Pesquisadores de mercado muitas vezes empregam abordagens quantitativas em nosso trabalho. É importante entender a força e as limitações de qualquer abordagem de pesquisa. Isso é particularmente verdadeiro no que diz respeito às técnicas quantitativas de pesquisa por duas razões: (1) as culturas científicas e leigas são bastante apaixonadas por técnicas de pesquisa quantitativas e tendem a não olhar profundamente para o design e a mecânica de tais procedimentos; e (2) é excessivamente fácil projetar um esforço de pesquisa quantitativa mal.
Um falso foco nos números
É "legal" poder dizer que você é um pesquisador quantitativo. "Quants", o termo afetuoso pelo qual os analistas quantitativos são conhecidos, foi colocado nos grandes números do pedestal do céu . Acredito que isso seja mais porque a matemática e a estatística complexas são veneradas simplesmente porque a maioria de nós não entende muito do campo. Se algo parece ter um benefício social e é ao mesmo tempo difícil e misterioso, ele tende a adquirir um "brilho" cultural. O mercado está preocupado com modelagem e simulação por computador. Ele reverenciava a caixa-preta de derivativos que demorava a reagir quando os modelos não conseguiam prever a inevitável volatilidade.
Por outro lado, diga em voz alta que você é uma pessoa qualitativa O pesquisador e as pessoas provavelmente lhe darão um olhar perplexo. A maioria das pessoas sabe que, de alguma forma, os participantes estão envolvidos na seleção de ações e na avaliação de portfólio.
Mas o que faz um pesquisador qualitativo? Além de ser Margaret Mead, qual é o papel que resta a um pesquisador qualitativo? Ou então o pensamento convencional pode ir.
Um princípio muito antigo da ciência da computação é. Modelos de computador são tão bons quanto o conteúdo sobre o qual eles são construídos. A questão de a reflexividade nunca está muito longe.
George Soros usou a palavra reflexividade em conjunto com a economia em geral e os mercados financeiros em particular. O princípio da incerteza de Heisenberg, o ponto de reflexividade no campo da física, também é relevante nesse contexto. Heisenberg - em poucas palavras, que não faz justiça ao princípio - argumentou que não podemos medir dois atributos de uma coisa de uma só vez porque, em nossa mensuração, impactamos os atributos ou a coisa e, portanto, provocamos mudanças ou distorções do original. .
Considere o comentário de George Soros ao Departamento de Economia Mundial do MIT em 1994.
" A teoria geralmente aceita é que os mercados financeiros tendem ao equilíbrio e, no todo, descontam o futuro corretamente. Eu operei usando uma teoria diferente, segundo a qual os mercados financeiros não podem possivelmente descartar o futuro corretamente porque eles não limitam o futuro; eles ajudam a moldá-lo.Em certas circunstâncias, os mercados financeiros podem afetar os chamados fundamentos que eles devem refletir.Quando isso acontece, os mercados entram em um estado de desequilíbrio dinâmico e se comportam de maneira bastante diferente do que seria considerado normal pela teoria. de mercados eficientes ".
Outro olhar mais contemporâneo sobre essencialmente o mesmo fenômeno é descrito no livro The Black Swan, de Nassim Nicholas Taleb. Um cisne negro não é comum na natureza - poucas pessoas viram um cisne negro. Segundo Taleb, um cisne negro é um evento positivo ou negativo considerado altamente improvável. Mas quando um cisne negro ocorre, isso causa enormes consequências. Algumas pessoas acreditam que os eventos do cisne negro explicam muito sobre o mundo. Mas a maioria das pessoas - especialmente especialistas - é cega a cisnes negros.
Uma abordagem cética é essencial para a ciência baseada em evidências. Há algumas coisas a considerar ao explorar os conceitos relacionados ao número de fetichismo que cega as pessoas para as armadilhas de aceitar a pesquisa quantitativa pelo seu valor aparente e ser excessivamente dependente da distribuição normal.
É um erro acreditar que a pesquisa quantitativa baseada em estatísticas inferenciais é mais credível ou científica do que a pesquisa observacional baseada em insights. Um ponto realmente importante na comparação entre pesquisa quantitativa e pesquisa qualitativa é que a participação subjetiva do pesquisador - que é uma das objeções mais resilientes em relação à pesquisa qualitativa - ocorre em abordagens quantitativas . De fato, ocorre mais cedo na sequência empírica do fluxo de pesquisa em pesquisa quantitativa do que na pesquisa qualitativa .
O pesquisador gera uma hipótese em pesquisa quantitativa que será "testada" pelos processos estatísticos. A geração de uma hipótese pode ser uma atividade muito subjetiva. E o foco muito estreito do teste de hipóteses pode ser enganoso. Muitas formas de pesquisa qualitativa permitem que padrões emergentes nos dados apontem para temas aos quais podem atribuir relações (isto é o equivalente ao teste de hipóteses em pesquisa quantitativa). É mais provável que a pesquisa qualitativa esteja aberta aos "cisnes negros" que ocorrem, para os quais não há hipóteses a serem provadas ou refutadas.