Grounded Theory
A teoria fundamentada (GT) é provavelmente a perspectiva metodológica mais conhecida sobre como conduzir pesquisas qualitativas nas ciências sociais. Introduzido originalmente pelos sociólogos Barney Glaser e Anselm Strauss (Glaser e Strauss, 1967), o GT é amplamente utilizado na educação e em campos relacionados.
O GT compreende uma metodologia distinta, uma visão particular do método científico e um conjunto de procedimentos específicos para analisar dados qualitativos e construir teorias a partir desses dados. A metodologia fornece uma justificativa para considerar a pesquisa qualitativa como uma forma legítima – na verdade, rigorosa – de investigação. A visão do método científico adotado pela GT é geralmente considerada de natureza indutiva, embora esta seja uma questão contestada. Os pesquisadores do GT reúnem dados não numéricos de uma variedade de fontes, incluindo entrevistas e observações de campo. Depois de coletados, os dados são analisados usando procedimentos de codificação e amostragem teórica. Um conjunto de procedimentos interpretativos é então usado para auxiliar na construção da teoria que emerge e é fundamentada nos dados.
Nos esforços para identificar fenômenos sociais empíricos e construir teorias que são restringidas por aqueles fenômenos, quase todos os relatos de GT adotam as três estratégias principais de codificação de dados, escrita de memorandos e amostragem teórica.
Em GT, a coleta e a análise de dados são interativas. A partir do momento em que a coleta de dados começa, os teóricos fundamentados se envolvem na análise de dados, o que leva à coleta de dados posterior, análise de dados subsequente e assim por diante.
A primeira fase analítica de dados da GT começa com a codificação dos dados . Isso é realizado para conceituar os dados, descobrindo as categorias nas quais eles se encaixam. O processo de codificação tem três fases: codificação aberta, codificação axial e codificação seletiva. Na codificação aberta, os pesquisadores descrevem os dados examinando-os linha por linha. Essa estratégia de focar em pequenas unidades de dados e sua interpretação estimula o desenvolvimento de uma sensibilidade teórica a novas ideias com relação aos dados e ajuda a evitar que os dados sejam forçados a categorias existentes. Strauss (1987) afirma que, quando uma gama completa de categorias foi identificada, deve-se realizar a codificação axial – por meio da qual se reúne os dados novamente de novas maneiras, fazendo conexões entre as numerosas categorias. Em seguida, uma etapa de codificação seletiva é implementada, na qual o pesquisador procura identificar sistematicamente as categorias que se relacionam intimamente com a categoria central. A categoria central está no cerne da teoria emergente e é central para sua integração.
Embora a redação do memorando possa ocorrer em qualquer estágio do processo de pesquisa, freqüentemente ocorre entre a codificação dos dados e a redação do esboço inicial do relatório de pesquisa. Os memorandos são escritos para identificar, desenvolver e manter o controle de ideias teóricas. Quando relevante, eles são registrados, relembrados e retrabalhados para produzir novos memorandos teóricos. A escrita de memorandos torna-se mais sistemática, focada e intensa conforme a teoria de maior densidade e coerência é produzida.
Memorandos escritos em relação aos códigos de dados e ideias teóricas permitem ao pesquisador identificar lacunas que requerem a coleta de dados adicionais . Para isso, é realizada uma amostragem teórica. Com a amostragem teórica – em contraste com a amostragem representativa tradicional – as decisões sobre quais dados coletar, codificar, analisar e interpretar são dirigidas pelo GT emergente. Eventos, atividades e populações teoricamente relevantes são todos amostrados, e as comparações entre eles têm como objetivo aumentar a densidade conceitual e a integração da teoria emergente. Pensar com eficácia no que diz respeito aos dados em termos teóricos requer um grau adequado de sensibilidade teórica. Quando a coleta e análise adicionais de dados não contribuem mais para a compreensão de um conceito ou categoria, chega-se a um ponto de saturação teórica. Nesse ponto, paramos de coletar dados em relação a uma categoria e passamos a considerar outra categoria ou conceito.
Consistente com as influências pragmatistas na metodologia de GT, Strauss (1987) caracteriza o método científico como uma sequência de indução , dedução e indução: teorias fundamentadas emergem indutivamente dos dados, as previsões de teste são então deduzidas das teorias e, finalmente, as teorias são indutivamente confirmadas ou não confirmadas.
