La etnografía como método de investigación

Reseña critica

Métodos científicos y procesos de investigación en las ciencias sociales IV

La etnografía como método de investigación

Por: Martyn Hammersley y  Paul Atkinson

Mediante la lectura crítica y comprensiva encontramos varios métodos y técnicas etnográficas  que están disponibles para las investigaciones sociales, la etnografía abarca flexibilidad en la investigación. Los autores estudian dos lógicas fundamentales en la investigación social: Positivismo y el naturalismo.

Por lo tanto, el positivismo se centra en identificar el proceso por el que pasa la investigación científica, al contrario del naturalismo que se encarga de descubrir hechos que desarrollar teorías, realmente ninguna de las dos lógicas mencionadas cuentan con una estructura adecuada para la investigación científica que se busca realizar.

Los autores de la investigación declaran a la etnografía como técnica y explican cómo realizar una indagación etnográfica no obstante existe muy poca información del tema lo cual se debe a que se supone que una indagación de carecer etnográfico no necesita ni requiere de preparación especial o conocimientos previos a la temática.

Toda investigación cuenta y debe cumplir con una estructura lógica, en la cual se debe definir la problemática, contextualizar el problema, justificarlo, es el punto de partida de  la investigación en curso. Las investigaciones de carácter etnográfico se centran en desarrollar teorías a partir de los datos que se recopilan  en la investigación de campo.

En base a lo planteado, el objetivo de la fase anterior al trabajo de campo y la de los primeros intentos por conseguir información, es básicamente cambiar los problemas preliminares en un cuerpo de cuestiones a partir del cual se puedan extraer respuestas teóricas. Sin embargo se debería reconocer que en este proceso los problemas originales pueden ser transformados o incluso completamente abandonados a favor de otros, dichas transformaciones puede obedecer a diferentes causas; una de ellas puede ser el hallar que la formulación original del problema está basada en suposiciones equivocadas, o al llegar a concluir que, dado el estado del conocimiento existente de un problema determinado, este resulta completamente irresoluble.

¿Cómo analizar datos cualitativos?

Por: Lissette Fernández Núñez

Una de las características de la investigación cualitativa es la paradoja de que aun cuando frecuentemente se estudia a escasas personas, la proporción de información obtenida es bastante grande. Hay multiplicidad de fuentes y maneras de datos. Hay información que nace de visualizaciones estructuradas y no estructuradas.

Por su parte las entrevistas, ya sean abiertas, estructuradas o etnográficas, y además de medidas menos intrusivas, como documentos diarios o especiales, registros o cotidianos. En ciertos estudios puede haber información perteneciente de formularios y encuestas, cintas y vídeos, o datos provenientes de pruebas de diferentes tipos.

Generalmente la mayor parte de investigaciones generan una buena cantidad de hojas escritas, transcripciones de entrevistas, de grupos de discusiones, de observaciones, entre otras fuentes.

Otra de las características de la investigación cualitativa es que trabaja con palabras y no números y las palabras ocupan más espacio que los números.

La información crece geográficamente, y mucho más en las primeras fases de un estudio todo parece ser muy importante. Es por ello que es importante saber que es lo más relevante para que no todo parezca serlo.

En algunos casos es probable que nunca se tenga tiempo para ordenar y condensar, mucho menos analizar y transcribir todo el material recolectado esto se debe al tiempo que tomaría. Es por ello que el marco conceptual y las interrogantes de investigación son la mejor defensa contra la sobrecarga de información.

La recolección de datos es un proceso selectivo, en donde inevitablemente no logramos abarcar todo aunque queramos hacerlo.

Es imprescindible acotar que las investigaciones cualitativas requieren mucho tiempo. Un ejemplo es que se necesitan de dos a cinco veces más tiempo para procesar y ordenar los datos, que el tiempo que se toma  necesita para recolectarlos.

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