Proyecto Revisión Bibliográfica Sistematizada -MMCORRAL

Measuring the Knowledge Base of an Economy in terms of Triple-Helix Relations

Maria Mercedes Corral Strassmann

Mayo 28 de 2020

CONTENIDO

PROYECTO DE REVISION BIBLIOGRÁFICA SISTEMATIZADA.. 1

1       INTRODUCCION.. 2

2       PROBLEMA. 4

3       MÉTODOS. 6

3.1        MUESTRA. 6

3.2        EVALUACIÓN.. 8

3.3        ANÁLISIS. 8

3.4        LIBRO DE CÓDIGOS. 8

3.5        SISTEMA DE CODIFICACIÓN – ESQUEMA DE CODIFICACIÓN: 10

4       RESULTADOS: SÍNTESIS. 13

5       CONCLUSIONES. 15

6       REFERENCIAS. 16

1           INTRODUCCION

El objetivo de este proyecto es realizar una revisión bibliográfica sistematizada utilizando, el método técnico de Codina (2018).

Para este proceso de revisarán las 4 etapas propuestas por Codina (2018), Búsqueda, Evaluación, Análisis y Síntesis, (Grant, Booth, 2009), sobre una muestra de 13 artículos y libros previamente seleccionada con base en unos criterios que responden a algunas de las preguntas planteadas por Hart (2008), que referencias Codina (2018).

Entre estas preguntas están:

La anterior gráfica presenta estas preguntas que empiezan a guiar la búsqueda bibliográfica, de la anterior para mi proyecto he utilizado algunas de estas las cuales enuncio a continuación:

  • ¿Cuáles son las teorías, modelos y conceptos clave en el ámbito del desarrollo y relacionamiento de las Instituciones de Educación Superior (IES)?
  • ¿Cuáles son las principales bases epistemológicas de la educación y el aporte de las IES en su desarrollo con el entorno de desempeño?
  • ¿Cuáles son los temas y avances sobre el relacionamiento de las IES con su entorno en sus diferentes misiones?
  • ¿Cuáles son los principales problemas abordados por las IES principalmente en su tercera misión o misión del servicio?
  • ¿Cuáles son las fuentes claves de búsqueda?
  • ¿Cuáles son los orígenes y definición del tema?
  • ¿Cómo se estructuran y organizan los conocimientos sobre las relaciones de las IES con el gobierno y la industria, y la sociedad?
  • ¿Qué oportunidades de investigación se tienen en este tema frente a valoración del servicio de las IES, en su tercera misión?

De acuerdo con la guía de Codina (2018),

Fuente Codina (2918)

Se presentarán las 4 fases realizadas sobre la muestra definida.

2           PROBLEMA

De acuerdo con mi investigación doctoral la cual tiene como propósito: Formular una propuesta de modelo que emerja de las diversas formas en que las universidades colombianas se relacionan con su entorno, que permita valorar las actividades en la heterogeneidad de sus impactos, beneficiarios y características. Y como pregunta de investigación se han planteado las siguientes:

  • ¿Cuáles son las actividades que se realizan desde la universidad y generan impacto en sus entornos geográficos, sociales, urbanísticos, ambientales, culturales?
  • ¿Cómo se pueden caracterizar estas actividades, de manera que sea posible realizar una valoración de estas?
  • ¿Como se pueden determinar los beneficios que pueden generar a la sociedad las diferentes actividades que se realizan desde la universidad?

Para comenzar el proceso de investigación con estos planteamientos se, inició una búsqueda de fuentes relacionando las actividades que realizan las universidades y cómo éstas se relacionan con su entorno de desempeño, académico y no académico.

La búsqueda se inició en Web of Science por considerar que es una base de datos apropiada, que adicionalmente da garantía, rigor y transparencia (Codina, 2018) y es una de las bases de datos más importantes.

Para el estado de la cuestión se inició con las preguntas referenciadas en la Introducción, y teniendo palabras claves en referencia al tema de las IES, del objetivo y propósito de la investigación, entre ellas: Indicador (es), Universidad (es), Institución de Educación Superior, Gobierno entre otras.

Con base en esta información y teniendo algunos criterios de selección como el número de veces que es nombrado el autor, el tema, la relevancia con el objetivo y con el propósito del proyecto, y definiendo categorías que permitan clasificar las fuentes, se tienen de alguna manera bibliografías referentes al proyecto.

