Analisis_Samaja

8/12/2019 Analisis_Samaja

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ANLISIS DEL PROCESO DE INVESTIGACIN Juan Samaja

Utilizaremos ac el trmino proceso de investigacin para referirnos a la totalidad de lasacciones que desarrolla el cientfico, en cualquier escala que se considere su produccin. En estaacepcin incluye como componentes suyos las nociones de "diseo" y de "proyecto". Dicho de otramanera: disearuna investigacin, y escribir-presentar-desarrollarun proyecto son momentosintegrantes del proceso de investigacin.

Con el trmino diseo de la investigacin nos referiremos de manera particular a lasdecisiones sobre el tipo de objeto modelo que el investigador debe tomar antes de proceder a describirsistemticamente su objeto y a las estrategias metodolgicas que seguir para examinar sus datos yextraer pruebas que corroboren o falsen las hiptesis de la investigacin.

En cambio, usamos la palabra proyecto de investigacin para referirnos al documentodestinado a un organismo o instancia de control, que contiene, adems de la informacin central sobreel diseo, una informacin concisa sobre los objetivos, las metas en tiempo y espacio, el plan deactividades, la estructura del presupuesto, etc. Es decir, contiene la informacin necesario para elcontrol de gestinde la investigacin. Tambin, suele usarse el trmino proyecto para referirse a esa

parte del proceso de investigacin que queda comprendida entre el comienzo formaly el trminoformalprevisto en el cronograma del proyecto. De tal manera, que un mismo proceso de investigacinpodra desarrollarse a lo largo de varios proyectos, subsidiados o gerenciados por la misma o diversasinstancias administrativas.

1. El anlisis del proceso.

En lo que sigue nos referiremos de manera especial las tareas del proceso de investigacin,haciendo referencias espordicas a cuestiones proyectuales.

Las actividades de todo proceso de investigacin pueden agruparse de acuerdo a dos criteriosdiferentes:

1. segn que las analicemos desde el punto de vista del descubrimiento de conocimientos que anno se tienen, o

2. que desde el punto de vista de la validacin o justificacin de conocimientos que ya se tienen.

1.1. Las instancias de validacin

Segn el primer criterio, el proceso se desarrolla en cuatro grandes captulos:

1.1.1. el captulo de la validacin conceptual;1.1.2. el captulo de la validacin emprica;1.1.3. el captulo de la validacin operativa y

1.1.4. el de la validacin expositiva.

Dado que esta clasificacin se hace con vistas en elmodo de la validacin, el cual contiene unaincuestionable resonanciajurdica, llamaremos a cada una de esos captulos "instancia de validacin",entendiendo con ese trmino los tipos generales de exigencias de validacin que debe satisfacer elinvestigador segn la ndole de las actividades: 1. instancia dejustificacin conceptual; 2. instancia dejustificacin emprica; 3. instancia dejustificacin operativa; y 4. instancia dejustificacin expositiva.

En esta perspectiva se puede definir a todo el proceso de investigacin como el conjunto deoperaciones por medio de las cuales el investigador intenta validar cuatro tipos de hiptesis diferentes:


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i) hiptesissustantivas;ii) hiptesis auxiliareso instrumentales;iii) hiptesis degeneralizacinyiv) hiptesis retricas.

Veamos una breve caracterizacin de estas instancias:

i) la instancia de validacin conceptual es aquella cuya finalidad consiste en justificar lashiptesis sustantivasmediante una doble tarea: demostrando que las hiptesis constituyen unarespuesta eficaz a la pregunta planteada y, adems, que ellas sonautoconsistentes (es decir, noencierran contradicciones) y, adems, son coherentes con las teoras y hechos que se puedenconsiderar bien establecidos);

ii) la instancia de validacin empricaes la que tiene a su cargo la tarea de argumentar a favor delas hiptesis instrumentales o indicadoras, es decir, demostrar que los indicadores que seemplearn son vlidos: han sido definidos por referencia a las dimensiones ms relevantes delas variables y, en consecuencia, miden realmente lo que se pretende medir (esta tarea se conocehabitualmente como "establecer la validez de los datos");

iii) la instancia de validacin operativaes la encargada de defender las hiptesis de generalizacin,

es decir, demostrar que los procedimientos que se emplearonpara observar las dimensionesescogidas arrojanresultados que son representativos de los universos de mediciones posibles yque no estn afectadas por los contextos de donde han sido extrados. (Esta tarea se describecorrientemente como la de "establecer la confiabilidad de los datos y la confiabilidad de lamuestra"); y por ltimo

iv) la instancia de validacin expositiva, que es instancia encargada de la difcil tarea de encontrarlos contextos y figuras argumentativas ms poderosos para lograr la persuacin de los lectoresde los resultados obtenidos.

1.2. Las fases del proceso de investigacin

De acuerdo con el segundo criterio de anlisis, esto es, el que distingue las tareas de acuerdocon los propsitos del descubrimiento, las actividades pueden agrupase segn admitan una relacin deltipo "antes / despus", a las que llamar "Fases" y segn que no admitan semejante relacin: en estecaso, hablar de "momentos" (es decir, "componentes") en el interior de cada "Fase".

El cuadro general del anlisis propuesto puede verse en el siguiente diagrama:

INSTANCIAS FASES Y MOMENTOS INSTANCIA DE VALIDACIN

CONCEPTUAL

(HIPTESIS SUSTANTIVAS)

Fase 1: De Planteamientos Preliminares i) De Problemas; ii) De Hiptesis; iii) De fundamentos; iv) De Propsitos.

Fase 2: De formulaciones i) De Problemas; ii) De Hiptesis; iii) De fundamentos; iv) De Propsitos.

INSTANCIA DE VALIDACINEMPRICA

(HIPTESISINSTRUMENTALES)

Fase 3: De Diseo del Objeto de Estudio i) De unidades de anlisis; ii) De variables; iii) De fuentes; iv) De definiciones operacionales.

Fase 4: De Diseo de los Procedimientos i) De la Muestra; ii) Del Plan de Anlisis; iii) Del plan en los contextos; iv) De losinstrumentos.

INSTANCIA DE VALIDACINOPERATIVA

(HIPTESIS DE

Fase 5: De Recoleccin y Procesamiento de Datos i) Pilotajes; ii) Recoleccin; iii) Procesamiento de los Datos; iv) Presentacin.

Fase 6: De Tratamiento y Anlisis de los Datos


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GENERALIZACIN) i) Compactacin de las matrices; ii) Pruebas; iii) Interpretacin; iv) Conclusiones.

INSTANCIA DE VALIDACINEXPOSITIVA

(HIPTESI RETRICAS)

Fase 7: De Elaboracin de Informes i) Balance de actividades; ii) ordenamiento de resultados; iii) evaluacin; iv) redaccin deinformes

Fase 8: De Exposicin Sistemtica

i) Destinatarios; ii) Estructura retrica; iii) Desarrollo de argumentaciones; iv) Correccionesfinales

Esto es un esquema y por ende es, de por s, engaoso. El proceso de investigacin avanza deuna manera compleja, recurrente, en forma de ciclos en espiral, de modo que con cada nuevo avance, lainvestigacin retoma los desarrollos anteriores y los re-configura.

