El Proceso de Análisis de Datos Cualitativos Asistido por Ordenador

Introducción

El análisis de datos cualitativos asistido por ordenador consta de varias fases consecutivas, que se sitúan en el nivel más general: la preparación de los datos y la creación de un archivo de proyecto, la codificación de los datos, la utilización del software para clasificar y estructurar los datos y la consulta de los datos con el objetivo de descubrir patrones y relaciones. El énfasis en la codificación será diferente según el enfoque metodológico elegido. Sin embargo, la lógica del software se basa en la codificación. Ninguna de las herramientas de análisis para consultar los datos puede utilizarse sin haberlos codificado. Al codificar los datos, se describe lo que hay en ellos. Puede tratarse de personas, artefactos, organizaciones, emociones, actitudes, acciones, estrategias, consecuencias de las acciones, factores contextuales, etc. Dependiendo del enfoque metodológico elegido, esto puede significar que se etiquetan los datos a un nivel nominal o que se desarrollan etiquetas de códigos basadas en una interpretación más detallada de los segmentos de datos. Una vez codificados los datos y desarrollado un sistema de códigos, se pueden interrogar. Ambas fases se presentan a continuación y se describen con más detalle en el libro ” Análisis de datos cualitativos con ATLAS.ti.”

Fase 1: Análisis a nivel descriptivo

El análisis a nivel descriptivo tiene como objetivo explorar los datos, leerlos o revisarlos, y notar cosas interesantes que se empiezan a recoger durante la codificación de la primera etapa (cf. Saldana, 2015). Para ello es necesario leer transcripciones, notas de campo, documentos, informes, artículos de prensa, etc., ver material de vídeo o imágenes, o escuchar archivos de audio. Generar nubes de palabras y listas de palabras en ATLAS.ti puede ser un punto de partida cuando se tienen muchos datos. Para capturar las cosas interesantes que usted nota, puede escribir notas, marcar los segmentos que le parezcan interesantes, escribir comentarios, o, como es más común, adjuntar etiquetas (= codificación). Por razones históricas, estas etiquetas se denominan "códigos" en el software. También puede pensar en ellas como "etiquetas". En este punto del proceso de análisis, las etiquetas pueden ser descriptivas o ya conceptuales, de orden inferior o superior. El desarrollo de códigos y de un sistema de códigos es un proceso, y es probable que las etiquetas que cree en esta fase del proceso de análisis cambien. Por lo tanto, no hay que preocuparse de si una etiqueta es correcta o incorrecta. Al seguir leyendo, es muy probable que note algunas cosas que se parecen a otras que ya ha notado antes. Si encajan en una etiqueta que ya tiene, vuelva a aplicarla. Si un asunto es similar pero no encaja en una etiqueta que ya tiene, cambiarle el nombre puede permitirle subsumir los segmentos de datos.

Las etiquetas no tienen que ser perfectas todavía. Puede seguir recogiendo más segmentos de datos similares y, más adelante, cuando los revise, será más fácil pensar en etiquetas mejores y más adecuadas para cubrir la esencia del material que ha recogido. El trabajo intelectual que realizas en esta fase es el mismo que el descrito anteriormente para las formas manuales de análisis. Como escribieron Strauss y Corbin en 1998

A medida que el investigador avanza en el análisis, cada incidente de los datos se compara con otros incidentes en busca de similitudes y diferencias. Los incidentes que se consideran conceptualmente similares se agrupan bajo un concepto descriptivo de nivel superior. (73)

La forma en que codifica y lo que codifica puede variar según las preguntas de investigación subyacentes, el objetivo de la investigación y la metodología general que esté utilizando. Por mencionar solo algunos de los diversos procedimientos que encuentre en la literatura: codificación descriptiva o de temas (Miles, Huberman y Saldaña, 2014; Saldaña, 2015; Richards y Morse, 2013; Wolcott, 1994); codificación de procesos (Bodgan y Biklen, 2007; Charmaz, 2002; Corbin y Strauss, 2008); codificación inicial o abierta (Charmaz, 2006; Corbin y Strauss, 2008; Glaser, 1978); codificación de emociones (Goleman, 1995; Prus, 1996); codificación de valores (Gable y Wolf, 1993; LeCompte y Preissle, 1993); codificación narrativa (Cortazzi, 1993; Riessman, 2008); codificación provisional (Dey, 1993).

