El proceso de investigación científica Carles Enric Riba Campos PID_0018547
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Índice
1.
La cientificidad: criterios................................................................
5
1.1.
Criterios funcionales ...................................................................
5
1.1.1.
Funciones intrínsecas ....................................................
5
1.1.2.
Funciones extrínsecas ....................................................
6
Cambios estructurales .................................................................
7
1.2.1.
El determinismo ............................................................
7
1.2.2.
La generalizabilidad .......................................................
7
1.2.3.
Las relaciones limitadas .................................................
9
1.2.4.
La empiricidad ...............................................................
10
1.2.5.
La unicidad del método ................................................
10
1.2.6.
La univocidad del lenguaje ...........................................
11
1.2.7.
La reducción de la física ................................................
11
1.3.
Ciencia básica, ciencia aplicada y ciencia inspirada por el uso ...
12
1.4.
Cientificidad de las ciencias sociales ..........................................
14
El proceso de investigación y el método......................................
17
2.1.
El método como camino ............................................................
17
2.1.1.
De la ignorancia al conocimiento .................................
17
2.1.2.
Métodos y técnicas ........................................................
18
1.2.
2.
2.2.
Enfoques unimétodo y multimétodo: convergencia y replicación ................................................................................... 2.2.1.
3.
posibilidades de la aproximación multimétodo ............
20
Teoría, hechos, hipótesis..................................................................
22
3.1.
Itinerarios deductivos e inductivos .............................................
22
3.1.1.
La teoría .........................................................................
23
3.1.2.
El modelo .......................................................................
25
3.1.3.
El objeto modelo ...........................................................
26
Límites de los itinerarios deductivo e inductivo ........................
27
3.2.1.
Caminos inciertos, hipótesis y pruebas .........................
27
El método hipotético-deductivo .................................................
29
La construcción del objeto..............................................................
32
4.1.
Delimitación y definición del objeto de estudio ........................
33
4.1.1.
Delimitación ..................................................................
33
4.1.2.
Definición ......................................................................
34
3.2. 3.3. 4.
20
El acoplamiento objeto de estudio. Método y
4.2. 4.3.
Planificación de una investigación a partir del objeto de estudio .........................................................................................
36
Variables, medidas, error .............................................................
37
4.3.1.
38
Variables según su procedencia .....................................
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4.3.2.
5.
Variables según el papel desempeñado en una relación ..........................................................................
39
4.3.3.
Variables según el grado de observabilidad ...................
41
4.3.4.
Variables según el grado de manipulación de que pueden ser objeto ..........................................................
42
4.3.5.
Variables según el ámbito de variabilidad .....................
43
4.3.6.
Medidas, tipo de medida y escala de medidas ...............
44
4.3.7.
Errores de medidas ........................................................
47
Dilemas para el científico social: las dos opciones de metodología cualitativa y cuantitativa.......................................
49
5.1.
Puntos de partida ........................................................................
49
5.2.
El dilema universal-singular o las elecciones en lo tocante al alcance de la generalización con respecto a los sujetos ..............
5.3.
49
El dilema observacional-experimental o las elecciones en lo tocante al alcance de la generalización con respecto a las condiciones de registro ............................................................... 5.3.1.
Observación, experimentación y estrategias de inferencia .......................................................................
5.3.2.
51 51
Sistematización de las diferencias entre experimentación y observación. Validez interna y externa ...........................................................................
5.4.
elecciones en lo tocante a la globalidad del enfoque ................. 5.5.
5.6.
52
El dilema simple-complejo, o analítico-holístico, y las 57
El dilema subjetivo-objetivo o las elecciones referentes al grado de participación del observador .......................................
58
5.5.1.
La dimensión subjetivo-objetiva, propiamente dicha ...
59
5.5.2.
La dimensión interior-exterior o émica-ética ................
60
5.5.3.
La dimensión participante-no participante ...................
61
El dilema información-significado o las elecciones relativas al nivel de codificación del comportamiento .................................
62
5.6.1.
La dimensión información-significado .........................
62
5.6.2.
La dimensión molecular-molar .....................................
64
Resumen.......................................................................................................
67
Bibliografía.................................................................................................
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1. La cientificidad: criterios
Tratemos ahora de seleccionar criterios de cientificidad que no sean puramente diferenciales –como los que hemos mencionado hasta aquí–, sino intrínsecos a la actividad científica, en cuanto condiciones normativas de esta actividad, exigencias que el colectivo científico se impone internamente y que se tienen que cumplir si se quiere pertenecer a él de pleno derecho. En definitiva, son "las reglas del juego". Dentro de estos criterios distinguiremos los funcionales de�los�estructurales. Los criterios funcionales especifican para qué sirve la ciencia, su utilidad, sus objetivos, qué resultados o productos puede ofrecer a la sociedad en la que se desarrolla. Los criterios estructurales son los que, propiamente, constituyen las reglas del juego y determinan cuál es el estatuto lógico y metodológico de la ciencia, precisando cuáles son sus caminos y sus condiciones, por qué normas se tiene que regular, qué operaciones mentales o conductuales son las correctas en la actividad del investigador. Por lo pronto, ya podemos sospechar que los criterios estructurales serán los decisivos a la hora de fijar un perfil reconocible de la ciencia. Y eso porque los criterios funcionales siempre son más genéricos e incluso están más difuminados, por lo cual tienen menos poder discriminatorio. Sin embargo, revisaremos los dos. 1.1. Criterios funcionales La ciencia se propone y cumple funciones de dos tipos: intrínsecas�y extrínsecas. 1.1.1. Funciones intrínsecas •
Descripción. Describir es construir y presentar un modelo o versión de una parte de la realidad, utilizando un determinado lenguaje, que puede ser la lengua natural del científico o una lengua más cuidadosa y sofisticada desde el punto de vista lógico, como los lenguajes teóricos, metodológicos o matemáticos. La ciencia tiene que empezar haciendo descripciones de aquello que estudia, ya que éstas proporcionan la base sobre la cual después interpreta, predice o explica.
•
Clasificación. Todo lenguaje incorpora la función de clasificación, inherente también a la mente humana. La cuestión, pues, es si las clasificaciones científicas son lógicamente aceptables y cuáles son los criterios que permiten generarlas: qué es relevante y qué no en cada región de la ciencia, y cómo se demuestra esta relevancia. Una ciencia no puede avanzar sin clasificar correctamente.
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Interpretación�y�explicación. Todo lenguaje, todo enunciado, toda frase, incorporan un componente de interpretación. Verdaderamente, una descripción equivale a una interpretación de baja intensidad. El proceso de interpretación más habitual es añadir cada vez más significados y sobresignificados a un mínimo significado inicial de carácter descriptivo. Comparad "El sujeto cierra y abre los ojos continuamente", con "El sujeto tiene un tic" y con "El sujeto sufre el síndrome de La Tourette". Hace falta fijar y justificar las reglas de interpretación utilizadas en la ciencia, las cuales, además de ser lógicamente rigurosas, tienen que tener un componente justificativo sobre la base de los hechos. Entendemos que la explicación es un tipo particular de interpretación, que infiere y construye significados a partir del explícito establecimiento de relaciones, validadas o comprobadas.
1.1.2. Funciones extrínsecas •
Predicción. Tendemos a pensar que la capacidad de predecir acontecimientos sólo la posee la ciencia y, por eso, se convierte en un rasgo exclusivo y de prestigio de los resultados obtenidos por el científico. Sin embargo, las predicciones también se pueden hacer en el ámbito de la magia, en el sentido más amplio de este término (mitología, religión, superstición, etc.), y en el de la tecnología. El astrólogo realiza predicciones desde una concepción del universo que posee elementos de pensamiento mágico, y, gracias a su tecnología, las civilizaciones antiguas tenían la competencia suficiente para predecir eclipses y fases de la luna o crecidas de los ríos. Por lo tanto, una primera y obvia consideración es que una cosa es hacer predicciones y otra, bien diferente, acertarlas. Además, una predicción puede ser global (por ejemplo, "el fracaso escolar se estabilizará a lo largo de los próximos tres años") o particular o local –de detalle– (por ejemplo, "aunque el fracaso escolar se estabilizará a lo largo de los próximos tres años, en la subpoblación de chicos/chicas procedentes de familias con ingresos mensuales inferiores a x y con cocientes de inteligencia menores de y, seguirá aumentando"). Todo el mundo, pues, puede hacer predicciones. Lo que realmente distingue una predicción científica es que no se basa sólo en la observación y conocimiento de regularidades (éste sería el caso de la predicción tecnológica) sino también en la comprensión teórica del fenómeno cuyo resultado se quiere anticipar.
•
Control� y� transformación� del� mundo. La ciencia consigue cambios a través de la asimilación social de las teorías o bien, en el terreno material, a través de la tecnología. Démonos cuenta de que los cambios de que hablamos pueden ocurrir en el plano de la realidad empírica o en el de las representaciones individuales y colectivas, o, de hecho, en ambos. La representación que la sociedad occidental se ha hecho del mundo ha cambiado profundamente al asumir que el hombre y la tierra no son el centro del inmenso universo, que hay una continuidad fundamental entre cualquier
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ser vivo y los humanos, que las acciones de hombres y mujeres no siempre están coordinadas con los contenidos de la conciencia. Pero también es cierto que los cambios en las condiciones materiales de vida, desde los antibióticos hasta la informática, desde la televisión hasta internet, son productos de la tecnología, que puede existir sin conexión con un cuerpo de conocimientos plenamente científico, pero con el que a menudo acaba integrándose a la larga.
1.2. Cambios estructurales La estructura o arquitectura del conocimiento científico, que incluye las reglas que sirven para alcanzarlo, satisface ciertas condiciones lógicas y epistemológicas (es decir, relativas a la adquisición o construcción del conocimiento), las cuales se pueden traducir en criterios de corrección o calidad. Estos criterios presentan niveles de exigencia diferentes. 1.2.1. El determinismo La ciencia tiene que ser determinística. ¿Qué quiere decir eso? Hasta el surgimiento de la física cuántica de la relatividad y la eclosión de las ciencias sociales, el determinismo se asociaba estrictamente a las relaciones causa-efecto. Actualmente se la relaciona más con la multicausalidad y las interrelaciones entre fenómenos que con la causalidad pura. Hoy creemos que la meta central de cualquier ciencia es encontrar relaciones y orden entre los fenómenos que estudia y –sobre todo– formular�leyes�cuantitativas�o�cualitativas�que�expresen�dichas�relaciones (relaciones que no se limitan a las causales). Otros aspectos de la cuestión son los referentes a entre qué términos se establecen estas relaciones, qué tipos de causalidad son aceptables; o qué grado de infalibilidad pueden pretender estas leyes: el determinismo, especialmente en las ciencias sociales, alude a leyes probabilísticas que admiten un margen de error. 1.2.2. La generalizabilidad Este criterio se refiere a la posibilidad de generar leyes válidas, generales o universales, con respecto a una cierta población de fenómenos o entidades, leyes como la gravitación universal en física o las de Mendel en genética. Así, pues, este criterio exigiría la generalización como condición necesaria y final natural de la actividad científica, entendiendo que aquello que se afirma de una selección de experiencias, informaciones o datos, se puede también afirmar de la población a la que pertenece esta selección. Es importante, pues, fijar claramente la población y su relación con la muestra, una parte de ella. Hay que añadir igualmente que esta generalización se puede hacer sobre diferentes planos (entidades o sujetos, fenómenos, entornos o ambientes) y que la población involucrada es un conjunto no infinito, pero numeroso (los átomos de oxígeno, las rocas de basalto sobre la tierra, las neuronas, la especie huma-
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na). En una versión más suavizada este criterio requeriría, simplemente, que se pudiera hacer una generalización, sin imponer ninguna condición a la población implicada, hasta el punto incluso de que ésta podría ser pequeña. La capacidad de generalización de unos resultados depende de la variabilidad de las entidades o individuos que componen la población de referencia, tanto de la variabilidad de cada una de ellas a lo largo del tiempo, como de la variabilidad entre�ellas. Por eso, la capacidad de generalización es inversamente proporcional a la magnitud de esta variabilidad: cuando es muy grande, es difícil llegar a leyes o resultados generales, ya que no hay –o hay pocos– elementos o relaciones comunes. Y, al revés: cuando es pequeña, el científico abarca con relativa facilidad altos niveles de generalización, dado que entonces abundan más las semblanzas que las diferencias. En lo tocante a la variación entre individuos, los animales, en tanto que organismos, son más complicados y, por lo tanto, más variables que los cuerpos físicos o las máquinas. En la humanidad la variabilidad se dispara. Los factores de variabilidad�interindividual en las sociedades humanas son numerosos: aparte de la idiosincrasia de cada uno, abren el abanico de diferencias factores como el sexo, la edad, la biografía (especialmente la formación recibida), la profesión, la clase socioeconómica, la ideología y la religión, la geografía y el clima, la cultura con todas las influencias que ejerce en nosotros... En cuanto a la variación en un mismo individuo –intraindividual–, los cambios no sólo provienen de la programación innata de la conducta, sino del desarrollo del individuo, que tiene que ir aprendiendo reglas en todos los ámbitos de su vida. Estos cambios van asociados a la edad. Las diferencias por edad son más marcadas en el seno de las culturas humanas, donde se suman las muy diversas circunstancias aleatorias que pueden afectar a la historia de cada persona. De hecho, si hilamos fino, consideraremos dos preguntas de generalización. Una es: ¿podemos garantizar que aquello que afirmamos de la población puede afirmarse igualmente de cada uno de sus individuos? En este caso el concepto de generalización es deductivo, ya que vamos de lo general a lo particular, y se mezcla con el de predicción individual. La otra, que estaba implícita hasta aquí, es: ¿podemos garantizar que aquello que afirmamos de la muestra (un subconjunto de la población) o del individuo puede afirmarse igualmente de la población a la cual pertenece esta muestra o este individuo? En este caso, el concepto de generalización es inductivo, ya que vamos de lo más particular –la muestra– a lo más general –la población–, y se mezcla con el de universalización de una ley o de unos resultados.
Diferencias relacionadas con la edad Las diferencias que podemos observar entre un cachorro y un perro, o entre una cría y un chimpancé adulto, se deben en buena al aprendizaje y a la adquisición de habilidades básicas instrumentales y sociales.
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Tanto en un caso como en otro la generalización suele ser probabilística o estadística, y las predicciones o las leyes correspondientes, también. Ésta es una limitación que la ciencia social casi siempre ha asumido. Al margen de excepciones, la única vía que lleva la ciencia social a leyes determinísticas y seguras es el sacrificio de la variabilidad o de la complejidad. 1.2.3. Las relaciones limitadas El núcleo de este principio impone que el número de fenómenos con los que se puede relacionar un objeto de estudio sea limitado y haya de estar incluido dentro del campo de intereses y objetos de estudio dibujado en la historia de una disciplina. Cada ciencia tiene sus referentes propios, de manera que no se puede relacionar el punto de ebullición de un líquido con un índice de la bolsa, la aparición de un cometa con una epidemia de peste o la incidencia de suicidios con la proximidad de Plutón. Ahora bien, este principio se tiene que entender de una manera amplia y, a veces, sutil. Cada ciencia, en las fronteras de sus intereses, tiende puentes interdisciplinarios. Casos de vínculos interdisciplinarios No puede excluir, por ejemplo, la legitimidad de que un científico social vincule un comportamiento anómalo con una patología neurofisiológica, o el aumento de mobbing escolar con la televisión.
Por consiguiente, el principio de relaciones limitadas hoy día se tendría que entender en un sentido más flexible y, al mismo tiempo, más difícil de determinar. Quizás bastaría con decir que una ciencia incluye un núcleo de intereses casi exclusivos, o apenas compartidos con otras ciencias, y en torno a este núcleo se extiende en una serie de zonas concéntricas que se van imbricando con disciplinas afines o limítrofes. Un aspecto particular de este principio es la regla de "parsimonia", de "circunspección" o de "la navaja de Occam", que tiene que aplicar una ciencia cuando, al buscar explicaciones, establece relaciones entre hechos o fenómenos. Esta regla implica que la explicación de cualquier fenómeno tiene que hacer el mínimo posible de asunciones, descartando todas aquellas que no aportan o no añaden nada a la explicación más simple. En pocas palabras: el científico sólo se ha de complicar la vida cuando realmente tenga que hacerlo.
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1.2.4. La empiricidad La ciencia se construye –se tiene que construir– a partir de hechos captados por el observador humano como fenómenos, una vez filtrados éstos por su aparato perceptivo. El discurso científico se apoya sobre aquello observable, directa o indirectamente, a través de sus manifestaciones. Sin embargo, el observador humano capta la realidad a través de una serie de filtros genéticos, personales (biográficos) y culturales, por lo que sería un atrevimiento decir que conoce una realidad absoluta (que los filósofos nos han dicho convincentemente que no podemos saber qué es). Un corolario bien conocido de este principio es que toda afirmación –particularmente, toda explicación– ha de poder ser sometida a prueba, tiene que poder ser verificada o ser falsada en el seno de los diferentes foros organizados dentro de los colectivos de científicos. Esta vertiente del criterio de empiricidad apunta, pues, al carácter público y abierto de la actividad científica, más allá de la exigencia básica de que los contenidos de que parte sean tangibles y observables. 1.2.5. La unicidad del método En una ciencia auténtica sólo podría haber un método: el método científiconatural. Este método podría admitir variantes o un estrecho abanico de direcciones de desarrollo o aplicación; pero todas estas variantes no serían sino diferentes manifestaciones de un mismo proceso lógico y de un mismo curso de acción emprendido por el científico. Podríamos añadir que, desde el punto de vista de este principio, la proliferación de métodos se interpreta como un síntoma de la inmadurez de una ciencia, ya que una disciplina científica busca prioritariamente unidad, y este objetivo es uno de los que le permiten diferenciarse de la opinión, del conocimiento vulgar y de la pura ideología. En el fondo, en esta aspiración está implícita la creencia, en clave de objetividad, de que la verdad es única, y de que los caminos que llevan a ella también lo son. Las ciencias naturales, en torno a la física, cumplen este criterio con aparente comodidad. Por el contrario, un criterio como éste es difícil de asimilar plenamente por parte de las ciencias sociales. Tal vez en algunas ciencias la verdad no sea única o, cuando menos, tolere matices. De hecho, en cualquier facultad de ciencias sociales, de la conducta o de la educación, abundan las asignaturas metodológicas y muchos de los textos que manejan los alumnos llevan títulos en los que figura la palabra "método": hay métodos experimentales, observacionales, selectivos, etc.
Realidad observable frente a manifestaciones Podemos ver un estreptococo en el visor del microscopio, pero también podemos sentir la tos que provoca.
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1.2.6. La univocidad del lenguaje En una ciencia madura y genuina la correspondencia entre conceptos y fenómenos tiene que ser de uno a uno, o sea, biunívoca. Los términos y los símbolos tienen que poseer siempre el mismo significado, denotar con la máxima precisión semántica una clase de referentes o de fenómenos, y sólo una. Y, a la inversa: una clase de referentes o de fenómenos ha de estar simbolizado únicamente por un término de la teoría o de la metodología. En resumidas cuentas, la ciencia no puede ser polisémica, no puede servirse de homónimos o de sinónimos; tiene que tener un vocabulario unificado, resultado de un proceso de convergencia y consenso, de depuración progresiva de los términos y de su significado a lo largo del tiempo. De lo contrario, el lenguaje científico daría lugar a situaciones de Babel terminológica, a situaciones a las que a veces induce el uso del lenguaje corriente. La confusión todavía sería más evidente en relación a las unidades de medida. Tiene que estar bien claro qué es un metro o un kilo; no puede ocurrir que según un autor equivalga a una cierta longitud o peso, y según otros autores, a longitudes o pesos diferentes. 1.2.7. La reducción de la física A la larga, la teoría y la metodología de cualquier ciencia se podrán sustituir por las de la física. Ésta es una reivindicación del positivismo y el materialismo más radicales. La idea de fondo es que la existencia actual de muchas ciencias se debe al estadio de subdesarrollo en que todavía hoy se encuentra el conocimiento científico. A medida que penetremos los secretos de la materia ya no hará falta estratificar la ciencia o parcelarla en disciplinas diferentes, las cuales se irán reduciendo paulatinamente a la fundamental: la física. Un fenómeno como la "guerra", por ejemplo, ya no tendría que ser abordado por etólogos, antropólogos, sociólogos, economistas o historiadores; ni siquiera –en términos de agresión– por neurofisiólogos. La guerra se basaría en procesos fisicoquímicos, y éstos le asignarían todo su significado. Esta posición parece muy ingenua, pero ha sido defendida explícitamente. A veces toma formas no tan virulentas, como la del llamado "reduccionismo", que vendría a ser una especie de principio de la parsimonia interpretado a la ligera. En este último sentido el reduccionismo no pretende situar los fenómenos en el nivel físico, sino que se contenta con descripciones y explicaciones simplificadas, aunque, en la simplificación, se pierdan aspectos teóricamente esenciales de aquello que se quiere estudiar y entender. Eso se justifica con argumentos pragmáticos: si las predicciones son posibles, si las aplicaciones de una ley funcionan, no hace falta entender más las cosas, ni complicarlas en la teoría.
