Software na análise quantitativa de dados

A história da participação de técnicas automatizadas para a pesquisa social começou ainda no séc. XIX como menciona BABBIE (1999), precisamente em 1801 quanto o francês Joseph Marie Jacquard revolucionou a indústria têxtil através da invenção de um tear automático cujo efeito espalhou-se para as mais improváveis instâncias da vida.

[…] Jacquard inventou um tear audomático que recebia instruções de cartões perfurados. À medida que uma série de cartões passava pelo 'leitor' do tear, toquinhos de madeira passavam pelos burados dos cartões e o tear traduzia aquela informação em padrões de trançado. Para criar novos padrões, Jacquard só precisava furar orifícios apropriados em novos cartões e o tear respondia de acordo. O ponto a observar é que informação (neste caso, um padrão desejado de trançado) podia ser

condificada e armazenada sob a forma de buracos num cartão e subsequentemente

recuperada por uma máquina”. (BABBIE, 1999, p. 280).

O tear automático permitiu o desenvolvimento de formas de se lidar com a informação e codificá-la de modo inédito. Outro marco importante ressaltado pelo autor ainda no séc. XIX que rompeu com padrões para se lidar com a informação nos ocorreu nos Estados Unidos, durante o censo de 1890. A cada 10 anos, a Constituição americana exigia um censo completo da população, mas à medida que a população crescia, igualmente, a tarefa de contá- la tornara-se mais complexa. O autor cita que, no decênio anterior, em vigência do Censo de 1880 que apontou como resultado mais de 62 milhões de pessoas, o Bureau of the Census -

Agência governamental encarregada pelo censo nos EUA demorou nove anos para finalizar as tabulações, ou seja, quase uma década após a contagem. Diante desse problema, um ex- funcionário do Bureau, Herman Hollerith apresentou novas sugestões:

Como jovem professor de engenharia do MIT, [Hollerith] propôs adaptar os cartões de Jacquard à tarefa de contar a população. À medida que as contagens locais eram feitas, eram transformadas em orifícios em cartões. Então, uma máquina de tabulação, criada por Hollerith, lia os cartões e fazia a contagem da população no país”. (BABBIE, 1999, p. 208).

A máquia de tabulação de Hollerith foi alugada, na época, por US$750.000,00 e o resultado do Censo de 1890 foi conhecido seis semanas após a coleta de dados. BABBIE (1999) explica que a empresa fundada por Hollerith continuou a perseguir novas invenções que automatizavam processos para se lidar com a informação e “[...] fundiu com outras empresas pioneiras e, eventualmente, mudou o nome para International Business Machines

Corporation – IBM”. (BABBIE, 1999, p. 281). Pode-se observar, através do exemplo do

autor, a maneira como a invenção de métodos por meio de soluções tecnológicas resultam em novos negócios e serviços quase sempre lucrativos. E, se não o são num primeiro momento, contribuem para a reificação de novas invenções que por sua vez podem resultar em novos negócios e serviços.

Na década de 1950 os cartões perfurados, conhecidos como cartões IBM foram adaptados por pesquisadores para armazenagem e recuperação de dados oriundos de pesquisas por questionário. A lógica do método de codificação e armazenagem da informação orienta, até hoje, certas maneiras de se lidar e recuperar dados segundo BABBIE (1999, p. 281). Ao fim da década de 1970, as análises computacionais de dados de pesquisa eram realizadas em departamentos centralizados que possuíam os chamados mainframe, até os quais os pesquisadores precisavam levar os dados para processamento e análise. (BABBIE, 1999, p. 284).

Com a chegada de microcomputadores aos laboratórios de pesquisa na década de 1980, SCHÄFER (2011) e expansão da capacidade de memória provocaram a demanda por software que realizavam a análise de dados automática para a pesquisa social, contudo sujeito às limitações de capacidade de armazenamento dos micros. GRAWITZ (1993) comenta sobre essas limitações e as imposições do software por meio de novas linguagens ao planejamento de variáveis e procedimento na pesquisa social:

O uso do computador: uma máquina eletrônica é útil quando muitos passeios envolvem um grande número de operações. [...] A máquina funciona apenas sobre os elementos que lhe foram dadas. Você deve programar o computador, ou seja,

referir-se aos problemas, inevitavelmente, em termos matemáticos, isso é chamado de um algoritmo de busca. (GRAWITZ, 1993, p. 395).

Em resposta à demanda, aceitação e uso por parte de pesquisadores, o desenvolvimento e adaptação de software designados tanto à automatização de análises tanto quantitativas quanto qualitativas cresceu legitimanto métodos e “ferramentas” para se lidar com dados. Ao final da década de 1990, BAZELEY (1997) comenta que a entrada de computadores nos laboratórios de pesquisa e o desenvolvimento de programas que ofereciam pacotes para análise automatizada de dados, dentre eles o mais famoso - Statistical Package

for Social Sciences, conhecido pela sigla SPSS disponível por mais de 25 anos e adquirindo

constantes modificações, versões aprimoradas a partir do uso, melhorando assim restrições e tratamento de dados para pesquisadores das ciências humanas.

Contudo, o autor faz referência explícita à antinomia do desenvolvimento de software para análise qualitativa de dados como precursora para inovações em pacotes de software estatístico que passaram a apresentar aplicação de algoritmos genéticos e outros procedimentos de mineração de dados permitindo a integração de métodos qualitativos e quantitativos aos dados. “[...] alguns trazem embutidos dicionários para processamente automático de dados [...] De outro lado, muitos programas de análise qualitativa de dados incorporaram aspectos demográficos e outros tipos de categorias para análise quantitativa. (Bazeley, 2003. p. 387).

Em perspectiva histórica sobre o método questionário foi realizada por SAVAGE e BURROWS (2007, p. 895) em que os autores afirmam que o método continua a ser excelente fonte de para se levantar dados, especialmente no que diz respeito ao desenvolvimento de análises longitudinais, e consideram que as recentes tecnologias permitem diferentes explorações nos dados, algumas mais descritivas tendo em vista invenções que permitem coletar, armazenar e manipular, de maneira fácil e por meio de operações de rotinas, grande escala de dados.