Estrategias de investigación en Ciencias Sociales
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Seminario virtual breve ofrecido por el Mg. Miguel Oliva, Universidad Tres de Febrero, presentado por la Universidad del Chubut en el contexto del grupo de investigación dirigido por el Dr. Jairo Galindo Cuesta -Grupo de Investigación Educación, lenguas y cultura digital Universidad de la Salle. Bogotá, Colombia_, que reúne a cuatro naciones e instituciones:Universidad de La Salle Noroeste,
Universidad de La Salle Chihuahua,
Universidad Autónoma de Chihuahua,
Instituto Cervantes de TelAviv , Israel
Universidad de Chubut , Argentina
BRECHAS DIDÁCTICAS Y BRECHAS DIGITALES: exploración y desarrollo de estrategias virtuales para la cualificación docente mediada por tecnología en contextos de cuatro naciones.
En TT #investigaenCS

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Estrategias de investigación en Ciencias Sociales Estrategias de investigación en Ciencias Sociales Presentation Transcript

  • Estrategias de investigación en Ciencias Sociales Mg. Miguel OlivaMg. Miguel Oliva Universidad Tres de FebreroUniversidad Tres de Febrero Grupo de Investigación Educación, lenguas y cultura digital Universidad de la Salle. Bogotá, Colombia.
  • Universidades participantes:Universidades participantes: Universidad de La Salle Noroeste, Universidad de La Salle Chihuahua, Universidad Autónoma de Chihuahua, Instituto Cervantes de TelAviv Universidad de Chubut Proyecto “Brechas Didácticas y brechas digitales”.
  •  A fin de conocer aspectos relevantes sobre la sociedad, se pueden aplicar distintos tipos y técnicas de investigación.  En los últimos años se ha avanzado significativamente en las técnicas de investigación y la capacidad de captar y manejar información social: avances tecnológicos y en metodologías de investigación.  Estos avances en general no están integrados a avances teóricos más generales. Investigación socialInvestigación social
  •  Los instrumentos de investigación social, como los censos, directorios o encuestas, aumentan nuestra capacidad de percepción y análisis, del mismo modo que los telescopios o los microscopios.  Nadie, por perceptivo que sea, podría con sus propios sentidos captar fenómenos tales como la cantidad de desocupados o pobres en un país.  Los cientistas sociales utilizan y conocen estos instrumentos y su aplicación.
  •  La metodología de investigación aporta a especificar conceptos. Por ejemplo: izquierda o derecha; clase social; religioso o no religioso.  Operacionalización de los conceptos: ponerlos en dimensiones e indicadores. Es un trabajo arduo.
  •  Ayuda a orientar intervenciones sobre lo social: políticas de empleo, programas sociales.  Hace miles de años que existen estados y gobierno pero recién en los últimos años se tiene acceso a instrumentos de investigación social generalizados que orientan las acciones públicas.
  •  Efectos sociales de crear información.  Descubrimientos no “fungibles”: experimentos, e idea de causa  Tiempo  Conciencia humana.
  •  Efectos sociales de crear información: ¿qué ocurre cuando clasificamos gente?.  ¿Qué pasa si clasificáramos a un individuo en una clase y se lo comunicamos? El individuo ya no es el mismo.  ¿Por qué quedan tantos temas sin investigar? ¿Cuál es el PBI que generan actividades ilegales? No lo sabemos.
  •  Ningún descubrimiento – al menos en el estado actual del conocimiento -- es extrapolable directamente a otra situación social, o en el tiempo. Ninguna tabulación de variables en ciencias sociales es fungible. Esto crea también problemas en los pronósticos y los experimentos en las ciencias sociales.  La situación es distinta a la física (por ejemplo las leyes de la gravedad), en el sentido de que son leyes generales.
  • 51.6 34.0 6.5 5.9 25.1 45.4 16.9 14.8 100.0 100.0 Ocupado Desocupado Inactivo Menor de 10 años Condicion de actividad Total % Varon % Mujer Sexo Fuente: INDEC. Argentina. EPH. Año 2012.
  •  Conciencia: poco estudiada en las ciencias.  Desde el punto de vista de la metodología en ciencias sociales, simplificadamente, produce impredictibilidad; hay libertad en el objeto de estudio.  Lectura recomendada: Michio Kaku: “el futuro de la mente”. https://www.youtube.com/watch?v=laY_TCDsvpY
  •  El tiempo influye en nuestras concepciones causa – efecto. La causa es siempre anterior al efecto.  Según Marradi ( 2010) en las ciencias sociales predomina el paradigma de la asociación estadística, y no la causalidad.  Si se analiza una variable independiente, y una dependiente, esto implica un orden temporal. El sexo es anterior a la inserción en el mercado laboral, por ejemplo (estar o no en el mercado de trabajo no me cambia el sexo).  Encontramos también efectos a largo plazo: estamos acostumbrados a la relación causa efecto instantánea.
  •  Obsolecencia: el paso del tiempo influye en la posibilidad de utilizar ciertos indicadores (por ejemplo, videograbador como indicador de nivel socioeconómico): ya no se usa, ha sido superado por otras tecnologías.  Alfabetismo como indicador de situación social, ya no permite diferenciar situaciones sociales diferenciales entre países.
  • Edad Nivel educativo formal
  •  Descriptivas  De análisis de relaciones entre variables ; diseños explicativos o de análisis de asociación  Diseños cuantitativos – cualitativos
  •  Cuantitativo: enfoque que busca la generalización de las conclusiones a un universo.  Diseños cualitativos: enfoque de investigación basado en la comprensión de los individuos, y no en la generalización de las conclusiones.
  • Habitualmente se utilizan procedimientos de muestreo aleatorio: permiten estudiar mediante algunos casos grandes grupos
  • Se enfoca a la comprensión del actor. También a elaborar hipótesis que luego serán analizadas mediante otras técnicas. Habitualmente se trabaja con entrevistas, historias de vida, focus groups.
  •  La materia prima de la investigación es el dato. Siguiendo la descripción clásica de Galtung de la estructura tripartita de los datos (Galtung, 1967), para que exista un dato se requiere de objetos o unidades de análisis, dimensiones (variables) y categorías de las dimensiones (valores).  El análisis de variables y las relaciones entre ellas es el procedimiento más habitual en las ciencias sociales (si bien podría ser de otro modo).
  •  ¿Qué técnica de análisis de datos debe emplearse? Depende del tipo de datos que enfrenta el investigador, y el foco del análisis.  Hay tres preguntas que ayudan: 1) ¿cuántas variables van a analizarse simultáneamente? 2) ¿queremos contestar preguntas descriptivas o de inferencias? 3) ