A análise dos dados qualitativos foi realizada por meio do método de Análise de Conteúdo (AC), proposta por Laurence Bardin (2011). Entre as diversas técnicas de análise de conteúdo foi utilizada a Análise Categorial Temática, por ser uma análise dos “significados” (BARDIN, 2011, p. 41). Segundo a autora, a AC é um conjunto de técnicas que, por meio de procedimentos sistemáticos e objetivos, busca a descrição do conteúdo das mensagens emitidas no processo da comunicação, seja por meio de falas ou de textos que proporcionam o levantamento de indicadores (quantitativos ou não), permitindo a inferência de conhecimentos.
Seguindo o método da AC, a análise textual foi feita em três etapas: a) a pré- análise; b) a exploração do material; e c) o tratamento dos resultados, com inferência e interpretação. Como proposto por Bardin (2011, p. 126), durante a pré-análise, ou fase de organização dos dados, foi realizada a leitura “flutuante”, em que houve um contato direto e intenso com o material obtido em cada entrevista individual, o que permitiu constatar a existência de temática comum a todas as entrevistas.
Nesta etapa, análise de dados, o pesquisador identifica os temas ou as categorias e, finalmente, faz a interpretação ou tira conclusões sobre seu significado, tanto o pessoal quanto o significado teórico (CRESWELL, 2007, p. 186). Na análise de dados qualitativos, Creswell (2007, p. 187) ressalta que “não é possível evitar as interpretações pessoais”, pois o papel do pesquisador e o momento sociopolítico e histórico em que está inserido filtram os dados.
Richardson (2012, p. 243) enfatiza que o processo é lento, pois essa técnica exige do pesquisador tempo disponível no desenvolvimento do código até alcançar um nível aceitável de confiabilidade, enquanto Creswell (2007) ressalta que é um processo
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contínuo na pesquisa qualitativa.Para Minayo (2010, p. 337), a compreensão aproximada da realidade é dada pelo limite da nossa capacidade de objetivação e tem a característica de ser provisória e aproximativa. Além disso, a autora sintetiza dizendo que “compreender implica a possibilidade de interpretar, de estabelecer relações e extrair conclusões em todas as direções”. Para alcançar a compreensão de algo, o pesquisador precisa olhar, em primeiro lugar, como as pessoas vivenciam esse algo e apreender a multiplicidade de estruturas no emaranhado da vida para depois apresentá-los.
Segundo Bardin (2011), a partir do momento que o pesquisador, por meio da AC, decide codificar o seu material, ele deve produzir um sistema de categorias. As categorias são “rubricas ou classes, as quais reúnem um grupo de elementos (...) sob um título genérico, agrupamento esse efetuado em razão das características comuns destes elementos” (BARDIN, 2011, p. 145). O critério de categorização das classes temáticas pode ser semântico, em que todos os temas que significam determinado elemento ficam agrupados sob determinado título conceitual. A categorização tem como primeiro objetivo fornecer uma representação simplificada dos dados brutos para dados organizados, de modo que o pesquisador possa fazer inferências e produzir conhecimentos.
Destaca-se que a categorização realizada neste estudo segue a recomendação de Bardin (2011), sendo uma operação de classificação do material coletado mediante entrevistas, por caracterização dos temas encontrados nas falas, e o seu reagrupamento é feito de acordo com o assunto ao qual se referem.
As categorias selecionadas devem possuir as seguintes qualidades: a exclusão
mútua (cada elemento não pode existir em mais de uma divisão); a homogeneidade (um
único princípio de classificação deve governar a sua organização); a pertinência (a categoria deve estar adaptada ao material de análise escolhido e pertencer ao quadro teórico definido); a objetividade e fidelidade (princípios que o pesquisador deve seguir ao precisar os índices que determinam a entrada de um elemento numa categoria); e a
produtividade (fornecer índices de inferências férteis) (BARDIN, 2011).
Na preparação do material para análise, as entrevistas foram integralmente transcritas, respeitando a forma de falar dos participantes do estudo, assim como hesitações, risos, silêncios e os estímulos da pesquisadora. O material de áudio foi arquivado em pendrive, para garantia da fidelidade das transcrições, e o caderno de anotações foi mantido para futuras consultas, tendo ambos sido consultados sempre que necessário.
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Com base na explicação de Minayo (1994) de que os dados quantitativos e qualitativos não se opõem, se complementam e interagem, excluindo qualquer dicotomia, associou-se à Análise de Conteúdo Temática uma ferramenta de análise quantitativa, o
software Alceste©1.
Segundo Nascimento e Menandro (2006), enquanto a Análise de Conteúdo 1
identifica a pluralidade temática do material estudado e pondera a frequência desses temas, sejam palavras ou frases com significados mais próximos, o que viabiliza a formação de categorias, o software Alceste© realiza cálculos quantitativos sobre a coocorrências de palavras em segmentos de texto, de forma a organizar e sintetizar informações consideradas relevantes.
