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Estudo expõe dificuldades do trabalho de camareiras de hotéis em SP

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Pesquisa realizada na Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) da USP mostra a realidade destas profissionais que atuam em boa parte da grande rede hoteleira da cidade

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Apresentação - Slides Seminario Coleta de Dados - 25042022

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What are the practical uses and advantages of web scraping

The Internet is a data store of world's information - be it text, media or data in any other format. Every web page display data in one form or the other. Access to this data is crucial for the success of most businesses in the modern world. Unfortunately, most of this data is not open. Most websites do not provide the option to save the data which they display to your local storage, or to your own website. This is where a Web Scraping software can help you.

The uses of Web Scraping for business as well as personal requirements are endless. Each business or individual has their own specific need for gathering data. In this article, we discuss some of the most common usage scenarios.

What is Web Scraping?

Web Scraping is the process of automatically downloading data displayed by websites to your computer or database. A Web Scraping Software can crawl multiple pages within a website and automate the tedious task of manually copying and pasting the data displayed. The data is usually downloaded in a spreadsheet (tabular) format.

Know more : What is web scraping?

Most Common Uses of Web Scraping

1. Lead Generation for Marketing

A web scraping software can be used to generate leads for marketing. Email and Phone lists for cold outreach can be built by scraping the data from relevant websites. For example, business contact details like phone number and email address can be scraped from yellow pages websites or from Google Maps business listings.

Scrape email addresses and phone numbers from Yellow Pages Scrape business contact details from Google Maps Listings

2. Price Comparison & Competition Monitoring

Companies catering products or services need to have comprehensive data of competitor products and services which appear in the market every day. A web scraping software can be used to keep a constant watch on this data.

3. E-Commerce

Web Scraping can be used to periodically extract data of products from various e-commerce websites like Amazon, eBay, Google Shopping etc. Product details like price, description, images, reviews, rating etc. can be easily extracted using a web scraping software.

Scrape product data from Amazon Scrape Google Shopping Product Data Scraping AliExpress Product Details

4. Real Estate

Property details displayed by real estate websites like Zillow, Realtor etc. can be extracted using a Web Scraping software. In addition to scraping property details, web scraping can also be used to scrape agent and owner contact details.

Scrape real estate websites for property data

5. Data Analysis

You might want to collect and analyze data related to a specific category from multiple websites. The category might be real estate, automobiles, electronic gadgets, industrial equipment, business contacts, marketing etc. The different websites which belong to the specific category displays information in different formats. Even with a single website you may not be able to see all the data at once. The data may be spanned across multiple pages (like google search results, known as pagination or paginated lists) under various sections.

Using a Web Scraper you can extract data from multiple websites to a single spreadsheet (or database) so that it becomes easy for you to analyze (or even visualize) the data.

5. Academic Research

Data is an integral part of any research, be it academic, marketing or scientific. A Web Scraper will help you gather structured data from multiple sources in the Internet with ease.

6. Training and Testing Data for Machine Learning Projects

Web Scraping helps you to gather data for testing / training your Machine Learning models. Quality of your machine learning models depends on the quality of training data used and when the data is not readily available you can employ web scraping to collect it from various websites.

How to get data for Machine Learning Projects using Web Scraping?

7. Sports Betting Odds Analysis

Web scraping is used to collect betting odds values by various bookmakers from sports betting websites like OddsPortal, BetExplorer, FlashScore etc.

Scrape betting odds from OddsPortal Scrape FlashScore live scores and betting odds Scrape betting odds from BetExplorer

7. Other uses

1. 1. Scrape hotel/restaurant ratings and reviews from websites like TripAdvisor

2. 2. Scrape hotel room prices and details from websites like Booking.com and Hotels.com

3. 3. Scrape tweets related to an account or hashtag from Twitter

4. 4. Scrape profile data from social networks like Facebook, LinkedIn etc. for tracking online reputation.

5. 5. Scrape hospital/clinic websites to build a catalog of physicians including their contact details

6. 6. Scrape images and profile data from Instagram

7. 7. Crawl forums and communities to extract data from posts and authors

8. 8. Scrape articles from various article/PR websites

9. 9. Scrape data from various Government websites, most of which do not provide an easy way to download the data which they display.

Scrape data from any website using WebHarvy

WebHarvy is an easy to use, visual web scraping software which can scrape data from any website, without limits. WebHarvy can scrape text, images, phone, email/website addresses etc. from multiple pages of websites and save the data in spreadsheet format to files or databases.

If you are interested in knowing more, we highly recommend that you download and try the FREE 15 days evaluation version of WebHarvy.

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What are the practical uses and advantages of web scraping The Internet is a data store of world's information - be it text, media or data in any other format. Every web page display data in one form or the other. Access to this data is crucial for the success of most businesses in the modern world.

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A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.

Viajar está em ascensão hoje em dia. Isso pode ser explicado pelo fato de que se tornou acessível a um público mais amplo. Assim, o mercado-alvo mudou drasticamente, ficando mais extenso do que nunca. Não é mais um privilégio dos ricos e nobres. Além disso, viagens e turismo se tornaram uma tendência mundial.

Para satisfazer todas as necessidades do crescente número de consumidores e processar enormes blocos de dados, os algoritmos da ciência de dados são vitais. Analisar torna-se uma atividade crítica na medida em que companhias aéreas, hotéis, sites de reservas e muitos outros estão se esforçando para melhorar seus serviços todos os dias. Vamos considerar vários casos de uso de ciência de dados amplamente difundidos e eficientes no setor de turismo.

Marketing Personalizado e Segmentação de Clientes

As pessoas, de alguma forma, tendem a apreciar a personalização da experiência de viagem. A segmentação de clientes implica dividir todos os seus clientes de acordo com suas preferências e adaptação geral a serviços, para satisfazer as necessidades de cada grupo. Assim, a ideia chave é encontrar uma solução que sirva para todos os casos. Por sua vez, a personalização é um truque que permite fornecer um serviço específico a uma pessoa em particular. Assim, a personalização torna esse processo mais profundo.

O marketing personalizado e a segmentação de clientes são voltados para o comportamento e os metadados dos usuários, dados de CRM, geolocalização e dados de mídia social. Tudo é processado e conseguimos fazer previsões sobre as preferências do usuário no futuro. Para o mercado de viagens, esse conhecimento é essencial.

Análise do Sentimento do Cliente

A análise de sentimentos é um ramo da aprendizagem de máquina que visa analisar dados textuais e reconhecer elementos emocionais no texto. A análise de sentimentos permite que o proprietário da empresa ou o provedor de serviços aprendam sobre a atitude real dos clientes em relação às suas marcas. No mercado de viagens, as avaliações de clientes desempenham um papel importante. Os viajantes muitas vezes leem avaliações postadas em várias plataformas e sites da Web e tomam decisões com base nelas. É por isso que muitos sites de reservas oferecem análise de sentimentos como parte de seu pacote de serviços para as agências de viagens, hotéis e albergues.

Mecanismos de Recomendação

Alguns especialistas geralmente consideram esse caso de uso como um dos mais eficientes e promissores. Plataformas web de viagens e reservas estão usando ativamente os mecanismos de recomendação em seu trabalho diário.

Essas recomendações geralmente são fornecidas pela correspondência dos desejos e necessidades do cliente com as ofertas disponíveis. Em geral, aplicando as soluções de motores de recomendação com base em dados, as empresas de viagens e turismo podem oferecer as ofertas de aluguel, datas de viagem alternativas, novas rotas, destinos e atrações com base em pesquisas e preferências anteriores. Devido aos mecanismos de recomendação, as agências de viagens e os prestadores de serviços de reservas podem fazer ofertas adequadas a todos os seus clientes.

Otimização de Rotas

A otimização de rotas desempenha um papel significativo no mercado de viagens e turismo. O planejamento de viagens, levando em consideração diferentes destinos, horários e distâncias pode ser bastante desafiador. Aqui entra a otimização da rota de viagem.

Os principais objetivos dessa otimização são os seguintes:

- Minimização dos custos de viagem

- Gerenciamento de tempo

- Minimização da distância

Assim, a otimização das rotas de viagens contribuem em grande parte para a satisfação do cliente.

Bots de Suporte de Viagem

Hoje em dia, os robôs de viagens estão realmente mudando esse mercado, fornecendo assistência excepcional em planos de viagem e suporte para os clientes. Um bot de viagem com tecnologia baseada em Inteligência Artificial pode responder a perguntas, economizar tempo e dinheiro do usuário, organizar a viagem e sugerir novos lugares para visitar. O modo de acessibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana e o suporte de vários idiomas, tornam o bot de viagem a melhor solução possível para o suporte ao cliente.

O fator mais importante a ser mencionado aqui é que esses bots estão constantemente aprendendo, portanto eles se tornam mais inteligentes e até mais úteis a cada dia. Assim, o chatbot é capaz de resolver grandes tarefas de viagem e turismo. A integração de um bot no site seria muito benéfica. Empresas como JetBlue, Marriott, Ryanair, Hyatt, Hipmunk, Kayak, Booking e muitas outras sabem disso com certeza, pois já o implementaram.

Análise em Tempo Real

Ao obter vantagens competitivas, as empresas procuram usar Big Data com o máximo benefício. Ao tomar decisões e ações, as empresas de viagens e turismo dependem muito de análises. As análises preditivas e em tempo real têm muitas aplicações no setor de viagens.