Para el marco conceptual, he utilizado modelos teóricos, cuatro contribuciones teóricas que han resaltado los cambios en las maneras tradicionales de producir conocimientos y la forma en que estos pueden impactar la sociedad, particularmente a través de la innovación.  Tres contribuciones en particular coinciden en la necesidad de la interdisciplinariedad y la intersectorialidad en el abordaje de problemas a través de la investigación, revisando las relaciones de universidad, industria y gobierno. Parte de estas fuentes son las utilizadas en este proyecto.

Y para el marco metodológico ya inicié una búsqueda en Web of Science aproximando y precisando sobre la tercera misión de las IES, que es el espacio en el cuál voy a concentrar el resultado de la investigación.

Anexo la búsqueda al momento sobre Web of Science

Búsqueda Web of Science-  ver Anexo

3           MÉTODOS

Como lo mencioné para la búsqueda inicial se realizó un proceso en Web of Science teniendo como palabras claves de la búsqueda:

  • Indicador (es),
  • Universidad (es),
  • Institución de Educación Superior, (IES),
  • Gobierno
  • Industria
  • Tercera misión
  • Extensión
  • Servicio

Con base en esta información y teniendo algunos criterios de selección como el número de veces que es nombrado el autor, el tema, la relación con el objetivo y propósito de la investigación, se realizó una definición de categorías y codificación.

3.1         MUESTRA

Para este proyecto se tomó la siguiente muestra de documentos, relacionados con el proyecto de investigación, y las cuales han sido producto de una búsqueda en Web of Science, en la correspondiente búsqueda de Web of Science se refiere a las búsquedas #1, #2, #3, #4 y #9, la última adiciona el tema de la tercera misión o misión de servicio de las IES.  Esta última búsqueda arrojó 57 documentos, los cuáles aún no se han analizado y evaluado para el proyecto doctoral.

Básicamente esta muestra se refiere a un tema de marco teórico investigando sobre los modelos que apoyan el desarrollo de las misiones de las IES. Y sobre esta muestra de 13 Artículos y Libros se elaboraron las correspondientes Fichas en el formato de Codina (2018). Las fichas se anexan como documento y se comparten también en el drive.

  • Ficha 3: Arcila, R.E, La Universidad en América Latina, Universidad Autónoma Latioamericana, UNAULA www.unaula.edu.co
  • Ficha 8: Arocena R & Sutz Judith, Universidades para el Desarrollo, Universidad de la República de Uruguay, Foro abierto de Ciencia para Latinoamérica y Caribe, UNESCO, (2016)
  • Ficha 11: Arocena R & Sutz Judith, “Sistemas de innovación e inclusión social”, Universidad de la República Uruguay, (2010).
  • Ficha 1: Etzkowitz H (a),  Leydesdorff  L,(b) The dynamics of innovation: from National Systems and ‘‘Mode 2’’ to a Triple Helix of university–industry–government relations,   (a) Science Policy Institute, Social Science DiÍision, State UniÍersity of New York, (b)  Department of Science and Technology Dynamics, Nieuwe Achtergracht 166, 1018 WV Amsterdam, Netherlands, Research Policy 29 _2000. 109–123
  • Ficha 13: Gibbons, M., Limoges, C., Nowotny, H., Schwartzman, S., Seot, P. Trow, M, The New Production of Knowledge, The Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies, SAGE Publications, London. (2002),
  • Ficha 9: Göransson, B. & Brundenius, C., Universities in Transition: 3 The Changing Role and Challenges for Academic Institutions, International Development Research Centre, Part 1, (2011)
  • Ficha 2: Leydesdorff, L, The mutual information of university-industry-government relations: An indicator of the Triple Helix dynamics, Jointly published by Akadémiai Kiadó, Budapest Scientometrics, and Kluwer Academic Publishers, Dordrecht Vol. 58, No. 2 (2003) 445.467, (2003),
  • Ficha 4: Leydesdorff, L (reprint author), Triple Helix indicators of knowledge-based innovation systems – Introduction to the special issue, Univ Amsterdam, ASCoR, Kloveniersburgwal 48, NL-1012 CX Amsterdam, Netherlands,  Research Policy Vol. 35 (2006)
  • Ficha 5: Leydesdorff, L (reprint author), Measuring the knowledge base of an economy in terms of  triple-helix relations among ‘technology, organization, and territory’, Univ Amsterdam,  Amsterdam Sch Commun Res, Kloveniersburgwal 48, NL-1012 CX Amsterdam, Netherlands
  • Ficha 10: Lucio, J. , Observando el sistema Colombiano de Ciencia Tecnología e Innovacion, sus actores y sus productos, Bogotá: Observatorio Colombiano de Ciencia y Tecnología, (2013).
  • Ficha 7: Melo-Becerra, L.A.,  (2), L.A., Ramos-Forero, J.E., (3),  Hernández-Santamaría, P.O., (4), La educación superior en Colombia: situación actual y análisis de eficiencia, Revista Desarrollo y Sociedad, Banco de la República. Universidad de los Andes, (2017)
  • Ficha 12: Park, HW, Yeungnam Univ, Gyongsan, South Corea, Hong, HD, A comparison of the knowledge-based innovation systems in the economies of South Korea and the Netherlands using Triple Helix indicators,  Kan Wong National University, South Korea, KangWon National University, South Korea, Leydesdorff, L, University of Amsterdam, The Netherlands, Scientometrics (2005; forthcoming), (2005),
  • Ficha 6: Santos, P. (2016). Moving the Universities to the «Third Mission» in Europe, New Impulses and Challenges in Doctoral Education. Foro de Educación, 14(21), 107-132. doi: http://dx.doi.org/10.14516/fde.2016.014.021.006             

