Dados Qualitativos
Tags: dados, analytics, dataanalytics, data
Published: 2023-08-12 11:08:08

Dados qualitativos referem-se a informações não numéricas ou descritas em palavras, em vez de valores quantitativos mensuráveis. Eles são frequentemente utilizados em pesquisas sociais e ciências humanas para explorar significados, interpretações e contextos. Coletados por meio de entrevistas, observações e análise de conteúdo, esses dados oferecem insights profundos sobre opiniões, crenças e experiências. No entanto, sua interpretação é subjetiva e requer métodos de análise como codificação temática para identificar padrões e tendências.

Quando enfrentamos a tarefa de extrair e analisar dados qualitativos, é essencial estarmos familiarizados com as seis técnicas fundamentais:

**Análise Temática**
Analisa os padrões que vamos analisar o texto (que chamamos de códigos) e como organizamos os padrões previamente em categorias.

**Análise de Conteúdo**
Analisa textos de maneira sistemática, através de padrões. Um exemplo de análise de conteúdo seria monitorar a hashtag #esportes para identificar quais as maiores ocorrências. A partir dos códigos, você pode identificar trechos como bola, videogame, celular, pessoa ou personagem, rua ou pista. Você pode ainda criar temas a partir da similaridade, como agrupar em esportes indoor, outdoor e eletrônicos.

**Análise de Discurso**
Analisa textos de maneira orientada a interpretação, mais subjetiva e contextual. Diferente da análise de conteúdo, a análise de discurso não necessita diretamente de uma descrição, e sim um olhar por trás do conteúdo.

**Teoria Fundamentada**
Busca a construção teórica a partir dos próprios dados, em vez de aplicar teorias pré-existentes. Nesse método, os pesquisadores mergulham nos dados, codificando e categorizando informações de maneira iterativa e comparativa, identificando conceitos-chave e suas relações.

**Análise de Narrativa**
Abordagem na análise qualitativa de dados que se concentra na compreensão e interpretação de narrativas ou histórias compartilhadas por indivíduos. Essa abordagem é frequentemente usada em estudos que exploram experiências pessoais, memórias, relatos de vida e construções de significado.

**Análise Fenomenológica**
Ligada a entender a fundo uma experiência específica e “rara” de um grupo em comum. Para essa análise em questão, não é recomendado simplificar em códigos, para não perder a profundidade do relato, no entanto, podemos entender melhor a narrativa com algum contexto definido.

## Evitando viés na análise de dados qualitativos
Evitar viés na análise de dados qualitativos é crucial para garantir que as interpretações e conclusões sejam confiáveis e válidas. Aqui estão algumas estratégias para minimizar o viés em análises qualitativas:

1. Familiarização com os Dados: Comece imerso nos dados, familiarizando-se com eles antes de começar a codificação ou análise. Isso ajuda a obter uma compreensão holística do material.
2. Codificação Aberta e Reflexividade: Ao codificar os dados, adote uma abordagem aberta, permitindo que os padrões emerjam sem forçar interpretações preconcebidas. Esteja ciente de seus próprios preconceitos e perspectivas e reflita sobre como eles podem influenciar suas interpretações.
3. Triangulação: Use múltiplas fontes de dados, como entrevistas, observações e documentos, para validar os resultados e verificar a consistência das interpretações.
4. Co-codificação e Revisão por Pares: Trabalhe com outros pesquisadores para co-codificar e revisar os resultados. Isso ajuda a identificar possíveis vieses individuais e a promover uma visão mais objetiva.
5. Manter um Registro de Decisões: Mantenha um registro detalhado das decisões tomadas durante a análise, incluindo escolhas de codificação e categorização. Isso permite que outros compreendam o processo e identifiquem possíveis vieses.
6. Análise Reflexiva: Regularmente reflita sobre suas próprias perspectivas, crenças e experiências e como eles podem influenciar sua interpretação. Mantenha uma abordagem autoconsciente e aberta à evolução das interpretações.
7. Comparação Constante: Compare novos dados com dados já analisados para garantir a consistência e validade das categorias e temas identificados.
8. Validação por Participantes: Volte aos participantes para validar suas interpretações e conclusões. Isso ajuda a verificar se suas interpretações estão alinhadas com as experiências e percepções dos participantes.
9. Transparência e Justificativa: Seja transparente sobre os métodos de análise utilizados e as decisões tomadas ao longo do processo. Justifique suas escolhas com base nas evidências dos dados.
10. Mantenha uma Abordagem Flexível: Esteja disposto a ajustar suas interpretações à medida que mais dados são coletados e analisados. Evite ficar preso a uma única interpretação rígida.

Ao seguir essas estratégias, você poderá minimizar o viés e aumentar a confiabilidade e validade das suas análises de dados qualitativos.

## Referências bibliográficas
Análise qualitativa: teoria, passos e fidedignidade
https://doi.org/10.1590/S1413–81232012000300007

Clues for the Paradigmatic Development of Online Qualitative Methods
https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2022210015.en