Curso de Verão Análise de Dados Qualitativos Assistida por Computador Coordenador científico: Vítor Sérgio Ferreira Objetivos gerais O objetivo central deste curso é facultar uma formação em análise de dados qualitativos assistida por computador que garanta um conhecimento das principais ferramentas e recursos atualmente disponíveis, assim como das principais tendências nesta área. Uma componente conceptual e epistemológica forte e diversificada, será combinada com uma formação prática e operacional, que permitirá aos participantes apreender as opções existentes e direcionar o seu trabalho para determinada abordagem metodológica, otimizando com isso a utilização das aplicações informáticas enquanto ferramentas de suporte ao processo de investigação e de análise de dados. A formação será dividida em dois módulos distintos, mas relacionados, para garantir maiores opções de escolha aos participantes em função dos seus interesses de investigação e com isso garantir, ainda, um público-alvo mais diversificado. Cada participante poderá optar por frequentar um ou outro módulo isoladamente, ou os dois módulos. Módulo I Análise de Dados Qualitativos Formador: Francisco Freitas (Verbi GmbH, Alemanha; CES-Coimbra) Calendário: 13-17 de julho (5 dias úteis) Horário: 10h00 às 13h00 e 14h00 às 17h00. Objetivos específicos: No primeiro módulo haverá lugar a uma apresentação de abordagens convencionais na análise de informação qualitativa resultante de técnicas de recolha de dados mais comuns, tais como entrevistas, grupos de discussão, imagens, recolhas de imprensa, entre outras. Durante esse módulo, a partir dos interesses evidenciados, os estudantes serão reunidos em grupos e convidados a realizar um pequeno projeto com os seus próprios dados de investigação para desenho e teste de funcionalidades com o programa previsto.
Módulo I - Programa detalhado Hora 10h00-13h00 14h00-17h00 Dia 13 Julho Aspetos epistemológicos e conceptuais da investigação com recurso a dados qualitativos: - Epistemologia e ontologia da análise qualitativa - Metodologias de investigação qualitativa (e.g. análise de conteúdo, teoria ancorada, análise crítica de discurso, etc.). Metodologias de análise e novas possibilidades: - Amostragem em análise qualitativa - Domínios de aplicação (e.g. entrevistas, notas de campo, diplomas legais, perguntas abertas de questionários, artigos de jornal, páginas de internet, revisão de bibliografia, imagens, vídeos, entre outros) - Recolha de dados com MAXApp (i.e. recolha de texto, imagem, áudio e/ou vídeo) 14 Julho Análise de dados qualitativos assistida por computador: - Objetivos e domínios de aplicação - Abordagens indutivas e dedutivas na categorização de dados - Implicações e particularidades da utilização de aplicações na análise de dados qualitativos - Vantagens e desvantagens da utilização de aplicações na análise de dados qualitativos 15 Julho Categorização e análise de texto, áudio, vídeo: - Categorização e codificação - Utilização de cores na categorização de dados e Emoticodes - Ferramentas de anotação e gestão de anotações - Definição de variáveis, importação e exportação - Ativação por variável e ativação por cores -Transformação de códigos em variáveis 16 Julho Trabalho de projeto pessoal, com dados do/a - Organização dos participantes em grupos de acordo com interesses ou metodologias de investigação em uso Introdução MAXQDA: - Criação de ficheiro de projeto - Interface, organização interna e gestão da informação - Preparação e importação de documentos - Ligação de documentos - Exportação e importação de informação - Pesquisa e recuperação de informação - Transcrição de áudio e/ou vídeo Pesquisar, consultar, reportar: - Ferramentas visuais - Pesquisas lexical simples e alargada / complexa - Autocodificação de dados e de resultados - Extração de Informação - Partilha e impressão de conteúdos - Sumários e grelhas de análise - Relatórios Trabalho de projeto pessoal, com dados do/a 17 Julho Trabalho de projeto pessoal, com dados do/a Apresentação e discussão dos trabalhos
