Razonamiento y análisis inductivos

Si realiza una investigación inductiva, obtendrá una teoría a partir de sus observaciones. Un estudio cuantitativo puede seguir un análisis inductivo para corroborar una observación y generalizar su teoría a una población.

El razonamiento inductivo es un enfoque analítico que consiste en proponer una teoría más amplia sobre el tema de investigación a partir de los datos que utiliza en su estudio. El razonamiento inductivo es un enfoque ascendente en el que los investigadores construyen conocimientos y proponen nuevas teorías que surgen de los datos.

El razonamiento inductivo y deductivo van de la mano para permitir a los investigadores desarrollar una comprensión teórica del mundo humano y social. Veamos más de cerca el concepto de razonamiento inductivo y cómo se aplica a la investigación y en ATLAS.ti.

Lógica inductiva

Cuando la gente hace observaciones específicas sobre un fenómeno particular y saca conclusiones basadas únicamente en la sustancia de esas observaciones, se involucran en una forma de razonamiento llamada lógica inductiva. Esas conclusiones pueden servir como teoría de trabajo hasta que otras observaciones específicas desafíen o contradigan su comprensión.

En ese momento, deben seguir desarrollando su comprensión hasta llegar a una conclusión más profunda y coherente que dé cabida a sus observaciones ampliadas del mundo. En última instancia, el método inductivo pretende construir una teoría que explique las relaciones entre los conceptos o fenómenos estudiados.

Ejemplos de razonamiento inductivo

El razonamiento inductivo resulta más fácil de entender como un enfoque ascendente de la lógica. Por poner un ejemplo de la vida cotidiana, si uno viera un gato, se diera cuenta de que tiene cola y se encontrara con otras criaturas que también la tienen, podría llegar a una conclusión generalizada por referencia inductiva basada en sus observaciones: todos los animales con cola son gatos.

Obviamente, esto no significa que la teoría propuesta sea el final del proceso de razonamiento inductivo. Pueden encontrar un perro con cola, pero difícilmente podrían llamarlo gato.

En consecuencia, la teoría que han desarrollado a partir de la experiencia previa podría proporcionar una explicación mejor. Esa persona tendría que realizar nuevas observaciones de gatos y perros para hacer otra inferencia inductiva: los gatos y los perros tienen cola, pero los gatos tienen garras más afiladas. El ciclo del razonamiento inductivo puede así continuar indefinidamente para identificar patrones y desarrollar teorías más sólidas.

Otro ejemplo famoso es el del cisne negro. Se puede concluir inductivamente que todos los cisnes son blancos si hasta ahora sólo se han observado cisnes blancos.

Esta teoría debe descartarse cuando se encuentra un cisne negro. Entonces hay que revisar la teoría para tener en cuenta la nueva observación.

¿Qué es el razonamiento inductivo?

El papel del razonamiento inductivo en la investigación no siempre resulta evidente si sólo se considera la investigación experimental como un medio para desarrollar teorías. La investigación experimental depende del razonamiento deductivo para confirmar o refutar una teoría existente, mientras que el razonamiento inductivo está más asociado a las observaciones y las entrevistas.

La observación y la lógica inductiva son más apropiadas en investigaciones en las que la teoría existente no está suficientemente desarrollada o no lo está en absoluto, lo que obliga a los investigadores a desarrollar una explicación inductiva sobre el fenómeno que estudian.

Especialmente en la investigación en ciencias sociales, es imposible llegar a una conclusión necesariamente definitiva en el proceso de razonamiento inductivo. El conocimiento está siempre en constante desarrollo gracias a la investigación.

Objetivo del razonamiento inductivo

Los objetivos del enfoque inductivo son construir teorías a partir de un conjunto de datos que permitan a los investigadores hacer una afirmación general sobre un fenómeno y, al mismo tiempo, abrir nuevas líneas de indagación para futuras investigaciones.

También es importante señalar que la investigación inductiva no tiene por qué ser independiente de la teoría existente. El proceso de investigación siempre requiere conexiones con la bibliografía existente para organizar y generar conocimiento. El principio fundamental a la hora de aplicar el razonamiento inductivo a su investigación es que las inferencias que establezca procedan de los datos que analice.

