Estudios Pedagógicos XXXII, Nº1, 119-133, 2006
DOI: 10.4067/S0718-07052006000100007

ENSAYOS

INVESTIGACIÓN CUALITATIVA EN EDUCACIÓN. HACIA LA GENERACIÓN DE TEORÍA A TRAVÉS DEL PROCESO ANALÍTICO^*

Qualitative Research in Education: Towards the Generation of Theory Through the Analytical Process

Sonia Osses Bustingorry ¹, Ingrid Sánchez Tapia ², Flor Marina Ibáñez Mansilla ¹

¹ Departamento de Educación, Facultad de Educación y Humanidades, Universidad de La Frontera. Temuco, Chile. E – mail: sosses@ufro.cl/ fmarina@ufro.cl.
² Alumna Programa Magister en Educación, mención Educación Ambiental, Universidad de La Frontera. Temuco, Chile. E – mail: ingridsanchezt@gmail.com

Resumen

El presente artículo pretende contribuir a abordar el análisis cualitativo de la información que se recolecta durante el proceso de investigación en educación. En él se comparan algunos procedimientos analíticos, enfatizando en la inducción analítica y el método de las comparaciones constantes. A objeto de clarificar los procesos de codificación y categorización - que constituyen el sustrato básico sobre el cual se generará posteriormente la teoría - se presenta un ejemplo, cuyo corpus textual corresponde a un fragmento de un grupo focal del Proyecto Fondecyt 1030278 “Hacia la Autonomía Profesional del Docente. El Profesor como Investigador en el Aula”. Finalmente, se discuten las ventajas y desventajas de las herramientas informáticas en el análisis cualitativo de la información.

Palabras clave: investigación cualitativa, método de comparación constante (MCC), codificación, categorización, generación de teoría.

Abstract

This paper pretends to help approaching qualitative analysis of gathered information during the process of educational research. Here, some analytical procedures are compared, emphasizing the Analytical Induction and the Method of Constant Comparision. With the objective of clarifying the processes of codification and categorization –which constitute the basic substrate for the future generation of theory- an example is presented, a text coming from a focus group of the Fondecyt Project 1030278 “Towards the Professional Autonomy of the Docent. The Teacher as a Researcher in the Classroom”. Finally, advantages and disadvantages of informatic tools applied to the qualitative analysis are discussed.

Key Words: qualitative research, method of constant comparision (MCC), codification, categorization, theory generation.

INTRODUCCION

La investigación cualitativa, está orientada al estudio en profundidad de la compleja realidad social, por lo cual en el proceso de recolección de datos, el investigador va acumulando numerosos textos provenientes de diferentes técnicas. Según Goetz y Le Compte (1981), el análisis de esta información debe ser abordado de forma sistemática, orientado a generar constructos y establecer relaciones entre ellos, constituyéndose esta metodología, en un camino para llegar de modo coherente a la teorización.

Como su nombre lo indica, el término sistematización alude a sistema, es decir, a un grupo interconectado de elementos tratados en forma holística.

Desde la perspectiva cualitativa – foco de interés del presente artículo – y particularmente, desde la hermenéutica, Aguayo (1992: 33 citado por Kísnerman y Mustieles1997: 13) afirma que la sistematización "apunta a encontrar el significado, la comprensión de la práctica social, a través de ordenar y relacionar lógicamente la información que la práctica nos suministra y que hemos registrado”.

La sistematización es un esfuerzo analítico que implica mirar la práctica con una cierta distancia, reflexionar y plantearse preguntas en tomo a ella, no considerando obvias las actividades cotidianas. Es distinguir a nivel teórico lo que en la práctica se da sin distinciones dentro de un todo, es buscar las relaciones que hay en lo que hacemos y que, según Sánchez (1989 : 28-30 citado por Kísnerman y Mustieles 1997 : 15) “constituye el desafío de crear nuevas propuestas".

El ordenamiento que implica una sistematización, se lleva a cabo de acuerdo con ciertas categorías o criterios que pueden ser emergentes o preestablecidos por los investigadores.

