MÉTODOS Y LAS TÉCNICAS EN EL ANÁLISIS DE DATOS
DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.
Las tecnologías de la información han experimentado crecimientos
espectaculares avances desde los años 50, a un ritmo en el que la potencia de
la comunicación, la sistematización de datos y de la hacendosa practica de las
metodologías de la investigación crece exponencialmente cada año, acorde con
el dinamismo y exigencia formativa e investigativa del hombre. A este
crecimiento natural de la informática le ha acompañado el de la Educación en
sus múltiples planos y en el contexto de investigación y la metodología, cuyos
volúmenes está haciendo que sea indescifrable por sí sola. Esto ha obligado a
los especialistas de esta rama a recurrir a sistemas de análisis para sacar su
máximo valor.
Las empresas, organizaciones públicas y privadas donde se estructura los
bosquejos y esquemas ligados al desarrollo de la información y de la
investigación y la metodología se dedican hasta hace poco más bien al
almacenamiento de información para que los usuarios las utilizaran cuando y
como pudieran. Ahora, con una visión más “agresiva”, los especialistas de los
procesos de investigación y al proceso metodológico brindan no sólo datos o
grandes volúmenes de información, sino que entregan informes, producto de
análisis, con los cuáles les ayudan a convertir datos en información
sintetizada y confiable. Estos análisis socio-técnicos ayudan a la toma de
decisiones, que es una tarea que se hace cada vez más dinámica y requiere de
un basamento informativo bien sustentado, en el contexto de la educación y de
la gestión y aplicación de modelos investigativos.
El objetivo del análisis de los procesos ligados a la aplicación metodológica
consiste en obtener ideas relevantes, de las distintas fuentes de información, lo
cual permite expresar el contenido sin ambigüedades, con el propósito de
almacenar y recuperar la información contenida, para las múltiples
aplicaciones de la metodología expresada como herramienta técnica
necesaria en cualquier ámbito de competencia.
En la coyuntura histórica Mundial del ámbito educativo universitario
de América Latina y el Mundo el avance científico y tecnológico, es
importante para el desarrollo de las diversas sociedades en todo el orbe
y geografía Nacional e Internacional, ya que se crearon sistemas,
programas, planes y otras actividades de suma relevancia para el avance
de la ciencia y del hombre, en sus diversos planes de accion labora,
institucional y diario.
Analizando el planteamiento anterior, se puede entender que el análisis de
información sólo se produce para tener informes o resultados guardados, en el
complejo mundo del análisis de datos de investigaciones cualitativas y
cuantitativas o de otra naturaleza. Pero hay que agregar que esta disciplina
parte de analizar fuentes, en base a las necesidades de los usuarios, que deben
estar en consonancia con los objetivos estratégicos y sistemáticos de la
institución a la que pertenezcan. Además, en un análisis de este tipo
alternativo ligado a la investigación científica se deben validar las fuentes a
utilizar, pues resulta muy importante que la aplicación de métodos y técnicas
a presentar sea confiable y actualizada; para que los resultados obtenidos
puedan ser utilizados adecuadamente en estudios de cualquier naturaleza
epistemológica, para ofrecer a los usuarios alternativas de decisión
institucional o social. Un estudio con estas características genera además
confianza en el analista e investigador.
El análisis de información forma parte del proceso de adquisición y
apropiación de los conocimientos latentes acumulados en distintas fuentes de
información. El análisis busca identificar la información “útil'', es decir,
aquella que interesa al usuario, a partir de una gran cantidad de datos, bajo
ejemplos como la etno-metodologia y/o etno-fenomenologia.
El análisis de los procesos de recolección de datos está relacionado con lo
que se denomina actualmente el diseño de postulados direccionales y
específicos. Por ejemplo las hipótesis comunes contribuyen a analizar y
recolectar los datos almacenados constituyendo un yacimiento del cual hay
que extraer y procesar la información para que ésta sea “útil'' (desde un
punto de vista económico, científico o tecnológico, social o comunitario). El
valor de la información “bruta'' resulta de la capacidad que se tenga para
procesarla y producir una sistematización “elaborada'', es decir, de nivel más
elevado y potencialmente útil para la investigación en un determinado campo
de actividades, pero que estaba implícita, no manifiesta, en los datos, sino en
su naturaleza y en la correlación con hechos tangibles vivenciales.
El análisis de información parte desde la simple recopilación y lectura de
textos hasta la interpretación. Es decir, el análisis es una actividad intelectual
que logra el arte o la virtud de perfeccionar capacidades profesionales por
parte del analista; todo esto gracias al empleo de métodos y procedimientos de
investigación, ya sean cuantitativos o cualitativos que le permiten separar lo
principal de lo accesorio y lo trascendental de lo pasajero o superfluo, del
cualquier realidad.
El producto del análisis debe ser transmitido en un lenguaje sencillo,
directo, sin ambigüedades y con un orden lógico que resista cualquier crítica o
duda, especificando claramente lo que se sabe, lo que no se sabe y las opciones
respecto de lo que podría suceder en el futuro. Está claro que todo esto
depende de que no surjan variables y/o categorías o constructos externas que
cambien el escenario investigado.
