Criada em 1993, a linguagem R tem crescido entre pesquisadores do mundo todo. 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 pesquisas e por profissionais das áreas de dados. Biólogos, ecólogos, sociólogos, psicólogos, estatísticos, linguistas, cientistas da informação e muitos outros usam o R como ferramenta principal para realizar pesquisas quantitativas.
Neste texto vamos listar as principais vantagens do R, que em parte explicam o seu difundido uso. As vantagens que aqui apontaremos 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; (V) por 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, juntamente, 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 que é o fato de ser um tipo de conhecimento aberto e falseável. Diferente do dogma e de outras tipos de conhecimento, a ciência se destaca e tem potencial 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, além disso, o próprio código fonte é disponibilizado para a inspeção (AQUINO, 2015).
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, os procedimentos são escolhidos e/ou traçados para atender uma demanda de pesquisa. Ou seja, as ferramentas não podem impor um limite pela sua pouca ou falta de capacidade. Um software proprietário tem capacidade limitada, depende 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. Usuários do R tendem a concordar com a frase: “solução tem, posso no momento não saber qual, mas solução tem”.
Produção de relatórios, gráficos e mapas
Na vida acadêmica tudo conflui para tornar-se um relatório e/ou uma publicação. Pesquisar significa divulgar e publicar. O R permite uma produção integrada de relatórios. Estando as configurações feitas, com um simples comando transforma-se um ‘mar de códigos’ em um relatório esteticamente apresentável. O R Markdown e o LaTeX, talvez os mais utilizados, são sistemas 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 da inúmeras possíveis. 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 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.