Paradigmas Vol. 5, No. 1

Paradigmas

Volumen 5, número 1, enero-junio de 2013 Bogotá, D.C., Colombia • ISSN: 1909-4302

Editor: David A. Acosta S. Editores asociados: Guillermina Baena Paz Francisco Covarrubias Villa • Carlos A. Sabino Miguel Oliva • Verónica Filardo • Mauricio Phelan Julio Mejía Navarrete • Martín Retamozo

Paradigmas ISSN (obra impresa): 1909-4302 ISSN (obra en línea): 2322-8466 http://publicaciones.unitec.edu.co/ojs/ Volumen 5, número 1, enero-junio de 2013

Editor

David A. Acosta S., Ed. M. Corporación Universitaria Unitec, Colombia.

Comité editorial

Guillermina Baena Paz, Ph. D. Universidad Nacional Autónoma de México, México.

Francisco Covarrubias Villa, Ph. D. Instituto Politécnico Nacional, México.

Verónica Filardo, Ph. D. Universidad de la República, Uruguay.

Julio Mejía, Ph. D. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú.

Miguel Oliva, M. Sc. Universidad Nacional de Tres de Febrero, Argentina.

Mauricio Phelan, Ph. D. Universidad Central de Venezuela, Venezuela.

Martín Retamozo, Ph. D. Universidad Nacional de La Plata, Argentina.

Carlos Sabino, Ph. D. Universidad Francisco Marroquín, Guatemala.

Comité científico y de arbitraje

Rosa María Lince Campillo, Ph. D. Universidad Nacional Autónoma de México (México).

Antonio Mejía, Esp. Universidad Nacional Autónoma de México (México).

Pablo Cazau, Lic., Universidad Fundación Favaloro (Argentina).

Vladimir González, Ph. D., Centro de Estudios Superiores en Artes Universidad de Ciencias y Artes de Chiapas (México).

Francia Restrepo, Ph. D., Cinde-Universidad de Manizales (Colombia).

Portada: Yellow Minilith (detalle) por JD Hancock Licencia Creative Commons BY 2.0 http://www.flickr.com/photos/jdhancock/ Asesoría gráfica: Marcelo Meléndez Peñaranda.

Diagramación: Taller de Edición • Rocca® Carrera 4A No. 26A-91 Of. 203 Tel.: 243 8591 - 243 2862

Traducción inglés: Carolina Carter Traducción portugués: Luciana Andrade Stanzani Corrección de estilo: María Andrea López Guzmán Preprensa e impresión: Molher Impresores Ltda.

Calle 94ª No. 58-13 Tel.: 256 8080

Impreso en Colombia Centro de Publicaciones Académicas Corporación Universitaria Unitec Calle 76 #12-61 Bogotá, Colombia Tel.: (57-1) 473 7373 Ext. 3506 Correos electrónicos: cpa@g.unitec.edu.co publicaciones@unitec.edu.co

Paradigmas Volumen 5, nĂşmero 1, enero-junio de 2013

Paradigmas Volumen 5, número 1, enero-junio de 2013 Bogotá, D.C., Colombia ISSN (obra impresa): 1909-4302 ISSN (obra en línea): 2322-8466

Objetivos y cobertura temática Paradigmas es una publicación académica arbitrada, cuyo objetivo principal es contribuir a la divulgación, formación y actualización en materia de investigación. Paradigmas se ha enfocado en la investigación, no como un medio para la producción de nuevo conocimiento, sino como un área de estudio y reflexión. En consecuencia, está dirigida a investigadores, docentes, personal administrativo y a todos aquellos interesados en la investigación, más allá de sus disciplinas particulares. Paradigmas publica: reportes de investigaciones científicas, tecnológicas y artísticas inéditas que, además de presentar sus valiosos avances o resultados, se centren fundamentalmente en los procesos metodológicos, epistemológicos, éticos y/o administrativos del proyecto, de forma tal que permitan a otros investigadores obtener nuevas perspectivas frente a su quehacer. Además, publica artículos de reflexión, revisiones temáticas y reseñas relativas a cualquiera de los tópicos del ámbito investigativo que incluyen (pero no están limitados a): • Nuevos métodos y técnicas cualitativas o cuantitativas desarrolladas dentro de proyecto de investigación.

• Epistemología de la ciencia y la investigación.

• Sociología de la ciencia.

• Metodología de la investigación.

• Ética de la investigación.

• Gestión y evaluación de proyectos de investigación.

• Filosofía de la ciencia.

Política editorial. Paradigmas es publicada en un volumen por año por el Centro de Publicaciones Académicas de la Corporación Universitaria Unitec. Su política editorial es planteada y revisada semestralmente por su Comité Editorial, de acuerdo con las políticas generales de la Corporación y del Sistema Institucional de Investigación de Unitec. Contribuciones son bienvenidas de dentro y fuera de la universidad, sobre cualquiera de los temas cubiertos. Las instrucciones para los autores se encuentran en la página anterior de la contraportada. Espacios para publicidad en están disponibles, siempre y cuando estén de acuerdo a la naturaleza de la revista y a los intereses de los lectores.

Descargo de responsabilidad. Ni el Centro de Publicaciones Académicas ni los editores son responsables por errores o por ninguna consecuencia del uso de la información que puedan contener los artículos publicados en Paradigmas. Las posturas y opiniones expresadas por los autores no reflejan necesariamente las de los editores o las de la Corporación Universitaria Unitec.

Propiedad intelectual. Volúmenes 1 y 2: copyright © 2006–2009 Corporación Universitaria Unitec. La reproducción total o parcial de este escrito en forma idéntica o modificada por cualquier medio mecánico, electrónico o informático, incluyendo fotocopia, grabación, digitalización o cualquier sistema de almacenamiento y recuperación de información no autorizada por la Corporación Universitaria Unitec viola los derechos reservados. Solicitudes de permisos de reproducción pueden ser dirigidas directamente al editor o al titular de los derechos; éste aparece en la leyenda de copyright en la primera página de cada artículo. Volúmenes posteriores: copyright © sólo como una obra colectiva; el o los autores mantienen los derechos de autor de los artículos individuales o escogen para ellos licencias de creative commons.

Canje. Lucía Benavides. Jefe Sección de Biblioteca. Corporación Universitaria Unitec. Cra. 15 No. 76-40. Bogotá, D. C., Colombia.

Correspondencia, copias números anteriores y publicidad. Revista Paradigmas. Centro de Publicaciones Académicas. Corporación Universitaria Unitec. Calle 76 No. 12-61. Bogotá, D. C., Colombia. cpa@g.unitec.edu.co Indexada en los siguientes directorios: The Philosopher’s Index http://philindex.org/ Ulrich’s Periodicals Directory http://www.ulrichsweb.com Dialnet http://dialnet.unirioja.es International Directory of Philosophy http://secure.pdcnet.org/idphil EBSCO http://www.ebscohost.com

Acceso electrónico a la revista: http://publicaciones.unitec.edu.co/ojs/ http://www.aseuc.org.co/ http://www.joomag.com/en/ magInfo/0064824001371431667

Paradigmas Volumen 5, Número 1 enero-junio de 2013 • Bogotá, D.C., Colombia • ISSN: 1909-4302

Contenido Artículos de reflexión y análisis 11-38 Método experimental, método de la asociación

y otros caminos de la ciencia Alberto Marradi

39-72 La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su

posición en el campo de los métodos de investigación social Harrie Jansen

73

Colaboradores

Contents Analysis 11-38 The experimental method, association method,

and other scientific approaches Alberto Marradi

39-72 The Logic of Qualitative Survey Research and its

Position in the Field of Social Research Methods Harrie Jansen

Conteúdo Análise 11-38 Método experimental, método da associação

e outros caminhos da ciência Alberto Marradi

39-72 A lógica da investigação por pesquisa qualitativa e sua

posição no campo dos métodos de pesquisa social Harrie Jansen

Artículos de reflexión y análisis

Paradigmas ISSN: 1909-4302 http://publicaciones.unitec.edu.co/ojs/

Método experimental, método de la asociación y otros caminos de la ciencia* Alberto Marradi

Università degli Studi di Firenze

Resumen Las reflexiones que presentan este artículo nacen de una crítica a la contraposición que habitualmente se hace entre cualitativo y cuantitativo en las ciencias humanas. Sin duda, esta distinción tiene sentido cuando se refiere a la actitud con la que uno se aproxima a los problemas. Sin embargo, como distinción relativa al método con el cual se procede en la investigación, la contraposición cualidad/cantidad me parece superficial e inapropiada. Las razones son varias y en el presente artículo me limitaré a recordar solamente algunas. Por el momento podemos alegrarnos al constatar que todos utilizan aquellas categorías, pero pocos las defienden explícitamente; así que parece tener mejores fundamentos el tratar de enfrentar directamente el tema de estas breves consideraciones, esto es, proponer una distinción.

En sí mismos, los tres tipos de investigación que propondré distinguir a continuación no son por cierto una novedad; a pesar de eso me parece bien profundizar la naturaleza y el alcance de las distinciones entre ellos.

Palabras clave: método, experimento, cualidad, cantidad, cualitativo, cuantitativo.

CORRESPONDENCIA A LOS AUTORES alkmar@libero.it INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO Recibido: 27.03.2013 Aceptado: 16.06.2013 • Para citar este artículo • To cite this article • Para citar este artigo: Marradi, A. (2013). Método experimental, método de la asociación y otros caminos de la ciencia. Paradigmas, 5, 11-38.

Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia de Creative Commons 2.0 (http://creativecommons.org/ licenses/by/2.0), la cual permite su uso, distribución y reproducción de forma libre siempre y cuando el o los autores reciban el respectivo crédito.

*

Este ensayo fue traducido del italiano al castellano por el autor con la ayuda de Nélida Archenti, Romina Deriu y Juan Ignacio Piovani. El ensayo se benefició con las discusiones del autor con Nélida Archenti.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 11

Marradi

The experimental method, association method, and other scientific approaches

Método experimental, método da associação e outros caminhos da ciência

Summary The reflections on this topic that I set forth in this article stem from a critique to the opposition between qualitative and quantitative that is frequently made in the human sciences. This distinction undoubtedly makes sense when referring to the approach one takes to problems. However, I believe the distinction made in relation to the investigative method, the opposition between quality and quantity, is superficial and in appropriate. There are several reasons for this, but in this article I will mention only a few. For now we can commend that although many use these categories, only a small number actually explicitly defend them. It thus appears more justifiable to attempt to deal directly with these brief considerations, in other words, to propose a distinction. The three investigative methods that I will attempt to distinguish herein are not in and of themselves innovative, but I believe it is nevertheless useful to delve into the nature and scope of the differences between them. This essay was translated from Italian into Spanish by the author, with the collaboration of Nélida Archenti, Romina Deriu, and Juan Ignacio Piovani. This essay was also enriched by the discussions between the author and Nélida Archenti.

Resumo Minhas reflexões sobre o tema deste artigo nascem de uma crítica à contraposição que habitualmente é feita entre qualitativo e quantitativo nas ciências humanas. Sem dúvida, esta distinção tem sentido quando se refere à atitude com a que a gente se aproxima dos problemas. No entanto, como distinção relativa ao método com o qual se procede na pesquisa, a contraposição qualidade/quantidade a meu ver é superficial e inapropriada. As razões são várias e no presente artigo me limitarei a recordar somente algumas. Por enquanto podemos ficar felizes ao constatar que todos utilizam estas categorias, mas poucos as defendem explicitamente; assim que parece ter melhores fundamentos o tratar de enfrentar diretamente o tema destas breves considerações, isto é, propor uma distinção. Em si mesmos, os três tipos de pesquisa que proporei distinguir a seguir não são obviamente uma novidade; apesar disso considero bem aprofundar a natureza e o alcance das distinções entre eles. Este ensaio foi traduzido do italiano ao castelhano pelo autor com a ajuda de Nélida Archenti, Romina Deriu e Juan Ignacio Piovani. O ensaio se beneficiou com as discussões do autor com Nélida Archenti.

Key Words: method, experiment, quality, quantity, qualitative, quantitative.

Palavras-chaves: método, experimento, qualidade, quantidade, qualitativo, quantitativo.

12 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

1. Cualidad y cantidad

M

is reflexiones sobre el tema de este artículo nacen de una crítica a la contraposición que habitualmente se hace entre cualitativo y cuantitativo en las ciencias humanas. Sin duda, esta distinción tiene sentido cuando se refiere a la actitud con la que uno se aproxima a los problemas. Con pocas excepciones, los investigadores sociales manifiestan una neta preferencia, bien sea hacia las técnicas estandarizadas de recolección y análisis de los datos, o bien hacia otras formas, diferentes y menos estandarizadas, de recolección de información.

Por otra parte, como distinción relativa al método con el cual se procede en la investigación, la contraposición cualidad/cantidad me parece superficial e inapropiada. Las razones son varias y me limitaré a recordar solamente algunas.

En una matriz de datos se encuentran variables “cualitativas” junto a variables “cuantitativas”. El instrumento de recolección por excelencia de los “cuantitativos” es el cuestionario; pero, no existe cuestionario que se limite a plantear preguntas sobre aspectos cuantitativos o cuantificables de la realidad. La gran mayoría de las preguntas que se encuentran en los cuestionarios típicos conciernen a aspectos no cuantificables, es decir cualitativos, de la realidad.

Por otro lado, los investigadores de la escuela más prestigiosa de la sociología “cualitativa”, la Escuela de Chicago, no despreciaron aspectos y

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 13

Marradi

sencillas técnicas cuantitativas: por ejemplo, para evaluar el nivel de acatamiento a las leyes en el período prohibicionista, se instruía a los jóvenes investigadores a contar el número de botellas vacías de cerveza y otras bebidas alcohólicas que se veían en los cubos de basura que aun hoy en día se encuentran cerca de la escalera de seguridad en la mayoría de los condominios norteamericanos.

En efecto, se están difundiendo serias dudas sobre la oportunidad de adoptar la superficial contraposición cualidad/cantidad como criterio principal para distinguir las diversas aproximaciones entre las ciencias humanas. Entre otros, Leonardi (1991) ha criticado esta contraposición con gran riqueza de argumentaciones.

A pesar de eso, los que sostienen o admiten la inoportunidad de aquella contraposición cuando la tematizan, puntualmente utilizan las cómodas categorías ‘cualidad’ y ‘cantidad’ cuando tratan al sujeto sin tematizarlo críticamente. Entonces, se puede prever que la dupla cualidad/cantidad permanezca en la escena hasta que –por motivaciones todavía desconocidas, pero quizás poco ligadas a estas u otras argumentaciones críticas– los dos términos pasen tranquilamente de moda.

Por el momento podemos alegrarnos al constatar que todos utilizan aquellas categorías, pero pocos las defienden explícitamente y tratar de enfrentar directamente el tema de estas breves consideraciones, es decir, proponer una distinción que parece tener mejores fundamentos. En sí mismos, los tres tipos de investigación que yo propongo distinguir no son por cierto una novedad; a pesar de eso me parece bien profundizar la naturaleza y el alcance de las distinciones entre ellos.

14 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

2. ¿Dos familias y un conjunto, o tres familias?

Se pueden distinguir las actividades de investigación y los relativos instrumentos conceptuales y operativos, en tres grandes conjuntos. Dos de ellos son mucho más estructurados que simples conjuntos, hasta el punto que se pueden llamar “familias”, a causa de las estrechas conexiones existentes entre los supuestos, los conceptos, los términos, las técnicas, y los relativos conocimientos prácticos (véase, más adelante, sección 4).

El tercer conjunto no es tan integrado: el único rasgo seguramente común a todas las formas de investigación de este conjunto es un rasgo negativo: la no adopción de los supuestos fundamentales de ambas o alguna de las dos familias (que en la mayoría de los casos es un rechazo a adoptarlos).