El gran epistemlogo e historiador, L. Goldmann haca el siguiente comentario, al respecto:

Pero esto es simplemente una descripcin del progreso de la investigacin, que, cuando se trata delconocimiento de la vida huamana, slo puede andar en espiral, dirigindose alternativamente de laspartes al todo y del todo a las partes y progresando simultaneamente en el conocimiento de las unas y del

otro."(L. Goldmann,1985:131)

Como en el proceso embriolgico, en la investigacin cientfica las funciones que sedesarrollarn en las fases ms avanzadas y complejas, ya estn presentes desde las fases iniciales.

1.3. Los momentos o componentes de las fases.

El anlisis de cada una de las fases presenta dificultades no solamente en cuanto a cmo aislarlas tareas, sino tambin cmo preservar las vinculaciones entre ellas.

Un gran nmero de componentes se comportan de manera semejante al anverso y reverso deuna "hoja de papel": por ejemplo, no se puede plantear un problema sin implicar un conocimiento

previo; es imposible definir un objeto sin implicar un "espacio de atributos" que lo determinan comotal objeto, etc., etc.

Usamos el trmino "fases" para referirnos a las configuraciones de tareas que s admiten unarelacin "antes/despus" y el trmino "momento" para los componentes inseparables que no admitenuna relacin "antes/despus".

Para una presentacin algo ms detallada, ver el pargrafo siguiente.

2. Presentacin sinttica de las Instancias, Fases y Momentos del Proceso deInvestigacin Cientfica.

2.1. Instancia de Validacin Conceptual

Fase I. Planteamientos.

Esta primera fase est destinada a lograr una mayor familiaridad con el problema y unaprofundizacin del conocimiento previo sobre el proceso en el que se presenta el problema, y examinarsu verdadera relevancia.

Momentos componentes de la Fase I:

a. Examen y discusin de los problemas (el problema central y los problemas conexos);


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b. examen y discusin de las hiptesis que evocan los problemas (examen de las "corazonadas"); c. apropiacin y revisin de los conocimientos previos, propios o anlogos (tanto de carcter

conceptual, cuanto de carcter fctico (es decir, hechos cientficamente establecidos) (revisinde las "tradiciones" o de las "autoridades"); reflexin sobre las relaciones que guardan nuestras"corazonadas" con las hiptesis alternativas (o "tradiciones" reinantes); replanteo de lashiptesis propias y previsin de las consecuencias que se desprenden de su postulacin;

d. revisin y discusin sobre los contextos materiales e institucionales de los problemas(deliberaciones sobre el inters, la justificabilidad y el impacto que puede llegar a tener si sealcanzaran resultados positivos).

Fase II. Formulacin.

El conocimiento cientfico es conocimiento pblico, y por ende, conocimiento escrito. Hay uncomponente profundamente juridiforme en l que hace que sus enunciados slo cobren existencia comoenunciados formulados y registrados. En consecuecia, el objetivo central de la fase formulativa esconstruir escrituralmenteel objeto de investigacin en su versin global, iniciando el proceso departicularizacin del problema y de la hiptesis de trabajo.

Momentos componentes de la Fase II:

a. formulacin clara y distintadel problema central y los problemas conexos de la investigacinb. formulacin de la/s hiptesis sustantivas y de las principales hiptesis de trabajo; es decir,

explicitacin de las principales conjeturas que se van a postular, y explicitacin de lasconsecuencias que se desprenden de esta postulacin, como predicciones que debern guiar (attulo de hiptesis de trabajo la bsqueda de los datos:

c. redaccin del marco de referencia conceptual que sostiene la validez conceptual de lashiptesis: i. los componentes de la hiptesis y el examen de su consistencia interna; ii. surelacin con los conocimientps previos y el examen de su consistencia externa o eventualesrupturas con tradiciones vigentes; explicitacin de las consecuencias que se despredenden de lahiptesis y apoyos empricos pre-existentes que se pueden invocar a favor de esasconsecuencias;

d. explicitacin de los objetivos de conocimiento, de las metas, y de los objetivos de desarrollo(transferencias) que se esperan lograr.

2.2. Instancia de Validacin Emprica

Fase III. Diseo del objeto.

El objeto general de esta fase es decidir cul ser el objeto emprico (u "objeto modelo") de lainvestigacin. Esto quiere decir: explicitar cules entidades del campo de estudio sern consideradasunidades de anlisisa describir; cules sern las variablesque se aislarn como relevantes para dicha

descripcin; cules fuentes se emplearn para obtenere la informacin, etc. Contiene dos pasossucesivos: por un lado decidir una forma de recortar el objeto, de entre las muchas formas formasposibles; es decir, de escoger un universo de entidades,y no otro; este conjunto de variables (o espaciode atributos) y no este otro, etc. Y por otro lado, se trata de decidir de qu manera se va a operar paratransformar las variables definidas conceptualmente, en variables observables, es decir, definidasoperacionalmente, de tal manera que las unidades de anlisis puedan ser descriptas mediante actos biendefinidos de bsqueda. Esas dos decisiones bsicas ponen los cimientos de lo que denominaremos elsistema de matrices de datos.

Mediante estas decisiones se pasa del objeto global definido al comienzo de la investigacin aun sistema bien delimitado, que nos indica las operaciones que llevaremos adelante para obtener los


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datos mismos. Tiene, pues, como fin especfico traducir el lenguaje general propio del comienzo de lainvestigacin a un lenguaje crecientemente particularizado, en donde se concretan los camposconceptuales generales en trmino fenmenos observables, operacionales, que permitan lacontrastacin emprica.

Momentos componentes de la Fase III:

a. anlisis de la estructura del objeto de la investigacin y de sus diversos niveles de integracin;traduccin de estas poblaciones "tericamente posibles" a universos de unidades de anlisisbien delimitados;

b. anlisis de la hiptesis y de su estructura (de sus componentes y relaciones); traduccin deestos "espacios de atributos, tericamente posibles" a universos de variables, bien delimitados;

c. anlisis de las praxis sobre el objeto y disponibilidad o accesibilidad a las fuentes de datos queesta praxis genera; incluye un primer examen de las hiptesis de validez que se pondrn enjuego;

d. dimensionamiento de las variables y anlisis de la relevancia de las dimensiones encontradas, afin de establecer criterios de validez, para definirlas operacionalmente;

Fase IV. Diseo de los procedimientos.

Esta fase tiene como objeto la toma de decisiones acerca de los procedimientos mediante losque se determinarn en cada caso las unidades de anlisis que se sometern a estudio; las dimensionesy procedimientos que se aplicarn para ubicarlas en las respectivas categoras de las variables y eltratamiento que se les dar a posterioride la recoleccin. Es en estos momentos en que se elaboran los"diseos" tanto de la muestra como del o los instrumentos de medicin y del plan de anlisis.

Momentos componentes de la Fase IV:

a. examen de las muestras posibles; determinacin del tamao de las muestras y de las tcnicas demuestreo, conforme a los objetivos de la investigacin;

b. examen de las operaciones implicadas en la reconstruccin de las variables y de las relacionesde cada variable con las restantes, segn las hiptesis sustantivas, a fin de establecer el plan detratamiento y anlisis de los datos;

c. determinacin precisa de los recursos y contextos de aplicacin de los instrumentos demedicin (sea en laboratorio o terreno: los dos tipos extremos de contexto); determinacin detiempos, espacios y dems recursos de ejecucin. (Se incluyen diseos de pruebas deconfiabilidad);

d. determinacin precisa de los procedimientos de los indicadores, y diseo y construccin de losinstrumentos con los que se producirn y registrarn los datos (por ejemplo: cdula de encuesta,planillas de observaciones, cuestionarios, fichas clnicas o epidemiolgicas. Se incluyen diseosde las pruebas de validez.)