Los datos recolectados en una práctica, sin un criterio de investigación - en este caso, sin categorías de análisis - no apuntan a lograr conocimiento acerca de un objeto. Sólo configuran una masa de información amplia y desordenada.

La sistematización, por tanto, no constituye un método de investigación; se puede sistematizar desde cualquier diseño o propuesta metodológica cualitativa. No es un problema de acercamiento a una realidad, sino su recuperación desde el registro de la práctica. A través de la sistematización, se concreta la realidad teoría-práctica, la praxis, en el sentido de reflexionar haciendo y hacer reflexionando.

La sistematización en la investigación cualitativa es posible, más aún, es necesaria, ya que, cuando los datos son formalizados y sistematizados, la teorización se convierte en investigación empírica o especulativa (Bruner, Goodnow y Austin, 1956 en Goetz y LeCompte, 1981).

En la actualidad existen diferentes procedimientos analíticos en investigación cualitativa, pero no todos se orientan a la generación de teoría. Si ésta constituye la finalidad del investigador, es preciso compararlos, a fin de develar cuál de ellos otorga mayor credibilidad a la teoría construida. En este contexto, al comparar algunos procedimientos analíticos, los autores del presente artículo estiman que el Método de Comparación Constante (MCC) merece mayor credibilidad por las razones que se exponen a continuación.

ORIENTACION A LA GENERACIÓN DE TEORIA BASADA EN LOS DATOS

Este es el principal objetivo del MCC y apunta directamente a la naturaleza de la investigación cualitativa. También lo hace la inducción analítica (IA), con la diferencia que ésta pretende establecer relaciones universales (Valles, 1997), con lo cual no concordamos, ya que no se pueden inducir juicios universales a partir de las muestras pequeñas e intencionadas, que caracterizan a la investigación cualitativa.

El planteamiento central es, entonces, que la teoría surge de la interacción con los datos aportados por el trabajo de terreno. En este contexto, el análisis cualitativo de los datos es el proceso no matemático de interpretación, llevado a cabo con el propósito de descubrir conceptos y relaciones y de organizarlos en esquemas teóricos explicativos.

Lo anterior no sucede en otros procedimientos analíticos tales como: la construcción o aplicación de sistemas descriptivos, la sugerencia de relaciones entre variables, factores o procesos, formulaciones matriciales, análisis cualitativo en apoyo de la teoría y enfoque semiótico estructural de textos y discursos, cuyos objetivos principales apuntan a la búsqueda de descripciones, explicaciones y /o significados, pero no a la generación de teoría (Valles, 1997).

Fundamentar los conceptos en los datos constituye el principal objetivo del MCC y, para ello, se requiere como ingrediente fundamental la creatividad y el pensamiento crítico de los investigadores. Por ello, se recomienda estar abierto a múltiples posibilidades, explorar varias de ellas antes de optar por una, hacer uso de variados medios de expresión tales como el arte y las metáforas que estimulan el pensamiento, no usar maneras lineales de pensar, de modo de tener la posibilidad de volver atrás y dar vueltas alrededor de un tema y, a la vez, tener diferentes perspectivas, mantenerse fiel al proceso, no tomar atajos sino, más bien, poner toda la propia energía y esfuerzo en el trabajo y en el disfrute de la investigación.

CIRCULARIDAD SISTEMICA DEL PROCESO

Según Glaser (1969:220) "Aunque este método es un proceso de crecimiento continuo -cada estadio después de un tiempo se transforma en el siguiente- los estadios previos permanecen operativos a lo largo del análisis y proporcionan desarrollo continuo al estadio siguiente hasta que el análisis se termina". Esto significa que, en este método, se produce un entrelazamiento de las operaciones de recolección de datos, codificación, análisis e interpretación de la información a lo largo de todo el proceso, lo cual, refleja de algún modo, el carácter holístico de la investigación cualitativa. En efecto, este procedimiento se convierte en un método de comparación constante cuando los intérpretes cuidan de comparar los códigos una y otra vez con los códigos y las clasificaciones obtenidas. El material codificado no se relega al olvido después de su clasificación, sino que se integra continuamente en el proceso posterior de comparación.