En efecto, los investigadores que rechazan estos supuestos en su mayoría lo hacen no solo porque sean inadecuados a las características de los objetos que estudian, sino también porque comparten algunos valores en positivo:1 la sensibilidad para el aporte cognoscitivo y 1 Agradezco a Nélida Archenti por llamar mi atención sobre los derechos humanos de los sujetos conocidos – este aspecto. una sensibilidad que a veces se constituye en una verdadera “epistemología del sujeto conocido” (Vasilachis, 2000)– que conlleva una gran atención para problemas de significado y una actitud de escucha frente a la realidad, en vez de una rígida limitación a modelos a priori.2 2 Estos y otros caracteres comuPor otro lado, los caminos de investigación, nes a la mayoría de investigalos conceptos, los términos, las técnicas emdores de este conjunto/familia serán tratados en la sección 6. pleadas y el know how que se acumula son extremamente variados. En consecuencia, se debería hablar de familia, si se consideran los valores, y de conjunto, si se consideran otros aspectos.

En cada familia se usan determinados instrumentos y se siguen determinados procedimientos porque se adoptan supuestos precisos sobre la naturaleza

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 15

Marradi

de la realidad y las tareas de la ciencia. Dichos supuestos ofrecen grandes ventajas analíticas a las familias más estructuradas. Por otro lado, ellas pagan precios semánticos para conseguirlas (reduciendo la correspondencia entre la realidad y las representaciones que ellas ofrecen), los cuales son de magnitud comparable a las ventajas. Por este motivo, la distinción en tres conjuntos (casi siempre formulada, como se sabe, en forma dicotómica: cuantitativo/cualitativo, o experimental/no experimental) no puede ser interpretada –como comúnmente se hace de forma explícita o implícita– como una escala en orden decreciente de mérito; desde el punto de vista de la dignidad científica, los tres conjuntos están –a mi entender– al mismo nivel (como se verá adelante).

Para poder aplicar las técnicas de la primera o de la segunda familia al estudio de objetos, propiedades y relaciones determinadas, es necesario formular (o implicar) supuestos a veces “heroicos” (en el sentido de los economistas, que hablan de “hipótesis heroica” cuando los supuestos son absolutamente insostenibles) respecto a la naturaleza de dichos objetos, propiedades y relaciones entre propiedades.

A veces incluso las hipótesis heroicas no pueden garantizar la aplicación de las técnicas de una u otra familia al objeto de la investigación. Quien a pesar de eso adopta igualmente los supuestos e intenta –o pretende– aplicar igualmente las técnicas, se conforma a la ideología cientificista, con efectos paralizantes o ridículos sobre el resultado de la investigación (Radnitzky, 1968).

Como se decía, muchos investigadores rechazan la idea de ofrecer representaciones demasiado sencillas, o irreales, de los fenómenos estudiados aunque sea con la finalidad de utilizar instrumentos de análisis más potentes; en consecuencia, renuncian a aquellas ventajas para no pagar sus costos. Esta es una elección plenamente legítima si no se transforma en un rechazo a priori de ciertos instrumentos, sin importar cuales sean los objetos de investigación y los intereses del investigador, rechazo que a veces oculta la ignorancia y esconde el deseo de ahorrar la fatiga del aprendizaje.

16 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

De esta manera, una elección que debería operar en cada caso, en función de objetivos específicos e intereses cognitivos, se convierte en una elección de campo, en un combate de religiones. Una elección que a menudo no toma el propio investigador, sino sus superiores (majores) y patrocinadores (sponsors) académicos, y/o en un ambiente que ya no ofrece alternativas.

3. La visión tradicional de la ciencia Las dos familias que hemos mencionado comparten dos supuestos fundamentales sobre la tarea de la ciencia: el primero de ellos es que la tarea de la ciencia es producir y controlar aserciones sobre la realidad de la manera más im-personal que sea posible. Este supuesto implica una subvaluación del papel del saber conceptual y clasificatorio y, asimismo, de la sabiduría terminológica (el arte de elegir los términos adecuados para expresar nuestros conceptos). En segundo lugar, subrayando el hecho de que las aserciones tienen que ser im-personales,3 exige que el papel del conocimiento individual sea restringido (o, al menos, exige que se lo declare y finja irrelevante).

Una aserción se entiende como impersonal si se puede controlar y decidir4 mediante procedimientos que no requieren recurrir a ninguna forma de conocimiento personal (explícito o tácito) de algún actor (observador, investigador, analista, etc.). En consecuencia, todo lo que solo puede ser afirmado con alguna contaminación del conocimiento personal de uno o más actores deja de tener cabida en la ciencia.

3 Más exactamente se podría decir: “tienen que tener una razonable pretensión de im-personalidad”.

4 En lógica, una aserción se dice decidible si se puede establecer si es verdadera o falsa.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 17

Marradi

El ideal sería que las aserciones científicas fueran producidas sin ninguna intervención de conocimientos y saberes personales, generalizando inductivamente a partir de observaciones protocolares. En la historia de la ciencia (o mejor, en la historia de la reflexión sobre la lógica de la ciencia) únicamente el Carnap del Aufbau seriamente ha creído posible –y ha intentado poner en práctica– una manera parecida de producir aserciones. Pero, el que el ideal no sea lograble y el que la pretensión de impersonalidad no resista a un análisis de la práctica científica, en nada redujo su encanto, que se manifiesta en la máxima casi universalmente venerada: “la ciencia tiene que ser objetiva”.

Es verdad que el término ‘objetivo’ tiene un sentido mucho más amplio que el término ‘impersonal’ y, además, es profundamente ambiguo, ya que puede referirse: a. a la actitud de quien hace una investigación, que a’) no tiene posiciones valorativas sobre su objeto, o a’’) las tiene, pero intenta no permitir que sus valores influyan en sus resultados;5 b. al hecho que ni sus valores ni sus conocimientos personales intervienen; c. a los resultados obtenidos en cuanto corresponden a la realidad como una fotografía a su modelo.

5 Nélida Archenti llamó mi atenSin embargo, el término ‘impersonal’ ción sobre esta distinción intersubraya el segundo aspecto y solo como na a la posición a). consecuencia el tercero. Naturalmente, la posibilidad de formular afirmaciones que tengan una razonable pretensión de im-personalidad no depende exclusivamente de las técnicas que se utilizan sino, de manera crucial, de tres aspectos:

18 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

a. la naturaleza de los objetos que se estudian; b. la naturaleza de las propiedades que se atribuyen a estos objetos; c. la naturaleza de las relaciones entre aquellas propiedades en el ámbito en que se desarrolla la investigación.

Respecto al primer supuesto, la acentuación sobre impersonalidad, objetividad y certeza caracteriza el pensamiento occidental desde la filosofía griega (el concepto de episthmh, epistème). Al contrario, la subestimación del pensamiento conceptual y clasificatorio invierte la impostación griega (en particular aristotélica), que a través de la escolástica permaneció dominante hasta los quinientos.

Esta subestimación es consecuente al segundo supuesto, que llamaría galileano: la tarea de la ciencia es formular/controlar/decidir aserciones impersonales (en el sentido antes mencionado) sobre relaciones entre propiedades de los objetos. Entonces, tienen importancia secundaria las aserciones acerca de la existencia de objetos, propiedades, estados sobre aquellas propiedades y sobre la distribución monádica de dichos estados. Únicamente tienen importancia las distribuciones conjuntas, en cuanto permiten establecer relaciones matemáticas (funciones) que relacionen (diádica o n-ádicamente) los estados sobre propiedades diferentes: “leyes” o “uniformidades de coexistencia”, como las llamaba Stuart Mill.

Denomino galileano a este supuesto porque, a diferencia del precedente, es posible remontar con precisión a su inspirador (al cual casi podríamos llamar su autor): Galilei. Antes de él, la tarea de la ciencia era establecer substancia y accidentes de cada especie de objeto del conocimiento –como lo declaró Aristóteles y lo aplicaron los aristotélicos durante casi veinte siglos–.6 Se puede observar –al margen pero no tan6 Sobre la igual dignidad teórica del modelo aristotélico y del to– que en muchas ciencias físico-naturales el sugalileano (véase Cini, 1990). puesto galileano se ignora sin planteamientos y la dirección de las investigaciones permanece aristotélica. Por ejemplo, tanto en física sub-atómica como en astronomía, en geología y en algunas ramas

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 19

Marradi

de la química, se buscan entidades, no relaciones entre propiedades. Si el supuesto galileano de que una ciencia tiene que ocuparse solo de relaciones matemáticas entre propiedades fuera aplicado con un mínimo de coherencia y, a fortiori, si se aplicara en su versión nomotética, se debería negar el estatus de ciencia a estas disciplinas.7 Es interesante, y quizás no muy conoci7 El mecanismo cartesiano-newtoniano y las simplificaciones do, el que los filósofos hindúes y chinos más galileanas son extraños a las actuales directrices de investialejados de la influencia occidental sostiegación en física; en cambio, nen que la ciencia occidental, que ellos llaexisten puntos de contacto entre la teoría de los cuantos y siman con buen fundamento “galileana”, se guientes y la visión no-racionalista y globalizante típica del alejó de su objeto: el conocimiento de la reapensamiento místico oriental lidad en tanto diferenciado del conocimien(véase Capra, 1975). to de modelos auto-referenciales de este o aquel aspecto de dicha realidad (véase Ravindra, 1975-76).

Una vez clarificados estos dos supuestos de la visión tradicional de la ciencia, se puede comenzar a responder la pregunta básica: ¿existe una clasificación bastante general y satisfactoria de los diferentes métodos de investigación que se siguen en la ciencia (tanto social como física)?

No sorprenderé a nadie al mencionar la categoría de esta clasificación que considero como la primera (históricamente hablando): la que se llama habitualmente “el método experimental”. Es posible que los sorprenda algo más al agregar que prefiero hablar 8 Escribí ‘método experimende familia experimental8 en lugar de ‘métotal’ en el título de este ensayo porque esta es la convención; do experimental’, entendiendo por ‘familia’, pero no me gusta emplear esta como decía, un sistema de conceptos, térexpresión porque –lo confieso– mi acepción del término minos, técnicas y know-how, pretensiones ‘método’ es muy idiosincrásica. Solamente lo empleo para cognitivas que se entrelazan estrechamente designar el arte de elegir, en y que se enseñan juntos. Hay entre ellos relas innumerables ocasiones que cualquier investigación laciones parecidas a las relaciones entre los presenta, un camino u otro, evaluando las ramificaciones miembros de una familia. La familia expede cada elección (véase Marradi, 2000). rimental comprende conceptos, términos,

20 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

técnicas, know-how que permiten formular y controlar aserciones impersonales en torno a relaciones causales entre propiedades.

Una vez planteado el experimento (lo cual comporta innumerables elecciones, muchas de ellas determinadas por el conocimiento personal y, a veces, difícilmente explicitables) se procede sin necesidad de otras intervenciones del conocimiento personal; no es necesario incluso saber cuáles son efectivamente las propiedades involucradas.

Acentúo el término ‘causal’ porque allí radica la diferencia con la otra familia, que puede llamarse de la asociación o de la matriz de datos. En esta última, los conceptos, términos, técnicas y know-how solamente permiten formular y controlar aserciones impersonales en torno a relaciones de asociación (en el sentido estadístico) entre propiedades.

La importancia de la distinción entre las posibilidades que se logran con el experimento o con la matriz de datos fue correctamente evaluada por una destacada corriente dentro del positivismo y neo-positivismo, a partir, por lo menos, de Comte, y siguiendo con Pearson, Russell y muchos otros. Ellos sostenían que, como la familia de la asociación no ofrece manera de formular y controlar aserciones impersonales sobre la causación, y como los experimentos son imposibles en las ciencias sociales, el concepto de causa tenía que ser desterrado de la ciencia social.9 En esta otra familia (la de la asociación), las técnicas, con los conceptos y las prácticas relativas, permiten formular aserciones impersonales acerca de las relaciones de asociación entre propiedades, una vez que las mismas sean transformadas en variables e introducidas en una matriz de datos.

9 En particular Pearson, en destacable coherencia con la tesis del destierro del concepto de causa (1892), aportó una contribución decisiva al desarrollo de las técnicas que más caracterizan la familia de la asociación.

El concepto habitualmente designado con el término ‘asociación’ es más amplio de lo que se entiende por ‘covariación’. Este último concepto,

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 21

Marradi

desarrollado por John Stuart Mill, se limita a las variables cardinales10 –las que son comúnmente llamadas “cuantitativas”–. El término ‘asociación’, en cambio, incluye tanto la covariación entre 10 Son variables cardinales las dos variables cardinales como la concordanque resultan de mediciones o de conteos. cia entre dos variables categoriales (ordinales o de menor nivel).11 De la diferencia entre las dos familias 11 Dos variables categoriales se dicen concordantes si las prorespecto a los supuestos y los procedimienporciones de casos en las diversas celdas que constituyen tos se sigue una importante diferencia enel producto lógico entre los ditre productos: la familia de la asociación versos estados son diferentes de aquellas que se esperarían produce aserciones que describen una asosobre la base de las frecuencias de los casos en los estaciación entre variables; la familia del experidos en cuestión, si las dos vamento produce explicaciones, registrando la riables fueran independientes. presencia y la forma de la influencia causal que una variable ejerce sobre otra. Después de un experimento se cree poder afirmar, por ejemplo: “el aumento de la propiedad A determina una reducción de la propiedad B según una función X”. Si no se puede (o quiere) plantear un experimento, pero solo se pueden registrar estados de las propiedades, entonces solamente se puede afirmar: “las propiedades A y B aparecen asociadas de esta manera”; una eventual interpretación causal de esta relación tiene que ser introducida por el conocimiento personal del investigador, y su presencia no puede ser confirmada de manera impersonal por la propia virtud del procedimiento.

Tras analizar los datos en una matriz, una computadora puede hallar, con la misma calificada impersonalidad, que la edad de los sujetos entrevistados influye en la posición política de ellos o, viceversa, que la posición política influye en sus edades. Es necesario acogerse al conocimiento personal, al sentido común del investigador para discriminar estos dos modelos juzgando al primero plausible y al segundo absurdo.

Hablé hasta ahora sobre los sistemas de conceptos, términos, técnicas y know-how, pretensiones cognitivas que están tan conectadas internamente

22 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

que legitiman, e incluso sugieren, emplear el término ‘familia’. Sin embargo, existen otros caminos por el bosque de la ciencia –de las ciencias humanas al menos–. En verdad, hay una multiplicidad de caminos en la que se denomina habitualmente “aproximación cualitativa”: entrevistas no estructuradas, test proyectivos y otras técnicas de origen psicoanalítico, historias de vida, observación con los sentidos humanos o con instrumentos, focus groups, etc.

Estos están basados sobre el conocimiento personal (y en gran medida tácito, casi nunca explicitado y quizás difícilmente explicitable), porque aquellas técnicas no proporcionan ningún mecanismo que produzca aserciones impersonales o que se puedan declarar impersonales de forma razonable.

Algunos de los cultores de estas técnicas entienden esto como un límite y a veces reclaman incluso para sus procedimientos una “objetividad” que no se puede sostener. Otros consideran la imposibilidad de producir aserciones “objetivas” (o sea, impersonales) como un rechazo y una bandera, y valorizan el rol del conocimiento tácito, de la empatía, de la “comprensión” (verstehen). También existe quien adopta las técnicas de este conjunto, no por motivaciones gnoseológicas, sino porque las técnicas relativas a la familia de la asociación no le fueron enseñadas, o le fueron enseñadas de manera tan ritual y mecánica que se produjo una reacción de rechazo.

