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Introducción
La metodología de investigación vertebra cualquier indagación sistemática que busque generar conocimiento confiable. Es el arte de investigar, proporcionando principios lógicos que guían la selección de métodos para abordar problemas específicos (Creswell & Creswell, 2023; Ñaupas Paitán et al., 2018). En un mundo donde la línea entre ciencia y especulación es cada vez más delgada, y herramientas como la inteligencia artificial emergen en la producción académica, dominar estos fundamentos se vuelve crítico. La metodología no solo estructura el proceso investigativo, sino que dota al investigador de lentes críticos para evaluar evidencias, distinguir argumentos sólidos de meras intuiciones y garantizar la rigurosidad del conocimiento. Este resumen explora los principales enfoques metodológicos, profundiza en el estudio de caso, analiza la triangulación como estrategia de validación y discute la flexibilidad en el diseño de investigación.
En esta clase, nos enfocaremos en los siguientes aspectos:
- Enfoque cuantitativo: Estrategia de investigación que se centra en la recolección y el análisis de datos numéricos para describir, explicar, predecir o controlar fenómenos. A diferencia del enfoque cualitativo, que busca comprender la profundidad de las experiencias y los significados, el enfoque cuantitativo persigue la medición objetiva y la generalización de resultados a poblaciones más amplias.
- Enfoque cualitativo: Estrategia de investigación que busca comprender en profundidad los significados, experiencias, perspectivas y comportamientos de las personas en sus contextos naturales. A diferencia del enfoque cuantitativo, que se enfoca en la medición numérica y la generalización, el cualitativo se interesa por la riqueza de los detalles y la complejidad de los fenómenos sociales.
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26. Introducción a Metodologías de Investigación
La metodología de investigación desentraña cómo podemos conocer algo de manera sistemática. Implica elegir un paradigma investigativo —que abarca ontología, epistemología y axiología— y seleccionar un enfoque: cuantitativo, cualitativo o mixto. No es un proceso simple, sino una ruta rigurosa para comprender el mundo que nos rodea. Planificar, ejecutar y evaluar investigaciones depende de entender estas bases fundamentales. El método científico constituye un camino sistemático para adquirir conocimiento. Se caracteriza por ser empírico, objetivo y autocorregible: una herramienta que permite validar y refinar el saber. Sus pasos —observación, formulación de hipótesis, experimentación, análisis de datos y conclusiones— varían según la naturaleza del problema estudiado. Así, cada investigación se convierte en un viaje único de descubrimiento y comprensión. Elegir una metodología de investigación implica adaptar el método científico a las particularidades del problema estudiado. Tomemos, por ejemplo, un investigador interesado en evaluar un nuevo método de enseñanza matemática para universitarios. El método científico le permitirá plantear hipótesis sobre su posible impacto académico, mientras que la metodología definirá estrategias precisas para recopilar y analizar datos que confirmen o refuten dichas suposiciones iniciales.
26.1. Panorama de metodologías cualitativas y cuantitativas
La investigación despliega tres enfoques cruciales, cada uno con matices distintivos y propósitos específicos:
- Enfoque Cuantitativo: Profundiza en la medición numérica, desentrañando patrones estadísticos con precisión. Sus defensores buscan conectar causas y efectos, describiendo rasgos poblacionales mediante una mirada objetiva y sistemática (Hernández-Sampieri et al., 2018).
- Caso ilustrativo: Imagina un análisis que conecta las horas dedicadas al estudio con el rendimiento académico de estudiantes de ingeniería. Mediante encuestas y técnicas de regresión, los investigadores podrían revelar tendencias significativas aplicables a contextos estudiantiles similares.
- Enfoque Cualitativo: Bucea en la esencia de los fenómenos humanos, desentrañando sus significados más profundos dentro de su entorno natural. Este método indaga más allá de lo superficial, interpretando datos cualitativos como entrevistas, grupos focales y observaciones para capturar la complejidad de las experiencias (Creswell & Creswell, 2018).
- Ejemplo contemporáneo: Un estudio que profundiza en el mundo de los estudiantes universitarios, explorando cómo viven y procesan la ansiedad académica durante los exámenes finales. Mediante entrevistas semiestructuradas y grupos focales, los investigadores desentrañan las causas subyacentes y las estrategias de afrontamiento de este fenómeno.
