Desde los métodos cualitativos hacia los modelos mixtos: tendencia actual de investigación en ciencias sociales

El texto presentado es el editorial integral de una edición especial de la Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información (RISTI) organizada por Sánchez-Gómez, Rodrigues y Costa (2018). Puede descargar la edición a través de esta dirección: http://www.risti.xyz/issues/risti28.pdf

La metodología hace referencia al modo en que enfocamos los problemas y buscamos las respuestas. Conlleva la reflexión sobre cómo obtener conocimiento, qué se debe hacer y cómo realizarlo. Los propósitos, supuestos e intereses determinan la metodología a seguir en una investigación. Sin embargo, no siempre existe el necesario consenso sobre cómo realizar el acercamiento metodológico a la realidad.

Desde el punto de vista de los métodos de investigación, los cuantitativos y cualitativos, tienen bien definidas sus reglas de juego, pero existen escasos procedimientos metodológicos que integren realmente estrategias cualitativas y cuantitativas en un mismo estudio. Para los investigadores Mertens, Bazeley, Bowleg, Fielding, Maxwell, Molina-Azorin & al. (2016) los primeros debates sobre los métodos de las ciencias sociales se remontan al siglo XVII y el uso combinado de métodos cuantitativos y cualitativos se remonta a una fecha más temprana. A lo largo del siglo XX, investigadores de distintas disciplinas y países adoptaron enfoques mixtos y multimétodos (Jahoda, Lazarsfeld, & Zeisel, 1933; Platt, 1996) y especialmente a finales del XX y XXI, han abogado por el uso de métodos mixtos (Anguera, Blanco-Villaseñor, Losada, Sánchez-Algarra & Onwuegbuzie, 2018).

Los investigadores en la actualidad, motivados en un clima de financiación cada vez más competitivo para fundamentar sus estudios como metodológicamente novedosos, exhaustivos o innovadores, consideran conveniente investigar con modelos mixtos (MM). En el seminario de trabajo organizado por de la Asociación Internacional de Invetigación de Métodos Mixtos (MMIRA) y otros investigadores (https://mmira.wildapricot.org/) en la Universidad de Gallaudet, en EE. UU. (Mertens et al., 2016), se pone de manifiesto que la investigación con estos métodos se ha ampliado en las últimas décadas con abundantes publicaciones que hacen vislumbrar un desarrollo prometedor de los mismos. Afirman que los métodos mixtos ofrecen lo que denominan “eficiencia teórica”, es decir, posibilitan desarrollar un análisis holístico, multidimensional y robusto de los fenómenos sociales más eficaz que con un único método.  Implican tanto beneficios técnicos (“ventajas de las tecnologías”) como teóricos (analíticos de distintos métodos).

A pesar de las diversas opiniones y de los numerosos debates, existe un consenso creciente de que, al igual que los métodos cuantitativos y cualitativos, la investigación con métodos mixtos, supone un enfoque metodológico distinto (Johnson, Onwuegbuzie & Turner, 2007). Estos autores parten de la idea de que el uso de enfoques cuantitativos y cualitativos, en combinación, proporciona una mejor comprensión de los problemas de la investigación que cualquier enfoque por separado, y que los modelos mixtos constituyen por si solos una metodología. En este sentido, MMIRA da importancia a la aparición de nuevos instrumentos tecnológicos en los modelos mixtos, que implican la intersección entre el análisis de datos cualitativos basados en códigos y el análisis de contenido; la convergencia de técnicas de visualización de datos cuantitativos y cualitativos; y el análisis espacial y social. Los investigadores que utilizan métodos mixtos han adoptado con entusiasmo el software cualitativo (“CAQDAS”), que ha desempeñado un papel importante en el análisis más sistemático de los datos cualitativos, y en su integración con los datos cuantitativos (Bazeley, 2010; Silver & Lewins, 2014). El CAQDAS contemporáneo ofrece cada vez más herramientas poderosas para la semi-automatización del análisis basado en código (Franzosi, Doyle, Mclellan & al., 2013). Las herramientas digitales para el análisis de contenido han permitido nuevos enfoques analíticos para conjuntos de datos mixtos (Hogenraad, Mckenziey & Peladeau, 2003; Popping, 2009), incluyendo la automatización completa (Grimmer & Stewart, 2013) y la minería de textos (Lee, Jong & Kim, 2010), el reto es mantener la cercanía a los datos subyacentes.

