La Investigación en Ciencias Sociales: estrategias de Investigación

Universidad Piloto de Colombia (2011)

Compilador: Pablo Páramo

El quehacer del investigador en ciencias sociales y educativas, se ve cada vez más compelido a la búsqueda de técnicas y enfoques investigativos que permitan estudiar y dar cuenta de diversos fenómenos que, en razón de esta misma diversidad, requieren de distintas aproximaciones para responder de manera rigurosa y objetiva a los propósitos de estudio planteados. Es así que esta reseña presenta los capítulos relacionados con los enfoques tradicionales de investigación, compilados por el profesor Pablo Páramo, Ph. D. en psicología por la Universidad de la Ciudad de Nueva York, Ms.C. en psicología ambiental como becario del British Council, y catedrático investigador de las universidades Católica, del Tolima, Libre, Javeriana, Andes, Nacional, Piloto, y Pedagógica, de Colombia. Este trabajo responde a la necesidad de rigor y herramientas conceptuales para la investigación partiendo de la clasificación de estudios cuantitativos en descriptivos, correlaciónales o asociativos, exploratorios o experimentales y, de categorización más reciente, estudios exploratorios; anotando la importancia de que el investigador suscriba su estudio a una denominación, con el fin de trazar un horizonte de referencia metodológica y logística para el mismo, amén de “hablar” un lenguaje común con los lectores y colegas investigadores que consulten su trabajo.

En el primer capítulo, Herrera y Ruíz reivindican la validez académica del estudio descriptivo, planteando, mediante un capítulo estructurado con ejemplos de estudios de este tipo, tablas, y metáforas sencillas, las ventajas de tiempo y recursos de implementarlo, al tiempo que señalan los posibles sesgos generados a la hora de seleccionar muestras, sea por lo dispendioso de hacerlo en términos económicos y logísticos o en imprecisión en las generalizaciones formuladas a partir de muestras seleccionadas. Rasgo esencial del estudio descriptivo es la estadística como forma de representación de datos. Mediante encuestas, cuestionarios, escalas, y pruebas estandarizadas y validadas; se indaga sobre dinámicas de fenómenos sobre los que se posee cierto grado de conocimiento, e interpretables por sí mismos o dentro de marcos conceptuales específicos. Una sencilla tabla en la página 55 ilustra la clasificación de estudios descriptivos basados en la observación natural o estructurada; o en la recolección longitudinal o transversal de información partiendo de muestras probabilísticas (es probable que toda la población o universo pertenezca a la muestra) o intencionales (se escogen algunas poblaciones que tengan probabilidad de pertenecer a la muestra).

Un ejemplo presentado sobre la representación estadística de estudios sobre victimización y sobre adaptación a la vida universitaria en Bogotá (pp. 57-63), permite ilustrar las características de los estudios descriptivos longitudinales, y transversales respectivamente: los primeros buscan estudiar procesos, o la evolución de un fenómeno a lo largo de un periodo de tiempo, por lo general en una población homogénea; mientras que los segundos

dan una mirada comprehensiva de un fenómeno en un solo momento, y en sus manifestaciones dentro de poblaciones o situaciones heterogéneas.

El recurso a las analogías simples, permite describir de manera didáctica los principales conceptos estadísticos, a partir de la premisa de que la representación de una información estadística, como una descripción telefónica, debe atender a criterios de distribución, localización, y dispersión de lo descrito. Es así que los autores describen las variables, que hacen referencia a las características o propiedades a medir de los objetos o sujetos de estudio; y se dividen en cualitativas y cuantitativas o categóricas y numéricas atendiendo, en el primer caso, a las cualidades del fenómeno y en el segundo a sus cantidades. Por otra parte, se comparan las escalas de representación de las diferencias entre una misma variable, con los puestos de una carrera de atletismo: atendiendo a la cuantificación de diferencias en relación con una referencia de partida (Razón), con las diferencias relativas entre variables (Intervalo), su orden en una escala (Ordinal), o la calidad o atributo que le asigna su posición (Nominal).

En relación con el rigor en la exploración de los datos, se ilustra la distribución de frecuencias para representar las variables categóricas dentro del estudio (porcentajes de individuos u observaciones con determinados atributos); de las medidas de localización por promedio aritmético (media); y de la mediana o percentil de localización como menos sensible a los casos atípicos aislados (outlier) que la media , en tanto parcela de manera más específica la tendencia de cada grupo de datos específico, y no el promedio global de la información.