2.3. Instancia de Validacin Operativa

Fase V. Recoleccin y procesamiento.

Esta fase tiene como objetivo llevar a cabo la recoleccin de los datos y su procesamiento.Estos momentos forman parte de la instancia de la "validacin operativa", puesto que el investigadordeber poder justificar la forma que ha empleado realmente para seleccionar cada sujeto de estudio, yla manera concreta cmo ha efecuado las mediciones, demostrando en ambos casos, que ha procedido


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conforme al criterio de confiabilidad(tanto de los datos de cada medicin cuanto del conjunto de lasobservaciones de las unidades de la muestra).Momentos componentes de la Fase V:

a. realizacin de pruebas piloto y dems controles del plan de actividades;b. recoleccin, registros y controles de la informacin en terreno, o laboratorio;

c. procesamiento de la informacin (cmputos y dems operaciones de sntesis conforme al plantratamiento y anlisis de datos) (Se incluye la ejecucin de las pruebas de validez);

d. tabulacin, graficacin y otras formas de presentaciones resumidas de los datos procesados parasu discusin y anlisis;

Fase VI. Tratamiento y anlisis de datos.

El objetivo de esta fase es la discusin y la interpretacin de los datos a la luz de las previsionesrealizadas mediante hiptesis sustantivas, de validez y de generalizacin) (ver las Fases 2, 3 y 4).

Momentos componentes de la Fase VI:

a. discusin y anlisis de lo que se observa en las tablas, grficos y dems instrumentos depresentacin de datos (pj: "lectura de resultados"; incluye la revisin de los resultados a la luzde las hiptesis de validez y de generalizacin);

b. formulacin y defensa de las hiptesis de interpretacin (incluye el examen crtico de lashiptesis alternativas de interpretacin que se descartan);

c. desarrollo de pruebas complementarias que se desprenden de las hiptesis de interpretacin o dela crtica de las hiptesis alternativas anteriores;

d. establecimiento de las conclusiones "firmes" (lo que no significa "definitivas") y examen de lasnuevas cuestiones que han sido abiertas por los resultados obtenidos.

2.4. Instancia de Validacin Expositiva

Fase VII. Elaboracin de informes parciales

El objetivo central de esta fase expositiva es informar a los interlocutores ms inmediatos de lacomunidad cientfica acerca de la marcha de la investigacin y de los resultados que se vienenconsiguiendo (incluye los informes de avance, presentacin en ateneos de la comunidad ms prximade investigadores e, incluso, el informe final que se presenta a una entidad subsidiadora).

Momentos componentes de la fase VII:

a. Examen y evaluacin del perodo o tramo del proceso de investigacin que se informa por

referencia al plan de actividades y a las metas trazadas; b. anlisis y evaluacin de los resultados que se han logrado, de los materiales ya escritos,seleccin y ordenamiento de las tablas, grficos y otros resmenes ms significativos;

c. reconocimiento y examen de los nuevos problemas que los resultados han dejado planteados, yrevisin de los nuevos diseos que se deducen de los exmenes anteriores;

d. redaccin formal de los escritos correspondiente: informes, artculos, monografas;

Fase VIII. Exposicin sistemtica de resultados.


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El objetivo general de esta ltima fase consiste en exponer los resultados obtenidos tal como sepiensa que ellos se incorporan al cuerpo conceptual principal del cual se ha partido, en una primeraformulacin exploratoria, y al cual se ha llegado, luego del esfuerzo realizado en un dado tramo delproceso total (el cual siempre es de duracin indeterminada). No se trata de informes de carcteradministrativo; su propsito no es el "control de gestin" del proceso de investigacin; sus destinatariosno son los evaluadores de la institucin que hace el control de gestin, sino "los cientficos", engeneral. Bajo este rubro (de "exposicin sistemtica de resultados") quisiera referirme a una gama muyamplia de escritos que va desde los artculos cientficos en los que se presentan resultados parciales, ototales, y tambin a los tratados (como pueden ser "Los Principios de Urbanismo" de Le Corbusier, o"Teora General de los Sistemas" de von Bertalanffy, o "Psicologa de la Inteligencia" de Piaget). Entodos estos casos, laprimordial que debe enfrentar el expositor consiste en determinar la ndole delauditorio al cual ir dirigido su artculo. En funcin de la respuesta hipottica que se d, estarmotivado a utilizar ciertos recursos argumentativos y no otros.

Momentos componentes de la Fase VIII.

a. Reconocimiento y valoracin de los destinatarios posibles de la exposicin (relevamiento deadversarios y jueces). Seleccin de los destinatarios particulares del artculo, monografa o

tratado; b. delimitacin, anlisis y ordenamiento de la tesis que se quiere presentar. Eleccin de las tesisadversarias que se confrontarn y evaluacin de los ordenamientos posibles;

c. desarrollo de los argumentos destinados a: c1: validar conceptualmente las tesis (seleccin de referencias tericas)

c2: validar empricamente las tesis (seleccin de los datos que comportan evidencias empricas,sean datos propios o de otros estudios)c3: validar las inferencias de generalizacin (caracterizacin cualitativa y cuantitativa de loscasos y muestras estudiados).

d. Produccin del discurso cientfico. Conduccin del proceso que vaya entre: i. el compromiso acadmico (comunidad tico-poltica como instancia suprema del

discurso)ii. explotacin de los lugares comunes, la trama lgica y la teatralidad discursiva.iii. prevencin minuciosa de las posibles situaciones de plagio y cuidadosa explicitacin de

deudas intelectuales y de informacin. (incluye el control de citas y parfrasis).

La cuestin a la que se refiere lasistematizacin tericaes con frecuencia desvalorizada y porello las referencias bibliogrficas son decididamente escasas. Brilla como una obra solitaria y de grannivel, el libro de Nicholas RescherLa Sistematizacin Cognoscitiva(1979).

Hasta ac el esquema de los componentes de un proceso de investigacin cualquiera. Semejanteesquema no puede servir ms que como una gua orientadora a nivel muy general, ya que lasinvestigaciones concretas introducen variaciones amplias segn sea el "estado del arte" en que se

encuentren sus temas, las estrategias metodolgicas que se adoptan, y, (sobre todo!, las diversidadestcnicas que presuponen sus diferentes objetos.Como resultara imposible subsanar estas limitaciones en el marco de esta monografa, tomar

una sola cuestin: la que creo primordial en el campo de la metodologa, y tratar de desarrollarla conel detalle suficiente como para que el lector reciba algn aporte tcnico para su prctica deinvestigacin. Esa cuestin es la de los sistemas de matrices de datos mediante los cuales se ejecuta eldiseo del objeto modelo de la investigacin.

3. El diseo y las matrices de datos.


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La actividad de "diseo" de una investigacin ha sido normalmente identificada mediante lametfora: recortar el objeto de estudio. Esta imagen es concordante con la imagen de modelar el objetode estudio. En ambas, est contenida la idea de que una vez acordado el campo de inters; la temtica ylos problemas conexos es preciso avanzar explicitando de manera precisa cules son las fronteras delobjeto, cuales son sus contextos y cules son sus componentes internos.