Módulo II - Métodos Mistos, Prospeção de Textos e Visualização de Dados Formador: Cláudia Abreu Lopes (CGHR, Universidade de Cambridge, Reino Unido) Calendário: 22-24 de julho (3 dias úteis) Horário: 10h00 às 13h00 e 14h00 às 17h00. Objetivos específicos: No segundo módulo será dado espaço aos métodos de recolha e análise de informação digital, concretamente a abordagens direcionadas para análises com grandes volumes de texto, tal como sucede quando se pretende operar sobre bases de dados provindos de redes sociais, emails ou bases de SMS, por exemplo. Essas atividades de prospeção de textos (i.e. text mining) serão acompanhadas por aplicações para a visualização de resultados, depois de completadas as necessárias tarefas de pré-processamento e validação de resultados. Módulo II - Programa detalhado Hora 10h00-13h00 14h00-17h00 Dia 22 Julho Métodos mistos e análise de dados digitais - O que são dados digitais? - Onde e como aceder a plataformas de dados digitais? - O que é especifico da metodologia de análise de dados digitais? - Questōes éticas no manuseamento e análise de dados digitais 23 Julho Pré-processamento de textos: - Introdução ao R Data Miner - Limpeza automática de textos Metodologia de análise de textos - Selecção de bases de dados digitais - Gestão de bases de dados digitais - Pré-processamento de texto - Prospecção de textos - Validação de resultados - Abordagens à prospecção de textos: - Análise lexical - - Análise de sentimento - Codificação de textos através de - - Análise de tópicos expressōes regulares - Deteccão de missings e outliers 24 Julho Apoio individualizado a projetos de grupo com questões de investigação formuladas pelos estudantes. Visualizações de resultados com exemplos dos projectos dos estudantes.
Referências bibliográficas Bardin, Laurence (2014). Análise de Conteúdo. Coimbra: Edições 70. Bernard, Harvey Russel; Ryan, Gery Wayne (2010). Analyzing Qualitative Data: Systematic Approaches. London: Sage. Bryman, Alan (2012). Social Research Methods. Oxford: Oxford University Press. Cresswell, John (2012). Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing Among Five Approaches. London: Sage. Creswell & Plano Clark (2006). Designing and conducting mixed methods research. London: Sage. Feldman, Ronen & Sanger, James (2007). The text mining handbook: Advanced approaches in analysing unstructured data. Cambridge University Press. Fielding, Nigel; Lee, Raymond (1998), Computer Analysis and Qualitative Research. London: Sage. Gibbs, Graham R. (2007), Analyzing Qualitative Data. London: Sage. Kuckarts, Udo (2012). Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung. Weinheim: Juventa Verlag. Krippendorff, K. (2004). Content analysis: an introduction to its methodology. Thousand Oaks: Sage. Lewins, Ann; Silver, Christina (2014), Using Software in Qualitative Research: A Stepby-Step Guide. London: Sage. Michael Huberman & Matthew B. Miles (Eds.) (2002). The Qualitative Researcher's Companion. Thousand Oaks: Sage. Sanchez, Gaston. Handling and processing strings in R. http://gastonsanchez.com/handling_and_processing_strings_in_r.pdf Strauss & Corbin (2008). Basics of Qualitative Research. London: Sage. Wiedemann, Gregor (2013). Opening up to Big Data: Computer-Assisted Analysis of Textual Data in Social Sciences. Forum Qualitative Sozialforschung, 14(2), Art. 13, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1302231.
Avaliação Não está previsto nenhum processo de avaliação formal. Será facultado um certificado de participação. O número de ECTS previstos é: Módulo 1: 5 ECTS Módulo 2: 3,5 ECTS Observações Os participantes deverão trazer o seu próprio computador pessoal (Windows ou Macintosh). Não é recomendável o recurso a Netbooks. Software necessário: MAXQDA (serão facultadas licenças de 100 dias + códigos promocionais + materiais promocionais a todos os participantes) + R (acesso livre) + TABLEAU (licença grátis para estudantes) browser + folha de cálculo. Serão facultadas instruções sobre aplicações a instalar previamente