viernes, 8 de octubre de 2010

La triangulación, una técnica de investigación

La triangulación es una técnica en donde se usan  3 o más perspectivas o diferentes observadores, o varias fuentes de datos, los cuales pueden ser  cualitativos/cuantitativos distintos. Tres al menos, es una garantía de fiabilidad o robustez y asimismo sirve para reducir las replicaciones y también suprimir la incertidumbre de un solo método.

De los métodos de investigación la triangulación  es  una técnica  que permite validar los resultados  obtenidos durante el trabajo de campo. Su fundamento  radica en que cuando una hipótesis sobrevive a la confrontación de distintas metodologías tiene un alto grado de validez que si proviniera de una sola de ellas.

La utilización de encuestas genera sesgos metodológicos, pues los datos obtenidos están limitados a las preguntas  cerradas que se han formulado y a las categorías de las respuestas propuestas. Aquí la triangulación es muy útil pues los  métodos de interpretación pueden ser triangulados con otros métodos en una  interpretación plausible (Paúl, 1996); también es usada en los sesgos producidos resultado de una muestra no representativa  de un universo poblacional, también cuando  los resultados varían sustancialmente  en función del género, trayectoria o  formación de los investigadores.

Una de las prioridades de  la triangulación  como estrategia de investigación  es aumentar la validez de los resultados y mitigar los problemas de sesgo (Blaikie, 1996) Desde esta perspectiva  puede considerarse  que  una primera manifestación  de la misma son las escalas de medida como referencias más validas y fiables que los indicadores simples. Un buen ejemplo de ello  es la escala de Lickert. De este modo,  de la misma manera  que se anteponen las medidas de escala  los indicadores simples, son preferibles varios enfoques metodológicos  que uno sólo.

En las ciencias sociales la triangulación se ha extendido  como un concepto  que permite dar mayor fiabilidad a los resultados finales, en consecuencia cuanto mayor sea la variedad de las metodologías, datos e investigadores empleados en el análisis de un problema especifico, mayor será  la fiabilidad de los resultados. Según Oppermann, (2000, p.88) “el prefijo tri  de triangulación no hace referencia literal a la utilización de tres tipos de medida, sino a la pluralidad de enfoques e instrumentos de investigación”.

Uno de los  autores que mayor atención ha prestado al fenómeno de la triangulación es Denzin (1970), para él  la triangulación puede ser de datos, de investigadores, teorías, de métodos o múltiple.

La triangulación de datos supone  el empleo de distintas estrategias  de datos, su objetivo es verificar  las tendencias detectadas en un determinado grupo de observaciones.; la confrontación de los datos puede estar basada en  criterios espacio temporales y niveles de análisis.

 Así  la triangulación de datos en el tiempo  implica validar una proposición teórica relativa a un fenómeno en distintos momentos. Los datos pueden ser longitudinales o transversales.

La triangulación  de datos en el espacio  recurre a poblaciones  heterogéneas  para incrementar  la variedad de las observaciones. De esta manera se evitan dificultades como el sesgo de las unidades de análisis.

Existen distintos niveles de triangulación de datos. Cabe hablar de un nivel de análisis agregado, un nivel interactivo y un nivel colectivo. En el análisis agregado se recopilan las características de un fenómeno sin tener en cuenta los vínculos sociales. No se establecen relaciones en lo observado. Resulta evidente que en muchas ocasiones las propiedades organizativas no pueden deducirse de la mera acumulación de propiedades individuales. De ahí la necesidad de realizar un análisis interactivo. En este tipo de análisis la unidad de observación, más que la persona o grupo, es la interacción. Se tienen en cuenta las redes existentes entre individuos y grupos.

Por último, en el análisis colectivo se lleva a cabo un estudio estructural-funcional. La unidad de observación es el grupo. Dentro del análisis colectivo se distingue entre el análisis ecológico, institucional, cultural y de unidades sociales. En el análisis ecológico se buscan explicaciones espaciales para un determinado fenómeno. El análisis institucional, por su parte, compara las relaciones dentro de las instituciones políticas, económicas y legales de la sociedad. El análisis cultural presta atención a las normas, valores, prácticas e ideologías. Finalmente, hay que mencionar el análisis mediante indicadores referidos a las unidades sociales.

Desde un punto de vista general puede decirse que la triangulación de fuentes de datos permite utilizar el mismo método para obtener la máxima ventaja teórica. Al verificar una determinada teoría de distintas formas, se reduce el sesgo de los investigadores y se facilita el descubrimiento de hipótesis alternativas.