Cuando aplicamos el trmino "objeto" a realidades fsicas rpidamente rellenamos las lagunasconceptuales con imgenes, las cuales nos producen la impresin de comprender exactamente lo quequeremos decir. Por ejemplo, si se nos pide describir un automvil, no tendramos mayoresinconvenientes de ubicarlo entre otros objetos; separarlo del garage y de otros artefactos que estuvieranen su alrededor. Tampoco tendramos demasiados inconvenientes en identificar sus componentes: porejemplo, ruedas, chasi, motor, sistema elctrico, etc., etc. Ciertamente, un especialista tendra criteriosmuchos ms apropiados que un lego para llevar a cabo esas identificaciones, ya que no es fcil adoptarun criterio de fragmentacin. )Fragmentar segn los grandes sistemas del automvil, o segn sus partesmenores? Salta a la vista que no son componentes del mismo nivel el motor que las tuercas de lasruedas. Etctera.

Algo esencialmente semejante ocurre con los objetos de investigacin cientfica, pero lasdificultades son normalmente mucho mayores. Supongamos que tenemos como tema la violencia en laescuela. La escuela, de una parte, y los fenmenos de violencia por otra parte no son cosas, sino

instituciones y conductas cuyas fronteras y componentes internos son ms difciles de establecer.Ambos son objetos de estudio, pero, en s mismos son objetos complejos, integrados por diversoscomponentes que habr que especificar. Los dos conceptos primordiales que disponemos para llevar acabo esta tarea son los conceptos de sujetos y de predicados. Quiero decir que ante la pregunta: )cmo describir el objeto de estudio escogido?, la primer respuesta es: "hacerlo por partes". Esosignifica identificar cules son componentes que podrn figurar comosujetosde enunciadosdescriptivos. En el caso de la Escuela y la Violencia escolar, los sujetos posibles son: los alumnos; losdocentes; los programas; los ciclos de enseanza; los episodios de violencia; las vctimas; etc., etc.Todos estos sujetos susceptibles de ser tomados como entidades (sub-objetos) a describir se denominanen la jerga metodolgica unidades de anlisis. Son los equivalentes de las partes (tuercas, motor, etc.)del automvil, y tambin, respecto de ellos, cabe reconocer que es tarea compleja establecer criteriosapropiados para seleccionar niveles de fragmentacin.

El objetivo de este apartado ser proporcionar las nociones adecuadas para afrontar este aspectoesencial de los objetos de cualquier tipo de investigacin cientfica, a saber, de su carcter complejo,segn el cual todo objeto es una totalidad que contiene partes diferenciables en calidad y en cantidad, yse encuentra, a su vez, inserto en totalidades mayores que funcionan como sus contextos y fijan suscondiciones de contorno.

3.1. Unidades de Anlisis, Variables, Valores e Indicadores.

Volvemos al punto de partida: un cientfico es alguien que se fija como objetivo desarrollaractividades cognoscitivas con el fin de determinar ms rcamente una situacin pobrementedeterminada con vistas a esclarecer algn tipo de enigma o interregante, surgido en el contexto de una

sociedad y de su cultura. Desde el inicio esa funcin investigativa individual est correlacionada conlas tradiciones de las comunidades de personas que por mltiples razones tienen especial inters en eltema, y que vienen desarrollando desde mucho antes diversos esfuerzos en direcciones semejantes. Deall que la primer tarea sea la formulacin de sus cuestiones y conjeturas en el lenguaje msrecientemente desarrollado por esa comunidad.

Los hechos reales que preocupan "estn" all, en frente al investigador. Pero estn organizadospor una trama densa de imgenes, representaciones y nociones comunes que hacen imposible organizarun intercambio de pareceres entre diversos interlocutores si oreviamente no se adoptan una serie deconvenciones acerca de la perspectiva en la que se los quiere enfocar y de los componentes a los que sequiere hacer referencia. Es preciso, entonces, simplificar ese "universo de hechos", tomar en cuenta


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slo lo relevante a los propsitos de la indagacin que se quiere realizar, antes de averiguar si el objetose comporta o no segn las hiptesis. Por eso se puede decir que aunque parezca paradjico laconquista conceptual de la realidad comienza por tener que idealizarla o abstraerla. Recordar lo vistoprecedentemente, sobre el objeto modelo (cfr. Bunge, 1972:12).

Con qu criterios se operar esa abstraccin? De dnde surgen esos criterios? Deobservaciones precedentes? De ideas innatas? De hiptesis obtenidas azarosamente?

En el apartado que le dedicamos a las espitemologas tuvimos oportunidad de mostrar que lasolucin de la polmica "deductivismo / inductivismo" no le da la razn a ninguna de las dos corrientestradicionales, sino que exige una superacin de ambas, mediadas por el empleo de las analogas y de uncomplejo proceso de modelizacin que ocurre consciente o inconscientemente.

El cientfico, como miembro de una sociedad y como partcipe de su cultura, porta en susubjetividad modelos y saberes tradicionales. Su labor creadora supondr una cierta ruptura conaqullos, al mismo tiempo que tambin supondr una cierta continuidad, sin la cual, no habra la menoresperanza de hacerse entender y lograr alguna aceptacin.

Su labor creadora consistir en una particular combinacin de ideas nuevas surgidas en unmedio cultural sostenido por ideas viejas. Deber traducir a observaciones rigurosamente pautadas lasconsecuencias que se derivan de sus conjeturas o reglas tericas hipotticas.

Tales observaciones, debido a que pretenden funcionar como fuentes de validacin de las

hiptesis, debern exponer sus patrones de obtencin: identificar con la mayor claridad posible qudeber ser observado entre todos los hechos posibles. Cules entes; cules atributos; con quoperaciones concretas, etc.? Y adems, qu variaciones y co-variaciones se espera observar, etc.? Lasrespuestas a estas preguntas definen, como ya fue expresado, lo que podemos llamar el objeto modelode una investigacin.

Estos modelos son como "mapas" que sirven para que quienquiera pueda recorrer la realidadestudiada teniendo en cuenta los mismos componentes que le interesan al investigador. Sonherramientas para orientar la percepcin. Estos modelos han surgido de la experiencia vital y estnconservadas en la cultural de la comunidad de especialistas.

Nuestra existencia humana se mueve en medio de un nmero infinito de tradiciones. En tanto productode la tradicin, el mundo de la cultura est all, en su totalidad y bajo todas sus formas. En cuanto tales,

esas formas no han sido engendradas de manera puramente causal y ya sabemos siempre que la tradicines precisamente tradicin, engendrada en nuestro espacio de humanidad a partir de una actividadhumana; por tanto, en una gnesis espiritual -aun cuando, en general, no sabemos nada o casi nada delorigen determinado y de la espiritualidad que, de hecho, ha operado aqu.E. Husserl (2000: 165)

El primer trabajo consiste, entonces, en explicitar los presupuestos de estos modelos mentales elconjunto de atributos, relaciones y contextos que son relevantes desde su particular pre-comprensinmodelizante.

La traduccin de la experiencia espontnea a una descripcin cientfica, acorde con lastradiciones de la disciplina, permitir producir el material bsico de la experiencia cientfica que sellama "dato". Pero, esos datos no preexisten a las categoras y a las expectativas de covariacin con las

que sern posteriormente interpretados.La capacidad de producir datos relevantes est relacionada directamente con la riqueza del

sistema conceptual y terico conque sern intepretados. Dicho de otra manera, los datos que integran labase empricade una investigacin van desarrollndose en relevancia, en calidad, en riqueza oprofundidad, etc., conforme el propio marco conceptual de referencia va desarrollndose como unsistema terico crecientemente diferenciado, ajustado, articulado. Por ahora, y para poder proseguir ennuestra exposicin sobre las operaciones propias del mtodo cientfico, necesitamos presentar demanera detallada, las nociones que integran el concepto complejo de dato cientfico.


