Análise Qualitativa
Aquisição de Dados
Ao fazermos testes ao nosso produtos, existem diferentes formas de registarmos os dados. Podemos registar através de notas (de onde vem o diário de registo), através de áudio, ou seja, registo de voz, fotografias dos nossos participantes a realizarem as tarefas que lhe pedimos ou vídeo.
Atualmente, já existem aplicações que nos permitem fazer testes de forma mais prática, nomeadamente através da transcrição automática de áudio.
Estes dados podem ser adquiridos através de observação direta/indireta. Como já vimos, observação direta refere-se à observação de utilizadores a realizar tarefas, seja presencial ou por vídeo/fotos. Observação indireta refere-se a interações manuais (nomeadamente com o uso de diários), ou automáticas (através de interaction logs).
Métodos
Em termos de métodos, podemos avaliar os nossos dados qualitativos de formas diferentes, através de observações, estudos de diários, estudos de campo, entrevistas, questionários/surveys, entre outros.
Dados qualitativos
Contudo, a que se referem dados qualitativos? Dados qualitativos são dados não numéricos, ou seja, texto, imagens, gravações de áudio, vídeo... Estes permitem capturar informação qualitativa (atitudes, comportamentos, experiências, motivações) e podem ser descritos de duas formas distintas:
- Descritivos: descrevem eventos, opiniões, etc;
- Explicatórios: explicam eventos, reações, etc.
Nuvens de Palavras
Uma das formas mais práticas de captar dados sobre o nosso projeto é através de nuvens de palavras. Este método permite-nos identificar quais são as reações, sensações, preocupações, primeiros pensamentos, entre outros. Esta nuvem permite visualizar quais são as palavras mais usadas, e assim, tornar mais claro quais são as palavras mais comuns entre os participantes.
As palavras que têm um tamanho maior são as mais comuns, e, por isso, as que exigem mais atenção da nossa parte.
Limitações
Contudo, é necessário referir que existem algumas limitações no que toca às nuvens de palavras. Apesar de serem fáceis de produzir, representam apenas a frequência da utilização das palavras e não chega mesmo a existir uma análise do conteúdo.
Análise Temática
Temos noção que a subjetividade tem que fazer parte do nosso processo, especialmente em relação a testes qualitativos e, precisamente por tal, temos que aceitar essa tal subjetividade. Contudo, é necessário usar um processo sistemático de análise.
A análise temática permite-nos detetar:
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Códigos: etiquetas para atribuir significados (podem ser palavras ou frases). Por exemplo: localização, tracing, password;
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Temas: são padrões nos dados que se organizam em torno de um conceito, ou seja, grupos de códigos mutuamente exclusivos. Por exemplo: privacidade, segurança.
Ao falarmos de análise temática, também temos que ter em consideração outros dois pontos adicionais sobre como a análise pode ser:
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Emergente (grounded theory) São códigos que emergem do processo de análise. Esta análise começa sempre com uma página em branco.
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Estruturada (framework analysis) São códigos definidos logo à partida, por exemplo a partir de uma lista de conceitos chave.
Para além disso, os códigos podem ser em termos de codificação descritiva, ou seja codificação literal dos conceitos, por exemplo, "eu não confio na privacidade" que se traduz para códigos: confiança, privacidade; e os temas podem ser em termos de codificação temática, isto é, grupos, mutuamente exclusivos, de códigos.
Diagramas de Afinidade
Os diagramas de afinidade representam, na maior parte das vezes, frases ou palavras aplicados em post-its ou outros métodos colaborativos. Permitem criar um número limitado de temas a partir de um conjunto grande de dados qualitativos, através do uso de várias frases do processo. Isto permite gerar ideias, sintetizar informação de pesquisa com utilizadores e ainda criar um consenso na equipa sobre uma solução. Isto representa um processo mais "simples" de capturar, agrupar e classificar dados, códigos e temas.
Análise de Sentimento
O último passo requerido, ao fazer uma análise qualitativa, é avaliar os sentimentos dos nossos participantes de modo a ganhar uma melhor perspetiva sobre o que fizemos de bem e/ou de mal.
O vídeo mostrado em aula retrata muito bem este parâmetro:
Ao avaliar os nossos resultados, temos que ter em conta três entidades diferentes:
- Score: representa um valor entre -1 e 1 que corresponde a uma emoção negativa ou positiva, respetivamente;
- Magnitude: valor de 0 a que corresponde à força da emoção;
- Salience: importância da palavra em relação a todas as frases.