Os 7 Melhores Livros de Métodos de 2014

O ano de 2014 foi muito bom para as publicações em geral, e os livros de métodos felizmente não ficaram atrás. Não apenas vários trabalhos novos chamaram a atenção por sua qualidade, mas também diversos textos antigos ganharam versões ampliadas e revistas neste ano. Dentre os muitos livros de destaque, dois dos editores do blog (Guilherme e Danilo) escolheram os 7 volumes que mais gostaram e colocaram uma pequena justificativa para cada um deles.

Segue abaixo a lista com os nossos comentários:


Joshua D. Angrist e Jörn-Steffen Pischke – “Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect”.

mastering metrics

Danilo: De todos os livros acadêmicos que li esse ano, Mastering ‘Metrics foi o que mais me agradou. Angrist e Pischke, os conhecidos autores do Mostly Harmless Econometrics, voltaram com um novo livro de econometria direcionado para os estudantes de graduação e outros marinheiros de primeira viagem na disciplina. Leve, cheio de anedotas e com várias referências engraçadas (para um economista, claro), o livro tem uma abordagem bem diferente dos tradicionais manuais da área (Wooldridge, Greene, Cameron & Trivedi, etc). Ao invés de se trazer provas matemáticas e longas explicações teóricas, Mastering ‘Metrics toma como ponto de partida a abordagem de potential outcomes e segue direto para a explicação de cinco técnicas de inferência causal (“the furious five”, no linguajar do livro): experimentos aleatorizados, regressão com matching, variáveis instrumentais, desenho de regressão discontínua e diferenças-em-diferenças. Embora o livro não tenha exercícios, vale para todos aqueles que querem aprender mais sobre a fina arte de relacionar causa e efeito.
Guilherme: Esperei esse livro por um bom tempo. O Mostly Harmless Econometrics é um dos meus livros de cabeceira. Quando queria indicá-lo, entretanto, tinha de levar em conta que, embora “mostly harmless”, não era um livro muito acessível em termos de linguagem matemática e estatística para pessoas de humanas (sobretudo do Direito), que não possuíam um treino específico. O Mastering ‘Metrics veio preencher essa lacuna por sua simplificação.


John Kruschke – “Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan”.

jags

Danilo: Uma excelente introdução à análise bayesiana para as ciências sociais. Como Angrist e Prischke, Kruschke tomou uma posição distinta dos outros textos sobre o tópico (Gelman et al., Geweke, ou Hoff) e reduziu ao máximo o uso de matemática em seu livro. Apenas com noções básicas de probabilidade e um pouco (bem pouco!) de cálculo é possível acompanhar o texto inteiro. Kruschke apresenta com muita clareza o teorema de Bayes, mostra como realizar análises estatísticas por meio de simulações, e, no final do volume, traz uma série de exemplos práticos dos modelos mais utilizados nas humanidades (OLS, logística, etc) com scripts feitos em R, JAGS e Stan, todos softwares gratuitos e de código aberto. Se você tem curiosidade de saber um pouco mais sobre estatística bayesiana e quer comprar um único livro sobre o assunto, essa é a minha recomendação.
Guilherme: Estatística bayesiana está em moda (ainda bem). Esse livro é ideal para aprender e indica os softwares “certos” para isso (R, Stan).


Stephen L. Morgan e Christopher Winship – “Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research”.

Morgan

Danilo: Mais um volume dedicado à inferência causal. Morgan e Winship lançaram nesse ano uma versão atualizada do seu excelente manual de 2007, no qual os autores também buscam explicar, em termos acessíveis, as vantagens e dificuldades do uso de contrafactuais nas ciências sociais. Mais detalhado do que Mastering ‘Metrics, poderia fazer parte do currículo dos cursos de metodologia para pós-graduação no país, como já o faz no exterior. Pode comprar sem susto.
Guilherme: Sempre estudei inferências causais sob a perspectiva do Modelo Causal de Rubin. Quanto entrei na estatística, passei a conhecer Judea Pearl. O livro vale principalmente por promover uma discussão de causalidade nos termos da variedade de modelos e mostrar sua aplicação em ciências sociais.