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3.2. Las matrices de datos como esquema del Objeto Modelo de Investigacin.

Comenzaremos con la siguiente pregunta: qu es un dato?La respuesta es conocida: es una construccin compleja cuya estructura general posee cuatro

componentes: a saber,1.- unidad de anlisis (UA)2.- variables (V);3.- valores (R); e4.- indicadores (I).Desarrollemos cada uno de estos trminos.

3.2.1. Unidades de Anlisis

Se llama unidades de anlisis (UA) a los elementos o componentes del sistema u objeto que sequiere estudiar, y que funcionar como "sujetos" en todo juicio singular descriptivo. Si fuese del casoque nos interesa la violencia, una unidad de anlisis concreta ( token) sera, por ejemplo, este episodiode violencia, de fecha tal. Si quisiramos referirnos al conjunto de las unidades de la misma clase(type), podramos designarla as: episodios de violencia acaecidos en tal lugar durante tal perodo.

Esta definicin de unidad de anlisis tambin se aplica a aquellos fenmenos llamados"masivos" o "no-contables", como el aire, la tierra o la conducta. Pero en estos casos, deberemos hacerreferencia al criterio de fragmentacin utilizado. Una designacin comn es: muestras de agua (type), ola muestra de agua contenida en el frasco N1 X (token). En estudios de materiales, a las muestras delmaterial obtenidas de manera estandard para su estudio se las designa con el nombre de probetas.

En estudios de predios, el "loteo" del territorio genera las unidades de anlisis. En estudios dediscursos, las unidades sern textos; prrafos; frases; etc. En estudios de conductas (reales oficticias) las unidades podrn ser actos elementales, o encadenamientos de actos en accionescomplejas, o recorridos narrativos que abarcan secuencias de experiencias vitales relevantes, etc., etc.Obviamente, en cada caso, habr que explicitar qu criterios se emplearn para delimitar una conductacomo unidad (por ejemplo, en estudios de comportamientos, pueden aparecer como requisitos mnimospara definir si estamos ante una "conducta molar" los siguientes: 1. tener una finalidad; 2. implicarinteraccin con medios; 3. poseer selectividad' etc.).

Las unidades de anlisis pueden ser "individualidades" recortadas en el espacio o, tambin,eventos recortados en el tiempo: un perodo de la historia; un momento o estado de un sistemaorgnico (por ejemplo, de un conejo); un estado del desarrollo de un nio, etc. etc.

El conjunto de las (UA) de una investigacin constituye lo que se conoce como "el universo" o"la poblacin" del estudio. (Usted deber tener presente que cuando hablamos de esta manera, estamospresuponiendo que nos refirimos a las unidades de nuestro plano focal o nivel de anclaje: importa haceresta aclaracin, puesto que, como veremos inmediatamente, aparecern suprasistemas y subsistemascomo unidades tambin relevantes para el estudio, aunque con funciones metodolgicas biendiferentes.

3.2.2.Variables y dimensiones.

El segundo componente estructural de cualquier dato es lo que se llaman: las variables.Ninguna unidad de anlisis puede ser determinada sino mediante la referencia a algn estado posible enalgn orden de variacin. Una conducta ser descrita como habiendo sucedido en tal momento, en tallugar, con tal intencin, con tales efectos, en tal relacin, etc., etc. Cada uno de estas referenciasconstituyen atributos, relaciones o contextos que vamos a seleccionar como un asunto de interspara ladescripcin, de modo que la definicin ms general de variable es sta: una variable es un asunto deinters, relevante para la descripcin de las unidades de anlsis.


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El conjunto de variables que finalmente escojamos para efectuar la descripcin del objeto, es loque designamos anteriormente como "espacio de atributos". Lo que se llama "objeto-modelo" quedadelimitado, porecisamente, mediante el conjunto de tipos de (UA) tal como resultarn determinadas o"ubicadas" mediante la aplicacin de un "espacio de atributos" propio de cada tipo. Si imaginamos unestudio sobre accidentes de trnsito, podramos decidir que nuestros tipos de unidades de anlisis serntres: 1. va de comunicacin (calle, ruta, etc.); 2. accidentes de trnsito; y 3. vehculos accidentados.Las variables para las unidades del primer tipo, podran ser: densidad del trnsito; estado de lacalzada; entorno urbano, etc. Las variables del segundo tipo, seran: nmero de vehculos queintervinieron en el accidente; nmero de heridos; da de la semana; hora del da; etc. Lasvariables del tercer tipo podran ser: edad; gnero; relacin con el vehculo; antecedentes deaccidentes previos; etc. De esa manera, cada uno de estos entes estudiados (vas; episodios;vctimas) quedarn representados por los valores que presenten en cada uno de estos ejescoordenados en el espacio de atributos o de variables de su tipo respectivo.

TIPO DE UA ESPACIO DE ATRIBUTOS VALORES POSIBLES

Va de transportacin Estado de la calzadaDensidad flujo

Entorno urbanoEtc.

Bueno, regular, maloAlta, mediana, baja

Muy urb., urb. poco urbanizado;rural...

Episodio de accidente Cantidad de vehculosCantidad de vctimasDa de la semanaHora del daEtc.

Uno, dos, tres...Una, dos, tres...Lunes, martes...Madrugada, maana, siesta, tarde,noche

Vctima EdadGneroAntecedentes

Etc.

X aos Masculino, femenino Ninguno, uno, ms de

Uno

Cada unidad de anlisis concreta caracterizada por los valores en cada variableen realidad noes agota al objeto real. Cada va, cada accidente y cada vctima, es mucho ms que lo que quedaregistrado en su respectivo espacios de atributos. Pero se no es el objeto real, sino el objeto tal comoha sido modelado para esta investigacin. Es el objeto-modelo acordado.

En un sentido estricto, se puede decir que toda variable es un criterio de clasificacin que seemplea para clasificar las (UA). Ahora, qu es una clasificacin? De una manera vaga podramos decirque es unaforma de agrupar elementos. Basta que pronunciemos alguna apreciacin sobre algo paraque quede all implicada una clasificacin. Por ejemplo, cuando un nio dice: "Mi trozo de torta es msgrande que el tuyo", ha producido una clasificacin que, desde el punto de vista lgico, no es diferente

a la descripcin que puede hacer un arquitecto cuando afirma que "Este ambiente es ms grande queeste otro"; o "Esta ciudad es ms antigua que sta".Las variables son, pues, artificios clasificadoreso descriptoresque emplea el cientfico,

mediante los cuales resume y organiza una vasta gama de experiencias, conforme a las tradiciones desu comunidad disciplinaria. Una porcin decisiva del trabajo cientfico transcurre, entonces, en laproduccin y refinamiento de estos criterios de clasificacin o descriptores.

Ahora bien, las variables, como asuntos de inters ozonas de sentido producidos al interior deuna cultura dada, son siempre campos semnticos compuestos por sub-zonas de sentido. Por ejemplo,el asunto "estado de salud", est compuesto por los subcomponentes ("sub-asuntos") "estado fsico",


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"estado mental", etc. Estas sub-zonas de sentido que se pueden encontrar en toda variable suelendesignarse con el trmino "dimensin" o "sub-variables" (tambin, "variable subalterna").

