Imágenes, audio y vídeo en la investigación cualitativa

Si piensa en investigación cualitativa y en ciencias sociales, probablemente tenga en mente los datos de texto. Sin embargo, a medida que los proyectos de investigación han ido evolucionando, los investigadores se han visto en la necesidad de realizar análisis de datos de vídeo, archivos de audio, imágenes y mucho más.

Veamos en esta sección cómo se utilizan el vídeo, las imágenes y el audio en el análisis de datos cualitativos.

Datos no textuales en la investigación cualitativa

En el ámbito del análisis de datos cualitativos, tradicionalmente se ha prestado mucha atención a los textos, como entrevistas, grupos de discusión, documentos y diarios. Sin embargo, cada vez se reconoce más el papel de los datos no textuales -en concreto, las imágenes, el audio y el vídeo- por su capacidad de ofrecer perspectivas ricas, complejas y profundas que complementan y amplían nuestra comprensión derivada de los datos textuales. Los datos no textuales proporcionan un punto de vista único desde el que los investigadores pueden profundizar en las experiencias vividas, las prácticas culturales, las interacciones sociales y los relatos personales de los participantes.

Comprender las experiencias vividas

Uno de los principales puntos fuertes de los datos no textuales es su capacidad para captar la riqueza y complejidad de las experiencias vividas. Los vídeos pueden grabar las acciones e interacciones de los participantes en su entorno natural, proporcionando una visión no filtrada de su mundo. Las imágenes, ya sean fotografías o dibujos, pueden encapsular emociones, matices culturales y significados personales que pueden ser difíciles de expresar con palabras. Las grabaciones de audio, con su atención a las inflexiones de voz, las pausas y la tonalidad, pueden revelar sentimientos o actitudes subyacentes que los datos textuales podrían pasar por alto. Estas formas de datos captan el mundo tal y como lo viven directamente los participantes, lo que proporciona al investigador una comprensión más completa de sus perspectivas.

Datos no verbales y contextuales

Los datos no textuales también pueden captar información no verbal y contextual. Por ejemplo, los datos de vídeo pueden registrar el lenguaje corporal, las expresiones faciales, los gestos y las disposiciones espaciales, ofreciendo capas adicionales de significado. Los datos de imagen pueden representar ideas complejas, conexiones o sentimientos de una forma condensada e inmediata que el texto no siempre puede lograr. Los datos de audio pueden revelar elementos como el tono, el volumen, el ritmo o los silencios, añadiendo profundidad a nuestra comprensión de la comunicación verbal. Esta información no verbal y contextual proporciona a menudo información crucial sobre dinámicas sociales, relaciones de poder, prácticas culturales o experiencias personales.

Investigación participativa

Los datos no textuales también abren nuevas posibilidades para la investigación participativa. Los participantes pueden participar en la creación de vídeos, imágenes o grabaciones de audio, lo que les da un mayor control sobre qué y cómo se representan sus experiencias. Técnicas como la fotovoz, los videodiarios o la audiodescripción involucran a los participantes de forma creativa, lo que puede empoderarles y facilitar una autorreflexión más profunda. Estos métodos pueden generar datos que tengan un significado personal para los participantes y ofrezcan una visión única de sus realidades vividas.

Comunicación de los resultados de la investigación

Por último, los datos no textuales pueden mejorar la comunicación de los resultados de la investigación. Los vídeos, imágenes y clips de audio pueden incorporarse a presentaciones, informes o publicaciones, haciendo que los resultados sean más accesibles, atractivos e impactantes. Pueden ayudar a "mostrar" en lugar de "contar", permitiendo al público ver, oír y sentir el contexto de la investigación y las experiencias de los participantes. Esto puede ser especialmente eficaz para transmitir cuestiones complejas o emotivas, fomentar la empatía y facilitar el diálogo.

Con todo esto en mente, veamos las distintas formas de datos no textuales con las que probablemente se encontrará un investigador cualitativo.

Datos de vídeo

Los gestos, el lenguaje corporal y las expresiones faciales son componentes importantes del análisis de la interacción social. La observación de los movimientos cotidianos en lugares públicos requiere una comprensión de las relaciones espaciales entre objetos y personas. La acción social conjunta en rituales culturales como ceremonias religiosas y representaciones de ballet tiene en cuenta la temporalidad, ya que los interactuantes se mueven a la vez. Estos y otros ejemplos ilustran la recogida y presentación de datos de vídeo en la investigación.

