Criada em 1993, a linguagem R tem crescido entre pesquisadores do mundo todo e consolidado seu uso no campo acadêmico. O R foi desenvolvido a partir da Linguagem S, pelos professores Ross Ihaka e Robert Gentleman do Departamento de Estatística da Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Atualmente o R é utilizado por acadêmicos de vários campos de pesquisa e por profissionais das áreas de análise de dados. Estatísticos, biólogos, sociólogos, ecólogos, geógrafos, psicólogos, linguistas, cientistas da informação e muitos outros usam o R como principal ferramenta para realizar pesquisas quantitativas.
Neste texto são listadas as principais vantagens do R, que em parte explicam o seu difundido uso no campo científico. As vantagens aqui apontadas são: (I) fato de ser um software livre e gratuito; (II) possibilitar uma melhor replicabilidade dos resultados de pesquisas; (III) possuir uma comunidade ativa, qualificada e em crescimento; (IV) ser uma ferramenta flexível e versátil; e (V) permitir amplas possibilidades de produção de relatórios, gráficos e mapas.
Software livre e gratuito
Os softwares livres são considerados bens públicos pelo fato de distribuírem, conjuntamente, código fonte e código compilado. São permitidas modificações e incentivadas as distribuições, que são gratuitas e que mobilizam pessoas interessadas em torno do software. O fato de o R ser gratuito permite a ampla distribuição e utilização, bem como possibilita a todos, independentemente da capacidade financeira, de disporem da ferramenta. Além disso, comunidades científicas que utilizam softwares livres acabam por economizar até milhões, ao evitar a compra de licenças de softwares proprietários.
Replicabilidade e falseabilidade
Karl Popper (1974) foi quem constatou que a ciência possui uma característica fundamental: o fato de ser um tipo de conhecimento aberto e falseável. Diferente do dogma e de outros tipos de conhecimento, a ciência se destaca e tem potencial comparativamente superior pelo fato de estar aberta à novos paradigmas e evidências, possibilitando uma evolução constante e melhorando sua capacidade de explicar a realidade. Para que isso aconteça, é importante um subprocesso chamado de replicabilidade. Ou seja, é fundamental que os resultados e os processos metodológicos das pesquisas estejam disponíveis e abertos ao escrutínio e crítica dos demais membros da comunidade científica. Produzir pesquisas utilizando o R permite um total controle de todos os passos e procedimentos, pois tudo fica registrado na forma de um script e pode ser disponibilizado e facilmente replicado (Aquino, 2015), além disso, o próprio código fonte é disponibilizado para a inspeção.
Comunidade: ativa, qualificada e em crescimento
Por ser um software livre, o R conta com uma gama de pacotes, criados por usuários do mundo todo que os construíram para poder executar uma tarefa ou resolver um problema em específico. Com o tempo, os novos usuários tem a sua disposição um arcabouço ferramental que facilita em muito o trabalho de pesquisa cotidiano. Atualmente, praticamente todos os procedimentos estatísticos conhecidos podem ser executados com o R, além de diversas possibilidades em machine learning, deep learning, simulações, programação, entre outros.
Ademais, há inúmeros fóruns, em diversos idiomas, que reúnem pessoas qualificadas e interessadas no software e que estão dispostas a ajudar e dirimir dúvidas. O fato de se ter os procedimentos na forma de código escrito, potencializa a percepção de erros e para receber ajuda. Junto a isso, há inúmeros repositórios de dados e comunidades online onde se disponibilizam scripts (como o GitHub e o Stack Overflow) e que facilitam e muito o aprendizado de novos usuários.
Ferramenta flexível e versátil
Usar o R em pesquisa científica é poder contar com a certeza de que há uma solução para o seu desenho ou caminho metodológico. Os procedimentos e métodos devem estar atrelados aos problemas de pesquisas e ao referencial teórico utilizado. Dessa forma, tais procedimentos são escolhidos e/ou traçados previamente e para atender uma determinada demanda de pesquisa. Ou seja, as ferramentas não podem impor um limite a priori, pela pouca ou falta de capacidade do pesquisador ou de suas ferramentas. Nesse sentido, o R destaca-se ante a softwares proprietários, que têm capacidade limitada e dependem de atualizações. O R, por ser aberto, permite, no limite, a própria criação de soluções.
Quem usa o R sabe da versatilidade e da diversidade de opções disponíveis para se executar uma determinada tarefa, teste, análise, entre outros. São inúmeras as possibilidades que a linguagem permite, inclusive, as diversas variações possíveis na escrita do código.
Produção de relatórios, gráficos e mapas
Na vida acadêmica todo trabalho e esforço conflui para tornar-se um relatório e/ou uma publicação. Pesquisar significa divulgar e publicar. O R permite uma produção integrada de relatórios a partir de configurações básicas simples, transformando um ‘mar de códigos’ em um relatório legível e esteticamente apresentável. O R Markdown e o LaTeX, talvez os mais utilizados, são sistemas de marcação que permitem produzir documentos a partir do R, como um relatório de pesquisa, um artigo, uma tese, uma apresentação em slides, entre outros. E produzir em diversas extensões como em PDF, HTML e/ou DOCX, por exemplo. Além disso, graças a uma gama de pacotes, é possível produzir uma diversidade de gráficos e mapas, com ampla margem de edição. Como o código fica salvo, eventuais atualizações de dados e/ou procedimentos são facilmente incorporados em um eventual novo relatório.
As vantagens apontadas aqui são apenas algumas, mas demonstram as inúmeras possibilidades dessa linguagem e software. Para quem já produz pesquisa quantitativa pode ser um desafio adaptar-se, mas com o tempo será possível perceber as inúmeras vantagens cotidianas e de detalhes que o uso de um código escrito e do R permitem. Aos ingressantes na pesquisa social quantitativa, o ideal é já começar a incorporar o uso desse software desde o começo, o que permitirá, em pouco tempo, dinamizar e potencializar a sua rotina de pesquisa.
“This is R. There is no if. Only how.”
Simon Blomberg
Referências
AQUINO, Jakson Alves de. Software Livre e desenvolvimento de trabalhos científicos: o R como exemplo a ser seguido. Revista Política Hoje, v. 24, n. 2, p. 75-86. 2015.
MATOS, David. Uma Breve Introdução ao R. Blog Ciência e dados, 2015. Disponível em: https://www.cienciaedados.com/uma-breve-introducao-ao-r/. Acesso em: 17 jan. 2021.
POPPER, Karl. A lógica da pesquisa científica. São Paulo: Cultrix, 1974.
Como citar este texto:
SANTOS, Harlon Romariz Rabelo. Vantagens do R para a pesquisa social. Blog Observare, 2021. Disponível em: https://observare.slg.br/vantagens-do-r-para-a-pesquisa-social/ . Acesso em: dia mês abreviado. ano.