Janet M. Box-Steffensmeier, John R. Freeman, Matthew P. Hitt e Jon C. W. Pevehouse – “Time Series Analysis for the Social Sciences”.

box

Danilo: Outro excelente livro da série Analytical Methods for Social Research, publicada pela Cambridge University Press. Aqui, os autores trazem uma discussão detalhada sobre séries temporais, que embora sejam muito comuns nas ciências sociais, nem sempre são tratadas como deveriam. O livro descreve várias técnicas utilizadas na área (modelos dinâmicos de regessão, processos não-estacionários, entre outros), e apresenta muitos exemplos para ilustrar os pontos do texto. Um pouco mais técnico do que os demais, mas não menos relevante.


John H. Holland – “Complexity: A Very Short Introduction”. holland

Danilo: Há pouco tempo passei a me interessar por sistemas complexos, e esse livrinho de pouco mais de 100 páginas foi minha primeira leitura sobre o assunto. Holland é um notável conhecedor de sistemas complexos e resume os pontos principais da disciplina em 8 capítulos, todos eles breves e muito bem escritos. Para quem pretende se aventurar em modelagem baseada em agentes, essa é uma boa porta de entrada.


David A. Armstrong II , Ryan Bakker , Royce Carroll , Christopher Hare , Keith T. Poole , Howard Rosenthal – “Analyzing Spatial Models of Choice and Judgment with R”.

poole

Guilherme: Para quem estuda Multidimensional Scaling e métodos de estimação de ponto ideal em ciência política e gosta de R, este livro é fundamental. É o primeiro livro que aborda os aspectos computacionais dos modelos diretamente em R e focado em ciência política. Não é um livro fácil, entretanto. Para quem está estudando por livros como Borg & Groenen e Poole, é um livro muito bom para mostrar as particularidades dos modelos .


Hadley Wickham – “Advanced R”

hadley

Guilherme: Finalmente foi publicado o livro que todos já conheciam pela versão da internet. Hadley Wickham é simplesmente um mestre, sobretudo pelo pacotes que cria para o R (ggplot2, dplyr, entre muitos outros). Agora ele publica o manual definitivo de R. Vale muito a pena, para todos que se interessam por estatística. A versão online ainda pode ser encontrada aqui.

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Como fazer um projeto de mestrado ou doutorado!?

confused.Acadêmicos têm uma dificuldade incrível para “falar simples”. Isto é, transmitir uma mensagem de forma direta, acessível e sem rodeios. Se houvesse um “complicômetro”, certamente atingiríamos seus níveis máximos. Pensar claramente é fundamental para comunicar qualquer ideia. A dificuldade de muitos pesquisadores é articular todo o conteúdo e erudição que adquiriram. São muitas “peças de conhecimento”: às vezes não sabemos se o que estamos montando é apenas um quebra-cabeças ou mais de um… Fica é difícil transmitir mensagens aos nossos leitores e pares, se as coisas não estão resolvidas para nós mesmos.

Os acadêmicos hoje são os “pensadores” de antigamente… Mas fato é que pensamos muito sobre os assuntos que estudamos, mas raramente sobre os rumos e direções para onde estamos seguindo. Refletir sobre essas coisas é um exercício metodológico em seu sentido pleno — muito mais importante e essencial do que a aplicação de qualquer técnica ou ferramenta de pesquisa. Mas dá trabalho…

Pense no seguinte: você consegue explicar num parágrafo, de forma simples, para um leigo, qual é o tema de sua pesquisa? Se a resposta for sim, já é meio caminho andado… Exercícios desse tipo são muito legais pra produzir reflexões metodológicas e levar à clareza de pensamento. Apesar da simplicidade é um exercício difícil. É mais fácil ser complicado do que simples…

Aprendi isso com um grande professor que tive na UFMG, Bruno Wanderley Reis — que é também uma das pessoas mais inspiradoras que já conheci (isso é consenso, perguntem a quem quer que o conheça!). Bruno costuma passar uma lista de perguntas desse tipo (mas muito melhor elaboradas) como exercício em sua disciplina de Metodologia, na Pós-graduação em Ciência Política da UFMG. E gentilmente, ele autorizou a reprodução dessas questões aqui no Blog. Compartilho com todos.