En el siguiente capítulo Estudios correlaciónales, Herrera y Santana comienzan explicando que los estudios correlaciónales buscan establecer en qué medida y forma dos o más variables se encuentran asociadas, relación que puede establecerse mediante diagramas de dispersión cuyos ejes son las variables a relacionar, y que pueden señalar no correlación, correlación positiva (patrón ascendente conjunto), correlación negativa (patrón descendente conjunto), o correlación no lineal. (patrón ascendente o descendente conjunto no prolongado). En este sentido, se habla de grado, magnitud, y dirección de las correlaciones.

Luego se sigue ilustrando al lector la necesidad de establecer propósitos claros a la hora de suscribir a un tipo de estudio, los autores plantean la taxonomía de los estudios correlaciónales: -Descriptivo, para medir la magnitud, dirección y grado de la relación entre dos variables; - Predictivo, para pronosticar una situación a partir de otro; y – Explicativo o experimental, para proponer explicaciones a un fenómeno a partir del estudio de la relación entre sus variables.

Recalcando la importancia de atender a los objetivos a los que responde el estudio escogido, los autores pasan a describir técnicas estadísticas que pueden ser usadas en un estudio correlacional, atendiendo a tres criterios, adicionales a dicho objetivo, en relación con las variables: su naturaleza o la escala en que son medidas, su número, y el tipo de relación existente entre ellas.

En el primer caso, se ilustra el coeficiente de correlación de Spearman para identificar posibles correlaciones en función monótona creciente entre variables medidas en escala de razón. Cuando se atiende al número de variables se utilizan estudios multivariados (cuando se estudia la relación de todas las variables) o bivariados (cuando se estudian varias asociaciones entre pares de variables), de los cuales se ilustra el modelo de regresión múltiple, usado para predecir el valor de una variable partiendo del valor conocido de dos o más variables llamadas predictores. En lo referente al tipo de relación entre variables, se describe la prueba de independencia Ji cuadrado (X2) para constatar la independencia de dos variables categóricas mediante la suma de las diferencias de frecuencias observadas y esperadas. También se ilustran los coeficientes de correlación, cuya magnitud se expresa con un número entre -1 y 1 que determina si las variables se encuentran asociadas: cuanto más cerca de 1 la correlación linear positiva es más probable, y cuánto más cerca de -1 lo es una correlación negativa, aunque estos valores no permiten descartar otros tipos de relaciones no lineares, no establecen relaciones de causa-efecto entre variables, no son porcentajes y siempre guardan relación con las circunstancias en que se obtienen. El coeficiente de correlación PHI se usa para estimar la correlación de variables dicótomas en una tabla de 2x2).

Para cerrar este capítulo, las autoras advierten sobre algunas trampas conceptuales que pueden surgir al interpretar los coeficientes de correlación: tomar la correlación como fruto de una relación causal, el determinismo predictivo, la sobrespecialización estadística en una porción local de información, la unidireccionalidad hacía las correlaciones positivas, y las correlaciones espurias entre variables.

El método de la búsqueda del cisne negro, el profesor Hederich plantea la combinación de métodos cualitativos y cuantitativos para responder a la necesidad planteada por Karl Popper de establecer el criterio de validez y generalidad de una teoría mediante la búsqueda de instancias que puedan falsearla. Es así que, afirma el autor, la búsqueda de casos improbables (cisnes negros) en los vacíos de las regularidades formuladas en estudios probabilísticos de dinámicas sociales y educativas, permite avanzar modelos explicativos y predictivos más completos.

El capítulo se desarrolla mediante la descripción de una experiencia práctica en la que el autor aplicó las que caracteriza como etapas del método, y que aparecen diagramadas en la página 88: - Análisis y descripción de las tendencias regulares en el fenómeno, partiendo de regularidades y correlaciones establecidas por estudios previos, para seleccionar los casos en que las variables estudiadas no responden a la generalidad del fenómeno que se busca describir. - Identificación y selección tentativa del caso, seleccionando el posible caso a estudiar en profundidad, mediante la cuantificación de los casos atípicos encontrados en la primera fase, su graficación factorial, y la posterior selección de aquel que se ajuste a todos los criterios de atipicidad establecidos, - Validación del caso, al constatar, mediante fuentes secundarias (y en algunos casos replicas para obtener información primaria del caso específico), que las mismas variables dentro de otra muestra homogénea se relacionen de manera atípica en el caso seleccionado (si no se valida debe volverse a la fase anterior), y –

Estudio de caso, mediante un enfoque cualitativo que permita encontrar explicaciones para la atipicidad del fenómeno en relación con las variables.

