La investigación científica en el trabajo social

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La investigación científica en el trabajo social

Otro punto a considerar cuando se diseña un proyecto de investigación, y que puede diferir ligeramente en los estudios cualitativos y cuantitativos, tiene que ver con las unidades de análisis y las unidades de observación. Estos dos puntos se refieren a lo que usted, el investigador, observa realmente en el transcurso de la recogida de datos y a lo que espera poder decir sobre esas observaciones. Una unidad de análisis es la entidad sobre la que desea poder decir algo al final de su estudio, probablemente lo que consideraría el foco principal de su estudio. Una unidad de observación es el elemento (o los elementos) que se observan, miden o recogen en el curso de un intento de aprender algo sobre la unidad de análisis.

En un estudio determinado, la unidad de observación puede ser la misma que la unidad de análisis, pero no siempre es así. Por ejemplo, un estudio sobre la adicción a los gadgets electrónicos puede entrevistar a estudiantes universitarios (nuestra unidad de observación) con el propósito de decir algo sobre los estudiantes universitarios (nuestra unidad de análisis) y su adicción a los gadgets. Tal vez, si investigáramos la adicción a los gadgets en niños de primaria (nuestra unidad de análisis), podríamos recoger observaciones de profesores y padres (nuestras unidades de observación) porque los niños más pequeños pueden no informar de su comportamiento con precisión. En este caso y en muchos otros, las unidades de análisis no son lo mismo que las unidades de observación. Lo que se requiere, sin embargo, es que los investigadores tengan claro cómo definen sus unidades de análisis y de observación, tanto para ellos mismos como para su público.

Más concretamente, su unidad de análisis estará determinada por su pregunta de investigación. Su unidad de observación, por otra parte, está determinada en gran medida por el método de recogida de datos que utilice para responder a esa pregunta de investigación. Más adelante, en el libro de texto, veremos con más detalle los métodos de recogida de datos. Por ahora, consideremos de nuevo un estudio sobre la adicción de los estudiantes a los aparatos electrónicos. En primer lugar, consideraremos cómo los diferentes tipos de preguntas de investigación sobre este tema darán lugar a diferentes unidades de análisis. A continuación, pensaremos en cómo se podría responder a esas preguntas y con qué tipos de datos. Esto nos lleva a una variedad de unidades de observación.

Si fuéramos a explorar qué estudiantes son más propensos a ser adictos a sus aparatos electrónicos, nuestra unidad de análisis sería los estudiantes individuales. Podríamos enviar una encuesta por correo a los estudiantes del campus, y nuestro objetivo sería clasificar a los individuos según su pertenencia a ciertos grupos sociales para ver cómo la pertenencia a esas clases se correlaciona con la adicción a los gadgets. Por ejemplo, podríamos descubrir que los estudiantes de los nuevos medios de comunicación, los hombres y los estudiantes de alto nivel socioeconómico son más propensos que otros estudiantes a volverse adictos a sus aparatos electrónicos. Otra posibilidad sería explorar en qué se diferencian las adicciones a los gadgets de los estudiantes y en qué se parecen. En este caso, podríamos realizar observaciones de los estudiantes adictos y registrar cuándo, dónde, por qué y cómo utilizan sus gadgets. En ambos casos, uno mediante una encuesta y el otro mediante observaciones, los datos se recogen de estudiantes individuales. Por lo tanto, la unidad de observación en ambos ejemplos es el individuo.

Otra unidad común de análisis en la investigación en ciencias sociales son los grupos. Los grupos, por supuesto, varían en tamaño, y casi ningún grupo es demasiado pequeño o demasiado grande para ser de interés para los científicos sociales. Las familias, los grupos de amigos y los participantes en terapias de grupo son algunos ejemplos comunes de grupos de nivel micro examinados por los científicos sociales. Los empleados de una organización, los profesionales de un ámbito concreto (por ejemplo, cocineros, abogados, trabajadores sociales) y los miembros de clubes (por ejemplo, las Girl Scouts, el Rotary, la Red Hat Society) son grupos de nivel medio que los científicos sociales pueden estudiar. Por último, a nivel macro, los científicos sociales a veces examinan a los ciudadanos de naciones enteras o a los residentes de diferentes continentes u otras regiones.

Un estudio de las adicciones de los estudiantes a sus aparatos electrónicos a nivel de grupo podría considerar si ciertos tipos de clubes sociales tienen más o menos miembros adictos a los aparatos que otros tipos de clubes. Tal vez descubriéramos que los clubes que hacen hincapié en la aptitud física, como el club de rugby y el club de buceo, tienen menos miembros adictos a los gadgets que los clubes que hacen hincapié en la actividad cerebral, como el club de ajedrez y el club de estudios femeninos. Nuestra unidad de análisis en este ejemplo son los grupos, porque los grupos son aquello sobre lo que esperamos decir algo. Si en cambio hubiéramos preguntado si los individuos que se unen a los clubes cerebrales son más propensos a ser adictos a los gadgets que los que se unen a los clubes sociales, entonces nuestra unidad de análisis habría sido los individuos. En cualquier caso, sin embargo, nuestra unidad de observación serían los individuos.