Apesar da considerável atenção dada à exposição de análise de dados em GT, é difícil compreender como – e em que sentido – se diz que a GT surge indutivamente dos dados e se fundamenta neles. Isso ocorre porque a natureza do raciocínio indutivo envolvido não é descrita.
Glaser e Strauss foram criticados por defenderem um retorno a um indutivismo baconiano simples e inaceitável.Nesta interpretação, GT é descrito como uma visão tabula rasa da investigação que sustenta que as observações não são dependentes da teoria ou do conceito. No entanto, esta não é a posição de Glaser e Strauss. Em The Discovery of Grounded Theory (Glaser e Strauss, 1967), eles rejeitam explicitamente essa visão da investigação – observando que o pesquisador requer uma perspectiva teórica para ver e abstrair dos dados. É no interesse de obter categorias emergentes e diversas em diferentes níveis de abstração que Glaser e Strauss querem que o pesquisador mantenha todos os fatos e teorias potencialmente relevantes em segundo plano por algum tempo. Claramente, esta é uma forma de agrupamento, não uma concepção tabula rasa de investigação.
Embora esteja claro que Glaser e Strauss não são indutivistas ingênuos, a natureza real da relação indutiva que – para eles – fundamenta teorias emergentes em seus dados são difíceis de compreender. Para Glaser e Strauss, o GT surge indutivamente de sua fonte de dados de acordo com o método de comparação constante. Como um método de descoberta, o método comparativo constante é um amálgama de codificação sistemática, análise de dados e procedimentos de amostragem teórica que permite ao pesquisador dar sentido interpretativo a muitos dos diversos padrões nos dados, desenvolvendo ideias teóricas em um nível mais alto de abstração do que as descrições de dados iniciais. No entanto, a noção de comparação constante é de pouca ajuda para descobrir se a inferência indutiva em questão é enumerativa, eliminativa ou de alguma outra forma.
Dada a influência pragmatista na metodologia de GT, não é surpreendente que Strauss (1987) menciona a noção de abdução em sua breve discussão sobre indução. Infelizmente, entretanto, ele se abstém de incluí-lo em sua discussão sobre a geração indutiva da teoria. Em sua escrita madura, o pragmático americano Charles Sanders Peirce distinguiu claramente entre essas duas formas de inferência. Tanto os argumentos indutivos quanto os abdutivos são ampliativos ou aumentam o conteúdo – em que suas conclusões contêm mais informações do que as contidas em suas premissas. No entanto, o tipo de ampliação é diferente para cada um. Os argumentos indutivos são descritivos em caráter porque chegam a conclusões sobre o mesmo tipo de atributos manifestos mencionados em suas premissas. Em contraste, os argumentos abdutivos raciocinam de premissas factuais para conclusões explicativas, como quando raciocinamos de efeitos presumidos para causas subjacentes.
Um número crescente de autores caracterizou a inferência criativa envolvida na geração de TG como abdutiva em natureza (por exemplo, Haig, 1996; Reichertz, 2007) – isto é, em vez de ver um GT como uma abstração indutiva da análise de dados, é pensado como o resultado de inferência explicativa para fatores que transcendem os dados de uma forma mais fundamental . Nesta visão, a dimensão analítica de dados de GT pode ser razoavelmente interpretada como indutiva por natureza. No entanto, a fim de explicar os padrões de dados abstratos, a construção do GT precisa ser considerada de natureza abdutiva.
Haig foi além e sugeriu que todo o processo de construção de teoria em GT pode ser lançado em uma luz abdutiva (Haig, 1996, 2005b). Por conta dele, a natureza abdutiva da TG se estende além da geração de teoria para incluir o desenvolvimento e avaliação da teoria. Uma estratégia de modelagem analógica é usada para desenvolver GT. Como a modelagem analógica aumenta o conteúdo das teorias explicativas, o raciocínio que ela incorpora é referido como abdução analógica. Esta reconstrução do GT adota a inferência para a melhor explicação como a abordagem preferida para a avaliação de teorias maduras. Especificamente, TEC – delineado anteriormente – é adotado, e o melhor dos GTs concorrentes é considerado aquele que é mais explicitamente coerente.