O método de enquadramento está a tornar-se uma abordagem cada vez mais popular para a gestão e análise de dados qualitativos. É apropriado para uso em equipes de pesquisa, mesmo quando nem todos os membros têm experiência prévia de realização de pesquisas qualitativas. Os termos-chave utilizados nesta análise são minuciosamente explicados por Gale et.al (2013), da seguinte forma:
- Quadro analítico - um conjunto de códigos organizados em categorias que foram desenvolvidos conjuntamente por investigadores envolvidos na análise e que podem ser utilizados para gerir e organizar os dados. A estrutura fornece uma nova estrutura para os dados (em vez dos relatos originais completos fornecidos pelos participantes), que é útil para resumir/reduzir os dados de uma forma que possa apoiar a resposta às perguntas de pesquisa;
- Categorias - Durante o processo de análise, os códigos são agrupados em grupos em torno de ideias ou conceitos semelhantes e inter-relacionados. Categorias e códigos são geralmente organizados em uma estrutura de diagrama de árvore no quadro analítico. Embora os códigos estejam estreita e explicitamente ligados aos dados brutos, o desenvolvimento de categorias é uma forma de iniciar o processo de abstração de dados;
- charting - inserção de dados resumidos na matriz do método framework;
- código - um rótulo descritivo ou conceitual que é atribuído a trechos de dados brutos em um processo chamado 'codificação';
- Dados - Os dados qualitativos geralmente precisam estar na forma textual antes da análise. Estes textos podem ser textos eliciados (escritos especificamente para a investigação), ou textos pré-existentes, tais como atas de reuniões, documentos políticos, ou podem ser produzidos através da transcrição de uma entrevista ou dados de grupos focais, ou da criação de notas de "campo" durante a realização da observação participante ou observação de objetos ou situações sociais;
- indexação - a aplicação sistemática de códigos do quadro analítico acordado a todo o conjunto de dados;
- matriz - uma folha de cálculo que contém numerosas células nas quais os dados resumidos são introduzidos por códigos (colunas) e casos (linhas);
- temas - conceitos interpretativos ou proposições que descrevem ou explicam aspetos dos dados, que são o resultado final da análise de todo o conjunto de dados. Os temas são articulados e desenvolvidos através do exame de categorias de dados através da comparação entre e dentro de casos. Normalmente, um certo número de categorias enquadrar-se-ia em cada tema ou subtema;
- Transcrição - um relato literal escrito (palavra por palavra) de uma interação verbal, como uma entrevista ou conversa.
Tal como a análise temática e a análise de conteúdo, esta abordagem identifica pontos comuns e diferenças nos dados qualitativos antes de se concentrar nas relações entre as diferentes partes dos dados, procurando assim tirar conclusões descritivas e/ou explicativas agrupadas em torno de temas. Sua característica definidora é a saída matricial: linhas (casos), colunas (códigos) e 'células' de dados resumidos, fornecendo uma estrutura na qual o pesquisador pode reduzir sistematicamente os dados para analisá-los por caso e por código (Richie & Lewis, 2003). Na maioria das vezes, um «caso» é um entrevistado individual, mas este pode ser adaptado a outras unidades de análise, tais como grupos ou organizações predefinidos. Embora análises aprofundadas de temas-chave possam ocorrer em todo o conjunto de dados, os pontos de vista de cada participante da pesquisa permanecem conectados a outros aspetos de seu relato dentro da matriz, para que o contexto dos pontos de vista do indivíduo não seja perdido. A comparação e o contraste de dados são vitais para a análise qualitativa, e a capacidade de comparar facilmente os dados entre casos, bem como dentro de casos individuais, está incorporada na estrutura e no processo do método de enquadramento.
O método-quadro fornece passos claros a seguir e produz resultados altamente estruturados de dados resumidos. É, portanto, útil quando vários investigadores estão a trabalhar num projeto, particularmente em equipas de investigação multidisciplinares, onde nem todos os membros têm experiência na análise qualitativa de dados, e para a gestão de grandes conjuntos de dados, onde é desejável obter uma visão geral holística e descritiva de todo o conjunto de dados. No entanto, recomenda-se cautela antes de selecionar o método, pois não é uma ferramenta adequada para analisar todos os tipos de dados qualitativos ou para responder a todas as perguntas de pesquisa qualitativa, nem é uma versão "fácil" da pesquisa qualitativa para pesquisadores quantitativos. É importante ressaltar que o método de estrutura não pode acomodar dados altamente heterogêneos, ou seja, os dados devem abranger tópicos semelhantes ou questões-chave para que seja possível categorizá-los. Os entrevistados individuais podem, naturalmente, ter pontos de vista ou experiências muito diferentes em relação a cada tópico, que podem então ser comparados e contrastados. O método-quadro é mais comumente usado para a análise temática de transcrições de entrevistas semiestruturadas, embora possa ser adaptado para outros tipos de dados textuais, incluindo documentos, como atas de reuniões ou diários ou notas de campo de observações. O método-quadro, no entanto, não está alinhado com uma abordagem epistemológica, filosófica ou teórica particular. É antes uma ferramenta flexível que pode ser adaptada para uso com muitas abordagens qualitativas que visam gerar temas.
