Análise qualitativa em psicologia: do léxico ao semântico no processo de análise de dados sobre o cuidado em perspectiva de gênero

O avanço das tecnologias digitais e dos modelos computacionais tem produzido transformações profundas nas formas de produzir, organizar e analisar dados no campo das ciências humanas e sociais, com impactos diretos sobre a pesquisa qualitativa em psicologia. A crescente digitalização das interações sociais, das políticas públicas e dos registros institucionais tem gerado grandes volumes de dados textuais, exigindo do pesquisador novas estratégias metodológicas capazes de lidar com essa complexidade sem reduzir a densidade interpretativa que caracteriza a abordagem qualitativa. Nesse contexto, o desenvolvimento do Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP) ocupa lugar central, ao possibilitar que máquinas identifiquem, processem e organizem dados linguísticos, ampliando as condições técnicas para tarefas como classificação temática, identificação de padrões discursivos, reconhecimento de regularidades simbólicas e análise de sentidos latentes nos textos (Gao & Sazara, 2023; Tang, Pan & Gu, 2024).

No âmbito da investigação qualitativa em psicologia, a incorporação de ferramentas que articulam métodos estatísticos e técnicas de NLP tem permitido superar abordagens restritas à frequência de palavras ou à codificação manual exaustiva. Essas ferramentas favorecem análises que consideram simultaneamente dimensões lexicais, sintáticas e semânticas dos textos, ampliando a escala da análise sem, necessariamente, abandonar a profundidade interpretativa. Trata-se de um deslocamento metodológico relevante, na medida em que tensiona dicotomias clássicas entre qualitativo e quantitativo, mostrando que procedimentos estatísticos podem ser integrados a perspectivas compreensivas e críticas, desde que orientados teoricamente e interpretados à luz de referenciais conceituais consistentes.

Nesse cenário, softwares amplamente utilizados nas ciências humanas, como o Iramuteq, têm desempenhado papel central. Baseado na análise estatística de dados textuais, o Iramuteq permite a realização de procedimentos como a Classificação Hierárquica Descendente (CHD), que organiza o corpus a partir da coocorrência de termos e segmentação textual, identificando classes lexicais relativamente homogêneas. Essas classes podem ser compreendidas como campos discursivos que expressam formas específicas de significar determinado objeto social. Tal abordagem tem sido amplamente utilizada em pesquisas ancoradas na Teoria das Representações Sociais, na psicologia social e em estudos sobre políticas públicas, gênero e direitos sociais, ao possibilitar a identificação de regularidades discursivas, tensões simbólicas e orientações normativas presentes nos textos institucionais e midiáticos.

A relevância dessas análises reside na capacidade de evidenciar padrões coletivos de significação que não se reduzem a posicionamentos individuais, mas expressam lógicas sociais, ideológicas e históricas. Ao organizar o discurso a partir de regularidades lexicais, o Iramuteq favorece a compreensão de como determinados temas se estabilizam, se hierarquizam e se articulam no espaço público, permitindo ao pesquisador identificar frentes discursivas, disputas de sentido e enquadramentos hegemônicos. No entanto, trata-se de uma abordagem fortemente ancorada no nível lexical do texto, o que exige do pesquisador um trabalho interpretativo rigoroso para articular essas regularidades às dimensões semânticas, políticas e históricas mais amplas.

Paralelamente a essas ferramentas consolidadas, abordagens mais recentes baseadas em modelos de linguagem avançados vêm ganhando destaque na literatura internacional, especialmente aquelas que utilizam embeddings semânticos para a modelagem de tópicos. O BERTopic constitui um exemplo expressivo desse movimento, ao combinar modelos de linguagem baseados em deep learning com técnicas de redução de dimensionalidade e agrupamento não supervisionado. Diferentemente das abordagens lexicais tradicionais, essas técnicas representam textos como vetores semânticos densos, capturando relações de sentido que vão além da presença literal de palavras, incluindo contextos, polissemias e proximidades semânticas entre expressões distintas.

A principal contribuição dessas abordagens reside na capacidade de identificar temas latentes e estruturas de sentido sem a necessidade de categorização prévia manual, o que se mostra particularmente relevante em corpora extensos e heterogêneos. Ao agrupar textos a partir da similaridade semântica, o BERTopic possibilita a emergência de tópicos que refletem modos de significar o objeto analisado, mesmo quando esses modos não se expressam por meio de vocabulários homogêneos. Tal potencial amplia as possibilidades interpretativas da pesquisa qualitativa, sobretudo em fenômenos socialmente naturalizados e atravessados por relações de poder, nos quais o sentido se constrói de forma difusa, implícita e muitas vezes contraditória (Gao & Sazara, 2023; Tang et al., 2024).

Entre esses fenômenos, o cuidado ocupa lugar central na psicologia social e nos estudos feministas. Analisado a partir de uma perspectiva de gênero, o cuidado revela a sobrecarga histórica de trabalho não remunerado atribuída às mulheres, bem como suas implicações para a autonomia econômica, a saúde mental, a participação política e a reprodução das desigualdades sociais. O cuidado não se restringe a práticas individuais ou familiares, mas constitui um campo político e simbólico no qual se articulam normas morais, expectativas de gênero, políticas públicas e relações de poder. Compreendê-lo exige, portanto, abordagens analíticas capazes de apreender tanto suas formas explícitas de enunciação quanto seus sentidos implícitos e naturalizados (Seguino, 2021; Arruda, 2025).

No contexto brasileiro, essa discussão ganha novos contornos com a institucionalização da Política Nacional do Cuidado, por meio da Lei nº 15.069/2024. Ao reconhecer o cuidado como direito, bem público e responsabilidade coletiva, essa política desloca o cuidado do âmbito exclusivamente privado e feminino, inscrevendo-o no campo das políticas sociais e do debate público. Esse movimento produz novos discursos, disputas simbólicas e enquadramentos normativos, que demandam ferramentas analíticas capazes de captar suas múltiplas dimensões discursivas, políticas e ideológicas (Brasil, 2024; Ministério das Mulheres, 2024).

Diante desse cenário, a articulação entre análises lexicais e semânticas mostra-se particularmente fecunda para a investigação qualitativa em psicologia. Enquanto abordagens como o Iramuteq permitem mapear regularidades discursivas, campos lexicais e estruturas temáticas mais estabilizadas, ferramentas como o BERTopic ampliam a capacidade de explorar sentidos latentes, ambiguidades e articulações semânticas complexas. A comparação entre essas camadas metodológicas não deve ser compreendida em termos de substituição, mas de complementaridade, na medida em que cada abordagem ilumina aspectos distintos do fenômeno analisado.

Nesse sentido, o painel propõe discutir as potencialidades e os limites dessa articulação metodológica, tomando o cuidado em perspectiva de gênero como objeto empírico e analítico. Ao contrastar o uso do Iramuteq e do BERTopic, busca-se evidenciar como diferentes escolhas metodológicas produzem leituras distintas do mesmo corpus, revelando tanto regularidades discursivas quanto sentidos emergentes e latentes. Essa discussão reafirma o papel central do pesquisador na interpretação, teorização e produção de conhecimento crítico, uma vez que nenhuma ferramenta, por mais sofisticada que seja, substitui o trabalho analítico, ético e político implicado na pesquisa qualitativa em psicologia.