¿El análisis inductivo es cualitativo o cuantitativo?

El razonamiento inductivo suele asociarse a la investigación cualitativa, cuyo objetivo es examinar contextos, procesos o significados que no son fácilmente cuantificables. El análisis cuantitativo, en cambio, tiende a basarse en el razonamiento deductivo para poner a prueba las teorías existentes y sugerir cuándo el conocimiento establecido requiere un mayor desarrollo.

Dicho esto, las habilidades de razonamiento inductivo pueden utilizarse con métodos cuantitativos para formar hipótesis basadas en los datos. La premisa importante de un enfoque inductivo es que las proposiciones y teorías se generan a partir de los patrones de un fenómeno en un cuerpo de datos concreto.

Frecuencias y temas

Los patrones que se dan en abundancia en las observaciones o entrevistas pueden ser útiles para elaborar una teoría. Además, los investigadores cualitativos también pueden identificar patrones que aparecen sólo una o dos veces pero que arrojan una luz importante sobre el fenómeno estudiado.

ATLAS.ti, por ejemplo, tiene herramientas como la Nube de Palabras para contar la frecuencia de las palabras. Si utiliza una transcripción de un discurso, puede emplear la herramienta Nube de Palabras y aplicar el razonamiento inductivo para llegar a una conclusión lógica sobre los patrones de discurso de un orador basándose en las palabras que utiliza con más frecuencia.

Razonamiento inductivo frente a deductivo

La investigación deductiva e inductiva son enfoques contrastados pero complementarios utilizados en el trabajo científico. Para aclarar la diferencia, los enfoques deductivos examinan las inferencias teóricas de arriba abajo, mientras que los métodos inductivos pretenden generar inferencias teóricas de abajo arriba. En otras palabras, el razonamiento deductivo trabaja con hechos actuales, mientras que el inductivo busca crear un nuevo conjunto de hechos.

Los perros y los gatos

Volviendo al ejemplo de los perros y los gatos, un ejemplo de inferencia deductiva sería la que parte de la conclusión de que todos los gatos tienen cola y garras afiladas. Como resultado, si alguien encuentra un animal con cola y garras afiladas, puede emplear un razonamiento deductivo basado en la conclusión anterior para llamar gato a ese animal. Naturalmente, cuanto más refinadas sean las teorías empleadas, más podrá confiar un investigador en el razonamiento deductivo.

Los dos enfoques no se excluyen mutuamente y pueden combinarse en un mismo estudio científico. Por ejemplo, se puede construir un sistema de códigos partiendo de algunos conceptos derivados deductivamente, que se enriquecen a lo largo del proceso de análisis con códigos que se desarrollan a partir de los datos inductivamente. En este sentido, tanto el razonamiento inductivo como el deductivo contribuyen al análisis de su investigación.

Puede utilizar el Gestor de Códigos en ATLAS.ti para diferenciar entre los dos conjuntos de códigos para organizar enfoques inductivos y deductivos en el mismo proyecto. Los colores y los grupos de códigos pueden ayudarle a distinguir entre los diferentes tipos de códigos que utiliza para llevar a cabo su análisis.

Para proyectos de investigación más complejos, los códigos inteligentes también pueden facilitar la organización de su investigación identificando segmentos de datos que cumplen un cierto conjunto de criterios basados en sus códigos.

El enfoque inductivo en el proceso de investigación

El proceso de investigación puede dividirse a menudo en recogida y análisis de datos. En la investigación cualitativa, la codificación suele ser el paso intermedio que facilita el análisis, haciéndole avanzar en la elaboración de conclusiones y explicándolas mediante teorías.

Recogida de datos

El razonamiento inductivo puede aplicarse a la mayoría de los métodos de recogida de datos. Dicho esto, los métodos de investigación cualitativa que requieren observaciones o interacciones con los participantes en la investigación permiten al investigador emplear el razonamiento inductivo durante la recogida de datos.

