Análise textual com o programa Alceste: uma aplicação à pesquisa de representações sociais no campo da política

Carolina Fernandes Pombo-de-Barros

Este texto exemplifica o emprego da técnica do ALCESTE (Análise Lexical de Co-ocorrências em Enunciados Simples de um Texto) em uma pesquisa de representações sociais de cidadania entre senadores, no campo da política social. Antes é necessário esclarecer que, do contrário que se pode pensar, o Alceste não faz Análise Temática de Conteúdo, mas pode ser conciliado com ela. Ele é um método informatizado que, a partir da análise estatística dos vocábulos (repetições e sucessões de palavras) em um ou mais textos, resulta no encontro de classes temáticas. Portanto, é um método exploratório, que dispensa a criação de categorias à priori, sendo útil para dar uma visão global sobre uma documentação volumosa cuja análise seria muito longa e exaustiva para ser feita manualmente.

O objetivo da pesquisa foi analisar a representação social de cidadania de senadores brasileiros, em discursos no plenário acerca da política social. Ela foi realizada com 128 discursos extraídos da base de dados do Sistema de Informação do Congresso Nacional (SICON), no período de 2003 a 2006 – que se mostrou significativo, contendo mais da metade de todos os discursos emitidos desde 1968, com as palavras-chave “cidadania” e “política social”.

A decisão de usar o ALCESTE foi baseada principalmente em dois pontos: a necessidade de se organizar e interpretar um material extenso no período curto de um mestrado acadêmico; e a afinidade epistemológica do método com a Teoria das Representações Sociais (TRS) de Serge Moscovici, a qual embasou as questões de nossa pesquisa. No campo da análise de políticas, ainda há poucas iniciativas de articulação com a TRS e com este método. Contudo, a experiência que será relatada aqui foi bastante produtiva, ainda que limitações tenham sido identificadas.

É importante salientar que, assim como qualquer outro método informatizado, o ALCESTE exige o conhecimento adequado de sua aplicação, com a leitura do manual e a familiaridade com outras pesquisas que já o utilizaram. Deve-se ter clareza dos objetivos e das perguntas a que se pretende responder com a ajuda do programa, porque a partir delas é que o corpus do texto deve ser organizado, antes de sofrer o processamento.

Para nossa pesquisa, os discursos dos senadores foram adequadamente preparados para o processamento, tomando-se o cuidado de se usar os artifícios sugeridos pelo manual do ALCESTE para que ele identificasse as palavras compostas ou expressões importantes, como “política social”, “Bolsa-família”, “Fernando Henrique”, etc. Uma das coisas importantes a se fazer também nessa etapa é dividir o corpus em unidades de contexto iniciais (u.c.i.s). Elas correspondem a uma categorização prévia feita pelo pesquisador sobre variáveis que não estão presentes no conteúdo dos discursos, que expressam o contexto externo no qual eles foram emitidos. Para nossa pesquisa, cada emissor dos discursos foi considerado uma u.c.i., e as variáveis usadas para categorizá-los foram: partido político, quantidade de discurso no corpus, unidade federativa, se exerce posição de liderança de governo, oposição, bloco ou partido, se é senador titular ou suplente, se tem projetos de lei no Senado na área social ou na área da saúde, e se tem lei aprovada em alguma dessas áreas.

Foram efetuados três processamentos, com as mesmas u.c.i.s, mas com algumas diferenças na formatação das palavras, para que o programa aproveitasse ao máximo possível os léxicos presentes. Pois o programa pode produzir mais classes menos significativas, com uma porcentagem de aproveitamento menor. Os três processamentos apontaram classes temáticas parecidas, porém a quantidade de léxicos aproveitados foi maior na última tentativa e resultou em menos uma classe – o que nos deu segurança para prosseguir com o método. A primeira etapa do processamento em si é a divisão do “corpus” em unidades de contexto elementares (u.c.e.s), que são fragmentos do texto em tamanhos iguais. Cada u.c.e. é identificada com a u.c.i. correspondente. Assim foi possível, por exemplo, encontrar os partidos e os senadores mais representativos em cada classe temática.

