La Integración de Métodos en la Investigación Social

La Integración de Métodos en la Investigación Social

Autora: Yraida Pérez Silva

Introducción

En la nueva economía digital,  el cambio de lo físico a lo virtual no comprende solo la reducción de costos, la velocidad de las comunicaciones o el acceso a más información oportuna sino también que ocurren cambios en su naturaleza que  implican  y viabilizan nuevos tipos de relaciones entre las personas y las organizaciones, convirtiéndose la cadena de valor  en una red creciente de valor en la medida que se generan y se observan nuevas relaciones. En este contexto los hechos, los datos, cuando se organizan en forma tangible, se convierten en información que al ser interpretada y sintetizada evidencia ciertos valores implícitos, convirtiéndose en conocimiento el que a su vez puede generar percepciones más diversas y profundas.

Estamos hablando de una economía del conocimiento con base en la aplicación del know how de los seres humanos  a todo lo que se produce  y también a la forma como se elabora. El cerebro en lugar de la fuerza física, crea cada vez  mayor valor agregado económico, independientemente de que las personas sean productores o consumidores. Agregar ideas constituye lo más importante para la creación de bienestar en  el sistema de la nueva economía digital.

En opinión de Tapscot (1997), la tecnología  permite a las organizaciones crear nuevas estructuras institucionales que pueden, sin duda, ser generadoras de valor, que no se articula en forma lineal sino a través de una red abierta y en constante cambio, estimulando la flexibilidad, la innovación, el espíritu empresarial y la capacidad de respuesta, ocasionando que se creen nuevos y diferentes tipos de valor.

Al entender que el hombre se desenvuelve en una realidad social de carácter sistémico, que comprende la totalidad  conformada por el sistema y su entorno, ambos elementos  debemos asumirlos como inseparables cuando los estudiamos. El pensamiento sistémico es la capacidad epistemológica que nos va a permitir apreciar y observar el mayor número de variables  del sistema en un procedimiento selectivo, reforzar la imaginación y formular ideas claras cuando realizamos un proceso de investigación con el propósito  de encontrar solución a un problema

Al ubicarnos en este tipo de pensamiento sistémico, se genera la ruptura con el paradigma positivista, cartesiano, reduccionista, basado en el determinismo, en el principio de causa-efecto en el cual se sustenta el método cuantitativo de investigación y dirigimos la mirada hacia el enfoque cualitativo alternativo, a lo idealista,  relacional e interactivo propio del carácter social del hombre.

Sin embargo en los tiempos que vivimos, caracterizados por la complejidad y en total  acuerdo con lo que afirma Bericat, (1998), el uso rígido y convencional de esta dicotomía metodológica empobrece la investigación social al impedir la aplicación de los diversos métodos, técnicas e instrumentos  que se consideren necesarios durante el proceso de investigación para alcanzar conocimientos más veraces, de mayor profundidad y alcance.

Ante esta nueva realidad es común que los noveles investigadores se interroguen sobre ¿Cuál paradigma y método debe utilizar en su trabajo de investigación?  ¿Qué elementos debo considerar para tomar estas decisiones? ¿Puedo elaborar una investigación mixta, cuantitativa y cualitativa en un mismo estudio?

A estas interrogantes busco dar respuestas en este ensayo, que sirva para evidenciar la diversidad de posibilidades metodológicas en el campo de investigación de las Ciencias Sociales así como destacar las exigencias para cumplir con el rigor científico y los conocimientos necesarios para decidir cuál es la opción más conveniente y posible de aplicar en el proceso de investigación.

Desarrollo

El constante progreso de las tecnologías de información y  de las innovaciones asociadas,  conducen a la posibilidad de obtener datos en gran volumen, velocidad y variedad, las empresas o particulares en actividades de investigación,  puedan aprovechar ese gran volumen de datos e información en los diferentes medios o bases de datos, que puedan ser importantes para la toma de decisiones y aportar soluciones en beneficio de los negocios.

Es importante destacar que la información masiva, la Big Data, las innovaciones y las tecnologías emergentes pueden enriquecer las competencias y contribuir con la competitividad y supervivencia de las empresas al explotar los recursos y capacidades que se nutren de todas las posibles informaciones, ideas y conocimientos pertinentes, integrando las dimensiones exógena y endógena para poder optimizar los resultados, a través de una red abierta en cambio constante,  que sirva de  estímulo a la flexibilidad, la innovación, el espíritu empresarial y la capacidad de respuesta.