Imaginemos un proyecto de entrevistas para determinar los efectos del uso de las redes sociales. En las entrevistas iniciales con las personas, el investigador puede observar que muchos encuestados mencionan efectos físicos como la fatiga visual o la falta de sueño. Cuando el investigador cree que existe una conexión, puede ajustar las preguntas que hace a los encuestados para encontrar más pruebas de esta relación causal.

Del mismo modo, con las observaciones, un investigador emplea el razonamiento inductivo cuando observa algo que ocurre con frecuencia. Por ejemplo, puede observar que las personas que utilizan teléfonos inteligentes en público tienden a tener más accidentes (por ejemplo, chocar con otras personas o tropezar con objetos). Como resultado, pueden ajustar sus observaciones yendo a lugares concurridos donde es más probable que las personas que utilizan teléfonos inteligentes sufran más accidentes.

Codificación

Un enfoque de razonamiento inductivo para el análisis de datos cualitativos requiere observar el proyecto para identificar segmentos clave de datos que, en última instancia, servirán como premisas para el desarrollo de la teoría. La teoría puede seguir desarrollándose tras identificar patrones y ajustar el enfoque para buscar más pruebas o excepciones a esos patrones.

En ATLAS.ti, el proceso para emplear un enfoque inductivo comienza mirando sus datos. ¿Qué patrones parecen aparentes? ¿Qué aparece en los datos? ¿Qué instancias de los datos parecen más relevantes para su investigación?

Asigne a cada patrón una etiqueta breve pero descriptiva que forme uno de sus códigos. Los códigos son breves porque ayudan a resumir segmentos grandes para una comprensión rápida o para categorizar segmentos discretos en áreas separadas de su proyecto de investigación.

Estos códigos pueden crearse directamente en el Gestor de Códigos, o puede que le resulte más fácil crear códigos mientras lee los datos. Mientras lee su proyecto, puede crear nuevos códigos y aplicarlos a segmentos de datos que se denominan citas. Se puede decir que las citas que reciben el mismo código están relacionadas entre sí por el mismo patrón más amplio, estableciendo así conexiones entre diferentes segmentos de datos con el mismo código.

Como ejemplo de esta relación, imagine que está codificando un conjunto de documentos que contienen los horarios de las personas en la vida cotidiana. Estos horarios pueden mencionar actividades como "entrenamiento de tenis", "cita con el médico" y "noche de cine con la pareja". Al ver estos horarios, puede que desee aplicar códigos como "actividades divertidas" y "tareas importantes" a estos elementos para hacerse una idea de la frecuencia con la que se produce cada categoría de actividad en las rutinas diarias de las personas.

Autocodificación

Codificar los datos puede ser un proceso largo, pero necesario cuando se aplica el razonamiento inductivo a los datos de la investigación. Tradicionalmente, los investigadores codifican un documento, o fuente de datos, a la vez.

En ATLAS.ti, herramientas como la función de Búsqueda de Texto pueden acelerar el proceso de codificación permitiendo a los investigadores buscar una palabra o frase específica en su proyecto y codificar segmentos que contengan el término de búsqueda deseado. Si un código en particular puede ser representado por cierta palabra o frase, la herramienta de Búsqueda de Texto puede permitirle organizar los datos relevantes en un lugar para una codificación rápida y fácil. Puede utilizar la Nube de palabras para identificar inductivamente palabras o frases específicas y luego codificarlas utilizando la herramienta Búsqueda de texto.

La función de Búsqueda de Texto también funciona con el razonamiento deductivo, particularmente cuando las teorías existentes pueden asociarse con palabras o frases particulares que puede buscar en su proyecto. Sea cual sea el enfoque, ATLAS.ti puede ayudarle a ahorrar tiempo en la codificación de su investigación.

Análisis posterior de los datos

Una vez que sus datos han sido codificados, puede consultar el Gestor de Códigos para examinar qué códigos se han utilizado más. Esto le ayudará en el proceso de razonamiento inductivo identificando lo que ocurre más a menudo en sus datos.

