Triangulacin en el trabajo cientficoTres sugerencias metodolgicas:
Orlando MellaProfesor asociado Departamento de sociologa Universidad de Uppsala
c) No existen categoras naturales
b) Hay que usar casos extremos en vez de casos normales
a) Hay que usar la abduccin y no la induccin o la deduccin
Parte primera: Hay que ser cuantitativo o cualitativo?
Explicacin versus EntendimientoExplaining versus Understanding
Explicacin a travs de la causalidadEntendimiento a travs de los significados
Explicacin y causalidad
A
B
Condiciones: separacin entre el observador, el instrumento y lo observadoneutralidadracionalidad
Deduccin: a partir de una teora se formula una hiptesis y se controla si se rechaza o acepta la hiptesis de nulidad
Problemas de la deduccin:
1) supone un modelo ideal y se controla que la realidad se adece al modelo.
2) supone que los hallazgos cientficos son estables, encontrada la relacin causal, se formula una teoria y esa teora es muy estable, casi por definicin.
Causalidad y fenmenos sociales
El planteamiento de Durkheim: hay que tratar los hechos sociales como cosas
Al menos tres problemas:
el carcter reflexivo de lo social
el carcter procesal de lo social, ms que hechos son procesos
la dificultad de aislar lo que no est en la relacin entre A y B.
Problema clave: no es posible manejar lo real. No sabemos lo que es la realidad social. Lo que hacemos es contruir modelos que son mejores o peores apuestas acerca de lo que es la realidad.
La construccin social es altamente inestable.
Todo modelo es hipotticos e incompleto.
El carcter procesal de los fenmenos sociales
La causalidad simple donde A causa B, es un modelo pobre para la complejidad de los fenmenos sociales
Lo bueno en el mtodo deductivo
Tenemos una visin de totalidad, declarada o no, que gua la investigacin.
Es sistemtico, al establecer reglas claras para el anlisis, especialmente al segmentar para analizar.
Qu a cambio de la causalidad?
Asociaciones entre variables
Constelaciones, clusters
Anlisis multivariado en vez de bivariados
Lo cualitativo: Entendimiento o la bsqueda de los significados
La critica al positivismo, basado en una estrategia de anlisis cientfico de tipo causal, gener el polo opuesto, la lgica cualitativa y centrarse en la unicidad del fenmeno social
La lgica cualitativa se basa en la induccin.
La induccin implica que se trata de entender un fenmeno social a travs de ir al campo social, y mediante observacin y entrevistas, obtener informacin que una vez analizada, da origen a un entendimiento de lo que sucede, pero el entendimiento de ese hecho.
Puesto que no hay teora previa, no hay hiptesis. Lo que se genera es el significado.
El problema es entender qu es el significado.
Lo ms interesante en el contexto metodolgico de las ciencias sociales es decir que se trata de encontrar las estructuras profundas.
El problemtico anlisis cualitativo
El problema est en que no se puede ir con la cabeza vaca a observar o entrevistar. Ser totalmente inductivo es al parecer engaoso.
Obligadamente se utiliza un proceso que segmenta la informacin para su anlisis. (cdigos, unidades significativas, etc).
El proceso creativo debiera ser partir con una visin de totalidad, segmentar y posteriormente reconstituir una nueva visin de totalidad.
Las actuales lneas metodolgicas cualitativas en desarrollo:teora fundamentada; anlisis del discurso, hermeneutica, fenomenologa.
El anlisis cualitativo ha sido extremadamente asistemtico. Excepcin y por ello su popularidad: la teoria fundamentada.
No se puede ser solamente deductivo o solamente inductivo
Pareciera ser que hay que ser abductivo
Qu es la abduccin?
Es el proceso mediante el cul se genera teora provisoria desde la informacin de terreno, los datos. Con esta teoria provisoria se elaboran modelos plausibles que son legitimados mediante coherencia explicativa.
No pretende como la deduccin que se est descubriendo la verdad, se est en camino sucesivo de entender las asociaciones entre procesos sociales.
El concepto abduccin fue empleado por primera vez dentro de la teora de la lgica por Charles Peirce a fines del siglo 19.
Abduccin
Deduction proves that something must be; (la deduccin prueba de que algo debe ser)
Induction shows that something actually is operative; (la induccin muestra que algo est actualmente en curso, es operativo)
Abduction merely suggests that something may be. (la abduccin solamente sugiere de que algo puede ser)
La triangulacin es abduccin
Triangulacin es trabajar abductivamente.
Lo interesante del mtodo abductivo es que incorpora el carcter transitorio e inestable de la explicacin social.
Segunda parte: Ms all del promedio. El valor del caso extremo
La tesis de este trabajo: el promedio esconde y miente. La curva normal no es un buen modelo para explicar, entender procesos sociales.
No cuestiono que muchos procesos sociales pueden ser explicados con la ayuda de la curva normal. Climas actitudinales por ejemplo, cuando la sociedad est extremadamente en calma, probablemente la mayor parte de las personas se ubicarn en el medio y unos pocos en ambos extremos.
El problema es que casi por definicin, los procesos sociales no son calmos sino dinmicos, inestables.