Um dos casos de uso mais vívidos da análise em tempo real em viagens é a análise do turismo. Os modelos de previsão de turismo permitem prever a atividade de viagens para períodos específicos e segmentos de clientes. Sua principal tarefa é identificar oportunidades de longo prazo e de curto prazo para novos negócios. Devido à análise das atividades, preferências e compras dos clientes anteriores, as empresas podem prever oportunidades futuras de expansão de negócios.

Análise Preditiva

A análise preditiva encontra sua implementação em precificação dinâmica e previsão justa. As práticas de precificação dinâmica e previsão justa não são novidade no setor de viagens. Todos os anos, mais e mais empresas aplicam esta técnica para atrair tantos clientes quanto possível.

Como todos sabemos, os preços estão sujeitos a mudanças contínuas, dependendo da estação, do clima, do fornecedor e da disponibilidade de lugares, assentos e quartos. Com a ajuda de ferramentas inteligentes, o monitoramento simultâneo dessas mudanças de preço em vários sites se torna possível. Algoritmos de Machine Learning são capazes de coletar dados históricos e prever movimentos futuros de preços levando em conta todos os fatores externos.

Por exemplo, na indústria hoteleira, esses algoritmos costumam ser usados ​​para realizar as seguintes tarefas:

- Evitar descontos para os dias que não precisam de promoção especial

- Aumentar as taxas de fim de semana

- Manter a relevância da informação entre os sites oficiais e provedores de serviços de reserva de terceiros

A ciência de dados está mudando a cara do mercado de viagens. Ajuda empresas de viagens e turismo a oferecer uma experiência única de viagem e altos índices de satisfação, preservando o toque pessoal. Nos últimos anos, a ciência de dados tornou-se uma das tecnologias mais promissoras, trazendo mudanças para vários setores. Mudou a maneira como viajamos e nossa atitude em relação aos planos de viagem. Os casos de uso apresentados neste artigo são apenas a ponta de um iceberg. Com uma ampla variedade de soluções fornecidas pela aplicação da ciência de dados e aprendizado de máquina, o mercado de turismo pode aprender as necessidades e preferências de seus clientes para fornecer os melhores serviços e ofertas possíveis.

Em um país com tantas opções turísticsas como o Brasil, os Cientistas de Dados tem terreno fértil para suas análises e empregabilidade garantida!

Traduzido e adaptado do original: Top 7 Data Science Use Cases in Travel

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7 Casos de Uso de Data Science no Turismo - Data Science Academy

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A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.

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Exemplo de artigo com observação sistemática

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Exemplo de artigo com observação sistemática

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Vista do Estudos sobre visualização de dados científicos no contexto da Data Science e do Big Data

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Voltar aos Detalhes do Artigo Estudos sobre visualização de dados científicos no contexto da Data Science e do Big Data

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Se "informação é o petróleo do século XXI", não são poucas as instituições que buscam usar esse importante recurso para alavancar seus negócios. E, nessa busca desenfreada pelo uso otimizado da informação, um dos temas mais debatidos hoje em dia no mundo dos negócios é Data Science, ou Ciência de Dados.

Intimamente ligado a Big Data, Data Science abrange o estudo de dados de dois tipos: estruturados (cuja tipologia é clara, como recursos financeiros, de logística, etc.) ou não estruturados (como os das redes sociais). Ambos têm ajudado empresas a lidar com questões que vão desde a criação de produtos até o gerenciamento da experiência final do cliente.

Para saber mais sobre isso, preparamos uma entrevista especial com Marconi de Medeiros - CEO da beAnalytic, startup potiguar especializada em Big Data e Business Intelligence (BI) - que vai falar mais sobre como a Ciência de Dados pode ajudar o seu negócio.

Parque: Marconi, é verdade que qualquer empresa pode utilizar serviços de análise e processamento de dados?

Marconi: Não. É necessário que a empresa já tenha um background de estrutura de dados, afinal, precisamos trabalhar com eles. Muitas vezes, precisamos indicar parceiros para desenvolver esse ecossistema e, assim, preparar a empresa para o trabalho de Ciência de Dados. Dessa forma, incia-se uma cultura que ajudará a implementação desse tipo de serviço. Outro aspecto que às vezes atrapalha é a dificuldade de se obter um panorama completo da empresa. Muitos dos clientes não possuem acessos aos dados de seus fornecedores e, quando isso acontece, complica o andamento do trabalho.

Parque: Então esse trabalho é focado em instituições de um setor específico?

Marconi: Não há um setor específico, mas um exemplo de segmento muito interessante de se aplicar a Ciência de Dados é o varejo, porque ele tem uma riqueza de métricas e lida muito com a experiência de usuários.

Parque: Quem não tem conhecimento sobre dados consegue entender os apontamentos? O que é preciso ter em mente ao solicitar o serviço?

Marconi: Sempre que é realizado um serviço de Big Data, é necessário ter empatia com o cliente. Entender quem é ele, sua formação, o que ele busca, a fim de poder passar um diagnóstico mais claro possível. Alguns gestores têm em mente qual o problema da empresa, mas, às vezes, durante o diagnóstico, descobrimos que a causa de determinada fraqueza ou empecilho é outra.

Parque: Conte-nos como acontece a implementação de Data Science junto ao cliente

Marconi: Primeiro, são realizados dois diagnósticos, um técnico e um subjetivo. O diagnóstico técnico é realizado com tecnologia, através de análise de banco de dados da própria empresa, e o subjetivo é feito por meio de entrevistas com colaboradores da instituição. A partir dos resultados obtidos, são traçados os apontamentos que precisam ser trabalhados e, posteriormente, damos andamento à implantação efetiva.

Parque: E que profissionais da beAnalytic são envolvidos nessa implementação?É necessário capacitar os funcionários da instituição cliente?

Marconi: Atualmente, 25% da nossa empresa é formada por profissionais de TI, o restante, 75%, é composto por funcionários de outras áreas, como engenharia. Eu sou engenheiro de produção. A parte da "mão na massa'', o trabalho com os dados, a captação, é feita pelos profissionais de TI, mas a parte de consultoria e do negócio em si é realizada por esses outros 75%. Apesar do nosso intuito ser o de oferecer um serviço contínuo, a autonomia para a sua realização pelos próprios funcionários da empresa depende muito. Inicialmente, isso só é possível se a instituição já possuir uma certa experiência com Data Science. Caso não, ficamos mais à frente e, à medida em que o processo vai se tornando mais natural, os funcionários tendem, eles mesmos, a dar continuidade ao trabalho.

Parque: Sabemos que existem os dados estruturados e os não estruturados. No caso de empresas de marketing e de instituições que fazem uso desses dados não estruturados, que se alteram com uma maior velocidade, como são traçadas as estratégias de Data Science?

Marconi: Cada empresa tem que focar em uma estratégia básica. Ter e-commerce, por exemplo, é uma das ferramentas que ajuda no background. Uma sacada interessante que tivemos ao analisar o comportamento de diversos clientes em compras on-line é que estes muitas vezes buscam um produto inicial, mas acabam comprando outro. Então, nesse caso, uma das estratégias possíveis é justamente focar os anúncios nesse produto inicial, que, mesmo não sendo a compra final, atrai clientes para o site. É importante fazer Roll Up contínuo desses dados e clientes. Muitas informações são obtidas on-line através do Analytics, mas é necessário entender como aplicar. É necessário entender a experiência dos usuários para pensar nas estratégias.

Parque: Todas as formas de captação de dados são feitas por meio de tecnologias digitais?

Marconi: Algumas formas de captação de dados são feitas presencialmente, através de cupom e sorteios, e funcionam muito bem. Por isso, é importante pensar no negócio e no público a que ele se direciona e usar a tecnologia como um auxílio. Outra questão que deve ser levada em conta são características como região, hábito, idade, dentre outros. Estes critérios são importantes para diferenciar o tipo de estratégia a ser utilizada pela empresa.

Parque: Marconi, que sugestão você dá para quem se interessa em trabalhar com análise de dados?

Marconi: 50% dos projetos de Ciência de Dados fracassam. Por isso, o ideal é que se tenha uma equipe voltada, também, para a parte de negócios em si e não só tecnologia. Apesar de existir uma infinidade de dados atualmente, muitas das decisões são tomadas com base em análises estratégicas de negócio.

Parque: E na pandemia, como está sendo a procura por Data Science pelos clientes e quais são as projeções para o futuro?

Marconi: Durante a pandemia, nós passamos por um crescimento de 16% a 20% em nosso número de demandas e a ideia é aumentar cada vez mais. Possuímos clientes no Nordeste e no Sudeste. Neste, esse tipo de serviço já vinha sendo feito, mas pelas mãos de poucos. Já aqui no Nordeste, isso é algo novo, existe pouco investimento em tecnologia e a possibilidade de crescimento é esperada. Aliás, investir em tecnologia é algo que traz bons Retornos sobre Investimento (ROI) e a pandemia promoveu uma aceleração por essa busca. As empresas tiveram que adaptar seus negócios frente a experiência do usuário e, com isso, aplicar Ciência de Dados. Com o tempo, o consumo de dados vai se tornar algo tão natural que até alunos de ensino médio terão um acesso fácil a esse tipo de trabalho. O desafio daqui para frente e, também, nossa meta, é construir ferramentas que possam automatizar todos esses processos.
Leia também: Uso de API em sistemas permite mais agilidade para clientes e equipes.