En la sección 6 intentaré individualizar algunos caracteres comunes a la mayoría de estos caminos de investigación; pero dichos caracteres no presentan un grado de conexión ni de aceptación general parecida a los que tienen las dos familias del experimento y de la asociación. Como lo decía anteriormente, esto permite hablar de una familia solamente al considerar algunos rasgos muy generales de la visión de la tarea del investigador y de su relación con el sujeto conocido. Compartiendo las críticas a la pareja de términos cualitativo/cuantitativo, Ricolfi propuso (1995) el término ‘no-estándar’ para este conjunto. Esta elección de términos tiene al menos dos limitantes: puede ser interpretada como una desvalorización y reflejar correctamente la

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 23

Marradi

situación de las ciencias físicas y de las ciencias sociales en los países dominados por el empirismo anglosajón en su declinación conductista; pero, por otra parte, no reflejar la situación de otros países, donde la familia de la asociación no puede decirse la forma estándar de investigación.12 No obstante lo anterior, considero pre12 Agradezco a Nélida Archenti por llamar mi atención sobre ferible hablar de un conjunto/familia noeste aspecto. estándar porque ese término subraya la contraposición de esta aproximación a la visión de la ciencia que ha dominado en Occidente de Galilei en adelante. La forma negativa no implica para nada un juicio negativo sobre el nivel científico de estas formas de investigación. Al contrario, dado el rol mucho mayor de los conocimientos y capacidades personales respecto a los procedimientos consolidados e impersonales, parece evidente que son necesarias extraordinarias capacidades intelectuales, científicas y humanas para producir resultados significativos con investigaciones no-estándar (véase sección 6).

4. La familia experimental Además de los supuestos de la visión tradicional de la ciencia, esta familia tiene dos supuestos específicos que le permiten formular y controlar aserciones impersonales en torno a relaciones causales entre propiedades.

Un supuesto, relativo a las propiedades, es constitutivo de la familia misma; el otro, relativo a las unidades, no es necesario para ejecutar un experimento, pero sí para extender los resultados más allá del caso específico; es decir, para generalizar los resultados de un experimento particular (conducido sobre un objeto o conjunto de objetos específicos) a todos los objetos considerados “del mismo tipo” en la disciplina a la cual pertenecen los experimentadores.

24 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

Según el primer supuesto, es posible subdividir con seguridad en cuatro grupos el conjunto de las propiedades de los objetos involucrados de cualquier manera en un experimento:13 13 Esta formulación amplia no es a. una propiedad que es llamada expericasual, porque con la expremental (cuya posición en el modelo es sión ‘objetos involucrados de equivalente a la posición de la variable cualquier manera en un expellamada dependiente en el lenguaje de rimento’ me refiero no solo al trozo de hierro que se calienla familia de la asociación). Se observan ta, sino también a las persolas variaciones de (los estados de los obnas que lo calientan y a los jetos en) esta propiedad en un intervalo t: instrumentos que sirven para por ejemplo, se registra la longitud de un calentarlo. Entonces, son llamadas causa las propiedacuerpo antes que sea artificialmente cades de todo el conjunto de oblentado en n grados y después de un injetos/sujetos que tienen cualtervalo de tiempo suficiente para que el quier papel en el experimento. calor produzca sus efectos; o se cuantifica la cosecha de un campo un cierto número de meses después de que fue tratado con un cierto fertilizante;

b. una o pocas propiedades que en el lenguaje de la familia del experimento son llamadas operativas, y cuya posición en el modelo es equivalente a la posición de las variables independientes en el lenguaje de la familia de la asociación. Los estados de estas propiedades se hacen variar –idealmente de manera perfectamente controlada, pero de hecho de manera más o menos controlada– en el mismo intervalo; c. pocas propiedades que se prevé (con base al conocimiento teórico) puedan influenciar los estados de la propiedad experimental o de las propiedades operativas, y que –en aquel particular experimento– se mantienen constantes en el intervalo t. El acento está sobre la expresión ‘se mantienen’, en cuanto diferente de ‘se dan por’: esto es, se establecen medidas que impidan variaciones en los estados de las propiedades de este grupo durante todo el experimento. En el hallar y aplicar estas medidas de neutralización están las mayores dificultades que se encuentran en la investigación a través de experimentos; d. finalmente, –categoría residual– infinitas propiedades que se consideran irrelevantes y que entonces se dejan variar sin intervención: no se hacen variar, pero no se les impide variar (solamente queda fuera de este conjunto la suma de aquellas propiedades consideradas en las tres categorías precedentes).

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 25

Marradi

La diferencia entre la tercera y la última categoría consiste naturalmente en la diferencia entre tener efectivamente algo constante y asumirlo como irrelevante.

Ya en los años treinta, el gran biólogo y epistemólogo polaco Ludwik Fleck mostró que lo que precede es, en realidad, un modelo idealizado de los procedimientos que efectivamente se siguen en la mayoría de los experimentos:14 raramente la distinción entre las variables que deben mantenerse constantes y las que se pueden asumir como irrelevantes está claramente formulada también en la mente de los investigadores.

Todas las propiedades de todos los obje14 “Todos los experimentos que tengan un verdadero valor son tos son un conjunto infinito y solamente un inciertos, incompletos y no repetibles. Cuando los experipequeño subconjunto de ellas está, de todas mentos se vuelven ciertos, preformas, tomado en consideración incluso cisos y reproducibles en cada momento, ya no son necesapara declararlo explícitamente irrelevante. rios para la investigación y solo sirven con finalidades deTodas las otras propiedades no son considemostrativas y didácticas” (Fleck radas ni siquiera para declararlas irrelevan1935, § 4.2). tes. Esto no excluye que algunas podrían ser relevantes en realidad: nunca se puede excluir con certeza que una propiedad cualquiera ejerza alguna influencia, al menos indirecta.

En efecto, el afianzado edificio teórico en muchas ciencias de la naturaleza –y también el conocimiento personal y tácito de los investigadores– permiten considerar con bastante tranquilidad como irrelevantes la mayor parte de las infinitas propiedades que pueden concebirse. No obstante, los experimentadores mismos no excluyen la posibilidad de que alguna de las propiedades que hayan descuidado ejerza en realidad una influencia suficiente como para ser, en cambio, considerada como relevante en otro experimento. La distribución de las propiedades en las cuatro categorías mencionadas caracteriza un experimento singular: si se pone la variable w en lugar de la variable v, se trata de otro experimento.

26 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

Desde el punto de vista estructural, el resultado de un experimento es un sistema de aserciones como el siguiente: la variable y reduce su valor de tot porque la variable x acrecienta su valor de tit mientras (los estados de los objetos en) las variables w, z, j son mantenidas constantes, y puesto que los estados de los objetos en todas las otras variables son (declarados) irrelevantes.

El modelo experimental es particularmente adecuado para investigar relaciones mono-causales, típicamente diacrónicas, por el hecho de proporcionar la variación sistemática de los estados de una propiedad y de observar los efectos de estas variaciones sobre los estados de otra propiedad, interviniendo para bloquear toda variación en los estados de otras propiedades que podrían ejercer cualquier influencia en la situación. Por el mismo motivo, no es adecuado para investigar relaciones funcionales, típicamente sincrónicas. Tampoco es adecuado para investigar sistemas complejos de relaciones causales, cuando hay una tupida red de interacciones entre muchas propiedades que ejercen influencias diferentes en diferentes combinaciones; en estas situaciones, el fijar en una precisa función matemática la influencia que ejerce una sencilla propiedad mientras que se bloquea la variación de las otras es a menudo imposible y, en todo caso, artificial.15 Aún más inadecuado es el modelo experimental para las relaciones de tipo teleológico, cuando las propiedades se refieren a sujetos que tienen planes, objetivos y voluntad, que típicamente no reaccionan de manera uniforme a un tratamiento experimental.

El segundo supuesto pertenece a la ver15 Por este motivo, la gran mayoría de los llamados “experitiente de las unidades. Se da por sentado que mentos” en las ciencias sociales –para emular las ciencias las diferencias entre objetos específicos del misfísicas– solo son deplorables mo tipo (por ejemplo, entre trozos específicos caricaturas. de hierro o campos cultivados particulares) son irrelevantes al efecto del experimento. La fórmula irrelevant for the purpose at hand (que los etnometodólogos han forjado para describir cómo se desvía la atención de la mayoría de los infinitos estímulos en cada situación de

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 27

Marradi

la vida cotidiana) es apropiada a esta actitud. Naturalmente, se trata de un confín analítico: incluso un experimentador se da cuenta del hecho que, si un trozo de hierro le cae sobre el pie, cuanto más pesado es, más le duele; pero, a los efectos de un experimento sobre los movimientos brownsianos de los átomos de hierro, el volumen total del trozo de hierro sobre el cual se hace aquel experimento es tranquilamente descuidado.

Al considerar irrelevantes las diferencias entre objetos específicos del mismo tipo, se pueden conducir experimentos sobre cualquier objeto o conjunto de objetos extendiendo los resultados a todos los objetos del mismo tipo.

Cuando el físico japonés Yukawa conducía sus experimentos sobre mesones, ni él ni sus colegas europeos decían o pensaban: “esto es un resultado que tiene valor para los mesones que se encuentran en Yokohama y en aquel particular pedazo de materia; pero, ¿quién sabe si tendrá validez para un mesón europeo?”

Esto conlleva una consecuencia estructural extremamente relevante para la diferencia entre la familia del experimento y la familia de la asociación. En el experimento ideal típico se actúa sobre un único objeto considerado típico o representativo de todos los objetos de su especie; por ejemplo, un núcleo de cromo considerado normal. Los datos en el vector que se trata con instrumentos matemáticos se refieren a estados de aquel objeto en algunas propiedades en situaciones diferentes –usualmente, vinculadas a diferentes momentos–. La elaboración matemática de los datos se desarrolla típicamente sobre vectores relativos a este único objeto. El supuesto de irrelevancia permite extender después los resultados del experimento a todos los otros ejemplares del mismo género de objetos. Naturalmente, ese supuesto no tiene mucha cabida en las ciencias humanas. El psicólogo norteamericano que conduce un “experimento” sobre los alumnos de su clase, e imagina que los resultados se extienden a todos los seres humanos que vivieron, viven y vivirán sobre esta tierra, una vez más no se da cuenta de la diferencia entre los seres humanos y los átomos de hierro.

28 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

Por otro lado, cuando –y solo cuando– se investigan situaciones adecuadas para su aplicación, la familia experimental ofrece grandes ventajas gnoseológicas: una vez perfeccionado un modelo particular,16 se cree plausible poder afirmar que las relaciones fueron encontradas sin ninguna intervención del conocimiento personal de los investigadores. Sin embargo, se descuida mencionar todas las necesarias inter16 Véase la nota precedente para las observaciones de Fleck sovenciones de tal conocimiento en la concepción bre el hecho que los nítidos de aquel experimento particular, en volverlo técmodelos finales son el fruto de un largo y a menudo incierto nicamente posible, conducirlo, perfeccionarlo, a proceso de construcción. través de la selva de intentos y errores de la cual habla Fleck.

Los resultados de aquel experimento perfeccionado son repuestos –como decía Wittgenstein (1922)– sobre la estantería: eso significa que el problema científico al cual ellos dieron respuesta ya no está situado en la frontera de la investigación, sino en las retrovías. Aquel experimento es reiterado –como decía Fleck– “con finalidades demostrativas y didácticas” (véase nota 14).

Se puede observar al margen que la epistemología neopositivista fue acusada (Radnitzky, 1968) de hacer referencia solamente a esta ciencia ya empaquetada y puesta sobre la estantería. Para los filósofos del Círculo de Viena, el científico no ha de ser un agricultor que produce mieses y frutos, sino un herborista, que alinea flores secas en sus tecas, o un almacenero, que pone y toma objetos de las estanterías.

5. La familia de la asociación Como ya se afirmó, el hecho que la elaboración matemática de los datos se desarrolle típicamente sobre un vector relativo a un solo objeto o por contraste sobre una matriz relativa a un conjunto de objetos es una

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 29

Marradi

distinción fundamental entre la familia del experimento y la familia de la asociación. Estructuralmente se pasa del dominio del experimento al dominio de la asociación cuando el segundo supuesto (véase sección 4) no se puede sostener, es decir, cuando no podemos considerar irrelevantes, al efecto que nos interesa, las diferencias entre objetos que clasificamos en el mismo tipo (seres humanos, instituciones, otros productos de la cultura).

Esa es la razón por la cual la familia experimental es lo estándar en las ciencias físicas y la familia de la asociación es lo estándar en las ciencias humanas (de aproximación empirista-conductista).

Un motivo aún más importante para renunciar a los instrumentos de la familia del experimento son las dificultades que se encuentran al constituir tres de las cuatro categorías en que –según el primer supuesto de dicha familia– se deben poder subdividir las propiedades a fin de efectuar un experimento (véase sección 4). Puede ser imposible: • Hacer variar los estados de una o más propiedades a las cuales querríamos asignar el rol de operativas en un modelo o, en su defecto, controlar sus variaciones; • Mantener constantes propiedades que creemos relevantes para la situación experimental pero que tienen el rol de constantes en aquel modelo; • Discriminar entre propiedades relevantes y no relevantes para la situación experimental cuando la red de interacciones entre las propiedades que ejercen influencias sobre la propiedad experimental es tupida y enredada.

La constatación de las dificultades que encuentran en las ciencias humanas, los supuestos de la familia experimental junto a los prejuicios en contra del concepto de causa (véase sección 3), han producido (en dos siglos de progresos desde Achenwall y Conring, a través de Anchersen, Quetelet, Pearson, Bridgman, psicólogos y sociólogos conductistas y operacionistas) la afirmación de una familia alternativa de conceptos, términos, técnicas y

30 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

know-how, pretensiones cognitivas que giran alrededor del instrumento lógico y operativo de la matriz de datos y permiten formular aserciones en torno a relaciones de asociación entre propiedades.

Además de los supuestos de la visión tradicional de la ciencia, esta familia tiene supuestos específicos que le permiten formular y controlar estas aserciones de manera impersonal. Muchos de estos supuestos pertenecen a la fase del análisis de los datos y están tan conectados que pueden ser designados con una etiqueta global (supuesto atomista). Analíticamente, ellos aparecen en la lista siguiente: • Cada caso (sea un individuo humano, un estado o un ejemplar de cualquier otro tipo de unidad) se puede perfectamente descomponer en sus estados en las diversas propiedades registradas en la matriz; • Cada estado en una propiedad, una vez transformado en dato en la matriz, es perfectamente separable de su detentador; • Cada estado en una propiedad es perfectamente independiente de los otros estados de su detentador sobre todas las otras propiedades (estén o no registradas en la matriz); • Cada estado al cual, aplicando una definición operativa, fue asignado un valor simbólico transformándolo en un dato de la matriz, es plenamente intercambiable con cada uno de los otros estados que haya recibido el mismo valor. En otras palabras, todos los datos con el mismo valor (sobre la misma variable) son perfectamente intercambiables entre ellos.

Como consecuencia de estos supuestos atomistas, todos los valores formalmente iguales sobre la misma variable son tratados como perfectamente sustituibles entre ellos. Solo eso hace posible el análisis de los datos en la forma que conocemos, porque permite construir distribuciones de frecuencia de los valores en una variable y establecer relaciones de asociación entre dos o más variables. Cada tabla y cada diagrama pueden ser tratados

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 31

Marradi

–en la fase del análisis– como un universo cerrado, sin hacer referencia ni al resto de la matriz ni a los objetos (siendo, en la mayoría de los casos, sujetos) detentadores de los estados.

La fase de recolección está gobernada por otro supuesto, de importancia relativamente menor, que se puede llamar supuesto de plenitud. Por este supuesto, todos los casos de la matriz (y, por lo tanto, todos los ejemplares concebibles del tipo de sujeto que podrían ser investigados y entonces devenir casos de una matriz) deben presentar valores en todas las celdas (consecuentemente, tener estados en todas las propiedades transformadas en variables mediante la matriz y, por lo tanto, tener estados en todas las propiedades que cualquier investigador pudiera imaginar). Esto es así, porque todas las propiedades concebibles pueden ser definidas operativamente llegando a ser variables en una matriz.

Las consecuencias en la práctica de la investigación son: • una especie de horror vacui, con cacería de los “valores faltantes”; • la creación de estados ficticios (denunciada, por ejemplo, por Converse, 1964; 1970); • un defecto menos visible pero más grave, esto es, la compresión unidimensional (en una sola variable) de haces de propiedades, para la necesidad analítica de homologar en un único vector segmentos de vector variadamente orientados.

