Tutorial del Producto

Análisis de Co-ocurrencia con ATLAS.ti

ATLAS.ti proporciona muchas herramientas que le permiten analizar sus datos codificados. En este artículo, explico cómo realizar un análisis de co-ocurrencia de código. Primero explico los operadores que necesita conocer, y luego le guío a través de algunos ejemplos y le muestro cómo puede visualizar los resultados y escribirlo todo en un informe.
Susanne Friese
Especialista en productos, formador y autor del libro "Análisis de Datos Cualitativos con ATLAS.ti"
  1. Introducción
  2. Uso del operador Dentro
  3. Uso del operador Encerrar
  4. Encontrar citas que se superponen
  5. Búsqueda de citas co-ocurrentes
  6. Ejecución de un Análisis de Co-Ocurrencia de Códigos
  7. Visualización de los Resultados
  8. Referencias

Introducción

Los operadores de proximidad analizan las relaciones espaciales (por ejemplo, distancia, incrustación, superposición, co-ocurrencia) entre los segmentos de datos codificados.

En primer lugar, explico algunos detalles técnicos con los que debe estar familiarizado cuando ejecute un análisis de co-ocurrencia de códigos. Para entender mejor lo que ocurre cuando se crea una tabla de co-ocurrencia de códigos, necesito explicar los operadores de proximidad que hay detrás de un análisis de co-ocurrencia.

Operadores de proximidad

La proximidad describe la relación espacial entre las citas. Las citas pueden estar incrustadas unas en otras; una puede encerrar a la otra, superponerse a la otra o ser superpuesta por la otra cita.

Figure 1: Proximity operators
Figura 1: Operadores de proximidad

Los operadores de proximidad difieren de los demás operadores en un aspecto importante. Al utilizar la herramienta de consulta, hay que tener en cuenta el lugar en el que se insertan en una consulta. Mientras que "A OR B" es igual a "B OR A", esto no ocurre con ninguno de los operadores de proximidad: "A CON B" no es igual a "B CON A". Al construir una consulta, introduzca siempre las expresiones en el orden en que aparecen en su manifestación en lenguaje natural.

Operadores de incrustación

Los operadores de incrustación describen las citas que están contenidas unas en otras y que están codificadas con determinados códigos.

Citas que están encerradas por citas: A encerrado por B (DENTRO DE) recupera todas las citas codificadas con A que están contenidas dentro de segmentos de datos codificados con B.

Citas que encierran citas: A ENCIERRA B recupera todas las citas codificadas con A que contienen citas codificadas con B.

Uso del operador Dentro

Supongamos que ha codificado una entrevista biográfica. Durante la entrevista, los encuestados han hablado de diferentes periodos de su vida. Todas estas secciones están codificadas. Dentro de esas secciones, entre otras cosas, han hablado del papel de la amistad. Esto también se ha codificado.

Ahora le interesa leer todo lo relacionado con la 'amistad' en el periodo de tiempo que se codificó con 'infancia'. Para encontrar esos segmentos, puede utilizar el operador DENTRO:

Amistad DENTRO Infancia.

Figure 2: An example for the use of the WITHIN operator
Figura 2: Ejemplo de utilización del operador DENTRO

Si ingresa Infancia DENTRO de Amistad, no encuentra nada, ya que tal constelación no existe.

Uso del operador Encerrar

Un ejemplo de uso del operador ENCERRAR es: Buscar todas las entradas del blog que contengan información sobre fuentes de felicidad:

Figure 3: An example for the use of the ENCLOSES operator
Figura 3: Ejemplo de utilización del operador ENCERRAR

Encontrar citas que se superponen

Los operadores de solapamiento describen las citas que se solapan entre sí:

Solapamiento (solapamiento de la cita al inicio): A SOLAPA B recupera todas las citas codificadas con A que solapan a las citas codificadas con B
Solapado por (las citas se solapan al final): A SOLAPADO por B recupera todas las citas codificadas con A que se solapan con las citas codificadas con B. Por ejemplo, la posibilidad de preguntar exactamente dónde se solapa un código A, un código B o viceversa es una opción viable cuando se trabaja con datos de vídeo en los que el orden de los acontecimientos suele ser más importante que en los datos de las entrevistas. Considere una situación en el aula. El profesor está en la pizarra explicando algo (A). Se abre la puerta y entra un alumno (B). ¿Continúa el profesor con la lección (A se superpone a B), o se dirige al alumno que entra (A se superpone a B)?