La triangulación de investigadores consiste en el empleo de una pluralidad de observadores frente a la técnica convencional de un observador singular. Este tipo de triangulación incrementa la calidad y la validez de los datos al eliminar el sesgo de un único investigador.
Así por ejemplo, si dos investigadores realizan la misma observación sin consultarse, se incrementa el nivel de confianza de la información. En el supuesto de que un investigador corrobore indudablemente una observación que acaba de conocer de otro, se incrementa también la fiabilidad de la técnica.

Lógicamente, cuando los datos recogidos por distintos investigadores son significativamente diferentes, hay sesgos que deben ser analizados.

La proliferación de equipos multidisciplinares de investigación en ciencias sociales es una manifestación clara de la triangulación de investigadores. Este tipo de equipos permite incrementar el repertorio de metodologías disponibles en la medida en que se unen observadores con conocimientos distintos procedentes de diversas disciplinas. Las visiones teóricas diferentes y las experiencias prácticas combinadas enriquecen el diseño del estudio, el análisis y el desarrollo de las interpretaciones (Morse y Chung, 2003). Sin embargo,  la investigación multidisciplinar puede resultar muy costosa y difícil de organizar.

En una interpretación extensiva Oppermann (2000) considera que la variación de las circunstancias físicas y sociales que rodean al punto de observación puede ser clasificada también dentro de esta categoría de triangulación.

El tercer tipo de triangulación es la triangulación de teorías, que Denzin (1970) define como el uso de distintas perspectivas teóricas para analizar un mismo grupo de datos. La triangulación teórica está orientada al contraste de hipótesis causales rivales (Smith, 1975). Es evidente que confrontar distintas teorías en un mismo grupo de datos permite una crítica eficiente coherente con el método científico.

Un aspecto importante es cómo se lleva a la práctica la triangulación de teorías. Este proceso puede ser representado a través de distintas fases. Cada una de estas fases se describe a continuación:
·         En primer lugar, han de listarse todas las proposiciones teóricas en un área determinada.
·         Para cada una de las proposiciones teóricas debe elaborarse una lista de interpretaciones.
·         Es preciso determinar qué relaciones empíricas supuestas existen realmente.
·         Posteriormente se desprecian las proposiciones e interpretaciones que no resisten el contraste empírico.
·         Se seleccionan las mejores interpretaciones.
·         A continuación, deben enumerarse las proposiciones contrastadas.
·         Por último, se procede a la reformulación de teorías.

La triangulación teórica presenta ventajas indudables. Así por ejemplo, confirma o niega un mayor número de proposiciones teóricas. Obviamente, tiene en cuenta también un elenco más amplio de interpretaciones. Es importante destacar que este tipo de triangulación contempla proposiciones que contradicen los sistemas teóricos imperantes. De esta manera las explicaciones alternativas son tenidas en cuenta desde el inicio.

La modalidad de validación empleada más frecuentemente es la triangulación de métodos. De ahí que se haga referencia a la misma como el "arquetipo de triangulación".

Su fundamento radica en la idea de que los métodos son instrumentos para investigar un problema y facilitar su entendimiento.

Las técnicas cuantitativas y cualitativas son en consecuencia complementarias (Jick, 1999), y la habilidad de combinarlas permite aprovechar los puntos fuertes de cada una de ellas y cruzar datos. Un ejemplo de triangulación metodológica puede venir dado por la utilización de la técnica de la encuesta y la observación participante en una investigación.

De acuerdo con Paul (1996), la triangulación entre métodos ofrece la oportunidad de mejorar el diagnóstico organizativo sintetizando los resultados derivados de la utilización de múltiples métodos científicos en una interpretación válida y coherente.

Dentro de esta categoría es posible distinguir entre la triangulación intramétodos y la triangulación intermétodos. En la triangulación intramétodos el investigador utiliza múltiples variedades de un mismo método dado para recopilar e interpretar datos. Está dirigida a verificar la consistencia interna y la fiabilidad. Un ejemplo de la misma sería el test-retest.

La triangulación intermétodos mide el grado de validez externa de los datos. Trata de comprobar por lo tanto que los resultados no son consecuencia de la utilización de un método particular. Para ello estudia un fenómeno mediante el empleo de métodos cuantitativos y cualitativos.