La experiencia, sobre casos atípicos de colegios oficiales con media jornada, ubicados en sectores deprimidos y con estudiantes de estratos bajos, que no obstante presentan alto logro escolar, y se alejan de la generalidad planteada como relación positiva entre condiciones favorables y logro académico alto, permite observar claramente las que el autor considera ventajas y limitaciones de este método:

1- Máximo aprovechamiento de información secundaria obtenida previamente, al partir del estudio sobre logro cognitivo alto en relación con condiciones favorables para identificar el caso atípico mediante técnicas multivariadas.

2- Uso de métodos multivariados y factoriales para lograr una visión amplia de las variables; y la identificación intencional de casos atípicos, en contraposición a la falta de códigos y criterios que permitan aprovechar mejor la información: Integración de los logros de competencias básicas y competencias ciudadanas para atender a una sola variable de logro en relación con las variables desfavorables, y uso y replica de estudio sobre victimización y delincuencia en relación con condiciones desfavorables, para validar la atipicidad del caso

3- Uso de metodologías cualitativas para profundizar en las causas de atipicidad del caso, y en contraposición, la escasa posibilidad de generalizar sus resultados: Observación, entrevistas y grupos focales que evidenciaron condiciones que pueden dar cuenta satisfactoria del alto logro académico en condiciones desfavorables en este caso particular.

Una revisión sobre la construcción y replica de modelos controlados para explicar la realidad, es presentada por Gutierrez y Buriticá en el capítulo sobre El experimento. Datos históricos permiten ilustrar algunos principios, pasando por el monje y por el canciller Bacon, y anotando que posiblemente éstos retomaron sus postulados sobre la ciencia experimental de los filósofos musulmanes de los siglos X y XII Averroes y Avicena; hasta la ilustración de los orígenes de la necesidad de experimentar usando modelos simplificados de la realidad en los trabajos de Kline y Small sobre orientación de ratas usando laberintos. Estos y otros ejemplos, permiten apuntalar a lo largo del capítulo el rasgo esencial de esta forma de indagación como la búsqueda de relaciones causales entre fenómenos, mediante una simplificación y replicación de la situación.

Los autores son enfáticos, sobre las condiciones para que la replicación de un fenómeno en condiciones controladas pueda lograrse, amén de los riesgos de inducir cambios en la situación replicada, y al final del capítulo sobre las etapas del diseño experimental. Es posible evidenciar estos criterios en el ejemplo de estudio experimental sobre conflicto y cooperación:

Preparación del experimento: -Se experimenta sobre condiciones reales que aporten datos empíricos; Experiencias que permitieron evaluar la relación entre cooperación y egoísmo (dilema del prisionero, juegos de cooperación). No debe existir el azar en los experimentos,

de otra forma deben revisarse las variables y conductas dependientes de ellas;( acuerdo, claves sociales, recompensa o castigo)

Logística del experimento: - El experimento, como verificación de efectos mediante el control de variables, debe partir de una hipótesis sobre una relación causal; (los comportamientos cooperativos o conflictivos varían con el beneficio inmediato en una situación particular). Las fluctuaciones de variables explica variaciones pero no niega el principio causal; - Deben controlarse elementos ajenos al experimento, y en consecuencia contar con la posibilidad de corregir (reformulación de los dilemas y condiciones del juego p.ej. personas conocidas, desconocidas, comunicación durante el juego, etc.).

También se formulan consideraciones importantes sobre los modelos experimentales, y el método experimental en las ciencias sociales. En el primer caso se atiende a las consideraciones éticas, evolutivas y de analogía entre el fenómeno “silvestre” y su réplica en modelos de laboratorio, ilustrando como se han usado para estos propósitos en experimentos, sobre comportamiento y genética, animales que permiten salvar las consideraciones éticas y logísticas, pero que no obstante ofrecen analogías evolutivas que permiten extrapolar las explicaciones al modelo humano. En cuanto al experimento en las ciencias sociales, los autores concluyen el capítulo reseñando cómo, a pesar de las discusiones positivistas y constructivistas sobre la naturaleza de la explicación científica que oscurecen esta posibilidad, el uso de experimentos ha sido aceptado como útil para entender las relaciones y fenómenos sociales, especialmente en psicología, lingüística, geografía y educación; aunque con incidencia incipiente en estudios antropológicos, sociológicos, y económicos.