Os bravos que conseguirem fazer o exercício todo certamente não terão muito menos dificuldade na redação de um projeto de pesquisa — ou mesmo na execução da pesquisa planejada.

 

Exercício de metodologia, 2010

 

  1. Em termos bem pessoais, recupere o contexto em que você pela primeira vez se interessou pelo tema sobre o qual pretende hoje escrever sua dissertação de mestrado. Enuncie bem diretamente o assunto de que pretende se ocupar, e descreva brevemente as circunstâncias de sua vida pessoal ou de sua formação profissional em que você travou contato com o tema. (Se você não tiver ainda definido com precisão o assunto de que pretende se ocupar na dissertação, não se preocupe: é legítimo – e quase saudável, a esta altura. Mas invente um, que será o seu problema nesta disciplina.)
  2. “Conhece-te a ti mesmo”, dizia Sócrates. Tente exprimir brevemente as razões pelas quais terá passado pela sua cabeça que aquele era um tema do qual talvez você gostasse de se ocupar. Ele te pareceu “importante” de algum modo, no plano intelectual? Em termos práticos? Em que sentido ele é (ou pode ser apropriado como) um problema?
  3. Enuncie agora o seu “problema”, nos termos mais práticos, concretos, que você conseguir. Relacione o objeto do seu interesse com alguma outra coisa, que te parece, em princípio, poder “explicá-lo”, bem ou mal. Procure ancorá-lo nos problemas práticos, ou nas questões específicas, que o levaram a interessar-se pelo tema de saída. Tente formular o problema como uma pergunta, mas não se preocupe – por enquanto – se o problema (ou a pergunta) te parecer muito “local” ou “específico”.
  4. Agora enuncie a pergunta a ser respondida em sua dissertação (o seu problema) de forma mais disciplinarmente orientada, mais “conceitual”, mais “universal”. Lembre-se: o problema deve ser formulado como uma pergunta. (Duas dicas: I. Diferentemente da questão 3, ao montar sua pergunta aqui procure referir-se menos a fenômenos específicos que a tipos de fenômenos: procure substituir substantivos próprios por comuns, e deixemos a identificação do caso a ser estudado para a hora de detalhar o desenho da pesquisa. II. Tente desde já embutir na pergunta – talvez apoiando-se na literatura existente sobre o seu assunto, mas nunca se detendo nela  – pelo menos duas respostas plausíveis que circulam na paisagem: “Há quem diga isso, mas há também os que afirmam aquilo.” Acredite: a atenção a essas duas dicas vai te ajudar adiante…)
  5. (Semântica.) Reflita descritivamente sobre as categorias conceituais explicitamente empregadas na pergunta. Esboce as taxonomias que contêm as categorias operacionais cruciais da sua pergunta. Em seguida, delineie os atributos que permitiriam classificar algum conjunto de fenômenos ou objetos no interior de cada categoria – ou seja, defina as categorias relevantes no âmbito da sua pesquisa. Não se trata de definir os conceitos tal como aparecem na pergunta, mas antes definir as categorias entre as quais os conceitos (concebidos como “variáveis”) poderão variar. Lembre-se de que este é um exercício metodológico, e não teórico: importa menos o que diz a literatura do que os “valores” que essas categorias podem vir a assumir dentro da sua pesquisa. 
  6. (Sintaxe.) Reflita analiticamente sobre as categorias lógicas empregadas na pergunta. Quais são os nexos que você pretende postular (ou contestar) entre os conceitos envolvidos? Sua pergunta efetivamente os descreve com precisão? (Lembre-se de que a escolha das palavras na formulação de um problema não é trivial, e tem implicações sobre o desenho da pesquisa.) 
  7. Com base nas inevitáveis hesitações que terão permeado o esforço de responder as seis primeiras questões, explicite aqui uma ou duas formulações alternativas do seu problema que você terá chegado a imaginar. (Embora as palavras importem, não basta mudar a redação de modo a deixar o problema intacto. Ao imaginar formulações alternativas, você deve conceber, a rigor, outros problemas analíticos – embora sobre o mesmo tema.) Por que você acabou por preferir a sua formulação? Especule: por que razões alguém poderia vir a preferir alguma das alternativas? 
  8. Agora leia novamente a sua pergunta (tal como formulada na questão 4), e procure identificar nela  um conjunto de proposições que a sua pergunta presume serem verdadeiras (ou seja, identifique algumas premissas de que você parte, explícita ou implicitamente). Justifique a razoabilidade de suas premissas – e, acima de tudo, certifique-se de que elas não estejam respondendo de antemão à sua pergunta (ou, dito de outro modo, que elas não estejam comprometendo previamente o seu trabalho com a aceitação de uma hipótese específica como solução do seu problema). Certifique-se, também, de que as suas premissas não sejam idiossincráticas demais, pessoais demais. Afinal, lembre-se de que, em princípio, o público potencial do seu argumento é constituído justamente por aqueles que compartilham com você suas premissas. 