No sólo puede aplicar el razonamiento inductivo a través de la aparición de códigos, sino también de la co-ocurrencia de códigos. Tenga en cuenta que las citas pueden contener varios códigos y que las citas con códigos diferentes pueden solaparse.

Cuando un texto se asocia a más de un código, esos códigos coocurren entre sí. Los investigadores pueden utilizar esa co-ocurrencia para inferir relaciones entre diferentes fenómenos.

ATLAS.ti tiene una herramienta llamada Análisis de Co-Ocurrencia de Códigos, donde puede examinar los códigos generados a través del razonamiento inductivo e identificar relaciones potenciales entre esos códigos. La tabla de Co-Ocurrencia de Códigos lista las frecuencias para diferentes pares de códigos que especifique en ATLAS.ti.

Extraer conclusiones

Los códigos basados en el razonamiento inductivo a menudo se reúnen en una teoría o marco. Puede fijarse tanto en los códigos que aparecen con frecuencia como en los que sólo aparecen una o dos veces para construir premisas para su teoría. Lo más importante es que las distintas partes de la teoría encajen de forma coherente y expliquen el fenómeno estudiado. La elaboración de conclusiones se basa en extraer primero conclusiones provisionales y luego verificarlas en los datos. Es posible que ajuste sus conclusiones a medida que encuentre ejemplos diferentes o pruebas que las desmientan. Este proceso iterativo contribuye a construir una teoría o marco significativo.

Las frecuencias de co-ocurrencia de códigos representan relaciones potenciales entre códigos que son potencialmente útiles para el desarrollo teórico. Los recuentos de frecuencia para los códigos y las co-ocurrencias de códigos pueden exportarse a Microsoft Excel utilizando las funciones de exportación de ATLAS.ti. Al exportar estos recuentos a una hoja de cálculo, los investigadores pueden realizar más análisis estadísticos de su proyecto. También se pueden realizar análisis estadísticos más complejos exportando todo el proyecto ATLAS.ti e importándolo a un software de análisis estadístico, como SPSS o R.

Investigación posterior

Una investigación más holística puede comenzar con métodos de investigación inductiva, pero debe considerar diferentes enfoques de investigación para comprender plenamente un concepto o fenómeno particular. Es posible que desee recopilar datos para la investigación deductiva con el fin de aplicar sus teorías desarrolladas a través del razonamiento inductivo a la nueva información, o puede buscar el razonamiento abductivo para ver su objeto de investigación de una manera completamente nueva. Sintetizar su investigación con un enfoque cuantitativo también puede ser útil si desea identificar cualquier generalización estadística en su investigación. Sin embargo, sea cual sea su investigación, puede beneficiarse de abordar sus preguntas de investigación desde múltiples ángulos.

Razonamiento abductivo

Aunque a menudo se discute el uso de enfoques deductivos frente a inductivos en la investigación, el razonamiento abductivo es el tercer tipo de razonamiento que también merece cierta atención.
El razonamiento abductivo se sitúa entre el inductivo y el deductivo. La abducción consiste en desarrollar un argumento a partir de la información disponible en los datos y, a continuación, verificar o profundizar en estos resultados inductivos remitiéndose a las teorías existentes. La relación entre los datos y la bibliografía sirve de base al análisis abductivo.

Utilizar la investigación cuantitativa

Las teorías construidas a partir del razonamiento inductivo pueden ir seguidas de investigación cuantitativa para confirmar la investigación mediante generalizaciones estadísticas. En general, cualquier investigación que emplee el razonamiento deductivo puede utilizarse para apoyar inferencias inductivas. Aun así, la investigación cuantitativa a escala es útil para confirmar la aplicabilidad de la teoría en grandes poblaciones o múltiples contextos.

Independientemente del razonamiento o la metodología empleados, toda buena investigación tiene la capacidad de generar, reforzar y ampliar la teoría cuando incorpora un análisis sólido y transparente. ATLAS.ti puede facilitar el proceso analítico de la investigación haciendo que el proceso de codificación sea más rápido e intuitivo para que los investigadores puedan dedicar más tiempo a reflexionar críticamente sobre su análisis y desarrollar teoría.