Modelos simultâneo e seqüencial de desvio

narcóticos, como veremos adiante, são capazes de ocultar sua adição dos não-usuários com que se

associam.

Os quatro tipos teóricos de desvio, que criamos ao fazer uma classificação cruzada de tipos de

comportamento e das reações que evocam, distinguem fenômenos que diferem em aspectos importantes,

mas são usualmente considerados semelhantes. Se ignorarmos as diferenças, poderemos cometer a falácia

de tentar explicar vários tipos de coisas da mesma maneira e ignorar a possibilidade de que exijam

variadas explicações. Um menino que inocentemente dá umas voltas por perto de um grupo delinqüente

pode ser preso com eles, alguma noite, como suspeito. Ele aparecerá nas estatísticas oficiais como

delinqüente tanto quanto aqueles que estavam realmente envolvidos em delitos. Os cientistas sociais que

se empenham em desenvolver teorias para explicar a delinqüência tentarão explicar sua presença nos

registros oficiais da mesma maneira como se esforçam para explicar a presença dos outros.2 Mas os

casos são diferentes. A mesma explicação não servirá para ambos.

Modelos simultâneo e seqüencial de desvio

A discriminação de tipos de desvio pode nos ajudar a compreender como o comportamento desviante se

origina. Fará isso ao nos permitir desenvolver um modelo seqüencial do desvio que leva em conta a

mudança ao longo do tempo. Antes de discutir o próprio modelo, porém, consideremos as diferenças

entre o modelo seqüencial e o simultâneo no desenvolvimento do comportamento individual.

Antes de mais nada, observemos que quase toda pesquisa sobre desvio lida com o tipo de questão

que surge quando ele é encarado como patológico. Isto é, a pesquisa tenta descobrir a “etiologia” da

“doença”. Busca desvelar as causas do comportamento indesejado.

Essa investigação é tipicamente empreendida com as ferramentas da análise multivariada. As técnicas

e ferramentas usadas na pesquisa social contêm invariavelmente um compromisso teórico e

metodológico, e este é o caso aqui. A análise multivariada pressupõe (ainda que seus usuários possam de

fato saber melhor sobre isso) que todos os fatores que operam para produzir o fenômeno sob estudo o

fazem simultaneamente. Ela busca descobrir que variável ou que combinação de variáveis poderá

“predizer” melhor o comportamento sob estudo. Assim, uma pesquisa sobre a delinqüência juvenil pode

tentar descobrir se é o quociente de inteligência, a área em que uma criança vive, se ela vem ou não de

um lar desfeito, ou uma combinação desses fatores que explica o fato de ela ser delinqüente.

Na verdade, porém, todas as causas não operam ao mesmo tempo, e precisamos de um modelo que

leve em conta o fato de que padrões de comportamento se desenvolvem numa seqüência ordenada. Ao

explicar o uso de maconha por um indivíduo, como veremos adiante, devemos lidar com uma seqüência

de passos, de mudanças no comportamento e nas perspectivas do indivíduo, a fim de compreender o

fenômeno. Cada passo requer explicação, e o que opera como causa em um passo da seqüência pode ter

importância desprezível em outro. Precisamos, por exemplo, de um tipo de explicação de como uma

pessoa chega à situação em que a maconha lhe é facilmente disponível, e outro tipo de explicação sobre

por que, dada a disponibilidade da droga, ela se inclina a experimentá-la pela primeira vez. E

precisamos ainda de outra explicação: por que, tendo-a experimentado, a pessoa continua a usá-la. De

alguma maneira, cada explicação constitui uma causa necessária do comportamento. Ou seja, ninguém

pode se tornar usuário de maconha se não tiver dado cada passo. Essa pessoa precisa ter tido acesso à

droga, experimentado-a e continuado seu uso. A explicação de cada passo é assim parte da explicação do

comportamento resultante.

No entanto, as variáveis que explicam cada passo, tomadas separadamente, não distinguem entre

usuários e não-usuários. A variável que permite a uma pessoa dar determinado passo pode não operar porque ela ainda não atingiu o estágio no processo em que é possível dá-lo. Suponhamos, por exemplo,