3.2         EVALUACIÓN

Para la evaluación de esta muestra, se decide:

Artículos científicos, Libros relacionados con el tema, Artículos de casos en Latinoamérica, sin embargo, no se descartan otras zonas geográficas pues pueden ayudar en elementos de comparación.

Se descartaron dos artículos iniciales, referidos a la situación en Colombia por no ser de actualidad, ni tampoco de calidad.

3.3         ANÁLISIS

Con la muestra seleccionada se realiza un AC, manual con los parámetros definidos en la evaluación, dado el tamaño de la muestra (13), incluidos 3 libros. Al momento ya se ha realizado la correspondiente lectura de los artículos y su evaluación y relación con el proyecto. Adicionalmente se ha realizado lectura de algunos capítulos de los libros, los más relevantes para el objetivo y propósito de la investigación del proyecto.

Se utilizaron las fichas de Codina (2018) y se adicionó el campo de Metodología, dado que puede servir para el proyecto y adicionalmente es una categoría de clasificación de códigos.

Se definieron como categorías:

  • Tipo de documento
  • Tipo de investigación
  • Modelos teóricos
  • Relacionamiento con externos
  • Relacionamiento interno de la Universidad
  • Metodología

3.4         LIBRO DE CÓDIGOS

Tema Universidades y su relación con su entorno de desempeño.

Medio – medio en que se encuentra la fuente

  1. Digital
  2. Impreso

Tipo de Documento – Tipo de fuente

  1. Articulo – Artículo científico publicado
  2. Libro –
  3. Tesis – Investigación sobre el tema
  4. Ensayo
  5. Artículo no científico
  6. Foro  – foro o reunión nacional o internacional

Tipo de investigación – Investigación realizada con la fuente

  1. Documental – Documentos teóricos sobre el tema
  2. Investigación acción – Proyectos realizados con la investigación
  3. Investigación creación – Investigación que ha generado algún producto nuevo

Resultados en los que trabaja el documento fuente

  1. Indicadores – generación de indicadores
  2. Collaboration – productos de colaboración
  3. Analysis – análisis de datos
  4. Evolution – nuevas torías o modelos o experiencias
  5. Taxonomy – taxonomía como resultado
  6. Quality – análisis de calidad

Modelos – teóricos que han cambiado la forma de producir conocimiento en las Instituciones de Educación Superior – IES

  1. Innovación – Modelo de innovación se puede definir como un proceso colectivo el cual reúne varios actores, como universidades, centros de investigación, entidades de gobierno, y organizaciones del sector productivo.
  2. Triple hélice – Modelo que une Gobierno- Industria – Universidad en relación con la innovación.
  3. Modo 2 – Modelo que trata con las condiciones de la organización y la producción de conocimiento en donde éste es, ante todo, transdisciplinario; es decir que conjuga perspectivas disciplinares alrededor de un mismo objetivo
  4. Triangulo de Sábato -Tres agentes El estado – la infraestructura científica y tecnológica – y el sector productivo