Nossa análise estatística resultou em cinco classes, mostrando que uma delas era a mais importante em relação à questão da pesquisa. Ela fora formada por cerca de 38% das u.c.e.s aproveitados pelo processamento, e tinha como formas reduzidas mais presentes: cidad+ (cidade, cidades, cidadão, cidadãos, cidadã), sociedade+ (sociedade e sociedades), comunidade+ (comunidade e comunidades), direito+ (direito, direitos), human+ (humano, humanos, humana). Apesar de ter sido a mais volumosa, essa classe também apresentou mais coerência interna, ou seja, as formas reduzidas foram encontradas com frequência nas mesmas u.c.e.s, indicando a existência de uma temática geral em todos os seus discursos. Por isso, a partir dela foi possível formar o campo representacional de cidadania. Nele, a “consciência global” aparece como elemento unificador, e a “igualdade racial” e a “renda básica de cidadania”, presentes em outras classes temáticas, são elementos periféricos.

A existência de uma classe minoritária com mais de 50% de u.c.e.s emitidas pelo mesmo senador significa que ele teve grande parte de seus discursos reunidos num tema que não é compartilhado da mesma forma por outros interlocutores. Por isso, apesar da classe sobre a “Renda Básica de Cidadania” ter sido estatisticamente insignificante, ela foi muito relevante para indicar a relação paradoxal deste tema com a representação social estudada. Pois, sabe-se que o programa Bolsa-família, muito presente na classe temática mais importante da análise ALCESTE, teve sua implantação vinculada à renda básica, mas se mantém nos discursos da maioria dos senadores como um programa completamente independente dela, relacionando-se inclusive a uma ideia antiga de cidadania social. De fato, a partir dos dados fornecidos pelo método, em constante diálogo com o arcabouço teórico e as visões de mundo encontradas na literatura, encontramos uma representação social de cidadania em movimento de reconstrução, incorporando valores novos trazidos pela globalização, mas mantendo ideias conservadoras.

Utilizando-se deste programa, o pesquisador não pode esperar que as classes temáticas e os gráficos fornecidos sejam identificados como o resultado final da pesquisa – eles são, na verdade, uma representação do material, em relação à pergunta que orientou a análise. Para fazer uma interpretação mais completa, ele deve ter noções mais detalhadas acerca do contexto que perpassa o corpus. Para isso, deve analisar com calma o dicionário de formas reduzidas que o programa cria a partir da exploração do texto, as palavras e trechos aos quais cada “forma reduzida” corresponde, os sujeitos típicos que estão relacionados a cada classe temática que interessa à questão de pesquisa. Por isso, nem sempre, todas as classes apresentadas pelo ALCESTE são úteis para a intepretação dos resultados finais, e nem todo gráfico exibe um dado fácil de ser compreendido, o que torna o método tão trabalhoso quanto uma Análise Temática de Conteúdo.

Este texto integra o Livro “Caminhos para Análise das Políticas de Saúde”, que está disponível para download na página da Editora Rede Unida. Para acessá-lo, clique aqui.

Para citar o texto ou parte dele, utilize a numeração de páginas da versão impressa, tal como apresentada a seguir:

Pombo-de-Barros, C. F. Análise textual com o Programa ALCEST: uma aplicação em pesquisa de representações sociais no campo da política. In MATTOS, R. A.; BAPTISTA, T. W. F. Caminhos para análise das políticas de saúde, 1.ed.– Porto Alegre: Rede UNIDA, 2015. p.427-432.

A versão online disponível neste site pode apresentar pequenas e poucas diferenças em relação à versão atualizada que está no livro publicado pela Editora Rede Unida. Estamos em processo de atualização e breve as versões estarão igualadas.

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