TRATAMENTO DOS DADOS

Dois procedimentos principais foram fundamentais para o tratamento dos dados: a codificação, oriunda da análise de conteúdo, e o uso da estatística analítica. A análise de conteúdo foi utilizada tanto para os dados resultantes dos pedidos de informação, quanto para as entrevistas realizadas. O uso da estatística se fez presente na análise quantitativa dos dados secundários e entrevistas, complementarmente à análise de conteúdo, bem como foi fundamental para análise das respostas ao questionário eletrônico.

3.4.1 Análise de conteúdo

Os dados secundários foram inicialmente conferidos na íntegra e os dados de protocolo controlados por meio de uma planilha. A leitura em profundidade permitiu complementar a planilha, com uso da análise de conteúdo para interpretar e compreender as respostas encaminhadas pelas instituições, o que deu origem ao Apêndice F – Síntese das respostas aos pedidos informações expedidas pelos órgãos . Como o teor do pedido de informações encaminhado ao DENATRAN era distinto dos demais órgãos, as manifestações prestadas constam de um apêndice específico: Apêndice E – Respostas encaminhadas pelo DENATRAN ao pedido de lei de acesso à informação.

No tocante às entrevistas, o corpus documental contou com 14 entrevistas, que foram transcritas integralmente por uma terceira pessoa. O tratamento ocorreu com a leitura preliminar das transcrições e

correções de siglas ou nomes de entidades que não haviam sido transcritos corretamente, sendo que trechos inconsistentes ou falhas no áudio foram desconsiderados do material de análise.

Após o tratamento dos dados, procedeu-se à análise de conteúdo no corpus documental integrado de 29 respostas prestadas por órgãos públicos acionados via de LAI, do total das 59 solicitações realizadas. Isso porque a AC ocorreu quando as manifestações detinham conteúdo textual que pudesse ser analisado com o uso da técnica escolhida.

A AC é um procedimento com objetivo de identificar o que está sendo dito sobre determinado assunto, de modo que a aplicação de técnicas de análise do conteúdo da comunicação, de forma objetiva e sistemática, permita extrair conhecimento a respeito do tema de pesquisa (BARDIN 2006; VERGARA, 2005; CHIZZOTTI, 2006; CRESWELL, 2010; FLICK, 2009),

A análise de conteúdo ocorreu seguindo os passos tradicionais de tratamento dos dados, a codificação do conteúdo, desagregação das mensagens e seus elementos constitutivos e interpretação subjetiva dos dados coletados (BARDIN, 1977), embasada pelo referencial teórico coletado, no tocante à implementação de políticas públicas.

O primeiro passo para a AC do corpus de entrevistas e das leis de acesso à informação foi a categorização e codificação, dentro do software MAXQDA. As categorias dedutivas originaram-se nas categorias propostas nos itens 2.2.3 (Barreiras e fatores de sucesso à implementação); 2.2.4 (Influência do contexto e dos atores no processo de implementação) e 2.2.5 (A importância da análise da implementação de políticas públicas), a saber:

Quadro 9 - Categorias dedutivas do referencial teórico

Categoria Subcategoria

Analítica Mudanças

Características da política Política Alinhamento do público alvo Apoio à politica

Comprometimento Operacional Gestão de Projetos Liderança Gestão do conhecimento Recursos Atores Contexto Avaliação da PP Formulação da PP

Novas categorias indutivas (MILES; HUBERMAN; SALDAÑA, 2013) emergiram da análise de conteúdo: decisões políticas e diretrizes prioritárias.

Para melhor compreensão de como as categorias e subcategorias foram estabelecidas, a Figura 5, retirada do software MAXDQA, apresenta a forma de organização dessas no programa, após a categorização e codificação. As subcategorias dos códigos analítica, política e operacional contavam, respectivamente, com as subcategorias barreiras e fatores de sucesso. Algumas subcategorias para as demais categorias serviram de suporte à AC e auxiliar a pesquisadora a organizar as informações, no entanto essas não serão discutidas em detalhes nos resultados, e a atenção será voltada para as suas categorias de referência.

Figura 5 - Codificação da análise de conteúdo

Fonte: Captura de tela do software MAXQDA, elaborado pela autora.

3.4.2 Estatística

A estatística descritiva foi utilizada como ferramenta auxiliar na demonstração dos resultados das análises qualitativas das leis de acesso à informação e das entrevistas. E foi especialmente aplicada para a análise dos dados quantitativos obtidos por meio da aplicação do questionário. Findado o prazo de respostas, a base de dados foi extraída da plataforma Qualtrics, no dia 14/08/2020, totalizando 133 respostas. O

tratamento da base de dados ocorreu seguindo dois passos: o primeiro consistiu na identificação dos respondentes que não conheciam o PNATRANS, essa era a primeira pergunta do questionário, após o termo de consentimento. Os respondentes que não conheciam o PNATRANS (n = 35) eram direcionados imediatamente para o final do questionário. O segundo passo foi identificar aqueles respondentes que não completaram o questionário (n = 42), excetuando-se os que não conheciam o PNATRANS, e excluí-los da amostra.

A amostra tratada, contendo as respostas válidas (n = 91) foi inserida no software STATA, utilizado para análise dos dados aplicando-se estatística descritiva, testes estatísticos (T-test e χ²) e análise fatorial. Para os testes estatísticos adotou-se o nível usual de significância 0,05.

Quanto aos testes estatísticos, o T-test foi aplicado para comparar duas variáveis, uma contínua e outra categórica, e identificar se havia diferenças entre as médias que pudessem ensejar comportamentos estatísticos distintos entre os grupos comparados. Também foi utilizado o teste χ² para verificar se havia dependência entre duas variáveis categóricas, ou seja, para avaliar se a frequência de uma variável estava relacionada com a frequência observada de outra variável.

Por fim, realizou-se a análise fatorial para agrupar em constructos teóricos as variáveis contínuas desse estudo. Esse método usa da correlação comum entre as variáveis e atribui cargas fatoriais a estas variáveis. Então, os fatores são nomeados de acordo com os pesos que essas variáveis possuem em cada fator. Além de permitir uma diminuição na dimensão das variáveis, permite identificar que perguntas do questionário se inter-relacionam.