Codificación de datos cualitativos para obtener información valiosa

En un momento u otro, los investigadores cualitativos se verán inevitablemente implicados en la codificación de sus datos. El proceso de codificación puede ser arduo y llevar mucho tiempo, por lo que es esencial comprender cómo contribuye la codificación a la comprensión del conocimiento en la investigación cualitativa.

Datos cualitativos

La investigación cualitativa tiende a trabajar con datos no estructurados que requieren una organización sistemática para facilitar la obtención de información relevante para la investigación. Supongamos que necesita determinar los aspectos más críticos para decidir en qué hotel alojarse cuando se va de vacaciones. El proceso de decisión que conlleva la elección del "mejor" hotel puede encontrarse en lugares diversos y separados (por ejemplo, sitios web de viajes, blogs, conversaciones personales) y disperso entre piezas de información que pueden no ser relevantes para usted. En la investigación cualitativa, uno de los objetivos previos al análisis de datos es identificar qué información es importante, encontrar esa información y clasificarla de forma que le facilite tomar una decisión.

Codificación de datos cualitativos

La codificación cualitativa es casi siempre una parte necesaria del proceso de análisis de datos cualitativos. La codificación permite aclarar el significado de los datos para usted y para el público de su investigación.

¿Qué es un código?

En el contexto del análisis de datos cualitativos, un código es un resumen de un segmento de texto más amplio. Imagínese que coloca un par de notas adhesivas en una colección de recetas y marca cada sección con etiquetas breves como "ingredientes", "instrucciones" y "consejos". Después, alguien puede hojear esas recetas y localizar fácilmente la sección que busca, gracias a esas notas adhesivas.

Ahora supongamos que tenemos notas adhesivas de distintos colores, cada uno de los cuales indica una cocina concreta (por ejemplo, italiana, china, vegetariana). Ahora, con dos formas de organizar los datos, puede consultar todas las secciones de ingredientes de todas las recetas que pertenecen a una cocina para hacerse una idea de los elementos que se utilizan habitualmente en esas recetas.

Como se ilustra en este ejemplo, una de las razones por las que alguien puede aplicar notas adhesivas a una receta es para ayudar al lector a ahorrar tiempo a la hora de obtener la información deseada de ese texto, que es esencialmente el objetivo de la codificación cualitativa. La codificación permite al lector obtener la información que busca para facilitar el proceso de análisis. Además, este proceso de categorización de los distintos datos ayuda a los investigadores a ver lo que ocurre en sus datos y a identificar dimensiones y patrones emergentes.

El uso de códigos también tiene un propósito que va más allá del simple establecimiento de un medio conveniente para extraer significado de los datos. Al presentar la investigación cualitativa a un público, los investigadores podrían basarse en un resumen narrativo de los datos, pero estas narraciones podrían ser demasiado largas de entender o difíciles de transmitir a los demás.

Por ello, los investigadores de todos los campos tienden a recurrir a visualizaciones de datos para ilustrar sus análisis. Naturalmente, supongamos que esas visualizaciones se basan en tablas y figuras, como gráficos de barras y diagramas, para transmitir el significado. En ese caso, los investigadores necesitan encontrar formas de "contar" los datos a lo largo de puntos de datos establecidos, función que puede desempeñar la codificación. Aunque una comprensión estrictamente numérica de la investigación cualitativa puede pasar por alto los aspectos más sutiles de los fenómenos sociales, en última instancia los investigadores se benefician de un análisis de la frecuencia de los códigos, las combinaciones de códigos y los patrones de códigos que pueden contribuir a la generación de teoría. Además, los códigos pueden visualizarse de muchas maneras para presentar las percepciones cualitativas. Desde diagramas de flujo hasta redes semánticas, los códigos ofrecen a los investigadores posibilidades casi ilimitadas a la hora de elegir cómo presentar sus ricos datos cualitativos a diferentes audiencias.

Aplicación de códigos

Para codificar, el investigador examina los datos línea por línea y elabora un libro de códigos identificando los segmentos de datos que pueden representarse con palabras o frases cortas.