Relacionamiento con externos – Enfoque de la fuente hacia sectores externos a las IES y a la Educación

  1. Industry – Industrias que desarrollan conocimiento para la relación con las IES
  2. Government – El estado y su relación con las IES
  3. Spillovers – Startups desde las IES
  4. Entrepeneurship – Emprendimientos apoyados por las IES
  5. Commercialization – Comercio, consultorías proyectos para las IES

Relacionamiento interno de la Universidad – Enfoque de la fuente en el marco de la IES o Universidad

  1. Research – investigación y generación de conocimiento
  2. Collaboration – Proyecto de colaboración con otras instancias, el gobierno, otro país, la industria.
  3. Higher Education – Proyecto de educación, alrededor de actualización.
  4. Extension service – El servicio de la Universidad alrededor de la sociedad.
  5. Academic Reasearch  – Investigación académica.
  6. Scientific Collaboratio – Proyecto de colaboración científica con alguna Institución de investigación y desarrollo
  7. Public Research – Investigación realizada porel gobierno o una institución de carácter público.
  8. Entrepeneurial – Emprendiemiento, organización o proyecto.

Metodología -metodología usada en la fuente

  • Cualitativa
  • Cuantitativa
  • Mixta
  • Probabilidades

Se anexa la Tabla Excel correspondiente.

3.5         SISTEMA DE CODIFICACIÓN – ESQUEMA DE CODIFICACIÓN:

En la siguientes Tablas se muestran las categorías definidas y los códigos correspondientes a estas categorías.

Tabal 1 –   Categorías y la Tabla 2 – Códigos

4           RESULTADOS: SÍNTESIS

De acuerdo con las categorías y los códigos definidos, se aplicó esta categorización y codificación a la muestra de 13 documentos que conformaron la muestra.

De acuerdo con las preguntas planteadas por Hart (2008), y que relaciono en la introducción en referencia con mi investigación,  con la muestra seleccionada,  únicamente algunas se podrían llegar a responder y no de manera completa Las preguntas que logré responder con el proceso realizado las relaciono a continuación, con algunos comentarios sobre las mismas.

  • ¿Cuáles son las teorías, modelos y conceptos clave en el ámbito del desarrollo y relacionamiento de las Instituciones de Educación Superior (IES)?
    • La muestra determina algunos de los modelos teóricos que muestran cómo se relaciona la universidad con su entorno. Faltaría búsqueda adicional para otros modelos, que existen.
    • Adicionalmente falta, profundizar más en los modelos relacionados.
  • ¿Cuáles son los principales problemas abordados por las IES principalmente en su tercera misión o misión del servicio?
    • La muestra no contenía suficientes documentos con este tema por los cual no se tiene nada adicional.
  • ¿Cuáles son las fuentes claves de búsqueda?
    • Es evidente que se debe buscar tanto artículos científicos, como proyectos prácticos que puedan ayudar a evidenciar el desempeño de las IES, en su entorno y relacionamiento con otras instancias como el gobierno y la industria.
    • En la muestra, se ven algunos resultados de este tema, en Uruguay, Korea y en el libro de “Universities in Transition”, se presentan casos prácticos en varios países del mundo.
  • ¿Cuáles son los orígenes y definición del tema?
    • Esta pregunta se puede ver a la luz, de varios artículos y libros de la muestra, donde se ve el relacionamiento de la fuente con temas propios de la IES o temas relacionados con externos, como se definió en la clasificación de las categorías. (Tabla 3).
    • Esta búsqueda ayudará a revisar como las IES se relacionan en su entorno de desempeño, con entidades del gobierno, industria y las mismas IES.
  • ¿Cómo se estructuran y organizan los conocimientos sobre las relaciones de las IES con el gobierno y la industria, y la sociedad?
    • De la muestra seleccionada es posible iniciar a responder esta pregunta, sin embargo, faltan más elementos que permitan generar conclusiones, mediciones y esquemas que ayuden a valorar estas relaciones, lo cual será parte de mi investigación.
  • ¿Qué oportunidades de investigación se tienen en este tema frente a valoración del servicio de las IES, en su tercera misión?,
    • La muestra no permite responder esta pregunta, pero es parte fundamental del objetivo de mi investigación.

