Organización de datos

La organización de datos consiste en reestructurar los datos brutos para facilitar el análisis y obtener información. Los datos recopilados suelen presentarse en formas voluminosas y no estructuradas, como grabaciones de grupos focales, notas de campo o transcripciones de entrevistas. En este capítulo se describe el proceso de transformación de estos datos brutos en un conjunto de datos organizados y significativos.

Organización de los datos

La organización de los datos es parte fundamental del proceso de investigación cualitativa. Consiste en ordenar sistemáticamente los datos recopilados para mejorar la comprensión, facilitar el análisis y develar perspectivas significativas.

Me viene a la mente la analogía de clasificar y archivar documentos en una oficina. Sin organización, tendríamos montones de papeles pero ninguna forma rápida de localizar la información necesaria. Del mismo modo, los datos desorganizados pueden convertir el proceso de investigación en una tarea ardua.

¿Por qué es importante organizar los datos?

Para comprender la necesidad de organizar los datos cualitativos hay que empezar por considerar los datos originales recopilados como materia prima. Considere los resultados de sus esfuerzos de recopilación de datos, tal vez voluminosas transcripciones de entrevistas, notas de campo detalladas, largos registros de observación o materiales audiovisuales.

Todos ellos son ricas fuentes de datos cualitativos pero, en su forma bruta, suponen un reto. Al igual que las piedras preciosas en bruto, estos datos ocultan su valor real bajo una apariencia tosca y no pueden analizarse directamente para obtener los resultados que buscamos.

Tomemos, por ejemplo, una grabación de audio de un grupo de discusión. La conversación captada en la grabación es una forma bruta de datos. Contiene numerosas ideas potenciales sobre el tema de investigación.

Sin embargo, puede ser difícil entenderla en su forma original. Puede que hablen varios participantes a la vez o que resulte difícil seguir el hilo de la conversación durante toda la grabación. La grabación de audio puede transformarse en una transcripción para desbloquear su valor, de modo que el texto pueda marcarse y codificarse para su análisis.

Este ejemplo subraya el principio fundamental de la gestión de datos cualitativos: los datos brutos deben procesarse antes de que puedan aportar información. Es como refinar un mineral para extraer un metal precioso. El proceso de refinamiento implica varias técnicas, como la transcripción, la reducción de datos y la codificación, que ayudan a destilar los elementos esenciales de los datos brutos.

La organización de los datos, por tanto, es un primer paso fundamental en el camino que lleva de la recopilación de datos al análisis y, finalmente, a la generación de perspectivas significativas. La organización, reducción y codificación meticulosas de los datos son los procesos esenciales que permiten a los investigadores navegar por la inmensidad de los datos recopilados.

El reto de la organización de datos

Aunque conceptos como la gestión coherente de las versiones de los archivos, las carpetas de archivos, la elección de una convención de nomenclatura de archivos y el mantenimiento de un diccionario de datos pueden parecer mundanos en relación con un análisis profundo de los datos de investigación, garantizar un formato coherente para la estructura de sus datos resultará inmensamente importante para su posterior clasificación y análisis. Al aplicar estas técnicas, se transforma la masa de datos en bruto, difícil de manejar y sin estructurar, en un conjunto de datos manejable y estructurado, listo para un análisis en profundidad.

¿Qué es un ejemplo de organización de datos?

Un excelente ejemplo de organización de datos en acción es la forma en que los investigadores manejan las notas de campo etnográficas. Inicialmente, estas notas pueden contener una mezcla de observaciones, citas directas, reflexiones personales e interpretaciones. Sin embargo, en bruto, pueden resultar difíciles de consultar.

Al organizar estas notas -tal vez por fecha, lugar o contenido temático-, los investigadores transforman esta mezcla en una forma más estructurada y analizable. Esta organización permite acceder más fácilmente a secciones específicas de las notas y facilita un análisis más sistemático.

¿Qué métodos utilizan los investigadores para organizar los datos?

La organización de los datos cualitativos puede adoptar diversas formas según el tipo de datos y los objetivos específicos de la investigación. Los métodos van desde la transcripción de datos audiovisuales hasta la creación de diagramas visuales para los datos observados.

La tecnología desempeña un papel fundamental en la organización de los datos cualitativos. La investigación etnográfica, por ejemplo, maneja notas de campo, transcripciones de entrevistas, imágenes de artefactos y memos reflexivos. En un estudio exhaustivo, estos archivos pueden resultar difíciles de manejar sin el uso de un sistema de versiones de archivos y sin un seguimiento de los nombres de los archivos para una organización rigurosa.

