Qualitative Comparative Analysis (QCA)

A Análise Qualitativa Comparativa ou Qualitative Comparative Analysis (QCA) foi desenvolvida por Charles Ragin em 1987, com o objetivo de servir como um contraponto às abordagens de base quantitativa dominantes, que baseiam suas análises em variáveis e suas

99 relações de dependência. A crítica feita a metodologias desse tipo é no sentido de seus limites em incorporar os processos interpretativos que são próprios da vida social. Segundo essa perspectiva, a maior parte das técnicas estatísticas tradicionais tem abordagens orientadas para as variáveis, o que por consequência acaba por negligenciar a interação e a importância do contexto, não capturando a complexidade das situações em análise.

Desse modo, o método comparativo proposto por Ragin (1987) considera os casos holisticamente, como configurações complexas de atributos formada por um conjunto de variáveis relacionadas. Por meio dessa perspectiva, se assume que os diferentes eventos são produzidos por variáveis que atuam em conjunto, de forma combinada. Assim,

“Variation between na outcome variable and a set of explanatory variables in QCA is not measured variable by variable across situations. Rather, it refers to the diversity of unique conditions, measured case by case using the diferente combinations of variables within cases, that produce the autcome.” (MIETHE e REGOECZI, 2004, p. 50)

Um exame da estrutura dos homicídios requer o uso de um procedimento analítico que permita a investigação da complexa inter-relação entre um grupo de variáveis. Requer, também, uma abordagem analítica que seja dirigida para o caso – isto é, que foque na totalidade dos atributos – ao invés de uma abordagem focada apenas nas variáveis e seus efeitos através de diferentes contextos. Fica claro, portanto, a insuficiência dos procedimentos estatísticos comumente utilizados para lidar com a complexidade de uma análise desse tipo. De acordo com Ragin (2000), o método comparativo proporcionado pelo uso do QCA seria uma alternativa interessante para análises desse tipo, posto que permite que a lógica orientada para o caso seja aplicada para estudos envolvendo diferentes tamanhos de amostras.

“Instead of estimating to what degree a set of independent variables "accounts for" or "contribute to" variation in a particular dependent variable QCA permits an examination of the configurations or combinations of attributes leading to that outcome variable. Variation in QCA refers to the diversity of unique conditions, measured case by case using the different combinations of variable within cases, that produce the outcome. QCA assumes that outcomes are produced by variables acting together, where the effect of any particular variable may be different from one case to another, depending on the values of the other attributes of a case. Hence, context and causal heterogeneity are given preeminent consideration in QCA. ” (MIETHE e REGOECZI, 2004, p. 11)

100 Assim, o QCA constitui-se como uma abordagem bastante frutífera para a análise de homicídios, na medida em que permite mapear a diversidade de configurações existente num conjunto de casos específico – dadas pela combinação de diferentes atributos subjacentes às situações estudadas. A técnica desenvolvida para dar suporte ao método, utiliza a teoria dos conjuntos e a lógica binária da álgebra booleana para implementar uma abordagem comparativa, na tentativa de maximizar o número de combinações que pode ser feito entre os atributos através dos casos investigados, em termos da presença ou ausência das características de interesse. Quando usado para analisar um conjunto de dados categóricos, o software irá listar e contar todas as combinações de atributos e variáveis observadas no conjunto de dados, onde cada tipo de caso é definido pela sua combinação única de atributos.

Ragin (2000) afirma, ainda, que a técnica combina os pontos fortes da análise orientada pela variável e da análise orientada pelo caso, sendo um importante recurso para a sociologia comparativa. De acordo com Miethe e Regoeczi (2004), QCA é concebido a fim de analisar múltiplas configurações ou combinações de atributos que conduzem a um resultado particular. Também resume possíveis variações em termos de combinações de variáveis observadas dentro de casos individuais, preservando, assim, a complexidade das situações, enquanto procuram a simplificá-los, tanto quanto possível (BECKER, 1998).

Ante o exposto, utilizaremos o método comparativo proposto por Ragin (1987), assim como o software Qualitative Comparative Analysis - QCA, no intuito de realizar uma análise simultânea dos dados disponíveis acerca dos homicídios ocorridos na cidade do Recife. Esperamos com isso observar tais fenômenos levando em consideração a sua complexidade, mapeando as possibilidades de combinação das variáveis que darão origem a cada configuração de homicídio específica. Cabe ter em mente que a técnica aplicada não tem pretensões generalizadoras ou probabilísticas e que requer a categorização das variáveis utilizadas de forma binária.

Dessa maneira, a utilização das informações desagregadas provenientes dos diferentes bancos de dados e diferentes técnicas analíticas poderá nos proporcionar uma abordagem configuracional acerca do fenômeno a que nos debruçamos. Ou seja, por meio da construção desse modelo analítico buscamos compreender o homicídio como um evento, combinando aspectos estruturais (perfis sociais, backgrounds dos atores envolvidos) e processuais (dinâmicas transacionais e da interação entre os atores), por meio da seleção e análise de variáveis que remetem à estrutura da situação dos homicídios, tais como as características do

101 ofensor e da vítima (sexo, idade, raça, etc), e elementos contextuais da ofensa, como tipologias de motivação para o crime, a relação existente entre a vítima e o ofensor, o tipo de arma usada, o número de ofensores e vítimas, hora e local do crime, entre outros.

Na tabela abaixo, podemos observar a descrição das técnicas e bases de dados utilizadas, de acordo com os objetivos específicos:

Tabela 3. Técnicas utilizadas de acordo com os objetivos específicos

OBJETIVOS ESPECÍFICOS BASE DE

DADOS TÉCNICA UTILIZADA

Investigar quais são as características ou perfis dominantes de ofensor e de vítima encontrados nos homicídios dolosos ocorridos em Pernambuco

INFOPOL Estatística descritiva: Frequências e percentuais

Investigar as dinâmicas subjacentes às situações de homicídio ocorridas em Pernambuco, por meio da análise dos elementos situacionais da ofensa

INFOPOL DHPP

Estatística descritiva: Frequências e percentuais

Identificar as configurações de homicídio predominantes INFOPOL DHPP Estatística descritiva: Análise de Correspondência Múltipla/ QCA

Investigar se as configurações de homicídios diferem ou se assemelham entre os diferentes subgrupos:

 homens e mulheres  urbano e rural

INFOPOL Estatística descritiva: Análise de Correspondência

Múltipla

Analisar o peso relativo de cada município na produção de homicídios dolosos em Pernambuco, no

período de 2004 a 2012 INFOPOL

Estatística descritiva: Análise de Correspondência

Múltipla

Fonte: Elaboração própria.

As seções seguintes se preocuparão, portanto, das análises propriamente ditas dos dados. Inicialmente, faremos uma discussão sobre o atual cenário do Brasil nos últimos anos no que se refere a esta modalidade criminosa em específico, a fim de contextualizar o presente trabalho. Em seguida, partiremos para a identificação dos modelos de configurações preliminares, a partir dos dados presentes no banco DHPP para, por fim, partir para a análise do homicídio doloso em Pernambuco, entre os anos de 2004 a 2014, a fim de traçar o movimento dos homicídios dolosos no estado nos referidos anos, bem como caracterizá-los e mapear as possíveis configurações de homicídios predominantes.

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