De acuerdo con Morse y Chung (2003) la utilización de múltiples métodos permite desarrollar un programa de investigación sistemático. Cada uno de los métodos debe generar un estudio completo en sí mismo. A su vez, debe indicar la naturaleza y dirección del siguiente. Los resultados obtenidos serán validados y extendidos en cada aplicación alumbrando un entendimiento global del objeto de estudio.

La triangulación intermétodos puede ser simultánea o secuencial. En la triangulación intermétodos simultánea, como su propio nombre indica, se utilizan métodos cualitativos y cuantitativos al mismo tiempo. La interacción entre métodos es por lo tanto limitada.

Por el contrario, en la triangulación intermétodos secuencial los resultados de un método son esenciales para poner en marcha el siguiente. De esta forma, se introduce cierto orden en las cuestiones que están siendo analizadas (Olsen, 2004). La dirección teórica de la secuencia de triangulación puede ser deductiva o inductiva.
En el primero de los casos, un método cuantitativo precederá a la utilización de un método cualitativo (Quan a Qual). En el segundo, la metodología cualitativa será la que oriente el desarrollo de la investigación cuantitativa (Qual a Quan).

Cuando la dirección teórica de la investigación es deductiva, es decir cuando se concede precedencia y prioridad a la utilización de un método cuantitativo frente a uno cualitativo, es conveniente que los investigadores reúnan los requisitos necesarios para manejar ambos tipos de técnicas. Hay que tener en cuenta que desde las primeras etapas de la investigación deberán contemplarse también aspectos cualitativos, ya que las variables de los estudios cuantitativos no son "causas reales" de los fenómenos y pueden llevar a una simplificación de la realidad (Olsen, 2004).

En la triangulación de orientación inductiva datos y categorías cualitativas se incluyen como categorías nominales en técnicas de investigación cuantitativas como la encuesta. Un ejemplo de ello son los estudios piloto que se utilizan para la elaboración de cuestionarios.

Tampoco puede olvidarse que las revisiones de la literatura o estados del arte constituyen una técnica de investigación cualitativa que establece los fundamentos conceptuales y de significado de cualquier estudio cuantitativo.

La última categoría de triangulación es la triangulación múltiple. Puede ser definida como la combinación de múltiples métodos, tipos de datos, investigadores y teorías en una misma investigación (Denzin, 1970).

Algunos autores como Blaikie (1996) consideran que únicamente la triangulación de datos e investigadores responden al concepto de triangulación en su sentido originario. Sólo en estos casos las distintas medidas son de la misma naturaleza y están basadas en la misma ontología y epistemología.

Los "escépticos" de la triangulación tal y como fue propuesta por Denzin (1970) sostienen que la triangulación teórica y metodológica no reducen necesariamente los sesgos ni incrementan la validez.

En su opinión los enfoques multi-teóricos y pluri-metodológicos proporcionan más información, pero no garantizan la mayor precisión de la misma. Consideran necesario, por lo tanto, definir combinaciones apropiadas e inapropiadas de métodos y fuentes de datos de acuerdo con los presupuestos ontológicos y epistemológicos de la investigación.

El principal objetivo de todo proceso de triangulación es incrementar la validez de los resultados de una investigación mediante la depuración de las deficiencias intrínsecas de un solo método de recogida de datos y el control del sesgo personal de los investigadores. De este modo puede decirse que cuanto mayor es el grado de triangulación, mayor es la fiabilidad de las conclusiones alcanzadas (Denzin, 1970).

Se trata en definitiva de evitar que los resultados de la investigación se conviertan en un "artefacto metodológico". Para ello se utilizan medidas múltiples e independientes que no tienen los mismos sesgos y debilidades. De esta manera, las debilidades de un método de investigación son compensadas con las fortalezas de otro. Paúl (1996) destaca en este sentido que una triangulación efectiva requiere un conocimiento previo de los puntos fuertes y débiles de cada uno de los métodos de investigación empleados.

Desde esta perspectiva, las ventajas de la triangulación como estrategia de investigación son fácilmente apreciables:

Mayor validez en los resultados, creatividad, flexibilidad, productividad en el análisis y recolección de datos, sensibilidad a los grados de variación no  perceptibles con un solo método, descubrimiento de fenómenos atípicos, innovación de marcos conceptuales, síntesis de teorías, cercanía del investigador al objeto de estudio, enfoque holístico , multidisciplinariedad.