Dicho de otro modo, esta estrategia combina la generación inductiva de categorías con una comparación simultánea de todos los incidentes sociales observados. Es decir, a medida que un fenómeno social o incidente se registra y clasifica, asignándole una categoría o clase, también se compara con los ya clasificados con la misma categoría. Luego, gradualmente, el proceso va cambiando: en lugar de comparar un incidente con los otros, se van comparando los incidentes con las propiedades de las categorías. Así, el descubrimiento de las relaciones, o la generación de hipótesis comienza con el análisis de las observaciones iniciales, se someten a un continuo refinamiento a lo largo de la recolección y análisis de datos y realimentan continuamente el proceso de categorización. Como los nuevos eventos son comparados continuamente con los anteriores, se pueden descubrir nuevas dimensiones tipológicas, como también, nuevas relaciones.

En síntesis, se puede afirmar que en el método de la comparación constante, el investigador simultáneamente codifica y analiza los datos con el fin de desarrollar conceptos. Al comparar continuamente los incidentes específicos de los datos, el investigador refina estos conceptos, identifica sus propiedades, explora las relaciones de unos con otros y los integra en una teoría coherente.

MUESTRO TEORICO

Los entrevistados o hechos a observar en esta estrategia de investigación, son elegidos mediante el muestreo teórico. Esto significa que los individuos que serán entrevistados, o hechos a observar, son considerados como aquellos que, en forma suficiente, pueden contribuir al desarrollo de la teoría para lo cual se realiza el trabajo en terreno.

El investigador comienza con la selección de varios casos que pueden compararse y contrastarse. Éstos se eligen por su posible relevancia para el campo teórico que se pretende estudiar. En las primeras fases de la recolección y análisis de datos, se seleccionan casos por sus semejanzas. Posteriormente, se eligen por sus diferencias. Glaser y Strauss (1967) recomiendan este proceso de minimización - maximización de las diferencias entre los casos seleccionados, por su utilidad en la generación de teoría. Las semejanzas permiten la identificación de una categoría, el esbozo de sus atributos y la especificación de sus condiciones de aparición. Las diferencias entre los casos elegidos hacen posible la elaboración de los atributos de las categorías, la determinación de sus subvariantes y la delimitación de su alcance.

Se inicia el proceso, seleccionando y estudiando una muestra homogénea de individuos, hechos o situaciones, para posteriormente, cuando la teoría empiece a perfilarse, ir a una muestra heterogénea, la cual permitirá confirmar o descartar las condiciones que están siendo utilizadas para desarrollar las proposiciones iniciales (Mella, 2003).

SATURACION TEORICA

Esta estrategia metodológica del MCC, acerca a los investigadores a la posibilidad de verificación, sin apartarlos del objetivo central que es la generación de teoría. Valles (1997: 347-348) se refiere a este punto en los siguientes términos: "En el MCC, no hay un intento de verificar la universalidad ni la prueba de causas sugeridas u otras propiedades. Y al no haber prueba, este procedimiento (a diferencia de la IA) únicamente requiere la saturación de la información. El objetivo no es tanto la verificación como la generación de teoría".

Según lo afirmado en relación al muestreo teórico, si el investigador adopta el MCC, no podrá usar otro criterio para fijar el tamaño muestral sino el de saturación y el tamaño deberá ser incrementado hasta que se logre el nivel de saturación. Así, el muestreo teórico no tiene un tamaño definido por cálculos probabilísticos, sino por criterios teóricos de saturación de las categorías investigadas, vale decir, hasta cuando el dato adicional que se recolecta, no agrega información significativa a lo que ya se tiene.

Como lo expresa CresweII (1998), el proceso de obtener información en la teoría fundamentada -cuya lógica de obtención de datos corresponde al método de comparación constante- es un proceso en zigzag: ir al campo de observación para obtener datos, analizarlos, ir nuevamente al campo, obtener datos y analizarlos, etc. Tantas veces se va al campo como sea necesario hasta que la categoría de información es considerada como saturada.

