Relações causais e representações gráficas

By outubro 2, 2019Uncategorized

Lesley Diana de Sousa – lesley@unirv.edu.br

Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Ciências do Comportamento, Universidade de Brasília

Professora do Depto. de Psicologia da Universidade de Rio Verde (GO)

Ensaio desenvolvido na disciplina Delineamentos de Pesquisa em 2019/2 – Prof. Fabio Iglesias

O economista e filósofo Henry Sidwick afirmou que John Stuart Mill (1806-1973) governou a Inglaterra como poucos homens já haviam realizado e que dificilmente existiriam outros como ele (Collini, 1991). Mas como Mill poderia exercer tal poder se nunca foi Rei? É possível influenciar e governar as pessoas mesmo não lhe sendo conferida autoridade legítima? No caso de Mill, Sim. Por meio de suas teorias e métodos, Mill foi considerado um grande influenciador na forma do pensamento e do discurso político. Suas obras incluem textos de economia, filosofia social e política, metafísica, ética, religião, lógica, epistemologia e outras questões de relevância pública para a época e para os dias atuais.

Diante da grande relevância histórica do pensamento de Mill, o presente ensaio inicialmente abordará os métodos propostos por ele para investigar a relação de causa e efeito entre os fenômenos da natureza. Em seguida serão apresentados brevemente os aspectos da representação gráfica dos conceitos metodológicos, pelo fato de também serem um meio de identificar relações entre os fenômenos. Ambas as temáticas serão discutidas com base no livro Research Methodology in the Social, Behavioral and Life Siences, de Adèr e Melhenberg (2000).

Em uma de suas principais obras, A System of Logic, de 1843, foram apresentados os agora conhecidos ‘métodos de Mill’. Trata-se dos fundamentos e princípios do raciocínio indutivo e de sua relevância para a construção do conhecimento científico. Segundo Àder e Melherbergh (2000), o raciocínio indutivo se baseia na ideia de regularidade entre os fenômenos da natureza, partindo do pressuposto que ela é regida por leis e, portanto, é possível realizar previsões. As previsões são cabíveis ao passo que inferimos que o futuro será como o passado. Tal inferência pode ser considerada uma generalização da uniformidade da natureza, que ocorre em função de generalizações menores realizadas anteriormente e da ideia de que fatos conhecidos se assemelham a fatos desconhecidos. Desta forma, um conjunto de regularidades da natureza poderia ser inferida de maneira dedutiva, por meio de quatro métodos adequados.

Quatro métodos para identificar causalidade

O primeiro método, da concordância, assume que se em diversas situações os fenômenos investigados possuírem apenas um elemento em comum, ele possivelmente será a causa do fenômeno. Já no segundo método, da diferença, observa-se que se o efeito é presente em uma circunstância, mas não é em outra, e a primeira diferir da segunda em apenas um elemento, ele pode ser considerado causa, ou parte da causa do fenômeno. Esses dois primeiros métodos são considerados métodos de eliminação, pois no método da concordância se um elemento pode ser eliminado então não pode ser considerado como parte do fenômeno. No método da diferença se um elemento não pode ser eliminado, então ele é considerado como pertencente ao fenômeno. O terceiro método, dos resíduos, estabelece que ao subtrair a soma dos efeitos para o total dos fenômenos, exceto um, pode-se atribuir a causa do fenômeno ao elemento remanescente. Por fim, o quarto método, da variação concomitante afirma que, se ao produzir uma variação em um fenômeno específico também houver variação em outros fenômenos, as variações são ao menos parcialmente causa ou efeito uma da outra.

Representações gráficas

Após a apresentação dos métodos de Mill, percebe-se que a compreensão da lógica indutiva se faz relevante para o estudo e ampliação do conhecimento científico, pois por meio dela é possível estabelecer relação de causa e efeito e realizar previsões acerca dos fenômenos. Mas outra forma de buscar identificar as relações existentes entre os fenômenos é por meio da representação visual dos seus conceitos metodológicos. A representação não tem o objetivo principal de identificar causa e efeito dos fenômenos, mas de oferecer um conjunto de informações que se relacionam com o fenômeno, para que então possam ser traçados métodos de investigação para acessar a relação de causa e efeito.