Unificación de los sistemas de medida En una etapa anterior a la creación del sistema métrico decimal la longitud se podía medir en dedos, palmos, codos, yardas, y en muchas más "unidades". La ciencia no cumplía el criterio de univocidad y eso creaba muchos problemas, que en los últimos 150 años se han solucionado mediante la unificación de la mayoría de medidas.
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1.3. Ciencia básica, ciencia aplicada y ciencia inspirada por el uso En la evaluación de una ciencia, una distinción habitual e importante, que a veces se entrecruza con los criterios de cientificidad que hemos analizado hasta ahora, es la que separa la ciencia�básica de la ciencia�aplicada. La distinción es paralela a la que podemos hacer entre teoría y práctica en el sentido corriente de este segundo término, entendido como práctica tecnológica o de intervención. Los rasgos propios de la ciencia básica son los siguientes: •
Su objetivo principal es conocer, entender y explicar el mundo, objetivo impulsado por la curiosidad.
•
Por lo tanto, su actividad se orienta prioritariamente a generar teoría.
•
Como consecuencia del punto anterior, y de acuerdo con lo que ya hemos dicho sobre el tema de la generalizabilidad, la ciencia básica busca la máxima universalidad o generalidad de los resultados (eso no descarta que la generalidad pueda ser restringida ni que, incluso, se pueda conformar algunas veces con el estudio de singularidades o casos excepcionales).
•
Su ritmo temporal es lento o, al menos, más lento que el de la ciencia aplicada. Eso se debe a que este tipo de ciencia no está muy presionado por las urgencias de las demandas sociales o empresariales, de manera que, aunque quien paga la investigación quiere amortizar la inversión, no obstante se entiende que ésta sólo se puede recuperar a largo plazo. La investigación aeroespacial, ligada a la exploración de la Luna o de Marte, aunque puede tener una oscura relación con la industria bélica, disfruta de un margen temporal de resolución de sus problemas, incluso de sus errores y contratiempos, mucho más dilatado que otros tipos de investigación, como los ligados a la farmacología o a la industria automovilística.
•
La inserción de esta clase de ciencia es más bien académica o universitaria, estando vinculada a facultades, institutos científicos o centros estatales de investigación, aunque a menudo también esté financiada por grandes empresas.
Los rasgos propios de la ciencia�aplicada son los siguientes: •
Su objetivo predominante es la solución de problemas prácticos; la incidencia en la realidad individual social y cultural. Está impulsada, pues, por demandas políticas o sociales, por problemas concretos.
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En consecuencia, esta clase de ciencia todavía está más vinculada a los circuitos económicos que la ciencia básica.
•
Supone, bien aplicaciones de teorías (ya desarrolladas anteriormente al margen de intereses prácticos), bien actividad tecnológica o inductiva, al margen de cualquier teoría.
•
Por lo tanto, su compromiso con la generalización y la universalidad es limitado y depende, sobre todo, de la rentabilidad económica.
•
Su marco temporal es a menudo estrecho, dado que las presiones políticas, sociales o económicas, a la espera de soluciones, suelen ser intensas. Siempre hay urgencias.
•
Su ámbito de inserción habitual es la empresa y la industria, aunque también puede germinar en el terreno político, dentro de instituciones públicas, o mixtas, que traten de incidir en la vida social. La ciencia aplicada tiene un espectro de objetivos variado, que va desde la búsqueda de un detergente que deje la ropa más blanca hasta la de medicamentos que curen el cáncer.
La distinción entre ambos tipos de ciencia es relativa al momento histórico en que la consideramos. Conocimientos como los ciclos de evolución de las estrellas o la anatomía comparada de los dinosaurios no influyen demasiado en la vida cotidiana de la humanidad, a pesar de que quizás sí que afectan a sus representaciones. Ahora bien, también es cierto que en la historia de la ciencia hay ejemplos de descubrimientos aparentemente inútiles, o interesantes sólo teóricamente, que se han revelado a la larga de gran provecho. Los rayos X o el láser serian una ilustración. Entre la ciencia básica y la aplicada habría un tercer tipo de actividad de conocimiento: la ciencia�inspirada�por�el�uso. La mejor aproximación a la idea de esta clase de ciencia la encarna la figura de Pasteur, biólogo y químico francés del siglo
XIX.
Su perfil es el de un investigador que guiaba su investigación
según la brújula de los problemas de la época que le tocó vivir pero, al mismo tiempo, trabajaba igualmente en la comprensión, tanto de estos problemas como de las soluciones encontradas, dentro de un marco conceptual teórico. En la trayectoria de este científico hay un diálogo continuo entre el descubrimiento de remedios y soluciones técnicas y la construcción de teoría. Pasteur fue el fundador de la teoría microbiana de las infecciones, pero de manera correspondiente fue también el instaurador de muchas de las prácticas hospitalarias de asepsia que hoy son habituales en nuestra sanidad, y desarrolló vacunas como la de la rabia; refutó de manera metodológicamente incontrovertible la teoría de la generación espontánea, demostrando la base bacteriana de la fermentación y, por otra parte, concibió y puso en práctica los protocolos de la pasteurización de alimentos, que todavía aplicamos actualmente. En síntesis, Pasteur fue un científico que iba de la teoría a la práctica y de la práctica
Lectura recomendada Para profundizar en este ámbito, os aconsejamos consultar la obra siguiente: D. E. Stokes (1997). Pasteur's Quadrant: Basic Science and Tecnological Innovation. Washington, D. C.: Brookings.
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a la teoría de manera fluida, teniendo presentes tanto los valores de utilidad de la ciencia como los de conocimiento abstracto, no concentrando su trabajo en el saber puro ni en la tecnología o la práctica aplicada. Por eso constituye un modelo en todos aquellos ámbitos de la actividad científica en los que permanecer confinado en la teoría significa perder el contacto con la realidad social, mientras que afrontar solamente la práctica sin apoyo teórico supone renunciar a la comprensión profunda de aquello que se quiere mejorar. 1.4. Cientificidad de las ciencias sociales Si aplicamos los criterios antes analizados a las ciencias sociales, se dibujará un diagnóstico que intentaremos resumir en la tabla siguiente, un mosaico de claroscuros entre los aspectos de estas ciencias que parecen acercarlas a la ciencia estándar, y los que no. La ciencia social busca orden en la mente, el comportamiento y la sociedad así como relaciones entre variables, causales, o de otros tipos;
pero esta busca es difícil, ya que la red de relaciones comportamentales que tiene que distinguir un científico social es compleja.
La�ciencia�social�trata�de�generalizar�y�obte- pero�la�gran�variabilidad�que�hay�entre�los ner�leyes�universales; individuos�humanos,�incluso�entre�los�animales�más�cerebralizados,�hace�muy�difíciles�las�generalizaciones�más�extensivas. La ciencia social atiende preferentemente a aquellos objetos de estudio cognitivos y comportamentales que están dentro del marco disciplinario que le corresponde;
pero no puede renunciar a buscar relaciones en otros objetos de estudio situados en otros niveles de la realidad y que pertenecen a campos científicos que le son afines.
La�ciencia�social�estudia�hechos�y�fenómenos�observables�y�que�están�arraigados�en el�mundo�empírico�que�percibe�el�observador;
pero�su�interés�por�los�procesos�mentales�y sociales�le�obliga�a�estudiar�también�fenómenos�que�se�dan�en�la�subjetividad�y�que sólo�se�revelan�a�través�del�lenguaje,�fenómenos,�por�lo�tanto,�no�directamente�observables.
La ciencia social utiliza y aplica, desde un pun- pero las peculiaridades de sus objetos de estuto de vista global, la lógica esencial del méto- dio hacen inevitables diversas elecciones episdo científico-natural; temológicas y metodológicas, que se traducen en un abanico de métodos con entidad propia. La�ciencia�social�posee�un�corpus�de�conoci- pero�dentro�de�ese�corpus�se�aprecia�una mientos�teóricos,�con�los�correspondientes inadmisible�confusión�terminológica�y�una conceptos�y�términos; fragmentación�teórica�y�metodológica�que no�parece�conducir�a�la�integración. La ciencia social hoy no es reducible a la física, aunque muchos conceptos y variables psicológicas podrían ser expresados en términos físicos;
pero en cualquier caso esta reducción no es siempre aconsejable, ya que una ciencia social tiene que mantenerse en su nivel de análisis propio, con el fin de no perder su conexión con la realidad sociocultural.
Sombras y luces en la cientificidad de las ciencias sociales
En resumidas cuentas, podemos profundizar un poco más este diagnóstico diciendo que el objeto de estudio general de las ciencias sociales, el comportamiento, la mente y la sociedad humanos, no es del todo comparable a los ob-
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jetos de estudio de las ciencias naturales. Las ciencias sociales se enfrentan con problemas propios, exclusivos, y el escenario general en que se encontraría el investigador social sería el siguiente: 1) Las poblaciones de entidades o individuos de las ciencias sociales evidencian, con respecto a los fenómenos que en ellas se estudian, una variabilidad interindividual incomparablemente mayor que la correspondiente a las ciencias naturales. La generalización�interindividual es por eso mucho más difícil y, en este contexto, los estudios de un individuo o de una unidad de muestra –estudio de casos– tienen pleno sentido. 2) Los individuos estudiados por las ciencias sociales hacen patente, con respecto a los fenómenos en ellas estudiados, una variabilidad intraindividual incomparablemente mayor que la correspondiente a las entidades de las ciencias naturales. La generalización intraindividual�es por eso mucho más difícil. 3) El número de variables o factores explicativos en torno a un fenómeno conductual o social es, en general, superior al que se puede dar en un fenómeno físico o, incluso, biológico. Se dice que las ciencias sociales están instaladas en el paradigma de la complejidad o de la multivariancia. 4) En las ciencias sociales el individuo observador y el individuo observado o estudiado pertenecen a la misma clase lógica y zoológica, lo cual no ocurre nunca en las ciencias naturales: es decir, el científico estudia un ser igual a él, y eso suscita un conjunto de riesgos específicos, pero también (ved el punto 6) permite obtener información de un sujeto a través de una interacción. 5) Los científicos del comportamiento y de la sociedad estudian fenómenos inscritos en el marco de las relaciones humanas y situados en el seno de la lengua y de la cultura, por lo que, por definición, son fenómenos repletos de significado, a saber, el que le atribuyen los propios sujetos, grupos o instituciones. Las descripciones y explicaciones que de un hecho comportamental o social se ofrezcan no pueden obviar este significado. 6) Los individuos estudiados por las ciencias sociales poseen subjetividad, son sujetos. Eso, en el plano operacional, significa que los mencionados sujetos pueden dar información verbal y proporcionar descripciones y explicaciones sobre ellos mismos o sobre otros sujetos, aceptando o no las del científico. Asimismo, el observador puede elegir entre observar al sujeto con el fin de conseguir información, o pedírsela directamente (a riesgo de ser engañado, deliberadamente o no).
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7) Los científicos del comportamiento y de la sociedad estudian temas que se encuentran a menos distancia de su vida privada, de sus emociones y de su ideología, que la que habría en el caso de que estudiaran temas propios de las ciencias naturales. El peligro de sesgar las interpretaciones es, pues, mucho mayor que en éstas últimas. A partir de este punto, la distancia que se perciba entre ciencias sociales y naturales se puede juzgar desde dos direcciones contrarias: como producto de la inmadurez de las primeras, consecuencia del escaso tiempo que han tenido para desarrollarse en unos 200 años de historia; o como un aspecto más de su peculiaridad, que las haría afrontar obstáculos inexistentes en el campo de la investigación física o biológica y las regiría por exigencias no siempre coincidentes con las que rigen aquéllas. Seguramente lo más cercano a la verdad sea un juicio ecléctico y nada simplista: en algunos casos es cierto el primer juicio; en otros el segundo.
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2. El proceso de investigación y el método
A continuación profundizaremos en estos dos conceptos. 2.1. El método como camino Este apartado está dedicado al análisis del método. 2.1.1. De la ignorancia al conocimiento Toda investigación empieza con una pregunta o con un problema y acaba con una respuesta o una solución. Por lo tanto, una forma legítima de contemplar el proceso de una investigación científica es representarlo como un itinerario que va desde el desconocimiento o la ignorancia al conocimiento o la información. En términos relativos, y partiendo del conocimiento que la ciencia ha acumulado hasta un momento dado, el científico pasa, a lo largo de una investigación con éxito, desde un estado de conocimiento 0 a un estado de conocimiento 1, expresándolo de manera binaria. Es evidente que esta adquisición de información se puede alcanzar también fuera de una investigación científica. Cuando no sabemos el significado de una palabra y lo consultamos en el diccionario, también pasamos de información 0 a información 1. Por lo tanto, el proceso de la investigación científica se tiene que caracterizar mediante otros rasgos, aparte de la constatación elemental de que sirve para adquirir información. Estos otros rasgos apuntan al tipo de objetos de estudio en los que se fija cada ciencia, así como al tratamiento que ésta les aplica y a la vía a través de la cual se consigue aumentar el conocimiento sobre ellos y garantizarlo. Una pregunta de investigación está ligada a un objeto de estudio, al cual genera en cierto sentido, como pronto explicaremos. Cuando nos interrogamos en el contexto de una investigación científica sobre cómo ciertas personas consiguen siempre mandar en los grupos, o sobre qué relación hay entre frustración y agresividad, o sobre si las palabras con carga emocional se recuerdan mejor que las que no la tienen, etc., estamos dando a luz un objeto de estudio, en el que se encuentran soldados un tema de investigación y la forma de tratarlo. Así, pues, el itinerario o vía que sigue un científico con el fin de responder a las preguntas, o resolver problemas, en relación con un objeto de estudio sólo parcialmente es el mismo que sigue cualquier ciudadano en una situación de ignorancia parecida. Ciertamente, el científico se encuentra en una situación típica de duda, parecida a la de aquél que, ante un cruce de caminos tiene que escoger el que lo lleve adonde quiere llegar. Tiene que saber escoger el camino adecuado, a la primera o después de un número razonable de ensayos. Y en es-
Lectura recomendada Para obtener más información sobre el tema que nos ocupa, podéis consultar este libro: J. Meltzoff (2000). Crítica a la investigación. Psicología y campos afines. Madrid: Alianza, pág. 32 y sig.
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te punto toca decir que la palabra "método" proviene del griego methodós que, precisamente, significa aproximadamente "seguir un camino". Sin embargo, tanto para hacer esta elección, como para continuar la ruta escogida, el científico sigue un conjunto de reglas lógicas e instrumentales, que selecciona y aplica de manera muy estricta, y el conjunto de estas reglas, organizadas y articuladas entre sí desde una pregunta inicial hasta un objetivo final, es aquello que llamamos método�científico.
En vista de todo eso, podríamos arriesgarnos a dar una definición general del método científico, que incorporara todo lo que hemos dicho hasta ahora. En esta perspectiva, el método científico sería un instrumento conceptual y conductual que permite responder a preguntas y solucionar problemas, y consiste en un proceso ordenado y secuencial a través del que el científico puede llegar a alcanzar sus objetivos.
Efectivamente, el seguimiento de un itinerario en la búsqueda del objetivo final supone necesariamente orden y secuencialidad, supone un plan. Además, en la definición se hace alusión a una cuestión nada trivial: el científico tiene que utilizar instrumentos conceptuales y�conductuales; es decir, la ciencia no se hace únicamente pensando en la butaca del despacho, sino que exige también acciones concretas del científico en su faceta más activa, que pueden ir desde la construcción de aparatos hasta la interacción con sujetos; el científico tiene
Lectura recomendada En relación con esta cuestión, podéis encontrar más datos en el siguiente manual: R. Bayés (1974). Una introducción al método científico en psicología (pág. 101 y sig.). Barcelona: Fontanella.
que pensar pero también ha de "moverse", actuar. En términos lógicos, el método es un operador que permite pasar de manera ordenada y planificada de un estado de desconocimiento a un estado de conocimiento con respecto a una determinada pregunta, problema u objeto de estudio. Según una sugerencia clásica de Reichenbach, la aplicación del método abarca dos momentos diferentes: uno, lo que él denomina contexto de descubrimiento de una investigación, su fase creativa o inventiva dentro del clima de circunstancias históricas, sociales y psicológicas que han llevado a un hallazgo científico; y el otro, el de�justificación, la fase de comprobación y establecimiento de garantías de una ciencia, a partir de los argumentos de metodólogos y de epistemólogos. 2.1.2. Métodos y técnicas El investigador tendría que basar su elección de un método particular en su conocimiento de las características de aquello que pretende estudiar y, también de las prestaciones que ofrece el método en cuestión en lo tocante a las diferentes fases y aspectos de su aplicación. En efecto, hay una serie de operaciones, ligadas a las diferentes fases de una investigación, que son obligadas pero que, al mismo tiempo, se pueden llevar a cabo de diferentes maneras. Efectivamente, en toda investigación social hace falta observar y pensar primero, hay que escoger los sujetos, las unidades de análisis y de medida, el procedi-
Lectura recomendada Para un estudio más detallado, os sugerimos consultar esta obra: H. Reichenbach (1938). Experience and prediction: an analysis of the foundations and the structure of knowledge. Chicago: The University of Chicago Press. ]
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miento y las condiciones a través de las cuales recogeremos y almacenaremos la información, la parrilla de análisis, teórica o matemática que utilizaremos en la interpretación; pero estas operaciones se pueden ejecutar según protocolos variados y especializados, cada uno de los cuales permite orientar la investigación con precisión hacia la meta concreta que el científico quiere alcanzar.
Podemos denominar técnicas estos diferentes protocolos que hay que utilizar en los diferentes momentos de la aplicación de un método concreto. Por lo tanto, estamos diciendo que el investigador no sólo selecciona métodos, sino que también escoge entre las técnicas posibles y pertinentes dentro del proceso de aplicación de un método.
Decisiones del investigador Por ejemplo, el investigador, en el momento de decidir qué tipo de selección de sujetos hará, tendrá que escoger entre hacer una selección al azar o no, y dentro de cada una de estas categorías generales, entre diversos subtipos como el muestreo estratificado, por conglomerados y etapas, etc. En el momento de optar por un tipo de medida podrá decantarse por diferentes escalas, por diferentes medidas, bien psicométricas, bien físicas (como las frecuencias y el tiempo); o si tiene que escoger unas condiciones de registro y de recogida de información tendrá ante sí importantes decisiones, como la de preferir condiciones artificiales y protocolos experimentales o bien, en el otro polo, condiciones naturales y protocolos observacionales; o la de inclinarse, ya sea por procedimientos de recogida de información verbal (entrevista, cuestionario), ya sea por otros de carácter no verbal (respuestas musculares, acciones instrumentales). Finalmente, a la hora de analizar sus datos, por más que esté condicionado por las decisiones anteriores, este investigador disfrutará todavía de un margen de libertad suficiente para poder escoger entre diferentes líneas de análisis, seguramente probabilísticas o estadísticas al tratarse de ciencias sociales.
