Operacionalizando uma hipótese

Quando concebemos um projeto de pesquisa, um dos maiores desafios para pô-lo em prática é operacionalizar nossas hipóteses. Trocando em miúdos, isso quer dizer tornar nossas idéias palpáveis. Mas como funciona então a operacionalização?

Logo depois que definimos o tema de um projeto, precisamos criar uma pergunta original e hipóteses relacionadas a ela, que nada mais são do que possíveis respostas para essa pergunta. Mas, geralmente, tanto a pergunta quanto as hipóteses tratam de conceitos abstratos, relacionados às teorias vigentes no campo de estudo. Sendo assim, para testar uma hipótese é necessário primeiro pensar em coisas concretas que se espera observar no campo, no laboratório, na literatura ou no computador, caso a hipótese seja mesmo uma boa resposta para a pergunta feita. É um raciocínio dedutivo, do tipo “se isso for verdade, então espero observar aquilo”. Essas expectativas são chamadas de previsões. Enquanto uma hipótese envolve conceitos teóricos, uma previsão trata de conceitos concretos, mensuráveis.

Assim, a operacionalização é o processo de derivar previsões a partir de hipóteses; ou seja, representar uma variável teórica através de uma variável operacional (conhecida em inglês como surrogate ou proxy). Operacionalizar é fundamental para realizar uma pesquisa. Exemplos práticos podem tornar mais fácil entender esse processo.

Suponha que você esteja interessado em estudar o estresse em animais, por exemplo. O estresse é um fenômeno, uma variável teórica definida através de conceitos abstratos, como bem-estar, homeostasia etc. Dessa forma, não é possível pegar um animal e simplesmente medir seu estresse diretamente. O que um cientista faz é escolher uma variável operacional que represente bem o conceito de estresse. Assim, ele pode medir algo concretamente no animal estudado e fazer inferências sobre o seu nível de estresse. É comum, no caso de mamíferos, medir-se o nível de cortisol no sangue, um hormônio associado ao estresse.

Até conceitos aparentemente triviais, como tamanho, precisam ser operacionalizados. O tamanho de um organismo é abstrato. Mas, por exemplo, seu comprimento é algo concreto, assim como sua massa. Uma má escolha da variável operacional pode ser desastrosa. No caso de morcegos, por exemplo, costuma-se representar o tamanho como o comprimento do antebraço. Porém, medir o comprimento do antebraço seria inviável no caso de uma baleia viva. Mesmo focando-se em apenas um determinado tipo de organismo, a escolha da variável que representa seu tamanho depende também de como foi formulada a pergunta de trabalho: às vezes pode ser mais adequado medir a massa de um morcego do que o comprimento do seu antebraço.

O conceito de operacionalização também é fundamental, por exemplo, quando queremos aplicar ao nosso trabalho alguma abordagem que está na moda. Por exemplo, a teoria de redes como ferramenta no estudo dos mutualismos. Muita gente hoje em dia quer fazer análises de redes nos seus trabalhos. Contudo, todos devem se perguntar: que conceito ecológico eu quero representar através de qual métrica de redes? Uma análise, por mais sofisticada que seja, não faz sentido sem um contexto biológico claro e interessante.

Uma operacionalização mal-feita pode arruinar uma pesquisa promissora por gerar medidas que não representam direito o fenômeno de interesse. Em outros casos, um projeto pode ser muito interessante, mas tornar-se inviável por ser impossível operacionalizar os conceitos de interesse (seja por falta de verbas ou da tecnologia necessária).

Concluindo, sintonize bem as variáveis teóricas e operacionais que vai usar em seu estudo. Isso é crucial para ele ser bem-sucedido.