O desenvolvimento de temas é uma característica comum de uma análise qualitativa de dados, envolvendo a busca sistemática de padrões para gerar descrições completas capazes de lançar luz sobre o fenômeno investigado. Em particular, muitas abordagens qualitativas usam o "método comparativo constante", desenvolvido como parte da teoria fundamentada, que envolve fazer comparações sistemáticas entre casos para refinar cada tema. Ao contrário da teoria fundamentada, o método de estrutura não está necessariamente preocupado em gerar uma teoria social, mas pode facilitar muito técnicas comparativas constantes através da revisão de dados através da matriz.
O método de estrutura pode ser adaptado para uso com tipos dedutivos, indutivos ou combinados da análise qualitativa. No entanto, existem algumas questões de investigação em que a análise de dados por caso e tema não é adequada, pelo que o método-quadro deve ser evitado. Por exemplo, dependendo da pergunta de investigação, os dados da história de vida podem ser melhor analisados utilizando a análise narrativa e os dados documentais utilizando a análise do discurso (Hodges et al., 2008).
(2013) vão mais longe e fornecem uma explicação detalhada de sete fases do procedimento do método-quadro:
- Transcrição – É necessária uma gravação áudio de boa qualidade e, idealmente, uma transcrição literal (palavra por palavra) da entrevista. As transcrições devem ter grandes margens e espaçamento de linha adequado para posterior codificação e anotações. O processo de transcrição é uma boa oportunidade para mergulhar nos dados, e deve ser fortemente encorajado para novos pesquisadores.
- familiarização com a entrevista – familiarizar-se com toda a entrevista usando a gravação de áudio e/ou transcrição e quaisquer notas contextuais ou reflexivas que foram gravadas pelo entrevistador é uma etapa vital na interpretação. Também pode ser útil ouvir novamente toda a gravação de áudio ou suas partes. Em projetos de pesquisa multidisciplinares ou de grande porte, os envolvidos na análise dos dados podem ser diferentes daqueles que conduziram ou transcreviam as entrevistas, o que torna esta etapa particularmente importante. Uma margem pode ser usada para registrar quaisquer notas analíticas, pensamentos ou impressões.
- codificação – após a familiarização, o pesquisador lê cuidadosamente a transcrição linha por linha, aplicando uma paráfrase ou rótulo (um 'código') que descreve o que eles interpretaram na passagem como importante. Em estudos mais indutivos, nesta fase ocorre a "codificação aberta", ou seja, a codificação de tudo o que possa ser relevante a partir do maior número possível de perspetivas diferentes. Os códigos podem referir-se a coisas substantivas (por exemplo, comportamentos, incidentes ou estruturas particulares), valores (por exemplo, aqueles que informam ou sustentam certas declarações), emoções (por exemplo, tristeza, frustração, amor) e elementos mais impressionistas/metodológicos (por exemplo, o entrevistado encontrou algo difícil de explicar, o entrevistado tornou-se emocional, o entrevistado sentiu-se desconfortável) (Saldaña, 2009). Em estudos puramente dedutivos, os códigos podem ter sido pré-definidos (por exemplo, por uma teoria existente ou áreas específicas de interesse para o projeto) e, portanto, esta etapa pode não ser estritamente necessária, e pode-se simplesmente passar diretamente para a indexação, embora seja geralmente útil, mesmo que uma abordagem amplamente dedutiva seja adotada para fazer alguma codificação aberta em pelo menos algumas das transcrições para garantir que aspetos importantes dos dados não sejam perdeu. A codificação visa classificar todos os dados para que possam ser comparados sistematicamente com outras partes do conjunto de dados. Pelo menos dois investigadores (ou pelo menos um de cada disciplina ou especialidade numa equipa de investigação multidisciplinar) devem codificar de forma independente as primeiras transcrições, se possível. É vital na codificação indutiva olhar para fora para o inesperado, e não apenas para codificar de uma forma literal e descritiva. Então, o envolvimento de pessoas de diferentes perspetivas pode ajudar muito nisso. Além de obter uma impressão holística do que foi dito, a codificação linha por linha pode muitas vezes alertar o pesquisador para considerar o que normalmente permanece invisível porque não está claramente expresso ou não "se encaixa" com o resto da conta. Desta forma, a análise em desenvolvimento é desafiada, ao passo que conciliar e explicar anomalias nos dados pode tornar a análise mais forte. A codificação também pode ser feita digitalmente usando CAQDAS, que é uma maneira útil de acompanhar novos códigos automaticamente. No entanto, alguns pesquisadores preferem fazer os estágios iniciais da codificação usando papel e caneta, e só começam a usar o CAQDAS quando atingem o Estágio 5.
