Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos. Incluya definiciones, descripciones, alcances y limitaciones.

 

• Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos. Incluya definiciones, descripciones, alcances y limitaciones.

La codificación de datos en una investigación es uno de los pasos más importantes para realizar un tratamiento adecuado de la información recolectada y responder a las preguntas de investigación de forma correcta.

Por ello, en este artículo te presentaremos en qué consiste este proceso, qué tipos de codificación existen, cómo realizar una codificación de datos de forma efectiva y qué herramientas puedes utilizar para optimizarla al máximo. 

¿Qué es la codificación de datos en una investigación?

La codificación de datos en una investigación consiste en el proceso en el que se definen las categorías sobre las que tratan los datos que se van a abordar.

La codificación es un proceso que consiste en identificar un pasaje de un texto u otros datos (fotografía, imágenes, etc.), buscar e identificar conceptos y encontrar relaciones entre ellos. Por lo tanto, codificar no es solo etiquetar, es relacionar los datos con la idea de la investigación y con otros datos.

Los códigos que se aplican permiten organizar los datos para poder examinarlos y analizarlos de forma estructurada, por ejemplo, observando las relaciones entre los códigos.

¿Por qué es necesario codificar los datos cualitativos?

La codificación de los datos cualitativos hace que la información desordenada sea cuantificable, y ayudan a convencer a las partes interesadas de que los datos que ha recogido reflejan realmente las necesidades y deseos de los usuarios.

Los códigos en la investigación cualitativa son tan importantes como los números en un estudio cuantitativo, ya que dan credibilidad a la hora de presentar los resultados a los equipos, clientes y a las partes interesadas. 

Un aspecto importante que debes tener en cuenta es que la codificación de los datos en una investigación puede realizarse de manera manual o automatizada. A continuación te presentaremos cada una.

¿Cómo se realiza una codificación de datos manual?

El proceso general que debes seguir en una codificación de datos de investigación manual puede resumirse en estos 5 pasos:

1. Elige si vas a utilizar una codificación deductiva o inductiva.
2. Lee los datos para hacerte una idea de su aspecto. Asigna el primer conjunto de códigos.
3. Revisa los datos línea por línea para codificar lo más posible. En este paso, los códigos deben ser más detallados. 
4. Clasifica los códigos y averigua cómo encajan en el marco de codificación.
5. Identifica los temas que más aparecen y actúa en consecuencia.

Tipos de codificación de datos manual en una investigación

Como mencionamos previamente, existen dos tipos de codificación manual de los datos: la codificación deductiva y la codificación inductiva. Ahora te presentaremos en qué consiste cada una.

Codificación de datos deductiva

La codificación deductiva es un método en el que se elabora un libro de códigos como referencia para guiar el proceso de codificación. Generalmente, el libro de códigos se elabora antes de que comience la fase de recolección de datos e investigación del campo. 

Si se tiene una orientación general en mente, se podrá elaborar un libro de códigos aproximado. Este libro de códigos puede cambiar a medida que la investigación avanza, pues se añaden nuevos códigos y se reorganizan las categorías. Al final, el libro de códigos debe reflejar la estructura de los datos.

El enfoque deductivo puede ahorrar tiempo y ayudar a garantizar la codificación de tus áreas de interés. Sin embargo, se debe tener cuidado con el sesgo, pues cuando se empieza con códigos predefinidos, puede presentarse un sesgo sobre cuáles serán las respuestas. 

Codificación de datos inductiva

Esta se aplica cuando se tiene poco conocimiento sobre el tema de la investigación. En este caso, no se tiene un libro de códigos, sino que se construye desde cero a partir de los datos.

Los dos tipos de métodos de codificación tienen sus propios pros y contras, pero el resultado final debería ser similar. La mayoría de los datos deben estar codificados y ser capaces de formar una narrativa.

Pasos para realizar una codificación inductiva

El proceso para realizar una codificación de datos en una investigación desde un enfoque inductivo es:

1. Divide tu conjunto de datos cualitativos en muestras más pequeñas.
2. Lee una muestra de los datos.
3. Crea códigos que cubran la muestra.
4. Vuelve a leer la muestra y aplica los códigos.
5. Lee una nueva muestra de datos, aplicando los códigos que creaste para la primera muestra.
6. Observa dónde no coinciden los códigos o dónde necesitas códigos adicionales.
7. Crea nuevos códigos basados en la segunda muestra.
8. Vuelve a codificar todas las respuestas.
9. Repite el paso 5 hasta que hayas codificado todos los datos

 

¿Cómo se realiza una codificación de datos de investigación automatizada?