Existen muchos tipos de análisis, tales como: el análisis de oportunidad,
que busca establecer el mejor momento para una decisión, el análisis de valor
agregado, que busca potenciar el valor del significado de informaciones
aparentemente inconexas o, en el campo de la defensa, el análisis de objetivos,
que permite no sólo identificar un blanco, sino, además, el mejor modo de
abatirlo al menor costo posible. A este respecto, la tecnología de vanguardia
está colaborando con datos valiosos y precisos que sirven de materia prima
para el analista, obtenidos por instrumentos cada vez mas sofisticados.
El anterior planteamiento hace una división del análisis de información en
varias categorías, en cada una de las cuales se entregan los resultados con un
nivel de importancia distinto. Según lo que se ha visto hasta el momento, esta
división no es necesaria; pues un análisis de información debe poseer cada una
de estas categorías, unidas en un todo para formar un documento único e
irrebatible, pero metódicamente aplicable y útil.
En un informe para fortalecer líneas y ejes de acción, donde lo primordial
es que el analista recomiende el mejor momento para tomar esta decisión, este
investigador debe imprimirle valor desde el punto de vista de descifrar
elementos que a simple vista no son aprehensibles y por supuesto ofrecer
ventajas en cuanto al menor costo posible de la ejecución, en el proceso de
investigación establecido.
El producto obtenido del procesamiento de fuentes de información, de las
más diversas características, contiene dos tipos de elementos: por una parte, la
evolución de la capacidad analítica para obtener lo esencial y por otra parte,
la asociación única de datos y hechos que pueden explicar y sostener la
veracidad de las conclusiones y proposiciones que se envían al decisor. Es este
"valor agregado" lo que le otorga al documento o producto elaborado un
determinado nivel de confidencialidad y de suma importancia, pues
representa la puesta en evidencia de circunstancias que otros no perciben y
por lo tanto surge por sí, un valor de uso que otros no disponen;
convirtiéndolo en un documento estratégico para el desarrollo de los objetivos
y metas de la institución beneficiaria, para lograr la aplicabilidad de
modelos metodológicos útiles de tipo real y vivenciales.
Un investigador social, comunitario, universitario y/o industrial por citar
ejemplos en inteligencia debe conocer y dominar un conjunto de acervos y
prácticas de varias disciplinas para la gestión del conocimiento, entre otras:
metodología de la investigación, organización de la información, técnicas de
arbitraje de informes científico-técnicos, gestión de bases de datos, gestión de
información, estadística exploratoria y confirmatoria (con aplicación de
software estadísticos), economía de la información, educación universitaria,
investigación de operaciones, análisis de citas, modelos cualitativos, modelos
cualitativos, análisis de información y los análisis de datos respectivamente.
Un analista y/o investigador puede ser escuchado o no, pero si su trabajo
es un producto de buena calidad, en el que se han unido todos o la mayoría de
estos elementos; el tiempo se encargará de darle la razón, bajo estructuras
metodológicas claras y precisas. Dentro de los aspectos para llevar acabo
los análisis de datos de una investigación científica, social, tecnológica,
cualitativa, cuantitativa o mixto, entre otros casos hay que precisar la
lógica, de lo que se quiere lograr.
1.-Precisar el enfoque o paradigma que sustenta el estudio y/o
investigación.
2.-Puntualizar como mi enfoque o paradigma teórico-practico lo llevo al
plano metodológico.
3.-Describir con claridad el método y las técnicas que voy a utilizar,
direccionadas por objetivos o postulados que encaminen el estudio o
investigación, o metodología a utilizar.
4.-Construir instrumentos de recolección de información que permitan
alcanzar, mis fines, metas u objetivos propuestos.
5.-Aplicar dichos instrumentos seleccionados, previamente diseñados y
trabajados por niveles de confiabilidad y validez para los mismos.
6.-Realizar conteo, vaciado de datos o proceso para clasificar las
categorías, variables o resultados empíricos trabajados, organizándolos en
tablas, cuadros, organigramas etc.
7.-Realizar la explicación o el análisis de resultados obtenidos, mediante
métodos o técnicas diseñado para tales fines y alcances.
TECNICAS Y METODOS PARA REALIZAR ANALISIS DE DATOS:
Para precisar los aspectos que conforman el análisis de la investigación
se deben escoger las técnicas y los MÉTODOS para lograr los mismos.
TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS:
1.- Análisis de Correlaciones:
Esta es una técnica de análisis datos estadístico. Sirve para determinar si
existe una relación entre dos variables cuantitativas diferentes y cuan fuerte es
esa relación entre las variables. Suele utilizarse cuando se sospecha que dos
variables siguen o tiene una evolución similar. Ej: el índice IBEX 35 y el
DAXX. Variable causa factor poco o limitado manejo del sistema y variable
efecto, desconocimiento de sistemas operativos y de información.