- Enfoque Mixto: Desde una perspectiva integradora, los investigadores fusionan datos cuantitativos y cualitativos para desentrañar la complejidad de un fenómeno. Esta estrategia metodológica permite contrastar información y validar hallazgos desde múltiples ángulos, enriqueciendo la comprensión del objeto de estudio (Creswell & Plano Clark, 2018).
- Ejemplo contemporáneo: Imaginemos una investigación sobre la experiencia universitaria en entornos digitales. Los investigadores aplican encuestas para medir la satisfacción estudiantil y, complementariamente, organizan grupos focales que profundizan en las percepciones subjetivas. Así, recogen datos numéricos y testimonios que revelan matices sobre la calidad de la educación en línea.
En la Figura 1 se presenta un resumen con los tres tipos de enfoques de investigación y los elementos clave de cada uno.
Figura 1: Tipos de enfoques de investigación
Nota: el gráfico fue creado con Chat GPT en base a la información académica entregada por el autorFigura 1: Tipos de enfoques de investigación
Nota: el gráfico fue creado con Chat GPT en base a la información académica entregada por el autorDiseños de Investigación: Estructurando la Indagación
Los diseños de investigación son herramientas estratégicas que guían a los investigadores en la búsqueda de respuestas sistemáticas. Según Hernández-Sampieri y colegas (2018), estos planes permiten controlar la variabilidad de los fenómenos estudiados. Entre los más utilizados, destacan:
- Diseños Experimentales: Su propósito radica en desentrañar relaciones causales. Al manipular variables independientes, los científicos observan meticulosamente sus efectos sobre un resultado específico, minimizando la influencia de factores externos.
- Ejemplo contemporáneo: En un laboratorio de psicología cognitiva, un equipo investiga cómo el formato del material de estudio —texto o video— incide en la retención de información entre estudiantes universitarios.
- Diseños No Experimentales: En estas metodologías, los investigadores observan fenómenos sin intervenir, captando la realidad tal como se despliega naturalmente. Comprenden dos vertientes principales: los diseños transeccionales, que capturan información en un instante, y los longitudinales, que rastrean cambios a través del tiempo.
- Ejemplo contemporáneo (Transeccional): Un sondeo aplicado a jóvenes universitarios para explorar cómo sus hábitos lectores se correlacionan con su rendimiento académico en un momento determinado.
- Ejemplo contemporáneo (Longitudinal): Una investigación que sigue el recorrido de estudiantes desde su ingreso hasta su graduación, desentrañando la transformación de sus capacidades analíticas durante su trayecto formativo.
- Diseños Etnográficos: En la investigación cualitativa, estos métodos desentrañan los entresijos culturales de grupos humanos. Mediante una inmersión profunda, el investigador desentraña las creencias y comportamientos de los participantes, capturando matices que van más allá de lo superficial.
- Ejemplo contemporáneo: Imaginemos un estudio que explora cómo los estudiantes universitarios de una carrera específica integran tecnología y estrategias de aprendizaje. A través de observaciones directas y conversaciones íntimas, se revelan sus dinámicas académicas y sociales.
En la Figura 2 se presenta un resumen de los tres principales tipos de diseños de investigación.
Figura 2: Tipos de diseño de investigación
Nota: Gráfico creado con Chat GPT en base a la información proporcionada por el autorFigura 2: Tipos de diseño de investigación
Nota: Gráfico creado con Chat GPT en base a la información proporcionada por el autorTécnicas de Recolección de Datos: Instrumentos para la Evidencia
Las técnicas de recopilación de datos son herramientas clave que permiten a los investigadores capturar información precisa. Cada método busca responder preguntas específicas mediante procedimientos sistemáticos y rigurosos.
- Encuestas: Instrumentos versátiles que reúnen datos de grupos significativos. Se aplican mediante cuestionarios flexibles —ya sea de forma digital o presencial— para obtener insights sobre percepciones, conductas o experiencias de los participantes.
