Quando se trata de investigar um assunto, responder uma pergunta ou simplesmente dar sentido a algo – muitas vezes procuramos informações que nos ajudem a chegar lá e, raramente é apenas na forma de números.
Talvez esteja avaliando o comportamento do consumidor, o impacto ambiental, a política social, talvez revendo feedback de um paciente, ou mesmo uma revisão teórica de questão legal. Talvez pesquisando a cultura jovem ou a textos para pós-graduação.
O desafio com este tipo de pesquisa é que, depois de reunir as informações. O que você faz com elas?
É aí que entra NVivo
NVivo é um software que suporta métodos de pesquisa qualitativos e mistos. Ele foi projetado para lidar com dados não numéricos, como: entrevistas, respostas abertas para pesquisas, revisões de literatura e conteúdo web, incluindo as mídias sociais.
O Nvivo ajuda a lidar como o que chama de BigData.
Vamos imaginar que você estava pesquisando sobre as condições de trabalho, equilíbrio do stress no trabalho e qualidade de vida do trabalhador e que seu projeto envolvia:
- As respostas da pesquisa;
- Entrevistas;
- Notas de campo;
- Páginas da web como relatórios oficiais;
- Mídias sociais, como por exemplo Facebook e Instagram.
Para entender melhor como NVivo ajuda você, imagine uma sala vazia, onde você vai trabalhar com todas as suas informações. Independentemente do método de pesquisa que você usa, uma coisa que é certa ao manipular dados qualitativos – se você não usar software – provavelmente seu trabalho será mais demorado, com um desafio maior para gerenciar e de difícil de navegação pelos dados.
E o mais importante, trabalhando manualmente talvez seja difícil descobrir conexões, padrões e lacunas em seus dados.
NVivo oferece o espaço para organizar e administrar o seu material para que eles comecem a fazer sentido para você. Ele também oferece ferramentas para que você consulte seus dados de forma mais eficiente.
E, finalmente, tudo isso pode vir junto como um relatório ou apresentação. Então, usando o NVivo para ajudar neste projeto você tem: trabalhou de forma eficiente, economizou tempo e criou uma imagem de qualidade dos dados.
Você também conseguiu:
Rapidamente organizar, armazenar e recuperar dados, descobrir conexões de formas que seriam impossíveis de obter manualmente e rigorosamente fundamentar o que descobriu.