Las organizaciones son otra unidad de análisis potencial sobre la que los científicos sociales podrían querer decir algo. Las organizaciones incluyen entidades como corporaciones, colegios y universidades, e incluso clubes nocturnos. A nivel de organización, un estudio sobre la adicción de los estudiantes a los aparatos electrónicos podría explorar cómo las diferentes universidades abordan el problema de la adicción a los aparatos electrónicos. En este caso, nuestro interés no reside en la experiencia de los estudiantes individuales, sino en las diferencias entre los campus a la hora de enfrentarse a las adicciones a los gadgets. Un investigador que realice un estudio de este tipo podría examinar las políticas y los procedimientos escritos de los centros educativos, por lo que su unidad de observación serían los documentos. Sin embargo, como en última instancia desea describir las diferencias entre los campus, el colegio sería su unidad de análisis.

En resumen, hay muchas unidades potenciales de análisis que un trabajador social podría examinar, pero algunas de las unidades más comunes incluyen las siguientes:

• Individuos
• Grupos
• Organizaciones

Un error común que la gente comete cuando se trata tanto de la causalidad como de las unidades de análisis es algo llamado la falacia ecológica. Esto ocurre cuando se hacen afirmaciones sobre una unidad de análisis de nivel inferior basándose en datos de alguna unidad de análisis de nivel superior. En muchos casos, esto ocurre cuando se hacen afirmaciones sobre individuos, pero sólo se han recogido datos a nivel de grupo. Por ejemplo, podríamos querer saber si la adicción a los aparatos electrónicos es más común en ciertos campus que en otros. Tal vez diferentes campus del país nos hayan proporcionado su porcentaje de estudiantes adictos a los gadgets, y de estos datos aprendemos que la adicción a los gadgets electrónicos es más común en los campus que tienen programas de negocios que en los que no los tienen. Entonces concluimos que los estudiantes de negocios son más propensos que los que no lo son a volverse adictos a sus gadgets electrónicos. Sin embargo, esta sería una conclusión inapropiada. Como sólo disponemos de las tasas de adicción por campus, sólo podemos sacar conclusiones sobre los campus, no sobre los estudiantes individuales de esos campus. Tal vez las carreras de trabajo social en los campus empresariales son las que provocan que las tasas de adicción en esos campus sean tan altas. La cuestión es que simplemente no lo sabemos porque sólo tenemos datos a nivel de campus. Al sacar conclusiones sobre los estudiantes cuando nuestros datos son sobre los campus, corremos el riesgo de cometer la falacia ecológica.

Por otro lado, otro error del que hay que ser consciente es el reduccionismo. El reduccionismo se produce cuando se hacen afirmaciones sobre alguna unidad de análisis de nivel superior basándose en datos de alguna unidad de análisis de nivel inferior. En este caso, se hacen afirmaciones sobre grupos o fenómenos de nivel macro a partir de datos de nivel individual. Un ejemplo de reduccionismo puede verse en algunas descripciones del movimiento por los derechos civiles. En ocasiones, se ha proclamado que Rosa Parks inició el movimiento por los derechos civiles en Estados Unidos al negarse a ceder su asiento a una persona blanca mientras viajaba en un autobús urbano en Montgomery, Alabama, en diciembre de 1955. Aunque es cierto que Parks desempeñó un papel inestimable en el movimiento y que su acto de desobediencia civil infundió a otros el valor necesario para enfrentarse a las políticas, creencias y acciones racistas, atribuir a Parks el inicio del movimiento es reduccionista. Sin duda, la confluencia de muchos factores, desde las luchas contra la segregación racial legalizada hasta la histórica decisión del Tribunal Supremo de eliminar la segregación en las escuelas en 1954, pasando por la creación de grupos como el Comité Coordinador Estudiantil No Violento (por nombrar sólo algunos), contribuyeron al auge y el éxito del movimiento de derechos civiles estadounidense. En otras palabras, el movimiento es atribuible a muchos factores, algunos sociales, otros políticos y otros económicos. ¿Jugó Parks un papel importante? Por supuesto que sí, y uno muy importante. Pero, ¿fue ella la causa del movimiento? Decir que sí sería reduccionista.

Sería un error concluir de la discusión anterior que los investigadores deberían evitar hacer cualquier afirmación sobre los datos o sobre las relaciones entre niveles de análisis. Aunque es importante estar atento a la posibilidad de error en el razonamiento causal sobre los diferentes niveles de análisis, esta advertencia no debería impedirle sacar conclusiones analíticas bien razonadas de sus datos. La cuestión es ser cauteloso y concienzudo a la hora de sacar conclusiones entre niveles de análisis. Los errores en el análisis provienen de la falta de rigor y de la desviación del método científico.