Por favor, tenga en cuenta que ATLAS.ti sólo puede recuperar las citas y no la intersección de los segmentos solapados, ¡ya que esto no es una cita! Esto se ilustra en la siguiente figura.

Figure 4: ATLAS.ti only retrieves quotations, not the overlapping area
Figura 4: ATLAS.ti sólo recupera las citas, no la zona de solapamiento

Búsqueda de citas co-ocurrentes

A menudo, cuando se explora la relación entre dos o más códigos, no le importa realmente si algo se solapa o está superpuesto por o está dentro de él o lo encierra. Si este es el caso, simplemente se utiliza el operador COOC. El operador de co-ocurrencia de código es un atajo para una combinación de los cuatro operadores de proximidad discutidos anteriormente, más el operador "Y". "Y" es un operador booleano, pero también encuentra la co-ocurrencia, es decir, todos los segmentos codificados que se solapan al 100%.

Figure 5: Five ways of how quotations can co-occur
Figura 5: Cinco formas de cómo las citas pueden co-ocurrir

El operador de co-ocurrencia más general es bastante útil cuando se trabaja con transcripciones. En las entrevistas, las personas suelen saltar hacia adelante y hacia atrás en el tiempo o entre contextos, por lo que a menudo no tiene mucho sentido utilizar los operadores específicos de incrustación o solapamiento. Sin embargo, con otros tipos de datos son bastante útiles. Piense en los datos de vídeo, en los que puede ser importante saber si la acción A ya estaba en marcha antes de que comenzara la acción B o viceversa. O si ha codificado secciones más largas en sus datos, como períodos de tiempo biográficos en la vida de una persona, y luego ha hecho una codificación más fina dentro de estos períodos de tiempo. El operador DENTRO resulta muy útil en estos casos. Lo mismo se aplica cuando se trabaja con datos precodificados de encuestas o grupos focales en los que todas las preguntas/hablantes son codificadas automáticamente por ATLAS.ti. Con el operador DENTRO puede pedir, por ejemplo, todas las citas codificadas con el "tema x" DENTRO de la "pregunta 5" o por el "hablante y".

El operador de co-ocurrencia, esencialmente la combinación de los cinco operadores, también se utiliza cuando se ejecuta el Explorador de co-ocurrencia de códigos o la Tabla de co-ocurrencia de códigos.

Ejecución de un Análisis de Co-Ocurrencia de Códigos

Ahora mostraré cómo hacer uso de los operadores de co-ocurrencia utilizando la Tabla de co-ocurrencia de códigos. Utilizaré el proyecto de ejemplo Los Niños y la Felicidad

Si quiere seguir en ATLAS.ti, puede descargar una versión especialmente preparada del proyecto Los Niños y la Felicidad de la página web complementaria.

Veremos algunas preguntas de investigación y cómo encontrar respuestas a ellas. Cuando leas los ejemplos, piensa en cómo puedes transferir estos conocimientos para investigar los datos en tus propios proyectos. Esta es la primera pregunta de investigación:

RQ1: ¿Difieren los padres con un solo hijo de los padres con dos o más hijos en cuanto a los efectos positivos y negativos de la crianza que declaran?

Si observa el proyecto de muestra, encontrará dos documentos (D3 y D5) que contienen comentarios de múltiples personas en un blog sobre paternidad y comentarios sobre un artículo publicado por la revista New York Time. Como cada documento contiene respuestas de múltiples encuestados, era necesario codificar las características sociodemográficas. En este caso no se pudieron utilizar grupos de documentos. Puede encontrar más información al respecto en el capítulo sobre la configuración del proyecto en el libro completo.

Como se puede ver en la Figura 13, cada respuesta se codificó con códigos sociodemográficos como género: masculino y género: femenino; tener 1 o 2 a más hijos, y con códigos que describen otros aspectos como diversos efectos positivos y negativos de la paternidad.

Figure 6: Coding of multiple aspects that can be related to each other in a co-occurrence analysis
Figura 6: Codificación de múltiples aspectos que pueden relacionarse entre sí en un análisis de co-ocurrencia

Las relaciones entre estas diversas categorías de códigos pueden explorarse utilizando la Tabla de Co-ocurrencia de Códigos. Para abrirla:

Seleccione Analizar / Tabla Co-Oc en la cinta o menú principal.