  9. Isto pode soar trivial, mas não é: lembre-se de que a sua pergunta deve admitir em princípio mais de uma resposta. Quais seriam as respostas logicamente plausíveis que você consegue imaginar para a sua pergunta? Dito de outro modo, enumere algumas hipóteses concebíveis para a solução do seu problema. Feito isso, escolha a sua preferida: seu melhor palpite para a resposta da pergunta, a solução do seu problema em que você preliminarmente acredita (sua hipótese de trabalho). Dentre as demais respostas concebíveis, aponte agora aquela hipótese que você julga contrariar mais crucialmente a sua própria: aquela que você quer contestar – a sua, digamos, “hipótese rival”. Explicite as razões pelas quais você julga que essa outra hipótese é a “rival” crucial da sua hipótese de trabalho. 
  10. Identifique variável independente e variável dependente em sua hipótese de trabalho. 
  11. Agora, antes de prosseguir, detenha-se por um momento e pergunte-se, em termos puramente especulativos, não empíricos: por que você acredita na sua hipótese de trabalho? Por que lhe parece razoável em princípio atribuir o comportamento da sua variável dependente à variável independente que você escolheu? Quais seriam os mecanismos (causais, em princípio) a que você atribuiria a vinculação aqui postulada entre essas duas variáveis? Como eles vinculam as duas variáveis? Em suma, esboce em poucas linhas a teoria subjacente à sua hipótese de trabalho – e, só para não perder o hábito, bem rapidamente, também aquela subjacente à hipótese rival. 
  12. Aponte alguns falseadores potenciais da sua hipótese, ou seja, eventos que, se acontecerem no mundo, te farão acreditar que a sua hipótese está errada. Reflita: esses eventos te fariam acreditar na hipótese rival? 
  13. Faça agora o experimento mental oposto, e imagine falseadores potenciais da hipótese rival. Em que medida eles constituiriam uma corroboração da sua hipótese de trabalho? 
  14. Comece agora (só agora!…) a esboçar o desenho de sua pesquisa. Imagine maneiras de você testar a sua hipótese contra o “mundo real” (ou, melhor ainda, se possível, a testar uma hipótese contra a outra: a sua hipótese de trabalho contra a hipótese rival). O que você buscaria observar no mundo para tentar estabelecer se a sua hipótese de trabalho é verdadeira ou falsa? 
  15. Como você observaria essas coisas? Em outras palavras: imagine uma maneira de você operacionalizar empiricamente as suas variáveis, ou seja, identificar no mundo diferentes formas de se manifestarem as variáveis, diferentes valores que elas podem assumir (isto pode ser uma mensuração quantitativa ou não – mas lembre-se: uma variável deve variar…). 
  16. Esboce o desenho da pesquisa usando “O”s (para diferentes observações da variável dependente) e “X”s (para “tratamento”, ou seja, o momento de operação do nexo entre a variável independente e a dependente), à maneira de Campbell. [Consultar material do curso para a exposição e discussão de variados desenhos de pesquisa – mas nada impede que você invente outro.] 
  17. (Ameaças à validade.) Em que medida o seu desenho elimina explicações (hipóteses) alternativas à sua? Ou seja, digamos que dê tudo certo, e a sua hipótese se veja corroborada pelos dados empíricos produzidos na observação do seu caso: o que poderia, ainda assim, ter saído errado? Que outra hipótese (imaginada ou não nas questões anteriores) seria ainda consistente com os mesmos dados? 
  18. Especifique um desenho alternativo (pode ser inventado ou extraído de Campbell) que também poderia ser usado para se tentar responder à sua questão. E procure assegurar-se de que ele poderia eliminar a maldita hipótese que sobreviveu ao desenho anterior. Lembre-se, porém, de que nenhum desenho elimina todas as conjecturas alternativas… 
  19. Explique em quê o desenho afinal escolhido é melhor e pior que o desenho alternativo. O que é que cada um controla e o outro não? Mais especificamente, avalie em que medida os variados tipos de ameaças à validação são eliminados ou não pelo desenho escolhido (e pelo desenho alternativo). 
  20. Descreva em linhas gerais a pesquisa que você quer fazer – agora com palavras, para uma pessoa normal… Faça de conta que você está escrevendo para um amigo seu que nunca tenha estudado metodologia científica. Faça-o entender a maneira como a pesquisa aqui desenhada te ajuda a resolver o problema que você se propôs. 
  21. Lembre-se de que mecanismos teóricos e nexos causais não são diretamente observados, mas sim inferidos. Em última análise, porém, o que de fato importa do ponto de vista da ciência não é tanto a sobrevivência ou não da sua hipótese, mas sobretudo a teoria que resulta – ainda que de maneira um tanto indireta – do experimento. Situe o seu problema no contexto mais amplo da literatura corrente, e responda: por que a sua pesquisa deveria ser feita?

