Resumo

O método fs/QCA surgiu a partir da lógica fuzzy ou difusa, inicialmente desenvolvida para a área de engenharia de sistemas com o intuito de racionalizar conceitos imprecisos e modelar a lógica humana, que não é binária. Este método é recomendado para o uso na administração para apoio à tomada de decisão levando-se em consideração variáveis de causa e efeito que levam a um resultado que não é binário e que podem estar em um espectro de possibilidades. No Brasil, o uso deste método é incipiente, pois apenas recentemente alguns trabalhos foram desenvolvidos com este método.

Este artigo tem por objetivo apresentar o método fs/QCA, uma técnica que pode ser considerada como nova alternativa às pesquisas acadêmicas e de mercado no Brasil, onde seu uso é incipiente. É detalhada a técnica, sua evolução e aplicação até o momento e possibilidades de aplicação em pesquisas acadêmicas e de mercado em administração. O fs/QCA é um método útil para pesquisas em situações que envolvam tomadas de decisão e quando há limitações no número de casos e amostras, avaliando o grau de influência de cada variável e como as mesmas, combinadas, influenciam no resultado alcançado.

A lógica fuzzy tem origem com Zadeh (1965), que iniciou este estudo e desenvolveu sua aplicação. O seu trabalho foi reconhecido anos depois e foi importante para o desenvolvimento de aplicações para reconhecimento de padrões, simulação e engenharia de controle. Ragin (1987) lançou técnicas de análises comparativas, incluindo a QCA e a lógica fuzzy. Ele afirma que é possível o desenvolvimento de uma “estratégia sintética” como um caminho intermediário entre estudos de caso e técnicas quantitativas, demanda da área, devido à limitação da ciências sociais, quanto ao volume de amostras e casos.

A ilustração da aplicação da metodologia fs/QCA é a pesquisa desenvolvida por Fiss,e publicada em 2011. Esta pesquisa possibilitou que Fiss (2011) desenvolvesse uma perspectiva teórica baseada em causas núcleo e periféricas, tomando como base de que maneira os elementos de uma configuração estão conectados aos resultados. Com base na tipologia de Miles e Snow (1978,2003), baseada em tipos organizacionais: “Prospector”, “Analyzer” e “Defender”. Fiss utilizou o fs/QCA para identificar quais as configurações das organizações e em quais circunstâncias, as empresas podem apresentar alto desempenho.

O uso do método fs/QCA leva em consideração alguns pontos em relação a suas etapas e variantes. Assim, recomenda-se atenção em alguns pontos para a sua aplicação: levantar todas as condições que possam influenciar o estudo, seu grau de influência e a disponibilidade de dados de cada uma delas, para que a falta de uma que seja relevante não implique no resultado da pesquisa; limitar sempre que possível, o fator humano no julgamento das variáveis de causa-efeito; todas as conclusões levantadas devem ser claras quanto à amostra utilizada e generalizações devem ser evitadas.

FISS, P. C. Building Better Causal Theories: A Fuzzy Set Approach to Typologies in Organizational Research. Academy of Management Journal, v. 54, n. 2, p. 393–420, 2011. HSU, S. Y.; MILES, R. E., SNOW, C. C. Organizational strategy, structure, and process. [A. D. Meyer, collaborator; H. J. Coleman Jr., contributor]. New York. McGraw Hill, 1978. RAGIN, C. C. Qualitative Comparative Analysis Using Fuzzy Sets (fs/QCA). Configurational Comparative Analysis, p. 87–121, 2008. ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Information and Control, v. 8, n. 3, p. 338–353, 1965