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Já pensou em usar Data Science? Entenda como funciona esse serviço e comece já

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Se "informação é o petróleo do século XXI", não são poucas as instituições que buscam usar esse importante recurso para alavancar seus negócios. E, nessa busca desenfreada pelo uso otimizado da informação, um dos temas mais debatidos hoje em dia no mundo dos negócios é Data Science, ou Ciência de Dados.

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Artigo Reflexões Sobre a Pesquisa Qualitativa Aplicada ao Turismo

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INTRODUÇÃO

A dimensão econômica que o turismo vem assumindo na atualidade, nos mais diversos territórios, e toda a complexidade de relações que envolve enquanto fenômeno social têm despertado o interesse científico e exigido das pesquisas um caráter "extra-multi-disciplinar" ( Tribe, 2010). Neste sentido, o crescimento dos estudos turísticos acadêmicos, nas últimas décadas, e as contribuições das mais diversas ciências revelam novas possibilidades epistemológicas, teóricas e metodológicas ( Bispo, 2016). E embora o campo de conhecimento do turismo ainda seja considerado fragmentado e dotado de indefinições conceituais ( Netto, Noguero e Jäger, 2011; Tribe e Liburd, 2016), novas propostas teóricas e metodológicas de análise têm sido criadas.

Atualmente, encontram-se nas universidades brasileiras as oportunidades de fortalecimento da produção do conhecimento científico em turismo com consistência metodológica. Seriam nestes ambientes que, a partir do desenvolvimento de estudos críticos, encontrar-se-iam algumas soluções para o "imbróglio teórico e prático" ( Netto et. al., 2011, p. 553) que permeia o turismo. A partir do estudo crítico é possível definir o método científico, o qual conduzirá à elaboração de conceitos que gerarão as observações e instigarão a análise empírica de uma realidade, confirmando ou refutando as hipóteses consistentemente ( Cruz, Berberi e Guzela, 2008). Por isso, o método deve basear-se na exatidão, objetividade e sistematização das técnicas e procedimentos.

Para Marujo (2013) a multidimensionalidade do turismo permite sua análise a partir de diversas metodologias, a depender dos objetivos e do tipo de análise que se opta na investigação. Cabe ao pesquisador escolher a abordagem que responda satisfatoriamente o propósito da pesquisa. É desta maneira que as abordagens qualitativa e quantitativa podem ser apropriadas em diferentes etapas da investigação. Apesar de envolverem diferentes métodos de pesquisa, sugere que sua aplicação complementar fornece informações ao quadro geral de uma investigação, contribuindo para o enriquecimento da mesma.

O esforço de desvelar as particularidades, as contradições e as subjetividades que marcam a dinâmica turística induz que as pesquisas adotem, cada vez mais, uma reflexão de natureza qualitativa, atentando-se para o uso de procedimentos adequados para a interpretação das informações obtidas ( Alves, 2011). Porém, na perspectiva gerencial, a análise qualitativa por ser exploratória adquire limitações para o processo de tomada de decisão. Ao passo que a pesquisa quantitativa, pelo universo da amostra, permite identificar tendências mais gerais de manifestações, consequentemente, melhor posicionamento para as decisões gerenciais ( Silva, Lopes e Braga Junior, 2014).

Não se trata de priorizar o método em detrimento do conteúdo, nem de se prender à "ditadura do método", como nos alerta Demo ( 2009, pp. 29), mas de reconhecer a importância dos procedimentos metodológicos para a salvaguarda, na medida do possível, da realidade estudada. De uma forma ou de outra, a validade e o reconhecimento de um trabalho acadêmico científico passam, então, pela necessidade de clareza em relação a metodologia empregada, bem como dos instrumentos metodológicos previstos e adotados pela pesquisa, a fim de se alcançar os objetivos de análise propostos e viabilizar a reflexão sobre a realidade.

A revisão de literatura em periódicos nacionais especializados em pesquisas de turismo revela crescente preocupação sobre a produção do conhecimento científico na área, principalmente entre os anos de 2010 e 2013. Pode-se enquadrar os assuntos tratados nas publicações em: eixos temáticos das pesquisas de graduação e pós-graduação ( Bastos, 2008; Santos, Possamai & Marinho, 2009; Momm & Santos,2010); evolução da produção/comunicação científica em turismo ( Rejowski & Aldrigui, 2007; Rejowski, 2010; Lima & Rejowski, 2011; Santos & Rejowski, 2013), e; pertinência de abordagens metodológicas para o turismo ( Costa, Lopes Júnior & Saraiva-Lobo, 2010; Mazaro, 2011; Alves, 2011; Kovacs et al, 2012). Dentre esse último eixo, destaque-se Kovacs et. al. (2011) que demonstrou haver considerável predileção por pesquisas de natureza qualitativa, de acordo com os anais do Seminário da ANPTUR - Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Turismo, analisado entre os anos de 2006 a 2008.

Nesse sentido, esse estudo torna-se pertinente por apresentar algumas peculiaridades e tendências das pesquisas qualitativas no campo de estudos do turismo e refletir, a partir de um olhar crítico, sobre os caminhos metodológicos da área em questão. O objetivo, portanto, é analisar o uso dos instrumentos de coleta de dados das pesquisas qualitativas do curso de Pós-Graduação em Turismo (PPGTUR) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), a partir da constatação da predileção de tal abordagem no conjunto das produções acadêmicas da área.

A fonte de dados utilizada para a construção deste estudo correspondeu aos trabalhos concluídos, no período de 2010 a 2015, no âmbito do PPGTUR, disponíveis no repositório institucional, sobre os quais se processou uma análise de conteúdo. As discussões teóricas são apresentadas em duas sessões. A primeira traz reflexões sobre a importância da produção do conhecimento em turismo, a segunda sobre as noções ligadas a abordagem qualitativa e alguns dos instrumentos de coleta de dados mais representativos no universo de análise. As demais seções contemplam aspectos metodológicos traçados, análise dos resultados e conclusão.

PANORAMA DAS PESQUISAS EM TURISMO

O campo multidisciplinar das pesquisas em turismo tem origem nas décadas de 1960 e 1970, influenciado pelos estudiosos nas áreas de Economia, Geografia, Antropologia e Sociologia. Entre os anos das décadas de 1980 e 1990, os estudos passam a adquirir abordagens filosóficas e institucionais coercitivas a visão do mercado dos negócios e gestão do turismo ( Bispo, 2016).

Até este momento, os estudantes e professores-pesquisadores enfrentaram dificuldades para identificar e localizar informações necessárias às primeiras pesquisas. Isso se deu por fatores variados, dentre os quais, Rejowski (1996) aponta: 1) de ordem teórico-conceitual, pela ausência de definições precisas e padronizadas, pela falta de terminologia consolidada e pelo aparecimento de termos estrangeiros traduzidos inadequadamente; 2) dificuldades de teor metodológico, onde se destaca a reduzida quantidade e qualidade de dados estatísticos disponíveis bem como dificuldades ou ausência de aplicação de técnicas e instrumentos metodológicos adequados; 3) demais aspectos como, a produção de textos com incipiência científica, o descompasso entre o setor público, setor privado e instituições de ensino superior, bem como a falta de medidas confiáveis e análises objetivas para uma avaliação dos impactos do turismo sobre as instâncias sociais, econômicas, ambientais, entre outras.

Portanto, a construção das pesquisas acadêmicas do turismo no Brasil, em seus primeiros trinta anos, de 1970 a 2000, pôde assim ser caracterizada:

Constata-se que o turismo adentra o meio acadêmico, a partir do ensino privado, e aos poucos vai se configurando uma nova área de conhecimento. Por se ter desenvolvido basicamente em instituições privadas, observa-se carência de pesquisas científicas e reduzido número de pesquisadores, aliados a uma falta de estímulos ao desenvolvimento do conhecimento teórico do fenômeno do turismo neste País ( Ramos et.al., 2011, p. 784)

Nesse contexto, também surgiram os programas de pós-graduação. Rejowski (2010), demonstrou o crescimento contínuo da produção científica entre 1994 a 2005 apresentadas por instituições públicas de ensino, embora sua concentração ainda se encontrasse no eixo Rio-São Paulo. Holanda et. al. (2014) identificou que em 2012, a área de turismo constava 9 cursos, dentre mestrados e doutorados em administração e turismo; turismo e hotelaria; lazer, turismo e hospitalidade.

Atualmente, no Brasil, funcionam 16 cursos de pós-graduação stricto sensu na área de turismo, dentre eles 4 de doutorado, 8 de mestrado acadêmico e mais 4 cursos de mestrado profissional, distribuídos em instituições públicas e privadas no Distrito Federal e nos estados de Santa Catarina, São Paulo, Rio de Janeiro, Paraná, Rio Grande do Sul, Ceará, Pernambuco, Sergipe, Rio Grande do Norte[1]. A oferta de cursos de pós-graduação nas regiões Nordeste e Centro-Oeste sinalizam um processo de descentralização importante para a produção do conhecimento na área.

