Antes de descrever a respeito dos softwares para o tratamento dos dados, fez-se uma busca para saber se era viável seu uso para a realização da análise de conteúdo. E com isto, Bardin (2011) esclarece que pode sim ser realizada a análise de conteúdo por meio do auxílio computacional, em especial por meio de softwares específicos. Esclarece que tais softwares podem auxiliar em três níveis:
a) Para o tratamento do texto, que corresponde de certa maneira à função “cortar, colar”, ou ainda “importar, exportar”;
b) Para as operações de análise do texto propriamente dito, como a categorização, por exemplo;
c) Para a análise dos dados obtidos, ou seja, as operações estatísticas sobre os resultados.
Mas, quando é viável utilizar um software para realizar a análise de conteúdo? Neste sentido, podem-se traçar pelo menos três aspectos favoráveis ao seu uso. São eles: a) Há um acréscimo de rigor na organização da investigação (uma vez que o computador
recusa a ambiguidade); torna-se necessário explicar cada fase da investigação (tal como está explicado no item 3.6 da tese), definir com rigor cada variável, avançar postulados e hipóteses, levar em consideração as regras de inferências;
b) A flexibilidade mantém-se; podem utilizar-se novamente os dados classificados para novas hipóteses; introduzir seguidamente novas instruções no software;
c) A manipulação de dados complexos torna-se possível.
Portanto, o próximo passo foi escolher o melhor software para atender as necessidades da pesquisa.
Para isto, a escolha do software se deu a partir de buscas às ferramentas que pudessem auxiliar a autora desta tese no melhor tratamento dos dados e na sua respectiva análise. Assim, pode-se dizer que existem no mercado os softwares de apoio à análise de dados qualitativos, também conhecidos como CAQDAS - Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software. Estes softwares surgiram no início da década de 1980, tornando-se populares na Europa e Estados Unidos, em especial após a disseminação dos computadores pessoais em meados da década de 1990 (LAGE, 2011).
Neste contexto, os principais objetivos que esses tipos de softwares apresentam é criar categorias, codificar, filtrar, fazer buscar e questionar os dados para responder às questões da pesquisa. Em suma, as características que a análise de conteúdo recomenda para um projeto.
As funcionalidades típicas dos softwares do tipo CAQDAS, segundo Lage (2011) são:
Codificação temática dos dados qualitativos (nem todos aceitam imagem e som), mantendo contato com o dado original, em geral a partir de hiperlinks;
Funcionalidades para criação de memos, anotações, histórico de análise, registro de insights do pesquisador, que podem ser associados aos códigos ou documentos;
Funcionalidades para criar relacionamentos entre entidades dos dados e ferramentas para criação de modelos e mapas conceituais;
Ferramentas de busca que permitem ao pesquisador encontrar ou testar relações entre problemas, conceitos, temas, categorias, sujeitos, códigos, etc. que viabilizam a criação de categorias abrangentes ou ainda, o detalhamento de categorias específicas que combinem determinados tipos de dados.
A lista de softwares tipo CAQDAS disponíveis é extensa. Entre os mais utilizados no mercado internacional podem ser citados: NVivo, Atlas.ti (planejar projetos), HyperRESEARCH, MAXqda (importa e exporta materiais de diferentes fontes), Qualrus e QDA Miner. Existem ainda os CAQDAS com finalidades específicas, como o MiMeG, voltado especificamente para análise de vídeos e o Transana, que trabalha com vídeo e som.
A partir disto, a autora desta tese realizou testes tanto no software NVivo versão 9, tanto no QDA Miner, versão 3.4.7. As vantagens do NVivo estão na utilização de imagens, documentos do tipo PDF (sem precisar converter para RTF), som para o tratamento de dados (não foi utilizado nesta pesquisa), além de permitir ao pesquisador inserir comentários que posteriormente podem ser incorporados aos códigos. Já o software QDA Miner traz uma interface mais difícil de manipular, ou seja, menos amigável. E ainda, para realizar a análise de conteúdo, é necessário ter também o software WordStat (da mesma empresa Provalis Research) que é o responsável por fazer especificamente a análise de conteúdo aqui proposto.
Por estas razões, optou-se por utilizar o software NVivo3, além de ser no Brasil, um dos CAQDAS mais populares, segundo Lage (2011).
Por fim, torna-se pertinente reafirmar o fato de que a utilização de softwares serve apenas para facilitar a análise e a interpretação, não eximindo a atuação ativa do pesquisador na adoção de um método de análise coerente e pertinente ao tema e à orientação epistemológica. O principal que é a construção dos códigos em suas respectivas categorias foi obedecido e as possíveis análises realizadas com rigor.
Um aspecto a frisar é que com este software também se pode trabalhar com os dados obtidos nas entrevistas, pois estas também foram inseridas na base de dados para o seu respectivo tratamento.
3.5.1 As estruturas e os fundamentos básicos do software NVivo
O primeiro aspecto a considerar é que o software NVivo trabalha com o conceito de projeto. As fontes de informação do projeto, bem como os dados gerados durante o processo de análise são armazenadas em um banco de dados. As fontes são os materiais empíricos em seus diferentes formatos compatíveis, podendo ser documentos (DOCX, DOC, RTF, TXT, PDF), imagens estáticas, entre fotos ou documentos digitalizados (BMP, GIF, JPG, TIF), som (WAV, MP3, WMA) e imagens em movimento (MPEG, AVI, MOV, WMV).
O projeto pode ser salvo e armazenado em diferentes tipos de mídias, tais como o pen-drive e CD ou, ainda, ser enviado por e-mail, como qualquer arquivo.
Entre as principais estruturas de um projeto NVivo estão os Nós. Um Nó é uma estrutura para armazenamento de informações codificadas e pode assumir significados diferentes, dependendo da abordagem metodológica utilizada na pesquisa (LAGE, 2011). No caso da utilização da análise de conteúdo, os Nós irão receber os códigos (fragmentos de textos) formando categorias de informação. Em outras palavras, os Nós representam as categorias e servem para armazenar a codificação do material analisado. Códigos são índices de referência adicionados a porções de texto, pedaços de fotos ou trechos de sons e imagens. A codificação consiste em localizar passagens no material empírico e a elas atribuir os significados correspondentes às categorias (Nós) com os quais está se trabalhando.
3 Para aprender as funcionalidades do software NVivo, além das leituras realizadas em outras teses e dissertações, esta autora participou de uma demonstração do software, junto ao representante oficial do mesmo e também fez um treinamento on-line.