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sábado, 15 de septiembre de 2012

NOTAS DE METODOLOGÍA: OPERACIONALIZACIÓN Y NIVELES DE MEDICIÓN.


FICHA DE LECTURA: MANHEIM Y RICH, ANÁLISIS POLÍTICO EMPÍRICO. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA POLÍTICA (CAP. 6) (1)

Los autores dedican este capítulo al estudio del proceso “por el que, a partir de un concepto abstracto, llegamos a formular una observación concreta en la investigación en ciencias sociales.” (p. 67). “En este capítulo describiremos estos procesos en detalle  [Operacionalización e instrumentación] y expondremos los problemas que pueden plantearse al tratar de operacionalizar y medir los conceptos.” (p. 68). “Se trata de saber cómo podemos cuantificar nuestros conceptos” (p. 68).

Las teorías son relevantes para el estudio de la realidad política en la medida en que permitan derivar de ellas “expectativas” sobre el comportamiento de esa realidad. Es habitual que dichas expectativas se expresen por medio de hipótesis (2).

“La investigación empírica es un medio de obtener respuestas sobre la realidad. Nuestras preguntas pueden ser esencialmente prácticas o de interés principalmente académico. En cualquiera de los casos, lo probable es que las formulemos en términos abstractos. Y, sin embargo, las respuestas que deseamos suelen ser concretas y específicas. Uno de los primeros problemas de la investigación es el de idear el modo de obtener, partiendo del nivel abstracto de las preguntas, algunas observaciones concretas que nos permiten responder a ellas.” (p. 67). [Carácter opaco de la realidad – Construcción del objeto de estudio – operacionalización.]

[Superación del ensayismo. Superación de la filosofía política por las ciencias sociales.]

Sólo a partir de la obtención de respuestas concretas es posible la comparación. [Hay que recordar que la comparación es una de las principales herramientas metodológicas de las ciencias sociales.]

Algunos términos utilizados aquí:

Operacionalización. Es el proceso de selección de fenómenos observables que representan a los conceptos abstractos. (p. 68).

Instrumentación. Consiste en “la especificación de los pasos que han de darse al formular observaciones” (p. 68).

Medición. Se denomina así a “la asignación de números que representan propiedades” de los conceptos (p. 73). Es el resultado de la aplicación de un instrumento de recolección de datos. Desde el punto de vista del proceso de investigación, “sirve de prueba al tomar decisiones y contestar las preguntas.” (p. 68).

A partir de lo anterior, “se trata de saber cómo podemos cuantificar nuestros conceptos” (p. 68). Las ciencias sociales, al igual que las ciencias naturales, tienen que resolver la cuestión de cómo transformar sus conceptos en medidas susceptibles de ser comparadas entre sí. La operacionalización es, precisamente, el proceso de reducción de un concepto abstracto a un conjunto de valores que pueden obtenerse mediante operaciones especificables. La observación es, por tanto, el “proceso de aplicar un instrumento de medida para asignar valores de alguna característica o propiedad del fenómeno en cuestión a los casos estudiados.” (p. 69).

La necesidad de la operacionalización surge del hecho de que no podemos comparar conceptos: “Lo que comparamos son indicadores de conceptos.” (p. 69).

[La naturaleza misma de la operacionalización demuestra que los datos con los que operan las ciencias sociales son construcciones elaboradas a partir de una determinada teoría. La visión empirista ingenua, que sostiene que el investigador debe registrar automáticamente todo lo observado, es insostenible.]

La operacionalización, la construcción de datos, exige la toma de decisiones por parte del investigador. Estas decisiones obedecen, en buena medida, a la teoría adoptada por dicho investigador. Por ende, toda operacionalización es sesgada.

“…nuestras comparaciones sólo pueden ser exactas en la medida en que los indicadores escogidos reflejen el concepto que tratamos de medir.” (p. 69).

La operacionalización supone casi inevitablemente alguna simplificación o pérdida de significado.” (p. 69).

[La transformación de la ciencia en técnica, tan cara a la lógica del capitalismo, ve con desconfianza toda afirmación del carácter sesgado de la operacionalización, pues ésta representa un golpe a la concepción que hace de la ciencia una práctica objetiva e imparcial. La razón instrumental se vuelve hegemónica en el campo de la teoría social si logra desterrar toda referencia a la existencia de teorías antagónicas o a la intervención del investigador en la construcción de los datos.]

“…no podemos reducir nuestra explicación a un conjunto de normas cuya fiel aplicación produzca indefectiblemente buenos resultados. Lo que podemos hacer es indicar algunos de los escollos que han de evitarse en el proceso y la manera de evaluar la idoneidad de las operacionalizaciones una vez que han sido seleccionadas.” (p. 70).

[En muchos manuales de metodología se procede dejando de lado el carácter sesgado de la construcción del dato vía operacionalización. Además de las consideraciones teóricas, está claro que es más fácil vender un recetario multiuso que un texto que reconoce el carácter sesgado e insuficiente de nuestro conocimiento de la realidad.]