Existem, no entanto, inúmeros métodos de representações gráficas para descrever os conceitos metodológicos. O presente ensaio não tem o objetivo de descrever passo a passo cada modelo, mas proporcionar ao leitor um contato inicial com a temática, bem como elucidar acerca de alguns aspectos relacionados à representação de maneira geral. Tais aspectos se referem: 1) ao que é a representação; 2) à relevância e aos benefícios de representar os conceitos metodológicos de maneira formal; 3) aos critérios que uma representação gráfica deve atender; e 4) a como e quando usar a representação gráfica.

Para os autores, o conceito de representação pode ser compreendido similarmente ao conceito de representação utilizada na inteligência artificial, como modo de apresentar o conhecimento dos especialistas em um domínio específico. A representação gráfica pode ser utilizada como ponto de partida para a elaboração do delineamento de pesquisa, pois por meio dela é possível acessar quais variáveis estão relacionadas ao objeto de estudo em questão. Permite a realização da pesquisa com menor número de falhas e ambiguidades, tanto quanto à coleta quanto à análise e interpretação dos resultados.

Durante a elaboração da representação gráfica é necessário se atentar aos critérios básicos para uma boa representação: reconhecimento; descrições aproximadas; manipulação de informações complexas; adaptabilidade; estratégia; inferência lógica; noções temporais; e contexto. O critério de reconhecimento estabelece que ao elaborar uma representação gráfica, o pesquisador não deve buscar maneiras inovadoras de descrever o objeto de estudo. Pelo contrário, deve utilizar métodos já existentes e formalizadas, fazendo com que a representação seja familiar para o leitor. O segundo critério, o das descrições aproximadas, nada mais é do que a descrição ser significativa para o leitor ainda que ela não apresente todos os seus detalhes. Para fazer isso, o pesquisador deverá atender também ao critério de manipulação de informações complexas. Ele corresponde à possiblidade de rotular informações de alta complexidade sem a necessidade de requerer a estrutura completa do objeto de estudo. Além disso, as representações devem ser simples, para que possam ser adaptadas para uma área específica, elaborar estratégias de pesquisa e realizar inferências lógicas acerca da relação entre as variáveis.

Em relação aos dois últimos critérios, na noção temporal é essencial para estudar fatores como a variabilidade ou o desenvolvimento do objeto de estudo no decorrer do tempo. Para isso, uma série de métodos estatísticos estão disponíveis, tais como análise de medidas repetidas, análise de tendências, análise longitudinal e análise de dados de sobrevivência, entre outros. Já o critério de contexto deve expressar informações sobre o campo de pesquisa em questão, pois as questões de pesquisa se originam a partir de um campo com elementos específicos e isso influenciará diretamente na maneira de estudar os fenômenos.

Por fim, para saber como e quando utilizar a representação gráfica, é necessário compreender os conceitos de conhecimento declarativo e procedural. O conhecimento declarativo se refere à simples definição de objetos e das relações entre eles, enquanto o procedural engloba as operações que podem ser realizadas a partir das definições do objeto de estudo. O objetivo da representação guiará o pesquisador acerca de qual tipo de conhecimento ele usará. Por exemplo, se a representação abordar conhecimento estratégico, será necessário utilizar o conhecimento procedural ao invés do declarativo.

Agora que já conhece os principais aspectos relacionados à representação, convido você a ampliar o seu conhecimento por meio da leitura do livro Research Methodology in the Social Behavioral and Life Siences, para aprender os diversos tipos de representações gráficas existentes. No que tange à representação, o presente ensaio teve o objetivo apenas de contextualizar a representação de maneira geral que, para você, enquanto pesquisador, tenha um repertório mínimo para selecionar a representação específica levanto em consideração os fatores mais relevantes.

Referências

Adèr, J. H., & Melhenberg, G. (2000). Research methodology in the social, behavioral and life sciences. London: Sage.

Colinni, S. (1991). Public moralists, political thought and intellectual life in Great Britain 1850-1930. Oxford: Clarendon.

Mill, J. S. (2015). A system of logic: Ratiocinative and inductive. New York: Harper & Brothers. (original publicado em 1843).

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