- Ejemplo: un caso típico sería una indagación en línea dirigida a universitarios para evaluar la calidad de servicios institucionales.
- Entrevistas: Técnica versátil que permite profundizar en las experiencias individuales o colectivas mediante diálogos meticulosamente diseñados. Según su estructura, pueden ser abiertas, semidirigidas o completamente pautadas, buscando desentrañar percepciones y vivencias íntimas.
- Ejemplo: Al investigar la deserción universitaria, los investigadores podrían conversar personalmente con estudiantes que interrumpieron sus estudios, explorando los matices y complejidades detrás de su decisión.
- Observación: Método riguroso para comprender comportamientos en su entorno natural. El investigador puede optar por integrarse activamente en el escenario o mantenerse como un testigo discreto, registrando cada detalle con precisión etnográfica.
- Ejemplo: Durante una clase magistral, un observador externo podría analizar sutilmente los niveles de compromiso estudiantil, detectando señales de distracción o concentración mediante una mirada atenta.
- Grupos Focales: Una herramienta de investigación que reúne a un pequeño grupo de participantes para sumergirse en un tema específico. Mediante una conversación guiada, se fomenta un rico intercambio de perspectivas y conocimientos.
- Ejemplo: Reunir a estudiantes de posgrado para desentrañar los entresijos de la investigación interdisciplinaria, explorando sus desafíos y posibilidades latentes.
- Análisis de Contenido: Técnica rigurosa que disecciona mensajes y documentos con mirada analítica. Los investigadores desentrañan patrones ocultos, identifican tendencias emergentes y extraen significados más allá de lo aparente.
- Ejemplo: Radiografiar publicaciones en redes sociales de universitarios, revelando claves sobre su bienestar mental y necesidades subyacentes.
En la Figura 3 se detallan los principales tipos de técnicas de recolección de datos.
Figura 3: Principales tipos de técnicas de recolección de datos
Nota: Gráfico creado con Chat GPT en base en la información suministrada por el autorFigura 3: Principales tipos de técnicas de recolección de datos
Nota: Gráfico creado con Chat GPT en base en la información suministrada por el autorEl estudio de caso, según Yin (2018), representa una herramienta de investigación única que desentraña fenómenos contemporáneos en su propio entorno. A diferencia de otros métodos, esta estrategia profundiza en una unidad específica —sea un individuo, grupo, organización o evento— explorando matices que otros enfoques podrían pasar por alto. Cuando los límites entre el fenómeno y su contexto se difuminan, el estudio de caso emerge como un recurso metodológico invaluable, lo que permite generar conocimiento situado y, en ocasiones, proposiciones teóricas (Stake, 1995).
Tipología de los Estudios de Caso
Los expertos han propuesto varios enfoques para categorizar los estudios de caso. Entre ellos, tres tipologías sobresalen por su claridad y utilidad para comprender sus múltiples aplicaciones académicas:
- Estudio de Caso Individual (Intrínseco)
El estudio de caso intrínseco se sumerge en lo más profundo de un escenario único, desentrañando sus matices sin pretender construir teorías generales. Stake (1995) destaca su valor en capturar la esencia singular de un fenómeno específico, donde cada detalle cuenta.
- Aplicación: esta opción es clave cuando un caso resulta tan extraordinario que merece una exploración a fondo, revelando insights que trascienden lo convencional.
- Ejemplo contemporáneo: Un caso emblemático podría ilustrarse con el ciberataque a Colonial Pipeline en 2021: un estudio de caso que profundiza en el impacto psicológico de un evento de seguridad digital en una organización específica. Aquí, el objetivo no radica en generalizar sobre incidentes cibernéticos, sino en comprender a fondo las repercusiones únicas de este suceso, desentrañando sus matices más sutiles. Del mismo modo, se podría analizar el proceso de toma de decisiones de una startup tecnológica que ha logrado un éxito disruptivo en un nicho de mercado concreto, revelando las particularidades de su modelo de negocio y cultura organizacional.
