antes com um código fictício (Veal, 2006). Assim, no âmbito da investigação ORTE

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foram atribuídas determinadas letras seguidas de um número, de acordo com o tipo de entrevistado. Por exemplo, aos visitantes foi atribuído o código T, à população o código P, aos agentes da oferta o código AO e aos agentes de planeamento e desenvolvimento o código APD. Na seção de resultados do presente relatório final de investigação (Capítulo 7) não foi apresentada a transcrição integral de cada entrevista realizada mas antes uma interpretação pessoal do investigador sobre a informação recolhida, sustentada por meio de exemplos específicos/ pequenos excertos selecionados (Vanderstoep & Johnston, 2009).

Todas as entrevistas foram submetidas a uma análise de conteúdo, envolvendo um processo de codificação e categorização dos discursos originais dos entrevistados. A análise de conteúdo, apesar de não ter uma definição universal, pode ser descrita como uma técnica que permite examinar dados não numéricos e não estruturados – provenientes de questões abertas, documentos variados (como jornais, panfletos turísticos, etc.) ou notas relativas a observações, imagens e fotografias, entre outros – de forma sistemática (Finn et al., 2000), reduzindo a informação inicial em partes mais pequenas e relevantes de modo a facilitar a análise (Weber, 1990). A segmentação de texto ou de imagens a partir dos dados originais integra o processo de codificação (Creswell, 2009). A atribuição de uma classificação/ atributo (codificação descritiva) e de um determinado significado (codificação interpretativa) a esse conteúdo irá permitir a sua inserção num sistema de categorias (Souza, Costa & Moreira, 2011a). Como refere Berg (2001: 248), “as categorias nas quais codificamos o conteúdo dos nossos itens variam de acordo com a

natureza da investigação e com as especificidades dos dados”. O investigador pode construir estas

categorias de acordo com a informação que emerge dos dados recolhidos (e designá-las com termos baseados na linguagem do participante ou termos derivados do senso comum) e/ou utilizar categorias pré-definidas com base na teoria existente (Dey, 1993; Creswell, 2009).

Existem vários tipos de software de apoio à análise qualitativa no mercado como, por exemplo, o NVivo, Atlas.ti, MaxQDA, que auxiliam os investigadores a realizarem e obterem uma análise mais sofisticada e rápida (Finn et al., 2000; Souza et al., 2011a) No âmbito do projeto ORTE, optou-se pelo uso da aplicação informática WebQDA44 - Web Qualitative Data Analysis pois, como refere Souza et al. (2011a), este software desenvolvido totalmente em Portugal é, para já, o único (dos atrás mencionados) que pode ser utilizado em rede por vários investigadores num ambiente colaborativo e distribuído como a internet pode oferecer. Desta forma, acedendo ao WebQDA pela internet (sem necessidade de instalação do programa no computador), foi possível estarem vários investigadores do projeto ORTE a efetuar, em simultâneo, o processo de codificação dos dados qualitativos, permitindo que cada um visualizasse o trabalho dos outros em tempo real. No contexto da análise de conteúdo, o processo de criação e de aplicação de um esquema de codificação (quer seja feito manualmente ou por computador) envolve vários passos, sendo que Weber (1990) definiu um procedimento de oito etapas, descrito na FIGURA 11, e que serviu de linha orientadora para o processo de codificação realizado no âmbito do projeto ORTE.

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FIGURA 11 – Procedimento para o desenvolvimento de um esquema de codificação Fonte: adaptado de Weber, 1990: 21-24

Etapa 1

Definir a unidade base de codificação -> se será representada por uma palavra, pelo sentido da

palavra, por frase, por tema, por parágrafo ou texto integral (contudo, quanto maior a unidade de análise menor será o grau de fiabilidade sobre a informação codificada). Nesta investigação, como se pretendia o nível semântico (unidades de significação) e não o nível linguístico (Bardin, 1979) recorreu- se ao tema, a forma de codificação que leva a comparações mais detalhadas e sofisticadas.

Etapa 2

Definir as categorias a criar -> 1) se e quais as que serão mutuamente exclusivas (os itens são

colocados numa só categoria) e as inclusivas (os mesmos itens são colocados em mais do que uma categoria); 2) o nível de abrangência de cada categoria (por exemplo, uma categoria denominada "impactes do turismo" é mais abrangente que uma de "impactes socioculturais do turismo", e esta por sua vez mais abrangente que uma de "impacte na fixação de população", e por aí adiante). Nesta investigação foram criadas categorias inclusivas e exclusivas.

Etapa 3

Testar a codificação numa amostra de texto -> verificando, assim, se existem ambiguidades nas regras

e se é necessário efetuar uma revisão do esquema de classificação.

Etapa 4

Verificar a precisão -> ou seja, se o texto é corretamente codificado pelo software (no caso específico

desta investigação verificou-se que certos segmentos de texto codificados apresentavam alguns problemas de legibilidade dado que o software utilizado - WebQDA - substituía, por exemplo, as reticências e aspas do documento Word por pontos de interrogação).

Verificar a fiabilidade da codificação -> efetuada pelo(s) investigador(es).

Etapa 5

Rever as regras de codificação ou tentar corrigir o software -> em resposta à etapa 4, caso a

qualidade da codificação seja insuficiente ou se verifiquem erros na codificação.

Etapa 6

Regressar à etapa 3 -> as vezes necessárias até se obterem níveis satisfatórios de fiabilidade e de

precisão.

Etapa 7

Codificar todo o texto.

Etapa 8

Avaliar os níveis de fiabilidade e de precisão -> após codificar todo o texto, considerando que erros

podem sempre ocorrer, derivados da 'componente humana' ou do software em uso. Por exemplo, o cansaço resultante da tarefa repetitiva de codificação poderá levar a que o codificador comece a introduzir pequenas e subtis mudanças nas regras de codificação no decurso do projeto.

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O software WebQDA (FIGURA 12) engloba três partes (Souza et al., 2011a):

FIGURA 12 – Visão geral do sistema de Codificação do WebQDA (parte 2) Fonte: elaboração própria (a partir da aplicação informática - versão 1.0)

1. Fontes – espaço onde o investigador coloca e organiza os vários tipos de dados recolhidos quer