La era de los datos masivos  cuestiona la forma en que vivimos e interactuamos con el mundo por lo tanto la sociedad tendrá que desprenderse de parte de su obsesión por la causalidad a cambio de  correlaciones: ya no sabremos por qué, sino sólo qué. Esto implica una ruptura con las prácticas establecidas durante siglos y choca con nuestra comprensión más elemental acerca de cómo tomar decisiones y aprehender la realidad. (Sevillano, 2015)

El cambio cuantitativo generado por los datos masivos, al aplicar las matemáticas a enormes cantidades de datos para inferir probabilidades, ha producido uno cualitativo, al modificar la cantidad, cambia la esencia, cuando aumenta la escala de los datos con los que trabajamos, podemos hacer cosas nuevas que no eran posibles cuando sólo trabajábamos con cantidades más pequeñas. La clave radica en que estos sistemas funcionan bien porque están alimentados con montones de datos sobre los que basar sus predicciones. Es importante destacar que estos sistemas están diseñados para perfeccionarse solos a lo largo del tiempo, al estar  pendientes de detectar las mejores señales y pautas cuando se les suministran más datos.

Los datos masivos de acuerdo con Mayer y Cukier (2013) además de ser  una fuente de innovación y de nuevo valor económico,   introducen tres cambios importantes en la forma de analizar la información que modifican nuestra manera de comprender, el contexto de justificación de los nuevos conocimientos y el fundamento de la toma de decisiones:

1.    Ahora podemos analizar muchos más datos. En algunos casos, incluso podemos procesar todos los relacionados con un determinado fenómeno lo que nos permite apreciar detalles que nunca pudimos ver cuando estábamos limitados a las cantidades más pequeñas.

2.    Al considerar un número  más grande de datos nos permite también flexibilizar nuestro deseo de exactitud. Se llega así a un término medio: con menos errores de muestreo, se pueden asumir más errores de medida dejando de lado parte de la rígida exactitud y en lugar de conocer un fenómeno hasta el último detalle darnos por satisfechos con una idea de la tendencia general. Esto no quiere decir que renunciemos a la exactitud por entero, sino que a cambio de perder exactitud en el nivel micro, ganaríamos  percepción en el nivel macro.

3.    Un alejamiento de la tradicional búsqueda de causalidad. En un mundo de datos masivos, no necesitamos concentrarnos en la causalidad; por el contrario, podemos descubrir pautas, categorías, subcategorías, correlaciones en los datos que ofrezcan perspectivas nuevas e inapreciables. Puede que las correlaciones no nos digan precisamente por qué está ocurriendo algo, pero nos alertan de que algo está pasando.

En este orden de ideas lo aconsejable es que cada investigador defina la opción metodológica en la que se adscribe, así como también que conozca las actitudes posibles ante las distintas lógicas. De acuerdo con Bericat  (1998), el mapa básico de actitudes puede perfilarse atendiendo a una lógica de distinción  que sostiene una actitud de diferenciación jerárquica, es decir que solo una de las metodologías es válida para el estudio de la realidad social, que tiene un mayor valor y por tanto, la otra puede ser un instrumento auxiliar o por el contrario desde una  lógica de convivencia se valoran igualmente las posibilidades de cada metodología respetando sus respectivos aportes.

No significa esto que se les otorgue a ambas un valor universal, sino que suele circunscribirse a ámbitos que le son propios, es decir al estudio de fenómenos sociales específicos y especialmente adaptados a sus peculiares características, como lo sostiene Beltran, citado en Bericat (1998), si a la complejidad  del objeto corresponde necesariamente un planteamiento epistemológico que califica de pluralismo cognitivo, ello impone como correlato necesario un pluralismo metodológico que permita acceder a la concreta dimensión del objeto o fenómeno que se quiere investigar.  En síntesis la propuesta formulada es la adecuación del método a la dimensión  del objeto, no de manera arbitraria sino de acuerdo con el rigor que el propio objeto demanda para que su estudio pueda calificarse de científico, rechazando cualquier tipo de escepticismo o eclecticismo.

En el ya largo tiempo de discusiones y debates sobre la utilidad de los métodos cuantitativo y cualitativo para el estudio y solución  de problemas encontramos el consenso entre científicos sociales en cuanto a abordar los objetos o fenómenos en estudio con la mayor amplitud de instrumentos conceptuales y metodológicos, sin aferrarse a la posición de la superioridad general de un método sobre otro.