Superando o calcanhar metodológico: o ensino de métodos em ciência política no Brasil

Como anda o ensino de métodos em ciência política no Brasil? Essa questão vem atormentado todos aqueles que se preocupam com metodologia na área já há algumas décadas. O trabalho de Gláucio Soares, “O calcanhar metodológico da Ciência Política no Brasil” (2005), foi um trabalho de referência e já mostrava algumas deficiências da formação metodológica dos cientistas políticos.

A questão que fica é: essa situação se alterou de 2005 para hoje? Esse problema foi enfrentado por dois amigos, Danilo Praxedes Barboza e Samuel Ralize de Godoy, no artigo que divulgamos aqui, “Superando o ‘calcanhar metodológico’? Mapeamento e evolução recente da formação em métodos de pesquisa na pós-graduação em Ciência Política no Brasil”. O texto foi apresentado no IV Seminário Discente da Pós-Graduação em Ciência Política da USP, em abril deste ano, e discutido na mesa que contou com a participação dos professores Lorena Barberia e Adrian Gurzan Lavalle, do Departamento de Ciência Política da USP. Os autores realizaram um mapeamento do ensino de métodos em ciência política e trouxeram algumas conclusões interessantes.

O trabalho fez um levantamento de todas as disciplinas de formação em metodologia de pesquisa oferecidas pelos cursos de pós-graduação em Ciência Política no Brasil. Os autores utilizam como fontes de dados as relações nominais de ementas fornecidas pelos programas à CAPES, órgão do governo federal responsável por avaliar a qualidade dos programas de pós-graduação no País.

