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Parte 1: Conceptos básicos o Parte o 3: Presentación de datos cualitativos

Tratamiento de datos cualitativos

La investigación cualitativa maneja todo tipo de datos. El mayor reto es que la mayor parte de la recogida de datos cualitativos genera datos no estructurados que requieren una organización previa al análisis de los datos. Quizás lo que hace más engorrosa esta tarea es que se puede decir que es una de las partes menos atractivas o emocionantes de la investigación cualitativa. Al fin y al cabo, los investigadores cualitativos suelen estar ansiosos por dedicarse a la recogida de datos cualitativos y a la búsqueda de ideas clave a través del análisis de datos cualitativos.

La investigación cualitativa proporciona una maraña de datos que los investigadores deben organizar antes del análisis cualitativo.

Esta sección explora el concepto de organización de los datos cualitativos como paso previo al análisis. Sin esta organización, el análisis de los datos y la comunicación de los resultados de la investigación resultarán difíciles, si no imposibles.

Recopilación y análisis de datos cualitativos

Los datos cuantitativos vienen naturalmente acompañados de un valor y una estructura para organizar los valores. Cuando buscamos la población de Nueva York y la de Tokio, es probable que tengamos en mente una tabla en la que se alinean las ciudades con sus recuentos de población asociados. Los elementos de la tabla periódica se organizan por peso atómico, mientras que las puntuaciones de los críticos y la recaudación total de taquilla miden la "calidad" de las películas.

Por esta y otras razones, los datos cuantitativos son más fáciles de recopilar y analizar, ya que el uso de valores numéricos nos permite determinar si una película es "mejor" que otra o qué ciudades crecen más rápido. Los números son intuitivos; incluso cuando los enfoques cuantitativos se vuelven más complicados, la suposición fundamental de que los valores numéricos pueden proporcionar un sentido de medida significa que la investigación cuantitativa puede arrojar datos fácilmente accesibles.

En cambio, los datos cualitativos pueden ser más difíciles de medir y organizar. Obsérvese que las puntuaciones proporcionadas por los críticos de cine y los beneficios de las salas de cine pueden proporcionar un sentido numérico de qué películas se consideran mejores o más populares que otras. Este sentido conlleva la suposición de que las películas malas están mal valoradas por los críticos y no atraen a un público suficientemente grande de cinéfilos. Sin embargo, ninguna de las dos medidas llega a la esencia de lo que es una buena película, si es que puede definirse.

Imaginemos grupos de discusión o métodos de investigación cualitativa que impliquen una interacción dinámica entre múltiples participantes en la investigación. En todos los contextos, salvo en los más estructurados, rara vez hay un orden predecible de oradores o actores. Como resultado, la transcripción resultante o el conjunto de notas de campo pueden estar ordenados inicialmente sólo por el tiempo (es decir, el orden cronológico de los acontecimientos captados por la recopilación de datos). Puede que no estén ordenados de forma que permitan diversas formas de análisis de datos cualitativos. En pocas palabras, cualquier dato de investigación recogido a partir de métodos cualitativos requerirá a menudo cierta reorganización o reestructuración.

Como ya se ha mencionado, esta parte del proceso de investigación puede no ser tan glamurosa como la recogida o el análisis de datos. Sin embargo, extraer ideas útiles de los datos analizados es un reto importante si no se pone orden en los datos.

¿Cómo se gestionan los datos cualitativos?

La gestión de datos cualitativos consiste en ordenar todos los datos que se recopilan en un estudio cualitativo para que la organización y el análisis cualitativo sean factibles e incluso fáciles. El objetivo de una gestión eficaz de los datos cualitativos es hacer que los segmentos de datos útiles para obtener información procesable sean fácilmente comprensibles y se puedan buscar para el análisis de datos y la presentación al público de la investigación.

La gestión de datos cualitativos comienza con un desorden. Puede arrojar todos los datos de su investigación en una carpeta que represente su proyecto de investigación. Aunque cada transcripción de entrevista, cada conjunto de notas de campo y cada memorándum constituyan su propio archivo, ¿dispone su proyecto de la estructura necesaria para dar sentido a la información procedente de los datos?

En esta parte se ofrecen consejos sobre la gestión de datos cualitativos que pueden parecer evidentes, pero que resultarán esenciales para las fases más sustantivas de la organización de los datos que conducen al análisis de los mismos. Al proporcionar la estructura básica para los datos recopilados en el estudio, se puede preparar el proyecto para la identificación eficaz de temas y perspectivas que puedan informar la investigación.

Desarrollo de un sistema de codificación para organizar los datos

Una parte fundamental de la gestión de datos cualitativos consiste en crear un sistema de "códigos" o "etiquetas" para asignar a los segmentos de datos. Estos códigos pueden basarse en temas, conceptos, ideas o frases que surjan de los datos. El proceso de codificación facilita un mayor nivel de organización, permitiendo a los investigadores categorizar y segmentar sus datos para un análisis más profundo. Los investigadores pueden seguir varias estrategias para desarrollar un sistema de codificación, como crear códigos a priori basados en la bibliografía o las teorías existentes y códigos in vivo que surgen directamente de los propios datos. Además, los investigadores pueden considerar diversas técnicas de codificación, como la codificación abierta, la codificación temática o la codificación basada en el discurso, en función de la metodología y la pregunta de investigación que se persiga.