La codificación de datos automatizada consiste en el uso de herramientas como el software de análisis de datos cualitativos que utilizan el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural para codificar los datos cualitativos y dividir el texto en temas.

Criterios de categorización de la información según los parámetros objetivos.

 

• Criterios de categorización de la información según los parámetros objetivos.

• La categorización ha representado para muchos un espacio difícil de abordar, sin embargo, si no se empieza por hacer una aproximación de sus componentes, características, criterios y proceso es muy complejo llegar a aplicarla en la investigación es así como debe existir una relación entre la teoría y la práctica. 
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• Por lo tanto se iniciara respondiendo a la pregunta ¿Que es una categoría? Según el diccionario es “cada una de las nociones más generales, cada una de las formas de entendimiento”1. Por ello requiere de un proceso de organización según unas características similares o ejes principales, para ello se necesita de un nivel de conocimiento y abstracción. 
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• Para Gomes “La palabra categoría, se refiere en general a un concepto que abarca elementos o aspectos con características comunes o que se relacionan entre sí. Esa palabra está relacionada a la idea de clase o serie. Las categorías son empleadas para establecer clasificaciones. En este sentido trabajar con ellas implica agrupar elementos, ideas y expresiones en torno a un concepto capaz de abarcar todo”. 

La categorización no es arbitraria, está regida por principios y además, hay que tener en cuenta ciertos factores que influyen en la misma. 

Los criterios son: 

Relevancia: El sistema de categorías debe contemplar las posibilidades o alternativas de variación. Por lo tanto, puede quedar excluido del sistema algunas y estas dependerán del diagnostico y la realidad encontrada.

Exclusividad :“La mutua exclusión de los componentes del sistema categorial tienden a eliminar las redundancias y la desorientación a la hora de clasificar los datos”. Este criterio señala que, en principio, las categorías son mutuamente excluyentes, es decir, que el mismo elemento no puede ubicarse en dos categorías a la vez. 

Complementariedad: Es importante tener en cuenta que en el problema o fenómeno estudiado abre una abanico de categorías para su estudio que a su vez permiten complementarse con el objeto de profundizar o ahondar sobre cada categoría. Además “se relaciona con la coherencia y busca establecer una relación articulada de la realidad, en forma tal, que cada una de las categorías construida aporte de manera ordenada la información que no encierran las otras categorías”.

Especificidad: Se especializa en una área específica concreta y delimitada “Cada categoría comporta un campo temático”  

Exhaustividad: Hace referencia a que se hace necesario en el proceso categorial el admitir la inclusión de información en una de las categorías “tematizar de manera total la realidad objeto de estudio no dejando por fuera ninguna observación posible y revelante. Relacionar cada dato con el todo. La construcción de sistemas categoriales permite establecer las relaciones lógicas entre todas las categorías y establecer los límites de cada una”. 

• Elementos éticos a tener en cuenta en el desarrollo de cada uno de los proyectos de investigación y su tratamiento.

Como estudio de la moral, la ética es, sobre todo, filosofía práctica cuya tarea no es precisamente resolver conflictos, pero sí plantearlos. Ni la teoría de la justicia ni la ética comunicativa indican un camino seguro hacia la "sociedad bien ordenada" o hacia la "comunidad ideal del diálogo" que postulan. Y es ese largo trecho que queda por recorrer y en el que estamos, el que solicita una urgente y constante reflexión ética.

El ejercicio de la investigación científica y el uso del conocimiento producido por la ciencia demandan conductas éticas en el investigador y en el maestro. La conducta no ética carece de lugar en la práctica científica. Debe ser señalada y erradicada. Aquel que con intereses particulares desprecia la ética en una investigación, corrompe a la ciencia y a sus productos y se corrompe a sí mismo. Existe un acuerdo general en que hay que evitar conductas no éticas en la práctica de la ciencia. Es mejor hacer las cosas bien que hacerlas mal. Pero el problema no es simple, porque no hay reglas claras e indudables. La ética trata con situaciones conflictivas sujetas a juicios morales.

La investigación cualitativa comparte muchos aspectos éticos con la convencional. Así, los aspectos éticos que son aplicables a la ciencia en general lo son también a la investigación cualitativa. Por ejemplo, lo que puede decirse de las relaciones de la ciencia con los valores de verdad y de justicia se aplica igualmente a esta modalidad de investigación. La práctica científica, como práctica de la libertad, es idéntica cuando realizamos investigación cualitativa. Sin embargo, los problemas, los métodos y la comunicación y divulgación de la investigación cualitativa plantean algunos conflictos adicionales.

