Una de las primeros decisiones que hemos de tomar es: ¿Cuáles
son los límites de la población en que el investigador está
interesado y dentro de los cuales sus resultados se mantendrán válidos?
Incluso en el estudio de un caso o individuo esta cuestión seguirá
siendo pertinente.
Cuando definimos al individuo o grupo que ha de ser estudiado, distintos
investigadores han aplicado un conjunto de principios, algunos de los cuales
se listan más adelante.
En su estudio sobre la posición de los artistas fotógrafos
en Finlandia en el cambio de la década de los 80 a la de los 90
(University of Art and Design 1993), Sari Karttunen trabajó con
éxito con la definición de un artista y la cuestión
de cómo el conjunto de artistas debía ser delimitado. Los
artistas fotógrafos en Finlandia eran menos de 200 en ese
momento, lo que hacía posible para la investigadora incluirlos
a todos en su estudio. El problema era que de este conjunto no ha sido
hecha una relación en ninguna parte.
Karttunen (p.45) pensó en varios criterios distintos con los
que la gente había sido clasificada como artistas en estudios precedentes.
De acuerdo con los estudios, un artista es una persona
El problema con un jurado es que los renovadores del arte que serán muy apreciados por las generaciones veniderasr no están necesariamente situados en una posición elevada en su propio tiempo. Otro problema concierne a la formación del jurado: también aquí precisamos el mismo tipo de criterios necesarios para la definición de los artistas.
En todo caso, todos los métodos listados por Karttunen cumplen el requerimiento de ser razonablemente objetivos, es decir, independientes del juicio del investigador. Este tipo de objetividad contribuye a la credibilidad de los resultados.
Una vez que hemos delimitado la población-objetivo de individuos, ejemplares o casos en que estamos interesados, sigue quedando otra cuestión: debemos estudiar la población-objetivo completa o seleccionaremos sólo una parte de ella.
El fin más común en investigación empírica
es reunir información sobre el objeto de estudio. Solemos llamar
teoría
a
todo el conocimiento que se ha acumulado a través de muchos proyectos
de investigación. El diagrama de la derecha ilustra la idea de reunir
datos o información sobre un objeto de estudio que reside en el
mundo empírico. En el tipo de estudio que se ilustra, los datos
simplemente son recolectados, procesados, y entonces añadidos a
la estructura colectiva de todas las teorías; no son usados para
hacer mejoras al objeto o su entorno. De hecho, muchos científicos
piensan que es el único modo aceptable de hacer investigación:
el científico debe por todos los medios evitar "perturbar" al objeto,
ya que ello cambiaría necesariamente la información reunida,
haciéndola "no natural" o "atípica". Este estilo de investigación
se llama en ocasiones investigación básica.
En arteología, la ciencia de los artefactos, un punto de partida
más habitual para un proyecto se ilustra en el diagrama de la izquierda.
El objetivo primero en este tipo de investigación es eliminar un
problema práctico o alcanzar algún otro resultado pragmático.
El producto final del proyecto de investigación será aplicado
en la práctica, con frecuencia para mejorar o beneficiar al mismo
objeto que estaba siendo estudiado. Como resultado secundario, el proyecto
de investigación puede también aumentar las teorías
científicas existentes. A este estilo de investigación a
veces se le ha dado el más bien poco afortunado nombre de "investigación
aplicada".
Miremos un poco más de cerca a la naturaleza
de la información que un proyecto de investigación se esfuerza
por alcanzar. Algunos investigadores piensan que los resultados de la ciencia
deben ser explícitos, claros, confirmados,
precisos y exactos. Si los resultados de un proyecto de investigación
carecen de estas cualidades, difícilmente pueden constituir ciencia.
No obstante, en una inspección más detenida resulta que las
cualidades arriba mencionadas son alcanzables sólo en algunas áreas
de investigación, y restringir nuestros estudios tan sólo
a aquellas áreas significaría negarnos a nosotros mismos
muchos de los beneficios de la investigación.
Particularmente cuando estamos hablando sobre la investigación
y desarrollo de artefactos debemos tener en cuenta que los artefactos
se hacen sobre la base de conocimiento no solamente explícito y
exacto, sino también sobre la del conocimiento
tácito. Este conocimiento podría también llamarse
pericia [know how], competencia, dominio, o habilidad, y
lo que es típico de él es que lo usamos sin hacerlo explícito.
El investigador puede intentar reunir y clarificar el conocimiento tácito
del artesano, pero nunca es posible poner todo ese conocimiento en palabras,
y el investigador ha de aceptar este hecho.
Otro ángulo útil a la hora de
contemplar los proyectos de investigación es el arte lógico
del conocimiento resultante. En los informes de investigación, la
variedad más usual de conocimiento es una descripción
del objeto.