Por último, el autor-compilador del libro presenta los rasgos definitorios del Experimento de campo. Como se observó en el capítulo anterior, el experimento de laboratorio reproduce y controla todas las variables en el laboratorio, lo cual puede no resultar recomendable al extrapolar las explicaciones y hallazgos al entorno real, según anota el profesor Páramo. Otro rasgo que se incorpora a estos estudios es el uso de grupos de control (poblaciones en las que no se introduce la variable pero que por lo demás son idénticas a la experimental), y líneas base (control mediante el estudio de la misma población antes de introducir la variable, especialmente usadas en ciencias sociales). De esta forma, el capítulo repasa las condiciones del experimento de laboratorio, para pasar a aclarar cómo el experimento de campo se diferencia al introducir y controlar la variable a estudiar y evaluar sus efectos dentro de un entorno natural independiente de su control; y centrarse luego en el experimento de campo en ciencias sociales.

Esto último, vale para hacer la aclaración sobre las ventajas y limitaciones de este tipo de experimento. Dentro de las primeras, el autor señala su practicidad al no tener que introducir las variables, lo que le otorga validez contextual a los hallazgos; y mantener a los participantes desinformados, lo que permite evitar sesgos. En contraposición a las ventajas, es necesario sacrificar el control total sobre las variables lo que puede afectar la interpretación y la validez externa del estudio.

Ilustrativo de todo lo anterior, son los ejemplos de experimentos de campo implementados desde varias disciplinas sociales, y que el autor presenta como corolario de su explicación:

En primer lugar, desde la economía, se presenta un estudio sobre la introducción de una variable de multa en un contexto de padres de familia para evitar retrasos en la llegada de sus hijos, ilustra la preocupación sobre la posibilidad de extrapolar hallazgos. El famoso estudio psicosocial de la “ventana rota”, ilustra el uso de grupos de control para establecer el efecto de introducir variables similares en entornos diferentes.

Un estudio psicológico ambiental efectuado por el propio autor-compilador, ejemplifica la medición de las variables contextuales previamente, y luego de la intervención para establecer el criterio de validez contextual de un estudio. El ejemplo desde la sociología plantea estudios sobre discriminación laboral en función de diferentes variables (sexo, raza, edad, discapacidad, etc.), lo que permite ilustrar conceptos como las posibles interferencias y sesgos que puede generar la manera de introducir la variable (currículo por correspondencia, o actores presentándose a entrevistas) controlada en el contexto real, además de los posibles sesgo que la asunción de estereotipos puede generar a la hora de decidir la variable a introducir (es posible que el fenómeno de discriminación se acentúe por las actitudes hacia el trabajo de personas rechazadas previamente debido a otras variables. Por último, se muestran los experimentos de campo sociales en internet, como alternativas eficientes en términos de costos, consecución de participantes, y la posibilidad ampliada de estudiar fenómenos de socialización en relación con el consumo que ofrecen las redes sociales.

Los capítulos reseñados permiten una aproximación intuitiva y didáctica a las técnicas más frecuentes relacionadas con el muestreo y análisis de información dentro de la aproximación científica a los fenómenos sociales. “La Investigación en Ciencias Sociales: estrategias de Investigación”, se constituye así en una herramienta esencial para quien reseña, en la medida en que le permite contar con textos de referencia que además de hacer las veces de manual y orientación sobre técnicas de recolección, análisis, y representación de la información en su investigación; estimula una consideración epistemológica profunda sobre los derroteros a seguir en una investigación que, como la educativa, plantea la posibilidad de diferentes miradas para identificar vacíos o dinámicas sobre diversos fenómenos sociales, económicos, y psicológicos en relación con ella.

Uno de los principales aciertos del compilador, consiste en haber seleccionado textos que se apoyan en la descripción de casos prácticos, amén de haber sido construidos a partir de su conocimiento, así como de la experiencia de notables académicos y docentes formadores de docentes investigadores, caso por ejemplo del profesor Christian Hederich Ph. D.; y académicos reconocidos por su labor investigativa en disciplinas sociales y psicológicas, como por ejemplo, de los doctores en psicología Aura Nidia Herrera y José Ignacio Pérez; o Germán Gutiérrez, Ph. D. en Neurociencia comportamental, entre otros.

Reseña elaborada por Jefferson Antonio Pinzón Camacho.

Maestría TIAE Grupo 1 Código 2014181055