Cada una de estas posibilidades de elección o de preferencia suele llevar asociada una técnica, entendida como un protocolo o un guión de operaciones o de instrucciones que hay que seguir sin demasiadas alteraciones o cambios. Ciertamente, conviene decir ahora que las elecciones del investigador se acaban aquí generalmente. Una vez seleccionado un método dentro de una estrategia metodológica global, y una vez seleccionadas unas técnicas dentro de la aplicación de un método, el investigador, afortunadamente, ya no tiene que continuar su trabajo selectivo.
Ello es así gracias a que las técnicas son códigos o estructuras relativamente cerradas y rígidas, que el científico utiliza como son, mientras que los métodos, tal como los hemos entendido aquí, son abiertos y flexibles por cuanto toleran diversas realizaciones y posibilidades dentro de una orientación global única.
Aplicación versus construcción Un test es una técnica, y la�aplicación�de este test requiere conocer el manual del test y el protocolo de pasación, pero no exige conocimientos de metodología de investigación. En cambio, la construcción�de un test requiere conocimientos metodológicos y la aplicación de un método, y a lo largo del proceso se aplican diversas técnicas.
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2.2. Enfoques unimétodo y multimétodo: convergencia y replicación A continuación estudiaremos los dos enfoques, prestando atención a estos dos parámetros. 2.2.1. El acoplamiento objeto de estudio. Método y posibilidades de la aproximación multimétodo Si tuviéramos que destacar lo más importante de lo que hemos dicho en las últimas páginas sería que cada método particular se adapta al objeto de estudio al que se aplica. Sin embargo, quizás no hemos hecho bastante patente que –inversamente– un objeto de estudio ofrece la apariencia que, parcialmente, le haya dado el método que se le aplica. Por ejemplo: si nos proponemos estudiar las relaciones interpersonales dentro de un grupo de jóvenes, tendremos que diseñar una metodología adaptada a este tema, en la cual no parecería adecuado llevar a los adolescentes al laboratorio y simular allí los procesos de relación social; más bien nos inclinaríamos a investigar sus vínculos mediante entrevistas, instrumentos sociométricos, sesiones de grupo o, simplemente, observación. Ahora bien, dentro de este abanico de posibilidades, la imagen que obtendremos de la estructura y la dinámica del grupo no será la misma al final de la aplicación de cada una de estas variantes metodológicas: es probable que la información derivada de cuestionarios de sociograma nos aporte una imagen diferente de la que sacaríamos de entrevistas individuales en profundidad, y que, si observáramos directamente las interacciones de los sujetos, el conocimiento que se derivaría ofrecería una representación del grupo bien distinta. ¿Dónde tendría que conducir esta argumentación? Al convencimiento de que los objetos de estudio no son algo absoluto, ni inmutable la etiqueta que les hemos puesto. Cada objeto de estudio puede requerir un método diferente, sin embargo, dado que un objeto de estudio no es más que una propuesta de representación de la realidad, sujeta a unas reglas, entonces cada método particular proporcionará una representación diferente –mucho o poco– del objeto de estudio genérico. Por eso el objeto de estudio que podemos nombrar "Relaciones interpersonales en grupos de adolescentes..." adoptará aspectos distintos según lo investiguemos por diferentes vías, las cuales cubren tanto la forma de recoger la información como su procesamiento y tratamiento. En particular, tal como veremos pronto, un objeto de estudio está construido con las variables seleccionadas y utilizadas para definirlo, las cuales le dan su apariencia empírica. Ahora bien, los objetos de estudio de que hemos hablado hasta aquí son más bien objetos�modelo, entidades conceptuales de las que nos ocuparemos enseguida. Efectivamente, temas de investigación como "tolerancia a la frustra-
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ción", "agorafobia", "depresión en los abuelos/abuelas", "atención compartida" o "relaciones grupales entre adolescentes" constituyen clases de objetos de estudio antes que objetos de estudio concretos o particulares, y poseen un carácter bastante abstracto que les hace pertenecer al reino de la teoría más que al de la realidad. Los objetos de estudio solamente cobran vida en el mundo empírico cuando son vivificados por una aproximación metodológica particular y definidos mediante magnitudes observables –es decir, variables– en unas condiciones de registro determinadas. Dando un paso más, de las consideraciones anteriores se desprende la siguiente conclusión: ante una pregunta de investigación y su inseparable objeto de estudio el científico puede escoger entre utilizar un solo método particular o diversos métodos; en este último caso, obtendrá diversas representaciones del fenómeno (variantes del objeto de estudio). Y cuando tenemos diversas representaciones de una misma temática de investigación podemos atender más a los aspectos comunes o a los aspectos diferenciales, a las semblanzas o a las diferencias.
Lectura recomendada Sobre este tema, os recomendamos la siguiente referencia bibliográfica: J. Brewer; A. Hunter (1989). "Multimethod research: A synthesis of styles". C. Newbury Park. En: P. Mayring; G. L, Huber; L. Gürtler; M. Kiegelmann (eds.) (2007). Mixed Methodology in Psychological Research. Rotterdam: Sin.
a) Si nos inclinamos por la primera de estas posibilidades –la de atender a los elementos comunes–, lo que buscamos de hecho es la validación de los resultados a través de la aplicación de diferentes protocolos de investigación; buscamos�validez�convergente, utilizando un término extraído de un artículo clásico de Campbell y Fiske. b) Si optamos por la segunda, la de fijarnos en las diferencias, nos podemos situar en una perspectiva relativista, típica de las ciencias sociales, que pone el énfasis no tanto en la validación puntual o intensiva de los resultados sino en su cobertura exhaustiva desde diferentes ángulos, subrayando y/o abrazando las diferencias, entendiendo que la realidad conductual y social es poliédrica.
En resumidas cuentas, método y objeto de estudio se determinan mutuamente: el objeto de estudio presenta aspectos diferentes bajo la óptica de cada método particular, mientras que las aproximaciones multimétodo pueden servir para alcanzar validez convergente o una visión más poliédrica de lo estudiado.
Lectura recomendada Para más detalles, podéis consultar: D. T. Campbell; D. W. Fiske (1959). "Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix". Psychological Bulletin (núm. 56, págs. 81-105).
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3. Teoría, hechos, hipótesis
El siguiente bloque está dedicado al estudio de estos tres conceptos. 3.1. Itinerarios deductivos e inductivos Como es bien sabido, la ruta que recorre un método puede ir desde lo abstracto a lo concreto, o desde lo concreto a lo abstracto, de la teoría a los hechos o de los hechos a la teoría. Cuando una investigación progresa desde la teoría a los hechos, aplica conocimientos ya existentes, que suelen tener la forma de una ley con enunciado condicional, a una pregunta o problema nuevos. Algunos supuestos representativos Por ejemplo, "Si un estímulo requiere un grado de procesamiento alto con el fin de ser percibido, entonces será recordado mejor; si lo requiere bajo, entonces será menos recordado"; "si un sujeto tiene una baja tolerancia a la frustración, entonces es más probable que desarrolle cuadros de dolor cervical".
El objetivo es resolver directamente estos problemas o preguntas, asignándoles soluciones ya encontradas antes al estudiar otros problemas iguales o semejantes; o bien, si lo anterior no es posible, generar hipótesis que orienten la búsqueda de respuesta. Es el itinerario�deductivo. Cuando una investigación progresa desde los hechos a la teoría, busca o compone leyes que, una vez validadas, se puedan incorporar a la teoría, sea porque ésta no existe todavía, sea porque es precaria o incipiente o, simplemente, porque –a pesar de existir y, incluso, de tener cuerpo– hace falta completarla. En este tipo de proceso el científico, en principio, no dispone del respaldo de la teoría con el fin de guiar su investigación. Ahora bien, los hechos no son neutros, cuando son percibidos ya tienen algún significado incluso para el más ingenuo. Y el científico no está, de inicio, totalmente desamparado, siempre puede acudir al apoyo de partes de teorías que, a pesar de no estar directamente relacionadas con el objeto de estudio, sí que guardan una vinculación indirecta; o, en el caso de que no haya ni una brizna de teoría en el campo estudiado, se pueden aprovechar, de cara a encontrar inspiración, conocimientos existentes en otras disciplinas afines. Si, en fin, nada de eso es factible, entonces el científico puede recurrir al sentido común o a saberes culturales no científicos, como la filosofía, con el fin de orientarse en su búsqueda. Estamos hablando del itinerario�inductivo.
Serendipity En el itinerario inductivo caben los descubrimientos por azar. El científico está buscando una cosa y encuentra otra, no esperada. Es la llamada serendipity que ha dado como fruto el descubrimiento de la penicilina, por ejemplo. El término proviene de un cuento italiano, parafraseado por Horace Walpole en 1754, en el que tres príncipes de Serendip (antiguo nombre de Sri Lanka) viajan por el mundo buscando algo que no encuentran, pero, en compensación, encuentran otras cosas de igual o mayor valor.
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3.1.1. La teoría Los itinerarios deductivo e inductivo forman un camino de ida y uno de vuelta. Si partimos de una teoría (1) general, de la conceptualización abstracta y de los enunciados lingüísticos, la siguiente estación en la ruta hacia los fenómenos empíricos es el modelo (2), un poco más restringido y concreto que la teoría y, a continuación, nos encontramos con los objetos�modelo (3) o conceptos teóricos, ya muy delimitados. Desde este punto atravesamos una frontera, la que separa el mundo pensado o de la lógica del mundo percibido o empírico, y es entonces cuando toca aislar y definir objetos�de�estudio (4) observables, medibles y verificables. Como vemos, este paso crucial se alcanza por medio de una definición operacional que transforma el objeto modelo en estructuras construidas mediante variables (5); y, es a través de ellas como abordamos los hechos (6). Nos detendremos brevemente en cada una de estas etapas en una u otra dirección del proceso de investigación, la deductiva, de la 1 a la 6, o la inductiva, de la 6 a la 1, etapas que tenéis representadas en la figura siguiente:
A partir de aquí desarrollaremos sucintamente el esquema de la figura, primero la mitad superior y después la inferior. Empezamos con la teoría. Ésta puede ser vista como un sistema ya organizado y reglamentado de conocimiento, a partir del cual se resuelven los problemas de investigación o se orienta la investigación que pretende solucionarlos; pero también se puede concebir como un proyecto que hay que cumplir al final del proceso de investigación, impulsado por los resultados que los científicos van reuniendo. En el primer caso,
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tendremos obviamente una visión deductiva, o hipotético-deductiva (como veremos después), de la teoría; en el segundo, la veremos como el punto de llegada de un proceso inductivo, o analítico-inductivo. Pero las caras de la teoría son muchas más. La podemos considerar un lenguaje básicamente descriptivo o un sistema eminentemente explicativo; como un depósito de conocimientos o de conceptos o como una red de relaciones y leyes, etc. Aquí nos limitaremos a hacer una caracterización práctica de la teoría sin entrar en sutilezas, pero destacando –eso sí– aquellos aspectos que nos tienen que ayudar a entender mejor la dinámica de la investigación. Con este talante podemos declarar lo siguiente: 1) Una teoría científica es un depósito de conocimientos obtenidos mediante la aplicación de un método científico, conocimientos formulables como enunciados lingüísticos o lógicos y articulados entre sí hasta generar una estructura (o como en una red, una gramática o un código). 2) La teoría tiene una extensión variable, según el ámbito de conocimiento al que se refiere y según el grado de desarrollo que ha alcanzado. 3) Los conocimientos se han ido acumulando e integrando a lo largo de años o siglos de investigación. 4) Los contenidos de la teoría son de diferentes tipos y se distribuyen en distintos niveles según su grado de complejidad. Dentro de una teoría encontraremos: •
conceptos u objetos modelo (ved después),
•
definiciones de conceptos,
•
clasificaciones de conceptos,
•
unidades de medida,
•
sistemas de medida,
•
reglas de organización interna,
•
relaciones en formato de leyes (a menudo condicionales),
•
definiciones o formulaciones de leyes,
•
clasificaciones de relaciones y leyes,
•
etc.
5) Es importante insistir en que las piezas de una teoría están relacionadas entre sí de manera ordenada. Estas relaciones pueden ser internas, pero también se pueden consolidar indirectamente a través de las vinculaciones de los elementos de la teoría con el mundo empírico. En definitiva, los elementos de una teoría, como los de cualquier otro sistema lógico, están ligados mediante tres clases de reglas: sintácticas, que garantizan la corrección lógica de los enunciados lingüísticos o de los desarrollos y fórmulas matemáticas; semánticas, que vinculan cada concepto o ley con hechos del mundo empírico, conectando, pues, lo abstracto con lo concreto y garantizando el cumplimien-
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to del criterio de empiricidad; pragmáticas, reglas de uso que especifican las condiciones o restricciones de aplicación de una regla semántica (por ejemplo, si la regla semántica fija el síntoma de una patología, la pragmática precisa cómo curarla). 6) Los estratos más básicos de la teoría, armada con todas estos elementos y reglas, aseguran ya la posibilidad de describir, definir, clasificar y medir los hechos que le corresponden. Ahora bien, el desarrollo pleno de una teoría tendría que hacerla crecer hasta ser un sistema o código explicativo y predictivo por medio de las leyes que ha ido construyendo. Una teoría madura lo tiene que explicar. 3.1.2. El modelo El modelo, como la teoría, es una representación de una parcela de la realidad, pero esta representación tiene menos alcance, tolera un cierto grado de simplificación y se parece mucho más a la percepción o imagen mental que el científico tiene de esta realidad que la que ofrece la teoría. El modelo es más manejable a la hora de afrontar una problemática científica particular. Prestad atención a esta definición de modelo, debida a Bridgman –un físico–y que destaca los aspectos perceptivos y didácticos del modelo, en los cuales nos detendremos enseguida: "El modelo es un instrumento del pensamiento útil e inevitable porque nos permite pensar en cosas que no nos son familiares en términos de cosas que sí nos son familiares". P. W. Bridgman (1927). The Logic of Modern Physics (cap. 11). Nueva York: MacMillan. Un símil automovilístico Confiemos en que un ejemplo aclarará la diferencia entre modelo y teoría. Supongamos que en una población existe un taller de coches con servicio completo, mecánica, electricidad, plancha, etc. El taller es grande, tiene muchas dependencias y un equipo de mecánicos. Ahora bien, este taller también ofrece servicio de asistencia en carretera por los alrededores de la población. Cuando alguien llama al teléfono de asistencia y un mecánico toma un coche grúa y sale a auxiliar al conductor en dificultades, ¿se lleva todo el taller? Evidentemente, no: coge una caja de herramientas. Si la llamada ya ha indicado cuál puede ser la causa de la avería, quizás llene la caja con unas herramientas, y no con otras. En cualquier caso, es obvio que no puede, ni tiene por qué, llevarse todas las herramientas y aparatos del taller para solucionar un problema concreto. Claro está que si el taller entero es la teoría, la caja de herramientas representa el modelo.
Un mapa, un esquema del sistema nervioso, un símil, una fórmula, un gráfico, son modelos. La ciencia social utiliza una multitud de modelos. Si afirmamos que la probabilidad de agresión aumenta al reducirse el espacio disponible, eso es un modelo. Lo podemos representar en unas coordenadas, trazando la correlación inversa que expresa esta relación medida en animales o personas; o lo podemos dibujar sobre la idea del "disco elástico", un espacio flexible que rodearía a un sujeto y estaría comprimido por la presión de los vecinos; etc. Estas representaciones, pues, pueden ser matemáticas, o puras metáforas si se basan en la semblanza o la familiaridad.
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Hablemos finalmente de las simulaciones. Tal como hasta ahora hemos caracterizado a los modelos, éstos aparecen como representaciones estáticas, que hacen una foto o un apunte instantáneo de la realidad, pero no recogen los cambios ni los procesos; en otras palabras, no se pueden hacer cargo de las variaciones de las cosas a lo largo del tiempo ni de la dinámica que las acompaña.
Cuando queremos incorporar el tiempo, y hacerlo de una manera más realista, entonces tenemos que recurrir a una simulación, la cual es más completa, menos simplificada que un modelo, y ofrece el aspecto de un ensayo previo de aquello que se estudia, más que el de una mera representación.
Hay simulaciones de diferentes tipos. Cuando un ingeniero prueba la resistencia de las alas de un avión en un túnel de viento, está haciendo una simulación. En este sentido, un experimento, incluso psicológico, es también una simulación, cuyos resultados deseamos generalizar después en las condiciones reales. Con todo, la forma más habitual hoy día de hacer simulaciones es mediante el ordenador, que permite incorporar condiciones difícilmente reproducibles en clave realista y manejar multitud de datos. Un ejemplo bien conocido son las simulaciones de tráfico a través de redes. Si quisiéramos saber el efecto de la supresión de un semáforo en un cruce peligroso tendríamos que descartar por razones obvias la opción de suprimirlo de verdad. Si pretendemos estudiar las consecuencias que un incremento del 50% del volumen de circulación tendrá sobre los atascos, renunciaremos a crear esta condición realmente y nos limitaremos a simularla de forma informática. 3.1.3. El objeto modelo Topamos aquí con el suelo o nivel inferior de la mitad superior de la figura precedente. Como ya hemos hecho constar, ésta es la frontera (indicada por la línea de puntos) entre la fase abstracta de la investigación y la fase concreta y empírica. Y como explicaremos enseguida, el salto entre estas dos fases se hace mediante la construcción de un objeto de estudio tangible, palpable, observable, medible. Pero todavía no hemos llegado a este punto. Un objeto modelo es un concepto teórico, un ladrillo o una pieza de la teoría, y su peculiaridad radica, más que en su esencia, en las normas que hay que respetar en su construcción y consolidación. Así, sintetizando diversas definiciones de Mario Bunge, podemos decir que un objeto modelo... "...es un modelo conceptual de cosas, acontecimientos o situaciones, general y simplificado, que conserva los rasgos comunes de sus diferentes apariencias o manifestaciones, definiendo una clase de equivalencia". M. Bunge. (1975). Teoría y realidad (2ª. edición). Barcelona: Ariel.
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Por lo tanto, si un objeto-modelo se constituye sobre aquello común a sus diferentes estados o apariencias, adoptará el aspecto de un minimodelo o esquema de la realidad representada, donde se potenciarán los aspectos constantes y se dejarán en segundo término los secundarios. Sin embargo, esta definición es seguramente muy próxima a la que Aristóteles hubiera dado de un concepto. La alusión a la clase de equivalencia apunta, sin entrar a fondo en el tema, a que este modelo conceptual o concepto tiene que formar parte de una clasificación lógicamente perfecta y que la definición que lo fija tiene que cumplir requisitos lógicos. Ejemplos de objetos modelo son "cristal", "hierro", "electrón", "mamífero"; y en ámbitos psicosociales o educativos, "educación a distancia," "imitación", "liderazgo", "comunicación", "TIC", "rumor", "atención compartida". 3.2. Límites de los itinerarios deductivo e inductivo En este apartado nos ocuparemos de las limitaciones de los dos itinerarios. 3.2.1. Caminos inciertos, hipótesis y pruebas La visión general que hemos dado hasta ahora del proceso de investigación, desde la teoría a los hechos o desde los hechos a la teoría, ofrecía un recorrido innegablemente lineal. El científico se fijaba un objetivo y lo alcanzaba ayudado por la lógica, el método y las técnicas. Pero si aplicamos la lupa a la imagen de este proceso y descendemos al detalle, aparecen avances y retrocesos, y el camino seguido ya no parece tan nítido ni seguro. En cualquier caso, las condiciones necesarias para avanzar de manera segura y rectilínea no son las más habituales en la investigación científica; y lo son menos todavía en el caso de una ciencia incipiente como la social, a menudo falta de teoría y de tradición científica. La ruta más común es sinuosa, con pérdidas de rumbo, y avanza sobre sucesivas hipótesis, refutadas o probadas en un proceso hipotético-deductivo. Este camino incierto que el científico recorre a menudo está marcado por suposiciones o conjeturas en forma de enunciados que va imaginando y poniendo a prueba, una tras otra, aceptándolas o descartándolas; es decir, está marcado por las hipótesis sobre las que se apoya con el fin de ir desbrozando la ruta y avanzar por ella. Es obligado, pues, que ahora nos detengamos en estas hipótesis. •
Una hipótesis es una suposición o conjetura que, en el proceso de investigación, actúa como una solución provisional del problema que se ha planteado inicialmente el científico, o como una respuesta potencial a la pregunta que ha desencadenado la investigación.
