PENSAMENTO PLURAL Big data e pesquisa quantitativa: um caminho sem volta, por Alek Maracajá

Em seu texto, o publicitário Alek Maracajá aborda como a “pesquisa quantitativa com uso do big data e interpretação de dados pode ser poderosa para obter insights valiosos e tomar decisões informadas”. Confira íntegra de seu comentário…

Quando utilizamos o big data com o intuito de realizar uma pesquisa quantitativa, esse mecanismo pode atuar como um verdadeiro termômetro da população em tempo real. Um exemplo disso são nossas análises mensais de engajamento.

Isso acontece porque, no universo do marketing político, o uso de big data nas pesquisas quantitativas tem mostrado resultados impactantes devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, oferecer análises rápidas e precisas, e fornecer insights que impulsionam estratégias de campanha mais eficazes e adaptáveis, fornecendo uma vantagem significativa em um ambiente político dinâmico.

Além do preciso e volumoso levantamento de dados, o uso do big data nas pesquisas quantitativas também possibilita a geração de análises aplicáveis a uma variedade de contextos. Porém, para garantir o sucesso das análises é é preciso estar atento à qualidade dos dados, à formulação de perguntas de pesquisa relevantes e à aplicação de métodos analíticos apropriados. Aqui estão algumas considerações importantes sobre cada um desses pontos:

• Qualidade dos dados: A qualidade dos dados é fundamental para qualquer pesquisa quantitativa. O big data, que geralmente envolve grandes volumes de informações de diversas fontes, pode ser desafiador devido à presença de dados ruidosos ou incompletos. Garantir a qualidade dos dados é crucial para obter resultados precisos.

• Formulação de perguntas de pesquisa: Definir questões de pesquisa claras e específicas é essencial. A pesquisa deve começar com objetivos bem definidos e hipóteses a serem testadas. Ter uma compreensão clara do que você deseja descobrir com os dados é fundamental.

• Métodos analíticos: A interpretação de dados do Big Data muitas vezes requer o uso de técnicas analíticas avançadas, como aprendizado de máquina, análise estatística avançada e mineração de dados. É importante escolher as ferramentas e métodos apropriados para os dados e perguntas específicas.

• Contexto e domínio de conhecimento: Entender o contexto e o domínio de conhecimento em que os dados estão sendo aplicados é fundamental. Isso ajuda a interpretar os resultados corretamente e a tomar decisões informadas.

• Privacidade e ética: Ao lidar com Big Data, é importante considerar questões de privacidade e ética. Certifique-se de cumprir todas as regulamentações relevantes e proteger as informações pessoais dos indivíduos.

• Validação e verificação: Realize validação e verificação rigorosas dos resultados. Isso pode incluir testes de hipóteses, validação cruzada e outras técnicas para garantir que os resultados sejam confiáveis e replicáveis.

• Comunicação clara: Comunique os resultados de forma clara e acessível para as partes interessadas. Isso envolve a criação de relatórios ou visualizações de dados compreensíveis e relevantes.

• Feedback e diálogo: Esteja disposto a ajustar sua pesquisa à medida que novas informações se tornam disponíveis ou quando surgem insights adicionais.

Mas veja bem, estou falando aqui sobre a importância das pesquisas baseadas em Big Data como um complemento às pesquisas qualitativas tradicionais. Uma verdadeira oportunidade de ampliação de ponto de vista.

Por isso, não podemos generalizar e dizer que o uso do big data e análise de dados é sempre mais importante do que uma pesquisa quantitativa. Ambos têm suas próprias vantagens e são úteis para diferentes objetivos de pesquisa.

A pesquisa quantitativa é baseada em dados numéricos e envolve a coleta e análise de dados estatísticos. Ela é útil para avaliar a correlação entre variáveis, identificar tendências, fazer previsões e generalizações com base em uma amostra representativa da população. A pesquisa quantitativa é frequentemente usada em estudos de mercado, pesquisas de opinião e pesquisas científicas.

Por outro lado, o uso do big data e análise de dados envolve a coleta e análise de grandes conjuntos de dados não estruturados, muitas vezes em tempo real. Isso pode incluir dados de mídias sociais, registros de transações, logs de servidores, entre outros. O uso do big data permite descobrir padrões, identificar insights e tomar decisões baseadas em evidências em tempo real. É particularmente valioso em áreas como marketing, vendas, otimização de processos e desenvolvimento de produtos.

Dito isso, é importante reconhecer que ambas as abordagens têm suas limitações e não são mutuamente exclusivas. A pesquisa quantitativa pode fornecer uma visão mais abrangente e representativa da população, enquanto o uso do big data pode oferecer insights valiosos e em tempo real. Em muitos casos, uma abordagem complementar, combinando dados quantitativos com análise de dados, pode ser a melhor maneira de obter uma compreensão abrangente de um problema ou fenômeno.

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