¿Cómo se utilizan los vídeos en la investigación cualitativa?

Si utilizas vídeos en un proyecto de investigación que recoge datos de entrevistas o grupos de discusión, es posible que grabes estas interacciones para obtener perspectivas de los participantes en la investigación. En la mayoría de los casos, basta con transcribir las expresiones de los vídeos a texto para analizar los datos.

Sin embargo, también puede interesarle grabar cómo interactúan las personas entre sí. Sus gestos, expresiones faciales, postura corporal, proximidad a los demás y muchos otros factores pueden analizarse visualmente mediante el análisis de vídeo.
Un ejemplo de este tipo de investigación que implica el estudio de datos de vídeo incluye el análisis de contenidos generados por los usuarios en plataformas como YouTube y Vimeo para comprender cómo los creadores intentan hacer llegar su mensaje a su audiencia. El análisis de grabaciones de vídeo en línea puede contrastar con el análisis de programas de televisión para ofrecer una idea de cómo ha evolucionado el desarrollo de las prácticas de presentación de un medio a otro.

En otros contextos, el análisis del contenido de los vídeos en situaciones sanitarias puede examinar no sólo los mensajes que los médicos transmiten a pacientes y colegas, sino también cómo se sitúan y actúan en relación con quienes les rodean. Tal vez adopten una actitud más afectuosa, como la de acercarse más a los pacientes que necesitan apoyo emocional. Por el contrario, pueden mostrarse más distantes con el personal de enfermería y otros médicos, situándose lejos o de pie mientras otros están sentados en reuniones o conversaciones informales.

Este tipo de ejemplos ponen de manifiesto las limitaciones de un enfoque puramente textual del análisis de datos cualitativos. Por ello, analizar el vídeo y presentar el segmento de vídeo adecuado cuando se comparte una teoría novedosa pueden ser habilidades importantes en la investigación en ciencias sociales.

¿Qué es el análisis de datos de vídeo?

Los investigadores se dedican al examen y la interpretación sistemáticos de grabaciones de vídeo para generar ideas y comprender los fenómenos investigados. El análisis de datos de vídeo es un método valioso para captar y analizar datos ricos y complejos que van más allá de lo que se puede obtener con métodos de investigación basados exclusivamente en texto.

Los datos de vídeo suelen transcribirse a formato de texto para facilitar su análisis. Sin embargo, las transcripciones no se limitan a registrar las palabras pronunciadas entre los interlocutores de un vídeo. La transcripción también implica la creación de un registro escrito de los aspectos no verbales del vídeo, incluidos los gestos, las expresiones faciales y las señales del entorno. Este enfoque más integrador de la transcripción facilita la codificación y el análisis de los datos. Por otra parte, los programas informáticos de análisis de datos cualitativos como ATLAS.ti también permiten codificar directamente los datos de vídeo, lo que permite un examen más matizado de los datos.

A continuación, los investigadores organizan los datos de vídeo o texto en unidades manejables, como segmentos de vídeo, episodios o eventos. Estas unidades suelen definirse en función de las preguntas de investigación, los objetivos o los temas relevantes que surgen de los datos. Por ejemplo, supongamos que el proyecto de investigación trata de identificar las expresiones faciales básicas en una situación determinada. En ese caso, la unidad de análisis puede reducirse a meros momentos de la interacción representados por segmentos de datos de vídeo. Por otro lado, si un investigador estudia cómo cambian las expresiones faciales de las personas a lo largo del tiempo, el análisis de los datos de vídeo puede centrarse en episodios más amplios de interacción (por ejemplo, una sola entrevista o la observación de toda una clase).

A continuación, el investigador etiqueta segmentos de los datos de vídeo o texto con etiquetas descriptivas o interpretativas denominadas códigos. Los investigadores identifican patrones, temas o categorías en los datos y asignan códigos apropiados para captar el significado o la importancia de esos segmentos. Con el software de análisis de datos cualitativos, la codificación puede hacerse manualmente o, en el caso de ATLAS.ti, con el uso de herramientas automatizadas para identificar segmentos útiles de datos de texto.

Una vez que los datos están suficientemente codificados, los investigadores los analizan para identificar relaciones, patrones y temas en las grabaciones de vídeo. Exploran los datos para comprender mejor la pregunta u objetivo de la investigación y extraer conclusiones significativas. Este análisis a menudo implica procesos iterativos de comparación, contraste y refinamiento de códigos y temas.