•
Esta solución o respuesta adopta la forma de un enunciado verbal, regido por la gramática y la lógica. Por ejemplo: "Las personas que necesitan aprobación social (medida mediante algún instrumento) estarán más fá-
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cilmente controladas por el medio social (familiar, laboral) que las que no la necesitan"; "Si los niños/as desayunan antes de ir a la escuela, aprenderán más (medido por medio de las notas) que si van con el estómago vacío" (Craig y Metze, 1982, pág. 36). El uso práctico del término se suele reservar a aquellas preguntas-respuestas que tienen forma de enunciado verbal relacional, que vincula dos o más fenómenos o variables, sobre todo en la modalidad condicional. También se aplica a la existencia de diferencias entre sujetos o grupos, aunque esta acepción también se puede acoger al formato condicional: "A los tres años las niñas exhibirán un nivel de lenguaje superior al de los niños". •
El enunciado o proposición verbal tiene que ser contrastado en la realidad empírica o, lo que es lo mismo, sometido a prueba en cualquier caso (aunque tenga sentido y coherencia interna por sí mismo). Por lo tanto, no conviene que las hipótesis sean demasiadas complejas, con el fin de facilitar su comprobación (de acuerdo con el principio de parsimonia).
•
Las hipótesis no siempre son positivas, es decir, no siempre postulan la existencia de un fenómeno, de una relación, de una ley o de una diferencia. A veces, niegan cualquiera de estas posibilidades: "No existe relación entre la puntuación en un test de personalidad y el éxito profesional"; o "No hay diferencias en las notas de matemáticas entre niños inmigrantes y del país". Este tipo de hipótesis se denominan�nulas�y tienen un papel destacado en el razonamiento inferencial y estadístico de los científicos sociales.
•
Cuando la hipótesis tiene más bien el aspecto de una expectativa informal, intuitiva, que puede surgir durante la investigación además de formularse en su inicio, la llamamos "microhipótesis": ¿"Y si probáramos qué pasa si en vez someter al(s) sujeto(s) a un ruido imprevisible, al azar, lo sometiéramos a una pantalla de ruido constante? ¿Mejoraría eso la ejecución"? Las microhipótesis constituyen intentos formulados "sobre la marcha" para dar respuesta a preguntas de investigación.
•
Las hipótesis surgen en la fase deductiva de la investigación; las microhipótesis, en la inductiva. Sin embargo, como ambas fases pueden convivir, creemos que, en un examen minucioso de la mayoría de investigaciones, se pueden encontrar tanto hipótesis como microhipótesis.
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3.3. El método hipotético-deductivo Este itinerario que acabamos de describir, con sus hitos de hipótesis comprobadas o refutadas, en el que el científico no encuentra el buen rumbo enseguida, sino después de diversas pruebas y ensayos es, tal como ya hemos anunciado, el llamado método�hipotético-deductivo, y constituye la versión del método más realista y ajustada a la práctica científica común.
La expresión método hipotético-deductivo designa, pues, el conjunto de prácticas de investigación en las que se combinan estrategias deductivas con inductivas, prácticas que se sostienen y avanzan gracias a la proposición de hipótesis sometidas a prueba empírica con la finalidad de ser confirmadas o rechazadas.
El método hipotético-deductivo no se confunde de ninguna manera con el deductivo ni con el inductivo. En éste la comprobación empírica implica un nivel de riesgo de equivocarse mucho mayor que en el deductivo, que podríamos decir que apuesta "sobre seguro" cuando, por ejemplo, reconoce un síntoma o un problema y aplica la terapia o solución prevista por la teoría. Por otra parte, disfruta de la ventaja de ir orientado por la teoría, a diferencia del puramente inductivo. Los pasos necesarios para llevar a cabo una investigación hipotético-deductiva los tenéis representados en forma de diagrama de decisiones en la figura siguiente:
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1) Obviamente, el proceso empieza cuando el investigador o el equipo de investigación se plantea un problema o se hace una pregunta, problema o pregunta que hay que deslindar y precisar. 2) Esta pregunta o este problema nacen de la teoría ya existente en el campo donde trabaja el investigador, o bien de teorías o conocimientos afines y de la experiencia investigadora previa. 3) Una vez planteado el problema o hecha la pregunta, el investigador o el equipo investigador procuran formular hipótesis verosímiles, las cuales pueden inspirarse directamente en la teoría ya existente o en investigaciones anteriores, aunque también se pueden apoyar sobre observaciones orientadas por aquellas. Ya hemos dicho que cuando las hipótesis surgen de la improvisación o de la intuición del investigador las denominamos "microhipótesis". 4) Una vez formuladas las hipótesis dentro de un enunciado lógicamente correcto, habrá que diseñar el formato que tendrá la prueba empírica, para lo cual harán falta de nuevo orientación teórica, inspiración extraída de la investigación previa, así como observaciones y ensayos piloto; y, sobre todo, hará falta que el científico tenga conocimientos de la metodología utilizada en su área. 5) A continuación, el científico realizará la prueba o comprobación que, si ha sido correctamente diseñada, tiene que conducir a través de los datos suministrados a la aceptación de la hipótesis o a su rechazo. Tanto en un caso como
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en otro no bastará con un solo ensayo o prueba. Como ya hemos dicho, los resultados obtenido por este científico tendrán que ser repetidos en idénticas condiciones por otros científicos hasta tener la plena seguridad de que son correctos. Por lo tanto, aunque en la figura la confirmación de la hipótesis eleva su enunciado directamente a la teoría, tenemos que recordar la necesidad de replicación. 6) Si la hipótesis es rechazada, habrá que empezar otra vez, pero no completamente de nuevo. Habréis advertido que en esta primera serie [problema - hipótesis - diseño - prueba] hemos numerado con un "1" cada una de estas fases. El científico se plantea un problema y busca su solución en una determinada dirección, pero si se equivoca, no sólo tiene que programar nuevamente su ruta, sino que incluso tiene que redefinir el problema que, probablemente, ya no se verá bajo la misma luz. Ahora el problema se continúa considerando en la perspectiva de la teoría y de la experiencia previa, pero también en la de la investigación que acaba de fracasar (fracaso relativo ya que, como se dice en la figura, el descarte de una hipótesis también proporciona información aprovechable). Por lo tanto, el rechazo de la hipótesis 1 conduce a una nueva serie [problema - hipótesis - diseño - prueba] numerada con un "2" que, a su vez, podrá ser confirmada y alimentar la teoría o bien obligará a cambiar una vez más el rumbo y empezar un nuevo proceso de investigación "3". Y es que el proceso continúa ... 7) Al final de cada fase el científico tendrá que informar a la comunidad científica de sus resultados a través de artículos publicados en revistas científicas y comunicaciones en congresos.
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4. La construcción del objeto
Hasta aquí, a lo largo de las últimas páginas, hemos cubierto esencialmente la mitad superior de la primera figura, sin entrar de lleno en las demandas y condiciones del mundo empírico. Ahora lo haremos en una determinada dirección: nos interesaremos especialmente por cómo se transforma un objetomodelo o concepto teórico en un objeto de estudio, cuestión capital en una investigación. Un objeto-modelo, en tanto que abstracción, no se puede estudiar, es intangible; hay que convertirlo en algo observable, identificable, descriptible o medible, construyéndolo a partir de las propiedades que consideramos pertinentes en el estudio y que, en consecuencia, le queremos atribuir con el fin de conferirle entidad material. Cuando estas propiedades son medibles –es decir, son magnitudes– las llamamos "variables". Un ejemplo: los "celos", en tanto que objeto-modelo, no se pueden investigar. Fijaos en esta definición puramente teórica: "Los celos son un conjunto de emociones ligadas al miedo de perder la primacía de la atención o el afecto de otra persona, y se dan en individuos que consideran a aquéllos que aman o necesitan como su propiedad privada, manifestándose en conductas de queja o agresivas cuando estas personas perciben una amenaza, real o no, de pérdida de este afecto o atención". No se puede emprender un estudio de los celos sobre esta base: ¿cuáles son las personas?, ¿cuáles, en concreto, las conductas de queja o agresivas a que alude la definición?, ¿qué quiere decir considerar a alguien "propiedad privada"?, ¿a qué situaciones o acciones se refiere? La definición quizás es aceptable, pero no es la de un objeto de estudio. Es la de un concepto con raíces en la teoría. Así pues, con el fin de estudiar los celos hace falta bajarla de las nubes y hacerla tocar tierra, vistiéndola con las variables y las condiciones que hemos decidido incluir en la investigación de que se trata. Un objeto de estudio como –pongamos por caso– "Análisis de la conducta de celos, medida a través de indicadores de competencia, en grupos de amigos adolescentes en situación de realización de una tarea conjunta guiada por un moderador adulto", sí que sería estudiable sobre la base de su concreción y sus alusiones al mundo perceptible. No obstante, esta definición no tiene patente de infalibilidad: puede ocurrir que no "funcione" como concreción de un objeto de estudio, que produzca datos irrelevantes o poco vinculados a los objetivos del investigador, o que muestre a través de los resultados que, en vez de un objeto, se trata de dos o más. Debido a todo ello, tal vez haya que modificar la definición en ulteriores investigaciones dentro de esta línea de trabajo.
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4.1. Delimitación y definición del objeto de estudio Sin perder de vista estas exigencias, el investigador tendrá que dar cuerpo al objeto de estudio a través de dos operaciones que en el texto deslindaremos pero que, en la práctica, a menudo son inseparables: la de�delimitación y la de definición. Ambas operaciones tienen mucho que ver con el repertorio de variables utilizadas en la investigación. De momento, afirmamos que una variable es una propiedad del objeto de estudio que corresponde a una magnitud o dimensión de medida y que, por lo tanto, puede ser cuantificada. En páginas posteriores enriqueceremos esta caracterización elemental. 4.1.1. Delimitación Para empezar, el investigador tendrá que circunscribir aquellos aspectos del objeto-modelo hacia los que quiere dirigir su atención, y lo podrá hacer situándose primero en el mundo de la teoría y optando por alguna de las posibilidades que este objeto-modelo le permite desarrollar; sin embargo, una vez hecho eso, tendrá que seleccionar entre todas las manifestaciones aceptables del objeto de estudio en el terreno empírico aquellas que le parezcan más adecuadas. En la práctica, pues, eso comportará una separación clara de este objeto de estudio con respecto a otros objetos de estudio posibles en este ámbito teórico y una determinada selección de propiedades observables o variables en los diferentes apartados del estudio (que enseguida precisaremos). Veamos un ejemplo de ello. Supongamos que el concepto u objeto-modelo que despierta nuestro interés investigador es la lateralidad�y que la entendemos teórica o conceptualmente como "el grado de predominio funcional o tendencia de uso de una de las mitades del cuerpo humano, en el eje derechaizquierda, con respecto a la otra, tendencia referida especialmente a los órganos de los sentidos y a los miembros bilaterales". Como ya hemos dicho varias veces, un concepto tan amplio y general no se puede estudiar. Por lo tanto, la primera decisión que tiene que tomar quien pretenda estudiar la lateralidad es escoger cuál de los aspectos implícitos en su definición teórica quiere investigar. En el ejemplo imaginado, estos aspectos quedarían, de hecho, recogidos, por un título de investigación como: "Lateralidad manual en situación de aula y comedor escolar, mediante pruebas estandarizadas de manipulación, en niños/as de 6 o 7 años uno de cuyos progenitores es zurdo y cuya tendencia respetan la familia y la escuela". Eso sería lo que de hecho estudiaríamos, tal como refleja la figura siguiente. El objeto de estudio constituye una opción delimitada dentro del ámbito conceptual que ocupa el objeto modelo, opción que se materializa y concreta a través de los aspectos observables escogidos para el estudio (zona de tono más oscuro).
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Delimitación de un objeto de estudio
Ahora bien, con eso no tendríamos bastante. Tenemos que llenar de carne este esqueleto; después de haber establecido la demarcación teórica y empírica de este objeto de estudio, le tenemos que dar contenido. 4.1.2. Definición En esta fase el investigador tiene que establecer inequívocamente el repertorio de variables con las que trabajará, definiendo cada una de ellas de manera operacional en el sentido fijado en el apartado anterior: todo el mundo tiene que entender en qué consiste la variable y ésta tiene que poder dar lugar a cuantificaciones o medidas sobre la base de su carácter empírico, observable y reproducible. Las variables se fijarán en cada uno de los tres apartados de conducta, sujetos y ambiente, apartados ya recogidos de hecho por la definición propuesta en el ejemplo anterior. Siguiendo con el mismo ejemplo podríamos imaginar la concreción de las variables en cuestión como sigue: •
En el apartado de la conducta podemos definir tres variables: V1, V2 y V3, las dos primeras registradas en el comedor escolar y la tercera en el aula. Referida a la comida, la V1 se llamaría "Manipulación diferencial derechaizquierda en el uso del cuchillo", y apuntaría a la lateralización de la fuerza manual; la V2 se llamaría "Manipulación diferencial derecha-izquierda en el uso del tenedor", y se centraría en la precisión del pinchazo; la V3 consistiría en la "Manipulación de las piezas de un juego de construcciones".
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En el apartado de sujetos podríamos comparar niños y niñas y las edades de 6 y 7 años, aparte de hacer comparaciones según la lateralidad paterna o materna. En conjunto, pues, podríamos trabajar con una variable V4 –"sexo"– una variable V5 –"edad"– y una variable V6 referida a la "lateralidad de los padres".
•
En el apartado de ambiente podríamos poner en contraste dos situaciones, una con presencia del adulto (un/a maestro/a) y la otra en ausencia de él, con el fin de captar la influencia de la norma en la ejecución de las pruebas. Sería nuestra V7, etiquetada como "Presencia del adulto", con dos valores: "Adulto presente", "Adulto ausente".
•
El objeto de estudio, pues, estaría compuesto de siete variables, tal como se ve en la figura siguiente, según un esquema simple y puramente ilustrativo y didáctico.
Definición de un objeto de estudio
Una de las exigencias que tendrá que satisfacer el investigador es descubrir qué relación tienen entre sí estas variables –qué relación hay, pongamos por caso, entre ser niña y exhibir más/menos lateralidad, entre la presencia/ausencia de un adulto y el nivel de lateralidad exhibido, o entre la lateralidad mostrada en la situación de comida y en la de manipular construcciones–.
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4.2. Planificación de una investigación a partir del objeto de estudio Despleguemos un poco más la organización tripartita del objeto de estudio a que acabamos de referirnos. Un objeto de estudio se tiene que organizar sobre la base de tres frentes o vertientes: •
El comportamiento o conducta, vehiculado a través de respuestas o acciones, de expresiones o gestos, del habla o de la escritura. Constituye la clase de fenómenos observables que interesan al científico social, aparte de los mentales o subjetivos, los cuales, sin embargo, requieren también para ser estudiado algún tipo de manifestación externa.
•
Los sujetos, o la muestra de sujetos, que son las entidades individuales o colectivas estudiadas –en las ciencias sociales, los seres humanos–, y pueden considerarse o no como parte de una población, según que la intención del investigador sea la de generalizar, o no lo sea (por ejemplo, no lo es en los estudios de casos). Estos sujetos se diferencian entre sí dentro de un abanico de variabilidad –abanico al que ya hemos aludido– y cambian a lo largo del tiempo según cambios internos, mentales y comportamentales.
•
El ambiente, que engloba las condiciones en las cuales se encuentran los sujetos y en las que se ejecutan las conductas. Se puede referir tanto al entorno físico como al ecológico, como al social, entorno al que se adaptan de manera reactiva, pero también proactiva, los mencionados sujetos y conductos.
•
Podemos mostrar este análisis del objeto de estudio en forma tabular (ved la tabla A), reservando las filas a las dos fases de constitución del objeto de estudio y las columnas a los tres apartados de sujetos, conducta y ambiente (S, C, A).
Tabla A. Planificación de una investigación sobre la estructura del objeto de estudio
Sujetos
Conducta
Delimitación Selección, diferenciación, de la mues- Selección�de�la�clase�de�comportamiento�a�estudiar tra Definición
Ambiente Selección de situaciones, espacios y tiempo
Enumeración y definición de variables Enumeración�y�definición�de�varia- Enumeración y definición de variables bles�dependientes�de�conducta�(C) independientes de ambiente (A) independientes de muestra (S)
Dimensión de la investigación = S × C × A
La dimensión de una investigación quedará fijada por el número de variables que la integren; más exactamente por el número de combinaciones posibles entre las variables, ya que uno de los objetivos del científico es, como ya sabemos, establecer relaciones. Por ejemplo, si estas relaciones se buscaran únicamente dentro de cada par de variables, el número de combinaciones posibles sería S × C × A. En el ejemplo de la lateralidad el número de relaciones de este nivel (V1 V2,↔ V1 V3,↔ V1 V4,↔ etc...) sería 3 × 3 × 1 = 9. Conviene,
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pues, ser prudente en lo referente al número de variables activas y aceptadas en una investigación. Su exceso puede complicar bastante el análisis de los datos, empañando y dificultando la interpretación de los resultados. Concretando el ejercicio correspondiente en el ejemplo de la lateralidad, llenaríamos una tabla como la B). Lógicamente, de la exposición precedente no se concluye que cuando se emprende una investigación haya que hacer, literalmente, tablas como éstas. Éste es un recurso didáctico más entre los que hemos utilizado. Pero de alguna manera el investigador sí tiene que hacer todas estas operaciones; y, al final, lo haga como lo haga, el objeto de estudio sólo podrá existir sobre el esqueleto de las variables que lo constituyen. Tabla B. Organización en forma tabular del objeto de estudio ''Lateralidad manual en situación de aula y comedor escolar, mediante pruebas estandarizadas de manipulación, en niños/as de 6 o 7 años, uno de cuyos progenitores es zurdo y cuya tendencia respetan la familia y la escuela''
Sujetos
Conducta
Ambiente Aula. Comedor de escuela (hora de comer)
Delimitación
Niños/as de 6 o 7 años de una escuela de barrio
Manipulación�de�comida�y�de�piezas�de construcción
Definición
Sexo, edad (6 o 7), lateralidad padres
Manipulación�diferencial�derecha-izPresencia/ausencia adulto quierda:�D�-�E�/�D�+�E�(tenedor,�cuchillo, construcciones)
4.3. Variables, medidas, error Acabamos de conocer unas cuantas variables. Recuperemos una definición ya utilizada: una variable es una propiedad del objeto de estudio que corresponde a una magnitud o dimensión de medida y que, por lo tanto, puede ser cuantificada. Es irrebatible que una variable tiene que ser definida de forma operacional, lo cual significa que la definición tiene que incluir los criterios que permiten identificarla y registrarla, y los que permiten medirla. También se entienden las variables como descripciones en lenguaje matemático, aunque este paso ya nos llevaría plenamente al terreno de la medida, como enseguida comprobaremos. Una cosa es una variable, y otra su medida. En todo caso, una variable tiene que tener como mínimo dos valores. Como máximo puede tener infinitos, aunque en las ciencias sociales esta circunstancia es rara. Sociólogos, científico sociales, educadores, antropólogos, nos conformamos con pocos valores, a menos que nos sirvamos de variables físicas. Los manuales de metodología ofrecen diversas clasificaciones de las variables. Nosotros nos ceñiremos a aquellas tipologías de las que no podemos prescindir con vistas a completar lo que hemos expuesto hasta ahora y empezar temas que todavía quedan por desarrollar.