El propósito de la descripción suele ser el responder
a la pregunta qué, en un modo tan conciso como sea posible
e incluyendo sólo los atributos pertinentes, cualesquiera
que puedan ser en cada proyecto.
Presentando por el momento un panorama general del estudio de casos
singulares, podemos manifestar que el investigador suele estar más
interesado en atributos o patrones que son genéricos o que
son comunes a todos o la mayor parte de los objetos; en otras palabras:
que no varían de objeto a objeto. Tales patrones en el material
estudiado son a veces llamados invariantes, y principalmente son
de dos tipos:
Las explicaciones científicas, o que especifican
las razones para los cambios, son principalmente de dos tipos. Una alternativa
es extraer la explicación a partir del futuro. Esto
es común cuando se están explicando los actos de la gente
y de los animales: las intenciones suelen ser explicaciones válidas.
Por ejemplo, la Torre Eiffel fue construida para servir como símbolo
de la Exposición de París. Este tipo también es llamado
explicación de motivo, explicación teleológica
o finalista. .
Los biólogos a veces usan una analogía para la explicación
intencional: en lugar de la intención, muestran la función
que la actividad cumple en la vida del grupo o de la especie. Por ejemplo,
un pájaro canta para indicar cuál es su territorio y mantener
alejados a los rivales.
La naturaleza inanimada no puede pensar en términos
de futuro. Por ello, las explicaciones para los acontecimientos tienen
que ser buscados en el pasado: ¿cuáles son las razones
que causaron el presente estado de cosas?. Este tipo alternativo de explicación
es llamado causal.
Un ejemplo de una explicación causal es: "el puente se derrumbó
por causa del fuerte viento y porque el diseño era defectuoso".
A una explicación causal, para que sea verosímil, se le pide que cumpla cuatro requisitos:
ay
una diferencia en el estilo de explicación usado en las ciencias
humanísticas
y el predominante en las naturales (o tecnológicas).
Hay también una serie de diferencias más, junto al hecho
obvio de que el objeto de los estudios humanísticos es la gente,
y que el de las ciencias naturales son los animales y objetos inanimados.
De hecho, los paradigmas de las ciencias humanísticas y naturales
son tan diferentes que podríamos hablar de dos
culturas de investigación.
Sin embargo, la división es de lamentar desde el punto de vista
del investigador de artefactos, que normalmente opera a la vez con objetos
inanimados y con la gente que usa los objetos. Bastantes veces, esta doble
vertiente del objeto fuerza al investigador a inventar combinaciones no
convencionales de métodos para poder cumplir con los objetivos del
proyecto.
Todo el conocimiento
teórico que tenemos concerniente a los objetos empíricos
compone un cuadro más o menos completo del mundo empírico.
En el diagrama de la derecha, vemos un pequeño fragmento del mundo
empírico, y la parte correspondiente de los conceptos teóricos
asociados. Todos los conceptos teóricos juntos constituyen, a los
efectos, otro "mundo", un mundo de teorías y conceptos. La idea
de teoría como una imagen de la empiria es llamada realismo científico,
u objetivismo. Los investigadores trabajan simultáneamente
en estos dos mundos.
El modo arriba descrito de mirar a los dos mundos es también natural para un diseñador. El diseñador comienza su trabajo en el mundo de los conceptos y primero produce planes conceptuales y proyectos para nuevos productos. El diseñador no está interesado en producir teoría; en lugar de ello, suele usar el conocimiento teórico, por ejemplo, respecto a lo que se requiere de los productos: su función, durabilidad, etc. Cuando el investigador ahora prepara este conocimiento teórico y selecciona un modelo adecuado para su presentación, debe pensar en el futuro uso de sus hallazgos: ¿qué tipo de modelo se aplica más fácilmente a los problemas de diseño?
Los tipos de modelos más usuales pueden usarse para describir un objeto de estudio se tratan más adelante, pero antes de ello, debemos hacer notar que cuando se hacen modelos hay objetivos que de alguna manera contrastan:
Si el modelo se
ha compuesto con conceptos de un modo analítico, entonces las definiciones
reales de los conceptos de la teoría, que son reglas usadas para
medir o verificar empíricamente al menos algunos pocos de los conceptos
del modelo, sirven como puentes entre la teoría y el mundo empírico.
Con ayuda de las reglas (linea discontinua en la imagen de la izquierda),
se hace trabajar en la realidad a los modelos y la teoría; esta
es la razón por la cual las definiciones reales son también
llamadas operativas. En este método de comprobación,
la estructura del modelo no es comparada con el mundo empírico;
en lugar de ello, el modelo es considerado correcto si los conceptos
se comportan de acuerdo con el modelo en la comprobación empírica.