Atrelado ao crescimento dos cursos de graduação e oferta dos cursos de pós-graduação (especializações, mestrado e doutorado), espera-se o crescimento as pesquisas acadêmicas na área. Para Rejowski (2013) a geração ou produção cientifica, dada sua essência e sua finalidade na formação de professores e pesquisadores, tem estreita relação com a pós-graduação stricto sensu. Apesar das dificuldades encontradas inicialmente, a qualidade da produção científica em turismo nos últimos anos é reflexo do desenvolvimento dos cursos de pós-graduação e está expressa no refinamento da terminologia e dos conteúdos que colaboram para um mercado editorial qualificado ( Tomelin e Ruschmann, 2013).

Pelo exposto percebe-se um alinhamento ao pensamento de Jafari (2005), quando propõe a emergência de uma plataforma científica ao se referir à evolução da produção de conhecimento associada ao turismo. Esta sucederia toda a euforia inicial dos estudos acadêmicos, mas não acompanharia as previsões apocalípticas da plataforma de advertência. Trata-se, segundo ele da formação de um corpo de conhecimento sobre turismo, porém pautado na produção científica.

O contexto de evolução referenciado acima expressa a importância das pesquisas como um dos pilares da atividade acadêmica. Na base deste movimento de qualificação científica do turismo está a evolução da própria atividade, em seus mais diversos aspectos (social, econômico, político, ambiental, entre outros) atraindo profissionais e pesquisadores interessados em adquirir conhecimentos para compreender mais profundamente o fenômeno.

Frente ao desenvolvimento da produção científica em turismo, Sakata (2002) ressalta a importância dos aspectos metodológicos nos estudos da área. "Através de métodos de pesquisa adequados, pode-se conseguir dados de pesquisa mais acurados e informações mais úteis" (op. cit., p.03) e, portanto, caberia ao pesquisador conhecer os elementos constituintes básicos da investigação científica, como a caracterização do estudo, a precisa definição do universo da pesquisa, da coleta, do tratamento e da análise dos dados. São os procedimentos metodológicos que garantem a profundidade, o rigor, a abrangência das pesquisas e os parâmetros mínimos capazes de orientar a produção de conhecimento na área.

Bispo (2016), salienta, ao desenvolver sua teoria de análise do turismo como prática, que são inúmeras as possibilidades de instrumentos de investigação na área. Os estudos utilizam-se desde técnicas de observação, entrevistas, análises documentais e descritivas, a técnicas mais específicas dos métodos etnográficos e quantitativos, embora estes últimos ainda sejam menos utilizados.

Assim, o campo do turismo de caráter multi/interdisciplinar permite uma diversidade de procedimentos metodológicos os quais variam conforme a disciplina na qual o estudo se desenvolve. Uma demonstração da importância do enfoque qualitativo para as pesquisas em turismo é dada por Marujo (2013 p. 12) quando expressa que,

Segundo Cohen (1988) as contribuições mais significativas e estáveis no turismo foram feitas pelos investigadores que empregaram uma metodologia qualitativa descontínua. Muitas das suas perspectivas e quadros teóricos permitiram o ponto de partida de várias 'tradições' no estudo sociológico do turismo, o que alimentou o campo de pesquisa com uma distinta tensão intelectual, diferente dos estudos turísticos quantitativos.

Realizando o caminho necessário para o cumprimento dos objetivos, passa-se à discussão da pertinência e utilização dos instrumentos de coleta de dados em pesquisas de natureza qualitativa.

PESQUISAS QUALITATIVAS E USO DE INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS

Ao se definir uma pesquisa enquanto qualitativa ou quantitativa estar-se-á fazendo referência à forma como serão analisados os dados obtidos. Por outro lado, a opção de análise é um definidor do (s) instrumento (s) de coleta de dados empregado.

A pesquisa quantitativa aproxima-se da abordagem estatística na coleta, na análise e na apresentação dos dados. As formulações e hipóteses derivadas deste método se apoiam em evidências numéricas, para o qual é preciso estudar grupos relativamente grandes de pessoas como uso de software de organização dos dados obtidos, geralmente por questionários ou formulários. A forma mais sofisticada na abordagem quantitativa faz uso de testes para verificar a pertinência dos instrumentos de coleta de dados ( Veal, 2011).

Por outro lado, as pesquisas que utilizam o método qualitativo de análise pressupõem a identificação e exploração do universo de significados os quais compõem o fenômeno estudado e as interações que se estabelecem, prevendo novas compreensões sobre a variedade e profundidade dos fenômenos sociais (Bartunek e Seo, 2002 apud Terence e Escrivão Filho, 2006). O estudo dessas questões requer a aplicação de métodos claros e sistemáticos resultantes das técnicas de coleta de dados utilizadas como entrevistas, questionários, relatos, observações, entre outros.

Escolher um design de pesquisa qualitativa pressupõe uma certa visão de mundo, requer a definição como um investigador seleciona sua amostra, coleta e analisa dados e contempla assuntos como validade, confiança e ética. A pesquisa qualitativa não é linear, mas um processo de passo a passo, ou seja, um processo interativo que permite ao investigador produzir dados confiáveis e fidedignos. Assim, o processo de coleta e análise dos dados é recursivo e dinâmico, além de ser altamente intuitivo ( Teixeira, 2003, p. 191).

Assim, as pesquisas qualitativas buscam compreender os mais diversos aspectos de um fenômeno, voltando-se para explicação mais detalhadas de casos mais específicos, o que presume menor capacidade de generalização do que as de natureza quantitativas. A tendência da abordagem é recolher informações de maior intensidade, profundidade, que expresse a complexidade do objeto analisado, ou como sugere Demo (2009), possibilita uma análise verticalizada sobre poucos casos quando comparadas às propostas quantitativas. Permite, portanto, conhecer com maior particularidade determinado fenômeno, sem, no entanto, ser possível elaborar generalizações.

Um estudo de abordagem qualitativa que possui como objeto um fenômeno real terá nas fontes de dados o subsídio para a composição dos textos ( Eco, 2004). Portanto, a busca de informações sobre um objeto de estudo induz o pesquisador ao uso de instrumentos de coleta de dados particulares. Para Dencker (1998), aplicam-se apropriadamente a esta modalidade, a observação, a entrevista e a análise documental, as quais serão discutidas a seguir.

A importância das entrevistas como instrumento de coleta de dados está ligada ao fato de que através do relato verbal se apreende o nível de conhecimento, as crenças, as motivações, as expectativas, os planos e as atitudes das pessoas ( Selltiz, Wrightsman e Cook, 1987). Para Gil (2010), trata-se de um diálogo assimétrico em que uma das partes busca coletar informações da (s) outra(s), compreendida (as) como fontes de pesquisa.

Pelo seu nível de estruturação, as entrevistas apresentam categorias variadas. Pode-se considerar dentre as modalidades, a entrevista informal, aberta, não dirigida ou espontânea ( Gil, 2010; Vergara, 2012; Goode e Hatt; 1979; Yin, 2005), cujo objetivo é eminentemente exploratório e não segue roteiro pré-estabelecido, ou pode ser alterado, sem prejuízo metodológico de acordo com o andamento da narrativa. O entrevistador torna-se um "catalizador completo da expressão das crenças e sentimentos do entrevistado, e do quadro de referência dentro do qual essas crenças e sentimentos assumem um significado pessoal" ( Selltiz, Wrightsman e Cook, 1987, p. 43), ou seja, o entrevistado fica livre para expressar seus relatos e opiniões sobre determinado assunto, os quais serão registrados os comentários que dão a impressão de maior significação para o informante.

Designa-se de entrevista estruturada, fechada ou formal quando se desenvolve com o apoio de uma relação de questões predeterminadas e invariáveis quanto à ordem e a redação para todos ( Selltiz, Wrightsman e Cook, 1987; Gil, 2010; Yin, 2005). Para Goode e Hatt (1979), trata-se de buscar superar, pela padronização, a variedade de respostas obtidas nas entrevistas não estruturadas, permitindo que sejam feitos estudos comparativos entre grupos e subgrupos.

É possível que a entrevista seja realizada a um grupo específico, chamada de grupo focal ( Gil, 2010; Vergara 2005; Vergara 2012). Sua utilização de maneira exploratória permite a compreensão de um problema, a partir da formulação de hipóteses, ou identificados subsídios para a criação de instrumentos de coleta de dados. As reuniões com duração de 2 a 3 horas são conduzidas por um moderador (que pode ser o pesquisador) contando com um número de 6 a 12 participantes que devem apresentar certa homogeneidade. Estes interagem a partir de uma pergunta genérica que aos poucos será aprofundada pelo moderador até que o tratamento do assunto específico seja esgotado ( Vergara, 2005).

Os documentos, escritos ou não, também são importantes fontes de dados quando seu teor e conteúdo servem para a identificação, verificação e apreciação de uma análise científica. Sua utilização é indicada para responder a um problema de pesquisa, aprofundar o conhecimento sobre um problema, orientar a formulação de hipóteses ou corroborar a evidência oriunda de outra fonte ( Yin, 2005; Gil, 2010).

A origem dos documentos coletados pode ser de primeira mão ou fonte primária, quando, de ordem pública ou privada, ainda não recebeu nenhum tratamento analítico. Incluem-se cartas, escritos ou diários pessoais, documentos oficiais como memorandos, ofícios, boletins, leis, publicações e textos oficiais, fotografias, gravações, formulários, fichas, atas, entre outros.

O exposto não encerra as possibilidades de instrumentos de pesquisa que a abordagem qualitativa apresenta, contudo buscou-se revelar os mais usuais das produções ora analisadas. Igualmente reconhece-se que a ampliação e o uso adequado de um conjunto de técnicas, e suas possíveis combinações, pode colaborar com a supressão das dificuldades de teor metodológico neste campo de estudos.

METODOLOGIA

A partir do objetivo proposto, este estudo apresenta uma abordagem exploratória- descritiva ( Severino, 2007), pois, procura captar informações sobre o uso de instrumentos de coleta de dados nas pesquisas em turismo, conduzindo a uma aproximação atenta, porém inicial sobre o assunto, valendo-se da observação, do registro, da análise e da interpretação das mesmas.

A pesquisa documental, realizada de julho a outubro de 2016, foi baseada na análise do conteúdo das dissertações de mestrado do programa de pós-graduação da UFRN, defendidas entre os anos de 2010 e 2015, selecionadas mediante consulta ao acervo físico e digital da Universidade. Dois fatores foram fundamentais na escolha da Instituição para desenvolvimento desse estudo. Um de ordem prática, relacionada à conveniência do acesso aos autores das dissertações para sanar possíveis dúvidas no transcurso da pesquisa; o outro, de ordem metodológica, ligada a oportunidade de avaliar uma tendência dos estudos até então apresentados no programa.

O universo da pesquisa correspondeu a toda produção stricto sensu do programa. Das 76 dissertações finalizadas desde o primeiro ano de funcionamento, em 2010, até o ano de 2015, foram analisadas as 70 produções disponíveis no acervo Institucional. A amostra foi restrita às dissertações de mestrado, uma vez que no período de coleta dos dados ainda não haviam teses de doutorado concluídas. Ressalta-se que 06 dissertações foram excluídas da análise por terem sido defendidas no mesmo período da análise e não puderam ser consultadas no acervo digital e físico da UFRN. Considera-se, assim, a amostra significativa para fins metodológicos, não acarretando prejuízos quanto a relevância dos dados coletados, nem ao rigor científico da análise.

A aplicação da análise de conteúdo ( Bardin, 2009) das dissertações ocorreu através da categorização de elementos textuais que evidenciassem a escolha pela abordagem de pesquisa qualitativa e seus respectivos instrumentos de coleta de dados. A partir desse conjunto de categorias foi possível inferir sobre as opções metodológicas dos pesquisadores. Priorizou-se, portanto, enquanto categorias, a análise da abordagem empregada no estudo, o tipo de instrumento de coleta de dados e suas respectivas subdivisões.

Apesar de alguns resultados serem apresentados através de gráficos e tabelas, considera-se como prioritário o processo de interpretação. O recurso descritivo revela, a partir da intensidade do uso de determinados instrumentos de coleta, meios para a compreensão do significado destes instrumentos no processo de produção científica em turismo.

Uma vez selecionada a amostra e definidas as fontes de pesquisa, pode-se considerar que a pesquisa passou pelas seguintes etapas:

ANÁLISE DOS INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS EM PESQUISAS DE TURISMO: USOS E ESPECIFICIDADES

Através da análise das produções disponíveis para investigação, buscou-se verificar inicialmente qual a abordagem utilizada definindo-se entre três possibilidades: qualitativa, quantitativa e quali-quantitativa. Posteriormente, reconhecendo os limites traçados no objetivo deste estudo, os esforços foram concentrados na identificação dos procedimentos de coleta de dados utilizados somente nas pesquisas que se declararam qualitativas e quali-quantitativas.

Por outro lado, a presença de 13 (18,57%) pesquisas de natureza quali-quantitativa ratifica o entendimento de que as abordagens de análise são mais complementares do que opostas. Em geral, uma precede a outra na busca completa de explicações que, para Veal (2011), conduz as pesquisas para um patamar superior de relevância.

No Gráfico 1 apresentam-se os instrumentos de coleta de dados utilizados pelos pesquisadores. Foram considerados a partir dos objetivos traçados, somente aquelas produções que apresentaram o uso das abordagens qualitativas e quali-quantitativas.

Os dados revelam a importância atribuída à entrevista para a apreensão das opiniões, conhecimento e percepção de atores sociais diversos no âmbito das pesquisas sociais. Verifica-se que 47 (67,14%) das pesquisas recorreram a este instrumento para obter os dados necessários. Tendo como característica básica a interação social para a captação de informações de interesse, as entrevistas assumem, também nas pesquisas em turismo, a relevância e adequação já verificada nas pesquisas sociais ( Goode e Hatt, 1979; Vergara, 2012). Em número de 34 (48%) e 29 (41,42%) revela-se, respectivamente, a utilização de documentos e da observação como instrumentos para a coleta dos dados dos trabalhos analisados.

Quando somados os números dos recursos de coleta de dados utilizados, obtém-se número superior à quantidade de pesquisas analisadas (70 trabalhos). Este fato ocorre pela utilização combinada dos instrumentos. Considerando que os instrumentos apresentam especificidades quanto a sua efetividade, recomenda-se que se opte pela pertinente complementaridade dos meios de coleta de dados e evidências ( Yin, 2005; Goode e Hatt, 1979).

Conforme apresentado no Gráfico 2, 22 pesquisas (40%) combinaram três formas de instrumentos de coleta de dados (entrevistas, observação e documentação). Das demais produções analisadas, 20 (36%) se valeram de dois instrumentos para a obtenção de dados, combinando as possibilidades de observação-entrevista, entrevistas-documentos e documentos-observação. Apenas 8 (15%) se apoiaram em um único instrumento de coleta. Houve a ocorrência de 5 trabalhos (9%) que utilizaram instrumentos de coleta de dados próprios de abordagem quantitativa (survey, testes) que não fazem parte do escopo de análise desta pesquisa.

O que se apreende é que a escolha e a adequação de um ou mais instrumentos de coleta está relacionada ao objeto de estudo. Em sua maioria, não foi suficiente a utilização de apenas um, recorrendo, o pesquisador, a dois ou mais instrumentos para busca de respostas para seu problema de pesquisa.

Os instrumentos de coleta apresentam especificidades próprias. Debruçando-se sobre as características de cada um, verificou-se como se deu a utilização dos mesmos, cujos resultados são analisados na Tabela 2, 3 e 4.

Para as entrevistas, quatro tipos de aplicação foram identificados. Como observado na Tabela 2, também houve a ocorrência de combinações entre os tipos (estruturada, semiestruturada, não-estruturada e focal). Como as aplicações foram feitas a diferentes atores sociais coube, portanto, a utilização de um ou mais tipos específicos de entrevista, gerando as combinações. De forma combinada ou isoladamente, há considerável predomínio das entrevistas semiestruturadas. Das 55 pesquisas qualitativas e quali-quantitativas, 44 utilizaram este tipo de entrevista.

A preferência pelas entrevistas semiestruturadas indicam a amplitude de sua utilização na obtenção de informação sobre os mais diversos aspectos da vida social. Para Selltiz, Wrightsman e Cook (1987) este tipo possibilita a obtenção de dados com maior cobertura e complexidade quando comparado a outros, seja pela profundidade que a questão pode carregar, seja pela capacidade de superar o possível desinteresse ou dificuldade de resposta dos entrevistados. Pela forma de aplicação e pela flexibilidade na interação, torna-se possível corrigir erros de interpretação por parte dos informantes, eliminando respostas equivocadas e, consequentemente, conduzir a obtenção de dados mais fidedignos.

Destaca-se a pouca utilização das entrevistas em grupo (ou grupo focal). Apesar das vantagens no uso das entrevistas grupais (pelo intenso fluxo de informações e economia de tempo) quando comparado às entrevistas individuais ( Vergara, 2012), somente 1 (uma) pesquisa utilizou este recurso, o que indica pouca preferência pelo uso deste formato entre os pesquisadores do programa de pós-graduação (PPGTUR-UFRN).

A presença de entrevista estruturada foi marcante em pesquisas quali-quantitativas, sinalizando uma tendência quanto a sua aplicação. Este fato está relacionado à composição das questões, que são marcadas por uma relação fixa de respostas, aproximando-se de um formulário, apresentando alto nível de rigidez. ( Yin, 2005; Gil, 2010).

O uso de documentos representa importante recurso para as produções em turismo analisadas. A Tabela 3 expõe os tipos de documentos utilizados, onde se verifica o uso combinado das diversas possibilidades. Desta forma, a soma do uso dos tipos de documentos utilizados (38) foi superior a quantidade total de trabalhos com emprego de fonte documental (34). Os dados documentais foram diversos, desde registros estatísticos à documentos públicos obtidos em instituições governamentais e não governamentais, cujas decisões e ações afetam os rumos da atividade turística de municípios e estados da federação.

Procurou-se diferenciar documentos de primeira mão e documentos de segunda mão. Apoiado em Moreira (2010) e Eco, (2004), consideraram-se documentos de primeira mão aqueles cujo conteúdo não era proveniente de qualquer análise ou processo de compilação, mas sim, configuravam-se como resultado ou ato orientado de uma decisão, de deliberações ou de resultado de discussões em reuniões, tais como memorandos, ofícios, atas e registros cartoriais, bem como o conjunto de imagens em diversos formatos, resgatados de arquivos pessoais. Por outro lado, consideram-se documentos de segunda mão aqueles que, de alguma forma, são produtos de uma organização ou reflexão, tais como periódicos, documentários, relatórios de pesquisa, relatórios de empresas, fontes estatísticas censitárias, estudos institucionais, entre outros.