De esta manera, el desarrollo del proceso de investigacin nos plantea inmediatamente nuevascuestiones, por ejemplo: cules son las dimensiones que estn resumidas en una variable? de qumanera tenerlas en cuenta en el momento de su observacin o medicin?

stas son cuestiones claves de la investigacin cientfica, y comportan una porcin miuyimportante del esfuerzo de capacitacin de los nuevos integrantes de las comunidades disciplinarias.

Todas las variables resumen informacin y, en principio, son analizables en dimensiones (=sub-variables). Incluso aquellas variables que parecen ms simples, lo parecen porque ya se ha operadosobre ellas alguna reduccin a una de sus dimensiones. Por ejemplo, la variable sexo suele serconsiderada simple, pero si se la examina en detalle se comprobar que estamos implicando de manerainconsciente la dimensin "sexo segn registro civil". En efecto, no resultar difcil reconocer que lasexualidad es infinitamente ms complejo que el Masculino/Femenino que admite la ley de registro delas personas.

3.2.3. Valores

Los valores son los varios estados posibles que pueden presentar las variables. Si la variable

fuese un atributo como "sexo", los valores de esa variable seran, segn el Registro Civil: masculino /femenino. La palabra "valor" no debe ser confundida con "valor numrico". Las variables pueden o notener valores numricos. Podra ser que tuvisemos una variable como cantidad de metros cuadradosde los Lotes, en cuyo caso los valores sern: 1000m2u otra cifra por el estilo. Pero tambin podra noser numrico, como en el caso de la variable: *estado de conservacin de la vivienda, cuyos valorespodran ser: muy bueno / bueno / regular/ malo / muy malo; o lugar de residencia de los pacientes,cuyos valores prodran ser: los barrios de procedencia.

Si las variables son los sistemas de clasificacin, los valores son, por su parte, las clasesrespectivas de cada clasificacin. En consecuencia, los valores deben ser excluyentes entre s (si unsujeto es masculino, no podr ser femenino -al menos, no en la dimensin de la variable que se haadoptado); y, adems, debe haber tantos valores cuantas alternativas nos ofrezca el descriptor, es decir,el conjunto de valores debe ser exhaustivo. En lingstica se ha empleado el trmino "sustancia delcontenido" para hacer referencia a lazona de sentidosin referencia a la manera particular mediante lacual dicha zona es organizada. Y, en cambio, se designa "forma del contenido" a la organizacinparticular de esa zona. Supongamos que estamos haciendo referencia a la evaluacin final de una tesisde Doctorado. En ese caso, la sustancia del contenidode la que se trata es precisamente el resultado deldictamen que un comit formado ad hocproducir oportunamente. Pero, ese dictamen podr serexpresado mediante un formatode siete valores (desaprobado / aprobado / regular / bueno / muy bueno/ distinguido / sobresaliente), o mediante un formatode tres valores solamente (desaprobado / aprobado/ aprobado con loor). Estas diversas formas de organizar una misma sustancia de contenido es lo que sellama forma del contenidoy, como se ve, confiere el peso semntico que tendr el dato concretocuando l sea formulado. Fulano obtuvo un "aprobado"no tiene el mismo "valor semntico" en unformato que en otro.

3.2.4. Indicador

Todo dato es el resultado de haber obtenido suficientes elementos de juicio como para poderpronunciar una "sentencia" que ubica a una cierta unidad de anlisis, en un valor de la variable. Cuandoun urbanista afirma que un cierto territorio (UA) es un "rea metropolitana" (valor de una variable quepodra denominarse: "tipo de rea") se supone que ha hecho algo que se denomina genricamente"medicin". Lo mismo debi suceder cuando un jurado pronuncia su dictamen: Fulano aprob con


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loor su tesis. Es decir, ha aplicado algn procedimiento a alguna dimensin de la variable "tipo derea", o "resultado de la evaluacin doctoral".

En el caso de estar evaluando las caractersticas de una cierta rea, por ejemplo, la densidad,el investigador tomar en cuenta el nmero de habitantes, para lo cual deber contarlos, para luegodividirlo por valor de la dimensin del rea, etc.; o algn otro procedimiento semejante; o creer que esms decisivo indagar sobre el tamao del ncleo central; o, antes bien, creer que las actividadeseconmicas secundarias y terciarias son ms relevantes como criterio y medir su peso proporcional,etc., etc. En este ejemplo, entonces, tenemos cuatro indicadores diferentes de la misma variable "tipode rea" ; estos son:

VARIABLE INDICADORES SEGN DIMENSIN

Tipo de rea

i. cmputo de cantidad absoluta de habitantes de todo el territorio (p ej.: sitiene ms de 100.000 hts. es rea urbana);

ii. computo de densidad poblacional (p. ej.: ms de 100 por km2dedensidad es rea urbana);

iii. cmputo de cantidad de hts. de su ncleo central (p.ej.: mcleo centralcon ms de 50.000hts. es rea urbana;

iv. obtencin de tasa de empleo en sector secundario y terciario (p.ej.: msde 65% de tasa de empleo en actividades secundarias y terciarias es reaurbana).

En todos estos casos el investigador ha hecho, en general, lo mismo: ha escogido una ciertadimensin o grupo de dimensiones de la variable y les ha aplicado algn procedimiento de evaluacin(ciertas actividades de cmputos). El indicador es, precisamente, esa combinacin de procedimiento ydimensin, mediante la cual se logra los elementos de juicio necesarios para pronunciar la sentenciaque ubica a cada unidad de anlisis en la clase que le corresponde en la clasificacin.

Estos dos componentes del indicador deben ser claramente deslindados y apreciados en sufuncin particular. La/s dimensin/es de la variable que se escojan para su evaluacin determinarn el

grado de validez que se le pueda atribuir al indicador, y, consecuentemente, al dato que se obtengacon l. El o los procedimiento/s que se empleen, por su parte, determinar la confiabilidad delindicador y, en consecuencia, del dato.

Esto ltimo es de extraordinaria importancia: los datos cientficos no son nadasi no tienencierto grado de validez y de confiabilidad, y estos dos atributos dependen, precisamente, de ladimensin y del procedimiento de los indicadores, respectivamente.

En sntesis, todos los datos, de cualquier investigacin emprica de que se trate, presentar unaestructura compleja compuesta de cuatro componentes, que podemos visualizarlo en el siguientediagrama:

R V UA

d I =

p

Debajo de la letra (R = valor), figura el smbolo del indicador (I), que est en relacin deigualdad con la dimensin y el procedimiento, cuyos smbolos (D) y (P) estn inmediatamente por


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debajo de la variable (V). Esta ubicacin en el diagrama busca sugerir la relacin de subordinacin queexiste entre las dimensiones y la variable de la cual son aspectos.

Veamos un diagrama con el ejemplo anterior, aplicado a una situacin singular:

[y] = [F] [x]..........................................................

Valor (*) Variable Unidad de Anlisis

Area urbana Tipo de rea Municipio de Tigre

Dimensin: situa-Indicador: = cin de empleo

(valor del i.: en sector 2 y 367,5% Procedimiento:

Obtener tasas xsector y sumar

(*) Valores posibles: urbana / semiurbana / rural concentrada / rural dispersa.

El trmino "matriz de datos" se refiere a la estructura cuatripartita de todo dato cientfico, segn

la cual, el dato cientfico (siempre!) contiene como elementos constitutivos: unidad de anlisis (UA),variable (V), valor (R) e indicador (I). (Con el importante agregado de que el indicador es a su vez unasub estructura compuesta de dos elementos: dimensin y procedimiento).