La síntesis debería ayudar a responder todas estas preguntas.  En este caso con una muestra relativamente pequeña, aunque focalizada en temas teóricos, ayuda a fortalecer el conocimiento en el tema de los modelos que existen, o contribuciones teóricas que han permitido cambiar el esquema de producción de conocimiento. Sin embargo, para el tema de la tercera misión de las IES, no es una muestra suficiente.

También de acuerdo con (Bloomberg y Dale, 2016), uno de los objetivos de la revisión es encontrar un panorama de los conceptos que estamos buscando, teorías y datos, relacionados con el tema de investigación. Para esta muestra reitero que es útil en tema de modelos teóricos.

El material buscado y encontrado no solamente nos debe proporcionar unas descripciones de contenidos, sino lograr un resumen de conocimientos sobre el tema de la investigación y así mismo la habilidad para pensar críticamente sobre la información encontrada. (Bloomberg y Dale, 2016). En este caso, son conocimientos adicionales sobre modelos y algunos casos prácticos a nivel de varios países, lo cual, si aporta para establecer comparación y posibles revisiones a nivel de Colombia sobre casos similares y como están las IES, en estas relaciones de gobierno e industria.  Para el caso de la tercera misión, la muestra no es suficiente.

Como un comentario adicional, los libros relacionados me han dado elementos de conocimiento más profundo de estas relaciones de las IES, como también sobre los mismos modelos teóricos referenciados.

Revisando la Tabla 3, si es claro que la muestra concentra información referente a modelos, y relacionamiento de las IES, tanto interno de la Universidad como externos, donde entra el gobierno y la industria como dos agentes en esta relación.

5           CONCLUSIONES

De acuerdo con el trabajo realizado de esta revisión bibliográfica sistematizada, puedo generar algunas conclusiones, para mi proyecto de investigación.

Para la búsqueda de documentos, en general es importante definir categorías de búsqueda y afinarlas de acuerdo con las necesidades de la investigación. El trabajo que inicié sobre esta búsqueda, en Web of Science, me ha servido para encontrar un conjunto más pequeño y preciso sobre el tema principal de mi investigación. Continuaré con la búsqueda y con los afinamientos necesarios para encontrar más fuentes referentes a la tercera misión, que es precisamente el tema más complejo, pero más importante en mi proyecto.

Es siempre necesario definir las categorías a utilizar y con la claridad y la rigurosidad necesarias para el tipo de proyecto. Este esquema seguirá siendo importante para un análisis de completitud y tipo de muestra que se tiene, lo cual también permite filtrar fuentes y decidir cuáles aportan mayor valor a la investigación.

Para la bibliografía sistematizada de Codina (2018) es necesario tener buenas fuentes, un esquema de evaluación, claro y preciso, donde se definan parámetros para tener en cuenta con las fuentes encontradas, lo cual ayuda a filtrar la bibliografía y generar mejor calidad en la misma.

Adicionalmente, este proyecto, me deja un aprendizaje para capitalizar y continuar profundizando en la técnica de Codina (2018), para lograr una revisión bibliográfica sistematizada, completa que me permita un análisis y síntesis acorde con la investigación doctoral.

Dadas las restricciones de tiempo y tamaño de la muestra los resultados del ejercicio me dejan la experiencia y aprendizaje de como utilizar los conceptos del proceso de codificación, y de búsqueda más selectivas; y más acorde con la necesidad de la investigación. Así mismo establecer el proceso riguroso planteado por Codina (2018) de Búsqueda, Evaluación, Análisis y Síntesis.

Anexo Búsqueda en Web of Science

Anexo: Fichas

Anexo Libro de Códigos

6           REFERENCIAS

Bloomberg, Linda D .; Volpe, Marie . “Developing and Presenting Your Literature Review”. En: Completing your Qualitative Dissertation: A Road Map From Beginning to End . London: Sage, 2016.