Observou-se uma preferência pela utilização dos documentos de segunda mão (24 trabalhos) frente à utilização de dados de primeira mão (14 trabalhos). Fontes de segunda mão são menos onerosos aos pesquisadores, pois dispensam o contato do pesquisador com os sujeitos da pesquisa através da consulta remota de informações já processadas. A disponibilidade virtual e regular de dados elaborados por instituições de caráter público reduz consideravelmente os custos de acesso e reprodução dos mesmos ( Selltiz, Wrightsman e Cook, 1987). Por outro lado, enquanto um recurso complementar à entrevista ou à observação, as fontes de segunda mão auxiliam na verificação das hipóteses desenvolvidas com informações obtidas via outro instrumento, sendo, portanto, suficientes ao pesquisador.

A observação corresponde a uma terceira preferência de instrumento para obtenção de dados nas pesquisas desenvolvidas no PPGTUR. Os resultados desta análise encontram-se na Tabela 4. A observação perpassa por todos os momentos da pesquisa, porém é no momento de coleta de dados que ganha sua condição mais importante no processo ( Gil, 2010). Poucas pesquisas utilizaram a observação como recurso. Dentre as 55 produções com abordagens qualitativas, somente 29 declararam o uso da observação como instrumento de coleta de dados.

A principal vantagem da observação é a possibilidade de verificação do fenômeno de forma direta pelo pesquisador. A não interferência de intermediários para a obtenção de dados permite reduzir a subjetividade sobre o objeto da investigação. No entanto, os dados sinalizam pouca utilização deste recurso ou não são evidenciados na descrição dos procedimentos metodológicos nas dissertações.

Dentre as 29 pesquisas que utilizaram a observação como instrumento de coleta de dados, 14 (48,27%) optaram pela observação não estruturada. Se por um lado, a observação pode identificar comportamentos e relações empíricas até então desconhecidas sobre o objeto de estudo, por outro, é fundamental que, enquanto procedimento científico, atenda a um objetivo de pesquisa, sendo direcionada e planejada para manter o controle sobre sua validade e precisão. O predomínio desta tipologia sugere que a observação, na maioria das pesquisas, é utilizada como complemento a outros instrumentos de coleta, assumindo, nestas circunstâncias papel secundário.

Os trabalhos que utilizaram a observação participante e a observação estruturada, 8 e 7 dissertações respectivamente, demonstraram-se mais criteriosos na realização da coleta de dados.

A observação estruturada busca evitar a subjetividade presente no olhar do observador, pois está apoiada num modelo de referência, para que as impressões sejam refinadas, e relacionada a diferentes interpretações dadas ao mesmo fato observado.

Por fim, a observação participante corresponde a mais uma possibilidade de coleta de dados nas pesquisas em turismo. A crítica sobre a utilização deste recurso relaciona-se à presença declarada do pesquisador. Acredita-se que este fato pode gerar alguma alteração no comportamento do ator observado levando-o a agir de forma diferente, ou a assumir uma postura "desejável", ou à supressão de posturas "negativas" e, nestas condições, o procedimento perderia parte de sua capacidade de absorção da realidade ( Gil, 2010; Selltiz, Wrightsman e Cook, 1987; Goode e Hatt, 1979). Porém, sua utilização tem crescido no âmbito das pesquisas em turismo (PPGTUR - UFRN), sendo mais frequente em relação a utilização da observação estruturada. Este fato evidencia o reconhecimento da importância sobre a imersão do pesquisador no grupo, comunidade ou situação analisada, que proporciona uma maior aproximação com o objeto de pesquisa, quando comparado à observação simples ou estruturada. Diferentemente dos outros instrumentos é possível verificar na Tabela 4 que não houve combinações dos tipos de observação.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

O avanço das produções científicas qualificadas e validadas de pesquisa em turismo, no Brasil, passa a requerer a perspectiva da meta-análises, o estudo da própria pesquisa na busca de aprofundar-se cada vez mais. Nesse sentido, enquadra-se este estudo, uma vez que aponta a questão instrumental, seu uso, incidência e aplicabilidade como recurso importante para a construção do conhecimento.

Os usos de instrumentos de coleta de dados aplicados nas produções acadêmicas de Pós-Graduação em Turismo (PPGTUR -UFRN), entre 2010 e 2015, apontam uma tendência na escolha de abordagens qualitativas em relação às abordagens quantitativas de análise; demonstrando, ainda, a presença das duas abordagens de forma combinada, porém em menor proporção.

Acredita-se que este fato se relaciona ao caráter fenomenológico do turismo e a influência das ciências, como a Sociologia, a Geografia, a Antropologia e, posteriormente a Administração, que possibilitam esta importante flexibilização metodológica. No entanto, ressalta-se que a investigação e aplicação de novas técnicas e métodos de pesquisas são importantes para a evolução do campo de conhecimento em turismo.

Nas pesquisas qualitativas, verificou-se que o principal instrumento utilizado foram as entrevistas, preferencialmente do tipo semiestruturada, combinadas a outros modelos quando em pesquisas quanti-qualitativas.

No uso das fontes documentais, houve a predileção por dados de segunda mão, ou seja, informações anteriormente sistematizadas. No tocante ao uso da observação como instrumento de pesquisa, identificou-se uma maior frequência em sua forma não estruturada.

A análise dessas produções aponta para um uso diversificado e combinado de instrumentos de coleta de dados. Estes se relacionam diretamente aos objetivos propostos pelos pesquisadores, fato que contribui para a maior consistência nas análises do turismo enquanto fenômeno social e para o desenvolvimento de suas teorias e campo epistemológico relacionado à realidade brasileira.

O estudo apresentou uma tendência na escolha de métodos de análises e utilização de algumas técnicas de coleta de dados nas pesquisas de turismo no PPGTUR da UFRN. Porém, sugere-se que para o aprofundamento desta análise, seria importante investigar as produções de outros programas stricto sensu desenvolvidos no país, bem como refletir sobre a adequação entre os instrumentos de coleta de dados, objetivos e métodos de pesquisas propostos pelos pesquisadores. Entende-se que os estudos qualitativos se fundamentam numa clara definição da postura epistemológica adotada, passando pela adequada eleição dos métodos, até os procedimentos de coleta e análise dos dados.

O desenvolvimento dos programas de pós-graduação e das respectivas pesquisas em turismo requer o emprego de opções metodológicas apropriadas às abordagens de análise, sejam elas quantitativas ou qualitativas. A análise dos caminhos metodológicos das produções científicas em turismo colabora para o desenvolvimento do olhar crítico sobre as produções acadêmicas e as discussões neste campo do conhecimento.

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Notas

[1] Dados obtidos na Plataforma Sucupira da Fundação CAPES, do Ministério da Educação. Disponível em: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/programa/quantitativos/quantitativoIes.jsf?areaAvaliacao=27&areaConhecimento=61300004. Acessado em 08 de setembro de 2017.

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Uso de instrumentos de coleta de dados em pesquisa qualitativa: um estudo em produções científicas de turismo

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Tássio Simões Cardoso Universidade do Estado da Bahia Natanael Reis Bomfim Universidade do Estado da Bahia - UNEB

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No início de abril, um novo vazamento de dados expôs 533 milhões de usuários do Facebook em todo o mundo, incluindo o próprio fundador da rede social, Mark Zuckerberg, e cerca de 8 milhões de brasileiros com perfil no serviço.

De acordo com a plataforma, essa exposição não se deve a uma invasão a seus servidores; as informações que pararam em um fórum de hackers foram obtidas por meio de uma técnica conhecida como scraping. O método, utilizado por agências de marketing, jornalistas e cientistas de dados, já ganhou as manchetes em outras ocasiões, como em setembro de 2020, quando foram vazados dados de 235 milhões de usuários do YouTube, do Instagram e do TikTok. Mas o caso mais famoso talvez seja o escândalo Cambridge Analytica, no qual informações de perfis do Facebook foram usadas para gerar mapas comportamentais de eleitores.

O que é scraping?

Também chamado de raspagem web, o scraping permite coletar informações na internet de maneira automatizada a partir de bases de dados públicas disponibilizadas em sites, redes sociais e outros serviços online.

Geralmente, a ferramenta é utilizada para acelerar a consulta e a coleta dessas informações, já que o trabalho feito de forma manual levaria um tempo muito maior. A agilidade do processo se deve a aplicativos específicos, linguagem de programação ou scripts para copiar dados em grande escala.

O scraping é acionado quando um pesquisador, cientista, jornalista ou outro profissional precisa levantar uma grande quantidade de dados para alimentar um estudo, uma pesquisa ou uma reportagem, automatizando a coleta em uma base pública do governo federal ou de qualquer outra fonte.

Com a raspagem de dados também é possível obter informações abertas de perfis nas redes sociais (nome, foto, endereço, telefone, e-mail etc.) e por meio do Google, para os mais variados objetivos, como a segmentação de campanhas publicitárias e o monitoramento de concorrentes.

A raspagem de dados é legal?

Coletar dados por scraping não é considerado ilegal, desde que a raspagem ocorra em bases públicas. As informações obtidas são acessíveis a qualquer internauta e, assim como visitar o perfil de alguém e visualizar os dados lá disponibilizados não é crime, utilizar uma ferramenta automatizada para tal trabalho também não infringe as leis.