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4.3.1. Variables según su procedencia Por lo pronto, podemos clasificar las variables según los tres frentes de trabajo del científico social que acabamos de mencionar: conducta, sujetos y ambiente. 1)�Variables�conductuales�o�comportamentales, que pueden darse en diferentes canales y tener diferentes tamaños. En forma dicotómica tenemos: respuestas (reacciones) o acciones intencionales; ejecuciones de tareas encomendadas o conductas espontáneas; comportamientos verbales o no verbales; acciones instrumentales o comunicativas; actividades de gran alcance (conversar, estudiar, trabajar) o actos puntuales (afirmar/negar, mirar el libro, apretar un botón); etc. 2)�Variables�ambientales�o�exógenas, situadas en las diferentes capas o manifestaciones del ambiente, físico, biológico, ecológico, social, situacional, interactivo, etc. Las variables ambientales también pueden ser más restringidas o más globales: un estímulo como un ruido o un punto de luz son variables ambientales, pero también lo son la circunstancia de ser de día (o de noche) o el grupo entero con respecto a uno de sus miembros. Con respecto a la vertiente de los sujetos, tendremos presente lo que ya sabemos: que éstos pueden ser vistos como organismos, pero también que piensan y se representan el mundo y que exhiben una gran variabilidad. Distinguiremos, pues, tres tipos: 3)�Variables�organísmicas,�endógenas,�internas�o�anatómico-fisiológicas, situadas en el interior del organismo. Hay que subrayar que se trata de variables de carácter biológico, no cognitivas; aludimos a factores como el ritmo cardíaco, la tensión muscular, la irrigación cerebral o un estado emocional medido de manera objetiva (por ejemplo, a partir de la presión sanguínea o de la conductancia eléctrica de la piel). 4)�Variables�cognitivas�o�subjetivas. Ahora, al revés que en las organísmicas, nos referimos a pensamientos, recuerdos, razonamientos, estados emocionales en tanto que representaciones, y a todo aquello que ocurre en la subjetividad del individuo y puede ser verbalizado o expresado directamente a través del cuerpo o de recursos simbólicos. 5)�Variables�de�muestra�o�de�sujeto, que traducen las características diferenciales de los participantes en una investigación, sea a nivel individual, sea a nivel de las muestras o submuestras que intervienen. La edad, el sexo, la profesión o el lugar de nacimiento son variables que pertenecen a este grupo.
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4.3.2. Variables según el papel desempeñado en una relación Tal vez sea ésta la clasificación más importante desde el punto de vista del análisis de los resultados de una investigación. 1)�Variables�independientes. En una secuencia antecedente-consecuente, interpretable como causa-efecto, el acontecimiento que se produce en primer lugar corresponde a la variable independiente. Estamos diciendo, pues, que una variable independiente tiene valor de causa, valor comprobado o hipotético, aunque esta afirmación se tiene que aceptar con cierta prudencia: la causalidad, en este contexto, se tiene que interpretar en un sentido amplio, igual que la antecedencia. Y a menudo es mejor hablar de covariación o variación conjunta de las variables independientes y dependientes que de causalidad. En cualquier caso, ¿de qué es causa la variable independiente? De la dependiente, claro está. En el ejemplo de la lateralidad, tanto la edad, el sexo, la tendencia de los progenitores, como la presencia de un adulto, podían influir como variables independientes en los índices de lateralidad de los niños/as. Si atendemos a la posible relación entre tiempo meteorológico y disciplina en el aula de primaria, podemos suponer que el estado de la atmósfera, medido en milibares, afectará, también como variable independiente, al grado de disciplina exhibido por los niños/as. En investigaciones de cariz experimental, la variable independiente es la que puede modificar de diversas maneras el investigador, cambiando sus valores con el fin de registrar los cambios correspondientes en la dependiente. En contextos de intervención, sobre todo clínicos y terapéuticos, la variable independiente es frecuentemente nombrada "tratamiento". Una variable independiente puede ser ambiental o exógena, organísmica o endógena, cognitiva o de muestra. La ejecución de un sujeto en una tarea estandarizada puede estar afectada por el calor ambiental, por un ardor de estómago, por pensamientos obsesivos de fracaso o por el hecho de ser demasiado viejo o demasiado joven. 2)� Variables� dependientes. En una secuencia antecedente-consecuente, interpretable como causa-efecto, el acontecimiento que se produce en segundo lugar corresponde a la variable dependiente. Estamos diciendo, pues, que una variable dependiente tiene valor de efecto, comprobado o hipotético. Parto, pues, de que lo dicho a propósito de las variables independientes vale para las dependientes, pero en sentido inverso. En el ejemplo de la lateralidad las variables dependientes eran las conductas de manipulación con tres diferentes tipos de instrumentos: cuchillo, tenedor y construcciones; en el de la presión atmosférica, la conducta más o menos disciplinada. En las ciencias sociales las variables dependientes suelen ser conductuales, verbales o no verbales.
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3)�Variables�extrañas�o�contaminadoras. De la exposición anterior podemos extraer la conclusión de que la definición de variable independiente y dependiente sólo tiene sentido en un contexto relacional; en otras palabras, estos dos tipos de variables tan solo se pueden entender en el interior de una relación buscada: en el caso más sencillo tratamos de comprobar si una variable independiente VI tiene influencia o efecto sobre una variable dependiente VD. Ahora bien, el problema central en este tipo de situación lógica es cómo podemos estar seguros de que, realmente, el efecto sobre la VD lo ha causado esta VI, y no otra escondida o fuera de nuestro control. Este problema, pues, es el del control de variables, y no es nuestra intención tratarlo a fondo ahora, aunque, dentro del tono introductorio de este texto, hablaremos de él al final. De momento, nos limitaremos a dar las pistas indispensables. Las variables extrañas son variables exteriores o ajenas a la relación buscada entre la variable independiente y la dependiente. Si, a pesar de todo, estos factores los afectaran entonces constituirían variables extrañas, por más que el investigador no deseara que entraran en juego en la investigación y, ahora que no ha podido evitar su influencia, confundirán y tergiversarán el efecto de la variable independiente "Iluminación ambiental" sobre la dependiente "Calidad en la ejecución de la tarea". Ni que decir tiene que cuando una investigación está organizada sobre los polos de las variables independientes y dependientes, las variables extrañas se tienen que evitar. La forma básica de hacerlo es utilizar recursos de control que permitan eliminarlas, neutralizarlas, bloquearlas, en fin, mantenerlas a raya fuera de la investigación y, concretamente, fuera del experimento, ya que es en el contexto de un experimento donde el control es coherente y es factible. 3)�Variables�intermediarias�o�intervinientes. Son variables incrustadas entre la variable independiente y la dependiente y que ayudan a enlazarlas y a sintetizar la relación entre ambas, tratando de representar procesos mediadores hipotéticamente intercalados entre el ambiente y la conducta. No son directamente observables y suelen tener carácter abstracto, así como una fuerte carga teórica o interpretativa, por lo cual juegan un papel fundamental en las explicaciones que se derivan de una relación VI-VD. Podríamos representar la posición de la variable intermediaria, pues, mediante esta expresión VI-[V. INT.]-VD. En la obra de E. C. Tolman encontramos un ejemplo clásico de variable intermediaria. Supongamos que se confirma la hipótesis de que las ratas encerradas en un laberinto que buscan la salida cometen menos errores (del tipo de ir por la derecha en vez de por la izquierda, o a la inversa) cuantos más ensayos previos hayan hecho. Si la VI es el número de ensayos (o exposiciones antecedentes en el laberinto) y la VD la consiguiente proporción de errores, entonces la VINT puede localizarse en el mismo proceso de aprendizaje intercalado entre ambas, de manera que:
Un ejemplo ilustrativo Si buscamos la relación entre iluminación ambiental y calidad en la ejecución de una tarea, claro está que no tendríamos que consentir que los sujetos fueran afectados por otras variables como el cansancio, el estado de ánimo, el ruido ambiental o la comodidad del asiento, sin contar las circunstancias de su vida privada.
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Ensayos antecedentes-[Aprendizaje]-Proporción de errores
4.3.3. Variables según el grado de observabilidad Las variables se pueden revelar directamente a la atención del científico, o indirectamente. En este segundo caso lo pueden hacer a partir de referentes concretos o abstractos. Distinguimos, pues, entre:
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Lectura recomendada Para más información, podéis consultar la obra siguiente: E. C. Tolman (1959). Principles of Purposive Behavior". En: S. Koch (ed.). Psychology, a Study of a Science: Study I (vols. 1-2). Nueva York: McGraw-Hill.
1)�Variables�observables. Son aquellas que se manifiestan directamente a la percepción del científico o a los aparatos de registro o de medida de que dispone. Por lo tanto, esta manifestación es de tipo físico y se presta de manera relativamente fácil a la medida. Las acciones de una persona en la cadena de montaje (recontadas o cronometradas), las de un niño que juega, la productividad textual medida a partir del número de palabras, la interactividad medida a partir del número de mensajes electrónicos escritos, las respuestas o las conductas operantes en una situación experimental (pulsar un botón, apretar una palanca), la amplitud de un gesto medida a partir del ángulo del brazo con respecto al eje de la columna, son variables observables. 2)�Variables�inobservables. Son aquellas que no se manifiestan directamente a la percepción del científico o a los aparatos de registro o de medida de que dispone. Pero pueden corresponder a dos tipos: •
Inobservables�intrínsecas,�habitualmente�denominadas�constructos�o construcciones�hipotéticas. Se trataría de abstracciones teóricas como la atención, la inteligencia, la personalidad..., variables todas ellas que no tienen entidad material y, por lo tanto, requieren indicadores que, hipotéticamente, tengan una relación semántica con ellas, nos informen de ellas. Las variables cognitivas relativas a las representaciones mentales y subjetivas de una persona, las cuales sólo se traducen a través del habla, igualmente formarían parte de este grupo. Los constructos de este tipo son irreductibles, inobservables por su misma naturaleza, y constituyen uno de los problemas metodológicos centrales de la ciencia social centrada en el individuo, en tanto que la relación entre el constructo y sus indicadores tiene que ser demostrada –o validada– de manera fehaciente, y eso no es nada fácil. Estos constructos no se tendrían que confundir con las variables intermediarias: la variable intermediaria está fundamentada en datos empíricos, con respecto a los cuales hace una inferencia relativamente segura (recordad el ejemplo del aprendizaje visto en el apartado anterior); en cambio, una construcción hipotética tiene un carácter más teórico, hace inferencias más arriesgadas y, además, no está totalmente fundamentada en datos empíricos, sirviendo a menudo como marco de referencia o guía de investigación en el campo donde es utilizada.
Enlaces recomendados Si queréis ampliar estos conceptos, podéis acceder a los siguientes enlaces: Wiki Answers (2008). Hypothetical Constructs. Recuperado el 14 de junio de 2008 desde http://www.answers.com/topic/hypothetical-construct Wiki Answers (2008). Intervening variable. Recuperado el 14 de junio de 2008 desde http://www.answers.com/topic/intervening-variable
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Inobservables�extrínsecas. Son aquellas inobservables que lo son, no por su carácter abstracto o subjetivo, sino por la dificultad técnica de hacerlas perceptibles. Por lo tanto, no plantean problemas metodológicos sino, más bien, técnicos, como en los ejemplos históricos de la adrenalina o del ADN, entidades cuya existencia fue sólo una hipótesis durante un tiempo, antes de llegar a tener pruebas perceptivas directas.
4.3.4. Variables según el grado de manipulación de que pueden ser objeto Esta clasificación se refiere únicamente a las variables independientes, dado que son las que se prestan a manipulación. Lo que interesa al investigador es que la variable independiente tome diferentes valores. Eso se puede alcanzar, bien mediante una manipulación activa y deliberada de la variable, como cuando administramos un tratamiento, bien aprovechando cambios que se produzcan de manera natural. Tenemos: 1)�Variables�activas�o�experimentales. Son aquellas a las que el investigador asigna voluntaria y activamente los valores que tiene previstos, según el diseño de la investigación. Si, pongamos por caso, quiere encontrar cuál es el nivel óptimo de luz para el mejor rendimiento en una tarea, y detectar que por encima y por debajo de este nivel óptimo la ejecución empeora, podrá ir variando los niveles de iluminación con uno reóstato, creando tantas condiciones como quiera para diferentes sujetos o grupos comparables de sujetos. 2)�Variables�medidas. Son aquellas a las que el investigador no puede asignar valores, aunque podría hacerlo: se limita a registrar a posteriori los valores de la variable, que fluctúan de manera natural, independientemente de las acciones del investigador. Por ejemplo, en una investigación como la que acabamos de imaginar, en vez de cambiar las condiciones de iluminación con un reóstato, podría ir midiendo con un fotómetro las diferentes intensidades de luz que entra por ventanas o claraboyas a diferentes horas del día. 3)�Variables�asignadas�o�atributos. Son aquellas a las que el investigador no puede asignar valores directamente, aunque quiera. Corresponden a las variables de sujeto o muestra y a las organísmicas. Un ejemplo típico es el sexo; otro, la edad. Ninguna de las dos puede ser modificada por el investigador en el curso de la investigación. También lo serían las llamadas variables de estado, como la profesión, el nivel educativo, la situación de casado/da o soltero/a o un diagnóstico recibido. Los rasgos de personalidad también pertenecerían a este grupo. Con el fin de captar los efectos de una variable independiente asignada el investigador no tiene más opción que comparar sujetos o grupos de sujetos que presenten diferentes valores de la variable en cuestión; así, si deseara conocer
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cómo afecta la edad al rendimiento en una tarea en función de la iluminación, tendría que comparar los resultados obtenidos en idénticas condiciones por sujetos o grupos de diferentes edades. 4.3.5. Variables según el ámbito de variabilidad Ya hemos hecho constar que una variable puede contener desde dos hasta infinitos valores, posibilidad ésta última no muy útil para la ciencia social. Pero una cosa son los extremos de las variaciones que tolera la variable y otra cuántos valores puede tomar entre estos dos extremos. Con respecto a esta última cuestión, nos encontramos con dos posibilidades generales: o bien la variable puede asumir cualquier valor dentro de la estructura numérica en la que se encuentra (los números naturales, los enteros, los reales, etc.), o bien sólo toma algunos valores establecidos y significativos de cara a la medida. En el primer caso hablamos de variables continuas; en el segundo, de variables categóricas o politómicas. 1)�Variables�continuas. Son variables distribuidas continuamente, lo cual significa que pueden asumir cualquier valor dentro de un rango de variación determinado o, teóricamente, adoptar infinitos valores antes o después de la coma. Claro está que el investigador puede limitar el número de decimales tomados en consideración. La medida física del tiempo cronológico es una variable continua. Podemos registrar el tiempo de latencia a un estímulo con diferentes números de decimales, igual que el tiempo que un jugador de fútbol ha tenido la pelota en un partido, el tiempo dedicado a diferentes tipos de labor por los trabajadores de una fábrica, o el tiempo que un alumno tarda en responder un mensaje del profesor. Evidentemente, según los intereses de la investigación, hará falta más o menos precisión, harán falta centésimas o milésimas de segundo, o bastarán segundos, minutos u horas. 2)�Variables�categóricas,�categoriales�o�politómicas. Son variables limitadas a una serie de valores previstos para la medida. Si presentamos un cuestionario de satisfacción laboral de 10 preguntas a una muestra, y cada pregunta vale un punto, sólo habrá 11 valores permitidos, del 0 al 10. Eso quiere decir que no caben valores como "15" o "3456", ni tampoco valores como "9,45" o "4,779". Todavía sería más obvio el carácter categorial de la variable si agrupáramos los valores de manera que resultara una clasificación de la satisfacción en términos de Muy baja, Baja, Media, Alta, Muy alta. Ésta es otra perspectiva desde la que contemplar las variables categóricas, las cuales en este contexto son denominadas politómicas, es decir, clasificatorias. Si medimos el peso de una persona en kilos y gramos, o calculamos el índice de masa corporal, estamos utilizando una variable continua; si clasificamos a los sujetos en "Obesos", "Gordos", "Normales", "Delgados" y "Muy delgados", estamos utilizando una variable categorial de carácter politómico. El uso de una variable politómica o categorial a menudo no excluye la posibilidad de medir el fenómeno de manera continua.
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La categorización a menudo se hace por razones prácticas y en función de la estrategia de comparación aplicada o de los niveles de análisis o criterios de clasificación utilizados; así, con el fin de decidir cuándo se debe hacer un tratamiento de la obesidad, no hay que discriminar individuo a individuo ni gramo a gramo; basta establecer unos valores de peso o de masa corporal de referencia, a partir de los cuales, teniendo presentes también otros factores, el mencionado tratamiento sea recomendable. Pero, naturalmente, en casos como éste, continuaría existiendo la posibilidad de medir el peso gramo a gramo. Si las variables sólo pueden adoptar dos valores son dicotómicas, un caso particular de las politómicas con dos valores posibles: "Contesta / no contesta", "Acierta / no acierta", etc. 4.3.6. Medidas, tipo de medida y escala de medidas Del hecho de que una variable sea observable y registrable directamente no se concluye que sea medida. Las variables son como caparazones vacíos o vestidos que hay que llenar con valores numéricos. No basta con decir que un sujeto responde agresivamente: aparte de aclarar qué quiere decir "agresivamente", hay que precisar cuán�agresivamente responde dentro de una escala de medida. Los números nos ayudan a describir mejor los fenómenos y a entender mejor las relaciones entre ellos. De hecho, una posible definición de medida, de linaje lógico, sería la de que "una medida es una representación�o�descripción�cuantificada de un objeto, fenómeno o proceso, en un determinado estado, a partir de una escala o un sistema numérico". Interpretaríamos que, en vez de hacer la descripción en un lenguaje natural, la hacemos en lenguaje matemático. Una definición general de medición –la operación que genera la medida– muy citada en el universo de la ciencia social es la de Stevens, según la cual "Medir es asignar números a objetos o acontecimientos, respetando ciertas reglas". S. S. Stevens (1951). "Mathematics, Measurement and Psychophysics". En: S. S. Stevens (ed.). Handbook of Experimental Psychology. Nueva York: Wiley.
Los números tienen que representar correctamente las relaciones métricas características de los objetos o acontecimientos a los cuales se refieren. Distinguiremos tres grandes grupos de medidas: 1)� Los� recuentos:� son� frecuencias� de� ocurrencia� de� los� acontecimientos conductuales�o�de�sus�consecuencias. Por lo tanto, son una medida elemental, pero útil, dentro del ámbito de los números naturales, la cual no puede tomar valores negativos ni decimales. El recuento es una clase de medida omnipresente en la investigación psicológica y social: una rata ha apretado 31 veces la palanca que le dispensa alimento en una hora; un niño/a ha desobedecido 5 veces en una semana al/la maestro/a; un educador a distancia ha recibido 11 mensajes de duda después de haber publicado el enunciado de un ejercicio;
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un moderador ha tenido que intervenir 18 veces en una sesión de dinámica de grupo. No obstante, los recuentos no siempre los hace directamente el observador o el experimentador, ya que es corriente el uso de aparatos automáticos de registro de frecuencias (por ejemplo, para registrar el ritmo cardíaco o respiratorio). 2)�La�medida�idemnótica. Es aquella que parte de una unidad definida por un patrón invariable (gramo, metro), fijado por el colectivo científico en tanto que convención, y que, a partir de este patrón y de la escala que se deriva, registra la variabilidad de los fenómenos que se quieren medir (diferentes pesos, longitudes, etc.). Por lo tanto, esta medida va�del�patrón�fijo�a�la�variabilidad y corresponde a la imagen intuitiva que seguramente todos tenemos de una medida�física. Al aplicar el patrón de medida a diversos objetos o acontecimientos, recogemos la variabilidad existente en la población a la que pertenecen estos objetos. Si queremos saber qué longitud tiene una mesa, miramos cuántas veces está contenida la unidad "metro" (o "centímetro", o "milímetro") en esta magnitud, previendo también la posibilidad de unidades fraccionarias. Y, cuando hayamos repetido la operación en muchas mesas constataremos que hay mesas más cortas y otras más largas dentro de la escala de la longitud. Entre las medidas idemnóticas se cuentan las medidas espaciales (distancia, área, volumen, velocidad), de peso, espectrográficas (frecuencia, intensidad acústica, longitud de onda visual), y, evidentemente, las de tiempo. Todas ellas prestan servicio a las ciencias sociales: podemos medir el grado de intimidad entre dos personas a partir de las distancias que mantienen entre sí en diferentes situaciones; podemos medir el nivel de dedicación a una tarea por el tiempo que se ha invertido. 3)�La�medida�vaganótica. Es aquella que parte de una variabilidad registrada en tanto que clasificación o ordenación (distribución de respuestas a los ítems de un test) y, a partir de ella, encuentra una escala y define patrones para cuantificar los fenómenos que estudia. Por lo tanto, esta medida opera en dirección contraria a la idemnótica, es decir, va de�la�variabilidad�al�patrón�fijo. Seguramente no haya que añadir que la medida vaganótica corresponde en términos genéricos a los tests. Primero se establece la variabilidad en una muestra representativa de una población; por ejemplo, a partir de una valoración de las respuestas a un cuestionario sobre la base del acierto/error o de otras bases. Una vez ajustada esta variabilidad a alguna distribución conocida, habitualmente la de la curva normal, se establece una escala para ella y se atribuye a cada sujeto una puntuación fija, supuestamente representativa de un rasgo o configuración de rasgos invariable de personalidad o inteligencia. Si se realiza la operación de medida repetidas veces en un mismo sujeto, las posibles variaciones no serán atribuidas a cambios sino a errores del instrumento de medida.