Codificación y categorización son, respectivamente, los aspectos físico-manipulativo y conceptual de una misma actividad, a las que, indistintamente suelen referirse algunos investigadores con una u otra denominación. Según Rodríguez et al., (1996) hay diferencias entre estos conceptos, las cuales se señalan a continuación.

La categorización, hace posible clasificar conceptualmente las unidades que son cubiertas por un mismo tópico. Las categorías soportan un significado o tipo de significado y pueden referirse a situaciones, contextos, actividades, acontecimientos, relaciones entre personas, comportamientos, opiniones, sentimientos, perspectivas sobre un problema, métodos, estrategias, procesos, etc.

La codificación, en cambio, es la operación concreta por la que se asigna a cada unidad un indicativo (código) propio de la categoría en la que se considera incluida. Los códigos, que representan a las categorías, consisten, por tanto, en marcas que añadimos a las unidades de datos, para indicar la categoría a que pertenecen. Estas marcas pueden tener un carácter numérico o visual (colores), haciendo corresponder cada número o color con una categoría concreta, aunque es más frecuente utilizar palabras o abreviaturas de palabras con las que se han etiquetado las categorías.

En síntesis, categorización y codificación son, por tanto, actividades que giran en torno a una operación fundamental: la decisión sobre las asociaciones de cada unidad a una determinada categoría.

Existen tres procesos diferentes en la elaboración del sistema de categorías: deductivo, inductivo y deductivo-inductivo. En el primero, se parte de un marco teórico para la conceptualización y amplitud de las categorías. En el segundo, se parte de registros narrativos, cuadernos de campo, casettes, etc. y, a partir de ese material, se extraen los rasgos que serán agrupados en función de la semejanza de ciertas características, pertinentes al objeto de investigación. En el tercer proceso a seguir para la elaboración del sistema de categorías, se parte de un marco teórico para definir las macrocategorías y, posteriormente, se procede a la elaboración de listas de rasgos extraídos a partir de los registros que se realizan en el contexto natural.

CODIFICACION Y CATEGORIZACION: ANALISIS DEL CORPUS TEXTUAL

En este artículo, presentamos un ejemplo de categorización por la vía inductiva. Partimos haciendo uso de un corpus textual, producto de la grabación en audio de un grupo focal realizado durante el transcurso del Proyecto Fondecyt 1030278 “Hacia la Autonomía Profesional del Docente. El Profesor como Investigador en el Aula” (en desarrollo por los autores de este artículo), que se transcribió, previo a su análisis.

La metodología seguida en la elaboración de categorías fue la siguiente. En primer lugar, separamos el texto en unidades espaciales mediante números (líneas del texto) y unidades temáticas que se señalaron con letras (conversaciones, sucesos, actividades que ocurren en un momento), y permitieron encontrar segmentos referidos a un mismo tema. En este primer momento de codificación, optamos por combinar dos criterios en el proceso de separación de unidades en el texto: unidades de registro (temáticas que comportan una misma idea) y unidades de enumeración (líneas).

Posteriormente, se agruparon las unidades de datos a fin de identificar en ellos, componentes temáticos que permitieran construir las categorías de contenido. A este proceso (Strauss, 1987; Strauss y Corbin, 1990 en Valles 1990: 349) lo denominan codificación abierta, etapa en la cual, fundamentalmente, se trata de dar una denominación común (código más abstracto o conceptual) a fragmentos. A continuación, estas categorías fueron definidas operacionalmente, lo que permitió, distinguir sub-categorías, operación denominada codificación axial por los mismos autores, quienes afirman que “dado que las codificación abierta no sólo estimula el descubrimiento de categorías sino también de sus propiedades y dimensiones, el analista a partir de una categoría de mayor o menor potencial conceptual trata de pensar en las propiedades de las categorías”, proceso que proponen sistematizar a través del “paradigma de la codificación” que incluye: condiciones, interacciones, estrategias/tácticas y consecuencias.

El texto seleccionado, fue codificado, y categorizado de forma preliminar (codificación abierta), al final de lo cual se asignó una letra a cada categoría inicial.