En los modelos holísticos, los distintos atributos de los objetos no están en una posición central ni tampoco son siempre definidos muy específicamente; así, la veracidad de los modelos holísticos con frecuencia no puede ser estimada con ayuda de estos atributos. La veracidad de un modelo holístico ha de ser estimada como un todo, con todas sus estructuras y conceptos, del mismo modo que una obra de arte completa o un diseño arquitectónico acabado son examinados y criticados en una exposición..
Cuando está construyendo la imagen teórica del objeto
de estudio, el investigador no debe añadir rasgo alguno que
no esté presente en el objeto. Sin embargo, es perfectamente permisible
dejar
fuera algunos rasgos que el investigador juzga no esenciales o carentes
de interés. Por otra parte, el investigador tiene completa libertad
para seleccionar el lenguaje de modelización
de modo que se muestren bien los rasgos esenciales.
No debiéramos, sin embargo, exagerar la claridad y definición
de nuestro modelo hasta un grado en que exceda la exactitud real de los
registros empíricos de los hechos. Esto ocurre fácilmente
cuando se usa el tipo matemático de modelo. Con frecuencia el mejor
método es construir deliberadamente un modelo difuso en que
el grado de falta de nitidez indique el error
aleatorio real de las mediciones. Otros ejemplos.
Entre los lenguajes de modelos científicos se incluyen,
La idea de un modelo icónico es antigua, y es el método estándar de presentación en artes pictóricas y también en el diseño de artefactos. Por ello suele ser también una buena elección en la investigación de artefactos. Básicamente, todas las imágenes son modelos icónicos.
Hoy tenemos
excelentes instrumentos, como cámaras fotográficas y de video,
para facilitar la tarea de registrar imágenes. Sin embargo, las
fotografías y grabaciones hechas con estas máquinas con frecuencia
incluyen una gran cantidad de detalle, ocultando así los rasgos
generales
de
los objetos, más interesantes desde un punto de vista teórico
(en otras palabras, aquellos rasgos que varios o todos los objetos tienen
en común). Por tanto, en proyectos de investigación, se suele
preferir el método del dibujo. Su ventaja es que será
facil omitir la variación perturbadora entre los objetos.
En algunos campos
de investigación hay métodos estándar para representar
los hallazgos. Por ejemplo, en arqueología
es habitual combinar la vista exterior e interior y la sección de
la vasija aparecida en la excavación, como en la imagen de la izquierda.
Auguste Choisy desarrolló para su libro de historia de la arquitectura
otro ingenioso estilo de dibujo mostrado a la derecha que muestra simultáneamente,
el plano, la sección, la fachada y el interior de un edificio.
Cuando se selecciona el método de presentación para aquellos objetos que en el presente se están diseñando y fabricando, una posibilidad es adoptar los métodos de dibujo de los diseñadores. Esto comprende vistas y secciones desde una o más direcciones dibujadas a escala. Sin embargo, tales métodos están diseñados para la manufactura de objetos. Para los propósitos de la investigación puede ser más gratificante desarrollar un método de representación que ponga el énfasis exactamente en aquellos rasgos de los objetos que son interesantes. Esto puede lograrse, por ejemplo, por un dibujo en tinta en perspectiva donde los detalles no esenciales simplemente se omiten.
Una ventaja del
método de dibujo a mano es que si algo no se conoce exactamente
puede ser dársele una presentación adecuadamente borrosa,
sin dar una idea errónea de precisión. Un ejemplo se ve en
la imagen (arriba) de la vasija antigua: el perfil del asa que falta no
se conoce y en la imagen se representa con líneas punteadas.
Otro ejemplo de un modelo icónico borroso puede verse a la izquierda.
Representa los resultado de una encuesta hecha en Boston. A un grupo de
habitantes se le pidió dibujar los distritos funcionales de su ciudad
en un mapa.
Cuando los esbozos recibidos se estudiaron, se encontró a todos
diferentes. Para realzar lo que era común en todos los esbozos,
el investigador decidió copiarlos todos en una sola hoja de papel.
En el modelo borroso resultante podemos discernir aquellos rasgos en que
los respondientes estuvieron de acuerdo, pero también las variaciones
individuales en torno a aquéllos rasgos. (De: Steinitz, Journal
of the American Institute of Planners, Julio 1968.)
El investigador con frecuencia continúa su estudio transformando
el modelo borroso en uno exacto, véase un ejemplo.
Los modelos
icónicos borrosos son instrumentos habituales en el trabajo de los
diseñadores; durante el proceso de diseño la falta de precisión
desaparece gradualmente.
