Material de Lectura N° 2
1) Introducción
Una vez cumplidas las tareas propias de las fases anteriores, el científico está en condiciones de comenzar a ocuparse de la recolección de datos necesaria para contrastar la hipótesis.
Para ello deberá determinar con qué técnicas e instrumentos reunirá dichos datos.
Una técnica de recolección de datos es la manera en la que el investigador reúne la información. Una forma sencilla de determinar la técnica consiste en plantear la pregunta: ¿Qué acciones realizará el investigador para reunir la información?
Un instrumento de recolección de datos es cualquier recurso del que pueda valerse el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información. Para determinar los instrumentos a utilizar se puede preguntar: ¿Con qué herramientas el investigador reunirá la información? ¿Dónde quedará registrada?
Existen diversas técnicas de recolección de datos primarios. Nosotros nos ocuparemos de dos: la observación y la entrevista y conoceremos algunos de los instrumentos adecuados para cada una de ellas.
La observación
La observación consiste en el uso sistemático de los sentidos con el fin de captar la realidad estudiada. Su ventaja es, por supuesto, que el investigador percibe los hechos de manera directa. Sin embargo, esta técnica tiene la desventaja de que la presencia del observador puede alterar o modificar la conducta de las personas observadas.
En las ciencias sociales, esta técnica puede aplicarse en dos modalidades: en la de la observación simple y en la de la observación participante. En la observación simple, el investigador busca percibir los aspectos más visibles o superficiales de su objeto de estudio, Generalmente este tipo de observación se utiliza cuando el científico social quiere conocer hechos o situaciones de carácter público o que no son estrictamente privados. En la observación participante, el observador trata de integrarse en la acción del grupo observado como si fuera un miembro más. Esto implica una doble tarea: el observador desempeña un rol en el grupo y recoge los datos. Esta modalidad de la técnica de observación se aplica cuando es necesario recoger una dimensión emocional de las personas estudiadas (tengamos en cuenta que las emociones son más difíciles de observar). Cuando el investigador participa como miembro del grupo que observa puede experimentar en carne propia las actitudes, valores y comportamientos. Sin embargo, no debe perder de vista el hecho de que es importante mantener cierta distancia respecto de la situación. De otra manera, podría olvidarse de que su objetivo principal es el de observar. Este tipo de técnica se aplica con bastante frecuencia, por ejemplo, en la investigación antropológica.
Los instrumentos de registro de la observación
La observación no se reduce simplemente a la percepción de los hechos. Es necesario que el científico realice algún tipo de registro de lo observado ya que, de otra manera, se debería confiar en lo que su memoria puede retener. Por otro lado, cuando el investigador observa y recoge datos, muchos de ellos luego pueden resultar poco relevantes y otros, aun siendo relevantes, pueden tener distintos niveles de importancia. Qué determina la relevancia o el nivel de importancia de los datos obtenidos por medio de la observación? Por supuesto, la respuesta es su problema de investigación y la hipótesis propuesta. Por eso es conveniente que utilice algún instrumento de registro: planilla de observación, cuaderno de campo, diario, etc. De esta manera, en alguno de ellos podrá tomar nota de los distintos aspectos de la realidad que va observando y luego, en una etapa posterior, analizar el contenido de estos instrumentos en función de su hipótesis.
La entrevista
La entrevista es una técnica de recolección de datos primarios en la que el investigador interactúa con sus fuentes de datos: las personas entrevistadas. En la entrevista interroga a las personas que ha seleccionado, y ellas le proporcionan sus ideas, opiniones o impresiones. Esta es una gran ventaja, porque los mismos actores sociales (o sea, las personas que son objeto de estudio) ponen los datos a disposición del investigador. Pero al mismo tiempo, la presentación de los datos es totalmente subjetiva, por lo que puede dar al científico social una ideal distorsionada de los hechos o ser falaz. Existen distintos tipos de entrevistas que se diferencian por el grado de libertad que tiene el investigador para preguntar y el entrevistado para responder. En las entrevistas no estructuradas, el científico social tiene cierto margen de libertad para formular preguntas, aunque giren en torno a un único tema de interés, puede decidir a medida que la entrevista transcurre cuáles son las próximas preguntas que realizará, dependiendo muchas veces de las respuestas del entrevistado, En cambio, las entrevistas estructuradas (o formalizadas) son aquellas en las que el investigador cuenta con un listado fijo de preguntas con un orden y una redacción preestablecidos, es decir con un cuestionario o cédula de entrevista.
Los instrumentos de registro de la entrevista.
Cuando la entrevista es no estructurada, el investigador puede utilizar cualquier instrumento que le permita registrar la conversación: por ejemplo, un grabador o simplemente un cuaderno donde va tomando nota de las respuestas. En cambio, cuando la entrevista es estructurada, contará con un cuestionario o cédula de entrevista que, muchas veces, ya se encuentra impreso con antelación. Un cuestionario es un listado de preguntas a las que se espera que responda el entrevistado.
Fuentes
En el caso anterior cada dato provenía directamente de alguna pregunta que se formulaba a personas determinadas. En ese sentido puede decirse que cada una de estas personas se constituye en el origen, en la fuente de los datos obtenidos. Estas fuentes, que pueden ser personas, observaciones directas de situaciones, libros, documentos, etc., son las que llamaríamos unidades de datos, y a su conjunto, a la suma de todas las unidades, se le da el nombre de universo.