CATEGORIAS INICIALES:

Estas categorías iniciales se analizaron y redujeron, obteniendo cuatro categorías. A continuación se presenta la codificación final del texto.

A1. Origen: Procedencia geográfica.
A2. Rendimiento: Comportamiento académico y disciplinario de los estudiantes.

B1. Propuestas: Sugerencias para optimizar el proceso de aprendizaje.
B2. Flexibilidad en el tratamiento del módulo: Capacidad de toma de decisiones de la profesora en el desarrollo de los módulos.
B3. Compromiso profesional: Actitudes o conductas que reflejan responsabilidad en su ejercicio profesional.

D. COMUNICACIÓN DE LA EXPERIENCIA: Eventos en que se dio a conocer y/o se compartió la experiencia o aspectos de ella.

D1. Entre colegas: Intercambio de percepciones.
D2. Hacia la Comunidad Escolar: Dar a conocer el resultado de la experiencia dentro del liceo.
D3. Hacia la Comunidad Local: Dar a conocer el resultado de la experiencia fuera del liceo.

Codificación Axial y Categorización Definitiva

Si se parte del supuesto que una buena categorización debe expresar con diferentes categorías y precisar, con propiedades adecuadas, lo más valioso y rico del contenido de registros, de modo que facilite el avance hacia la formulación de sólidas teorías o interpretaciones teóricas, se estima que el sistema de categorías construido en este ejemplo, se ajusta a este enunciado por las razones que se señalan a continuación.

El sistema de categorización construido, cumple con las características de las categorías propuestas por Rodríguez, Gil y García (1996), a saber: exhaustividad: cubre todas las unidades diferenciadas de los datos; exclusión mutua, cada unidad se incluye en una sola categoría; único principio clasificatorio: las categorías están ordenadas desde un único criterio de ordenación y clasificación; objetividad: las categorías son inteligibles para cada uno de los codificadores; pertinencia: las categorías son relevantes respecto de los objetivos del estudio y adecuadas al contenido analizado.

El sistema de categorías propuesto: características de los alumnos, estrategias pedagógicas, evaluación y comunicación de la experiencia, puede considerarse como un mapa de significados que refleja fielmente la estructura del contenido del documento analizado y nos permite generar hipótesis, relacionando los conceptos que las categorías representan, las cuales integradas en un todo coherente constituyen una teoría. En el ejemplo presentado, la formulación teórica, resultado del análisis es la siguiente:

En este artículo se ha ilustrado el proceso manual para llegar a obtener hipótesis y teorías a partir de un sistema de categorías, sin embargo, es sabido, que existen programas informáticos, que permiten llevar a cabo esta tarea. Se hace necesario, por tanto, conocer las ventajas y riesgos que estas herramientas representan en el tratamiento de la información cualitativa.

CONSIDERACIONES EN TORNO AL USO DE PROGRAMAS COMPUTACIONALES EN EL ANÁLISIS CUALITATIVO

Las herramientas informáticas constituyen una ayuda fundamental para abordar el análisis de un gran volumen de datos, cuyo manejo y organización por procedimientos manuales, resultaría muy laborioso y costoso en tiempo. Asímismo, los programas computacionales, pueden utilizarse para almacenar y transmitir información a lugares físicamente alejados de las fuentes. Así, por ejemplo, la revisión de literatura sobre un problema objeto de investigación se puede simplificar considerablemente con la existencia de bases de datos documentales a las que el investigador puede acceder fácilmente desde terminales conectados a grandes redes de comunicación (Rodríguez et al., 1996).

El análisis de datos cualitativos implica, por una parte, tareas conceptuales, en las cuales el investigador genera categorías de codificación, relaciones e incluso teorías a las que llega tras la lectura, reflexión, inducción, etc. y, por otra, tareas mecánicas, en que el investigador almacena, organiza y recupera datos a través de categorías de codificación. Estas últimas pueden realizarse eficazmente con la ayuda de recursos informáticos.