- Estudio de Caso Múltiple (Colectivo)
El estudio de casos múltiples profundiza en varios escenarios individuales para desentrañar conexiones, divergencias y tendencias subyacentes. Los investigadores seleccionan cuidadosamente cada caso: su meta no es solo recopilar datos, sino construir un panorama más rico que desafíe o respalde proposiciones teóricas mediante un análisis comparativo riguroso (Yin, 2018). Lejos de buscar generalizaciones estadísticas, este método permite expandir y reinterpretar marcos conceptuales existentes.
- Aplicación: Resulta idóneo cuando el investigador busca desentrañar un fenómeno a través de diversos contextos, identificando variables que modulan su manifestación o validando la solidez de una propuesta teórica.
- Ejemplo contemporáneo: En el ecosistema de la comunicación digital, un estudio de caso múltiple podría explorar cómo plataformas de comercio electrónico latinoamericanas —Mercado Libre, Linio y Falabella— despliegan estrategias de marketing de influencers. El análisis no solo desentrañaría las particularidades de cada aproximación, sino que revelaría patrones de efectividad, desafíos específicos y adaptabilidad de tácticas según audiencias y plataformas, permitiendo generar proposiciones sobre prácticas comunicacionales en el contexto regional. Otro caso ilustrativo sería un análisis comparativo de programas educativos virtuales en tres universidades públicas durante la crisis sanitaria, donde los investigadores Rodríguez-Pérez y López-González (2022) identificaron patrones de éxito y obstáculos compartidos.
- Estudio de Caso Instrumental
En el ámbito investigativo, el estudio de caso instrumental no busca profundizar en un tema por su valor inherente, sino como herramienta para comprender fenómenos más complejos. Stake (1995) sugiere que este método permite desmenuzar teorías existentes, donde el caso particular actúa como lente para revelar dinámicas más amplias. Así, el investigador no se detiene en la anécdota, sino que la usa para iluminar procesos generales.
- Aplicación: Resulta sumamente esclarecedora cuando se busca desentrañar un concepto abstracto, descomponer una dinámica social intrincada o explorar una teoría, utilizando un caso específico como lente de análisis.
- Ejemplo contemporáneo: Un estudio de caso instrumental podría desentrañar los entresijos de la implementación de una aplicación fintech en una comunidad rural de un país en desarrollo. Tomemos M-Pesa en Kenia: el objetivo no radica en comprender la aplicación en sí, sino en auscultar los factores socioeconómicos y culturales que modulan la adopción de tecnologías digitales financieras en poblaciones tradicionalmente marginadas. Así, el caso de M-Pesa se convierte en un prisma revelador para comprender un fenómeno global de inclusión financiera digital. Tomemos, otro ejemplo, un caso de estudio sobre una campaña viral de desinformación en redes sociales durante un periodo electoral. El objetivo no sería simplemente describir la campaña, sino desentrañar los intrincados mecanismos de propagación de noticias falsas y sus consecuentes impactos en la opinión pública y el comportamiento electoral. Este análisis permitiría a los investigadores desarrollar y refinar teorías emergentes sobre la infodemia (Hernández-García & Suárez-García, 2023).
Figura 4: Tipos de estudios de caso
Nota: Figura creada con Chat GPT en base a la información suministrada por el autorFigura 4: Tipos de estudios de caso
Nota: Figura creada con Chat GPT en base a la información suministrada por el autorEn la Figura 4 se presentan los principales tipos de estudios de caso aplicados en la investigación científica.
Conexión con el Método Científico
Los estudios de caso, herramientas versátiles de investigación, se integran de manera natural en el método científico. Permiten un acercamiento meticuloso a la realidad estudiada, combinando rigor académico con profundidad analítica. Aunque predominantemente cualitativos, siguen una lógica sistemática que va más allá de la simple recopilación de datos. Su enfoque incluye la formulación de preguntas precisas, la recolección de información desde múltiples ángulos —entrevistas, documentos, observaciones— y un análisis detallado que transforma los datos en hallazgos significativos. Este proceso, como señala Yin (2018), no es una mera acumulación de información, sino una verdadera construcción de conocimiento.
- Formulación de preguntas: Los estudios de caso brillan al desentrañar los "cómo" y "por qué" de fenómenos actuales, desafío que suele complicar otros métodos como encuestas o experimentos tradicionales.