Desde el punto de vista estructural, el resultado es un sistema de aserciones de tipo (simplificando): tot % de los casos considerados tienen a la vez valor v sobre la variable X y valor w sobre la variable Y. Una vez definidos todos los procedimientos para construir una matriz de datos y analizarla, estas aserciones pueden ser producidas sin alguna intervención del conocimiento personal del investigador. Mientras que este conocimiento debe patentemente intervenir cada vez que se quiere interpretar la asociación entre

32 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

X e Y como fruto de una influencia causal de X sobre Y. Tan patentemente que desde los primeros cursos de adiestramiento en análisis de los datos en el paradigma conductista se imparte puntualmente la máxima correlation is not causation.

6. Conjunto (o familia) no-estándar Son elementos de este conjunto los conceptos, los términos, las técnicas y el know-how relativos a todas las formas de investigación en las cuales al conocimiento personal (e incluso a sus formas tácitas como la intuición, la comprensión y la empatía) le es atribuido un papel decisivo en el conocimiento científico.

Como ya se mencionó, las formas de investigación que son miembros de este conjunto/familia tienen en común la visión general de la tarea del investigador y de sus relaciones con los sujetos conocidos y, por consecuencia, el rechazo de los supuestos de la concepción tradicional de la ciencia y de los supuestos específicos de las familias del experimento y de la asociación.17 En los párrafos siguientes voy a intentar individualizar con más detalle algunos caracteres comunes a la mayoría de los caminos no-estándar de investigación en los que se manifiesta esta visión general. Intentaré también poner dichos caracteres en un orden de sucesión que tenga sentido:

17 A decir verdad, no todos los investigadores sienten esto como un rechazo (término que implica una connotación evaluativa e incluso emotiva): para una minoría solamente se trata de una renuncia, que ciertos límites objetivos hacen inevitable.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 33

Marradi

a. Orientación para reducir al mínimo la separación entre ciencia y vida cotidiana; por lo tanto, una fuerte propensión a abandonar las torres de marfil y tomar contacto directo con los sujetos mientras llevan a cabo sus actividades habituales poniendo en el centro de la investigación sus visiones del mundo y sus auto-comprensiones, expresadas en sus propios términos (epistemología del sujeto conocido). Esta tendencia a seguir de cerca la vida cotidiana conlleva: b. Una fuerte dependencia del contexto: cada investigación está estrechamente conectada a la específica situación que investiga; este carácter es tan importante que vuelve legítimo hablar de conjunto de la situación. Esto a su vez conlleva: c. Una preferencia por los problemas micro, que para algunos investigadores no excluye la ambición de enfrentar sobre esta base también los problemas macro (véase, por ejemplo, algunos ensayos recogidos en Knorr-Cetina y Cicourel, 1981). d. Orientación marcadamente idiográfica, descriptiva, que en muchas corrientes no implica renunciar a formular conceptos de alcance y reclamo general. e. Una orientación marcadamente inductiva y heurística: en vez de “verificar hipótesis” pre-formuladas, el investigador abre los ojos de par en par hacia las escenas y tiene escucha para todos los mensajes que la situación le presenta.

La fuerte contextualización de la investigación conlleva, además: f. Una preferencia por la comprensión global de específicas “provincias definidas de significado” [la expresión es de Schutz (1945)], por la comprensión global de situaciones específicas más bien que por la institución de relaciones causales lineales entre variables (y aún menos por la “verificación” de aserciones singulares en torno a asociaciones entre estas variables); g. El hecho que la causación, si es contemplada, es considerada como un proceso que se reconstruye por medio de narraciones y no por medio de relaciones estadísticas entre instantáneas

34 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

escalonadas en el tiempo o entre variables relevadas en el mismo momento (como en la familia de la covariación).

La falta de procedimientos sólidamente establecidos y generalmente aceptados, de un “método científico” codificado y ritualizado al cual atenerse, conlleva: h. Una gran importancia de las cualidades y capacidades del investigador y de sus colaboradores (comprendidos aquellos que en la investigación del tipo estándar son considerados meros ejecutores: típicamente, los entrevistadores). La experiencia en investigaciones precedentes, el conocimiento del contexto que se estudia, la flexibilidad, la creatividad, la intuición, son mucho más importantes que los (eventuales) instrumentos técnicos para determinar la cualidad de la investigación. i. La dificultad para desarrollar este género de investigación sin caer en lo banal, en lo gratuito, en lo anecdótico y sin “volverse nativo” (go native): los investigadores adoptan así profundamente el punto de vista de los sujetos estudiados que se vuelven o se sienten miembros de su comunidad/de su grupo/de su provincia definida de significado (lo que puede ser una excelente solución a problemas existenciales individuales, pero es casi siempre una pérdida para la comunidad científica). Todos peligros que son advertidos también por muchos exponentes de esta orientación.

Naturalmente, al colocar en secuencia estos caracteres comunes hemos puesto de relieve las conexiones entre ellos. En la práctica de las investigaciones del conjunto no-estándar, y en la auto-representación de los que siguen estos caminos, algunas conexiones entre caracteres son más tenues de lo que aparecen en la reconstrucción que yo intenté, y una aceptación integral de mi reconstrucción podría ser problemática para algunos. Como dije muchas veces, no existe un patrimonio de conceptos, técnicas y prácticas comúnmente reconocidos y empleados (y me parece improbable que se

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 35

Marradi

desarrolle, debido a la gran variedad de caminos de investigación que solo comparten la orientación general del conjunto).

Conclusión En este ensayo se intentó mostrar que el sacar conclusiones de los resultados de un experimento y del análisis de una matriz de datos es un pequeño enclave en una actividad científica que en lo restante es dirigida por el conocimiento personal. Esta constituye un medio ambiente fluido en el cual flotan como balsas aserciones y explicaciones causales que alegan pretensiones de impersonalidad.

Las balsas de conocimiento (pretendido) impersonal son obviamente muy importantes para la ciencia, pero no la agotan. Son pequeñas gemas (bellas, frías y a veces estériles como gemas) que se deben engastar en un amplio cuadro de conocimientos que en gran medida no pueden ser impersonales o, en cualquier caso, no pueden serlo todavía.

Referencias Capra, F. (1975). The Tao of Physics. Berkeley, California: Shambhala Publications.

Cini, M. (1990). Trentatré variazioni su un tema: Soggetti dentro e fuori la scienza. Roma: Editori Riuniti.

36 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Método experimental

Converse, P. E. (1964). The Nature of Belief Systems in Mass Publics. En D. E. Apter (ed.), Ideology and discontent (pp. 202-61). Glencoe: Free Press.

Converse, P. E. (1970). Attitudes and non attitudes: Continuation of a dialogue. En E. R. Tufte (ed.), The quantitative analysis of social problems. (pp. 168-89). Reading: Addison-Wesley.

Fleck, L. (1935). Entstehung und Entwicklung einer wissenschaftlichen Tatsache. Basel: Benno Schwabe.

Knorr-Cetina, K. D., & Cicourel, A. V. (Eds.) (1981). Advances in social theory and methodology: Toward an integration of micro- and macro sociologies. Londres: Routledge & Kegan Paul.

Leonardi, F. (1991, septiembre). Contro l’analisi qualitative. Sociologia e Ricerca Sociale, XII(35), 3-29.

Marradi, A. (2000, primavera). Método como arte. Revista Argentina de Economía y Ciencias Sociales, IV(6), 7-25.

Pearson, K. (1892). The grammar of science. Londres: W. Scott.

Radnitzky, G. (1968). Contemporary schools of metascience. Göteborg: Akademiförlaget.

Ravindra, R. (1975-6, invierno). Experiment and experience: A critique of modern scientific knowledge, Dalhousie Review, LV(4), 655-674.

Ricolfi, L. (1995, julio). La ricerca empirica nelle scienze social: una tassonomia. Rassegna Italiana di Sociologia, XXXVI(3), 389-418.

Schutz, A. (1945, junio). On multiple realities. Philosophy and Phenomenological Research, V, 533-75.

Vasilachis, I. (2000). Del sujeto cognoscente al sujeto conocido: una propuesta epistemológica y metodológica para el estudio de los pobres y de

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

| 37

Marradi

la pobreza. En Vasilachis (cur.), Pobres, pobreza y exclusi贸n social (pp.

217-245). Buenos Aires: CEIL. Wittgenstein, L. (1922). Tractatus logico-philosophicus. Londres: Kegan Paul, Trench & Trubner.

38 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 11-38

Paradigmas ISSN: 1909-4302 http://publicaciones.unitec.edu.co/ojs/

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su posición en el campo de los métodos de investigación social Harrie Jansen Kwalon Journal

Resumen Muchos estudios cualitativos describen la diversidad de ciertos conocimientos o comportamientos en una población por medio de entrevistas semiestructuradas a una pequeña muestra de los miembros de dicha población. Sin embargo, hasta ahora este tipo de investigación cualitativa permanece sin definición en la literatura sobre metodología de investigación. Se argumenta que la mayoría de estos estudios podrían ser tipificados por la etiqueta de encuesta cualitativa. Mientras que la encuesta estadística analiza frecuencias de las características de los miembros de una población, la encuesta cualitativa analiza la diversidad de las características de los miembros dentro de una población. Tal diversidad puede ser predefinida o desarrollada por medio de una codificación abierta. Se definen tres niveles de análisis de la diversidad: la descripción unidimensional, la descripción multidimensional y el análisis explicativo, los cuales pueden desarrollarse tanto orientados hacia el concepto como orientados hacia la unidad.

Palabras clave: encuesta cualitativa; encuesta estadística; muestreo de diversidad; análisis de diversidad; construcción de tipología; análisis combinatorio; síntesis holística

CORRESPONDENCIA A LOS AUTORES hj.kwalon@gmail.com INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO Autorización traducción: 09.11.2012 Aceptado: 17.11.2012

• Para citar este artículo • To cite this article • Para citar este artigo: Jansen, H. (2012). La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su posición en el campo de los métodos de investigación social. Paradigmas, 4, 39-72.

Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia de Creative Commons 3.0 (http://creativecommons.org/ licenses), la cual permite su uso, distribución y reproducción de forma libre siempre y cuando el o los autores reciban el respectivo crédito.

Originalmente publicado en Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 11(2), art. 11. Traducido al español con permiso de los editores.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 39

Jansen

The Logic of Qualitative Survey Research and its Position in the Field of Social Research Methods

A lógica da investigação por pesquisa qualitativa e sua posição no campo dos métodos de pesquisa social

Summary Many qualitative studies describe the diversity of certain cognitions or behaviors in a population by means of semi-structured interviews with a small sample of population members. Up to now this type of qualitative research remains undefined in the methodological literature, however. It is argued that most of these studies may well be typified by the label “qualitative survey”. While the statistical survey analyses frequencies in member characteristics in a population, the qualitative survey analyses the diversity of member characteristics within a population. The diversity of member characteristics may either be predefined or developed in open coding. Three levels of diversity analysis are defined: uni-dimensional description, multidimensional description and explanatory analysis, which may develop either in a concept-oriented or in a unit-oriented fashion.

Resumo Muitos estudos qualitativos descrevem a diversidade de certos conhecimentos e comportamentos em uma população por meio de entrevistas semiestruturadas de uma pequena mostra dos membros de dita população. Porém, este tipo de pesquisa qualitativa permanece sem definição até agora na literatura sobre metodologia de pesquisa. Argumenta-se que a maioria destes estudos poderiam ser tipificados pela etiqueta de pesquisa qualitativa. Enquanto que a pesquisa estatística analisa frequências das características dos membros de uma população, a pesquisa qualitativa analisa a diversidade das características dos membros dentro de uma população. Tal diversidade pode ser predefinida ou desenvolvida por meio de uma codificação aberta. Definem-se três níveis de análise da diversidade: a descrição unidimensional, a descrição multidimensional e a análise explicativa, os que podem desenvolver-se tanto orientados para o conceito como orientados para a unidade.

Key words: qualitative survey; statistical survey; diversity sample; diversity analysis; typology construction; combinatory analysis; holistic synthesis.

Palavras-chaves: pesquisa qualitativa; pesquisa estatística; amostragem de diversidade; análise de diversidade; construção de tipologia; análise combinatória; síntese holística.

40 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

1. Introducción

G

ran cantidad de estudios empíricos exploran la diversidad de ciertos comportamientos o conocimientos dentro de una población dada, basándose en entrevistas semiestructuradas (de diez a cincuenta) a miembros seleccionados de dicha población. Normalmente el análisis implica la comparación de los datos de las entrevistas para cada tema indagado y, posteriormente, el resumen de su diversidad en una serie de categorías (temas de interés, tipos de comportamiento, actitudes, etc.).

En el informe, estas categorías se justifican al realizar citas de las entrevistas. A este tipo de investigación se le conoce a menudo simplemente como investigación cualitativa. Varios autores han criticado las débiles justificaciones metodológicas e incluso la confusión con respecto a la lógica de este tipo simple de investigación cualitativa (Baker, Wuest, & Stern, 1992; Caelli, Ray, & Mill, 2003; Chamberlain, 1999; Sandelowski & Barroso, 2003; Reichertz, 2009). Estos críticos, sin embargo, no ofrecen ni un diagnóstico claro de la confusión involucrada ni una solución para esta.

Por lo tanto, el objetivo de este artículo es aclarar este problema metodológico mediante la especificación de la lógica de este tipo básico de investigación empírica. La sección 2 de este documento desarrolla el concepto de encuesta cualitativa a fin de definirla. La sección 3 describe la lógica de la encuesta cualitativa a través de una comparación, paso a paso, entre la encuesta cualitativa y la encuesta estadística con una elaboración de tres niveles de análisis. La sección 4 ubica a la encuesta cualitativa, en primer lugar,

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 41

Jansen

en relación con las principales tradiciones de investigación cualitativa, derivadas de la postura de Creswell (1998) y, en segundo lugar, frente al esquema de paradigmas de la indagación de Guba y Lincoln (1998).

2. La encuesta cualitativa En sociología, la palabra encuesta se refiere al estudio de una población a través de la observación de sus miembros, de la manera en la que los censos se han llevado a cabo por años. En la actualidad, la mayoría de las encuestas utilizan una muestra de los miembros para medir las características de la población, como se puede ver en esta definición dada por Groves et al.

(2004): “La encuesta es un método sistemático para la recopilación de información de [una muestra de] los entes, con el fin de construir descriptores cuantitativos de los atributos de la población general de la cual los entes son miembros” (p. 4).

La población objeto de estudio puede incluir a los habitantes de una ciudad o de un país, o a los miembros de una categoría específica, como profesores o jugadores de tenis zurdos, entre otros. El punto es que el estudio no observa las interacciones sociales o comunicaciones entre personas o instituciones en una determinada población, sino únicamente las características de los miembros individuales involucrados; por ejemplo, el consumo de alcohol, la afiliación política, el color de abrigo preferido, etc.

En cuanto al conjunto de datos, la característica distintiva de la investigación por encuesta no es la técnica de recolección de datos ni las características de los datos (per se), sino “la estructura matricial rectangular variable-caso de la matriz de datos” y la forma resultante del análisis por medio de la columna de inventario y el análisis consiguiente, “al hacer

42 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

coincidir la variación en una variable con las variaciones en otras variables” (De Vaus, 2002, pp. 3-7).

Al igual que en la definición proporcionada por Groves et al. (2004) citada más arriba, en la metodología general la palabra encuesta solo cubre los estudios cuantitativos que tengan como objetivo primordial describir distribuciones numéricas de las variables en la población (por ejemplo, las tasas de prevalencia). En el caso de las encuestas de muestreo, la representatividad estadística de la muestra, la calidad de los datos y la precisión de las estimaciones (límites de confianza) son los principales problemas en las encuestas cuantitativas.

No obstante, existe también una forma cualitativa de definir e investigar la variación en las poblaciones. El tipo de encuesta cualitativa no tiene como objetivo establecer las frecuencias, promedios u otros parámetros, sino determinar la diversidad de algún tema de interés dentro de una población dada. Este tipo de encuesta no tiene en cuenta el número de personas con las mismas características (el valor de la variable) sino que establece la variación significativa (las dimensiones y valores relevantes) dentro de esa población.

