Saturar ou não saturar? Questionando a saturação de dados como um conceito útil para análise temática e justificativas de tamanho amostral

O conceito de saturação de dados, definido como 'redundância de informação' ou o ponto em que nenhum novo tema ou código 'surge' dos dados, é amplamente referenciado em pesquisas de análise temática (AT) em esportes e exercícios, e além. Vários pesquisadores tentaram 'operacionalizar' a saturação de dados e fornecer orientações concretas sobre quantas entrevistas ou grupos focais são suficientes para alcançar algum grau de saturação de dados em pesquisas de AT. Nossa discordância com tais tentativas de 'capturar' a saturação de dados para AT nos levou a este comentário. Aqui, contribuímos para discussões críticas sobre o conceito de saturação em pesquisa qualitativa, interrogando as suposições em torno das práticas e procedimentos de AT que informam esses 'experimentos' de saturação de dados, e a conceituação de saturação como redundância de informação. Argumentamos que, embora os conceitos de saturação de dados, temática ou código, e até mesmo saturação de significado, sejam coerentes com o projeto neo-positivista, orientado para a descoberta, de tipos de confiabilidade de codificação da AT, eles não são consistentes com os valores e suposições da AT reflexiva. Encorajamos pesquisadores de esporte, exercício e outros que usam AT reflexiva a conviver com a incerteza e reconhecer que o significado é gerado através da interpretação de, e não escavado de, dados, e, portanto, julgamentos sobre 'quantos' itens de dados, e quando parar a coleta de dados, são inevitavelmente situados e subjetivos, e não podem ser determinados (totalmente) antes da análise.