Codina, Lluís​. ​Revisiones bibliográficas sistematizadas: Procedimientos generales y Framework para Ciencias Humanas y Sociales. ​Barcelona: Máster Universitario en Comunicación Social. Departamento de Comunicación. Universitat Pompeu Fabra, 2018

Grant, Maria J.; Booth, Andrew. “A typology of reviews: an analysis of 14 review types and associated methodologies”. Health Information and Libraries Journal, 26, pp.91–108, 2009. Acceso: onlinelibrary – wiley

Hart, Chris. Doing a Literature Review: Releasing the Social Science Research Imagination. London: Sage, 2008

La Codificación en la Investigación Cualitativa – MMCORRAL

Introducción a los códigos y la codificación,

Este resumen presenta la Introducción del libro  de Saldana, J. (2016)., The Coding Manual for Qualitative Researchers , y voy a tratar de presentar algunos ejemplos y definiciones, así como el rol de  los códigos en la investigación cualitativa; también es importante tener algunos atributos claros en el investigador y el  rol de cada método en la respectiva codificación.

Los tres principales propósitos del manual son: 1. Discutir las funciones de los códigos y la codificación, 2. Tener varios métodos de codificación, 3. Tener fuentes, ejemplos y recomendaciones para el análisis a realizar.

Todo investigador que quiere realizar análisis cualitativo debe tener claro su código y método de codificación para el análisis. La excelencia en la investigación en gran parte radica en el método de codificación (Strauss, 1987, p. 27). El autor enfatiza que hay momentos de la investigación que es absolutamente necesaria la codificación de datos, sin embargo, también hay puntos donde no es apropiado para el estudio. La codificación “coding”, es solo “un camino” de hacer análisis cualitativo no es “el camino”. Este manual sirve básicamente como un modelo de referencia para este análisis.

Algunas definiciones que nos permiten entender y aclarar el método:

¿Que es un Código?

Un Código, en una investigación cualitativa se puede definir como una palabra o una frase corta que asigna un atributo a un conjunto de datos, estos datos pueden ser resultados de entrevistas, documentos, encuestas, correos entre otros. En el primer ciclo de codificación los datos pueden ir de una palabra a párrafos o páginas, y aún en el segundo ciclo pueden conservar estas dimensiones.

En semiótica, un código se relaciona con la interpretación de símbolos en sus contextos sociales y culturales específicos, mientras que en análisis cualitativo de datos un código 
es una construcción generada por un investigador que simboliza o “traduce” datos (Vogt, Vogt, Gardner, & Haeffele, 2014, p. 13), y por lo tanto hay interpretación del significado.


Codificación con patrones:

Algunas veces es posible agrupar datos por algunos conceptos y de esta manera generar patrones que pueden compartir atributos, lo cual también se puede utilizar, los patrones se pueden caracterizar por, similitud, diferencia, frecuencia de ocurrencia entre otros.

Codificación con filtros lentes y ángulos:

En esta codificación se requieres usar la lente analítica de su investigador y cómo percibe e interpreta sus datos de acuerdo a los filtros y desde el ángulo que se esté mirando.

La codificación como heurística

Los investigadores cualitativos codifican sus datos durante y después de la recopilación esto como una táctica analítica, puesto que la codificación es el análisis. Sin embargo, hay otras perspectivas que dicen: “Codificación y análisis no son sinónimos, aunque la codificación es un aspecto crucial del análisis” (Basit, 2003, p. 145). La codificación es una técnica de exploración que sirve para resolución de problemas sin algoritmos o fórmulas. La codificación siempre va en ciclos y casi nunca se logra completar el análisis con el primer ciclo, se necesitan como tres o cuatro para lograr generar categorías, temas, patrones y lograr conclusiones.

Codificación y categorización

Codificar es organizar los datos con un orden sistemático y definido para poder establecer categorías. Cuando se aplican los códigos a datos cualitativos, en varios ciclos se busca agrupar, reorganizar y vincular los datos para lograr consolidar un resultado y así tener una explicación al análisis. (Grbich, 2013). Esta consolidación logra determinar categorías que comparten algunas características, y nos permiten realizar un análisis. A diferencia de un análisis cuantitativo donde se calcula una media entre los datos en el cualitativo se calcula un significado.

Este proceso de categorización como se mencionó, anteriormente, va en ciclos y se generan procesos de recodificación y recategorización. La recodificación puede ocurrir con otra perspectiva utilizando de nuevo los métodos del primer ciclo, mientras que los métodos del segundo ciclo describen aquellos procesos que podrían emplearse durante la segunda (y tercera y posiblemente cuarta …) revisión de datos, este sería un esquema para el análisis.