En resumen, la encuesta cualitativa es el estudio de la diversidad (no de la distribución) en una población. Sorprende que el término encuesta cualitativa (o la alternativa encuesta de diversidad) es casi inexistente tanto en libros de texto sobre la metodología general de investigación social (v. g., Babbie, 1989; Alasuutari, Bickman, & Brennan, 2008; Lewis-Beck, Bryman, & Liao, 2004), como en libros de texto sobre los métodos de investigación cualitativa (Creswell, 1998; Schwandt, 1997; Seale, Gobo, Gubrium, & Silverman, 2004).Una excepción significativa es el párrafo sobre “análisis de encuestas cualitativas” en el libro de Fink titulado The survey handbook (El manual de la encuesta) (2003, pp. 61 y ss.). Fink recomienda el análisis de la encuesta cualitativa para la exploración de significados y experiencias; sin embargo, la autora no especifica la lógica de la investigación cualitativa como un diseño. Wester (1995, 2000) utiliza el término

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 43

Jansen

encuesta cualitativa (kwalitatief survey en holandés) para especificar uno de los tres principales tipos de investigación cualitativa (además de la etnografía y el estudio de caso). En este documento utilizaremos la encuesta cualitativa de una manera ligeramente diferente a la Wester. Él la define como una aplicación de la teoría fundamentada con el muestreo teórico y la comparación constante, involucrando varios ciclos empíricos (iteración del análisis y recolección datos), mientras que yo propongo una definición más formal que incluye todos los estudios de la diversidad en una población sin restricciones en cuanto al número de ciclos empíricos o la forma de generar códigos: ya sea por datos, previa a la investigación o basada en la teoría (Boyatzis, 1998, pp. 29 y ss.).

Fuera de la literatura sobre metodología, el término encuesta cualitativa se emplea de manera informal en diversos campos de la investigación empírica; por ejemplo, en un estudio biológico de combinaciones de especies de ácaros en las casas finlandesas (Stenius & Cunnington, 1972), en un estudio antropológico sobre las diferencias en la participación de los cónyuges en materia de salud materna en Guatemala (Carter, 2002), en un estudio educativo sobre la diversidad de actitudes de los profesores hacia el aprendizaje asistido por computador (Debski & Gruba, 1999) y en un reciente estudio psicológico sobre las actitudes de los sacerdotes católicos hacia los obispos y ministros tras las revelaciones de abuso sexual (Kane, 2008).

Las encuestas cualitativas abiertas (inductivas) versus las pre-estructuradas (deductivas) El ejemplo del estudio biológico finlandés sobre los ácaros (Stenius & Cunnington, 1972) ilustra la necesidad de distinguir entre las encuestas cualitativas abiertas (o inductivas) y las pre-estructuradas (o deductivas).

En la encuesta abierta/inductiva, los objetos/temas, las dimensiones (aspectos de los objetos, variables) y las categorías (valores en las dimensiones)

44 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

que sean relevantes son identificadas a través de la interpretación de los datos sin procesar (v. g., las transcripciones de las entrevistas). En la encuesta pre-estructurada, algunos de los temas, dimensiones y categorías principales se definen de antemano, y la identificación de estos temas en las unidades de investigación se rige por un protocolo estructurado de cuestionamiento u observación. En el caso pre-estructurado, la diversidad que se estudiará se define de antemano y el objetivo del análisis descriptivo es únicamente observar cuál(es) de las características predefinidas existe empíricamente en la población bajo estudio.

Muchos investigadores cualitativos tienden a identificarse con la inducción (codificación abierta) de la investigación cualitativa, lo que excluye el análisis de datos pre-estructurados. Yo prefiero incluir el análisis pre-estructurado de la diversidad en el ámbito de la investigación de la encuesta cualitativa, ya que se ocupa de la diversidad en lugar de la distribución numérica. Por ejemplo: un estudio observacional sobre la diversidad de estilos de consumo, en términos de marcas predefinidas de ropa, zapatos, bebidas y estilos musicales entre los adolescentes de Rotterdam sería clasificado correctamente como una encuesta cualitativa.

Otra fuente de confusión se refiere al uso de datos cuantitativos (métricos) en las encuestas cualitativas. El punto aquí es que la naturaleza cualitativa versus cuantitativa de los datos se establece en el análisis. Así, no es una ontología inherente sino el análisis lo que determina si un estudio es cualitativo o cuantitativo. Una vez más, un ejemplo ficticio para ilustrar este punto: un estudio sobre la longitud del cuerpo es un estudio cualitativo si busca las categorías (o valores) de esta dimensión que están presentes en una población determinada y si utiliza estos datos métricos como datos categóricos en un análisis posterior. En otras palabras, una encuesta es cualitativa si no tiene en cuenta la frecuencia de las categorías (o valores), sino que busca la diversidad empírica de las propiedades de los miembros, incluso si estas propiedades se expresan en números. Podría parecer difícil imaginar la importancia de este estudio sobre la diversidad de las longitudes

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 45

Jansen

corporales, pero esta encuesta, por ejemplo, podría ser una parte relevante de un estudio comparativo sobre la interpretación y clasificación de las imágenes del cuerpo en las subculturas étnicas.

Múltiples niveles de análisis Como otro punto metodológico de interés, el estudio de Stenius y Cunnington (1972) pone de manifiesto que es posible que se presenten diferentes niveles de análisis en un estudio por encuestas (Galtung, 1967, pp. 37 y ss.). El primer nivel de análisis en su estudio es la población de ácaros que viven en una misma casa. El estudio analiza la diversidad de esta población en términos de combinaciones de (sub-)especies. El segundo nivel de análisis es el conjunto de casas en Finlandia; y la diversidad a ser sometida a estudio a ese nivel sería la diversidad de combinaciones de especies de ácaros por casa. El objetivo explicativo del estudio sería establecer qué combinaciones de especies de ácaros están causando alergias en los humanos.

Recuadro 1. El estudio de las benzodiacepinas La mayoría de los ejemplos presentados en la exposición que sigue a continuación se derivan de nuestro estudio sobre el uso de las benzodiacepinas en las personas de edad avanzada en Rotterdam (Stoele et al., 2004). Las benzodiacepinas pertenecen a la categoría de medicinas que los médicos generales prescriben con mucha frecuencia como tranquilizantes a las personas mayores (ansiolítico o hipnótico). Se venden bajo muchas marcas, por ejemplo, Valium, Librium y Diazepam. Después de dos o tres meses de uso diario, estos medicamentos no son eficaces para mejorar el sueño y/o aliviar la ansiedad. El objetivo de este estudio consistió en explicar por qué los médicos siguen prescribiendo estos medicamentos y por qué los pacientes continúan consumiéndolos.

El estudio constó de tres partes: un análisis estadístico de los datos de cohortes en pacientes de edad avanzada en Rotterdam, una encuesta cualitativa entre usuarios que llevaban mucho tiempo empleando esta droga (N=26) sobre sus patrones de uso y los sentidos que atribuían a la misma, y ​​una encuesta cualitativa entre médicos generales (N=10) en la región de Rotterdam.

46 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

3. El ciclo empírico en encuestas cualitativas y estadísticas Un planteamiento recurrente señala que la investigación cualitativa se diferencia de la cuantitativa en la iteración de la recolección y del análisis de datos en un proyecto: el investigador cualitativo comienza con la recolección de algunos datos, los analiza, desarrolla una hipótesis sobre el tema y, posteriormente, toma muestras de nuevas unidades teóricamente (es decir, a partir de la hipótesis a comprobar) y así sucesivamente hasta lograr la saturación teórica de los conceptos (categorías), o hasta alcanzar una explicación completa del fenómeno. Esta es la lógica para el desarrollo y saturación de conceptos, tanto de la teoría fundamentada (Glaser & Strauss, 1967, pp. 101-116), como de la inducción analítica para el desarrollo y comprobación de hipótesis (Becker, 1998, pp. 194-214; Robinson, 1951). En este tipo de investigación cualitativa, tanto la recolección de datos como la pregunta de investigación se desarrollan en interacción con el análisis de los datos (Maxwell, 2005).

Sin embargo, muchos estudios cualitativos se basan en muestreos de un intento y un método (one-shot, one-method), a veces por razones pragmáticas (según el presupuesto y el tiempo disponibles), otras a causa de un buen conocimiento previo e incluso a causa de la disponibilidad de un inventario de códigos pre-estructurado.

La encuesta de un intento (one-shot) implica un único ciclo empírico (pregunta de investigación, recolección de datos, análisis e informe), de forma similar al típico estudio estadístico. Debido a este paralelismo, comparo en la tabla 1 las etapas del proceso de investigación tanto para la encuesta cualitativa como para la encuesta estadística.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 47

Jansen

Tabla 1. La lógica de la encuesta cualitativa en comparación con la encuesta estadística Pasos

Encuesta cualitativa

Encuesta estadística

1. Definición de los objetivos de conocimiento Tema (objeto material)

cualquier tema

cualquier tema

Aspecto (objeto formal)

diversidad

distribución de frecuencias

Dominio empírico

cualquier población (grupo)

cualquier población (grupo)

miembros de la población

miembros de la población

fundamentalmente descriptivo

fundamentalmente descriptivo

Unidad de recolección de datos Función del conocimiento

2. Muestreo Método de selección

diversidad; por objetivo

Criterio de tamaño (N)

saturación, cobertura de la diversidad de la población

probabilidad; por aleatoriedad precisión de la estimación (CI)

3. Recolección de datos Nivel de medición

cualquiera

cualquiera

Método de recolección

cualquiera

cualquiera

4. Análisis Primer nivel de análisis: Descripción unidimensional

Segundo nivel de análisis: Descripción multidimensional

Tercer nivel de análisis: Explicación

Análisis de diversidad codificación de los datos (descendiente y ascendiente) en objetos, dimensiones y categorías Orientado al caso: síntesis combinatoria de la diversidad: análisis del espacio de propiedades, construcción de tipología Orientado a concepto: síntesis holística por concepto nuclear explicación determinista: análisis combinatorio QCA (análisis comparativo cualitativo), análisis de patrones

48 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

Análisis de distribución conteo de frecuencias estadística descriptiva estimación de parámetros Orientado a la unidad: análisis de conglomerados (clusters), análisis de homogeneidad.

Orientado a variable: correlación, análisis factorial, construcción del índice, escalamiento explicación probabilística: análisis discriminatorio, regresión, LISREL

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Especificación del objetivo(s) de conocimiento: el objeto material, el objeto formal, el dominio empírico y la unidad de observación Las encuestas cualitativas y estadísticas pueden comenzar desde objetivos idénticos e incluso desde preguntas de investigación idénticas. En la práctica, algunos investigadores u organismos de investigación transforman su pregunta de investigación en un cuestionario estandarizado para medir frecuencias y correlaciones. Otros optan sistemáticamente por realizar entrevistas semi-estructuradas, traduciendo cada pregunta de investigación a una pregunta sobre la diversidad de las prácticas o sentidos de sus participantes. Lógicamente hablando, sin embargo, solo la traducción de la pregunta de investigación en objetivos de conocimiento concretos (operacionalización) puede justificar la elección de uno u otro tipo de encuesta (o de otros diseños) (Dul & Hak, 2008; Verschuren & Doorewaard, 1999).

El objetivo de conocimiento especifica primero el objeto material (es decir, el tema) a estudiar (por ejemplo, el uso habitual de benzodiacepinas), luego el objeto formal, esto es, el aspecto de este tema a ser estudiado (v. g., la diversidad de sentidos y patrones), el dominio empírico por cubrir (por ejemplo, la población de edad avanzada en los Países Bajos) y la unidad a ser observada (miembros de esta población).

La encuesta cualitativa estudia la diversidad de un tema dentro de una población dada; la encuesta estadística estudia la distribución numérica de las características de un tema en una población. El dominio empírico es el espacio social sobre el que el investigador quiere sacar conclusiones, es decir, la población seleccionada.

En el campo de la salud institucional y de los servicios sociales, el principal objetivo de conocimiento de muchos estudios cualitativos es el de explorar las opiniones de los participantes expresadas en sus propias palabras (v. g., como un medio para perseguir el objetivo humanístico del

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 49

Jansen

empoderamiento). Estos estudios parecen dominar la imagen común que se tiene de la investigación cualitativa (Bernard, 2006). Como se dijo anteriormente, las encuestas pueden referirse a cualquier colección, no solo de grupos (de personas), sino de cualquier tipo de unidades (v. g., animales, árboles, objetos). La población también puede ser una colección de entes sociales complejos (casos) como, por ejemplo, clases escolares, reuniones de juntas empresariales o programas de televisión; en estos casos, la encuesta podría observar los procesos de selección de compañeros de juegos en un salón de clase, la toma de decisiones en las reuniones de los directivos en una empresa multinacional o los discursos sobre etnicidad en las series de televisión. Sin embargo, con unidades complejas como estas, los estudios son a menudo etiquetados de acuerdo al tipo de recolección de datos que empleen (por ejemplo, la etnografía) o al tipo de análisis al nivel de la unidad (por ejemplo, análisis de categorización de membresía, análisis de discurso, análisis de la organización, análisis de contenido, etc.), incluso cuando se trata de una descripción o de una explicación de la diversidad entre los casos en una colección específica de las unidades mencionadas.

En resumen, la lógica de la encuesta (sea cualitativa o estadística) como un diseño de investigación se aplica a todo análisis de la diversidad o de la distribución en cualquier colección de unidades; no obstante, en la práctica de la investigación social, la etiqueta ‘encuesta’ generalmente solo designa la aplicación de cuestionarios o la realización de entrevistas a muestras de una población.

Tanto en encuestas cualitativas como en las estadísticas, la población concerniente es tratada analíticamente como una colectividad terciaria (tertiary collectivity) (Galtung, 1967, p. 39), es decir, un conjunto de entes sueltos que son las unidades de la recolección de datos. A esta característica de la investigación por encuestas a menudo se la denomina individualismo metodológico (Bryman, 1988, pp. 38-40); en sentido estricto, una encuesta social común no investiga la interacción social, sino los informes y evaluaciones que los participantes hacen sobre la interacción social. Esto también es válido tanto para las encuestas cualitativas como para las encuestas estadísticas.

50 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Muestreo La encuesta estadística pretende estimar o evaluar las frecuencias de las características de las unidades en una población. Este objetivo requiere un muestreo probabilístico. Con el fin de establecer la confiabilidad estadística de las estimaciones, el investigador necesita conocer la probabilidad de seleccionar a cada miembro de la población en el muestreo. Por lo tanto, se necesita un registro completo de los miembros de la población como marco de referencia del muestreo. El tamaño de la muestra se determina por el nivel de precisión necesario en las estimaciones de la población, medido por el intervalo de confianza (IC) y el nivel de confianza (α). Para una precisión del 100% (α = 1) debe ser incluida la población total.

Por su parte, una muestra cualitativa debe representar la diversidad del fenómeno objeto de estudio dentro de la población. Esto se podría conseguir mediante un muestreo aleatorio grande; no obstante, esta manera de proceder no sería muy eficiente. Es a la vez lógico y más eficiente seleccionar un muestreo de diversidad intencionalmente, a fin de cubrir todas las variedades relevantes que existan del fenómeno (saturación). Lo que la saturación llegue a ser dependerá del tipo y grado de diversidad que se considere relevante. Por ejemplo, analicemos un estudio sobre los colores de los abrigos que usan los estudiantes. Para asegurarnos de que todas las formas de la diversidad estén cubiertas sería necesario incluir a toda la población en la muestra, debido a que el número de colores que nuestros ojos y cerebros pueden distinguir es inmenso. Sin embargo, para un único estudio podría ser suficiente distinguir solo, por ejemplo, diez colores. En ese nivel bajo de detalle una pequeña muestra puede proporcionar una suficiente saturación.