Porém, é preciso saber que Facebook, Instagram, YouTube e TikTok, entre outras plataformas, atualmente consideram a cópia automatizada de dados armazenados por elas como uma violação às regras de uso de seus serviços.

Há riscos para quem tem os dados copiados?

Ao usar o scraping, pessoas e empresas podem ter acesso a informações públicas de qualquer indivíduo incluído naquela base, como número de telefone, e-mail, foto de perfil, idade e gênero, dependendo do tipo de fonte acessada pela ferramenta automática.

No caso de uma rede social, os scrapers também conseguem detalhes como número de seguidores, engajamento e até mesmo links compartilhados, além de postagens públicas e demais conteúdos abertos a outros usuários, se a plataforma conceder tal acesso.

Em geral, a coleta dessas informações não causa maiores prejuízos, se feita com o objetivo de apoiar pesquisas e campanhas com autorização dos usuários. No entanto, o método pode ser utilizado com intenções maliciosas, por cibercriminosos em busca de dados para aplicar golpes e outros tipos de fraudes ou em ações como a da Cambridge Analytica - suspeita-se que os dados serviram para favorecer Donald Trump nas eleições dos EUA em 2016.

Como diminuir os perigos?

Para evitar novos vazamentos, as plataformas têm bloqueado a coleta de dados por robôs e lançado novas opções de privacidade. Mas como nem sempre é possível evitar as ações de hackers e bots, o usuário deve tomar o máximo cuidado para que suas informações não caiam em mãos erradas.

Dessa forma, aumentar a privacidade dos perfis nas redes sociais consiste em uma boa medida para reduzir as chances de que os dados sejam coletados por scraping. Uma dica interessante é limitar a visualização das informações e postagens apenas para seguidores, modificando a configuração da conta.

Essa revisão da privacidade deve ser feita em todas as plataformas, deixando o mínimo possível de dados abertos.

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Web scraping: conheça a técnica de coleta de dados

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No início de abril, um novo vazamento de dados expôs 533 milhões de usuários do Facebook em todo o mundo, incluindo o próprio fundador da rede social, Mark Zuckerberg, e cerca de 8 milhões de brasileiros com perfil no serviço.

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livro 2003 LAKATOS - MARCONI - FUNDAMENTOS DE METODOLOGIA CIENTIFICA

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Grupo Focal: técnica de coleta de dados em pesquisa qualitativa

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A pesquisa-ação em estudos interdisciplinares. Toledo et al., 2014

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A pesquisa-ação em estudos interdisciplinares. Toledo et al., 2014

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TEXTO A PESQUISA AÇÃO EM ESTUDOS INTERDISCIPLINARES

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Roteiro de entrevista semiestruturado na pesquisa qualitativa // Pesquisa na Prática #93

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Artigo: A análise de conteúdo como uma metodologia.

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Neste artigo apresentamos a Análise de Conteúdo como uma metodologia de análise de dados de uma pesquisa qualitativa em Educação Matemática. Para tanto, utilizaremos a metáfora de uma colcha de retalhos, em que, ao pegarmos os "pedaços de panos de vários matizes", como a questão de investigação e os objetivos, o referencial teórico adotado, a transparência dos procedimentos metodológicos para a constituição dos dados e os procedimentos de análise dos dados, como bricoleurs, como artesãs cosendo seu patchwork, construímos a investigação proposta.

Recorrendo à nossa metáfora, a confecção de uma colcha de retalhos inicia-se com a escolha do retalho que comporá o "centro" do trabalho. No nosso caso, tal escolha foi a pesquisa qualitativa, tomando-se como referência os estudos de ), ), ) e ), que apontam algumas características que configuram a pesquisa qualitativa. Um dos aspectos apontados por esses autores para ser considerado em uma pesquisa qualitativa refere-se ao fato de os dados que constituem a pesquisa serem predominantemente descritivos (), ou seja, "a descrição minudente, cuidadosa e atilada é muito importante; uma vez que deve captar o universo das percepções, das emoções e das interpretações dos informantes em seu contexto" (, p. 82).

Dessa forma, na pesquisa qualitativa, foi registrada uma grande quantidade de dados descritivos e, como pesquisadores, ficamos intrigados sobre como poderíamos lidar com esse volume. São inúmeros "retalhos" que precisam ser unidos para responder à questão de investigação que nos propusemos e alcançar os objetivos. Qual é a melhor maneira de fazer isso? Quais seriam os melhores procedimentos metodológicos?

Em nossa pesquisa, apresentada aqui como uma maneira de exemplificar a discussão sobre a utilização da análise de conteúdo como metodologia de análise de dados, de acordo com o objetivo proposto e buscando responder à questão de investigação, indagamos em muitos momentos sobre como iríamos decidir a respeito dos "retalhos"? A pesquisa seria confiável? Tais questões foram fundamentais para a tomada de decisão em relação aos procedimentos.

O curso previa encontros presenciais e encontros não presenciais. Os primeiros, realizados no módulo II, ocorreriam em cada Grupo de Trabalho - GT. Os GTs eram compostos por seis licenciandos do curso de licenciatura em Matemática da Universidade Federal de Lavras, uma professora supervisora da escola participante do Pibid/Matemática e uma professora da universidade. Nos encontros não presenciais, em ambientes virtuais (módulos I e II), discutiríamos tanto as sequências de atividades elaboradas quanto alguns textos que julgamos importantes para reflexão sobre o processo de ensinar e aprender Matemática, mediado pela tecnologia. Os textos foram escolhidos pelas pesquisadoras. A dinâmica dos encontros foi baseada na reflexão, análise, discussão e compartilhamento de ideias e concepções sobre as leituras realizadas. O ambiente virtual de aprendizagem - AVA - utilizado foi o software Moodle - Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment. A UFLA mantém o AVA baseado no Moodle, que recebe o nome de Aprender/UFLA. Foi detalhado o ambiente, desde como era realizada a entrada no mesmo, até os recursos utilizados.

Os encontros presenciais foram audiogravados com gravadores digitais e utilizou-se um software gratuito de gravação e edição de som para auxiliar nas transcrições, o qual permitia identificar, isolar, arranjar seleções e ouvir várias vezes o mesmo momento. O software admitia que o som fosse editado e dispunha de diversos filtros que possibilitam depurá- lo, tendo uma contribuição importante em termos metodológicos.

Para nos orientar nas transcrições, estabelecemos alguns códigos baseados no trabalho de , p. 82-83) e apresentados no Quadro 1.

Depois de ouvidos várias vezes, os registros orais dos encontros presenciais foram transcritos. Entendemos que a transcrição não deva ser uma mera reprodução das gravações, mas uma busca por apresentar os tropeços, as frases interrompidas, as prolongadas, os suspiros, as exclamações, as contrariedades.

Para nos ajudar nessa tarefa, fizemos uso do diário de campo da pesquisadora, que se mostrou um importante instrumento de constituição de dados, pois nos auxiliou a relembrar detalhes dos encontros presenciais e das entrevistas que não podiam ser identificados somente nas falas, como as mensagens não verbais percebidas nas fisionomias e nos gestos.

A transcrição dos encontros presenciais (cerca de 50 horas) foi baseada nas partes relevantes da pesquisa, as quais tratavam do planejamento das atividades que seriam realizadas nas escolas e das reflexões e avaliação sobre como essas se processaram. Para elencar quais seriam essas partes, inspiradas em ), elaboramos um quadro para nos ajudar a perceber os excertos que iríamos transcrever. Para tanto, utilizamos alguns códigos para uma primeira seleção dessas partes dos dados da pesquisa ( Quadro 2).

Apresentamos, a seguir, um exemplo de uma parte de um quadro ( Quadro 3) que fizemos para a transcrição dos encontros presenciais. Primeiramente, realçamos em amarelo as partes que provavelmente iríamos transcrever. Depois, voltamos a essas partes destacadas e ouvimos novamente. Escolhemos assim o conteúdo, de acordo com as categorias que seriam estabelecidas, sob o aporte metodológico de ) e ). Esse conteúdo comporia o conjunto de dados.

Pensando em outros "retalhos" que comporiam nossa "colcha", fizemos uma entrevista coletiva com os participantes do módulo I do curso, com o objetivo de fazer uma avaliação e possibilitando que os mesmos se reportassem às situações vivenciadas. Durante o módulo II foram realizadas duas entrevistas coletivas, uma no meio do curso e outra no final. Também foi feita uma entrevista com os alunos que participaram do módulo I e ficaram responsáveis pela moderação dos fóruns de discussão no Aprender/UFLA, visando a verificar suas percepções sobre a experiência. Todas as entrevistas foram transcritas integralmente.

Ao final do módulo II, solicitou-se aos participantes que escrevessem um registro reflexivo contendo suas reflexões sobre as leituras realizadas no curso (módulo II) e com as experiências nos GTs. Pedimos que eles comentassem sobre o impacto da sua participação no Pibid, quando iniciaram, o porquê de resolveram participar e se o GT já existia. Caso a participação fosse a um GT que já estava ocorrendo, solicitou- -se que eles destacassem como foi participarem de um GT que já tinha uma dinâmica. Que dinâmica era essa? Quais foram os sentimentos e percepções dos participantes sobre esse GT? Se não, como foi perceberem a constituição desse GT? Como se estabeleceu a dinâmica do grupo? Pedimos ainda que fizessem uma reflexão sobre a experiência de cada um de participar do Pibid, como avaliavam essa participação e qual a avaliação sobre o Programa.