Algunas categorías pueden contener grupos de datos codificados que merecen un mayor refinamiento en subcategorías, cuando se consolidan categorías se llega a los temas y las teorías.

Dato à Codigo à Categoría  à  Tema à Teoría

Técnicas de codificación y diseño de los datos

La preparación de datos para la codificación genera más familiaridad con los contenidos y permite iniciar algunos procesos analíticos básicos. Cuando se preparan los datos cualitativos basados ​​en texto para la codificación y el análisis manual (es decir, papel y lápiz), se pueden tener otras ayudas como notas de campo y otros materiales generados por el investigador. Además de codificar con palabras y frases cortas, nunca pase por alto la oportunidad de “pre-codificar” (Layder, 1998) siempre resaltando lo que pueda ser significativo y sea de atención. Es relevante codificar utilizando un CAQDAS, Computer-Aided Qualitative Data Analysis, que permita recuperación posterior de los códigos.

Es importante iniciar la codificación a medida que recopila sus datos, no después de que se haya completado todo el trabajo de campo, en este momento no necesariamente hay precisión, pero si sirven para futuros análisis. Se pueden tener en cuenta algunas preguntas como: ¿Qué hace la gente? ¿Qué están tratando de lograr? ¿Qué medios y / o estrategias específicas utilizan?, ¿Qué suposiciones están haciendo? Para mencionar algunos ejemplos. También se debe tener en cuenta las cantidades de datos y/o códigos cualitativos, por si se quieren transformar en algún análisis estadístico.

Para construir su libro de códigos es necesarios utilizar un programa CAQDAS – Computer-Aided Qualitative Data Analysis, que le permita mantener su lista, y utilizarla en varios momentos. Esta tarea se puede realizar de forma manual o electrónica, una vez se logra la experiencia con los programas. Se deben conocer sus configuraciones y utilizar sus opciones de tal forma que se pueda optimizar el uso de la herramienta, y de esta manera asegurar la confiabilidad de los datos. Con las herramientas seleccionadas se logran consultas más elaboradas sobre los datos y por supuesto es una ventaja sobre la búsqueda manual. Para la codificación existen también dos formas de realizarla, se puede realizar el proceso “solo” o conformar equipos y compartir diferentes miradas sobre los datos y la codificación lo cual puede llevar a mejores análisis y resultados.

Sin entrar en detalle es importante contar con algunos atributos personales necesarios para el proceso de codificación: 1.ser organizado con los datos, 2.ser perseverante y constante, 3. Ser capaz de lidiar con ambigüedad en los datos, 4. Ser flexible sobre los datos, 5. Tener creatividad sobre la codificación, 6. Ser rigurosamente ético sobre sus datos, y 7. Tener un vocabulario extensivo que le permita definir categorías diversas.

Algunas críticas en contra de la codificación han sido filosóficas y otras metodológicas. Saldana en su manual referencia algunas de éstas. La codificación intenta ser objetiva, esto podría ser una discusión extendida sobre los supuestos ontológicos, epistemológicos y metodológicos de la investigación. La codificación es mecanicista, instrumentalista y te aleja de tus datos. Si no existe una buena codificación, te alejas del significado de los datos. La codificación no es más que contar las ocurrencias de los códigos y esto sirve para medir frecuencia de ocurrencias. La codificación es “peligrosa”, “violenta” y “destructiva”, no entiende Saldana estas caracterizaciones a la codificación y va totalmente en contra de esto y seguramente de lo malos codificadores. Se califica la codificación como método obsoleto para el análisis cualitativo de datos, llevando mas de medio siglo, las metodologías y herramientas ciertamente han cambiado, pero el proceso es el mismo.

Termina Saldana este capítulo “comparando la codificación con un arte, una artesanía, se debe atender el arte y también la artesanía de lo que hacemos” para lograr el éxito.

Mi investigación para el doctorado tendrá alto contenido de datos cualitativos, posiblemente contando con algunos datos cuantitativos. Para el análisis cualitativo seguramente podré explorar un poco más el trabajo con códigos y codificación.

Referencias

Saldana, J. (2016). The Coding Manual for. Qualitative Researchers (3rd ed.) London, UK: Sage. Chapter 1. Introduction to code and coding.