En una encuesta que emplea entrevistas con preguntas abiertas cada respuesta es única. En ella también deben incluirse todos los miembros de la población objeto de estudio para garantizar una cobertura completa y detallada. Por lo tanto, en una descripción inductiva de la diversidad (es decir,

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 51

Jansen

sin una lista de codificación predefinida, como en el caso de los colores), parece eficiente seguir los siguientes pasos: a) comenzar con una pequeña muestra; b) realizar un análisis intermedio para desarrollar las categorías; c) decidir una estrategia para encontrar categorías aún sin descubrir, es decir, los encuestados que no están representados en las categorías que se desarrollaron en el paso b; y d) definir una regla referente a cuándo detenerse (por ejemplo, luego de cinco entrevistas que no proporcionen nueva información que sea relevante). En un estudio cualitativo, la saturación es una cuestión empírica, y no tanto una teórica, como lo es en el caso de la teoría fundamentada. El objetivo no es detallar en forma exhaustiva los conceptos para un dominio teórico (es decir, para cubrir todas las posibilidades teóricas), sino cubrir la diversidad relevante (en términos de los objetivos) en una población empíricamente definida, la cual podría comprender solo un pequeño número de unidades (v. g., un salón de clase en una escuela).

Recolección de datos El método de recolección de datos no está limitado por el diseño del estudio en sí mismo, así como tampoco lo está el tipo de datos que deban recopilarse. Tanto las encuestas estadísticas como las cualitativas pueden recopilar datos empleando cuestionarios (el cual es el tipo más común de encuesta), pero también mediante la observación de las interacciones o artefactos en cualquier tipo de situación.

Análisis Ambos tipos de encuestas, estadísticas y cualitativas, son diseños descriptivos antes que nada. Sin embargo, en la mayoría de los casos los investigadores quieren sacar más provecho de estas en términos de:

52 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

a. las relaciones entre las características de las unidades, es decir, patrones en las categorías (en una encuesta cualitativa) o correlaciones entre las variables (en una encuesta estadística), a fin de obtener una descripción multidimensional compacta de la diversidad o de la varianza respectivamente; b. la explicación de la diversidad/varianza en el objeto de estudio por medio de determinantes contextuales.

En este punto, los investigadores pueden cambiar de un procedimiento cualitativo a uno cuantitativo, especialmente cuando hay presentes un gran número de casos en los datos. Por ejemplo, esto es muy común en investigaciones de mercado, si se supone que la representación estadística correcta no es importante cuando se trata de las relaciones entre las variables.

Tradicionalmente, el análisis estadístico ha sido clasificado de acuerdo con el número de variables intervinientes (v. g., por Galtung 1967, pp. 399 y ss.). En la práctica, sin embargo, se emplea más a menudo una clasificación dicotómica mediante la distinción entre el análisis univariado y el multivariado. Algunos tipos de análisis multivariados son descriptivos (v. g., la construcción del índice) y otros son explicativos (por ejemplo, el análisis de trayectoria y el análisis de regresión).

En la literatura cualitativa los distintos niveles de análisis se clasifican en términos de su profundidad, que va desde la descripción superficial hasta la interpretación teórica (Corbin & Strauss, 2008, p. 50), o en términos de la distancia desde los datos, la cual es lograda “por etapas acumulativas de transformación de los datos” (Sandelowski & Barroso, 2003, p. 909).

Propongo combinar estas dos tipificaciones en una clasificación del análisis de las encuestas cualitativas que posea tres niveles: una descripción unidimensional, una descripción multidimensional y una explicación.

La descripción unidimensional implica organizar los datos en objetos, en dimensiones para cada objeto y en categorías para cada dimensión, mientras que la descripción multidimensional sintetiza las dimensiones o categorías en conceptos más abstractos o tipologías. Por su parte, la explicación

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 53

Jansen

relaciona categorías descriptivas o dimensiones a un contexto (social, biográfico, sociohistórico, político, etc.). Muy a menudo, la descripción y explicación se entrelazan en el proceso de análisis.

Primer nivel de análisis: descripción unidimensional

En el análisis de la diversidad se debe distinguir en ella tres niveles lógicos: los objetos, las dimensiones de los objetos (las variables en las encuestas estadísticas) y las categorías de las dimensiones (valores). A modo de ejemplo: el uso habitual de benzodiacepinas es un objeto. La frecuencia, el tiempo y la dosis son tres dimensiones del mismo; la variabilidad es una subdimensión de las tres dimensiones mencionadas; y, finalmente, fija y variada son dos categorías de la variabilidad.

Ejemplos del estudio sobre la benzodiacepina objeto

uso de la benzodiacepina

dimensiones

frecuencia

(cantidad)

(sub dimensiones) categorías

una vez al día

depende

10mg

(no en fines de (únicamente cuando semana) esté solo)

tiempo

dosis (variabilidad) 20mg

depende

(social)

después antes de de la cena dormir

depende

(estación)

(sub categorías)

Figura 1. Organización de códigos en objetos, dimensiones y categorías

Formalmente, la codificación de un fragmento de datos puede ser descendente (es decir, diferenciando) o ascendente (es decir, sintetizando).

La codificación descendiente especifica la diversidad dentro de un objeto

54 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

mediante la distinción de dimensiones y especifica la diversidad dentro de las dimensiones al distinguir categorías. Por lo tanto, se mueve hacia un nivel más bajo de abstracción.

La codificación ascendente especifica aquello que se tiene en común, respectivamente, con otros objetos, dimensiones o categorías. En consecuencia, se mueve hacia un nivel más alto de abstracción. Por ejemplo, el uso de benzodiacepinas puede codificarse sintéticamente como la categoría ‘uso de drogas’ y como una instancia de ‘medicalizaciones para tratar problemas de la vida diaria’. Propósitos (o razones) diferentes para el uso de las benzodiacepinas –­­según las respuestas de los encuestados– como “tratar la ansiedad”, “sentirse mejor”, “tener más confianza”, pueden codificarse sintéticamente dentro de la categoría ‘tranquilizantes’ y no dentro de una llamada ‘somníferos’.

En algunos casos, la descripción puede consistir solo en una lista de temas (objetos) encontrados en los datos, ya sean predefinidos o no, e ilustrados por citas o no; por ejemplo, una lista de las razones que los médicos generales presentan para no cumplir con los estándares oficiales (Freeman & Sweeney, 2001). En esos casos, el análisis consiste en la clasificación de los datos relevantes en una lista ordenada y manejable; no aporta una estructura, es decir, un nivel conceptual más alto o más profundo. Sandelowski y Barroso (2003) caracterizan a este tipo de investigación como encuesta temática, a la cual no juzgan digna de la etiqueta ‘cualitativa’. Propongo calificar a este tipo de estudios como una simple encuesta cualitativa descriptiva. Su calidad metodológica dependerá únicamente del muestreo y de la recolección de los datos.

En las encuestas exploratorias, las entrevistas u observaciones bien realizadas pueden producir un conocimiento valioso y sofisticado, mediante una revisión simultánea de la validez (sondear, replicar, triangular). De esta manera, gran parte del análisis puede haber sido realizado durante la recolección de datos en sí, sin mayor necesidad de un análisis posterior. Esto puede ser muy adecuado para el objetivo del estudio.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 55

Jansen

segundo código

colección o estructura de objetos

objeto o superdimensión

dimensión

objeto

dimensión

categoría

dimensión

categoría o subdimensión

subcategoría

codificación ascendente fragmento del texto

primer código

codificación descendente segundo código

Figura 2a. Codificación descendente y ascendente de un fragmento de datos

segundo código

estructura de objetos enfrentar

objeto: patrón de uso

dimensión: dosificación

Objeto: razón

dimensión: dosificación

categoría: dos pastillas

dimensión: emocional categoría: soledad

Categoría: variable

Subcategoría: Librium

codificación ascendente “si me siento solo, tomo dos Libriums”

primer código

codificación descendente segundo tercero

Figura 2b. Ejemplo del estudio sobre la benzodiacepina1

1 Se debe tener en cuenta que la elección de los primeros códigos es libre (abierta) dentro de los límites del conocimiento objetivo del estudio. Cada fragmento de los datos puede cargarse con numerosos códigos. El principio de la codificación no es una metodología, sino una teoría.

56 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Recuadro 2. Una descripción simple de las políticas de tratamiento En las nuestras entrevistas a los médicos generales encontramos dos políticas básicas de tratamiento con respecto a los problemas para dormir: emplear fármacos antes que nada o comenzar primero con una discusión. Una tercera categoría sería la de los médicos generales que afirman decidir en cada caso ya sea sobre la base de otros síntomas, de su experiencia previa con el paciente o a partir de las circunstancias (como la falta de tiempo). De esta manera, el informe descriptivo consiste simplemente en resumir estas tres categorías de las políticas de tratamiento y luego ilustrar esta categorías con algunas citas típicas de las entrevistas, como: (Falta de tiempo) “Si estoy ocupado, entonces es más fácil satisfacer a los pacientes dándoles una prescripción; pero si tengo más tiempo, entonces a menudo ellos no necesitan medicación” (Traducido de Stoele et al., 2004, p. 69).

Sin embargo, usualmente la síntesis de la diversidad se produce en un proceso analítico exploratorio posterior a la recolección de datos. Se inicia con la codificación, es decir, la segmentación de datos (dividiéndolos en partes significativas) y con la atribución a los segmentos de etiquetas temáticas, dimensionales o categóricas. Muchos autores han establecido directrices para la codificación, aunque cada uno de ellos tiene sus preferencias personales; entre otros, Glaser y Strauss (1967), Miles y Huberman (1994), Boyatzis (1998), Dey (2004), Corbin y Strauss (2008). Estas guías pueden ser de utilidad; no obstante, dichas pautas siempre son secundarias a la tarea central en la codificación: determinar la relación entre el fragmento de los datos y los objetivos del estudio. Por lo tanto, la calidad de la codificación no es tanto una cuestión metodológica o técnica, sino que involucra una sensibilidad y creatividad teóricas.

Así, la codificación se puede realizar en varios ciclos, con iteraciones de codificación ascendente y descendente. El principio rector es la creación de un sistema coherente, bien definido y bien ordenado de objetos, dimensiones y categorías que deben ser legitimadas por su relación con los objetivos de la investigación. El proceso puede ser estructurado siguiendo el mismo estilo de las codificaciones abierta, axial y selectiva, de acuerdo con la regla

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 57

Jansen

de comparación constante de la teoría fundamentada (Corbin & Strauss, 2008).

Segundo nivel de análisis: descripción multidimensional

En el análisis de las relaciones entre características, la diferencia entre la encuesta cualitativa y la estadística aparece en la elección, ya sea de la variación categórica (diversidad), o de la variación gradual (gradación), al manejar las dimensiones de los temas; en otras palabras, es la diferencia entre una interpretación categórica y una interpretación gradual de los valores.

Lo que no tiene importancia es si los valores mismos se muestran en números o en texto, como tampoco si los encuestados consideran a los valores como métricos o categóricos.

Por su parte, en el análisis cuantitativo multidimensional (o multivariado), la descripción se realiza mediante la agrupación de variables (ítems) en escalas y sub-escalas sobre la base de las correlaciones estadísticas entre las variables. En el análisis factorial o en la inspección de las correlaciones ítem-total, estas correlaciones son exploradas por medio de SPSS u otro software estadístico empleando la herramienta de confiabilidad.

De otro lado, en el análisis descriptivo multidimensional cualitativo se procede en una o ambas de las dos siguientes direcciones: síntesis orientada al concepto (dimensión/variable) o síntesis orientada a la unidad (caso) (Ragin, 1989; Miles & Huberman, 1994; Becker, 1998; Yin, 2009; véase el Recuadro 3).

58 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Recuadro 3. Análisis orientado al caso (o unidad) versus análisis orientado a la dimensión (o concepto) Un simple ejemplo hipotético de una matriz de datos codificados (es decir, un espacio de propiedades –property space–) con cinco casos y tres dimensiones dicotómicas.

Dimensiones Caso NR

D1

D2

D3

1

y

y

n

2

n

n

y

3

n

y

y

4

y

y

n

5

n

y

y

Análisis orientado al caso: comparar filas Las combinaciones de propiedades por fila son: yyn (caso 1 y 4), nny (caso 2) y nyy (caso 3 y 5).

Así que hay tres grupos (clusters) de casos idénticos, es decir, 3 tipos de esta muestra de 5.

Análisis orientado a la dimensión: compare columnas

y D1 n

y D2 n

y D3 n

2

1

0

2

1

1

2

0

I

y D3 n y D2 n

2

2

1

0

II

III

I. D1 x D2: correlación positiva baja.

Condicionamiento de la probabilidad: Si D1=y, D2 es más probable que sea y (en comparación con la condición D1=n) II. D1 x D3: correlación negativa perfecta.

Condicionamiento suficiente: Si D1=y, D2=n; Si D1=n, D3=y; D1y es una condición suficiente para D3n.

III. D2 x D3: correlación negativa fuerte.

Condicionamiento necesario: D3y es una condición necesaria para D2n

La síntesis orientada al concepto consiste en la compilación (explícita o implícitamente) de una serie de dimensiones o categorías dentro de un concepto central abstracto; por su parte, la síntesis orientada al caso consiste en agrupar los casos similares en tipos (clases categóricas).

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 59

Jansen

Así, la estrategia típica de la teoría fundamentada es desarrollar un concepto central que sintetiza la diversidad del comportamiento relevante de los actores. El ejemplo clásico es el concepto de contexto de conciencia (awareness context) con cuatro categorías (abierta, pretensión mutua, en estado de sospecha y cerrada –open, mutual pretence, suspected and closed–) como el principio rector de las interacciones dentro de las dependencias de hospitales con población de pacientes en estado crítico o terminal (Glaser & Strauss, 1967).

Por su parte, la síntesis empírica orientada al caso se realiza al agrupar casos (no características) a partir de combinaciones de las características correspondientes a uno o más tipos (Doty & Glick, 1994; Kluge, 1999, 2000). En la simplificación de Kluge (2000), este es un proceso de tres etapas: 1) seleccionar las dimensiones y categorías pertinentes; 2) analizar e interpretar las combinaciones de categoría empíricas; 3) seleccionar y etiquetar un conjunto completo (covering set) de combinaciones de categorías.

Una técnica formal para analizar combinaciones de características a nivel de casos es el método booleano de comparación de casos, el cual fuera desarrollado originalmente por Lazarsfeld (1962). Becker lo denomina análisis del espacio de propiedades (property space analysis, PSA) (1998, p.

172 y ss.), mientras que Kluge (2000) emplea la expresión espacio de atributos. Un dispositivo técnico importante para este tipo de análisis es la tabla de verdad, es decir, una tabla con una columna para cada dimensión y filas para todas las posibles combinaciones de características (Kluge, 1999, 2000; Ragin, 1989).

Por ejemplo, en nuestro estudio sobre las benzodiacepinas tipificamos los casos tomando como base las categorías de las dimensiones ‘ciclo’, ‘tiempo’, ‘dosificación’ y ‘reflexión’, en una tipología de patrones de uso con tres tipos: el uso habitual (uso diario, a horas fijas, en dosis fijas, sin reflexión), el uso preocupado (uso diario, en diferentes momentos, en varias dosis, con reflexión compleja) y el uso responsable (uso intermitente, en tiempos fijos –si se usa–, en dosis fijas, con una reflexión simple). La Tabla 3 muestra

60 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

la tabla de verdad que se utilizó para evaluar la cobertura de esta tipología en la muestra.

Tabla 3. Tabla de verdad de los patrones de consumo de benzodiacepinas Dimensiones del consumo de benzodiacepinas Ciclo

Tiempo

Dosis

Reflexión

día (D) semana (S)

fijo (F) variable (V)

fija (F) variable (V)

compleja (C) simple (S)

Posibles combinaciones lógicas de las categorías

Tipo (definido)

N encontrado

Rutina

10

D

F

F

C

D

F

F

S

D

F

V

C

D

F

V

S

D

V

F

C

D

V

F

S

D

V

V

C

D

V

V

S

S

F

F

C

S

F

F

S

Responsable

5

S

F

V

C

¿?

