O que não é medido existe: melhorando a precisão da análise de texto assistida por computador

A análise de texto assistida por computador (CATA) é uma forma de análise de conteúdo que possibilita a medição de construtos ao processar texto em dados quantitativos com base na frequência de palavras. A CATA foi proposta como uma abordagem de medição útil com potencial para levar a avanços teóricos importantes. Ironicamente, enquanto a CATA tem sido oferecida para superar algumas das deficiências conhecidas nas abordagens de medição existentes, estamos atrasados em relação à avaliação da rigorosidade da medição da técnica. Nosso artigo aborda essa lacuna de conhecimento e descreve implicações importantes para pesquisas passadas e futuras usando CATA. Primeiro, descrevemos três fontes de variância do erro de medição que são particularmente relevantes para estudos usando CATA: erro transitório, erro de fator específico e erro algorítmico. Segundo, descrevemos e demonstramos como calcular a variância do erro de medição com os construtos de orientação empreendedora, orientação de mercado e ambidestria organizacional, oferecendo evidências de que conclusões substanciais passadas foram subestimadas. Terceiro, oferecemos recomendações de melhores práticas e demonstramos como reduzir a variância do erro de medição refinando as medidas CATA existentes. Em resumo, demonstramos que, embora a variância do erro de medição na CATA não tenha sido medida até agora, ela existe e afeta conclusões substanciais. Consequentemente, nosso artigo tem implicações para a teoria e a prática, bem como para como avaliar e minimizar o erro de medição em futuras pesquisas CATA com o objetivo de melhorar a precisão das conclusões substanciais.