No puede obviarse también que la utilización de la triangulación requiere creatividad, ingenio en la recopilación de datos e interpretaciones profundas. En este sentido, pueden apuntarse algunos de los riesgos que aparecen estrechamente ligados a esta técnica de validación:

Acumulación de gran cantidad de datos sin análisis exhaustivo; dificultad de organización de los materiales en un marco coherente.; no existen explicaciones claras de la  utilización de la técnica;  control de sesgos; complejidad derivada de la multidimensionalidad de las unidades observadas; ausencias de directrices para determinar la convergencia de resultados; dificultad de replicas; costos;  y el enfoque global que orienta los resultados de la teorización.

La triangulación no mezcla aseveraciones de dos paradigmas, realidades estáticas y dinámicas, perspectivas objetivas y subjetivas o aproximaciones inductivas y deductivas. Tampoco pretende aunar visiones integrales y particulares, datos numéricos y textuales, o consideraciones de causalidad e incausalidad. La mezcla de datos no ocurre durante la etapa de análisis, sino en los resultados.

El investigador debe detectar una tendencia lógica en la mezcla de los resultados ya que la validez de la triangulación descansa en la capacidad de organizar los materiales en un marco coherente.

Desde este punto de vista, parece claro que la divergencia es una oportunidad para enriquecer las conclusiones alcanzadas. Obviamente, los datos obtenidos en la investigación deben ser valorados con el mismo criterio. En el caso de que mediciones distintas ofrezcan resultados distintos, el investigador debe reconciliar las diferencias. No obstante, con independencia de que haya divergencia o no, la compilación de datos es útil de por sí. Y esto se explica porque si hay divergencia crece la fiabilidad de los resultados. Y si no la hay surgen nuevas explicaciones.

Paúl (1996) ha apuntado en este sentido que la divergencia de los resultados derivados de la utilización de múltiples métodos ofrece oportunidades únicas para entender la realidad organizativa. El investigador tendrá que situarse en un nivel de análisis más profundo pudiendo descubrir dinámicas no percibidas hasta entonces. De este modo, podrá proponer interpretaciones más complejas del fenómeno organizativo.

Una cuestión esencial estriba en el número y tipo de métodos que deben ser empleados para cumplir el requisito de variedad que precisa la triangulación. A este respecto, conviene tener en cuenta que incrementar el número y variedad de los métodos implica también aumentar el tiempo y los recursos invertidos en la realización del diagnóstico organizativo.

Morse y Chung (2003) consideran que en la medida en que la triangulación conduce a una visión más global puede dar lugar a un sesgo hacia la generalización excesiva. De hecho, los resultados obtenidos tratan de organizarse en una teoría útil que estará orientada a su explicación y difusión en publicaciones académicas. Esto puede disminuir la importancia de la aplicación práctica de los hallazgos de la investigación.

En cualquier caso, la triangulación, como estrategia de investigación en ciencias sociales, es algo más que un proceso de validación convergente. Supone un continuum que recoge una visión holística del objeto de estudio. No esta orientada meramente a la validación, sino que persigue un ensanchamiento de los límites de la comprensión de la realidad estudiada. Genera en consecuencia una "dialéctica de aprendizaje" (Olsen, 2004).

En su grado mínimo la triangulación puede llevar a desestimar interpretaciones rivales derivadas de la utilización aislada de un único método de investigación. En su máxima expresión conduce a una visión global e integradora del fenómeno organizativo estudiado.

Es cierto que incrementar los enfoques de investigación es sólo una solución parcial para lograr un análisis holístico (Morse y Chung, 2003). Sin embargo, la triangulación simultánea o secuencial de métodos cualitativos y cuantitativos permite ofrecer una visión más equilibrada.

La triangulación, en consecuencia, incrementa las garantías de que la investigación sea holística y multidisciplinar. Esta multidisciplinariedad deriva la generación de "meta-interpretaciones" que prestan atención a los aspectos políticos, sociales y económicos de un fenómeno (Olsen, 2004).

Desde esta perspectiva, hay que considerar que la triangulación, es por encima de todo, un proceso de ampliación y verificación de los resultados. En su desarrollo se tratan de identificar y corregir las limitaciones metodológicas, los sesgos de los datos y de los investigadores. No es por lo tanto de un mero puente entre los métodos cuantitativos y cualitativos, sino un principio inspirador de la investigación orientado invariablemente hacia el progreso científico (Oppermann, 2000).

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