- Desenvolvimento de um quadro analítico funcional – Depois de codificar as primeiras transcrições, todos os investigadores envolvidos devem reunir-se para comparar os rótulos que aplicaram e chegar a acordo sobre um conjunto de códigos a aplicar a todas as transcrições subsequentes. Os códigos podem ser agrupados em categorias (usando um diagrama de árvore, se útil), que são então claramente definidas. Isto forma um quadro analítico de trabalho. É provável que sejam necessárias várias iterações do quadro analítico antes de não surgirem códigos adicionais. Vale sempre a pena ter um "outro" código em cada categoria para evitar ignorar dados que não se encaixam; O quadro analítico nunca é final até que a última transcrição tenha sido codificada.
- Aplicando a estrutura analítica – A estrutura analítica de trabalho é então aplicada indexando transcrições subsequentes usando as categorias e códigos existentes. Cada código é geralmente atribuído um número ou abreviaturas para facilitar a identificação (e, portanto, os nomes completos dos códigos não precisam ser escritos de cada vez), e escrito diretamente nas transcrições. O Software de Análise Qualitativa de Dados Assistida por Computador (CAQDAS) é particularmente útil nesta fase porque pode acelerar o processo e garantir que, em fases posteriores, os dados sejam facilmente recuperáveis. Vale a pena notar que, ao contrário do software para análises estatísticas, que realmente realiza os cálculos com a instrução correta, colocar os dados em um pacote de software de análise qualitativa não analisa os dados; é simplesmente uma forma eficaz de armazenar e organizar os dados para que sejam acessíveis para o processo de análise.
- Mapeamento de dados na matriz de estrutura - Os dados qualitativos são volumosos (uma hora de entrevista pode gerar de 15 a 30 páginas de texto), e ser capaz de gerenciar e resumir (reduzir) dados é um aspeto vital do processo de análise. Uma planilha é usada para gerar uma matriz, e os dados são mapeados na matriz. O gráfico envolve resumir os dados por categoria de cada transcrição. Um bom mapeamento requer a capacidade de encontrar um equilíbrio entre reduzir os dados, por um lado, e manter os significados originais e a sensação das palavras do entrevistado, por outro. O gráfico deve incluir referências a citações interessantes ou ilustrativas. Estes podem ser marcados automaticamente se você estiver usando o CAQDAS para gerenciar seus dados, ou então um 'Q' maiúsculo, um número de transcrição (anonimizado), referência de página e linha será suficiente. É útil em equipes multidisciplinares comparar e contrastar estilos de resumo nos estágios iniciais do processo de análise para garantir a consistência dentro da equipe. Quaisquer abreviaturas utilizadas devem ser acordadas pela equipa. Uma vez que os membros da equipe estejam familiarizados com a estrutura analítica e bem praticados em codificação e gráficos, em média, levará cerca de meio dia por transcrição de uma hora para chegar a esse estágio. Nos estágios iniciais, leva muito mais tempo.
- Interpretação dos dados – É útil ao longo da pesquisa ter um caderno ou arquivo de computador separado para anotar impressões, ideias e interpretações iniciais dos dados. Pode valer a pena interromper em qualquer fase para explorar uma ideia, conceito ou tema potencial interessante, escrevendo um memorando analítico para discussão subsequente com outros membros da equipa de investigação. Gradualmente, identificam-se características e diferenças entre os dados, talvez gerando tipologias, questionando conceitos teóricos (conceitos anteriores ou emergentes dos dados) ou mapeando conexões entre categorias para explorar relações e/ou causalidade. Se os dados forem suficientemente ricos, os resultados gerados através deste processo podem ir além da descrição de casos particulares para a explicação, por exemplo, das razões para o surgimento de um fenómeno, prevendo como uma organização ou outros atores sociais são suscetíveis de instigar ou responder a uma situação, ou identificando áreas que não estão a funcionar bem dentro de uma organização ou sistema. Vale a pena notar que esta etapa muitas vezes leva mais tempo do que o previsto, e que qualquer plano de projeto deve garantir que seja alocado tempo suficiente para reuniões e tempo individual do pesquisador para conduzir a interpretação e redação dos resultados.
Embora o método framework seja passível da participação de não especialistas em análise de dados, é fundamental para o uso bem-sucedido do método que um pesquisador qualitativo experiente lidere o projeto. Idealmente, à liderança qualitativa juntar-se-iam outros investigadores com, pelo menos, alguma formação prévia ou experiência em análise qualitativa. As responsabilidades do pesquisador qualitativo líder são: contribuir para a conceção do estudo, cronogramas do projeto e planejamento de recursos; orientar investigadores qualitativos juniores; facilitar as reuniões de análise de forma a incentivar o envolvimento crítico e reflexivo com os dados e outros membros da equipa; e, finalmente, liderar a redação do estudo.