Imágenes como datos cualitativos

En la investigación cualitativa, las imágenes pueden servir como una potente herramienta para comprender las experiencias humanas, los comportamientos, las dinámicas sociales y los fenómenos culturales. Proporcionan una lente alternativa a través de la cual ver el mundo, ofreciendo una perspectiva rica en matices que los datos textuales a veces no logran captar. El uso de imágenes en la investigación puede incluir fotografías, dibujos, diagramas, mapas o cualquier otro material visual que pueda ayudar a los investigadores a comprender mejor su tema de interés.

Recopilación de imágenes

La recopilación de datos de imágenes implica la creación de imágenes como parte del proceso de investigación o el uso de imágenes preexistentes. En el primer caso, los investigadores o los participantes pueden tomar fotografías, hacer dibujos o generar otros materiales visuales durante el estudio. Este método puede ofrecer una fuente de datos especialmente rica porque el acto de crear una imagen puede hacer aflorar pensamientos, emociones y perspectivas subconscientes.

Por otra parte, las imágenes preexistentes pueden incluir desde fotografías históricas hasta imágenes de redes sociales, anuncios y obras de arte. La clave aquí es asegurarse de que estas imágenes sean relevantes para la pregunta de investigación y puedan aportar ideas significativas.

Al recopilar datos de imágenes, es fundamental mantener una postura ética. Si va a tomar fotografías o utilizar imágenes de otros, tenga en cuenta las cuestiones de privacidad, obtenga los permisos necesarios y mantenga el anonimato de las personas si es necesario.

Análisis de imágenes

El análisis de imágenes en la investigación cualitativa implica el examen y la interpretación cuidadosos de los datos visuales para discernir patrones, temas y significados. Los investigadores suelen emplear un proceso de dos fases: descripción e interpretación.

En la fase de descripción, los investigadores documentan meticulosamente los detalles físicos de la imagen, como su color, tamaño, forma y los sujetos u objetos que contiene. Esta fase es puramente observacional, en la que los investigadores proporcionan un relato fáctico de lo que está presente en la imagen. Estos detalles descriptivos pueden anotarse en notas, y los programas informáticos de análisis cualitativo de datos como ATLAS.ti facilitan aún más el análisis de las imágenes, ya que éstas pueden visualizarse y cualquier segmento de la imagen puede seleccionarse y codificarse.

Durante la fase de interpretación, los investigadores profundizan, intentando comprender el significado que hay detrás de los elementos visuales de la imagen. Pueden analizar la relación entre las distintas partes de la imagen, considerar el uso de símbolos, estudiar el contexto en el que se creó o se ve la imagen y reflexionar sobre sus propias respuestas a la imagen. En este caso, los investigadores suelen recurrir a teorías o marcos existentes para orientar su interpretación, que puede desarrollarse mediante la redacción de memorias y la codificación.

Dos marcos analíticos habituales para las imágenes son la semiótica, que estudia los signos y símbolos de la imagen, y el análisis del discurso, que examina la imagen en el contexto de las narrativas sociales y culturales.

Consideraciones sobre el análisis de imágenes

La incorporación de imágenes a la investigación cualitativa puede tener numerosas ventajas. Pueden proporcionar una gran cantidad de detalles y transmitir aspectos de la realidad que son difíciles de captar sólo con palabras, como emociones, estados de ánimo, atmósferas y conocimientos tácitos. Las imágenes pueden facilitar la expresión y el compromiso de los participantes, sobre todo cuando se abordan temas delicados, conceptos complejos o poblaciones con dificultades para la comunicación verbal.

Sin embargo, el uso de imágenes también presenta varios retos. El análisis puede llevar mucho tiempo y requiere un cierto nivel de conocimientos visuales. La interpretación de las imágenes es inherentemente subjetiva, y a veces pueden ser ambiguas o dar lugar a múltiples interpretaciones. Además, las diferencias culturales pueden influir en el modo en que se perciben e interpretan las imágenes, algo que los investigadores deben tener muy en cuenta en los estudios multiculturales.

Datos sonoros en la investigación cualitativa

¿En qué se diferencian los sonidos de las distintas variedades de una lengua? ¿Los pasajeros de un tren o un avión responden de forma diferente cuando el anuncio lo pronuncia un hombre o una mujer? ¿A partir de qué nivel de decibelios el ruido aleatorio se convierte en un problema e interrumpe el trabajo o las conversaciones de la gente?