Puede optar por seguir sólo uno de los procedimientos sugeridos o combinarlos. Lo que recoja en sus datos puede incluir temas, emociones y valores al mismo tiempo. Puede codificar los datos utilizando códigos derivados deductivamente, como en la codificación provisional; o puede desarrollar códigos inductivamente (por ejemplo, codificación inicial o abierta) o abductivamente, lo que suele ocurrir cuando se desarrollan categorías. Vea el capítulo 5 en Análisis de Datos Cualitativos con ATLAS.ti.

A menudo hay una falta de comprensión metodológica de lo que es un código. Un software como ATLAS.ti "sólo" ofrece las herramientas para realizar la codificación, que se manifiestan en funciones como la creación de códigos, la eliminación, el cambio de nombre, la agrupación, la fusión o la división. Pensar en la codificación como un acto de recopilación le ayudará a entender mejor que un código correctamente desarrollado es más que una simple etiqueta descriptiva para un segmento de datos y que no tiene sentido poner una nueva etiqueta a todo lo que uno nota en los datos.

El objetivo de la primera fase de codificación es elaborar una lista de códigos que describa las cuestiones, los aspectos, los fenómenos, los temas que aparecen en los datos, nombrándolos y tratando de darles sentido en términos de similitudes y diferencias. El resultado es una lista de códigos estructurada que se puede aplicar al resto de los datos durante la segunda fase de codificación. Es muy probable que la lista de códigos tenga que refinarse aún más y que haya unos cuantos ciclos más de observación y recopilación hasta que todos los datos estén codificados y el esquema de codificación esté completamente desarrollado. Paralelamente, se pueden comentar los segmentos de datos y empezar a escribir memos.

Fase 2: Análisis a nivel conceptual

En algún momento, todos los datos están codificados, y puede entrar en la fase de análisis posterior. Hasta ahora, se ha trabajado a nivel de datos. Ahora se trata de observar los datos desde un ángulo diferente: la perspectiva de las preguntas de investigación. Partiendo de una de sus preguntas, comenzará a consultar los datos basándose en su codificación. ATLAS.ti ofrece una variedad de herramientas de análisis como la Tabla de Documentos de Códigos, análisis de co-ocurrencia de códigos, la Herramienta de consulta, y las redes. Los resultados de las consultas pueden mostrarse en forma de números, citas codificadas, o como una visualización. Sin embargo, el análisis real tiene lugar durante el proceso de escritura de comentarios y memos, resumiendo e interpretando los resultados que se ven. Mientras se escribe, se avanza en el análisis paso a paso, se profundiza en los detalles y se empieza a comprender cómo encaja todo. Encontrará recomendaciones para trabajar con comentarios y memos en ATLAS.ti a lo largo del libro Análisis de Datos Cualitativos con ATLAS.ti.

Cuando se empieza a ver cómo encaja todo, se pueden utilizar herramientas de visualización como la función de red. Trabajar con redes estimula un tipo de pensamiento diferente y permite nuevas exploraciones. Las redes también pueden utilizarse como medio para hablar con otras personas sobre un hallazgo o sobre una idea a desarrollar. Antes de llegar al último paso del análisis, probablemente se habrán dibujado, redibujado, borrado y creado de nuevo varias redes. El objetivo es integrar todos los hallazgos y conseguir una comprensión coherente del fenómeno estudiado; o, si el objetivo era la construcción de una teoría, visualizar y presentar un modelo teórico.

Referencias y lecturas adicionales

• Bazeley, Pat (2013). Qualitative Data Analysis: Practical Strategies. London: Sage.

• Bodgan, Robert C. and Biklen, Sari Knopp (2007). Qualitative Research for Education: An Introduction to Theories and Methods(5th ed.). Boston, MA: Pearson Education.

• Bong, Sharon A. (2002, May). Debunking myths in qualitative data analysis. Forum Qualitative Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research, 3(2), www.qualitative-research.net/fqs-texte/2-02/2-02bong-e.htm.

• Bourdon, Sylvain (2002, May). The integration of qualitative data analysis software in research strategies: Resistances and possibilities [30 paragraphs]. Forum Qualitative Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research, 3(2), Art. 11, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs0202118.

• Charmaz, Kathy (2002). Qualitative interviewing and grounded theory analysis, in Jaber F. Gubrium and James A. Holstein (eds), Handbook of Interview Research: Context & Method. Thousand Oaks, CA: Sage. pp. 675-84.

• Charmaz, Kathy (2006/2014). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London: Sage.

• Corbin, Juliet and Strauss, Anselm (2008/2015). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory (3rdand 4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

• Cortazzi, Martin (1993).Narrative Analysis. London: Falmer Press.