Otro método habitual es la reducción de datos, que consiste en condensarlos mediante técnicas como el resumen o la paráfrasis. Luego está la codificación, un proceso en el que los datos se categorizan y etiquetan, y que constituye un paso vital en la organización de datos cualitativos. Este último se abordará con más detalle más adelante en esta guía.

En general, el método elegido pretende transformar los datos brutos no estructurados en un conjunto de datos manejable y sistemático, preparado para un análisis más profundo. Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de la organización de los datos en la investigación cualitativa, ya que constituye la columna vertebral de un análisis de datos eficiente y eficaz.

Reducción de datos

La reducción de datos en la investigación cualitativa es otro proceso fundamental y polifacético. Consiste en transformar los datos cualitativos brutos en una forma más digerible, centrada y estructurada. A medida que aumenta el tamaño de los datos, el análisis de conjuntos de datos puede llevar más tiempo del necesario. Al condensar, clasificar y categorizar los datos, los investigadores pueden hacer más comprensibles grandes cantidades de datos sin perder la esencia de la información.

La naturaleza iterativa de la reducción de datos

El proceso de reducción de datos no es un hecho aislado que ocurre en un momento determinado. Por el contrario, es iterativo y continuo, comienza en cuanto se inicia la recogida de datos y evoluciona a lo largo del proyecto de investigación. A medida que los investigadores se sumergen en los datos, empiezan a identificar, destacar y extraer información crucial y segmentos significativos.

Al mismo tiempo, disciernen y descartan elementos que pueden no contribuir significativamente a sus objetivos de investigación. Este proceso continuo de reducción de datos es como esculpir una escultura, donde el exceso de material se elimina progresivamente para revelar la forma y los detalles de la pieza final.

Métodos de reducción de datos

En la reducción de datos se emplean diversas técnicas. Los investigadores pueden parafrasear largas narraciones para centrarse en los puntos clave o las ideas principales y aclarar los conceptos subyacentes. Los investigadores también pueden crear resúmenes breves de transcripciones largas para captar lo esencial de las discusiones. El objetivo de estas estrategias es reducir el volumen de datos sin comprometer la integridad de su contenido.

La reducción de datos también implica clasificar y categorizar los datos en temas, tópicos o patrones emergentes. Este proceso es similar a la clasificación de las piezas de un rompecabezas en grupos basados en características similares. Mediante este método, los investigadores pueden filtrar y condensar los datos, destilando los puntos principales que son representativos del conjunto de datos más amplio.

Garantizar la precisión en la reducción de datos

En la reducción de datos hay que mantener un delicado equilibrio. Aunque el objetivo es crear un conjunto de datos condensado y manejable, los investigadores deben actuar con cautela para evitar simplificar en exceso o tergiversar los datos. A pesar de la necesidad de condensación, es esencial mantener la riqueza y profundidad de los datos cualitativos. Por este motivo, los investigadores deben revisar con frecuencia los datos brutos. Este proceso iterativo de validación ayuda a cotejar los datos reducidos para garantizar que conservan su significado, contexto y sutilezas originales. Los programas informáticos de análisis de datos cualitativos, como ATLAS.ti, permiten volver fácilmente a cualquier parte específica de los datos brutos mientras se realiza la reducción y el análisis de los datos.

Además, es fundamental que los investigadores sean reflexivos durante la reducción de datos y reconozcan sus sesgos e influencias en los datos. Discutir regularmente el proceso de reducción de datos con compañeros o supervisores también puede servir como forma de validación, mejorando la calidad de los datos reducidos.

El resultado de la reducción de datos

La culminación del proceso de reducción de datos es un conjunto de datos menos voluminosos y estructurados de forma que sean más susceptibles de análisis posteriores. Piense en este conjunto de datos como en un árbol cuidadosamente podado, del que se han eliminado las ramas no esenciales para dejar al descubierto la estructura central. Este proceso mejora la visibilidad de las partes significativas y sus relaciones, lo que permite un análisis más eficaz.

Y lo que es más importante, el conjunto de datos estructurados, al igual que un árbol bien podado, mantiene la esencia y la integridad de los datos brutos originales. Sirve de base para extraer ideas, conclusiones y recomendaciones significativas del estudio de investigación cualitativa y prepara el terreno para la siguiente fase del proceso de investigación: la codificación de los datos.

Codificación de datos

La siguiente sección de esta guía abordará la codificación, que es otra forma de organización de datos. Se menciona aquí porque, aunque a veces está más cerca del desarrollo de teorías que de los procesos más mecánicos de organización de datos, cumple una función similar al tomar el desorden de los datos brutos y darle estructura hasta el punto en que el análisis es posible.