Pesquisa Qualitativa: Ferramentas e Tecnologias para Análise de Dados Qualitativos

Para este guia vamos apresentar algumas das principais ferramentas de coleta e/ou análise de dados qualitativos – como há muitas ferramentas surgindo, ele não é definitivo, mas vai lhe ajudar a conhecer e escolher o software mais adequado segundo a sua necessidade. Neste guia serão apresentados:
- ATLAS.ti
- NVivo
- Sphinx
- MAXQDA
Para esta comparação vamos organizar apresentando sempre (1) os principais recursos e (2) algumas aplicações práticas.
ATLAS ti
Site: https://atlasti.com/
Software em português: Não
Suporte técnico: Inglês e Espanhol
Recursos principais | Aplicações |
---|---|
• Interface intuitiva e moderna | • Codificação automática e manual |
• Suporte a diversos tipos de dados | • Criação de mapas conceituais |
• Ferramentas robustas de visualização | • Análise de co-ocorrência |
• Capacidade de trabalho em equipe | • Exportação de relatórios personalizados |
• Análise de redes semânticas | • Integração com dados quantitativos |
NVivo
Site: https://lumivero.com/products/nvivo/
Software em português: Sim
Suporte técnico: Inglês, Alemão e Francês
Recursos principais | Aplicações |
---|---|
• Organização hierárquica de códigos | • Análise de redes sociais |
• Análise de sentimentos | • Visualização de dados |
• Matrizes de codificação | • Análise de frequência de palavras |
• Suporte a múltiplos idiomas | • Comparação de casos |
• Ferramentas de consulta avançadas | • Geração de modelos teóricos |
Sphinx
Site: https://www.sphinxbrasil.com
Software em português: Sim
Suporte técnico: Português, Inglês e Francês
Recursos principais | Aplicações |
---|---|
• Análise de conteúdo | • Análise de redes sociais |
• Análise de sentimentos | • Visualização de dados |
• Integração quanti e quali | • Análise lematizada |
• Suporte a múltiplos idiomas | • Gestão de expressões |
• Ferramentas de consulta avançadas | • Geração de relatórios interativos |
MAXQDA
Site: https://www.maxqda.com
Software em português: Sim
Suporte técnico: Português, Inglês e Francês
Recursos principais | Aplicações |
---|---|
• Interface multilíngue | • Análise de documentos PDF |
• Análise de mídia mista | • Análise de dados de survey |
• Trabalho em equipe em tempo real | • Visualizações interativas |
• Transcrição integrada | • Análise de variáveis |
• Exportação flexível de dados | • Importação de dados bibliográficos |
Ferramentas de Transcrição
Há um tipo de ferramenta complementar que ajuda muito no processo de organização e preparação dos dados para a análise. Esta é uma etapa que pode, ou não, demandar um certo tempo por parte do pesquisador: a transcrição. Aqui vamos apresentar algumas ferramentas que podem lhe auxiliar nessa tarefa.
Tecnologias de Reconhecimento de Voz
Aqui algumas sugestões para que você possa procurar e identificar aquela que mais se adapta ao seu nível técnico (algumas necessitam alguma programação).
Automáticas | Assistidas |
---|---|
• Google Speech-to-Text (https://cloud.google.com/speech-to-text) | • Express Scribe (https://www.nch.com.au/scribe/pt/index.html) |
• Amazon Transcribe (https://aws.amazon.com/pt/transcribe/) | • InqScribe (https://www.inqscribe.com/) |
• Microsoft Azure Speech (https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/ai-speech) | • F4transcript (https://www.audiotranskription.de/en/) |
• Otter.ai (https://otter.ai/transcription) | • Transcriber Pro (https://www.seventhstring.com/) |
• Rev.com (https://www.rev.com/) | • oTranscribe (https://otranscribe.com/) |
Características que devem ser observadas:
- Precisão do reconhecimento
- Suporte a múltiplos idiomas
- Marcação de tempo
- Exportação em diversos formatos
- Integração com software de análise
Na escolha de uma tecnologia é importante que o pesquisador atente para alguns critérios que vão ajudar no tratamento e também na proteção dos dados:
Proteção dos dados | Privacidade |
---|---|
• Criptografia | • Anonimização |
• Controle de acesso | • Compartilhamento seguro |
• Backup regular | • Políticas de retenção |
• Conformidade com GDPR/LGPD | • Auditorias de acesso |
Tendências para análise de dados qualitativos
Como o poder de análise e processamento tem crescido exponencialmente novas possibilidades têm surgido ao longo do tempo. Para a análise de dados qualitativos eles agregam de diferentes formas, selecionamos algumas para você ficar atento.
Inteligência Artificial | Análise em Tempo Real |
---|---|
• Análise de sentimentos | • Streaming de dados |
• Processamento de linguagem natural | • Análise contínua |
• Reconhecimento de padrões | • Dashboards dinâmicos |
• Categorização automática | • Alertas e notificações |
• Sugestões de codificação | • Integração com IoT |
Critérios de Seleção de Ferramentas
E então, após a apresentação de diferentes ferramentas, como escolher a correta? Essa é uma resposta que deve levar em considerações alguns fatores:
Técnicos | Práticos | Metodológicos |
---|---|---|
• Compatibilidade | • Custo | • Adequação ao método |
• Desempenho | • Investimento em moeda nacional | • Flexibilidade analítica |
• Escalabilidade | • Facilidade de uso | • Capacidade de integração |
• Requisitos de sistema | • Curva de aprendizado | • Potencial de expansão |
• Suporte técnico humanizado | • Disponibilidade de treinamento | • Validação de resultados |
• Suporte multicanal (telefone, email, aplicativo de mensagem) |
Melhores Práticas
Uma vez que a etapa de planejamento está quase finalizada, ferramenta de apoio escolhida, trazemos alguns cuidados que o pesquisador deve atentar e que vão garantir que seu estudo possa ser executado corretamente.
Uso dos dados | Gestão dos dados |
---|---|
• Treinamento adequado | • Nomenclatura consistente |
• Documentação do processo | • Estrutura de arquivos clara |
• Backup regular | • Versionamento |
• Organização sistemática | • Metadados |
• Padronização de procedimentos | • Rastreabilidade |
Conclusão
A escolha da ferramenta é uma das etapas, não obrigatória, para a coleta e análise de dados qualitativos – e é fortemente impactada pelo método escolhido (você já viu nosso material sobre os métodos de coleta de dados qualitativos?). Além disto, é essencial prosseguir com rigor, consistência e atenção, seja na coleta, seja na análise.
As ferramentas que apresentamos não são as únicas disponíveis, muito menos exclusivas – isto é, elas podem ser utilizadas em conjunto para proporcionar uma análise mais rica e aprofundada dos dados.