O software Análise de Dados Textuais foi criado na França, na década de 1970, por Max Reinert, e é intitulado ALCESTE© (Análise Lexical Contextual de um Conjunto de Segmentos de Texto). Apresenta-se como um programa computacional que considera a palavra como unidade, realiza a organização dos dados por meio de análises estatísticas e matemáticas, fazendo as divisões das unidades de contexto inicial (UCI) em unidades de contexto elementar (UCE) até a formação de classes, mostra as formas radicais e as palavras associadas com seus respectivos valores de qui-quadrado (2), fornecendo o número de classes e as relações existentes entre elas, além do contexto semântico de cada classe (CAMARGO, 2005; ARAÚJO; COUTINHO; SANTOS, 2006). Utiliza principalmente duas técnicas estatísticas: Classificação Hierárquica Descendente e a Análise Fatorial de Correspondência.
O Alceste© tem sido cada vez mais utilizado quando o material a ser analisado é volumoso, pois faz uma organização dos dados textuais dando ênfase aos “mundos lexicais” das palavras utilizadas pelos participantes do estudo e não objetiva o cálculo do sentido (NASCIMENTO; MENANDRO, 2006). Para Camargo (2005, p. 511), a análise quantitativa realizada pelo programa computacional “não deixa de considerar a qualidade do fenômeno estudado”.
Para o ótimo funcionamento do Alceste©, o programa toma como base um único arquivo, o corpus, constituído do material textual a ser analisado, sendo consideradas as Unidades de Contexto Inicial (UCI). Alguns pré-requisitos devem ser seguidos para a formatação do corpus: a) o conteúdo do material analisado deve se restringir a um tema, apresentando coerência entre si; b) o número total de vocábulos deve constituir no
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ALCESTE© (Analyse Lexicale par Context d’un Ensemble de Segments de Texte). Todos os direitos reservados à © IMAGE 1986-2010.
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mínimo de 10.000 palavras digitadas em formato no Word for Windows 2000 e em espaçamento simples, contendo em torno de 1.000 linhas de 70 caracteres, totalizando 70.000 caracteres ou aproximadamente 20 páginas de texto; c) fazer a criação de uma pasta de análise no computador e salvar o corpus a ser analisado em um arquivo com quebra de linha, sem formatação, gerando um arquivo com extensão txt; e d) cada UCI deve ser acompanhada de uma linha de comando ou “linhas com asteriscos”, com as variáveis-atributos (sexo, idade, escolaridade, entre outras) escolhidas pelo pesquisador de acordo com os objetivos propostos no estudo (CAMARGO, 2005, p. 513; SARAIVA; COUTINHO; MIRANDA, 2011).
Embora seja o pesquisador que seleciona as unidades de contexto inicial (UCI), nem sempre é ele que controla a divisão do corpus em segmentos de texto, ou seja, é o programa que divide o corpus nas Unidades de Contexto Elementar (UCE). Elas são segmentos de texto, as frases das entrevistas, mais ou menos do tamanho de três linhas, dimensionadas pelo programa, respeitando o tamanho do corpus e a pontuação. Camargo (2005, p. 513) argumenta que o pesquisador pode configurar a divisão das unidades de contexto elementar, entretanto ressalta que o programa “é sensível à estruturação do estímulo que produz o material textual”, sendo um motivo importante para invalidação das conclusões.
Após o início da análise, o programa realiza quatro etapas (A, B, C, D), cada uma contendo três operações, devendo ser ressaltado que a etapa D possui cinco operações. Com base em Camargo (2005), apresentam-se a seguir, de forma resumida, as etapas de análise mencionadas.
Na etapa A o software prepara o corpus, reconhece as UCIs, realiza uma fragmentação inicial do texto, agrupa a ocorrência de palavras às suas respectivas raízes e em seguida calcula a frequência dessas formas reduzidas. A etapa B é a do cálculo e utiliza-se do qui-quadrado de associação das formas reduzidas e das UCEs às classes. Já na etapa C são fornecidos os resultados mais importantes, é possível descrever as classes obtidas e o programa apresenta o dendograma da Classificação Hierárquica Descendente (CHD), que ilustra a relação entre as classes. A etapa D nada mais é do que um prolongamento da etapa C, pois com base nas UCEs escolhidas o programa calcula e fornece a UCEs mais representativas de cada classe e apresenta a Classificação Hierárquica Ascendente (CHA) para cada classe. Além disso, o software também fornece os resultados da análise de segmentos repetidos nas UCEs e a exportação dessas UCEs para outros programas informáticos.
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Para o processo de sistematização dos dados coletados analisou-se em separado as falas de cada participante, localizou os assuntos, os quais foram nomeados de acordo com a temática a que se referia em seguida fez-se o registro das impressões iniciais do pesquisador com a posterior construção de categorias e subcategorias estabelecidas para a análise. A partir dessa etapa realizou-se a interpretação dos dados e os resultados foram apresentados em forma de descrições discursivas acompanhadas das falas dos participantes do estudo e discutidos de acordo com o referencial teórico proposto.
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