Para los códigos de fila, seleccione todos los códigos de "efectos positivos" y "efectos negativos". Si escribe "efecto" en el campo de búsqueda, la lista de códigos se filtrará y será más fácil seleccionarlos.
Para los códigos de columna, seleccione los dos códigos "#fam: 1 hijo' y '#fam: 2 o más hijos'.
Puede hacer clic en la opción de compresión si desea eliminar todas las filas que no muestran resultados. La tabla tendrá entonces el siguiente aspecto:

Figure 7: Example of a code co-occurrence analysis
Figura 7: Ejemplo de análisis de co-ocurrencia de códigos

Las celdas de la tabla muestran el número de co-ocurrencias. Si hace clic en una celda, puede recuperar las citas de los códigos en las filas y columnas. En la figura anterior, las citas recuperadas son para el código de la columna "#fam: 1 hijo' y para el código de la fila 'efectos neg: más preocupaciones/estrés' (ver el blox azul).

Al preparar la tabla, no hay que tener en cuenta el orden de los códigos en la consulta. Esto sólo es relevante para la herramienta de consulta. Dependiendo de su interés, puede leer las citas del código de la columna o de la fila. Se proporcionan ambos.

Lo que puede ver en la tabla es que hay un cambio para escribir más sobre los efectos positivos de la paternidad cuando se tienen dos o más hijos. El efecto positivo que destaca para los padres con un solo hijo es el crecimiento personal. Cuando empezamos a describirlo en un memorándum para esta pregunta de investigación (véase más sobre la redacción de memorándums en el libro completo), pasamos del análisis a la interpretación.

Podríamos, por ejemplo, aplicar la teoría de la autoconsistencia para explicar los hallazgos argumentando que los padres con dos o más hijos se sienten obligados a informar de los efectos positivos, ya que de lo contrario tendrían que cuestionar su propia decisión de por qué tener más de un hijo. Otra explicación podría ser que la vida como padre se hace más fácil con más experiencia. La lectura de los datos que hay detrás de las cifras probablemente le dará algunas pistas sobre qué explicación podría ser más apropiada.

Si se pregunta por las bajas frecuencias de la tabla anterior, cabe señalar que se trata sólo de un pequeño proyecto de muestra que se utiliza aquí con fines ilustrativos. No se pueden extraer conclusiones científicas de él. Sin embargo, sigue siendo divertido explorar estos datos más a fondo, ya que se obtienen resultados significativos. Por ejemplo, si se observa la relación entre los efectos declarados de la crianza de los hijos y si la gente cree que los hijos le hacen feliz o no, también se observa una tendencia interesante:

Figure 8: Relating effects of parenting and attitude
Figura 8: Relación de los efectos de la crianza y la actitud

Las personas que piensan que los hijos hacen a una persona más infeliz informan de más efectos negativos de la crianza; con los que piensan que el nivel de felicidad no cambia con los hijos, se trata de un efecto mixto; los que creen que los hijos contribuyen a la felicidad informan sólo de efectos positivos. Este resultado podría desencadenar ideas sobre qué otras relaciones hay que explorar, por ejemplo, la relación entre los códigos de actitud y el número de hijos:

Figure 9: Relating number of children and attitude
Figura 9: Relación entre el número de hijos y la actitud

Vemos la misma tendencia. Los que tienen dos o más hijos escriben con más frecuencia que creen que los hijos aumentan la felicidad y también informan de más efectos positivos de la crianza. Así que, pieza a pieza, el análisis va tomando forma. La lectura de las citas, a las que puedes acceder haciendo clic en un número, te ayudará en la interpretación de los datos.

Exportación de resultados: Si quiere seguir trabajando con los números resultantes, puede exportar la tabla como archivo Excel. Si desea exportar las citas, haga clic en el "menú de tres líneas" situado encima de la lista de citas.

Figure 10: Exporting results
Figura 10: Exportación de resultados

Visualización de los Resultados

Los resultados del análisis de co-ocurrencia de códigos han mostrado que hay una serie de relaciones entre el número de hijos, la forma de criar a los hijos y el nivel de felicidad percibido. Las tablas ofrecen una visión bidimensional, y sólo podemos relacionar dos categorías o dimensiones a la vez. Si ahora pasamos a las redes para intentar representar allí nuestros hallazgos, obtendremos una imagen multidimensional.