En el ejemplo anterior, un conjunto de tres párrafos está representado por un código que aparece en verde en el margen derecho. Sin códigos, el investigador podría tener que releer todo el texto para recordar de qué tratan los datos. De hecho, cualquier investigador que examine el libro de códigos de un proyecto puede hacerse una idea de los datos y el análisis.

Análisis de códigos

Piense en un ejemplo sencillo para ilustrar la importancia de analizar los códigos. Supongamos que está analizando las respuestas de una encuesta sobre las preferencias de los encuestados a la hora de comprar en tiendas físicas o por Internet. En ese caso, podría pensar en marcar cada respuesta de la encuesta como "prefiere comprar en persona" o "prefiere comprar en línea". Una vez que haya aplicado los códigos pertinentes a cada respuesta de la encuesta, puede comparar las frecuencias de ambos códigos para determinar cuál es la posición de la población en su conjunto sobre el tema.

Entre otras cosas, los códigos pueden analizarse por su frecuencia o su conexión con otros códigos (o co-ocurrencia con otros códigos). En el ejemplo anterior, también puede decidir codificar los datos en función de las razones que informan los hábitos de compra de la gente, aplicando etiquetas como "comodidad", "valor" y "servicio". A continuación, el proceso de análisis consiste simplemente en determinar la frecuencia con la que cada motivo coincide con las preferencias de compra en persona y en línea mediante el análisis de los códigos aplicados a los datos.

Como resultado, la codificación cualitativa transforma los datos brutos en una forma que facilita la generación de percepciones más profundas a través del análisis empírico.

Dicho esto, la codificación es una tarea que consume mucho tiempo, aunque necesaria, en la investigación cualitativa y que los investigadores han desarrollado en una serie de métodos establecidos que merece la pena examinar brevemente.

Métodos de codificación

Años de desarrollo de métodos de investigación cualitativa han dado lugar a múltiples métodos para asignar códigos a los datos. Aunque todos los enfoques de codificación cualitativa buscan esencialmente resumir grandes cantidades de información de forma sucinta, hay varios enfoques que se pueden aplicar al proceso de codificación.

Codificación inductiva

Probablemente, la forma más básica de codificación consiste en observar los datos y reducirlos a sus puntos de información más destacados mediante la codificación. Cualquier enfoque inductivo de la investigación implica generar conocimiento desde la base. En consecuencia, la codificación inductiva busca generar conocimientos a partir de los propios datos cualitativos.

La codificación inductiva beneficia a los investigadores que necesitan examinar los datos principalmente por su significado inherente, en lugar de por cómo podrían considerarlos los marcos de conocimiento externos. La codificación inductiva también puede aportar una nueva perspectiva que la teoría establecida aún no ha tenido en cuenta, lo que haría inadecuado un enfoque basado en la teoría.

Codificación deductiva

La codificación deductiva también es útil en la investigación cualitativa. A diferencia de la codificación inductiva, la deductiva aplica a los nuevos datos un marco de investigación existente o un estudio de investigación previo. Esto significa que el investigador aplica a los nuevos datos un conjunto de códigos predefinidos basados en una investigación establecida.

Los investigadores pueden beneficiarse de utilizar ambos enfoques a la vez si sus preguntas de investigación requieren un análisis sintetizado. Volviendo al ejemplo de un libro de cocina, una persona puede marcar las distintas secciones de cada receta porque tiene conocimientos previos sobre el aspecto que puede tener una receta típica. Por otro lado, si se encuentra con una receta atípica (por ejemplo, una receta que no tenga una sección de ingredientes), es posible que tenga que crear nuevos códigos para identificar las partes de la receta que parezcan inusuales o novedosas.

Así pues, emplear tanto la codificación inductiva como la deductiva puede ayudarle a conseguir un análisis más holístico de los datos, al basarse en los conocimientos existentes sobre un fenómeno y generar al mismo tiempo nuevos conocimientos sobre los aspectos menos conocidos.

