Pesquisa Qualitativa: Ferramentas e Tecnologias para Análise de Dados Qualitativos

25 de abril de 2025

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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.

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