2.- Análisis de regression:
Se trata de otra de las técnicas de análisis de datos estadísticos para investigar
la relación entre diferentes variables. Se utiliza cuando una se sospecha que
una de las variables puede estar afectando (variable independiente) al
comportamiento de la otra (variable dependiente) u otras. Puedes profundizar
más sobre los análisis de regresión lineal.
3.- Visualización de Datos:
La visualización de datos es de lejos una de las técnicas de análisis de datos
más demandada y apreciada a día de hoy por lo fácil que resulta a través de
un gráfico o imagen detectar patrones en los datos. Es especialmente útil
cuando buscamos entender grandes volúmenes de datos de forma rápida y
simplificada. Las infografías y gráficos son la forma más popular de este tipo
de técnicas que utilizan software tipo Tableu Boureu o Qlick View.
4.- Análisis de Escenarios;
El análisis de escenarios consiste en analizar una variedad determinada de
eventos futuros con resultados alternativos. Es bueno utilizarlo cuando no
estamos seguros sobre qué decisión tomar o que curso de acción perseguir.
Este es un buen ejemplo de análisis de escenarios .
5.-Data Mining
El data Mining o minería de datos es un proceso de análisis de datos
pensado para trabajar con grandes volúmenes de datos. Ahora es más
conocido como Big data y se usa para detectar patrones, relaciones o
información relevante que pueda mejorar el desempeño de operaciones
relacionadas con el cliente y el Internet de las cosas.
6.-Análisis de Sentimiento:
Este es otra de las técnicas de análisis de datos que se ha vuelto muy popular
gracias a las redes sociales. Trata de determinar la actitud de un individuo o
grupo hacia un tema particular. Se usa cuando se busca comprender la
opinión de los distintos agentes que interactúan en una industria. La gran
dificultad de este tipo de análisis es que se basa en aspectos subjetivos muy
difíciles de medir que tienen que ver con emociones humanas.
7.-Análisis Semánticos de textos:
Este tipo de análisis, también conocido como minería de textos, es un proceso
que trata de extraer valor a través del análisis semántico de grandes
volúmenes de textos. Relacionado con la técnica anterior busca que los
ordenadores sean capaces de entender lo que indexan y obtener datos de
textos no estructurados. La herramienta que mejor conozco para este tipo de
análisis es BItext .
8.-Análisis o de patentes y literatura científica
Esta técnica de análisis de datos utiliza los meta datos de publicaciones
científicas y patentes para extraer información sobre tendencias y relaciones
entre estudios, autores o propiedad intelectual. Es una de las técnicas más
usadas en la vigilancia de tendencias tecnológicas.
9.- Simulación de Monte Carlo:
Esta técnica de probabilidad matemática es usada para medir el riesgo
aproximado de que un hecho determinado tenga lugar. Es muy útil para
entender las implicaciones que puede tener un determinado curso de acción
derivado de una decisión.
10.- Programación y optimización matemática:
También conocida como optimización lineal , es un método para identificar
cual es mejor resultado posible dadas unas restricciones concretas a nuestra
situación. Se utiliza mucho para resolver problemas dados en procesos de
producción y determinar cómo minimizar los costes o maximizar los
beneficios.
11.-Predicción Matemática:
Es un conjunto de técnicas estadísticas que emplea datos de series temporales
para predecir cuál es el resultado más probable que se puede dar en el futuro
cercano. La base de estas técnicas de análisis de datos es fijarse en que es lo
que ha ocurrido en el pasado para saber qué ocurrirá en el futuro. Es muy
utilizado en proyecciones macro-económicas.
12.-Redes Neuronales:
Esta tal vez sea una de las técnicas de análisis de datos más complejas que
existen. Las redes neuronales tratan de simular el proceso de decisión e
información del cerebro o grupos de neuronas. El objetivo de estas redes es
simular el proceso de aprendizaje de un cerebro humano en una computadora
para facilitar la toma de decisiones en inteligencias artificiales .
13.-Experimientos AB:
También conocidos como pruebas AB o splittesting son unas de las técnicas
más usadas en marketing digital para comprobar la reacción de los usuarios
ante un mensaje y ver cual funciona mejor. Se utiliza sobre todo para testar
hipótesis en el lanzamiento de un nuevo producto, una campaña publicitaria o
un mensaje en un anuncio.
Otras técnicas de análisis de Datos Actualizadas:
Para terminar esta entrada y no alargarme demasiado en este tema. Creo que
es necesario mencionar al menos otras técnicas de análisis de datos que se
encuentran en auge:
1. Análisis de imágenes: es un proceso de extracción de información a
través de imágenes como fotografías, imágenes médicas y gráficos. Está
siendo usado en las industrias de salud para detección de enfermedades
y en el sector seguridad para la detección facial.
2. Análisis de Vídeo: similar al anterior trata también de reconocer y
predecir el comportamiento de una persona.
3. Análisis de voz: es un proceso de extracción de información a través del
audio para facilitar la comprensión de conversaciones. Este puede ser
utilizado para analizar las conversaciones telefónicas en un servicio de
atención telefónica.
El análisis de por imagen, voz, vídeo son herramientas que están siendo
utilizadas por grandes empresas para optimizar sus procesos. Aunque quedan
lejos del gran público en general.