Aquí a la derecha tenemos un ejemplo de un boceto en que la
forma exacta del diseño no está clara todavía. (De
"Keittiö
vanhuksen kokemana", por Sirkka-Liisa Keiski, UIAH, 1996, p.136; el
proyecto desembocó al final en un nuevo tipo de
cocina.)
| Depredadores | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| caninos | felinos | |||||
| Perros | Osos | Martas | Civetas | Hienas | Hienas hormigueras | Gatos |
(a
la derecha).
Sin embargo, si un caso o un individuo pertenece a más de una clase, podría se una presentación mejor un diagrama de Venn (a la izquierda).
El investigador
debe plantearse si el tamaño de los símbolos que describen
los elementos debiera conllevar alguna significación: por ejemplo,
¿denota una caja grande en la imagen que la clase es numerosa?
Corresponde al investigador proporcionar al lector instrucciones sobre
cómo leer el diagrama, es decir, una explicación del simbolismo
en la presentación.
¿Cómo
colocar
los elementos de un modelo topológico?
No sólo puede
asignarse un significado a la ubicación relativa de los elementos,
sino también a las líneas que conectan los elementos:
su anchura, color, etc. También pueden usarse las lineas rotas o
punteadas, flechas o vectores. Tales opciones permiten la presentación
simultánea de varios tipos diferentes de relaciones entre los elementos
del modelo. Por ejemplo, el plano de arriba de los movimientos de una persona
en una casa puede ampliarse añadiendo la dirección
del movimiento. (véase figura de la izquierda). Añadiendo
los símbolos apropiados podemos presentar procesos complejos
o cadenas de acontecimientos, por ejemplo el progreso del trabajo o la
circulación de información. Véanse ejemplos de
un
proceso de producción; y de un proyecto
de investigación. Además se suelen presentar topológicamente,
con ayuda de flechas las influencias y las relaciones causales Ejemplos.
Un problema común en los modelos científicos es que la
abundancia de detalles hace al modelo demasiado amplio y difícil
de aprehender. Un remedio a este problema es la presentación en
hipermedia,
a la cual se adecuan bien los modelos topológicos. El modelo básico
incluye las estructuras generales más importantes y cierto número
de vínculos a los textos detallados y otros materiales que se sitúan
en ficheros separados. Se pueden ver ejemplos de dichas estructuras de
múltiples capas en Concept
Maps as Hypermedia Components, de Brian R. Gaines y Mildred L. G. Shaw,
de la Universidad de Calgary.
| El sujeto se movió desde | - la cocina | - la sala de estar | - el cuarto de baño | - el vestíbulo |
|---|---|---|---|---|
| a la cocina: | 8 veces | 9 veces | 6 veces | |
| a la sala de estar: | 7 veces | 5 veces | 5 veces | |
| al cuarto de baño: | 10 veces | 5 veces | 2 veces | |
| al vestíbulo: | 7 veces | 4 veces | 2 veces |
Los modelos matemáticos son en su mayor parte exactos.
Un modelo puede también hacerse deliberadamente aproximativo
o "difuso" para reflejar la precisión factual de las mediciones.
Aritméticamente, la precisión -o la carencia de la misma-
puede expresarse mediante los conceptos del error
de medición y variación.
Para modelos
geométricos un método de indicar el grado de precisión
es dibujar las curvas como conjuntos de curvas o en lineas anchas. Le Corbusier
expresó de este modo las proporciones arquitectónicas encontradas
en el Palazzo di Campidoglio, el Capitolio de Roma (Le Modulor,
1948, figura 2).
Si el modelo se construye con un lenguaje de programación informático,
nada le impide ser extremadamente complicado si así lo requiere
la simulación de un objeto complicado de investigación. Un
único modelo puede así combinar los cálculos aritméticos
y booleanos, acontecimientos con umbrales de tiempo y ramas condicionales
de procesos; incluso la variación aleatoria. Además de hacer
un modelo tan amplio para el ordenador, puede ocurrir con frecuencia que
queramos presentar uno más simple e ilustrativo, por ejemplo uno
topológico.
A veces podemos plantearnos el dividir el modelo original, de una amplitud
poco práctica, en partes. Ejemplo.
x = 2y
Durante nuestro proyecto reuniremos entonces datos empíricos que nos permitan verificar nuestra hipótesis y ver si es o no cierta.
La mayor parte de las hipótesis son causales. Son siempre planteadas con precisión y con bastante frecuencia formuladas como un modelo aritmético, como por ejemplo
y = f(x)
donde
x = la variable independiente,
y = la variable dependiente.
La hipótesis mostrada arriba incluye sólo una variable de cada tipo; suele haber más, sin embargo, en los proyectos reales de investigación.
Si elegimos usar una hipótesis, debemos planear la lógica
en torno a ella en el modo en que Bunge explica en el libro La investigación
científica I, 9:
15.dic.1998. Comentarios para el autor: email pentti.routio@uiah.fi Versión en español: jbermejo@iponet.es
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