Codificación del análisis temático

Tanto si decide aplicar un enfoque de codificación inductiva como deductiva a los datos cualitativos, la codificación también debe ser relevante para su investigación para que resulte útil y evitar una codificación engorrosa que pueda frustrar el propósito de resumir los datos. Veamos una serie de enfoques más específicos de la codificación cualitativa para tener una idea más amplia de cómo se ha aplicado la codificación a la investigación cualitativa.

El objetivo de un análisis temático derivado de la codificación, como su nombre indica, es identificar temas que giren en torno a un concepto o fenómeno concreto. Mientras que los conceptos de las ciencias naturales, como la temperatura y el peso atómico, pueden medirse con datos numéricos, los conceptos de las ciencias sociales a menudo escapan a un análisis numérico fácil. En lugar de reducir la belleza de una obra de arte o el dominio de una lengua extranjera a un número, la codificación del análisis temático trata de describir estos fenómenos mediante diversos aspectos que pueden agruparse en temas comunes.

Volviendo a la receta, podemos describir una receta típica por las secciones que aparecen con más frecuencia. Lo mismo ocurre al describir un deporte (por ejemplo, reglas, estrategias, equipamiento) o un coche (por ejemplo, tipo, precio, eficiencia de combustible, índice de seguridad). Aunque un análisis posterior podría medir numéricamente estos temas si son lo suficientemente particulares, la función de codificación según los temas proporciona un buen punto de partida para reconocer y analizar los conceptos relevantes.

Codificación de procesos

Los procesos son fenómenos que se caracterizan por la acción. Piense en el acto de conducir un coche en lugar de describir el coche en sí. En este caso, la codificación de procesos puede considerarse una extensión de la codificación temática, con la salvedad de que los principales aspectos de un proceso también pueden identificarse mediante secuencias y patrones, partiendo de la base de que algunas acciones pueden seguir a otras. Al fin y al cabo, los conductores suelen girar la llave de contacto antes de soltar el freno de mano o cambiar de marcha. Captar las fases y secuencias específicas es un objetivo clave en la codificación de procesos.

Codificación estructural

La "estructura" de una receta de cocina es distinta de la de un ensayo o un artículo periodístico. Piense también que una entrevista para una investigación puede estructurarse de forma diferente a una entrevista para un programa de noticias de televisión. Los investigadores pueden emplear la codificación estructural para organizar los datos según sus distintos elementos estructurales, como elementos específicos, el orden de la información o el propósito que subyace a las distintas estructuras. Este tipo de análisis puede ayudar, por ejemplo, a comprender mejor cómo las culturas dan forma a un determinado escrito o práctica social.

Codificación longitudinal

Los estudios que observan a personas o prácticas a lo largo del tiempo lo hacen para captar y comprender los cambios en entornos dinámicos. La función de la codificación longitudinal es codificar también los aspectos contextuales o temporales relevantes. Estos pueden analizarse junto con otros códigos para evaluar cómo cambian las frecuencias y los patrones de una observación o entrevista a la siguiente. Esto ayudará a los investigadores a ilustrar empíricamente las diferencias o cambios a lo largo del tiempo.

Uso de ATLAS.ti para la codificación de datos cualitativos

El software de análisis de datos cualitativos debe facilitar eficazmente la codificación cualitativa. Los investigadores pueden elegir entre la codificación manual y la automatizada, en la que se pueden emplear herramientas para sugerir y aplicar códigos para ahorrar tiempo. ATLAS.ti es ideal para ambos enfoques y se adapta a investigadores de todas las necesidades y procedencias.

Codificación manual

En el núcleo de cualquier software de análisis de datos cualitativos está la interfaz que permite a los investigadores la libertad de asignar códigos a los datos cualitativos. La interfaz de ATLAS.ti para ver los datos hace que sea fácil resaltar segmentos de datos y aplicar nuevos códigos o códigos existentes de forma rápida y eficiente.

Codificación in vivo

Interpretar los datos cualitativos para crear códigos es a menudo parte del proceso de codificación. Esto puede significar que los nombres de los códigos pueden diferir del texto real de los propios datos.