• Dey, Ian (1993). Qualitative Data Analysis: A User-friendly Guide for Social Scientists. London: Routledge.

• Elo, Satu and Kyngas, Helvi (2008). The qualitative content analysis process. Journal of Advanced Nursing, 62(1), 107-15.

• Friese, Susanne, Soratto, Jacks and Pires, Denise (2018).Carrying out a computer-aided thematic content analysis with ATLAS.ti.MMG Working Paper 18-02.

• Friese, Susanne (2019). Qualitative Data Analysis With ATLAS.ti, 3rdedition. London: SAGE.

• Friese, Susanne (2018). Computergestütztes Kodieren am Beispiel narrativer Interviews, in Christian Pentzold, Andreas Bischof and Nele Heise (Hrsg.) Praxis Grounded Theory.Theoriegenerierendes empirisches Forschen in medienbezogenen Lebenswelten. Ein Lehr- und Arbeitsbuch, S. 277-309. Wiesbaden: Springer VS.

• Friese, Susanne (2016b ). CAQDAS and grounded theory analysis.Working Papers WP 16-07, October 2016b (MMG Working Papers Print)

• Friese, Susanne (2014). On methods and methodologies and other observations. In: Friese, Susanne and Ringmayr, Thomas (eds) ATLAS.ti User Conference 2013: Fostering Dialog on Qualitative Methods. Berlin: University Press, Technical University Berlin.

• Gable, Robert K. and Wolf, Marian B. (1993). Instrument Development in the Affective Domain: Meaning Attitudes and Values in Corporate and School Settings (2nd ed.). Boston, MA: Kluwer Academic.

• Gibbs, Graham (2007). Analysing Qualitative Data(Qualitative Research Kit). London: Sage.

• Glaser, Barney G. (1978). Theoretical Sensitivity: Advances in the Methodology of Grounded Theory. Mill Valley, CA: Sociological Press.

• Goleman, Daniel (1995). Emotional Intelligence. New York: Bantam Books.

• Kelle, Udo (2004). Computer-assisted qualitative data analysis, in Seale, C., Gobo, G., Gubrium, J.F. and Silverman, D. (eds) Qualitative Research Practice, 473-89. London: Sage.

• Komalsingh Rambaree (2014). Three methods of qualitative data analysis using ATLAS.ti: ‘A posse ad esse‘. In: Susanne Friese and Thomas Ringmayr (eds) ATLAS.ti User Conference 2013: Fostering Dialog on Qualitative Methods.Berlin: University Press, Technical University Berlin.

• LeCompte, Margarete Diane and Preissle, Judith (1993). Ethnography and Qualitative Design in Educational Research(2nd ed.). San Diego: Academic Press.

• Miles, Matthew B., Huberman, Michael, Saldaña, Jhonny (2014). Qualitative Data Analysis(3rd ed.) Thousand Oaks, CA: Sage.

• Prus, Robert C. (1996). Symbolic Interaction and Ethnographic Research: Intersubjectivity and the Study of Human Lived Experience. Albany, NY: SUNY Press.

• Richards, Lyn and Morse, Janice M. (2013). Readme First: For a User’s Guide to Qualitative Methods, 3rd edn. Thousand Oaks, CA: Sage.

• Richards, Lyn (2009). Handling Qualitative Data: A Practical Guide, 2nd ed., London: Sage.

• Riessman, Catherine K. (2008).Narrative Methods for the Human Sciences. Thousand Oaks, CA: Sage.

• Saldaña, Jonny (2009/2013/2015). The Coding Manual for Qualitative Researchers. London: Sage.

• Silver, Christiana and Lewins, Ann (2014). Using Software in Qualitative Research: A Step-by-step Guide, chapter 7. London: Sage.

• Starks, Helene and Brown Trinidad, Susan (2007). Choose your method: A comparison of phenomenology, discourse analysis, and Grounded Theory. Qualitative Health Research, 17 (10), 1372-80.

• Wolcott, Harry F. (1994). Transforming Qualitative Data: Description, Analysis, and Interpretation. Thousand Oaks, CA: Sage.

• Woolf, Nick (2014). Analytic strategies and analytic tactics. In: Susanne Friese and Thomas Ringmayr (eds) ATLAS.ti User Conference 2013: Fostering Dialog on Qualitative Methods. Berlin: University Press, Technical University Berlin, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:83-opus4-44159.

• Woolf, Nick and Silver, Christina (2018). Qualitative Analysis Using ATLAS.ti: The Five level QDA® Method. Routledge: New York.