Los autores afirman que la operacionalización es la selección de las definiciones operacionales de los conceptos.

¿Qué son las definiciones operacionales?

Las definiciones operacionales “deben indicarnos de manera precisa y explícita lo que debemos de hacer para determinar qué valor cuantitativo debe atribuirse a una variable en cada caso dado. Han de especificar, paso a paso, todo lo que se ha de hacer en el proceso de medición.” (p. 71).

La importancia de formular claramente las definiciones operacionales de los conceptos se funda en tres cuestiones principales:

a) la ciencia es una práctica social y, como tal, implica una verificación intersubjetiva de las experiencias realizadas por un investigador o un grupo de investigación. Si las definiciones operacionales son precisas, es imposible replicar una experiencia y determinar su validez y fiabilidad; b) en un equipo de investigación, cada integrante debe tener claro qué debe hacer en cada etapa, so pena de que la investigación pierda validez. Las definiciones operacionales, si están correctamente elaboradas, indican qué se debe hacer en cada momento de la investigación, en vista de la obtención de datos; c) la precisión en las mencionadas definiciones permite, llegado el momento del análisis de los datos, evaluar mejor los resultados y tener en claro qué pueden y qué no pueden decirnos estos.

En otras palabras, “una definición operacional completa revela cómo hemos decidido afrontar esos problemas [referidos a cómo obtener las medidas de los fenómenos estudiados] y no deja ambigüedad alguna sobre lo que realmente hemos hecho al tomar nuestras medidas.” (p. 72).

Sólo a partir de una adecuada definición operacional es posible elaborar un instrumento para obtener mediciones.

Los autores describen así la relación entre operacionalización y medición: “Operacionalizamos las variables para contar con un medio de cuantificar los conceptos abstractos, de modo que podamos hacer comparaciones significativas entre fenómenos del mundo real en función de las propiedades que esos conceptos sugieren.” (p. 73).

Al efectuar la medición, “podemos hablar con más precisión del grado en que una unidad de observación determinada (por ejemplo, una persona, una ciudad, una nación o una organización) manifiesta la propiedad presentada por la variable que se mide.” (p. 73) (3).

Es preciso tener presente que existen distintos niveles de medición, que proporcional diferente cantidad de información sobre los fenómenos que se miden y las relaciones entre ellos. (p. 73).

Ø Medición nominal: Se obtiene nombrando los casos mediante cierto esquema de clasificación predeterminado. A partir de esa clasificación, se “pega una etiqueta”, se  nombra, a cada una de las unidades de observación (o unidades de análisis) estudiadas. Así, si quiero medir la variable “nacionalidad” en la población de la ciudad de Buenos Aires, voy a trabajar con una medición nominal, clasificando a los individuos de esa población en argentinos, uruguayos, bolivianos, peruanos, chilenos, etc.


Es el tipo de medición que nos proporciona menos información, pues “sólo nos da un conjunto de categorías separadas que utilizamos al distinguir entre los distintos casos.” (p. 73); “no nos dice en qué proporción poseen la característica [estudiada] los diferentes individuos ni nos permite ordenarlos por grados.” (p. 73-74). Sirva para agrupar los casos en base a los nombres (categorías) utilizadas en nuestro esquema de clasificación. (p. 74).

“Para que tengan utilidad, los esquemas de medición nominal deben estar basados en conjuntos de categorías que sean mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. Esto significa que 1) no será posible asignar ningún caso a más de una categoría, y 2) las categorías deberán establecerse de manera que todos los casos pueden asignarse a alguna categoría.” (p. 74).

Ø  Medición ordinal: Consiste en ordenar los fenómenos por grados. Así, por ejemplo, la variable clase social se puede medir clasificando a los individuos por clase baja, media y alta.

Aporta más información que el nivel anterior. “Con ella podemos asociar un número a cada caso. Y este número no solamente nos indica que el caso es diferente de otros, e incluso con respecto a la variable que se mide, sino que además nos dice cómo se relaciona con esos otros casos, esto es, en qué proporción manifiesta poseer una propiedad determinada.” (p. 74).

Ø  Medición de intervalo: Permite establecer la proporción en qué una propiedad está presente en cada unidad de análisis. La forma de medir la variable ingreso es un ejemplo. Se le pueden asignar las siguientes categorías: Hasta $ 1000 / 1001 – 2000 / 2001-3000 / Más de 3001. Una unidad de análisis que tenga el valor $ 3000 percibe exactamente el doble de ingresos que una unidad de análisis que obtenga el valor $ 1500.