Para responder a estas preguntas, los datos de audio ofrecen una fuente de información única y valiosa. Las grabaciones de audio permiten acceder a elementos como el tono, el ritmo, el volumen y las pausas, que pueden perderse en las transcripciones escritas. Los datos de audio pueden proceder de entrevistas, grupos de discusión y grabaciones naturalistas. También se pueden tomar datos de audio de fuentes de datos no tradicionales, como notas de voz, podcasts, música, etc. Profundicemos en la recopilación, el análisisy la interpretación de los datos de audio en la investigación cualitativa.

Recogida de datos de audio

Los datos de audio suelen recopilarse mediante dispositivos o aplicaciones de grabación. A menudo, los investigadores graban entrevistas y grupos de discusión en persona o a distancia. Sin embargo, los datos de audio también pueden recopilarse grabando entornos naturalistas, como reuniones, espacios públicos o eventos, para comprender la dinámica social, los patrones de comunicación o el paisaje sonoro ambiental. En determinados proyectos de investigación, se puede invitar a los participantes a que aporten diarios de audio o notas de voz, ofreciendo narraciones y reflexiones personales en su propio tiempo y espacio.

La consideración de la ética y el consentimiento es fundamental en la recogida de datos de audio. Los participantes deben estar plenamente informados sobre el proceso de grabación, cómo se utilizarán y almacenarán los datos y quién tendrá acceso a ellos. En las grabaciones naturalistas, puede ser necesario el consentimiento adicional de todas las personas presentes o del custodio del espacio, según el contexto y la normativa local.

Enfoques del análisis de audio

A diferencia de las imágenes o el texto, los datos de audio se basan en el tiempo y son secuenciales, lo que plantea retos y oportunidades únicos para el análisis. Los investigadores pueden elegir entre la transcripción literal, en la que el audio se convierte en texto para su análisis, o el análisis directo de los datos de audio, en el que la atención se centra más en los aspectos sonoros y auditivos.

En la transcripción, los datos de audio se transforman en texto, que luego puede codificarse y analizarse con métodos tradicionales de análisis cualitativo. La transcripción debe ser lo más detallada posible, captando no sólo lo que se dice sino también cómo se dice, incluidos matices como vacilaciones, risas, énfasis o solapamientos en la conversación. Sin embargo, la transcripción pierde inevitablemente ciertos elementos del audio original, como el tono, el acento o los ruidos de fondo.

El análisis directo de los datos de audio se centra en la experiencia auditiva. Los investigadores buscan patrones en los sonidos, los silencios, los tonos, los acentos, el ritmo o la cadencia. Este tipo de análisis puede ser especialmente valioso en estudios sociolingüísticos, análisis de conversaciones o investigaciones centradas en paisajes sonoros o elementos musicales. Escuchar y volver a escuchar el audio son pasos cruciales en este proceso.

Uso de herramientas informáticas

Existen varias herramientas informáticas que pueden ayudar a organizar, transcribir y analizar los datos de audio. Los programas informáticos de transcripción, como Express Scribe o Trint, pueden facilitar la conversión del habla en texto. Los programas de análisis de datos cualitativos como ATLAS.ti pueden importar y analizar archivos de audio directamente, permitiendo a los investigadores codificar y anotar dentro del archivo de audio, preservando así la riqueza sonora de los datos.

Además, los programas de edición de audio, como Audacity o Adobe Audition, pueden ser útiles para manipular datos de audio, aislar elementos sonoros específicos o analizar ondas sonoras. La representación sonográfica puede ofrecer una dimensión visual a los datos de audio, ayudando al reconocimiento de patrones o al análisis comparativo.

Triangulación y validación

Al igual que con otros tipos de datos, la triangulación puede emplearse para cotejar los resultados de los datos sonoros. Por ejemplo, los resultados del análisis de audio pueden compararse con datos textuales, visuales o de observación. También puede implicar el uso de diferentes marcos teóricos para interpretar los datos o que varios investigadores analicen los datos de forma independiente.

La validación en el análisis de audio puede ser todo un reto debido a la naturaleza subjetiva de la interpretación de los sonidos y el lenguaje hablado. La comprobación por parte de los miembros o la validación por parte de los encuestados, en la que la interpretación del investigador se verifica con los participantes, y el informe entre pares pueden ayudar a aumentar la fiabilidad y credibilidad de las conclusiones.