Figure 11: Relationship between number of children and perceived happiness with experience of parenthood
Figura 11: Relación entre el número de hijos y la felicidad percibida con la experiencia de la paternidad

La incorporación de todos los códigos que teníamos en las tablas dio lugar a una red difícil de comprender. Por lo tanto, creé códigos inteligentes que ya captan la relación entre el número de hijos y la felicidad percibida. A continuación, introduje los efectos concurrentes de los códigos de paternidad estableciendo un filtro global. Aprenderá más sobre los códigos inteligentes y la configuración del filtro global en la continuación de este artículo.

En la red, vemos que todos los efectos negativos descritos están relacionados con el hecho de tener un hijo y sentir menos o iguales niveles de felicidad. También pueden producirse efectos negativos en las relaciones aunque uno se sienta más feliz con el hijo. Están relacionados con las peleas por el hecho de que la mayor parte del trabajo adicional lo hace uno de los miembros de la pareja y el otro no está "tirando" de su peso.

"Tendría que decir que no es el niño lo que le hace infeliz, sino quizás cuando su pareja/esposo no está "tirando" de su peso y empiezas a sumar la falta de asistencia/ayuda que proporcionan (platos, lavandería, comidas, etc...) Estoy feliz de hacer esas cosas por mi hijo (y no llevo un recuento), pero si empiezo a comparar cuánto hago y cuánto ha cambiado mi vida en comparación con mi cónyuge (cuando ambos trabajamos), eso me hace infeliz. Ja, ja, ja.

Amo a mi cónyuge, pero me parece que es lo mínimo que puede hacer... lo mínimo que hará" (mujer, 3:163).

El crecimiento personal es mencionado como un efecto positivo por los padres con uno, o dos o más hijos que perciben un nivel de felicidad igual o mayor. Si ahora añadimos a la red todos los demás padres que no han escrito sobre su percepción de la felicidad, obtenemos el siguiente cuadro:

Figure 12: Perception of parenting related to number of children
Figura 12: Percepción de la paternidad relacionada con el número de hijos

Para no saturar la red, he añadido grupos de códigos para las respuestas de los padres con diferentes números de hijos. Se puede ver que los padres con un solo hijo perciben la paternidad de forma mucho más negativa en general. En el caso de los padres con dos o más hijos, el efecto sobre la carrera profesional puede ser tanto positivo como negativo. En la percepción de algunos padres con varios hijos, los sacrificios realizados por los niños no compensan las ganancias:

"Sin embargo, nunca he sentido que el tiempo, el dinero y el esfuerzo que he dedicado a mantenerlos sanos, felices y ocupados compensen todos los sacrificios que he hecho en mi vida personal, a pesar del orgullo que siento al considerar sus logros. Mi sentimiento predominante es el resentimiento" (mujer, 3:68).

Hay un cambio hacia una mayor positividad cuantos más hijos se tienen, pero este panorama no está libre de ambigüedad. Esto puede explorarse más a fondo, observando otros temas que se codificaron. Por ejemplo, qué fuentes de felicidad, razones para tener y no tener hijos se mencionan. ¿Cómo se relaciona esto con la percepción de la paternidad y la felicidad?

Volviendo a la cita del principio de este artículo -la relación entre el análisis, la interpretación y la escritura-, mucho de lo que he descrito anteriormente es análisis. He aludido a la relación con la interpretación al aportar algunas ideas sobre cómo podrían explicarse los resultados (por ejemplo, recurriendo a las teorías existentes). El primer paso es empezar a escribir lo que se ve. Las redes pueden ayudarte a relacionar hallazgos que, de otro modo, podrían estar aislados uno al lado del otro, y pueden ayudarle a desarrollar una línea argumental de lo que quiere contar sobre su investigación. Sin embargo, no basta con describirlo todo; también hay que añadir explicaciones e interpretaciones sobre lo que se ve y relacionarlo con la bibliografía y la teoría o los conocimientos existentes.

Referencias

  • Freeman, Melissa (2017). Modes of Thinking for Qualitative Data Analysis. NY: Routledge.

  • Friese, Susanne (2019). Qualitative Data Analysis With ATLAS.ti. London: Sage.