El origen del trmino "matriz de datos" se debe a que la distribucin cuadrangular de estoselementos permite visualizar rpidamente sus componentes ms destacados: las UAs., las Vs. y los Rs.

Veamos una matriz de datos de un estudio presentada como diagrama matricial:

V A R I A B L E SUNIDADES

DEANLISIS

TAMAO VALOR ENDLARES

GRADO DE OCUPACION Etctera

Lote N 1 400m2 U$A 1500 baldo

Lote N 2 720m2 U$A 1700 Semiocupado

Lote N3 680m2 U$A 2000

Baldo

Lote N4 1000m2 U$A2200 Baldo

Etctera

- - - - - - - - - - - -

(*) El diagrama anterior representa, mediante su disposicin en el espacio, a los componentesms destacados de la estructura del dato: las UA, en la columna de la izquierda; las V, en lossubttulos de cada columna; y a los R, en el cruce de cada hilera con cada columna. En estediagrama no estn presente los Indicadores.

3.3. Sistema de matrices


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Anteriormente insistimos en el carcter complejo de todo objeto cientfico. Esto nosobliga a introducir una perspectiva nueva al concepto "matriz de datos".

Vimos que el cientfico se interesa por conjuntos de elementos que interactan entres, formando lo que se llama un sistema. Pero ese sistema ni est vaco ni flota en el vaco:tiene componentes que a su vez pueden ser analizados y forma parte, de conjuntos mayores,que tambin se configuran como sistemas con elementos y relaciones, etc., etc.

En consecuencia, toda descripcin de un objeto complejo identifica elementos dediversos tipos; y configuraciones de elementos; y configuraciones de configuraciones deelementos...y as sucesivamente. De esto resulta que el concepto de "unidad de anlisis" esun concepto relativo al nivel en que se est llevando a cabo el anlisis del objeto. Las piezasde la vivienda son unidades de anlisis; las viviendas. en un nivel de integracin mayor,tambin lo son; los barrios, como conjunto de viviendas son asimismo unidades de anlisis,como lo son las ciudades, etc.,etc.

Cualquiera sea la investigacin de que se trate, su objeto puede ser descompuesta envarios tipos de unidades de anlisis de diferentes niveles de integracin; cada cual con susvariables, valores e indicadores; es decir, en un conjunto de matrices de datos que guardanentre s relaciones definidas. En verdad, en toda investigacin hay por lo menos! tresmatrices de datos, como ya fue ejemplificado anteriormente:

i) una matriz central, que es la que se considera la matriz de datos de la investigacin.(Se la puede llamar "matriz del nivel de anclaje" o, tambin, "matriz focal"), parasealar que la investigacin ha decidido "anclar" en ese nivel, entre otros posibles, ydesignarla con el smbolo "Na".) En el ejemplo anterior, ese lugar lo ocupa la matrizde episodios de accidentes de trnsito.

ii) una matriz constituida por los componentes (o partes) de las unidades de anlisis delnivel de anclaje. (Sugerimos denominarla "matriz de Nivel subunitario", y designarla"Na-1".). En el ejemplo anterior, este lugar lo ocupa la matriz de vctimas. Y,

iii) finalmente, una matriz constituida por los contextos de las unidades del Na. (Estaamatriz puede denominarse "matriz supraunitaria" y designarse como "Na+1".). En elejmplo, este lugar lo ocupa la matriz de vas de transportacin.

MATRIZ CONTEXTUAL(nivel supraunitario)

Unidad supraordinadaVIAS DE TRANSPORTACIN

MATRIZ DE ANCLAJE(nivel unitario)

Unidad central:EPISODIOS DE ACCIDENTES

MATRIZ DE COMPONENTES(nivel infraunitario)

Unidad subordinada:VCTIMAS

(Es posible que una matriz de datos tenga relaciones con alguna otra matriz de datos sin estar ni

subordinada ni supraordinada a ella: en ese caso diremos que se encuentra coordinada con ella, yconsecuentemente, hablaremos de "matrices del mismo nivel de integracin" o de "matricescoordinadas".)

En efecto, no resultar difcil admitir que toda investigacin cientfica, presuponeinvariablemente:

a. que sus objetos son analizables en partes, y que las variaciones de estas partes son relevantespara la determinacin de los atributos de esos mismos objetos, y


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b. que sus objetos estn includos en contextos (UA/Na+1) cuyas variaciones son relevantes para ladeterminacin de los atributos de los objetos estudiados (UA/Na).

Por ejemplo: en una investigacin sobre viviendas (supuesto el caso que estudie un universoformado por viviendas pertenecientes a un cierto nmero de barrios), deber describir la viviendahaciendo referencia a variables tales como calidad de los materiales empleados, cantidad de ambientes,luminosidad, etc. Consecuentemente cone sto, deber referirme de una u otra manera a loscomponentes de las viviendas (paredes, pisos, techos; ambientes o locales; aberturas, vas decirculacin, etc.). Estos aspectos de la vivienda son de tal naturaleza que para averiguar el valor que lecorresponde a una vivienda dada, ser preciso determinar, previamente, el comportamiento de suspartes. Por ejemplo, podra ser que el grado de asoleamiento se determine mediante un ndice quecombine el tamao y la orientacin de las aberturas. Ser necesario, entonces, medir cada abertura decada vivienda y hacer con tales medidas las operaciones del ndice respectivas (por ejemplo,promedios, desvos, etc.) Se advierte, entonces, que el estudio de la vivienda (unidad de anlisis deanclaje) es tributario de un estudio previo de sus aberturas: unidad de anlisis de nivel subunitario (N -1).

De manera semejante, hay atributos de la vivienda (por ejemplo, proximidad a vas detransporte, valor promedio de la tierra donde la vivienda est ubicada, etc.) que exija estudios deatributos de un nivel de integracin superior: en este caso, el barrio o rea residencial. El

comportamiento de los atributos de este nivel supraunitario, es, pues, relevante para la comprensin delas unidades del nivel de anclaje (UA/Na).El siguiente diagrama ilustra -aproximadamente- las relaciones jerrquicas que presentara un

sistema elemental de matrices de datos. (Las relaciones espaciales no permiten en este caso simbolizarms que algunos pocos de los vnculos lgicos que se ponen en juego entre las matrices de distintonivel.)

Nivel R V UA supra- (contexto) unitario

Nivel R V UA (texto) Focal (anclaje) Nivel

R V UA (subtexto) infraunitario

Los trazos verticales unen a elementos diferentes de las matrices de distinto nivel: con lneasimple , a la variable del nivel inferior con el valor del nivel inmediato superior; con trazo doble

a la unidad de anlisis del nivel inferior con la variable del nivel superior; y con un trazo de puntosse simboliza la proyeccin de la [UA] del nivel superior sobre el nivel inferior, como variablecontextual.

El diagrama no quiere ni puede sealar todas las relaciones lgico-metodolgicas relevantes quese establecen entre matrices de distinto nivel. Su propsito es slo llamar la atencin sobre lasrelaciones ms importantes, a saber:

a. que las variables de nivel inferior pueden funcionar como dimensiones (= subvariables) paraconstruir indicadores que permitan conocer el valor de variables del nivel superior;


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b. que las unidades de anlisis del nivel inferior pueden ser elementos componentes cuyoscomportamientos se expresan como variables del nivel superior; y

c. las unidades de anlisis del nivel superior pueden revestir (y con frecuencia as ocurre) elcarcter de contextos relevantes de los niveles inferiores.