Es el nivel de medición que brinda mayor información. “Cuando los casos se miden a este nivel, no sólo podemos clasificarlos y ordenarlos por grados, sino decir también en qué proporción mayor (o menor) contienen la propiedad medida respecto a los otros casos. La medición ordinal no se basa en ninguna unidad normalizada de la variable en cuestión, ni nos dice qué diferencia existe entre unos casos y otros con relación a la variable. Sólo permite afirmar que algunos son más afines que otros. La medición de intervalo se funda en la idea de que hay alguna unidad normalizada de la propiedad que se mide.” (p. 74). “Mientras que las medidas ordinales sólo dan una idea aproximada de la relación entre los casos con respecto a una variable, las medidas de intervalo proporcionan información sobre la «distancia» entre los casos.” (p. 75). “Además de ofrecernos información precisa sobre las diferencias absolutas entre los casos, la medición de intervalo permite formular enunciados exactos sobre las diferencias relativas entre los conceptos.” (p. 75). “La forma de medición más conveniente es la de intervalo, no sólo por el grado de detalle de la información que proporciona, sino también por los procedimientos matemáticos que nos permite aplicar a los datos que poseemos.” (p. 75).

En la verdaderas medidas de intervalo existe un punto cero; de allí que pueda establecerse con precisión la distancia entre caso y caso, pues a partir del punto cero el intervalo establecido es siempre el mismo (por ejemplo, la distancia – el intervalo – entre 0 y 1 es igual a la existente entre 1 y 2, entre 2 y 3, etc.)

Los autores sostienen que no es posible establecer de antemano el nivel de medición de una investigación determinada. “Como, en general, hasta que no procedemos al verdadero análisis de los datos no sabemos qué precisión será necesaria para descubrir las relaciones, deberemos seguir la regla de operacionalizar nuestros conceptos con la mayor exactitud posible. Siempre podremos prescindir de la precisión que nos parezca innecesaria «abatiendo las categorías» (pasando a unidades de diferenciación más amplias); pero si no empezamos por reunir la información, no podremos recurrir a ella más adelante.” (p. 79).

La conexión entre teoría (el marco teórico) y operacionalización se vuelve patente en la noción de hipótesis de trabajo. Así como la operacionalización es necesaria porque los conceptos no pueden ser medidos directamente en las unidades de análisis, las relaciones entre conceptos postuladas en las hipótesis no pueden ser comparadas si no se formulan hipótesis de trabajo.

¿Qué es una hipótesis de trabajo?

Es aquella en la que “se enuncian las relaciones que esperamos hallar entre medidas o indicadores. (…). Estas nos obligan a establecer los vínculos que, según creemos, ha producido nuestra operacionalización entre los indicadores y las variables. ” (p. 79).

Lo expuesto en el párrafo anterior es ejemplificado del siguiente modo:

Una investigación parte de la proposición teórica: Cuanto más dominada esté una nación, más conformista será su política exterior.

A partir de dicha proposición se formula la siguiente hipótesis: A medida que aumente la dependencia económica de una nación, aumentará su apoyo a la política internacional del estado protector.

La variable dependencia económica es operacionalizada así: El porcentaje de las exportaciones de la nación dirigidas al país protector. (4).

La variable apoyo a la política internacional del estado protector es operacionalizada así: El porcentaje de votos emitidos en la Asamblea General de las Naciones Unidas en que el voto de la nación cliente difiere del voto del estado protector. (5).

La hipótesis de trabajo es la siguiente: A medida que aumente el porcentaje de las exportaciones dirigidas al estado protector, disminuirá el porcentaje de votos discrepantes con el estado protector en las Naciones Unidas.

Manheim y Rich sostienen que la correspondencia entre conceptos y los indicadores no es un problema empírico, sino que constituye esencialmente un problema teórico. Defienden la necesidad de formular “una teoría de la medición donde se indique por qué esperamos que nuestros indicadores estén relacionados con nuestros conceptos.” (p. 80). “Esta cuestión de si existe alguna correspondencia, por un lado, entre nuestros conceptos y variables, y, por otro lado, entre nuestros indicadores o medidas, es el problema central de la medición en la ciencia.” (p. 81).

Es por ello que los autores afirman que “cada operacionalización de un concepto es, en esencia, una hipótesis.” (p. 81). En definitiva, al practicar la operacionalización de un concepto estamos poniendo en práctica una determinada teoría acerca de cómo se dan las relaciones entre fenómenos. [Como sabemos, aunque muchas veces lo olvide el mundo académico, en ciencias sociales existen teorías antagónicas, enfrentadas entre sí. De modo que queda cuestionada la tan cacareada neutralidad de los métodos.]

 Buenos Aires, sábado 15 de septiembre de 2012

NOTAS:

(1) Manheim, Jarol B. y Rich, Richard C. (1988). Análisis político empírico. Métodos de investigación en ciencia política. Madrid: Alianza. (Alianza Universidad Textos).

(2) Las hipótesis “predicen ciertas relaciones entre las variables que representan los conceptos contenidos en la teoría.” (p. 68).

(3) Una variable es la definición empírica del concepto. Como tal, puede adoptar diferentes valores (de ahí viene la denominación “variable”, porque varía).  Esos valores reciben el nombre de categorías.

(4) Es la variable independiente de la hipótesis, pues sus variaciones explican las variaciones de la variable dependiente.

(5) Es la variable dependiente de la hipótesis, pues sus variaciones dependen, responden, a los cambios de la variable independiente.

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