Como se señala en párrafos anteriores, la realidad social es compleja, multivariada y difícil de comprender. El estudio de cada objeto puede beneficiarse de la adopción de distintas metodologías y diseños de investigación, lo que implica una pluralidad metodológica que diversifica los modos de aproximación, descubrimiento y justificación en atención a la faceta o dimensión de la realidad social que pretende estudiar (Sánchez-Gómez, Martín-Cilleros & Canal Bedia, 2018).

Referencias

Anguera, M. T., Blanco-Villaseñor, A., Losada, J. L., Sánchez-Algarra, P., y Onwuegbuzie, A. J. (2018). Revisiting the difference between mixed methods and multimethods: Is it all in the name? Quality & Quantity, 1-14.

Bazeley, P. (2010). Computer assisted integration of mixed methods data sources and analyses. En A. Tashakkori, y C. Teddlie, (Eds.), Handbook of mixed methods in social and behavioral research (2nd ed). Thousand Oaks, CA: Sage.

Franzosi, R., Doyle, S., McClelland, L.E., Putnam Rankin, C., y Vicari, S. (2013). Quantitative narrative analysis software options compared: PC-ACE and CAQDAS (ATLAS.ti, MAXqda, and NVivo). Quality & Quantity, 47(6), 3219–3247.

Grimmer, J., y Stewart, B.M. (2013). Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts. Political Analysis, 21(3), 267–297.

Hogenraad, R., Mckenzie, D., y Peladeau, N. (2003). Force and influence in content analysis: The production of new social knowledge. Quality and Quantity, 37(3), 221-238.

Jahoda, M., Lazarsfeld, P., y Zeisel, H. (1933). Die Arbeitslosen von Marienthal. English translation published in 1971, as Marienthal: The sociography of an unemployed community. Chicago, IL: Aldine Atherton.

Johnson, R. B., Onwuegbuzie, A. J., y Turner, L. A. (2007). Toward a definition of mixed methods research. Journal of Mixed Methods Research, 1(2), 112-133.

Lee, S., Song, J., y Kim, Y. (2010). An empirical comparison of four text mining methods. Journal of Computer Information Systems, 51(1), 1–10.

Mertens, D., Bazeley, P., Bowleg, L., Fielding, N., Maxwell, J., Molina-Azorin, J. F., et al. (2016). The future of mixed methods: A five year projection to 2020. From http://mmira.wildapricot.org/resources/Documents/MMIRA%20task%20force %20report%20Jan2016%20final.pdf

Mertens, D.M. (2015). Mixed methods and wicked problems. Journal of Mixed Methods Research, 9(1), 3-6.

Platt, J. (1996). A history of social research methods in America, 1920-1960. Cambridge, England: Cambridge University Press.

Popping, R., y Roberts, C.W. (2009). Coding issues in semantic text analysis. Field Methods, 21(3), 244-264.

Sánchez-Gómez, M. C., Rodrigues, A. I., & Costa, A. P. (2018). Desde los métodos cualitativos hacia los modelos mixtos: tendencia actual de investigación en ciencias sociales. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (28), 9–13. https://doi.org/10.17013/risti.28.0

Sánchez-Gómez, M. C., Rodrigues, A. I., & Costa, A. P. (2018). Desde los métodos cualitativos hacia los modelos mixtos: tendencia actual de investigación en ciencias sociales. AISTI. https://doi.org/10.17013/risti.28.0

Sánchez-Gómez, M. C., Martín Cilleros, M. V. y Canal Bedia, R. (2018). Sistematización del contenido de entrevistas grupales en las Ciencias de la Salud. Campo Abierto. Revista de Educación, 37 (1), 119-132. ISSN 0213-9529

Silver, C., y Lewins, A.  (2014). Using Software in Qualitative Research: A Step-by-Step Guide (2ª ed.).  London: Sage (DOI: http://dx.doi.org/10.4135/9781473906907).

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