A codificação dos dados em pesquisa é uma das etapas mais importantes para o tratamento adequado das informações coletadas e para responder corretamente às questões de pesquisa.
Neste artigo, apresentaremos o que consiste esse processo, que tipos de codificação existem, como realizar a codificação de dados de forma eficaz e quais ferramentas você pode utilizar para otimizá-la ao máximo.
O que é codificação de dados em pesquisa?
Consiste no processo em que são definidas as categorias que tratam dos dados a serem abordados. Geralmente, ele é utilizado para realizar análises de dados em pesquisas qualitativas.
A codificação é um processo que consiste em identificar uma passagem de texto ou outros dados (fotografias, imagens, etc.), pesquisar e identificar conceitos e encontrar relações entre eles. Portanto, codificar não é apenas rotular; é relacionar os dados com a ideia da pesquisa e com outros dados.
Os códigos aplicados permitem organizar os dados para que possam ser examinados e analisados de forma estruturada, por exemplo, observando as relações entre os códigos.
Por que é necessário codificar dados qualitativos?
A codificação de dados qualitativos torna quantificáveis as informações confusas e ajuda a convencer as partes interessadas de que os dados coletados realmente refletem as necessidades e desejos dos usuários.
Os códigos na pesquisa qualitativa são tão importantes quanto os números em um estudo quantitativo, pois dão credibilidade na apresentação dos resultados às equipes, clientes e partes interessadas.
Um aspecto importante a ser considerado é que a codificação dos dados em uma pesquisa pode ser feita manualmente ou automatizada. Abaixo apresentaremos cada um para você.
Como é realizada a codificação manual de dados?
O processo geral que você deve seguir na codificação manual de dados de pesquisa pode ser resumido nestas 5 etapas:
Escolha do tipo de codificação
Primeiramente, é necessário decidir se utilizará uma abordagem dedutiva ou indutiva. Na codificação dedutiva, você aplica categorias predefinidas baseadas em teorias existentes ou estruturas conceituais. Já na codificação indutiva, as categorias emergem dos próprios dados durante o processo de análise.
Leitura e familiarização com os dados
Comece lendo os dados para desenvolver uma compreensão geral do conteúdo. Isso inclui textos, entrevistas, transcrições, ou qualquer outro material relevante coletado na pesquisa. Durante essa fase, anote insights preliminares e pense em categorias iniciais que podem ser aplicadas.
Codificação linha por linha
Avance para a codificação detalhada, onde você analisa cada linha dos dados para aplicar códigos relevantes. Esses códigos são etiquetas ou rótulos que identificam temas, conceitos ou padrões significativos nos dados. É crucial que os códigos sejam específicos e descritivos o suficiente para capturar toda a complexidade dos dados.
Classificação dos códigos
Uma vez que os dados foram codificados, o próximo passo é classificar e organizar esses códigos. Agrupe-os de acordo com semelhanças e relações temáticas. Isso pode envolver criar subcategorias ou hierarquias de códigos para estruturar a análise.
Identificação dos temas principais
Finalmente, identifique os temas principais que emergem dos códigos. Os temas são padrões recorrentes ou ideias centrais que permeiam os dados. Eles fornecem uma maneira de resumir e interpretar os resultados da pesquisa de uma forma significativa e compreensível.
Tipos de codificação manual de dados em pesquisa
Como mencionamos anteriormente, existem dois tipos de codificação manual de dados: codificação dedutiva e codificação indutiva. Agora vamos apresentar em que consiste cada um.
Codificação dedutiva de dados
A codificação dedutiva é um método no qual um livro de códigos é criado como referência para orientar o processo de codificação. Geralmente, o livro de códigos é preparado antes do início da fase de coleta de dados e investigação de campo.
Se você tiver uma orientação geral em mente, poderá criar um livro de códigos aproximado. Este livro de códigos pode mudar à medida que a pesquisa avança, à medida que novos códigos são adicionados e categorias são reorganizadas. No final, o livro de códigos deve refletir a estrutura dos dados.
A abordagem dedutiva pode economizar tempo e ajudar a garantir a codificação de suas áreas de interesse. Porém, você deve ter cuidado com preconceitos, pois quando você começa com códigos predefinidos, pode haver um preconceito em relação às respostas.
Etapas para realizar codificação dedutiva de dados:
- Definição do Objetivo: Estabeleça claramente os objetivos da pesquisa e identifique as áreas de interesse.
- Desenvolvimento do Livro de Códigos: Crie um conjunto inicial de categorias ou códigos que serão usados como referência durante a análise.
- Aplicação dos Códigos: Aplique os códigos aos dados conforme definido no livro de códigos estabelecido.
- Revisão e Ajuste: Revise continuamente os códigos para garantir que eles capturem de maneira precisa os elementos nos dados. Faça ajustes conforme necessário.
- Análise dos Dados Codificados: Analise os dados codificados para identificar padrões, relações e insights relevantes.
- Relatório dos Resultados: Prepare relatórios ou apresentações que comuniquem claramente os achados da pesquisa, utilizando os códigos para estruturar a narrativa
Codificação de dados indutiva
Isso é aplicado quando há pouco conhecimento sobre o tema da pesquisa. Nesse caso, você não possui um livro de códigos, mas ele é construído do zero a partir dos dados.
Os dois tipos de métodos de codificação têm seus prós e contras, mas o resultado final deve ser semelhante. A maioria dos dados deve ser codificada e capaz de formar uma narrativa.
Etapas para realizar codificação indutiva:
O processo para realizar a codificação dos dados em uma investigação a partir de uma abordagem indutiva é o seguinte:
- Divida seu conjunto de dados qualitativos em amostras menores.
- Leia uma amostra dos dados.
- Crie códigos que cubram a amostra.
- Leia o exemplo novamente e aplique os códigos.
- Leia uma nova amostra de dados, aplicando os códigos que você criou para a primeira amostra.
- Observe onde os códigos não correspondem ou onde você precisa de códigos adicionais.
- Crie novos códigos com base na segunda amostra.
- Recodifique todas as respostas.
- Repita a etapa 5 até codificar todos os dados.
Como é realizada a codificação automatizada de dados de pesquisa?
A codificação automatizada de dados envolve o uso de ferramentas como software de análise de dados qualitativos que utilizam aprendizado de máquina, inteligência artificial e processamento de linguagem natural para codificar dados qualitativos e dividir o texto em temas.
A codificação temática, também chamada de análise temática, é um tipo de análise qualitativa de dados que encontra temas no texto analisando o significado das palavras e a estrutura das frases.
Ao utilizar a codificação temática para analisar comentários de clientes, por exemplo, você pode descobrir quais temas são mais frequentes nos comentários. Isso ajudará você a entender de maneira precisa e prática o que impulsiona a satisfação do cliente.
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