 Por otra parte en el ámbito de la lógica convivencial entre metodologías, encontramos en Bericat (1998), dos opciones diferentes, una inspirada por la lógica segregacionista que aun aceptando ambos métodos circunscribe su operatividad a determinados problemas que le son propios, sin contemplar la posibilidad de ningún tipo de fusión, lo que significa que tanto los métodos como los resultados se consideran valiosos pero incomensurables y la otra por una lógica de integración que además de reconocer el mérito de cada método en su ámbito respectivo, cree posible y fructífera su combinación complementaria en el estudio de muchos fenómenos sociales. El integracionismo en una versión atemperada reconoce que el algunos casos, la integración es útil y posible, y en su versión radical, considera que un diseño multimetodo conducirá a resultados más válidos para toda pregunta o problema de investigación. Se puede apreciar entonces que el integracionismo en cualquiera de sus versiones, avanza más allá de la legítima y reconocida convivencia.

Legitimidad Científica de la Integración

 Bericat (1998), explica existen razones fundamentales que pueden motivar el uso del diseño multimetodo en una investigación social, las que dan lugar a tres subtipos de estrategias de integración: complementación, combinación y triangulación o convergencia.

Existe complementación cuando en un mismo estudio dos perspectivas diferentes procedentes de orientación cuantitativa y cualitativa arrojan una visión diferente de los hechos, iluminando distintas dimensiones de la realidad, sin pretender solapamiento entre los métodos; por lo tanto el grado de integración metodológica es mínimo y su legitimidad se soporta sobre la creencia en la capacidad de cada orientación para revelar diferentes e interesantes aspectos de la realidad social y en la importancia de esta doble visión para lograr un mejor entendimiento del fenómeno. La forma más elemental de complementación es la comparación de dos estudios, uno cuantitativo y otro cualitativo, sobre un mismo asunto, pero observados desde perspectivas distintas.

La estrategia de combinación trata de integrar subsidiariamente un método en el otro método con el objetivo de fortalecer la validez y compensar las debilidades de uno con la información procedente de la aplicación de otro, beneficiándose de sus fortalezas metodológicas. Por lo tanto al usar esta estrategia lo que se busca es una adecuada combinación metodológica no la convergencia de resultados procedentes de cada método.

En el caso de la estrategia de convergencia o triangulación, los métodos son implementados de forma independiente pero se enfocan en una misma realidad o aspecto de ella, pretendiendo alcanzar una convergencia o solapamiento de los resultados. En consecuencia “el grado de integración aumenta y la legitimidad de la estrategia está condicionada por la posibilidad de que dos metodologías diferentes, como la cuantitativa y la cualitativa puedan captar, en parte o totalmente, un mismo hecho” (Bericat, 1998, p. 38).

Diseños Mixtos Básicos

El enfoque mixto es un proceso que recolecta, analiza y vincula datos cualitativos y cuantitativos en un mismo estudio o una serie de investigaciones para responder a un problema. Es un enfoque relativamente nuevo que se fundamenta en la triangulación de métodos y ha recibido varias denominaciones pero la mayoría de las personas le llama modelo, método, enfoque o diseño mixto y su origen se remonta al trabajo arqueológico y criminalística de las primeras décadas del siglo XX

La integración de los enfoques cuantitativo y cualitativo se puede realizar en varios niveles de un mismo estudio, resultando muy útil para abordar problemas complejos con mayor amplitud y profundidad.  A continuación se presentan diseños mixtos con diferentes grados de combinación entre ambos enfoques planteados por Hernández, Fernández y Baptista (2006) :

1.    Diseño de Aplicación Independiente. Consiste en aplicar un enfoque y luego el otro, de manera relativamente independiente, dentro de un mismo estudio. Uno antecede al otro,  los resultados se complementan y se pueden presentar de manera separada o en un solo reporte, respetando los métodos inherentes a cada enfoque.

2.    Diseño de Dos Etapas.   Dentro de una misma investigación se aplica primero un enfoque y después el otro, de forma independiente o no y en cada etapa se utilizan las técnicas correspondientes a cada uno. Este ha sido quizás el modelo mixto más utilizado y con mayor antigüedad (según los autores), la aplicación de una etapa conduce a la otra, pero generalmente se ha utilizado para construir instrumentos cuantitativos estandarizados con base en la recolección de datos cualitativos.

3.    Diseño de Enfoque Dominante o Principal. Este modelo se desarrolla bajo la perspectiva de uno de los dos enfoques, la cual prevalece y la investigación conserva componentes del otro  enfoque.