En general toda investigación puede considerarse como una búsqueda de los datos apropiados que permitan resolver ciertos problemas de conocimiento, obtenidos a través de un conjunto de unidades que constituyen el universo dentro del que opera la investigación.
Es de primordial importancia en todo trabajo, entonces, definir con claridad el tipo y las características concretas de los datos requeridos. Para conocer el comportamiento de una variable es preciso conocer los datos específicos que nos ilustren acerca del mismo; para eso se deberá encontrar cuáles son los datos capaces de hacerlo, operacionalizando las variables en estudio mediante el hallazgo de indicadores apropiados.
En cuanto a las unidades que intervienen en la investigación, puede ocurrir con ellas que su número sea excesivo, lo que no permite un examen sistemático de todas ellas. Para resolver este inconveniente se acude a la reducción del universo mediante la extracción de muestras.
2) Análisis de datos
Una vez finalizadas todas las tareas relacionadas con la recolección de datos el investigador contará con una buena cantidad de información a partir de la cual deberá esclarecer el problema planteado. Pero esta gran cantidad de información tiene que ser sistematizada para que sea significativa. Es necesario, entonces, ingresar en la fase siguiente del proceso de investigación: el procesamiento y análisis de datos.
El procesamiento es el conjunto de actividades que tiene por objetivo organizar los datos para que constituyan un todo coherente. Estas actividades variarán según los datos obtenidos sean primarios o secundarios. En las páginas siguientes encontrarán una aproximación general a las tareas de procesamiento y análisis para ambos tipos de datos.
El procesamiento de datos consiste en el conjunto de operaciones técnicas que se realizan sobre los datos recolectados con el fin de ordenarlos, clasificarlos, codificarlos y presentarlos de manera sistemática. Su objetivo es organizar y preparar la información para facilitar su tratamiento posterior, sin realizar aún interpretaciones ni conclusiones sobre su significado.
El análisis de datos, en cambio, es el proceso mediante el cual los datos ya procesados se examinan, comparan e interpretan para extraer información significativa, identificar relaciones, patrones o tendencias y dar respuesta a los objetivos o hipótesis de una investigación. A través del análisis, los datos adquieren sentido y permiten comprender la realidad estudiada y explicar los resultados obtenidos.
De este modo, el procesamiento de datos constituye una etapa previa y necesaria, orientada a la organización de la información, mientras que el análisis de datos se centra en la interpretación y comprensión de los datos, permitiendo arribar a conclusiones fundamentadas.
La clasificación de la información
La primera de las actividades de procesamiento de datos primarios consiste en su clasificación. La Información debe clasificarse en numérica o verbal. La información de tipo numérica (es decir, los datos que se expresan en números) puede incluirse como tal en el cuerpo de la investigación. Pero muchas veces esto puede implicar la consecuencia no deseada de que el lector se sienta abrumado por una sucesión infinita de números y que le resulte difícil comprender el camino que está siguiendo la investigación. Debido a esto, el investigador puede sintetizar esta información y construir a partir de ella cuadros estadísticos, promedios generales o gráficos lo que resulta más conveniente). Con estos recursos, sintetiza valores y puede extraer enunciados teóricos con mayor facilidad.
La información de tipo verbal (es decir, los datos que se expresan con palabras) puede ser convertida en datos numéricos o ser expresada tal como fue recogida. Supongamos que el investigador ha realizado diversas entrevistas no estructuradas (el investigador tiene libertad para preguntar y el entrevistado para responder). Puede seleccionar las respuestas que considere más significativas e incluirlas como tal, de la misma manera en que fueron recogidas. Supongamos, en cambio, que ha aplicado una entrevista estructurada (el entrevistado elige una respuesta de entre una secuencia fija). El investigador puede procesar la información verbal obtenida indicando, por ejemplo, la cantidad de veces que una de esas respuestas ha sido elegida, es decir, indicando su frecuencia con un porcentaje. AI hacer este tipo de procesamiento está convirtiendo los datos verbales en numéricos. Para lograr todo esto deberá codificar y tabular los datos.
Consideraciones éticas en toda investigación
En toda investigación, la recolección de datos debe realizarse respetando una serie de consideraciones éticas que garanticen el respeto por las personas y la validez del trabajo científico. Estas consideraciones buscan proteger los derechos de los participantes y asegurar un uso responsable de la información obtenida.
Una de las principales cuestiones éticas es el consentimiento informado. Esto implica que las personas que participan en una investigación deben ser informadas de manera clara sobre el propósito del estudio, los procedimientos que se llevarán a cabo, el tipo de datos que se recolectarán y el uso que se dará a esa información. La participación debe ser siempre voluntaria, sin presiones ni coerciones.
Otra consideración fundamental es la confidencialidad y el resguardo de la información. Los datos recolectados deben ser protegidos para evitar que personas no autorizadas accedan a ellos. Además, cuando sea posible, la información debe presentarse de forma anónima, de modo que no permita identificar a los participantes, preservando su privacidad.
También es importante evitar cualquier tipo de daño físico, psicológico o social a los sujetos de investigación. El investigador debe actuar con responsabilidad, procurando que las técnicas de recolección de datos —como encuestas, entrevistas u observaciones— no generen incomodidad, discriminación o consecuencias negativas para quienes participan.
Asimismo, el investigador debe comprometerse a la honestidad y transparencia en la recolección de los datos, evitando la manipulación, falsificación u omisión intencional de información. Los datos deben reflejar fielmente la realidad observada y ser utilizados únicamente con fines académicos o científicos.
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