2

S

F

V

S

S

V

F

C

S

V

F

S

-

S

V

V

C

-

S

V

V

S

-

Tamaño de la muestra en bruto: 26 Cubierta por tipología Tasa de cobertura

¿?

1

Preocupado

4 -

Datos incompletos: 3

¿?

1

Muestra neta: 23 19 19/23 = 0,82

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 61

Jansen

La etiqueta de cada tipo (etapa 3) es un enunciado sintético sobre la combinación de características que intervienen. Por otra parte, la afirmación inherente de una tipología es su relevancia para el problema de interés (teórico o práctico). De manera que, al final, la tipología empíricamente fundamentada no solo es descriptiva sino que, al menos implícitamente, también es explicativa.

A menudo, uno o dos tipos clasifican casos que son problemáticos o más bien casos exitosos. Por ejemplo, la mayoría de los lectores de Glaser y Strauss (1967) probablemente juzgarán el contexto de conciencia abierta como el más ético y, por lo tanto, el más deseable (exitoso).

Recuadro 4. Tipología y teoría explicativa En la elaboración de la tipología de los patrones del uso de las benzodiacepinas, la etiqueta ‘preocupado’ es una declaración teórica sobre el principio fundamental de un patrón de uso específico. Al mismo tiempo, la etiqueta expresa una hipótesis sobre el problema práctico que se estudia, por ejemplo, la persistencia del uso frecuente de benzodiacepina. La distinción entre los usos rutinario, responsable y preocupado de las benzodiacepinas solo tiene sentido por su pretensión de ser relevante para la solución del problema del consumo excesivo de benzodiacepinas en los Países Bajos. Se sugiere que los usuarios ‘preocupados’ necesitan un cuidado más intensivo que los usuarios ‘rutinarios’, a fin de que puedan suspender el uso de dichos medicamentos. En ese sentido, esta tipología implica una teoría orientada a la práctica.

Muy a menudo, las tipologías no cubren todos los casos, esto es, no todos los casos encajan en ellas. Por lo tanto, uno de los criterios para evaluar una tipología es su cobertura empírica, tanto estadísticamente (la proporción de casos que encajan en la tipología), como cualitativamente: ¿qué variedades de los casos no encajan? Cabe señalar que los datos cubiertos por la muestra cualitativa no se pueden generalizar estadísticamente, dada la distribución numérica desconocida en la población. Con el fin de ampliar la cobertura, uno podría reconsiderar la selección de las dimensiones y de las categorías (véase Tabla 3).

62 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Tercer nivel de análisis: explicación

El análisis causal estadístico tiene como objetivo explicar (técnica, no teóricamente) la variación gradual (varianza) de la variable dependiente (que representa el objeto de estudio) sobre la base de las variables independientes, mediante técnicas como el análisis discriminante, el análisis de regresión múltiple y el análisis de relaciones estructurales lineales (LISREL).

En una encuesta cualitativa se pueden analizar con una matriz condicional las relaciones entre los tipos (desde la descripción multidimensional) y determinadas condiciones contextuales, como se realiza a veces en las investigaciones que emplean a la teoría fundamentada (Creswell, 1998, p. 57).

Para el objetivo del análisis causal, la encuesta cualitativa se maneja como un estudio de caso múltiple, en paralelo con el análisis de patrón combinatorio como prueba de hipótesis (Hak & Dul, 2009; Yin, 2009). Ragin (1989; 2007) desarrolló el análisis cualitativo comparado (QCA, por sus siglas en inglés) como una técnica computarizada para el análisis causal condicional de pequeñas muestras con un alto número de dimensiones.

Este tipo de análisis se emplea a menudo en la política internacional comparada (Goertz, 2006), con los países como unidades. El QCA puede ser visto como una sofisticación del clásico análisis del espacio de propiedades.

Los límites de la descripción y de la explicación multidimensional se sobreponen tanto en el análisis estadístico como en el análisis cualitativo, y en la práctica de buscar la explicación más completa que sea posible, a menudo hay una iteración exploratoria del análisis descriptivo y del explicativo.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 63

Jansen

4. La posición de la encuesta cualitativa en el campo de la investigación cualitativa Muchos autores han propuesto clasificaciones para la investigación cualitativa; no obstante, ninguno de ellos ha incluido a la encuesta cualitativa como una categoría explícita. Con el fin de poder posicionarla en el campo de la investigación cualitativa, tomo la reconocida tipología de Creswell (1998), ya que esta parece representar bastante bien la corriente principal de pensamiento sobre la materia. En lo que sigue también hablaré brevemente sobre el estatus paradigmático de la encuesta cualitativa.

La encuesta cualitativa relacionada con las cinco tradiciones Creswell (1998) distingue cinco tipos de investigación cualitativa que representan las viejas tradiciones en las ciencias sociales: la biografía, la fenomenología, la teoría fundamentada, la etnografía y el estudio de caso.

El problema con la teoría fundamentada (en adelante TF) en esta clasificación de la investigación cualitativa es que la TF se emplea en el discurso científico en dos sentidos diferentes. Por un lado, se trata de una idea general de creación de conceptos, lo cual también se le pueda atribuir a la mayoría de los tipos de investigación que se etiquetan como cualitativos. Por otro lado, es entendida como un modelo sofisticado de investigación intensiva para la generación de teorías explicativas de prácticas sociales circunscriptas (Charmaz, 2007). En este sentido, la TF requiere iterar la recolección y el análisis de datos de múltiples fuentes y de múltiples lugares. Creswell (1998) tipifica la recolección de datos en la TF como: “entrevistas con 2030 personas para ‘saturar’ las categorías y detallar una teoría” (p. 65). Esto

64 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

es muy parecido a la forma típica de las encuestas cualitativas, pero esto no quiere decir que funcionen de igual manera.

La mayoría de los análisis de encuestas cualitativas son, en efecto, inductivos, pero no son iterativos ni de fuentes múltiples, así como tampoco son muy sofisticados teóricamente. Ante todo, es un diseño de investigación simple, no para el estudio de estructuras y procesos sociales sino para el estudio de la diversidad en una población. Así, una o más encuestas cualitativas pueden ser parte de un proyecto de TF, especialmente en sus primeras etapas. Por ejemplo, en el libro clásico sobre la TF (Glaser & Strauss, 1967) aparecen muchas citas ilustrativas de entrevistas con enfermeras las cuales, de hecho fueron encuestas cualitativas de las prácticas de atribución de pérdida social por parte de ellas.

Por su parte, la etnografía es, en cierto sentido, lo opuesto a la encuesta cualitativa. El etnógrafo busca patrones estables de interacción en una comunidad determinada, no la diversidad entre los miembros individuales.

La comunidad, como se estudia en la etnografía, no es un conjunto de personas ajenas, sino un sistema de interacciones y sentidos. No obstante, los proyectos etnográficos, al igual que los proyectos de la TF, pueden contener una o más encuestas cualitativas.

En la fenomenología empírica, individuos que no tienen relación entre sí son entrevistados de la misma manera que en una encuesta cualitativa. Sin embargo, estos individuos no son seleccionados por su pertenencia a una determinada población, sino debido a su experiencia con el tema de estudio, por ejemplo, con la dependencia a las drogas, con el divorcio o con estar enamorado recientemente. El estudio no tiene como principal objetivo la cobertura de la diversidad, sino más bien la conceptualización de la esencia común en estas experiencias (Baker et al., 1992; Maso & Smaling, 1998).

Normalmente, un estudio de caso es un “análisis en profundidad de un caso aislado o de un pequeño número de casos” (Creswell, 1998, p. 65), con múltiples fuentes de información y con una observación repetida. Muy a

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 65

Jansen

menudo los casos son organizaciones o prácticas interactivas institucionales y no poblaciones (Dul & Hak, 2008; Yin, 2009). En un estudio de casos múltiple, dichos casos son seleccionados sobre una base teórica. Como se indicó anteriormente, una encuesta cualitativa simple puede ser tratada en la etapa del análisis como un estudio de casos múltiples; pero, es muy limitada en términos de sus fuentes de datos y del lapso de tiempo que puede cubrir.

La biografía es “la exploración de la vida de un individuo” (Creswell, 1998), y como tal tiene muy poco en común con la investigación mediante encuestas cualitativas, aunque una encuesta podría analizar una colección de biografías.

El estado paradigmático de la encuesta cualitativa Una forma diferente de agrupar diferentes ramas de investigación es clasificarlas de acuerdo a los paradigmas subyacentes, es decir, los grupos de creencias epistemológicas y filosóficas. Un ejemplo bien conocido y ampliamente aceptado es la clasificación de Guba y Lincoln (1998). Como Bryman (1988, pp. 104 y ss.) ha argumentado extensamente, los métodos no están per se atados paradigmáticamente. Esto también es válido en particular para la investigación de encuesta cualitativa. En términos de Guba y Lincoln (1998), la encuesta cualitativa podría ser útil en un proyecto positivista o pospositivista (incluyendo al realismo ontológico y al objetivismo epistemológico); pero, también puede llevarse a cabo en el contexto de proyectos de la teoría crítica o constructivistas. Por ejemplo, un proyecto feminista constructivista podría utilizar una encuesta cualitativa para analizar la diversidad de las construcciones sobre la igualdad económica en las parejas. El carácter crítico o feminista del estudio se produce por las interpretaciones a un nivel sociológico superior, al relacionar los resultados empíricos

66 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

con las estructuras sociales generales que están más allá del alcance de la encuesta.

Conclusión En este artículo he introducido la etiqueta encuesta cualitativa como un diseño de investigación y he explicado su lógica, la cual es claramente diferente de otros tipos de investigación cualitativa. Se trata de un diseño de investigación simple que ha menudo ha sido etiquetado incorrectamente como teoría fundamentada o investigación cualitativa indeterminada. Espero que futuros investigadores puedan beneficiarse de esta etiqueta y de la explicación de su lógica para el diseño de sus proyectos y para sus justificaciones, tanto en el ámbito de la investigación cualitativa como en el de la cuantitativa. Por supuesto, una mejor etiqueta no garantiza una mejor investigación. La receta no es la que cocina, pero puede proporcionar una referencia para la reflexión sobre el sabor de la torta.

Referencias Alasuutari, P., Bickman, L., & Brennan, J. (Eds.) (2008). The Sage handbook of social research methods. Thousand Oaks, CA: Sage.

Babbie, E. (1989). The practice of social research. Belmont, CA: Wadsworth.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 67

Jansen

Baker, C., Wuest, J., & Stern, P. N. (1992). Method slurring: The grounded theory/phenomenology example. Journal of Advanced Nursing, 17(11), 1355-60.

Becker, H. (1998). Tricks of the trade: How to think about your research while you’re doing it. Chicago: University of Chicago Press.

Bernard, H. R. (2006). Science editing in the social sciences: Methods belong to all of us. Bulletin de Méthodologie Sociologique, 91(July), 20-24.

Boyatzis, R. E. (1998). Transforming qualitative information: Thematic analysis and code development. Thousand Oaks, CA: Sage.

Bryman, A. (1988). Quantity and quality in social research. Londres: Unwin Hyman.

Caelli, K., Ray, L., & Mill, J. (2003). “Clear as mud”: Toward greater clarity in generic qualitative research. The International Journal of Qualitative Methods, 2(2), http://ejournals.library.ualberta.ca/index.php/IJQM/article/view/4521/3651 [Fecha de acceso: 27 de junio de 2005].

Carter, M. (2002). Husbands and maternal health matters in rural Guatemala: Wives’ report on their spouses’ involvement in pregnancy and birth. Social Science & Medicine, 55(3), 437-450.

Chamberlain, K. (1999). Methodolatry and qualitative health research.

Journal of Health Psychology, 5(3), 285-296.

Charmaz, K. (2007). Grounded theory. En George Ritzer (Ed.), Blackwell encyclopedia of sociology. Blackwell Reference Online, http://www. blackwellreference.com/public/ [Fecha de acceso: 8 de agosto de 2007].

Corbin, J. M., & Strauss, A. L. (2008). Basics of qualitative research. Thousand Oaks, CA: Sage.

Creswell, J. W. (1998). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five traditions. Thousand Oaks, CA: Sage.

68 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa

Debski, R., & Gruba, P. (1999). A qualitative survey of tertiary instructor attitudes towards project-based CALL. Computer Assisted Language Learning, 12(3), 219-239.

Dey, I. (2004). Grounded theory. En C. Seale, G. Gobo, J. F. Gubrium & D. Silverman (Eds.), Qualitative research practice (pp. 80-93). Londres: Sage.

Doty, D. H., & Glick, W. H. (1994). Typologies as a unique form of theory building: Toward improved understanding and modeling. The Academy of Management Review, 19(2), 230-251.

Dul, J., & Hak, T. (2008). Case study methodology in business research. Amsterdam: Elsevier.

Fink, A. (2003). The survey handbook. Thousand Oaks, CA: Sage.

Freeman, A. C., & Sweeney, K. (2001). Why general practitioners do not implement evidence: Qualitative study. British Medical Journal, 323, 1100-1102.

Galtung, J. (1967). Theory and methods of social research. Oslo: Universitetsforlaget.

Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. Nueva York: Aldine.

Goertz, G. (2006). Social science concepts: A user’s guide. Princeton: Princeton University Press.

Groves, R. M., Fowler, F. J., Couper, M. P., Lepkowski, J. M., Singer, E., & Tourangeau, R. (2004). Survey methodology. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Guba, E. G., & Lincoln, Y. S. (1998). Competing paradigms in qualitative research. En N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), The landscape of qualitative research (pp. 195-220). Thousand Oaks, CA: Sage.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 69

Jansen

Hak, T., & Dul, J. (2009). Pattern matching. En A. J. Mills, G. Durepos & E. Wiebe (Eds.), Encyclopedia of case study research (pp. 663-665). Thousand Oaks, CA: Sage.

Kane, M. N. (2008). A qualitative survey of the attitudes of Catholic priests toward bishops and ministry following the sexual abuse revelations of 2002. Pastoral Psychology, 57, 183-198.

Kluge, S. (1999). Empirisch begr端ndete Typenbildung. Zur Konstruktion von Typen und Typologien in der qualitativen Sozialforschung. Opladen: Leske & Budrich.

Kluge, S. (2000). Empirically grounded construction of types and typologies in qualitative social research. Forum Qualitative Sozialforschung/ Forum: Qualitative Social Research, 1(1), Art. 14, http://nbn-resolving. de/urn:nbn:de:0114-fqs0001145 [Fecha de acceso: 8 de abril de 2007].

Lazarsfeld, P. F. (1962). The sociology of empirical social research. American Sociological Review, 27(6), 757-767, http://www.jstor.org/stable/2090403 [Fecha de acceso: 20 de noviembre de 2009].

Lewis-Beck, M. S., Bryman, A., & Liao, F. T. (Eds.) (2004). The Sage encyclopedia of social science research methods. Thousand Oaks, CA: Sage.

Maso, I., & Smaling, A. (1998). Kwalitatief onderzoek: praktijk en theorie.

Amsterdam: Boom.

Maxwell, J. A. (2005). Qualitative research design: An interactive approach.

Thousand Oaks, CA: Sage.

Miles, M., & Huberman, M. (1994). Qualitative data analysis. Thousand Oaks, CA: Sage.

Ragin, C. (1989). The comparative method: Moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, CA: University of California Press.

Ragin, C. (2007). Redesigning social inquiry: Set relations in social research.

Chicago: University of Chicago Press.

70 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

La l贸gica de la investigaci贸n por encuesta cualitativa

Reichertz, J. (2009). Abduction: The logic of discovery of grounded theory.

Forum Qualitative Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research, 11(1), Art. 13, http://nbnresolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1001135 [Fecha de acceso: 15 de enero de 2010].

Robinson, W. S. (1951). The logical structure of analytic induction. American Sociological Review, 16, 812-818.

Sandelowski, M., & Barroso, J. (2003). Classifying the findings in qualitative studies. Qualitative Health Research, 13, 905-23.

Schwandt, T. A. (1997). Qualitative inquiry: A dictionary of terms. Thousand Oaks, CA: Sage.