Creación de un plan de gestión de datos

Antes incluso de comenzar la recogida de datos, los investigadores pueden beneficiarse considerablemente de la elaboración de un plan de gestión exhaustivo para todos sus archivos de datos. Este plan debe abordar cómo se recopilarán los datos, cómo se garantizará la confidencialidad de los datos, cómo se organizarán los datos durante la investigación (por ejemplo, por método de recopilación de datos o por tipo de datos), cómo se almacenarán los datos y se realizarán copias de seguridad para evitar su pérdida, y cómo se eliminarán los datos después del proyecto, si es necesario. Este plan actúa como una hoja de ruta para el proceso de investigación, asegurando que los investigadores sigan siendo coherentes y eficientes en la gestión de sus datos.

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¿Cómo se organizan y clasifican los datos cualitativos?

Otra forma de pensar en la necesidad de la gestión de datos cualitativos es recordar que sus datos recién recogidos son datos en bruto. Los métodos cualitativos suelen producir datos brutos que, por sí solos, no pueden analizarse sistemáticamente ni convertirse en resultados de investigación rigurosos. Una grabación de audio de un grupo de discusión, por ejemplo, debe convertirse en una transcripción para que el texto pueda marcarse y codificarse para el análisis.

Reducción de datos

En el ámbito de la investigación cualitativa, el proceso de reducción de datos desempeña un papel fundamental en la transformación de los datos cualitativos brutos en una forma más manejable y concentrada. Se trata esencialmente de hacer más comprensibles cantidades ingentes de datos sin perder la esencia de la información.

La reducción de datos comienza en cuanto se empiezan a recopilar. A medida que el investigador se sumerge en los datos, empieza a identificar y resaltar la información crítica, a extraer segmentos significativos y a descartar datos que pueden no contribuir significativamente a sus objetivos de investigación. Se trata de un proceso iterativo que evoluciona a lo largo de todo el proyecto de investigación, desde las fases iniciales de la recogida de datos hasta las fases finales de su análisis.

Los métodos típicos de reducción de datos incluyen parafrasear narraciones extensas, resumir las ideas principales o crear resúmenes breves de transcripciones largas. Este proceso también implica clasificar y categorizar los datos en temas, tópicos o patrones que empiezan a surgir. Básicamente, se trata de filtrar y condensar los datos en puntos clave que sean representativos del conjunto de datos más amplio.

Sin embargo, los investigadores deben tener cuidado al reducir los datos para asegurarse de que no los simplifican en exceso ni los tergiversan. A pesar de la necesidad de condensar el conjunto de datos, es importante mantener la riqueza y profundidad de los datos cualitativos. Por este motivo, los investigadores deben revisar con frecuencia sus datos brutos para cotejarlos y asegurarse de que los datos reducidos conservan su significado y contexto originales.

El resultado final del proceso de reducción de datos es un conjunto de datos seleccionados que no sólo es menos voluminoso, sino que también está estructurado de forma que facilita el análisis posterior. Este conjunto de datos se convierte entonces en la base para extraer ideas, conclusiones y recomendaciones significativas del estudio de investigación cualitativa.

Codificación de datos cualitativos

Un paso fundamental en la organización de los datos cualitativos para su análisis es el proceso de codificación. En esencia, la codificación consiste en categorizar y etiquetar segmentos de datos con etiquetas que representen su significado y contenido. De este modo, no sólo se condensan los datos, sino que se les da un manejo conceptual, transformando así los datos brutos en unidades analizables.

Aunque existen muchos métodos de codificación, muchos investigadores cualitativos suelen empezar con la codificación abierta, en la que el investigador lee los datos y asigna códigos basados en el contenido de cada segmento. Estos códigos pueden ser una palabra, una frase o una oración que capte con precisión la esencia de ese fragmento de datos. Durante esta fase, el investigador suele dejar que los datos dicten los códigos, en lugar de imponer categorías preexistentes. De este modo se garantiza la autenticidad y riqueza de los datos.

A medida que avanza la codificación, los códigos similares pueden agruparse en temas o categorías. Esto ayuda a estructurar más los datos y permite que empiecen a surgir relaciones entre los distintos códigos y temas. A lo largo del proceso de codificación, los investigadores pueden encontrar beneficioso crear un libro de códigos, que es una lista de todos los códigos y sus definiciones. Esto garantiza la coherencia de la codificación, especialmente cuando hay varios codificadores implicados en el proyecto de investigación.

Es importante recordar que la codificación es un proceso iterativo que a menudo requiere varias rondas de revisión de los datos y el perfeccionamiento de los códigos. A medida que el investigador se familiariza con los datos, puede profundizar en su comprensión, lo que da lugar a revisiones y perfeccionamientos de la estructura de codificación. El producto final de la codificación puede ser un conjunto de temas, categorías y subcategorías que pueden utilizarse para el análisis y la interpretación posteriores. En última instancia, la codificación es el vínculo crítico entre la recogida de datos y el análisis significativo en la investigación cualitativa.

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Índice de contenidos

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Parte 1: Conceptos básicos

La guía definitiva de la investigación cualitativa

Guía definitiva de la investigación cualitativa - Parte 2: Tratamiento de datos cualitativos