Entre as descobertas:

1) Houve pouca variação na oferta total de disciplinas nos programas de ciência política no tempo. “Em média, o número total de disciplinas oferecidas pelos programas em 1998 era de 12,4, quando havia apenas oito programas (IUPERJ/UCAM, UFF, UFMG, UFPE, UFRGS, UNB, UNICAMP e USP). Em 2012, último ano da série, a oferta atinge o índice de 14,5 disciplinas oferecidas, em média, pelos 15 programas (com a inclusão de FUFPI, UFPA, UFSCAR, UFPR, UERJ, UFPEL e UFG).” Em compensação, a oferta de disciplinas relativas à metodologia aumentou relativamente, variando de 1,5 em 1998 para 1,67 em 2012, atingindo picos de 2,25 e 2,36 em 2006 e 2008, respectivamente.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados da CAPES (2014). Nota: O eixo vertical  direito orienta a linha verde, que indica a oferta relativa de disciplinas metodológicas (%).

Média de disciplinas oferecidas, 1998 a 2012 Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados da CAPES (2014). Nota: O eixo vertical direito orienta a linha verde, que indica a oferta relativa de disciplinas metodológicas (%).

2) Em relação à oferta de disciplinas metodológicas por programa, entre “programas tradicionais” (aqueles que já existiam em 1998) e “programas novos”, temos os seguintes resultados.

Entre os “programas tradicionais”, UFMG, UFPE e IUPERJ/UCAM são as universidades de maior destaque na oferta de disciplinas metodológicas. “A federal mineira salta de 8% de disciplinas metodológicas em 1998 para 29% em 2012, assumindo posição de destaque em 2006, quando 23% das disciplinas oferecidas eram de caráter metodológico. A federal pernambucana, que oferece quatro disciplinas metodológicas anuais desde 2003, tem índices que variam de 11% (1998) a 24% (2012). Já o IUPERJ/UCAM, com 26% de disciplinas metodológicas já em 1998, tem grande oscilação dessa oferta no tempo. A partir de 2001, a oferta de disciplinas metodológicas ficou abaixo dos 20%, mas ainda em posição alta em relação aos demais programas tradicionais (exceto UFMG e UFPE), assim permanecendo mesmo após a crise institucional que acarretou a troca de todos os seus professores. Os demais programas, independentemente de como começaram a série histórica, ofereceram menos de 10% de disciplinas metodológicas em 2012, com exceção da USP, que apresenta tendência de aumento da oferta no final da série, com 14% de disciplinas metodológicas, próximo à oferta contemporânea do IUPERJ/UCAM.”

 Oferta de disciplinas metodológicas, programas tradicionais, 1998 a 2012

Oferta de disciplinas metodológicas, programas tradicionais, 1998 a 2012

Entre os “programas novos”, “os cadernos de indicadores mostram que a oferta
relativa de disciplinas metodológicas de todos eles varia entre 5% e 15% em todo o período – com exceção do programa da UERJ, formado pelos ex-professores do IUPERJ/UCAM, com 20% em 2010 e 17% em 2012 – e todos apresentam tendência decrescente nessa oferta.”

 Oferta de disciplinas metodológicas, programas novos, 2008 a 2012

Oferta de disciplinas metodológicas, programas novos, 2008 a 2012

Os autores também investigaram as relações entre o conceito CAPES dos programas e a oferta (Vale consultar o Paper).

3) Por fim, as disciplinas ofertadas foram classificadas conforme os temas: “Metodologia Geral”, “Métodos Quantitativos”, “Métodos Qualitativos”, “Análise de eleições e voto”, “Teoria dos jogos e modelos formais” e “Outras técnicas e abordagens”. Mostrou-se que há bastante diversidade na oferta entre os programas.

A conclusão é de que houve um esforço para a superação desse “calcanhar metodológico”. As iniciativas dos programas foram nesse sentido. O artigo também destaca a existência de Eventos e Escolas Especiais de métodos, como a IPSA-USP Summer School e o MQ (FAFICH-UFMG).

Eles sinalizam que para entender a fundo a formação de novos pesquisadores é necessário investigar fatores como a construção do programa pedagógico dos cursos, a formação prévia dos docentes e a produção científica de professores e alunos, sugerindo então uma agenda de pesquisa sobre esse tema.

Vale a pena ler! Para ler o paper, clique aqui. .