Sin embargo, los mejores nombres para los códigos a veces proceden de los propios datos textuales, en contraposición a alguna interpretación del texto. Como resultado, puede haber una palabra o frase corta en particular que le llame la atención en su conjunto de datos, obligándole a incorporar esa palabra o frase en sus códigos cualitativos. Piense que las redes sociales tienen jerga o acrónimos como "YOLO" o "YMMV" que condensan mucho significado o transmiten algo de importancia en el contexto de la investigación. En lugar de ocultar los significados o las experiencias de los participantes en otra capa de interpretación, los investigadores pueden crear perspectivas ricas y significativas utilizando las propias palabras de los participantes para crear códigos in vivo.

La codificación in vivo es una función muy útil en ATLAS.ti para cuando se encuentra con un término clave o una frase de la que quiere crear un código. Simplemente resalte el texto deseado y haga clic en "Código in Vivo" para crear un nuevo código instantáneamente.

Gestor de códigos

Uno de los mayores retos de la codificación de datos cualitativos es hacer un seguimiento de docenas o incluso cientos de códigos, porque la falta de organización puede obstaculizar a los investigadores en el objetivo principal de resumir sucintamente los datos cualitativos.

Una vez que haya desarrollado y aplicado un conjunto de códigos a los datos de su proyecto, puede abrir el Gestor de Códigos para obtener una vista rápida de todos sus códigos para que pueda desarrollarlos y reorganizarlos, en jerarquías, grupos, o como prefiera. Su lista de códigos también puede exportarse para compartirla con otros o utilizarla en otro software de análisis cualitativo o cuantitativo.

Herramientas de codificación automática en ATLAS.ti

Tradicionalmente, los investigadores cualitativos realizaban esta codificación en sus datos manualmente a mano, lo que implica leer cuidadosamente cada pieza de datos y adjuntar códigos. Los investigadores cualitativos que utilizan lápiz y papel pueden utilizar marcadores fluorescentes o marcapáginas para marcar los puntos clave de sus datos y consultarlos más tarde. Los investigadores cualitativos también disponen de un potente software de análisis de datos cualitativos en el que pueden confiar para facilitar todos los aspectos del proceso de codificación.

Aunque los investigadores pueden utilizar el software de análisis de datos cualitativos para realizar la codificación manual, ahora también existe una gama de herramientas de software que pueden incluso automatizar el proceso de codificación. Una serie de herramientas de codificación automatizada en ATLAS.ti, como Codificación de IA, Análisis de Sentimiento y Minería de Opinión, utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para aplicar códigos útiles para su posterior análisis. Además, otras herramientas en ATLAS.ti se basan en el reconocimiento de patrones para facilitar la creación de códigos descriptivos a lo largo de su proyecto.

Codificación de IA

Una de las implicaciones más emocionantes de los recientes avances en inteligencia artificial es su potencial para facilitar el proceso de investigación, especialmente en la investigación cualitativa. El uso del aprendizaje automático para comprender los puntos más destacados de los datos puede ser especialmente útil para los investigadores de todos los campos.

Codificación de IA, disponible tanto en las plataformas de escritorio como en la versión web de ATLAS.ti, realiza una codificación descriptiva exhaustiva de sus datos cualitativos. Procesa los datos a través de los modelos de lenguaje de OpenAI para sugerir y aplicar códigos a su proyecto en una fracción del tiempo que llevaría hacerlo manualmente.

Análisis de sentimientos

Los participantes pueden expresar a menudo sentimientos de naturaleza positiva o negativa. Si está interesado en analizar los sentimientos expresados en sus datos, puede analizar estos sentimientos. Para llevar a cabo la codificación automatizada de estos sentimientos, ATLAS.ti emplea el aprendizaje automático para procesar sus datos rápidamente y sugerir códigos a aplicar a los segmentos de datos relevantes.

Minería de Opinión

Si desea saber tanto de qué hablaron los participantes como qué opinaron al respecto, puede realizar una minería de opiniones. Esta herramienta sintetiza las frases clave de los datos textuales en función de si se habla de ellas de forma positiva o negativa. Los códigos generados a partir de la Minería de Opinión pueden proporcionar una ilustración útil de cómo se utiliza el lenguaje en entrevistas, grupos de discusión y encuestas cuando se discuten ciertos temas o fenómenos.