Com essa grande quantidade de dados descritivos em mãos (por volta de mil páginas impressas), precisávamos fazer a análise dos mesmos. Para tanto, teríamos que decidir como organizá-los e categorizá-los. Qual o melhor caminho a ser percorrido?

Após estes procedimentos de constituição de dados e recorrendo à nossa metáfora, da colcha de retalhos, os dados tornaram-se retalhos de nossa colcha e precisavam ser costurados para que o trabalho fosse concluído. Assim, a Análise de Conteúdo pode nos auxiliar com os dados que foram surgindo e que despontavam para uma possível resposta para a questão de investigação.

Nesse contexto, apresentamos, na Figura 1, o desenvolvimento da pesquisa baseado em ) e em ).

[...] um conjunto de técnicas de análise das comunicações visando obter, por procedimentos sistemáticos e objectivos de descrição do conteúdo das mensagens, indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens.

Compor nosso corpus se mostrou uma tarefa bastante difícil, que implicou escolhas para a elaboração de um plano de análise. Tínhamos em mãos mais de mil páginas resultantes dos instrumentos de coleta de dados. O que fazer com todo esse material? Quais opções tínhamos? Quais implicações dessas escolhas para a pesquisa? Essas questões começaram a nos incomodar.

Retomamos a questão da investigação e o objetivo proposto e passamos então para a escolha dos documentos. Como escolher esses documentos que iriam compor nosso corpus? Esses seriam suficientes para nos ajudar a inferir respostas à nossa questão e alcançar nosso objetivo?

Sintetizamos, no Quadro 4, os instrumentos que compuseram nosso corpus da pesquisa.

Escolhemos o tema como nossa "unidade de registro" por ser uma afirmação sobre determinado assunto que envolve "não apenas componentes racionais, mas também ideológicos, afetivos e emocionais" (, p. 43). Segundo Bardin, o tema "é a unidade de significação que se liberta naturalmente de um texto analisado segundo certos critérios relativos à teoria que serve de guia à leitura" ( 1977, p. 105 BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70, 1977. ).

Voltamos aos dados, por meio dos procedimentos metodológicos aplicados, os registros orais (entrevistas coletivas e transcrições dos encontros presenciais) e escritos (fóruns de discussão, registros reflexivos, atas), constituídos nos encontros presenciais e não presenciais, e fomos explorá-los. Olhamos para cada um de maneira isolada, buscando as unidades de significação a partir de temas.

Imprimimos as mensagens dos fóruns de discussão, os registros reflexivos, as atas, as entrevistas coletivas e as transcrições dos encontros presenciais que tínhamos. Lemos novamente cada uma das mensagens, buscando congruências e diferenças entre elas. Utilizamos cores diferentes e elaboramos uma legenda. Separamos as mensagens de acordo com alguns temas iniciais que fomos estabelecendo. Recortamos as mensagens e montamos cartazes em papel pardo, como apresentado na Figura 2.

Nesse processo, inicialmente, encontramos 19 temas, explicitados no Quadro 5, que traz as observações sobre a maneira como os agrupamentos foram realizados a partir dos procedimentos metodológicos aplicados.

Os registros orais (entrevistas coletivas e transcrições dos encontros presenciais) e escritos (fóruns de discussão, registros reflexivos, atas) foram desmembrados de acordo com os temas. Alguns desses temas foram levantados a partir dos fóruns de discussão no Aprender/UFLA.

O custo e a pertinência. É evidente que uma unidade de contexto alargado, exige uma releitura do meio, mais vasta. Por outro lado, existe uma dimensão óptima, ao nível do sentido: se a unidade de contexto for demasiado pequena ou demasiado grande, já não se encontra adaptada; também aqui são determinantes, quer o tipo de material, quer o quadro teórico.

Retornamos aos dados, agora buscando as recorrências e não recorrências, procurando o que cada participante havia explicitado em cada um dos procedimentos metodológicos, agora agrupados nos cartazes. Percebemos, nesse momento, que seria possível fazer alguns reagrupamentos, procurando as confluências e as disparidades nos temas e assim pudemos constituir os 12 eixos temáticos apresentados no Quadro 6.

Os eixos temáticos foram compostos pelos temas iniciais, sem re-agrupamentos posteriores, uma vez que não percebemos nenhuma confluência entre eles:

sentimentos em relação ao uso das TIC;

planejamento/execução das atividades;

considerações sobre a teoria estudada;

burocracia/problemas técnicos;

experiências com as TIC;

discussões sobre a Matemática;

constituição da prática pedagógica para o uso das TIC.

Apresentamos, no Quadro 7, os eixos temáticos referentes aos dados coletados no módulo I, no Quadro 8, aqueles alusivos ao módulo II e, no Quadro 9, os referentes ao Curso de Extensão (módulos I e II). Tais quadros foram elaborados com base naqueles apresentados em ).

Não houve nenhuma mensagem para os eixos temáticos "Considerações sobre o grupo Pibid" e "Discussões sobre a Matemática" no módulo I, pois o registro reflexivo foi feito somente no final do módulo II, quando solicitamos aos participantes que fizessem considerações sobre a participação de cada um deles no Pibid. As discussões sobre os conceitos matemáticos trabalhados foram realizadas em relação à aplicação das atividades planejadas nos encontros presenciais do módulo II.

A combinação de várias práticas metodológicas, materiais empíricos, perspectivas de observações em um único estudo é melhor entendida, então, como uma estratégia que acrescenta rigor, abrangência, complexidade, riqueza e profundidade a qualquer pesquisa. ( Denzin; Lincoln , 2006DENZIN, Norman K.; LINCOLN, Yonna S. O planejamento da pesquisa qualitativa: teorias e abordagens. Tradução de Sandra Regina Netz. Porto Alegre: Artmed, 2006., p. 5)

Fizemos a composição dos quadros 7 e 8 e, assim, chegamos à síntese dos procedimentos metodológicos que tínhamos em mãos. Após essa etapa, buscamos estabelecer um quadro que marcava a frequência de cada um dos eixos temáticos constituídos. Com um total de 31 participantes, buscamos perceber quando cada um deles fazia alguma menção em alguma mensagem dos eixos temáticos. Tendo em vista que nossa pesquisa caracteriza-se como qualitativa, não realizamos uma contagem do número de mensagens, uma vez que as mesmas apresentavam-se inter-relacionadas. Por exemplo, em um mesmo registro reflexivo apareceram mensagens que estavam contidas em mais de um eixo temático. Porém, pretendíamos mapeá-los, buscando as recorrências e as não recorrências. Assim, montamos o Quadro 9 a partir dos eixos temáticos do Curso de Extensão (módulos I e II) e da recorrência dos instrumentos utilizados, conforme mostra a Tabela 1.

O Quadro 10 apresenta as categorias de análise estabelecidas.

A partir desse processo, que decidimos apresentar minuciosamente, mostramos a descrição e a análise dos dados constituídos nos módulos I e II.

Assim, a Matemática, a Tecnologia da Informação e Comunicação e a Prática Pedagógica formaram o contexto para a construção da negociação de significados sobre os conceitos matemáticos e pedagógicos do grupo/comunidade de professores.

Nossa intenção nesse artigo foi mostrar o percurso metodológico para a constituição e análise dos dados, o que se mostra importante para dar qualidade à pesquisa realizada.

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A análise de conteúdo como uma metodologia

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Neste artigo apresentamos a Análise de Conteúdo como uma metodologia de análise de dados de uma pesquisa qualitativa em Educação Matemática.

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Entrevistas em pesquisas qualitativas. Duarte, 2004

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Entrevistas em pesquisas qualitativas. Duarte, 2004

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TEXTO Entrevistas em pesquisas qualitativas

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Artigo com coleta de dados por data mining

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Artigo com coleta de dados por data mining

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O PROCEDER DA PESQUISA: QUAIS AS RELAÇÕES ENTRE PROBLEMÁTICA, DISSERTAÇÃO E CORPUS?

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Ficam concedidos a Letras todos os direitos autorais referentes aos trabalhos publicados. Os originais não devem ter sido publicados ou submetidos simultaneamente a outro periódico e não serão devolvidos. Em virtude de aparecerem nesta revista de acesso público, os artigos são de uso gratuito, com atribuições próprias, em aplicações educacionais e não comerciais.

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Pequisa Social - Teoria, Métodos e Técnicas Corbetta 2003 

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Pequisa Social - Teoria, Métodos e Técnicas Corbetta 2003 

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TEXTO 03 TRADUCAO SOCIAL RESEARCH_ THEORY METHODS AND TECHNIQUES 2003

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Tese UFRN Turismo Coleta de dados por questionário online

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Coleta de dados através do Data Science

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Economia colaborativa e destinos turísticos urbanos | Revista Brasileira de Pesquisa em Turismo

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O estudo centra-se na expressão espacial da Airbnb e nos anúncios contidos na plataforma para investigar a interrelação entre a distribuição espacial da oferta Airbnb e a dinâmica urbano-turística de Curitiba. O método adotado foi o quantitativo, por meio da análise espacial de dados e da estatístic…

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Dissertação ano 2000 Entrevista e Observação