Lectura recomendada Un texto donde se dan las nociones esenciales de todo eso es el siguiente: J. M. Johnston; H. S. Pennypacker (1980). Strategies and Tactics of Human Behavioral Research (cap. 4). Hillsdale (N. J.): Lawrence Erlbaum Associates.
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En todo caso, una cosa es el proceso de la operación de medida y otra la estructura matemática sobre la que aquella apoya. Si atendemos a esta cuestión, nos encontramos con diferentes escalas�de�medida. La presentación clásica de este tema se debe al ya citado Stevens, que distinguió cuatro escalas de medida (esquivando precisiones innecesarias en un texto introductorio): 1)�Escalas�nominales. Son clasificaciones lógicamente correctas, exhaustivas y exclusivas. Corresponderían a las variables categóricas o politómicas que hemos revisado antes. Por lo tanto, en este contexto los números representan de entrada diferencias de clase, no de grado o de intensidad; en definitiva, funcionan como un código. Si clasificamos diferentes clases de actividad en un aula, como "Social," "Lectiva", "Expresiva", etc., cada una de estas clases o categorías de clasificación puede rotularse con un número: "Social" = 1, "Lectiva" = 2; "Expressiva" = 3; etc. De manera que una escala nominal no es, de hecho, una escala de medida, sino un recurso lógico con finalidad clasificatoria. 2)�Escalas�ordinales. Utilizan los números con el fin de representar diferencias de clase y de orden, números que corresponden a las magnitudes relativas de las diferencias existentes entre las clases. Si tenemos delante diez personas y ninguna de ellas coincide en altura, podemos considerar que cada una de ellas pertenece a una clase de altura (si hubiera varias que coincidieran, tendríamos más de una persona de la misma clase). Entonces podremos ordenarlas de manera que la primera será la más alta y la última, la más baja. Cada una tendrá asignado un número de orden pero, lógicamente, no tendremos la más mínima noción de a cuántos centímetros equivale. En consecuencia, los números asignados representarán solamente la posición de cada persona dentro del conjunto particular o muestra, ordenado por alturas, de todas las personas. En otra muestra, esta posición, así como el número asignado, serían otros. Y, evidentemente, no podemos afirmar que la persona que ocupa la novena posición en altura sea el triple de baja que la que ocupa la posición tercera. Y es que las escalas ordinales corresponden en buena parte a la medida vaganótica, o psicométrica, antes comentada. 3)�Escalas�de�intervalo. Utilizan los números con el fin de representar diferencias de clase y de orden, pero ahora el intervalo o unidad de diferencia entre los puntos sucesivos de la escala permanece constante. Además, estas escalas se distinguen también por poseer un cero, aunque este cero es arbitrario. Son ya escalas de medida física. Un ejemplo clásico es la escala de la temperatura en grados centígrados (o en otros grados). Para empezar, una diferencia entre 15 y 20 grados no sólo se establece en términos de más o menos temperatura (20 es más que 15, o 15 es menos que 20), sino en términos numéricos: una temperatura de 20 es cinco grados superior a una de 15, y viceversa. Además, las diferencias entre sucesivas temperaturas se mantienen constantes: hay la misma diferencia entre 15 y 20 grados que entre 7 y 12. Por consiguiente, podemos afirmar que las operaciones de suma y resta son posibles; en
Inteligencia De forma parecida se ha dicho que una persona que obtiene 160 en un test de inteligencia no es propiamente el doble de inteligente que una que haya obtenido 80.
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cambio, seguimos sin poder afirmar que una temperatura de 30 grados es el doble que una de 15. Finalmente, en una escala térmica el cero es realmente arbitrario: se ha fijado a partir de la temperatura de congelación del agua, pero podría haberse determinado a partir de la congelación de otros líquidos o de otros fenómenos. 4)�Escalas�de�razón. Utilizan los números con el fin de representar diferencias de clase y de orden, los intervalos o unidades de diferencia entre los puntos sucesivos de la escala permanecen constantes y, además, las proporciones entre medidas en diferentes zonas de la escala también permanecen constantes. A mayor abundamiento, el cero de la escala es absoluto. Se trata, obviamente, de una escala física, como la que mide la longitud o el tiempo (en ambos casos tiene sentido situarse en un cero absoluto: cero espacio o distancia, que es igual a contacto entre los dos términos de referencia; cero tiempo, que coincide con el momento presente). Ahora podemos decir que un objeto de 10 metros de largo es a uno de 5, como uno de 4 metros de largo es a uno de 2, equivalencia entre proporciones que no tenía sentido en el caso de la temperatura. Las ciencias sociales y del comportamiento sacan provecho de las escalas de razón ya que utilizan la distancia y el tiempo como medidas, aparte de las diversas medidas físicas (de peso, ópticas, acústicas, eléctricas) utilizadas tradicionalmente en el laboratorio. 4.3.7. Errores de medidas La calidad de una medición se infiere inversamente de la cantidad de error cometido. Y un error es, en su acepción más básica, una diferencia, la cual se contabiliza comparando el valor de la medida que se ha encontrado y un valor ideal que se juzga verdadero. Esta última precisión es dramática desde el punto de vista metodológico. No cuesta mucho darse cuenta de que establecer cuál es el valor verdadero puede ser –y es– un problema, que incluso puede llegar a complicarse con lucubraciones filosóficas relacionadas con la cuestión de si existe o no la medida buena, si hay medida perfecta o de referencia. En la práctica se adoptan criterios que nos permiten fijar esta medida de referencia. He aquí unos cuantos ejemplos: Ejemplo • • • • •
La media de sucesivas repeticiones de la medida realizadas por un mismo investigador. La media de diversas repeticiones de la medida realizadas por diferentes investigadores. La medida hecha con un instrumento de gran precisión o calidad (comparada con una de menos precisión). La medida hecha por un experto o consensuada por un grupo de expertos o una sociedad científica. Etc.
Ciertamente, también podemos comparar dos o más medidas sin considerar a ninguna de ellas mejor que otra. Pero en este contexto, más que de evitación del error, hablaríamos de evitación de la dispersión de la medida y buscaríamos la consistencia�o�fiabilidad de ésta, conceptos que tienen una cierta re-
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lación con la replicación. Se trataría, entonces, de agrupar el máximo posible una serie de medidas con el fin de minimizar las diferencias entre ellas, pero prescindiendo de un valor de referencia. Los errores de medida pueden ser: 1)�Sistemáticos. En estos la tendencia del error es siempre la misma (o varía según un orden previsible) y la medida tomada está permanentemente, y de manera consistente, bien por encima, bien por debajo de la verdadera. Por ejemplo: si el reloj de una fábrica se retrasa 5 minutos y eso hace que se anote la llegada de los trabajadores 5 minutos antes de la hora real, este error por defecto siempre será el mismo y se añadirá igual a todos los trabajadores sin excepción. El error sistemático suele proceder de los instrumentos de medida, aunque también puede ser causado, en circunstancias especiales, por el propio observador cuando es él quien hace directamente el registro (si tiene prejuicios racistas o xenófobos, podría anotar sistemáticamente más acciones agresivas, en una situación de recreo, a niños inmigrantes). No es un error grave, ya que se puede corregir con relativa facilidad: en el ejemplo de la fábrica la corrección consistiría en sumar 5 minutos a cualquiera de los datos horarios registrados de entrada. 2)�Aleatorios�o�al�azar. En estos la tendencia del error varía de manera imprevisible e inconsistente, de manera que la medida tomada puede quedar a veces por encima y a veces por debajo de la verdadera, y a diferentes distancias. Como suele pasar en otros contextos, cuando hay una multitud de factores incontrolables e imprevisibles que afectan a un proceso, los científico sociales los reunimos bajo el nombre de azar. El error aleatorio es más grave que el sistemático, ya que no se puede corregir fácilmente. De hecho, a menudo se tiene en cuenta como un lastre o una limitación fatal, incorporado en el modelo matemático de la medida. Es un error generado por el propio científico, por el instrumento de medida o por la situación en la que se realiza aquélla. En resumidas cuentas, una medida se puede siempre descomponer en un componente de medida verdadera y en un componente de error, que a su vez consta de una parte sistemática y una parte aleatoria.
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5. Dilemas para el científico social: las dos opciones de metodología cualitativa y cuantitativa
En este apartado analizaremos algunas disyuntivas con las que se pueden encontrar los científicos sociales. 5.1. Puntos de partida El científico no construye sus objetos de estudio a tientas. La misma pregunta de investigación ya es una premonición de la forma de abordarlo, desarrollarlo y tratarlo. El objeto de estudio tiene que promover y canalizar una recogida ordenada y susceptible de análisis de la información necesaria, según las metas fijadas, así como un tratamiento coherente de esta información en su análisis e interpretación. A la inversa, todo eso no es posible sin un objeto de estudio bien estructurado que oriente y sostenga todas las operaciones mencionadas. En consecuencia, las decisiones metodológicas no son encaradas por el científico una vez diseñado el objeto de estudio, sino que ya las tiene que haber asumido, al menos parcialmente, durante el proceso de elaboración de aquel. Eso puede significar, por ejemplo, que ciertos objetos de estudio ya son desde su formulación genuinamente experimentales o –a la inversa– están totalmente abocados al trabajo de campo; que otros pueden constituir ya desde un principio un estudio de caso o –al contrario– mostrar que son susceptibles de generalización; que unos terceros se pueden orientar desde un principio en la dirección que marca la ciencia positivista normalizada y otros girarse en otra dirección, más característica de las ciencias humanas, la dirección cualitativa. Esta última bifurcación es la que vertebrará la exposición a lo largo de las próximas páginas. El científico social tiene que escoger a menudo entre rumbos más cuantitativos o más cualitativos. La precisión de qué significa eso la dejamos para el final, cuando el valor de estas elecciones haya quedado establecido y el rumbo cualitativo o cuantitativo de la investigación cobre sentido a partir de ellas. 5.2. El dilema universal-singular o las elecciones en lo tocante al alcance de la generalización con respecto a los sujetos El investigador del comportamiento puede generalizar o no, o puede generalizar más o menos, decantándose hacia el polo individual�o hacia el colectivo, adoptar correspondientemente una estrategia idiográfica�o nomotética. Este dilema apunta, pues, al grado de generalización de los resultados deseado en relación a los sujetos, desde el caso individual o generalización nula hasta
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la generalización poblacional máxima o la ley universal. Ante el problema de la variabilidad intra e intersujeto, comentado al inicio de este documento, el científico social puede mantenerse fiel a la pretensión de universalidad o no: 1) Si se mantiene fiel, su estrategia será centrarse en pocas variables o aspectos del comportamiento y estudiar sus manifestaciones y las relaciones entre ellas en una muestra�representativa�de la población de referencia. Entonces generalizará los resultados obtenidos en esta población –una población grande, se entiende–, donde las mencionadas variables se distribuirán usualmente de acuerdo con la ley normal. Ésta es una estrategia nomotética, que opta por la extensión de los resultados más que por su intensión. La estrategia nomotética es la más frecuentemente explicada a los alumnos de la mayoría de facultades de ciencias sociales y de la educación. Evidentemente, los sujetos de la muestra tienen que ser homogéneos respecto de los aspectos no considerados del comportamiento; sólo pueden ser heterogéneos y variar en aquellos aspectos que son tenidos en cuenta. Seguramente podemos encontrar una ley general que vincule la puntuación en un test de personalidad con el éxito social y con medidas del grado de estabilidad de la familia de origen. Pero, eso dentro de determinado nivel socioeconómico o dentro de una franja del cociente intelectual. Una ley general no puede tener en cuenta tantos aspectos de un fenómeno a la vez, o queda diluida. Con el fin de llegar, reducimos o negamos una parte de la variabilidad. 2) Si rehúsa la pretensión de universalidad, el investigador se centrará en un individuo, grupo o unidad de muestra –un caso– indagando en profundidad la pluralidad de elementos y factores que conforman y afectan a su comportamiento. Ésta es una caracterización más densa del comportamiento, específica del(los) sujeto(s) estudiados, en principio no representativa de ninguna población ni generalizable más allá de ellos mismos. Se trata de una estrategia idiográfica, que opta por la�intensión�(o densidad) de los resultados más que por su extensión, y se concentra en el estudio de cada caso abordado. Por lo tanto, la orientación idiográfica se refiere esencialmente al estudio de casos, siendo seguramente esta última una denominación más popular. El profesional a menudo se encuentra cómodo en esta estrategia, dado que no desea extender su información o sus resultados más allá de su grupo de clase, de su grupo de pacientes, de la sección de la empresa que está investigando. De hecho, realizamos una generalización, pero es una generalización "a la baja". Se puede decir que ésta es una modalidad de generalización en la que muestra y población coinciden en un conjunto de sujetos pequeño y accesible que constituye el universo de generalización buscado.
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5.3. El dilema observacional-experimental o las elecciones en lo tocante al alcance de la generalización con respecto a las condiciones de registro Este bloque se centra en el dilema observacional-experimental. 5.3.1. Observación, experimentación y estrategias de inferencia El investigador del comportamiento puede escoger entre direcciones�de�generalización opuestas en la dimensión experimental-observacional, o artificial-natural, dimensión que incorpora el grado de generalización o validez de los resultados buscado en relación en las condiciones de registro. Se puede entender, al menos, de dos maneras: como la posibilidad de repetir o replicar los resultados en las mismas condiciones en que fueron obtenidos, o como la posibilidad de aplicarlos a condiciones diferentes –y más numerosas– de aquéllas en que fueron obtenidos. Ésta es una polaridad fundamental, no sólo desde el punto de vista del rumbo cuantitativo o cualitativo de la investigación, sino considerada en un marco metodológico general. Una primera distinción útil es la que separa las metodologías de transducción�de las de�operación. 1) En la observación (o método observacional), el científico practica una simple transducción de la realidad que quiere estudiar al lenguaje de sus datos. "Transducción" es una traducción en la cual no sólo cambia el código (por ejemplo, del francés al inglés) sino su tipo de soporte o medio (por ejemplo, en el caso del teléfono, de la energía acústica a la eléctrica y viceversa). Por lo tanto, el científico observador adopta un rol pasivo y registra la realidad que va desfilando delante de él "tal como discurre" en su naturaleza multivariante y compleja, representándola en un código lingüístico o numérico, sin haberla modificado previamente. 2) En la experimentación (o método experimental), el científico, antes de traducir o "transducir" la realidad opera sobre ella, modificándola. Por lo tanto, el científico experimentador adopta un rol activo y registra la realidad después de haberla preparado "a su gusto"; no obstante, es obvio que no puede rehuir la fase de transducción u observación. Todo eso significa básicamente que interviene� sobre la realidad que le interesa con la intención de simplificarla o reducirla. La simplificación consiste esencialmente en suprimir todas aquellas variables independientes que no se quieren relacionar con la(s) variable(s) dependiente(s) estudiada(s); se trata, pues, de eliminar variables extrañas (de las que ya hemos hablado) y de operaciones de control. Pero la intervención incluye también, en la genuina experimentación, la misma creación de las variables independientes y la asignación deliberada de valores a éstas, es decir, que implica operaciones de manipulación.
Finalidad simplificadora La finalidad simplificadora de las operaciones experimentales, frente a la naturaleza multivariante de la realidad que registra la observación, podría justificar la clasificación de la oposición observación-experimentación dentro del dilema simple-complejo, considerado en el siguiente apartado, en vez de analizarla dentro del dilema universal-singular. No obstante, la importancia de los aspectos ligados a la generalización que van asociados a las diferencias entre observación y experimentación nos han hecho preferir la segunda de estas posibilidades.
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En definitiva, la experimentación controla las variables independientes que no interesan, manipula las que interesan y hace inferencias causales; la observación recoge la realidad tal como se manifiesta naturalmente, establece relaciones globales y genera hipótesis. 5.3.2. Sistematización de las diferencias entre experimentación y observación. Validez interna y externa A continuación trataremos de profundizar, más allá de la presentación que acabamos de hacer, los rasgos que separan el método experimental del observacional. Los mostraremos de manera ordenada y, además, introduciremos la idea de gradación, gracias a la cual podremos interpolar algunos perfiles intermedios entre la experimentación y la observación puras. A mayor abundamiento, añadiremos otros rasgos secundarios, hasta ahora no tenidos en cuenta, pero que se derivan de los principales. 1)�El�control. Ya sabemos que es propio de la estrategia experimental, y no de la observacional. El control se refiere, sobre todo, a las potenciales variables extrañas y puede aplicarse a: •
Variables�ambientales. Remitimos al ejemplo del estudio del rendimiento en una tarea en función de la iluminación. Recordemos que no queríamos que el ruido interfiriera en la relación buscada, para lo cual insonorizaremos la habitación donde se desarrolla el procedimiento o emitiremos un ruido constante que enmascare cualquier otro. Practicaremos, pues, un control ambiental.
•
Variables�de�muestra. Este control tiene como meta alcanzar la comparabilidad entre individuos o grupos. No queremos que, al comparar uno o más grupos experimentales (sometidos a tratamiento) con uno o más grupos de control (no sometidos a tratamiento), la falta de equivalencia o comparabilidad entre ellos falsee la interpretación. Por ejemplo, no queremos que al comparar un grupo de trabajadores cuyo rendimiento se trata de aumentar a base de incentivos verbales, con otro no sometido a esta estimulación, la ejecución de los primeros resulte superior, no a causa del tratamiento en sí, sino de su mejor preparación o inteligencia. Los recursos preferidos en estas circunstancias son los de repartir a los sujetos al azar en las diferentes condiciones experimentales –"aleatorización"– o distribuirlos homogéneamente según sus características. Tened en cuenta que estamos aludiendo al control utilizado en estrategias de comparación de grupos; si comparáramos sujetos, uno a uno, la única táctica factible sería la de procurar que éstos fueran lo más iguales posibles en todos los aspectos (educación, edad, sexo, perfil de personalidad, cociente intelectual, etc.). En cualquier caso, todos estos recursos apuntan al control�de�muestra.
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Enlace recomendado Una web donde podéis comparar los contenidos dados aquí con otras visiones complementarias del experimento y la observación es: E. Snyder; T. Rath; Jr. F. Baltier (2000). Methods of Study and research (Electronic Textbook). Psychology (núm. 375). Industrial and Organizational Psychology, University of Arizona. Recuperado el 16 de agosto de 2008 desde http:// u.arizona.edu/~ctaylor/chapter2/chapter2.htm.