Seale, C., Gobo, G., Gubrium, J. F., & Silverman, D. (Eds.) (2004). Qualitative research practice. Londres: Sage.

Stenius, B., & Cunnington, A. M. (1972). House dust mites and respiratory allergy: A qualitative survey of species occurring in Finnish house dust.

Scandinavian Journal of Respiratory Diseases, 53, 338-348.

Stoele, M. T. M., Luijendijk, D. J., Tiemijer, H., Heeringa, J., & Jansen, H. A. M. (2004). Langdurig gebruik van slaap- en kalmeringsmiddelen door ouderen. Rotterdam: IVO, Addiction Research Institute.

Vaus, D. de (2002). Surveys in social research. Londres: Routledge.

Verschuren, P., & Doorewaard, H. (1999). Designing a research project.

Utrecht: Lemma.

Wester, F. P. J. (1995). Strategie毛n voor kwalitatief onderzoek. Bussum: Coutinho.

Wester, F. P. J. (2000). Methodische aspecten van kwalitatief onderzoek. En Fred P. J. Wester, A. Smaling & L. Mulder (Eds.), Praktijkgericht kwalitatief onderzoek (pp.15-40). Bussum, Netherlands: Coutinho.

Yin, R. K. (2009). Case study research: Design and methods. Londres: Sage.

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 71

Agradecimientos Este artículo se comenzó a elaborar desde hace mucho tiempo; desde el momento en que la idea de la investigación cualitativa como un diseño de investigación distinto vino a mi mente. Me gustaría dar las gracias a mi ex colega Tony Hak (Erasmus University, Rotterdam School of Management) y los revisores anónimos de FQS por sus útiles y estimulantes comentarios sobre varios borradores de este artículo.

72 | Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

Colaboradores El Dr. Alberto Marradi es catedrático en Metodología de las Ciencias Sociales en la Universidad de Florencia desde 1981. Desde noviembre de 2011 se encuentra jubilado; actualmente la misma universidad ha iniciado el trámite para declararlo emeritus. Fue vice-presidente del Research Committee in Methodology de la Asociación Mundial de Sociología (ISA) desde 1982 a 1990 y presidente del Research Committee in Conceptual and Terminological Analysis de la misma Asociación (1986 a 1994).

Dirige la colección oficial de publicaciones de los metodólogos italianos (editorial Franco Angeli, Milán), la Escuela de Verano en Teoría y Metodología Sociológica de la Asociación Italiana de Sociología y el Sistema de escuelas de excelencia de la misma asociación. Ha sido director del Doctorado en Metodología de las Ciencias Sociales, Universidades de Roma y Florencia (1991-1997) y presidente de la carrera de Sociología y Política Social de la Universidad de Florencia (2002 hasta su jubilación). Asimismo, dirige la Maestría en Metodología de la Investigación Social, Universidades de Tres de Febrero y Bologna. Fue relator oficial del Primer encuentro Latinoamericano de Metodología, La Plata (diciembre 2008).

Es autor o co-autor de una docena de libros (en italiano) cubriendo temáticas como metodología, antropología, filosofía de la ciencia y del conocimiento. Es coautor de un manual de metodología en castellano y de varios ensayos metodológicos en italiano, castellano, francés, inglés, alemán.

El Dr. Harrie A. M. Jansen es el editor coordinador de KWALON, la revista holandesa de investigación cualitativa (http://www.kwalon.nl/). Hasta su retiro, fue profesor de sociología médica en la Erasmus University de Rotterdam y director de investigación en el IVO, el Instituto de Investigación de la Adicción de Rotterdam. Correo electrónico: hj.kwalon@gmail.com

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1

| 73

5

50 }

50

Llegamos a cincuenta universidades asociadas en la red editorial académica más importante del país

ASEUC

ASOCIACIÓN DE EDITORIALES UNIVERSITARIAS DE COLOMBIA - ASEUC

Universidad Antonio Nariño Universidad Autónoma de Occidente Universidad Católica de Colombia Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca Universidad Cooperativa de Colombia Universidad de Antioquia Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano Universidad de Caldas Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA Universidad de Medellín Universidad de Nariño Universidad del Cauca Universidad del Magdalena Universidad del Norte Universidad del Rosario Universidad del Sinú Universidad del Tolima Universidad del Valle Universidad de la Sabana Universidad de la Salle Universidad de los Andes Universidad Distrital Francisco José de Caldas Universidad EAFIT Universidad Externado de Colombia Universidad ICESI Universidad Libre Seccional Cali Universidad Mariana Universidad Militar Nueva Granada Universidad Nacional de Colombia Universidad Pedagógica Nacional Universidad Pedagógica y Tecnológica UPTC Universidad Politécnico Grancolombiano Universidad Pontificia Bolivariana Universidad Santiago de Cali Universidad Santo Tomás Universidad San Buenaventura- Bogotá Universidad Sergio Arboleda Universidad Simón Bolívar Universidad Surcolombiana Corporación Universitaria Adventista Colegio de Estudios Superiores de Administración – CESA Fundación Universitaria Los Libertadores Corporación Universitaria de la Costa CUC Corporación Universitaria UNITEC Escuela Colombiana de Carreras Industriales – ECCI Escuela Colombiana de Ingeniería - Julio Garavito Fundación Universitaria Ciencias de la Salud Hospital San José Fundación Universitaria Luis Amigo - FUNLAM Fundación Universitaria Empresarial de la Cámara de Comercio de Bogotá – UNIEMPRESARIAL Pontificia Universidad Javeriana

Carrera 13A # 38 - 82 Ofic. 901 Tels: (571) 8-052357 Telefax. 2879257 Bogotá D.C. • Colombia www.aseuc.org.co

Paradigmas, ene.-jun., 2013, Vol. 5, No. 1, 39-72

| 75

Instrucciones para autores Paradigmas es una publicación académica arbitrada cuya área de estudio y reflexión es la investigación. Por lo tanto, publica especialmente reportes de investigaciones científicas, tecnológicas y artísticas que, además de presentar sus avances o resultados, se centren fundamentalmente en los procesos metodológicos, epistemológicos, éticos y/o administrativos del proyecto. Así mismo, publica artículos de reflexión sobre el campo de la investigación y la ciencia.

Según lo anterior, los siguientes tipos de artículos son apropiados para la revista: a)

b) c)

d) e)

f) g)

Artículos de reportes de investigación científica, tecnológica y artística: documento que presenta, de manera detallada, los resultados originales de proyectos terminados de investigación, pero enfocándose principalmente en los procesos metodológicos, epistemológicos, éticos y/o administrativos del proyecto. Su extensión será no menor a 10 páginas y no mayor a 25 (4000-10000 palabras).

Artículos de avances de investigación científica, tecnológica y artística: documento breve que presenta resultados originales preliminares o parciales de una investigación científica o tecnológica, que por lo general requieren de una pronta difusión. Su extensión será no menor a 4 páginas y no mayor a 15 (2000-6000 palabras).

Artículos de reflexión (derivados de investigación): documento que presenta resultados de investigación terminada desde una perspectiva analítica, interpretativa o crítica del autor, centrándose en los procesos metodológicos, epistemológicos, éticos y/o administrativos del proyecto y recurriendo a fuentes originales. Su extensión será no menor a 7 páginas y no mayor a 20 (3000-8000 palabras).

Artículos de reflexión y revisión temática (no derivados de investigación): documento resultado de la revisión crítica de la literatura sobre un tema en particular. Su extensión será no menor a 7 páginas y no mayor a 15 (3000-6000 palabras.

Artículo de revisión: documento resultado de una investigación terminada donde se analizan, sistematizan e integran los resultados de investigaciones publicadas o no publicadas, sobre la investigación como temática, con el fin de dar cuenta de los avances y las tendencias de desarrollo. Se caracteriza por presentar una cuidadosa revisión bibliográfica de por lo menos 50 referencias. Su extensión será no menor a 10 páginas y no mayor a 25 (4000-10000 palabras).

Reseñas de libros: Su extensión será no menor a 2 páginas y no mayor a 3 (1000-1500 palabras), presentando los datos bibliográficos completos del libro.

Cartas al editor: pueden ser comentarios a artículos, respuestas a tales comentarios y breves discusiones de temas de relevancia general para la comunidad investigativa. Su extensión será de 2 a 3 páginas (1000-1500 palabras).

Preparación del manuscrito Los manuscritos deben ser presentados a espacio y medio (incluso las notas a pie), con un tamaño de letra de 12 puntos y alineación justificada. Se presentarán en tamaño carta, con márgenes de 2 cm en cada lado, sin sangrías ni encabezados. Todas las hojas del documento deben estar numeradas. Asimismo, todos artículos (salvo las reseñas) deberán adjuntar un resumen (abstract) de no más de 150 palabras y tres a seis palabras clave. Dicho resumen debe presentar el propósito, métodos y conclusiones del escrito, siendo una unidad por sí mismo. Por otra parte, se deben explicitar: el tipo de artículo presentado, el nombre del proyecto de investigación del que se derivan y las fuentes de financiación o de apoyo de éste (dado el caso). Sólo se recibirán artículos inéditos, lo que también implica que no estén siendo sometidos para su publicación al mismo tiempo en otros medios de divulgación.

Manejo del lenguaje. Si bien la profundidad y los alcances del artículo dependen del autor, el lenguaje que se utilice debe ser comprensible para el lector no especializado, dado el carácter multidisciplinar de la audiencia de la revista. Por lo tanto, los términos técnicos o especializados deben ir seguidos de una definición sencilla en paréntesis o en una nota al pie. Ya que el texto es escrito en español, salvo casos excepcionales, toda la presentación, notación y empleo de signos debe apegarse a las normas de la Real Academia (2010) y no a las de otros idiomas.

En la medida de lo posible, se debe evitar utilizar siglas, incluso si son de uso común. Cuando el autor considere completamente necesario su empleo, la primera mención debe ser aclarada y, dado el caso, traducida.

Notas y referencias. Las notas de pié de página deben ser de carácter aclaratorio, indicándoselas con números arábigos y siempre deberán escribirse después del signo de puntuación, si lo hubiere. En el listado de referencias se debe incluir únicamente las fuentes que han sido previamente citadas en el cuerpo del texto, siguiendo para su presentación las normas APA (6ª edición, 2010). Se recomienda incluir en las referencias el Digital Object Identifier (doi) de las fuentes que lo posean. Para determinar lo anterior, se puede visitar el motor de búsqueda de Cross Ref en: http://www.crossref.org/guestquery/

Ejemplos de referencias: Artículo de revista (con doi) Gick, M. L., & Holyoak, K. J. (1983). Schema induction and analogical transfer. Cognitive Psychology, 15(1), 1-38. doi: 10.1016/0010-0285(83)90002-6 Libro García, J., Gonzalez, F., & Rivarossa, A. (2000). Resolución de problemas. Madrid: Síntesis.

Capítulo de libro Christina, R. W., & Bjork, R. A. (1991). Optimizing long-term retention and transfer. En D. Druckman & R. A. Bjork (Eds.), In the mind’s eye: Enhancing human performance (pp.

23-55). Washington, D.C.: National Academy Press.

Elementos gráficos. Cualquier elemento gráfico (tablas, figuras, fotos, etc.) debe presentarse en archivos adicionales en formato jpg o bmp de alta definición (nombrándolo sólo con el apellido del autor y un número que corresponda al mismo número del elemento dentro del texto –v. g., pérez1.jpg–). Al preparar sus elementos gráficos tenga en cuenta que el tamaño máximo que éste podría dentro de la revista es de 12 x 18 cm. Por respeto a los derechos de autor pueden ser utilizados exclusivamente aquellos elementos gráficos creados directamente por el autor, aquellos para los cuales el autor posea los derechos, aquellos de dominio público o aquellos de licencias libres (Creative Commons). Los elementos gráficos manejados en color aparecerán como tales en la versión digital de estos, no en la impresa. Por otra parte, es preciso que el autor numere y titule todas y cada una de las tablas, figuras y fotografías que utilice. Los elementos gráficos que inserte el autor en el manuscrito están sólo para ayudarle a medir el tamaño del documento y como guía para los editores; sin embargo, esto no implica que aparezcan publicadas de tal forma ya que su localización podría ser modificada en el proceso de diagramación.

Las expresiones y ecuaciones matemáticas complejas deben realizarse empleando un editor de fórmulas (v. g.

MathtypeTM o Word Equation EditorTM).

Derechos de autor. Los derechos de autor no son cedidos o transferidos a la revista, pero se entiende que esta obtiene los derechos exclusivos de impresión y publicación. De otra parte, cualquier violación de los derechos de autor (ya sea por plagio, por entregar un documento realizado por más autores a nombre de un único titular, etc.) es responsabilidad exclusiva del infractor y no de la revista. Si se detecta alguna de las anteriores incorrecciones, éste será irrevocablemente vetado. Para una mayor información sobre el particular, el autor puede solicitar una copia del documento Manejo de propiedad intelectual.

Procedimiento para remisión, evaluación y publicación Paradigmas emplea un sistema de remisión y evaluación digital; en consecuencia, los manuscritos y el resumen de la hoja de vida del autor o autores (con datos de contacto, último título académico, dirección postal e institución a la que representan) deben ser enviados en formato Word de Microsoft™ al correo electrónico publicaciones@unitec.edu.co o al correo cpa@g.unitec.edu.co. Los manuscritos recibidos no serán devueltos.

En el momento en el que el editor reciba el material notificará por correo electrónico su recepción y procederá verificar el cumplimiento de los requisitos mínimos presentados en estas instrucciones y la pertinencia temática de dicho documento. Si el artículo cumple con lo anterior, será enviado a su evaluación anónima por parte de los árbitros, con el fin de determinar: la originalidad del conocimiento y su calidad, su actualidad, su pertinencia, su estilo, su aporte a la comunidad y su coherencia global. Los árbitros enviarán al editor su valoración, la cual puede ser de aceptación, de aceptación con recomendaciones indicativas (sobre el contenido, la forma o los métodos utilizados) o de rechazo. El concepto de los árbitros será notificado al Comité Editorial, el cual es el encargado de tomar la decisión definitiva. En caso de aceptación, el autor deberá atender las respectivas correcciones de los evaluadores en un plazo no superior a quince días. Si el autor no está conforme con tales comentarios y correcciones, puede retirar su documento sin tener que otorgar ningún tipo de compensación a la revista. A la versión final del artículo, revisada por los autores después del proceso de evaluación, se le debe anexar una carta en la cual se ratifique la voluntad de los autores de permitir la publicación y divulgación electrónica del mismo, el modelo de derechos de autor que ha elegido para su trabajo y, asimismo, su responsabilidad irrestricta por su contenido. De no ser así, se asume de hecho la aprobación por parte de los autores de estas condiciones.

El Comité Editorial se reserva los derechos de impresión, reproducción total o parcial, corrección, alteración (si fuese necesario) del material, así como el de aceptarlo, rechazarlo o vetarlo de manera definitiva.

Los autores cuyos artículos se publiquen recibirán gratuitamente, en contraprestación, dos ejemplares del número de la revista en que resulte publicado su trabajo. Ningún otro tipo de compensación (sea monetaria o de cualquier otra clase) es o será usada.

Si el autor considera o encuentra que en la versión publicada de su artículo hay errores graves, debe comunicárselo lo antes posible al Comité Editorial por medio de una breve carta firmada en donde de cuenta del error y del lugar exacto en el texto. Dicha corrección, si es de gravedad, será realizada en el próximo número de la revista.

Paradigmas Volumen 5, número 1, enero-junio de 2013 • Bogotá, D.C., Colombia • ISSN: 1909-4302

Contenido Artículos de reflexión y análisis 11-38

Método experimental, método de la asociación y otros caminos de la ciencia

Alberto Marradi

39-72

La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su posición en el campo de los métodos de investigación social

Harrie Jansen

73 Colaboradores

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA UNITEC Calle 76 No. 12-58 PBX: 743 43 43 AA. 270091 Bogotá, D. C. www.unitec.edu.co