Rigor en la Investigación en Ciencias Sociales
Estándares de rigor y cómo mejorarlos en las ciencias sociales.
En primer lugar, hay que evitar confundir el rigor de la investigación con conceptos como la precisión de las mediciones, la cuantificación y la generalizabilidad.
Estos conceptos son elecciones que debe hacer cada investigador para determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos de investigación y no son algo que deba desearse intrínsecamente. Los investigadores deben ser cautos a la hora de afirmar que algunas técnicas de recogida de datos o técnicas de análisis de datos son "más" rigurosas que otras.
Es aconsejable ser cauteloso a la hora de reclamar "estándares" fijos para técnicas metodológicas específicas.
Las técnicas metodológicas comparten un conjunto común de propiedades básicas, pero incluyen una amplia gama de variaciones y matices. El poder de una determinada técnica de investigación reside en su capacidad de adaptarse a múltiples situaciones de investigación. Truncar la variabilidad en torno a una técnica acabará por hacer que la herramienta sea menos útil.
Esto incluye también los intentos de vincular técnicas específicas a objetivos de investigación concretos: Como herramientas, los métodos no son más que un medio para alcanzar un fin. Es sorprendente cómo esos medios pueden adaptarse para servir a muchos objetivos diferentes. Por ejemplo, es fácil imaginar escenarios en los que las comparaciones por pares podrían utilizarse para explorar, describir, comparar o probar hipótesis.
Sin embargo, los investigadores deberían dejar de asociar las normas y el rigor únicamente con la investigación confirmatoria y basada en hipótesis. No hay ninguna razón por la que no se puedan establecer normas de rigor también para la investigación exploratoria y descriptiva. Aunque algunos de los criterios pueden variar en función de los objetivos específicos de la investigación, algunos de estos criterios serán transversales a todos los tipos de investigación.
Una investigación rigurosa ("digna de confianza") es aquella que aplica las herramientas de investigación adecuadas para cumplir los objetivos declarados de la investigación.
Por ejemplo, para determinar si una investigación exploratoria es rigurosa, el investigador tendría que responder a una serie de preguntas metodológicas: ¿Producen las herramientas de recogida de datos la información adecuada para el nivel de precisión requerido en el análisis? ¿Las herramientas maximizan la posibilidad de identificar toda la gama de lo que hay que saber sobre el fenómeno? ¿Hasta qué punto las técnicas de recogida de datos pueden generar el nivel de detalle necesario para responder a las preguntas de la investigación? ¿En qué medida las herramientas maximizan la posibilidad de producir datos con patrones discernibles?
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Una vez recogidos los datos, ¿hasta qué punto las técnicas analíticas pueden garantizar el descubrimiento de toda la gama de temas y tópicos relevantes y destacados? ¿En qué medida las estrategias analíticas maximizan el potencial para encontrar relaciones entre temas y tópicos? ¿Qué controles existen para garantizar que el descubrimiento de patrones y modelos no sea superfluo? Por último, ¿qué normas de evidencia se requieren para garantizar a los lectores que los resultados se apoyan en los datos?
El claro desafío es identificar qué preguntas son las más importantes para establecer el rigor de la investigación ("confiabilidad") y proporcionar ejemplos de cómo esas preguntas podrían ser respondidas por aquellos que utilizan datos cualitativos. Está claro que una investigación rigurosa debe ser transparente y explícita; en otras palabras, los investigadores deben ser capaces de describir a sus colegas y a su público lo que hicieron (o piensan hacer) en un lenguaje claro y sencillo. Gran parte de la confusión que rodea a las técnicas de recogida y análisis de datos cualitativos proviene de los profesionales que envuelven sus comportamientos en el misterio y la jerga. Por ejemplo, describir claramente cómo se identifican los temas, cómo se construyen y aplican los libros de códigos, cómo se indujeron los modelos, ayuda a aportar más rigor a la investigación cualitativa.
Los investigadores también deben familiarizarse con la amplia gama de técnicas metodológicas disponibles. Las ciencias sociales se han vuelto metodológicamente parciales: Los analistas de contenido, los teóricos del terreno, los analistas de redes semánticas y los induccionistas analíticos rara vez hablan entre sí. La fertilización cruzada entre las tradiciones metodológicas, especialmente las que están dominadas por una sola disciplina, es bastante rara. Aún más preocupante es la creciente tendencia de los investigadores a atacar todos los problemas con el mismo tipo de herramienta metodológica.
Teniendo en cuenta los múltiples retos señalados, la introducción de programas informáticos de análisis cualitativo metodológicamente neutros y muy flexibles como ATLAS.ti debe ser considerado como extremadamente útil. Es muy apto tanto para apoyar la polinización cruzada interdisciplinaria como para generar una gran confianza en los resultados presentados. Al permitir al investigador combinar tanto el material de origen como sus hallazgos en una plataforma estructurada e interactiva, al tiempo que produce informes cuantificables y representaciones visuales intuitivas de sus resultados, ATLAS.ti añade un nivel de confianza hasta ahora desconocido a la investigación cualitativa. Además, permite al investigador aplicar múltiples enfoques a su tema, colaborar más allá de las fronteras filosóficas y, por tanto, mejorar significativamente el nivel de rigor de la investigación cualitativa.
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