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2)�La�manipulación�de�las�variables�independientes. El investigador puede asignar los valores que desea a las variables independientes que integran el objeto de estudio. Pero también hace falta tener en cuenta si estas variables han sido creadas ad hoc por este mismo investigador, o no. En conjunto, las variables independientes •
Pueden ser creadas por el propio experimentador o existir y manifestarse independientemente de su voluntad. En el caso de la iluminación y el rendimiento, la luz que incidía sobre la ejecución de una tarea podía ser generada por el experimentador o ser la luz natural que entraba por una ventana; podía ser por lo tanto –recordémoslo– una variable experimental o una variable medida.
•
Pueden tomar valores creados por el experimentador o simplemente producirse según las fluctuaciones que sufre todo fenómeno natural, opción más propia de la observación. Sin embargo, hay que considerar también la amplitud de la variación: no es lo mismo asignar el mínimo de dos valores o niveles a la variable independiente que asignar un número superior de valores. Cuando el método observacional asume algún tipo de manipulación, ésta raramente va más allá de la asignación de dos niveles (por ejemplo, comportamiento del niño/a en presencia o proximidad del líder despótico o en ausencia de él).
3) Además de estas características primordiales, una investigación se sitúa en el eje experimental-observacional en función de otras particularidades, hasta cierto punto derivadas de aquellas características: •
La�situación�de�registro. La necesidad de ejercer control y manipulación exige normalmente trabajar en un laboratorio, es decir, en una situación de registro artificial, creada por el investigador en función de sus exigencias de control y manipulación. Cuando esta necesidad no existe, el científico social trabaja en situación�de�campo�o�natural, en la que el sujeto exhibe espontáneamente su comportamiento habitual y no se ve afectado por factores ajenos a sus circunstancias cotidianas.
•
El�tamaño�de�las�unidades�utilizadas�o�el�nivel�de�análisis�adoptado. Las diferentes situaciones de registro –de laboratorio o de campo– tienen consecuencias con respecto al tamaño de los segmentos de realidad en los que se fija el investigador. En este contexto distinguimos entre unidades o segmentos molares y moleculares. Los primeros corresponden a comportamientos de una cierta duración, bien visibles, que son los que se pueden detectar y contabilizar en la calle, el hogar, la empresa, el hospital, cuando no se disfruta de las ventajas técnicas de un laboratorio y se utilizan los significados culturales para analizar el flujo del comportamiento (ejemplo: prestar atención, comunicar, interactuar). Los segundos, por el contrario, constituyen respuestas de menor duración, más localizadas y, por consiguiente, más imperceptibles, situadas en un nivel más analítico
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o de detalle de la conducta, respuestas en definitiva más fácilmente detectables y medibles en las condiciones de un laboratorio (ejemplo: dilatar o contraer la pupila, parpadear). Más adelante aclararemos el detalle de esta importante distinción. •
La�escala�de�medida�o�el�tipo�de�datos�que�se�utilizan. El experimentador tiende a trabajar con datos cuantitativos, o lo que es lo mismo, con escalas de medida físicas, de intervalo o razón (como el tiempo o la conductancia eléctrica). El científico observador, en cambio, se apoya en general sobre datos cualitativos, es decir, sobre escalas nominales (clasificaciones, sistemas de categorías) u ordinales (jerarquías, escalas de estimación, tests clásicos). La justificación de este tipo de especialización radica en las posibilidades de medida que ofrece el laboratorio, normalmente dotado de más tecnología, frente a las que ofrece el trabajo de campo, más asociado a la fineza perceptiva del observador o a herramientas artesanales (aunque pueda disfrutar de recursos técnicos como la cámara, el teleobjetivo, el micrófono de distancia o el seguimiento por radio).
El resultado conjunto de la aplicación de estos criterios de diferenciación aparece en la tabla siguiente:
Rasgos�secundarios
Rasgos�básicos
Métodos�observacionales
Métodos�experimentales
Control variables ambientales (barreras, constancia)
Menor o nulo
Máximo o tendiendo a grande
Control variables de muestra (selección, aleatorización)
Menor o nulo
Máximo o tendiendo a grande
Manipulación variables independientes (valores 1/0 o continuos)
Mínima (pocos valores) o inexistente
Máxima o sistemática
Situación de registro, condiciones
Natural
Artificial
Tamaño unidades de análisis o descriptores
Tendiendo a molares
Tendiendo a moleculares
Tipo de datos o escala de medida
Cualitativos, escala nominal u ordinal
Cuantitativos, escala intervalo o razón
Tabla comparativa de los métodos observacional y experimental
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La presentación hecha hasta ahora pretende sugerir solamente los extremos de la polaridad observacional-experimental. Entre estos dos extremos, los de la observación pura y la experimentación pura, hay un abanico de perfiles metodológicos intermedios. Aquí nos limitaremos a citar dos: •
Las metodologías casi�experimentales�y�preexperimentales, en las que el rigor experimental queda disminuido porque las circunstancias que rodean el experimento suelen ser de campo o afines en las de campo. En este caso, pues, la voluntad experimental quedaría limitada por circunstancias poco propicias, diferentes de las del laboratorio. Eso se traduce en diversos déficits de control y capacidad de manipulación.
•
Las metodologías ex�post�facto, en las cuales el investigador no manipula la variable independiente, debido a que ésta ya se ha producido naturalmente, o está produciéndose, o se producirá, independientemente del investigador. Este tipo de investigación también suele sufrir serios déficits de control, ya que una parte importante de las circunstancias de la investigación se escapan de las manos del científico.
Por otra parte, la potencia generalizadora de los métodos observacionales y experimentales también tiene puntos de aplicación diferentes, tal como ya hemos avanzado. En el lenguaje de la metodología experimental esta capacidad generalizadora se entiende en el contexto de la validez que pueden ofrecer los resultados más allá de las condiciones concretas en que se obtuvieron. En esta perspectiva distinguimos entre validez interna y validez externa. 1)�Validez�interna La experimentación persigue fundamentalmente validez interna, que aporta la garantía de que los efectos apreciados en las variables dependientes son debidos a unas determinadas variables independientes –las que ha seleccionado el investigador para el objeto de estudio– y no a otras desconocidas, que corresponderían a las ya citadas variables extrañas. Ahora bien, la validez interna está indisolublemente ligada a la validez o generalización en forma de replicación, de la que ya hemos hablado. Esta garantía se obtiene gracias a la eficacia del control que, al simplificar la situación de registro, permite la repetición del experimento original en idénticas condiciones y –si las cosas van bien– la obtención de los mismos resultados o la confirmación de las mismas relaciones descubiertas inicialmente. Eso facilita una generalización�teórica en forma de leyes universales, la cual se basa, precisamente, en la confianza que se puede depositar en la relación descubierta y redescubierta un cierto número a veces. La observación no puede presumir en general de validez interna ni tiene demasiadas posibilidades de replicación ni de generalizaciones universales. No es difícil adivinar la razón de eso: la observación prescinde en buena medida del
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control, como hemos dicho hace poco. Sin embargo, una investigación observacional, que como también hemos establecido, suele tener carácter idiográfico, puede llegar a generalizar inductivamente, paso a paso, construyendo, por así decirlo, la forma general de un fenómeno a partir del sistema de semblanzas y diferencias extraído del estudio de diversos casos. 2)�Validez�externa La observación persigue esencialmente validez�externa, en el sentido de alcanzar capacidad de�aplicación de los resultados obtenidos a las situaciones o conductas que se querían conocer y sobre las que se quiere incidir. Entendemos que estas situaciones son diferentes de las de registro y que implican tanto un cierto número y tipo de sujetos como unas determinadas condiciones ambientales. En definitiva: la demanda de la validez externa apunta a que los resultados obtenidos en las condiciones de registro de la investigación inicial, hecha con una muestra y en una constelación de factores ambientales, sean también válidos en otras condiciones, con otras muestras y otros ambientes. Así, podríamos pedir que los resultados de una investigación que comparara, en un centro escolar, el rendimiento de dos grupos de igual nivel educativo en función del grado de experiencia del maestro/a, fueran aplicables a otras escuelas diferentes de aquélla donde se hizo el estudio, con otras aulas, y otros niños/as. Lógicamente la observación no tiene garantizada incondicionalmente este tipo de validez. De hecho, si lo alcanza, lo será gracias a la táctica idiográfica por la que se guía y que se apoya en la semblanza entre la situación de registro y la situación de aplicación. Así, los resultados de un trabajo de campo como el de la escuela que comentábamos se podrán aplicar a aquellas escuelas y clases que tengan una composición sociológica, un entorno ecológico y una orientación pedagógica parecidos a los de la escuela inicial (quizás las escuelas del mismo barrio), en el supuesto –claro está– de que en ellas fuera practicable la comparación entre maestros con diferente grado de experiencia. En el límite, los resultados obtenidos en un aula y escuela, quizás a lo largo del primer trimestre, podrían ser aplicados a esta�misma�aula�y�escuela, quizás en el segundo o el tercer trimestre. En todos estos casos, cuando la validez de aplicación es alta debido a la gran semblanza entre la situación de registro y la de aplicación, decimos que la investigación posee validez�ecológica, que representaría el grado superior de la validez de aplicación. La experimentación, en la medida en que la situación artificial de laboratorio se distancie de la situación real correspondiente, presentará poca validez externa de aplicación, poca validez ecológica. Sin embargo, eso dependerá en última instancia de la representatividad de la muestra seleccionada y del entorno utilizado en el experimento, muestras y entorno que suelen estar bastante limitados por las posibilidades materiales del trabajo en el laboratorio. También dependerá de la variabilidad de la conducta estudiada, de su sensibilidad a las condiciones ambientales. Las medidas de una respuesta de este
Una muestra No nos sorprende saber que una respuesta automática como la dilatación de la pupila no presenta variabilidad en sujetos neurológicamente normales y al margen de patologías.
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tipo prácticamente no dependen de la muestra escogida, ni de las condiciones ambientales (aparte de la luz), por lo que se pueden generalizar bastante cómodamente a cualquier otra situación diferente de la del laboratorio donde fueron obtenidas. Por el contrario, imaginad un experimento en el que se intentara reproducir una situación de aula con maestro/a veterano/a y otra con maestro/a novato/a. Suponiendo que la simulación llegara a buen puerto, las posibilidades de aplicar los resultados obtenidos a una clase real serían escasas, dado que las situaciones reproducidas estarían forzosamente simplificadas y desvirtuadas. 5.4. El dilema simple-complejo, o analítico-holístico, y las elecciones en lo tocante a la globalidad del enfoque Los objetos de estudio de las ciencias sociales pueden emplazarse en sucesivas posiciones dentro de la dimensión simple-complejo. Por un lado, estos objetos de estudio se pueden construir como listas o enumeraciones de elementos (por ejemplo, el conjunto de síntomas de una patología, las características de un grupo, las categorías de la interacción entre un profesor y sus alumnos), a partir de las cuales el alcance de la investigación quedará probablemente en el nivel de la descripción. Un paso adelante comporta establecer relaciones internas entre los elementos de esta enumeración (por ejemplo, entre los síntomas, las características o las categorías de interacción), y otro exige enlazar estos elementos o estas relaciones internas con entidades externas�en aquello que se estudia y que estarán ubicadas en el ambiente o formarán parte de las características de la muestra (por ejemplo, las categorías de interacción profesor-alumnos pueden relacionarse con rasgos ambientales –como la circunstancia de celebrarse un examen– o con la personalidad del profesor). Estos dos últimos pasos entrarían ya en el terreno de las explicaciones. Ni que decir tiene que un objeto de estudio enfocado a la descripción es menos complejo que otro enfocado a la explicación. Por otro lado, que un objeto de estudio represente la conducta humana de manera más o menos compleja equivale a decir que la representa de manera más o menos realista, ya que la conducta de animales y humanos es sin duda compleja en sus manifestaciones y transformaciones. Ya hemos apuntado al inicio de este documento que los hechos de las ciencias sociales se dan y manifiestan en condiciones multivariantes, sometidos a la influencia de una multitud de variables que actúan sobre ellos de manera difícil de discernir. Y también hemos avanzado que, ante eso, el abanico de opciones del científico oscila entre simplificar –reducir– o no hacerlo. Por eso: 1) Practicar la opción de control obliga a simplificar de forma irremisible el objeto de estudio original. Si controlamos variables, accedemos solamente a una parte de la intrincada trama de relaciones en que se encuentra imbricado el objeto de estudio que nos interesa.
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Por lo tanto, los métodos experimentales están abocados a trabajar con versiones o modelos reducidos de los fenómenos que quieren estudiar. Eso no constituye ningún problema en aquellos casos en los que el fenómeno investigado es verdaderamente simple, lo cual significa que depende sólo de aquellas variables que el experimentador ha considerado, y no de ninguna otra. Esta situación es rara, aunque tal vez la podremos reconocer en algunas investigaciones de carácter psicofisiológico sobre conductas automáticas o reflejas, del tipo de la tantas veces citada dilatación de pupila. Pero, cuando la investigación aborda comportamientos de más nivel, la simplificación experimental es innegable, y entonces el problema del investigador es reconstruir posteriormente el fenómeno completo después de haber examinado sólo alguna parte.
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Por el contrario, y en el plato positivo de la balanza, los métodos experimentales son mucho más analíticos y precisos y, como hemos puesto de manifiesto, permiten aislar relaciones entre variables particulares, objetivo imposible de alcanzar sin el control.
2) Al revés, al prescindir del control se nos permite una caracterización total, completa, del objeto de estudio, ya que entonces no tenemos que renunciar a ninguno de sus aspectos en un determinado contexto de ocurrencia. •
Los métodos observacionales tienden a estudiar globalmente los fenómenos, caracterizados como sistemas comportamiento-sujeto-ambiente. Son métodos holísticos, que atienden a una totalidad a menudo identificada con la significación social de los hechos y no descuidan ningún hilo de la red de relaciones en que se encuentran inmersas la conducta y la situación estudiadas. En palabras de Roger Mucchielli: "El hecho humano es global y no se puede dividir en rebanadas claramente separadas". R. Mucchielli (1974). L'observation psychologique et psychosociologique (pág. 30). París: ESF.
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En compensación, los métodos observacionales difícilmente pueden establecer vínculos concretos y ponderados entre diferentes aspectos de un fenómeno y sus condicionamientos ambientales. O lo que es lo mismo, no están legitimados metodológicamente para establecer relaciones consistentes y aisladas entre variables independientes y dependientes. Es el precio que pagan para no simplificar el objeto de estudio.
5.5. El dilema subjetivo-objetivo o las elecciones referentes al grado de participación del observador El investigador social puede elegir entre ser más objetivo y distante con respecto a los individuos que estudia, sin establecer ninguna relación personal con ellos, o ser más subjetivo (en diferentes sentidos que enseguida precisa-
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remos) interactuando con ellos. Otra manera de formular esta oposición, parcialmente ligada a la anterior, es distinguir entre aquellas opciones metodológicas que prescinden de la información verbal que suministra un sujeto, o sólo la tienen en cuenta desde el punto de vista del investigador, y aquellas otras que lo asumen hasta las últimas consecuencias. De hecho, este dilema se puede descomponer en tres subdilemas o subdimensiones, que presentaremos de manera esquemática: subjetivo-objetivo, propiamente dicho; ético-émico; y no participante-participante. 5.5.1. La dimensión subjetivo-objetiva, propiamente dicha 1) La visión positivista (como por ejemplo la del conductismo) en las ciencias sociales y del comportamiento, bastante asociada a la experimentación pero también a determinados modalidades de observación, excluye la subjetividad en cualquiera de los dos polos de la actividad investigadora: en el observador científico, por una parte; en el sujeto estudiado, por la otra. •
En el�observador, porque éste tiene prohibido ser subjetivo, lo que significa que no puede hacer uso de su opinión, intuición, experiencia o idiosincrasia en el momento de interpretar los hechos. Sólo puede utilizar sus datos interpretados de acuerdo con las reglas del método científico-natural.
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En el�observado, porque el sujeto es conceptualizado como una entidad pasiva, sin capacidad de comunicarse con el observador científico, desde un enfoque físico o biológico (en este sentido el sujeto humano es tratado como un mineral, una nube o una ameba). En esta visión no está previsto que el sujeto humano esté en condiciones de ofrecer interpretaciones de sí mismo, de su comportamiento o del de otras personas.
2) El punto de vista cualitativo o hermenéutico, adaptado a los temas y la problemática de las ciencias sociales y del comportamiento, se sitúa en los antípodas de la visión positivista. •
El observador puede ser subjetivo, entendiendo, claro está, que la suya tiene que ser una subjetividad entrenada, disciplinada, pero no esterilizada. La objetividad científica se convierte en intersubjetividad, que quiere decir acuerdo entre los miembros del colectivo científico a través del diálogo y el consenso. La experiencia y las dotes personales del trabajador de campo no son valores que se desprecien. Objetividad e intersubjetividad Contempladas así las cosas, la objetividad entendida como intersubjetividad no es más que un grado de la subjetividad. Los juicios de un "sujeto científico", consensuados con los de otros miembros del colectivo científico, son considerados "objetivos". Eso quiere decir simplemente (¡Ya es mucho!) que han sido sancionados y aceptados a partir de las convenciones de la ciencia, entre ellas las reglas del método. En cambio los juicios de una persona de la calle son tachados de "subjetivos" precisamente porque no se acogen a estas convenciones y reglas.
Lectura recomendada Para más información, ved: A. Schutz (1932/1993). La construcción significativa del mundo social (pág. 61). Barcelona: Paidós.
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Por otra parte, la capacidad del sujeto de autodescribirse o de describir a otros no se invalida en nombre del método. Muy al contrario, los datos proporcionados activamente por este sujeto se añaden a los que el científico recoge por su cuenta. Así tenemos mejor acceso a la subjetividad del individuo o el grupo, los cuales transmiten una versión más rica de su mundo propio a través de enunciados verbales que a través de respuestas o acciones no verbales.
5.5.2. La dimensión interior-exterior o émica-ética Como hemos visto, la capacidad que tienen los seres humanos de comunicar sus estados de ánimo y sus juicios sobre el mundo y la gente les permiten, como sujetos de la investigación, dar su propia versión de los temas de estudio que aborda el investigador. Esta capacidad puede suponer un problema para este investigador o, al contrario, darle recursos añadidos a los de la metodología estándar. El científico social dispone, en correspondencia, de dos aproximaciones posibles, la émica y la�ética. Los términos "ético" y "émico" son abreviaturas de los ingleses "phonetics" y "phonemics", los cuales aluden, respectivamente, a la caracterización puramente física de los sonidos de una lengua y a su caracterización según la segmentación significativa que hace el usuario. A partir de aquí se puede aprovechar esta distinción para disociar estas dos maneras de definir las unidades del comportamiento y/o estas dos perspectivas del científico: 1)�La�aproximación�ética. El científico describe, clasifica, define sus unidades y explica desde el "exterior" de la persona o grupo estudiado. Eso significa que este científico utiliza su lenguaje teórico y metodológico con el fin de interpretar lo que percibe y registra; no utiliza el lenguaje, los valores, las categorías y esquemas de interpretación de los propios sujetos. 2)�La�aproximación�émica. El científico describe, clasifica, define sus unidades y busca explicaciones desde el "interior" de la persona o grupo estudiado. Eso significa que utiliza el lenguaje, los valores, las categorías y esquemas de interpretación de los propios sujetos con el fin de comprender lo que tiene delante de sus ojos. En la práctica etnográfica (donde se aplicaron primero estos conceptos) esta actitud supone que el investigador se integre en los grupos estudiados, aprenda su lenguaje y costumbres, llegue –quizás– a ser uno de ellos. 3)�La�combinación�émica-ética. Claro está que la verdad no suele estar ni en la aproximación ética ni en la émica, por separado, sino en la combinación de ambas. Según el tema de estudio, será más fácil una de estas aproximaciones y, a partir de aquí, la obligación del científico será completarla con la otra, integrando los datos obtenidos de las dos en un modelo de interpretación más matizado.
