Durante los últimos meses, he tenido la oportunidad de impartir la asignatura de Investigación Cualitativa, del Máster en Metodología de la Investigación en Ciencias de la Salud, en la UNIR. Cuando se lo comento a mis conocidos, a menudo me preguntan ¿Qué es la investigación cualitativa?
Podemos definir la investigación cualitativa como todos aquellos procedimientos que se utilizan en la investigación centrados en la obtención o el procesamiento de información no numérica.
En cierto modo es una definición negativa, ya que realmente no decimos lo que es la información cualitativa, sino lo que no es. Todo dato que no sea numérico puede ser considerado cualitativo. Sin duda el formato más frecuente es el texto, que a su vez puede provenir de muchas fuentes diferentes: respuestas abiertas en cuestionarios, transcripciones de entrevistas, opiniones sobre productos en una tienda en internet…
Otros elementos que son susceptibles de ser analizados de manera cualitativa son por ejemplo las fotografías o grabaciones de audio, ya que normalmente no se prestan demasiado al análisis estadístico tradicional.
No obstante, en los últimos años se están desarrollando una gran cantidad de modelos y técnicas que permiten aplicar un tratamiento cuantitativo sobre aspectos de la realidad que antes únicamente podían ser tratados de manera cualitativa.
Es el caso de la minería de textos, que consiste en el análisis de cuerpos de texto desde una lógica cuantitativa. Podemos, por ejemplo, confeccionar una lista de palabras positivas y negativas para después hacer un recuento del número de palabras de cada una de las listas presentes en un texto. De ésta forma, se puede valorar si la persona que escribió el texto está satisfecha con un servicio o tiene una visión negativa sobre el tema del que habla.
En mi trabajo de fin de grado, utilicé técnicas de minería de textos para generar redes temáticas que permiten visualizar las temáticas más investigadas en la literatura científica, así como las relaciones entre ellas. También utilicé éstas técnicas para estimar el grado de colaboración entre las distintas universidades del mundo.
Además se han producido muchos avances en el análisis del material audiovisual, como fotografías y grabaciones de audio, gracias sobre todo al progreso de las redes neuronales y la inteligencia artifical.
La explosión de la Inteligencia Artificial
Ésta imagen fue la ganadora de un concurso de arte digital de la Feria Estatal de Colorado, y ha causado una gran controversia ya que el “autor” reconoció que fue generada utilizando inteligencia artificial. Para ello utilizó Midjourney, que permité crear ilustraciones en alta resolución proporcionando una descripción textual de la misma.
Éstos modelos han sido entrenados sobre bases de datos gigantescas, que contienen millones de imágenes etiquetadas. Es decir, fotografías con descripciones textuales de lo que aparece en ellas. A través de éstos conjuntos de datos, éstos modelos son capaces de establecer asociaciones entre algunos de los patrones que observan en las imágenes y algunos patrones presentes en las descripciones.
Por ejemplo, la palabra gato en una descripción suele ir acompañada de unos bigotes y orejas puntiagudas en las fotografías, de modo que aprenden que éstos rasgos son propios de los gatos.
En el último año se lanzó también ChatGPT, que ha cambiado la manera en la que muchas personas trabajan. Está basado en el modelo GPT (General Pre-Trained Transformer), que a su vez pertenece a una familia más grande de modelos denominados LLM (Large Language Model).
En éste caso, los LLM son expuestos a ingentes cantidades de texto (del orden de petabytes) mediante grandes repositorios como Common Crawl. Al entrar en contacto con todo éste texto, los modelos aprenden a identificar toda clase de patrones en el lenguaje, lo cual les permite generar texto que parece escrito por un ser humano.
Acotando la definición de la investigación cualitativa
Pese a la enorme relevancia de todas éstas técnicas, no tienen encaje dentro de la investigación cualitativa, sino que se encuadran dentro de la investigación cuantitativa.
Podemos darnos cuenta entonces de que lo que caracteriza a la investigación cualitativa no puede ser únicamente la naturaleza de las fuentes de información con las que trabaja, sino que es necesario añadir un matiz adicional: el análisis de los datos será realizado por nosotros mismos, de manera interpretativa.
Es decir, no vamos a delegar la tarea del procesamiento de los datos en ninguno de éstos modelos, de manera tal que sea una máquina la que realice el análisis, sino que nos ocuparemos nosotros revisando el material.
Para ello, nos podemos servir de soportes externos, como notas o diagramas que nos ayuden a sacar nuestras conclusiones, pero en cualquier caso el análisis como tal ocurrirá dentro de nuestras cabezas.
La investigación cualitativa consiste en el análisis de información no numérica realizado de manera interpretativa por el propio investigador
Otra manera de verlo es que la investigación cualitativa se centra en las cualidades (características) de las cosas, y la cuantitativa en la cantidad o la medida en que están presentes.
En lo que se refiere a la relación entre la investigación cuantitativa y la cualitativa, ambas no son incompatibles, sino complementarias: funcionan mejor cuando se aplican juntas.
Podemos realizar un estudio en el que evaluamos el impacto de un fármaco sobre determinados marcadores biológicos medidos mediante analíticas de sangre por ejemplo (componente cuantitativo). Al mismo tiempo, en éste estudio podemos organizar entrevistas con los participantes para preguntarles por posibles efectos adversos o malestar que puedan estar experimentando como consecuencia del nuevo tratamiento (componente cualitativo).
En términos generales, la investigación cuantitativa es útil para obtener información de patrones generales (es nomotética), mientras que la investigación cualitatitva nos aporta más detalles sobre personas o situaciones concretas (idiográfica).