4.    Diseño en Paralelo. En este diseño se desarrollan simultáneamente dos estudios, uno cuantitativo y otro cualitativo, de los resultados de ambos se realizan interpretaciones sobre el problema o fenómeno investigado. Tres vertientes  integran este tipo de diseño:

•      Combinar datos cuantitativos y cualitativos, con múltiples análisis y un solo reporte

•      No se combinan los datos cuantitativos con los cualitativos, análisis y reportes separados

•      Sin combinar los datos cuantitativos con los cualitativos, análisis separados y un solo reporte

5.    Diseño Mixto Complejo o de Triangulación. Constituye   el  más alto grado de integración entre los enfoques cuantitativo y   cualitativo, los que se entremezclan en todo el proceso de investigación o en la mayoría de sus etapas,   por lo que se requiere el manejo completo de ambos y el conocimiento de los principios que le permitan al investigador desenvolverse con propiedad y aprovechar las ventajas de cada uno de los enfoques. El proceso llevado a cabo con este diseño es completamente iterativo, se pueden recolectar datos cuantitativos y cualitativos en varios niveles, igualmente realizar análisis sobre ambos tipos de datos durante todo el proceso de investigación. Se cuantifican datos cualitativos, se cualifican datos cuantitativos, existiendo la posibilidad de realizar múltiples contrastes.  Los resultados se reportan al final  pero se pueden elaborar reportes de resultados parciales, desarrollando una teoría emergente en el contexto de un esquema de trabajo muy particular

Ventajas del Enfoque Mixto

Algunas de las más importantes ventajas de combinar los enfoques cuantitativo y cualitativo las encontramos en Hernández, Fernández y Baptista (2006) y se resumen a continuación:

1-    Al ser más integral, completo y holístico, se logra una perspectiva más completa del fenómeno.

2-    Ayuda a clarificar y a formular el planteamiento del problema, así como las formas más apropiadas para estudiar y teorizar los problemas de investigación.

3-    Se rompe con la uniformidad de la investigación, obteniendo datos más significativos y variados al tener un mayor alcance en cuanto a fuentes, tipos de datos, contextos y análisis.

4-    Se pueden explorar y explotar mejor los datos, ampliando en consecuencia las dimensiones de la investigación, es mayor el entendimiento y más rápido.

5-    Su uso potencia la creatividad teórica con suficientes procedimientos críticos de valoración.

6-    Pueden apoyar con mayor solidez las inferencias científicas

Conclusiones

Ambos enfoques Cuantitativo y Cualitativo  integrados son útiles en la investigación que se lleve a cabo en todos los campos de las ciencias, particularmente adecuados  en el caso de las Ciencias Sociales que agrupan a todas las disciplinas científicas cuyo objeto de estudio está vinculado con las actividades y el comportamiento de los seres humanos, analizando las representaciones sociales tanto materiales como simbólicas, por lo que es frecuente que se utilice el termino Ciencias Sociales como sinónimo de Ciencias Humanas.

La mayor parte del siglo pasado los investigadores seleccionaban una de las dos opciones, para realizar sus trabajos de investigación. En el caso de las Ciencias Sociales la confrontación discurrió entre enfoque cuantitativo (Positivismo-Neopositivismo, Objetivismo) y el enfoque cualitativo (Constructivismo, Naturalismo, Subjetivismo).

Sin embargo hacia finales del siglo gana espacio la posibilidad de usar, legítimamente, diseños, modelos, métodos y enfoques mixtos, considerados por la comunidad científica una opción válida y recomendada. Desarrollar el trabajo investigativo con diferentes enfoques y desde la perspectiva  de diversas disciplinas permitiría  obtener mejores resultados, conocimientos más amplios y profundos  sobre el problema o fenómeno en estudio.

En este orden de ideas, es importante  destacar que los datos recolectado y lo descrito en los protocolos debe ser suficiente para realizar una sólida categorización que a su vez nutra el análisis, la interpretación y la teorización final, la que podrá ser relacionada y/o contrastada con estudios paralelos, referenciados.  Comparar y contraponer las conclusiones propias con las de otros investigadores hará posible una integración mayor y enriquecer los conocimientos del área investigada.

Referencias

Bericat  Alastuey, E. (1998). El Enfoque Multimetodo en la Investigación SocialEspaña: Ariel

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio P. (2006). Metodología de la Investigación: Mc Graw- Hill

Mayer, V. y Curier, K. (2015). La Revolución de los Datos Masivos. [Libro en línea]. Consultado el 15 de marzo de 2019  en: http://www.researchgate.net. Turner Noema

Sevillano Pérez, F. (2015). Introducción a Big Data [Libro en línea]. Consultado el 23 de junio de 2019  en: https.77dialnet.unirioja.es/servlet/articulo

Tapscott, D. (1997). La Economía Digital. Las nuevas oportunidades y peligros en un mundo empresarial y personal interconectado en red. Colombia: McGraw-Hill.

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