- Recopilación de información: La triangulación de datos, técnica distintiva en estos análisis, potencia la solidez investigativa al contrastar hallazgos desde múltiples ángulos y fuentes complementarias.
- Análisis y generación de teoría: Los estudios de caso permiten descubrir nuevas teorías mediante la observación minuciosa (especialmente en investigaciones intrínsecas e instrumentales) o perfeccionar marcos explicativos existentes a través de comparativas rigurosas y sistemáticas.
- Contextualización: Al destacar la relevancia del contexto, estos abordajes investigativos revelan que los fenómenos no emergen aisladamente, sino que se entretejen con su entorno inmediato. Esta mirada integral resulta fundamental para garantizar la validez ecológica de los hallazgos y potenciar la aplicabilidad de los constructos teóricos desarrollados.
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27. Triangulación de datos como estrategia de validación
La triangulación de datos - un recurso clave en investigación cualitativa - permite examinar un fenómeno desde múltiples perspectivas, tal como un topógrafo ubica un punto preciso al medirlo desde distintos ángulos. Su esencia radica en contrastar información mediante diversas fuentes, métodos o investigadores, buscando una comprensión más profunda y confiable del objeto de estudio. Su propósito principal no es otro que validar hallazgos. Cuando los datos convergentes apuntan en una misma dirección, la credibilidad aumenta. Sin embargo, las divergencias no representan un problema, sino una oportunidad: invitan al investigador a explorar matices, comprender complejidades y desentrañar las razones subyacentes tras esas diferencias aparentemente inconexas, lo que a menudo conduce a una comprensión más profunda y matizada del fenómeno (Yin, 2018; Stake, 1995).
La triangulación no es un mero recurso metodológico, sino una herramienta fundamental que enriquece la investigación cualitativa y mixta. Investigadores como (Flick, 2018; Martínez,2020) han destacado su poder para profundizar en la comprensión de fenómenos complejos. Al combinar distintas perspectivas —ya sean fuentes, métodos o teorías—, se logra una visión más nítida y matizada del objeto de estudio, desentrañando dimensiones que un enfoque único jamás revelaría.
En la Figura 5 se presenta un resumen de los elementos de la triangulación de datos como estrategia de validación,
Figura 5: Triangulación de datos
Nota: Figura creado con Chat GPT con información suministrada por el autorFigura 5: Triangulación de datos
Nota: Figura creado con Chat GPT con información suministrada por el autorTipos de Triangulación:
- Triangulación de Datos: Esta técnica busca enriquecer un estudio combinando diversas fuentes. Imagine, por ejemplo, que quiere evaluar la experiencia estudiantil. Podría lograrlo recopilando datos mediante encuestas numéricas, entrevistas personales y registros de asistencia. En el ámbito cualitativo, los investigadores suelen complementar entrevistas con grupos focales y diarios de campo para obtener una visión más completa.
- Triangulación Metodológica: Se refiere al uso de múltiples estrategias para analizar un fenómeno. Los investigadores pueden aplicar esta técnica dentro de un mismo enfoque —como realizar entrevistas y observaciones en un estudio cualitativo— o entre enfoques diferentes, combinando, por ejemplo, una encuesta cuantitativa con entrevistas cualitativas en una investigación de métodos mixtos.
- Triangulación del Investigador: Los especialistas emplean un método que involucra múltiples investigadores para recopilar y analizar datos, reduciendo significativamente sesgos individuales. A través de un proceso colaborativo, varios profesionales codifican de manera independiente transcripciones de entrevistas, dialogando posteriormente para alcanzar un consenso interpretativo.
- Triangulación Teórica: Este enfoque contempla el análisis de un fenómeno desde diversas perspectivas conceptuales, integrando marcos interpretativos de distintas disciplinas. Por ejemplo, al examinar una política educativa, los investigadores pueden combinar miradas desde la sociología, la psicología del aprendizaje y la economía, enriqueciendo la comprensión del objeto de estudio.
La triangulación refuerza tanto la validez científica como la confiabilidad metodológica. Al combinar diferentes perspectivas y enfoques, los investigadores logran conclusiones más robustas y matizadas en sus estudios.
En la Figura 6 se presentan los principales tipos de triangulación de datos.