La curva normal
La curva normal implica que un determinado de casos se distribuye de manera tal que la mayor parte de los casos de aglutinan en torno al promedio.
Existe al parecer una importante condicin para que este modelo se pueda aplicar, y es que exista una gran estabilidad estructural en lo observado/estudiado.
La curva normal
La aplicacin de la curva normal a los procesos sociales implica una hiptesis de balance y statu-quo.
Hay un importante supuesto subyacente: la significacin, lo que es clave para el desarrollo de los fenmenos es justamente estabilidad.
Sin embargo, la significacin es justamente lo contrario, es lo nobalanceado, lo inestable.
Buscamos la significacin: entender/explicar los procesos sociales.
Los casos extremos, anormalidades?
Un caso extremo (outlier) es un puntaje extremo en una distribucin. Generalmente se considera como un caso extremo el que est ms all de 3 desviaciones estndares.
Los expertos estadsticos generalmente plantean que esos valores extremos hay que sacarlos de los anlisis, pues o son errores de medicin o de informacin o bien distorsionan la normalidad de lo que est siendo medido.
Hay que sacar los casos extremos?
El carcter no lineal puede ser considerado como sinnimo con lo anormal. El cncer parece ser por definicin error y desarrollo anormal desde unidades bien estructuradas y diferenciadas a unidades no estructuradas e indiferenciadas.
El desequilibrio e inestabilidad es vida.El equilibrio y estabilidad total es la muerte.
Hay que sacar los casos extremos?
El cambio se produce a partir de lo extremo.
Hay que examinar no la magnitud de lo extremo, pues por definicin es de poca magnitud, sino sus interrelaciones con el sistema y sus caracteristicas.
Como el cncer, cuando lo anormal se empieza a desarrollar impactar a todo el sistema provocando turbulencias, anomalas cada vez ms grandes hasta que el sistema se disuelve o pasa a un estado de equilibrio total, que en el fondo es lo mismo.
Hay que considerar los casos extremos como seales significativas
Hay cientistas sociales que han precisamente tomado los casos extremos. Goffman por ejemplo trat de entender la dinmica social observando los casos extremos en hospitales psiquitricos, polica, prisin.
Baumann ha usado el caso extremos para entender el acontecer social. El holocausto es en sus palabras una ventana para mirar hacia el exterior y no un cuadro en la pared.
Este especialista analiza tambin lo que acontece con matrimonios que viven juntos experiencias traumticas, como los que han estado en un avin secuestrado y que muchos se divorciaron despus de eso.
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 1: Resultado en matemticas en Chile
Table nr 1: school result in mathematic
A Chilean representative sample
16,2310
38,728
5567
Total
16,5460
37,838
2791
girls
15,8607
39,623
2776
boys
Std. Deviation
Mean
N
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 1: Resultado en matemticas en Chile
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 2: About the dynamic of Swedish household incomes, social classes and political identification
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 2: About the dynamic of Swedish household incomes, social classes and political identification
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 2: About the dynamic of Swedish household incomes, social classes and political identification
Aplicacin de anlisis cuantitativos basados en casos extremos
Caso 2: About the dynamic of Swedish household incomes, social classes and political identification
Tercera parte: no existen las categorias naturales
Tercera parte: no existen las categorias naturales
Tercera parte: no existen las categorias naturales
Tercera parte: no existen las categorias naturales
La categorizacin es una construccin, depende de las interrelaciones con otras dimensiones.
Para las ciencias sociales no existen naturalmente hombres y mujeres.
No existen naturalmente los discapacitados (alguien pierde una pierna, no puede caminar, pero se le hace un implante de titanio y con eso adquiere una pierna artificial, es un discapacitado?
No existe el inmigrante como categoria natural, definida como el que es extranjero. Dependiendo de su pais de origen o de su clase social de origen, algunos son ms inmigrantes que otros.
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
100,080,060,040,020,00,0
school result in mathematic
500
400
300
200
100
0
Frequency
Mean =38,728
Std. Dev. =16,231
N =5567
p.1 Gender * indtotaldic Crosstabulation
2729
47
2776
50,1%
40,9%
49,9%
2723
68
2791
49,9%
59,1%
50,1%
5452
115
5567
100,0%
100,0%
100,0%
Count
% within indtotaldic
Count
% within indtotaldic
Count
% within indtotaldic
1 boys
2 girls
p.1 Gender
Total
,00 normal
1,00 extreme
indtotaldic
Total
8006004002000
Household incomes
600
500
400
300
200
100
0
Frequency
Mean =33,7
Std. Dev. =30,202
N =1100
80,0060,0040,0020,000,00
household incomes withou outliers
100
80
60
40
20
0
Frequency
Mean =31,5565
Std. Dev. =15,69309
N =1080
mycket hgver medelvrdelgmycket lg
Index of Socio-Economic and Cultural Status
(Banded)
550,0
500,0
450,0
400,0
Estimated Marginal Means
Eleven, mamma
och pappa fdda
utomlands
Eleven fdd i
Sverige, mamma
och pappa fdda
utomlands
Eleven, mamma
eller pappa fdda i
Sverige
Eleven, mamma
och pappa fdda i
Sverige
Etnisk bakgrund
Estimated Marginal Means of read
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