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5.5.3. La dimensión participante-no participante Esta dimensión es esencial para entender la especificidad de los métodos cualitativos y sólo adquiere sentido en el contexto de la observación o los métodos observacionales. Éstos pueden aplicarse de dos maneras diferentes, según que el investigador adopte una perspectiva más positivista, objetivista y ética, o una más cualitativa, subjetivista y émica. En el primer caso el investigador no se relacionará con el sujeto y sólo tomará nota de su comportamiento no verbal o del verbal producido espontáneamente; en el segundo, el investigador interactuará con el sujeto, manteniendo una relación social con él/ella, preguntándole, y quizás estimulándolo a hablar y aclarar sus dudas. Estas opciones corresponden respectivamente a: 1)�La�observación�no�participante. Es la típica del astrónomo o el naturalista clásico, que no exige nada del ser pasivo que contempla: una estrella, una bacteria, un escarabajo. De hecho es la observación tradicionalmente conceptualizada por la ciencia y la que hemos caracterizado hace poco como simple transducción de la realidad sin intervenir sobre ella. Corresponde a la perspectiva ética. No supone subjetividad en la entidad observada o, si la supone, no hace nada a fin de que se manifieste, ya que no entra en el plano de recogida de información. La observación no participante se puede aplicar a dos tipos diferentes de material, los cuales dan lugar a dos modalidades más de observación: •
La�observación�directa. Es la observación del comportamiento "en vivo". Eso quiere decir que el registro de datos se realiza mientras el sujeto actúa, en el mismo periodo en que se producen las respuestas o acciones intencionales del sujeto. Si el comportamiento ha sido filmado o grabado en vídeo o magnetófono, la observación de este material mediante su reproducción continúa siendo observación directa.
•
La� observación� indirecta. Es la observación de los productos o consecuencias del comportamiento. Si la observación del comportamiento de fumar es observación directa, la de las colillas amontonadas en un cenicero es observación indirecta. Por lo tanto, esta observación es siempre ex post facto, es decir, posterior a los hechos sobre los cuales se basa. La forma más habitual de observación indirecta en las ciencias sociales es la observación documental, en la cual el producto del comportamiento es, justamente, un documento –una carta, un email, un diario, una narración–, que constituye el material observado.
2)�La�observación�participante. Es la propia de las ciencias sociales, aquella que indaga en la subjetividad de las personas estudiadas a través de las preguntas y el diálogo. Si el observador tiene que preguntar o –al menos– ha de estar en situación de poder preguntar y de acceder a la privacidad del sujeto, es ineludible que establezca una relación con este mismo sujeto, relación que
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puede ser más formal o más informal, más superficial o más profunda, tal como pasa en las entrevistas. Se trata de una observación híbrida: tiene elementos de experimentación, ya que el observador interviene sobre el sujeto, puede manipularlo de alguna manera a través de las preguntas o el diálogo; pero su interés por el punto de vista de este mismo sujeto lo aleja del método experimental. Por lo tanto, en general corresponde a la perspectiva émica; es de hecho su condición necesaria: sin observación participante, sin interactuar con el sujeto, difícilmente se puede conseguir una interpretación desde el punto de vista de los individuos observados. Un ejemplo Suponed que queremos estudiar, con los permisos correspondientes, la reunión de un grupo de ejecutivos. Si los grabáramos con una cámara oculta, estaríamos aplicando la observación no participante directa. Si, después, en casa o en el despacho pasáramos la cinta con el fin de sacar datos, la observación sería sin embargo directa. Si en vez de grabar la reunión, pudiéramos examinar, una vez acabada aquella, los documentos o notas dejados sobre la mesa o desde nuestro despacho los mensajes electrónicos enviados o el acta de la reunión, entonces estaríamos practicando observación indirecta. Finalmente si asistiéramos a la reunión y entrevistáramos a los participantes durante la sesión, o después los interrogáramos online, entonces estaríamos aplicando observación participante.
5.6. El dilema información-significado o las elecciones relativas al nivel de codificación del comportamiento Las ciencias sociales pueden construir objetos de estudio estrictamente arraigados en fenómenos físicoquímicos, o biológicos, despojados de su significado personal y social; o bien pueden construir objetos de estudio relacionados con fenómenos cargados de este mismo significado. Analizaremos este dilema en sus dos componentes: la oposición información-significado propiamente dicha; y la oposición molecular-molar. 5.6.1. La dimensión información-significado Un sujeto activo, un agente, quiere conseguir unos efectos sobre el ambiente físico o social a través de sus actos. Y se representa estos efectos como metas de su comportamiento. Ésta es una vertiente del significado, su vertiente funcional�o�intencional. Pero este mismo agente actúa condicionado por acontecimientos previos que lo han movido a actuar, dando respuesta a las circunstancias que lo rodean. Ésta es la vertiente referencial�o causal�del significado. En interacciones comunicativas auténticas el vaivén de significados se puede complicar. Si saludamos a alguien conocido que pasa por la acera de enfrente, es posible que un taxista interprete que lo queríamos parar. Nuestro conocido interpreta correctamente nuestro saludo y responde adecuadamente, pero el taxista se constituye como receptor (sin serlo) y asigna a nuestro acto un significado que nosotros no deseábamos darle. Por lo tanto, en cualquier interacción social circulan como significados:
Referente versus intención Por ejemplo, en la perspectiva de un observador externo, una persona abre la puerta de su casa porque ha sonado antes el timbre (referente) y con el fin de poder ver quién hay tras la puerta o para dar paso a la persona esperada (intención o función).
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Los que el agente, emisor o iniciador de la interacción quiere asignar en su acción.
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Los que el receptor o destinatario de la anterior acción le atribuye.
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Los que el observador externo al sistema emisor-receptor cree deducir de la interacción observada. El observador se encuentra en la posición de un hermeneuta o intérprete. Puede inferir significados de los hechos observados (al margen de los sujetos), puede preguntar los significados a los sujetos, o puede derivarlos de documentos personales u oficiales.
En resumidas cuentas, cualquier ser humano actúa determinado hasta cierto punto por el pasado (próximo o remoto) o según planes o metas futuras (inmediatas o alejadas en el tiempo, conscientes o no). El observador como intérprete necesita tener datos sobre estos determinantes previos o sobre estas metas por alcanzar: tiene que conocer el contexto de ocurrencia del comportamiento con el fin de poder descifrar su significado. Como hemos situado la significación sobre el eje del tiempo (pasado-futuro), entonces el contexto será temporal y contendrá información sobre los hechos anteriores a cada acción del sujeto o sobre los acontecimientos que le siguen. El contexto de ocurrencia se desdoblará, pues, en un contexto antecedente, que nos dará el(los) significado(s) referencial(es), y un contexto funcional o consecuente, que nos dará el(los) significado(s) funcional(es). Pero, como se puede sospechar, el científico social también puede prescindir del significado y atender a la pura información. No es lo mismo relacionar comportamientos, entendidos como signos, con sus diversos significados vinculados a sujetos y cultura, que relacionar diferentes clases de información. Con el fin de captar correctamente la distinción, prestemos atención al siguiente ejemplo: Un motorista •
Cuando relacionamos un comportamiento como detener la moto ante el semáforo en rojo o con la llegada al punto de destino (domicilio, puesto de trabajo) del motorista, estamos trabajando con signos� y� significados� pertinentes� para� el� propio� sujeto observado.
•
Cuando relacionamos la marca del frenazo con la velocidad a la que circulaba el motorista, o la probabilidad de pararse delante de un semáforo en rojo con el precio de la moto (es más probable que una moto más cara no se salte el semáforo) o la hora del día (estadísticamente, es más fácil que el motorista se salte la luz roja por la noche), entonces estamos relacionando clases�de�información, de carácter general y entendida desde el punto de vista del observador, no necesariamente desde el punto de vista del motorista.
Evidentemente, esta información ofrece un significado al observador y tiene un sentido social, pero no es relevante para el sujeto en relación al frenazo: el sujeto no decide frenar (en este caso) porque vaya a 50 por hora, o porque esté directamente condicionado por los 5.000 € que le ha costado el vehículo. Lo mismo podríamos afirmar si la variable independiente se localizara en la edad del sujeto, su sexo o los años que hace que tiene el carnet, como causas del frenazo. Por más que todos estos datos sean muy interesantes, no corresponden a contenidos de representaciones que pueda tener este motorista en el momento de frenar: son información; no significado. Es obvio que los significados solamente pueden ser conocidos a través del propio sujeto: tenemos que escucharle, tenemos
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que preguntarle, tenemos que transcribir sus respuestas o comentarios. En cambio, en el caso de la información en la acepción que aquí le hemos dado, el recurso al sujeto es evitable. Fuente: R. Harré; P. F. Secord (1972). The Explanation of Social Behaviour pág. 101 y 105). Oxford: Blackwell.
5.6.2. La dimensión molecular-molar Hay que recordar que, al distinguir entre experimentación y observación, distinguíamos también entre unidades moleculares y molares, y que esta distinción no solo se relacionaba con el tamaño de estas unidades, sino también con el grado de significación que transportaban –las molares eran más próximas a los significados culturales–. Por lo tanto, aparte de relacionar la polaridad molar-molecular con el nivel de análisis, también procede vincularla con el par información-significado. La orientación de la investigación social hacia el significado o hacia la información determina de rebote el nivel de análisis del comportamiento; y viceversa. Completaremos ahora la caracterización de esta polaridad, que está ligada al aspecto que adopta la realidad a los ojos del científico, en estratos más o menos distantes de las significaciones cotidianas. Supongamos, para empezar, que un observador contempla una escena en la que dos individuos se alejan el uno del otro, cada uno de ellos agitando un brazo y con la cabeza girada hacia el otro. Delante de eso el observador puede ver: •
Dos móviles o dos cuerpos físicos en movimiento.
•
Dos cuerpos humanos en acción ejecutando un movimiento conspicuo con brazo y mano.
•
Dos sujetos despidiéndose el uno del otro.
En el primer caso la percepción del observador está conformada desde el punto de vista físico o cinético. En el tercer caso, está conformada por el código cultural de comunicación no verbal: el observador pertenece a la misma cultura que los dos actores, o la conoce, y puede descodificar su acción de acuerdo con el código gestual de saludos y despedidas conocido por todo el mundo. El segundo caso ocuparía una posición intermedia. Los niveles de manifestación de los fenómenos de comportamiento en los cuales éstos se estructuran con los diversos significados que les otorga la cultura suelen dar lugar a unidades macroscópicas o molares. Los niveles de manifestación de los fenómenos de comportamiento donde éstos son analizados en segmentos no codificados por la cultura cotidiana, sino por valores de la cultura científica o técnica, suelen dar lugar a unidades microscópicas o moleculares.
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Integrando lo que ya hemos dicho en el contexto de la distinción observación-experimentación, podemos ahora precisar y sistematizar las diferencias entre estos dos niveles de análisis en la tabla siguiente: Niveles�o�unidades�molares
Niveles�o�unidades�moleculares
Tienen carácter global.
Tienen carácter concreto.
Son más adecuados a los estudios observacionales.
Son más adecuados a los estudios experimentales.
Tienen larga o mediana duración.
Tienen poca duración.
Corresponden a acciones o actividades intencionales.
Corresponden a actos puntuales, movimientos, respuestas, reacciones.
Suelen ser muy interpretativos.
Suelen ser bastante descriptivos.
Son realizados por un sujeto integral.
Son ejecutados por un cuerpo o parte del cuerpo.
Ejemplo: "Despedirse ".
Ejemplo: "Agitar la mano".
En la figura siguiente hemos tratado de representar esquemáticamente la relación entre la molaridad y el carácter interpretativo de una unidad, o entre la molecularidad y su carácter descriptivo. El componente interpretativo se va ampliando como la base de un triángulo a medida que pasamos de niveles moleculares a niveles molares. Así:
Niveles de análisis y grados de interpretación
Un saludo entendido como tal en el nivel superior, molar, exige al observador recurrir al contexto con el fin de interpretar correctamente la acción del sujeto. Pero la oportunidad de poder interpretar tiene como contrapartida el riesgo de una cierta ambigüedad, habida cuenta de que diversos observadores pueden llegar a ser "subjetivos", dando interpretaciones diferentes según el contexto que consideren relevante. Por ejemplo, pueden pensar que la acción del sujeto, en vez de una despedida, es un saludo.
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En cambio, en el nivel inferior, molecular, la gama de posibilidades de interpretación es menor o casi inexistente. Estamos en el nivel de la descripción y si el sujeto "mueve la mano en torno a la articulación de la muñeca, de derecha a izquierda," eso no admite demasiada ambigüedad: sólo ofrece una lectura posible. Ganamos, pues, objetividad pero perdemos la opción de hacer una interpretación contextualizada, personalizada, más en profundidad, de las acciones del sujeto.
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Resumen
Síntesis�final:�las�diferencias�entre�métodos�cuantitativos�y�cualitativos�no excluyen�su�complementariedad�o�integración Del abanico de alternativas generadas por los dilemas expuestos se derivan dos tipos de metodologías, unas más cuantitativas, otras más cualitativas. Esta dualidad, producto de la presentación en dilemas, no tiene que ocultar la gama de perfiles intermedios que podríamos encontrar. A mayor abundamiento, tenemos que advertir que las denominaciones "cuantitativo" y "cualitativo" pueden dar lugar a malentendidos si se interpretan como que los métodos cuantitativos hacen uso de la medida y las matemáticas, y los métodos cualitativos no lo hacen. Eso es totalmente inexacto ya que las diferencias entre ellas no tienen que ver con el uso de los números, sino con las opciones que hemos ido desgranando en los últimos apartados. Agrupando sintéticamente los rasgos que hemos ido atribuyendo a cada método tendríamos la doble lista de la tabla siguiente: Métodos�cuantitativos
Métodos�cualitativos
Suelen optar por la simplificación o reducción del objeto de estudio.
Suelen optar por la construcción de objetos de estudio más densos y complejos.
Prefieren habitualmente las estrategias nomotéticas.
Prefieren habitualmente las estrategias idiográficas.
Utilizan generalmente las estrategias experimentales y, por lo tanto, buscan relaciones causales o, al menos bidireccionales.
Prefieren las estrategias observacionales, y renuncian casi siempre a la búsqueda de relaciones causales, optando por el establecimiento de relaciones globales.
Suelen buscar validez interna y de replicación, Suelen buscar validez de aplicación y ecológino validez de aplicación y ecológica. ca, no validez interna o de replicación. Buscan la objetividad a través de la experimentación o la observación no participante, desde puntos de vista exteriores (éticos) con respecto al objeto de estudio.
Tienen en cuenta la subjetividad a través de la observación participante, mediante la adopción de puntos de vista interiores (émicos) con respecto al objeto de estudio y asumiendo la intersubjetividad como valor.
Se interesan por la información, en términos matemáticos o físicos, que se desprende de los datos y muestran tendencia a confiar más en las unidades y medidas moleculares.
Tienen en cuenta los significados inferidos de los sujetos o comunicados por ellos, lo cual hace que se sirvan habitualmente de unidades molares.
Tabla comparativa de las metodologías cuantitativa y cualitativa
Y, representando estas bifurcaciones en forma de diagrama, obtenemos un esquema como el de la figura siguiente, donde hemos reducido los dilemas del investigador a cuatro con el fin de encontrar una mejor acomodación de las direcciones de decisión en el dibujo.
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Sin embargo, ya hemos subrayado repetidamente que cada método, con todas sus características y peculiaridades, está acoplado al objeto de estudio al que se aplica, y viceversa. Por lo tanto, una lista de rasgos como la que acabamos de presentar no queda solo en este nivel de abstracción, sino que se puede referir y concretar en una serie de objetos de estudio que son típicos o propios de los métodos cuantitativos, y otros que lo son de los cualitativos. •
Los métodos cuantitativos se dirigen principalmente a objetos de estudio conductuales y sociales centrados en los procesos básicos de comportamiento (motivación, percepción, memoria, aprendizaje) o, en el otro extremo, a objetos de estudio de alcance sociológico y poblacional. Tienden a estudiar sujetos considerados como ciudadanos con derechos pero sin voz ni voto en la investigación propiamente dicha.
•
Los métodos cualitativos se ocupan de objetos de estudio relacionados con las representaciones personales y culturales, con las intenciones y valores –compartidos– de las personas, con procesos sociales y educativos en el contexto de la expresión, la comunicación y –naturalmente– el lenguaje; y particularmente con aquellos objetos de estudio que quieren desentrañar las reglas que gobiernan la interacción humana en los diversos ámbitos de la sociedad.
A través de este prisma, la investigación cualitativa y la cuantitativa son a menudo compatibles, incluso complementarias, abocadas a objetos de estudio también complementarios: donde no llega una, llega la otra. La investigación cuantitativa, en cualquiera de sus diferentes tradiciones, puede ser aplicada en combinación con la investigación cualitativa, y viceversa. Al hacerlo ganamos
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validez convergente, como ya avanzamos al referirnos a los enfoques multimétodo, una estrategia de la que la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos es un caso particular. Ahora bien, cuando reclamamos la conveniencia de combinar métodos cualitativos y cuantitativos: a) no nos referimos a su articulación secuenciada, supeditando los métodos cualitativos a los cuantitativos: los primeros categorizarían, contextualizarían, describirían, clasificarían; los segundos, sobre los materiales así previamente preparados, medirían, escalarían, ajustarían los datos a modelos matemáticos; ni tampoco aludimos a que, en algunos casos, cada uno de estos métodos se adecúe mejor a ciertos temas de estudio, se centre en niveles diferentes de la realidad psicológica (aunque acabamos de explicar que eso es innegable); b) nos referimos a la integración de ambos métodos en términos de igualdad, cuando eso es posible: bien secuencialmente (aunque sin supeditación de uno a otro), en un cierto orden, o bien de forma concurrente. La aplicación de un método cualitativo o de uno cuantitativo supone desde este punto de vista una investigación en sí misma, autosuficiente, aunque la combinación de ambos enfoques enriquecerá el corpus de datos y la interpretación o, en palabras de dos autores de referencia: "Los dos métodos se vigorizarán mutuamente". T. D. Cook; C. S. Reichardt (1986). Hacia una superación del enfrentamiento entre los métodos cualitativos y los cuantitativos". En: T. D. Cook; C. S. Reichardt (eds.). Métodos cualitativos y cuantitativos en investigación evaluativa. (pág. 29). Madrid: Morata.
Los enfoques cualitativo y cuantitativo se pueden articular o combinar a lo largo de diferentes ejes metodológicos. El principal es el de la triangulación. Triangular es combinar estrategias, métodos o técnicas con el objetivo de obtener una representación más exacta, o más exhaustiva, de un fenómeno. Si obtenemos datos compatibles o combinables aplicando diferente métodos, después un marco teórico bastante amplio nos tiene que permitir generalizar e integrar las diferentes lecturas del fenómeno, los diferentes datos, en un modelo más general y unificado. Dentro del abanico de elementos triangulables, destacaremos dos importantes: primero, las perspectivas émica y ética, que se complementan en la medida en que ofrecen dos versiones de un fenómeno, una formulada en el lenguaje del sujeto y la otra en el del científico; segundo, la observación y la experimentación: si combinamos datos observacionales y experimentales, disfrutaremos de las ventajas de una y otra de estas estrategias en el terreno de la validez –validez interna y posibilidad de replicación, por un lado, y aplicabilidad y validez ecológica por otro.
Enlace recomendado Podéis profundizar un poco más en esta cuestión entrando en la siguiente presentación en power point: S. A. Flocke (2005). Mixed methods: Combining Quantitative and Qualitative Approaches. Recuperado el 13 de agosto de 2008 desde: http:// wwwold.academyhealth.org/ 2005/ppt/flocke.ppt.
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Ante procesos tan complejos como los del comportamiento y los de las sociedades humanas, renunciar a alguno de los instrumentos y recursos que permiten abordarlos es una estrategia poco razonable. La combinación e integración de metodologías en el ámbito de las ciencias sociales es una de las promesas que brinda su futuro.
El proceso de investigación científica
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