3.1. Conclusin sobre los sistemas de matrices de datos.

El inters de los conceptos tratados en el apartado anterior reside en que proporcionan unadescripcin suficientemente destallada, y operativa de la estructura -es decir, de los componentesinvariantes- del "objeto-modelo" de cualquier investigacin cientfica, y, adems, explicita un cuadrode relaciones elementales que resulta apto para expresar el carcter dialctico que rigen los vnculos delos sistemas complejos.

Siendo as, estas nociones constituyen, por as decirlo, el arsenal bsico de todo diseo deinvestigacin, de modo que podemos afirmarse sin riesgo de caer en un esquematismo quedesnaturalice lo esencial del carcter operacional del conocimiento cientfico que disear unainvestigacin cientfica consiste en proponer sistemas de matrices de datos y prever e indicarprocedimientos para llenarlas, analizarlas y sistematizar las interpretaciones tericas que se obtengan a

partir de cada una de las matrices investigadas.En las pginas anteriores hemos insistido en vincular el proceso de ideacin de las matrices dedatos con elaboracin de los esquemas tericos y de las pautas de observacin, a partir de los modelosfamiliares que todo investigador extrae de su cultura general y de su formacin profesional. De esemanera, los sistemas de matrices de datos no slo contienen los mapas del "objeto-modelo" sinotambin, en su lgica subyace la teora desde donde se efectuar el anlisis y la interpretacin de sushallazgos. Consecuentemente, es perfectamente legtimo sostener que los sistemas de matrices de datosdesempean una funcin de transduccin entre el lenguaje descriptivo de los hechos y el lenguajeexplicativo de las premisas tericas. Pero algo ms: el indicador contiene el momento delprocedimiento, momento que liga, mediante la praxis o accin el descriptor con el mundo de los hechosreales. El siguiente diagrama pretende expresar estas relaciones.


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PRECOMPRENSIN MODELIZANTE

DESCRIPCIN FUNDAMENTOS CONCEPTUALES

OBJETO MODELOHechos tal como Premisas e hiptesisse muestran en R V UA derivadas de las premisaslos datos

d I = pPatrones de observacin Reglas de la Teora

(sistema de matrices)

CARTOGRAFIADO

O B J E T O S R E A L E S

Es conveniente insistir en que los diagramas pueden constituirse en un obstculo a una genuinaconceptualizacin. El destino de este diagrama debe ser slo el de una ayuda didctica que deber serabandonada en cuanto usted logre apropiarse del ncleo conceptual que lo sostiene.

4. Conclusiones generales.

Si debiramos quedarnos con alguna leccin particular, ella sera que las leyendas que figuranen el diagrama describenfunciones, operaciones o acciones que integran los momentos primordialesdel proceso investigativo, y que slo se justifican por el aporte que hacen a la obtencin del productoque se designa como explicacin / comprensin cientfica, entendiendo por tal una manera particular(propia de las sociedades civiles modernas y posmodernas) de producir sentido o de organizar laexperiencia humana, que coexistejunto y a travs de otras formas de produccin de sentido, comopueden serlo la narracin, las diversas formas de arte, de religin, de reflexin filosfica, hermenuticahistrica, etc., etc.

El rasgo peculiar de la manera cientfica de organizar la experiencia y producir sentido, sin dudase expresa en su fuerte orientacin operacional, que hunde sus races en las exigencias propias delconcepto. Su ndole ms propia consiste en que de cada aporte congnitivo que hace puede dar cuenta delas operaciones que se han seguido para obtener ese resultado; de explicitar el encadenamiento demediacionesque el pensamiento recorre hasta alcanzar la conclusin.

Ese rasgo es un hecho valioso, porque le confiere un peculiar carcter democrtico: socializa elcamino de produccin cognoscitiva y lo pone a disposicin de toda persona, como condicin misma desus intentos de validacin. Pero, paradjicamente, ese mismo rasgo posee potencialidades temibles: lavincula estrechamente con la accin productiva, que es el elemento en el que se mueve la "razninstrumental", es decir, la tcnica. Esta coincidencia en la accin de la ciencia y la tcnica ha sido eltrmino medioque contribuy a conectar estrechamente la ciencia con la tcnica, transformando a lainvestigacin cientficaen un recurso imprescindible para la investigacin tcnicae hizo ingresar a laprctica cientfica en la vorgine tecnolgica inherente a la dimensin econmica de los mandatos del


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mercado. Desde fines del siglo XIX y destacadamente en el siglo XX la ciencia ha pasado a formar unsistema casi indisoluble con la tecnologa, a tal punto que hoy pareciera ser que no hay "ciencia" sino"ciencio-tcnica". Al menos, como fenmeno de la Economa y de la Poltica, ya no es frecuente hablardelsistema cientfico, sino delsistema cientfico-tcnico, como si su unidad fuera obvia.

En referencia a esos espacios de poder, la metodologa de la investigacin cientfica parecierano poder desembarazarse de los criterios tecnolgicos a la hora de examinar sus criterios de evaluacin.En efecto, todo hace pensar que las derivaciones tecnolgicas, normalmente medidas en cantidad depatentes, se han constituido en el nico criterio de evaluacin de la produccin cientfica. se es sinduda un grave error que es preciso combatir.

Quisiramos terminar haciendo una severa advertencia sobre el riesgo de confundir la cienciacon la tecnologa. No decimos que haya que separarlas en su funcionamiento. Decimos que NODEBEN SER CONFUNDIDAS, del mismo modo que no se debe confundir a la sociedad con elmercado. Una tal confusin en realidad se convertir lisa y llanamente en una enajenacin o prdidatotal del espritu cientfico tal como lo alumbr la tradicin greco-romana y lo relanz como idealelrenacimiento europeo. El eje que recorre esa tradicin es el idealde la explicacin o comprensincomo acceso a la razn sustantiva; al logos originario, es decir, alsentido. Pero estesentido no es unobjeto, ni tampoco el sistema de los objetos: es, como lo dijo bellamente J. Ladriere,

El elemento impalpable que atraviesa a todo los objetos y todos los sistemas, y los vincula almovimiento universal de la manifestacin.(J. Ladriere,1979:28).

Investigar cientficamente (explicar o comprender) es buscar el sentido. Es -en palabras de otrosabio del siglo- buscar "la pauta que conecta" (Bateson, 1980:), y esa pauta de todas las pautas, no esotra que la que subyace en la historia misma de todo el universo y en el fondo de nosotros mismos,cuando nos asumimos en esa historia.

Explicar/comprender es sencillamente recorrer el moviento de la interpretacin, y de l tratasiempre la ciencia:

El movimiento de la interpretacin es precisamente este desenvolvimiento de un discurso que,construyndose segn las exigencias propias del concepto, hace aparecer progresivamente, en lamisma concatenacin de sus momentos y en la sistematicidad de su arquitectura total, unsentido en el cual se muestra y se exalta el fondo mismo de la realidad."(J. Ladriere,1979:29).

La investigacin cientfica es una forma de producir sentido; una manera de organizar laexperiencia humana. Ninguna ventaja econmica, ninguna patente debiera hacer olvidar al cientficoque su misin no consiste en hacer avanzar la competitividad de un capital particular, sino laautocomprensin de la especie humana en el seno del universo.

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