Figura 6: Tipos de triangulación de datos
Nota: Gráfico creado con Chat GPT con información suministrada por el autorFigura 6: Tipos de triangulación de datos
Nota: Gráfico creado con Chat GPT con información suministrada por el autor -
28. Consideraciones para el diseño flexible de investigaciones
A diferencia de los esquemas estáticos típicos de la investigación cuantitativa —donde el protocolo se traza minuciosamente antes de recolectar datos—, los diseños cualitativos y mixtos se caracterizan por su plasticidad metodológica (Flick, 2018). En este enfoque, los investigadores adaptan su plan según emergen los primeros hallazgos. El diseño, entonces, respira y se transforma.
Características y Consideraciones:
- Iterativo y Emergente: La investigación fluye como un río que se adapta constantemente a su entorno. Sus etapas —recopilación, análisis y reflexión— se entrelazan dinámicamente, permitiendo que los investigadores ajusten sus preguntas y métodos según emergen los primeros hallazgos.
- Adecuado para la Exploración Profunda: Este enfoque brilla al desentrañar fenómenos complejos o poco conocidos. Cuando el contexto es intrincado, permite a los investigadores sumergirse en la realidad del campo, modificando su ruta de indagación según las perspectivas que van surgiendo.
- Énfasis en la Comprensión Contextual: Sumergirse en el entorno permite al investigador captar matices y responder a lo inesperado. Como un detective del conocimiento, desentraña la complejidad del fenómeno, explorando cada detalle con curiosidad y apertura.
- Rigor en la Flexibilidad: La metodología cualitativa no renuncia a la rigurosidad. El investigador documenta meticulosamente sus decisiones, reflexiona sobre su proceso y utiliza estrategias como la triangulación para garantizar la solidez de sus hallazgos.
- Desafíos: Este enfoque exige valentía metodológica. El investigador debe navegar la ambigüedad, ser introspectivo sobre su rol y adaptar constantemente su estrategia. Requiere una gestión inteligente del tiempo y los recursos, equilibrando precisión y creatividad.
Tomemos, por ejemplo, un estudio etnográfico de una subcultura urbana. El investigador, inmerso en el grupo, modifica constantemente sus estrategias: ajusta preguntas, elige nuevos espacios de observación y selecciona informantes clave según va descifrando sus dinámicas internas.
En la Figura 7 se presentan las características de un diseño flexible de investigación científica.
Figura 7: Características de la Investigación flexible
Nota: Gráfico creado con Chat GPT con información suministrada por el autorFigura 7: Características de la Investigación flexible
Nota: Gráfico creado con Chat GPT con información suministrada por el autor28.1. Ejercicio: Selección de metodología para un problema de investigación
La selección de la metodología adecuada es una de las decisiones más críticas en el diseño de investigación. No existe una metodología inherentemente superior a otra; la mejor elección es aquella que permite responder de manera más efectiva y rigurosa a la pregunta de investigación planteada, considerando el propósito del estudio, la naturaleza del fenómeno, el contexto, los recursos disponibles y las habilidades del investigador.
Este ejercicio práctico, fundamental en cualquier curso de fundamentos de investigación, implica analizar un problema específico: Evaluar el impacto de una nueva política de teletrabajo en la productividad de los empleados y justificar la elección de un enfoque (cuantitativo, cualitativo, mixto) y un diseño (encuesta, experimento, estudio de caso, etnografía, etc.), considerando las fortalezas y limitaciones de cada opción. Las indicaciones y el detalle de como seleccionar una metodología se encuentra en el recurso de profundización.
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Aprende más
A través del siguiente enlace se puede acceder al capítulo 6 sobre el enfoque cualitativo (pp. 168–176): ¡Accede aquí!
Aprende más
A través del siguiente enlace puedes acceder al capítulo 7 sobre el diseño de la investigación (pp. 213–239): ¡Accede aquí!
Profundiza más
Esta guía contiene todos los pasos para seleccionar una metodología de investigación en base a un problema específico: evaluar el impacto de una nueva política de teletrabajo en la productividad de los empleados. ¡Accede aquí!
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Introducción a metodologías de investigación
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