Podemos hacer las reflexiones éticas de la investigación cualitativa desde algunos puntos. En esta oportunidad veremos tres: los valores específicos de la investigación cualitativa, algunas consideraciones sobre las principales teorías éticas para discutirla, y una propuesta para hacer la evaluación ética.

Los valores específicos de la investigación cualitativa. La investigación cualitativa reconoce la individualidad de los sujetos como parte constitutiva de su proceso indagador. Ello implica que las ideologías, las identidades, los juicios y prejuicios y todos los elementos de la cultura, impregnan los propósitos, el problema, el objeto de estudio, los métodos y los instrumentos. Forman parte incluso de la selección de los recursos y de los mecanismos empleados para hacer la presentación y divulgación de los resultados y de las interpretaciones del estudio. Las implicaciones de esta condición tienen grandes consecuencias.

Aparte de las dificultades presentes en las investigaciones de otros tipos, la cualitativa tiene desafíos adicionales ante sí. La investigación cualitativa en las ciencias humanas indaga en la condición humana. Eso significa que construye conocimiento mientras acoge -al tiempo que evita caer en reduccionismos- la complejidad, la ambigüedad, la flexibilidad, la singularidad y la pluralidad, lo contingente, lo histórico, lo contradictorio y lo afectivo, entre otras condiciones propias de la subjetividad del ser humano y de su carácter social. Tales condiciones son características del objeto de estudio y reflejo del enfoque cualitativo, a la vez que son valores cultivados durante la investigación. Lo son porque en buena medida la riqueza de la investigación cualitativa depende de la bondad con la que hemos captado y descrito dichas condiciones en la búsqueda de los significados.

Instrumentos para la recolección de información conforme la naturaleza de las variables.

Instrumentos para la recolección de información conforme la naturaleza de las variables.

La recolección de datos es un método por el cual las empresas recopilan y miden información de diversas fuentes, a fin de obtener un panorama completo, responder preguntas importantes, evaluar sus resultados y anticipar futuras tendencias. Este proceso busca reunir y medir información de diferentes fuentes para obtener una visualización completa y precisa acerca de un tema, zona o situación de interés. Dicho de otra forma: evalúa resultados para una mejor toma de decisiones.

Métodos de investigación

La recolección de datos se puede llevar a cabo por medio de 4 métodos de investigación:

Método analítico. Revisa a profundidad y en forma ordenada cada dato; va de lo general a lo particular para obtener conclusiones.

Método sintético. Analiza y resume la información; a través de razonamientos lógicos llega a nuevos conocimientos.

Método deductivo. Parte de conocimientos generales para llegar a conocimientos singulares.

 
Método inductivo. A partir del análisis de datos particulares llega a conclusiones generales.

 
¿Para qué sirve la recolección de datos?

Permite analizar datos cuantitativos o cualitativos de forma sencilla para comprender el contexto en que se desarrolla el objeto de estudio. La empresa puede almacenar y clasificar los datos según las características de un público determinado, para que más adelante realice esfuerzos de marketing dirigidos especialmente a él (que se traduzcan en ventas).

Ayuda a identificar oportunidades de negocio.

 
Muestra en qué procesos hay oportunidad de optimización para prevenir friccionesen el recorrido del comprador.

Ofrece datos para que las empresas comprendan mejor los comportamientos de sus clientes y leads, al recopilar información sobre los sitios que visitan, las publicaciones con las que interactúan y las acciones que completan.

Herramientas de evaluacón de proyectos

La eficacia de la recogida de datos depende de la elección del instrumento de recogida de datos adecuado. En otras palabras, es importante elegir un método de recogida de datos adecuado. Los distintos métodos se adaptan a diferentes tipos de variables y técnicas de análisis estadístico. Los instrumentos de recopilación de datos se clasifican a grandes rasgos como métodos primarios o secundarios de recopilación de datos.

Los datos primarios pueden recogerse directamente de los sujetos con poca o ninguna ayuda de los entrevistadores. Puede tratarse de listas de comprobación, registros de observación o cuestionarios que el público objetivo puede rellenar fácilmente. 

En cambio, los datos secundarios no pueden recogerse directamente de los sujetos, sino que requieren la ayuda de los entrevistadores o de intermediarios, como bibliotecarios o programas informáticos, para obtenerlos. Puede tratarse de información contenida en libros, bases de datos o documentos que no han sido creados directamente por un investigador, sino que han sido publicados previamente.

Algunas herramientas son:

Grabación de audio

Grupo de discusión

Entrevista

Observación

Cuestionario

Encuesta a distancia