El uso de la informática en el análisis cualitativo también implica riesgos. Según Rodríguez , Gil y García (1996), el análisis de datos se caracteriza por procedimientos que difícilmente pueden realizar los sistemas informáticos. Ejemplo: el uso de metáforas durante el proceso, la toma de decisiones que el analista debe realizar para determinar donde comienza y termina una unidad de contenido o para asignar determinadas categorías, etc. El componente creativo, presente en el proceso de análisis, parece poco compatible con el uso de métodos de procesamiento a través de computadores.

El papel de las tecnologías de información en el análisis de datos cualitativos se reduce a las tareas mecánicas implicadas en el proceso, pero las tareas conceptuales no pueden ser asumidas por éstos. La ayuda prestada por los programas de análisis se centra sobre todo en el manejo de la información proporcionando mayor agilidad en la recuperación de datos. El software para el análisis de datos podría limitar una verdadera exploración de la riqueza informativa de los datos cualitativos, pues podría pensarse que se trata de identificar y contar elementos, sin necesidad de escudriñar, analizar y evaluar críticamente los elementos contados.

Otro riesgo consiste en mitificar el uso de la informática, atribuyéndole garantía de objetividad y rigor. La subjetividad del analista no desaparece con el recurso de la informática; está expuesto a cometer los mismos errores que sin ella.

En síntesis, el uso de software permite analizar e incluso hacer más exhaustivos procesos como la codificación de un texto; de este modo, el investigador puede concentrarse en la parte creativa, que implica reflexión profunda del análisis de datos ya que, aún el software más avanzado, llegará sólo a proponer una red ordenada de relaciones entre conceptos o categorías, pero es el investigador quien evalúa y decide si este esquema se ajusta a la realidad estudiada y quien, de acuerdo a su experiencia previa, a la bibliografía de apoyo y a los “insights” que vayan ocurriendo a lo largo del proceso, construirá la teoría. Por tanto, las herramientas informáticas son de gran ayuda para ordenar, codificar y esquematizar la información, pero no pueden suplir el rol creativo del investigador.

A pesar de la afirmación de que existen programas como el ATLAS, NUDIST, AQUAD y SemNet, capaces de la “elaboración y contrastación de teorías e hipótesis” (Buendía et al., 1998: 307), consideramos que estas herramientas informáticas, estrictamente hablando, están imposibilitadas para la generación formal de teoría, ya que están limitadas a la información presente en el texto y, en el mejor de los casos, a los memos o anotaciones que ha agregado el investigador. Más aún, hay todo un trasfondo experiencial y teórico que queda excluido en este proceso y que, en la práctica, juega un rol protagónico en la aproximación del investigador a los textos o datos. Por tanto, sería más adecuado reconocer la gran ayuda de estos programas al proceso de teorización, ya que al ser capaces de desarrollar y comprobar hipótesis, basados en la elaboración de relaciones sistemáticas entre categorías codificadas, llegan a ofrecer base para la teoría, que el investigador tendrá que enriquecer y desarrollar. Pero, sostener que el programa informático es capaz de generar la teoría última, sería desconocer la creatividad y reflexión en el proceso de teorización, que a nuestro juicio, son elementos clave en el análisis de datos en investigación científica.

PALABRAS FINALES

La metodología que se ha propuesto en este artículo, no corresponde a un procedimiento preestablecido, estático, que necesariamente lleve a la generación de un sistema de categorías comprehensivo, capaz de conducir a la generación de hipótesis y teorías. Esto último, sólo puede darse cuando el investigador lleva a cabo un proceso de reflexión crítica que le permita relacionar conceptos de forma creativa, respondiendo a la realidad observada. Sugerimos esta metodología porque en nuestra experiencia en investigación–acción en educación, este procedimiento analítico, ha permitido extraer redes de significados relevantes sobre los proyectos en desarrollo, las cuales han conducido a la construcción de teoría, favoreciendo, por una parte, la comprensión en profundidad de las situaciones estudiadas y, por otra, el diseño y aplicación de estrategias contextualizadas orientadas al logro de los objetivos propuestos en los proyectos de investigación.

NOTAS

* Este artículo se apoya en datos recolectados a través del Proyecto FONDECYT 1030278 “Hacia la Autonomía Profesional del Docente. EL Profesor como Investigador en el Aula”.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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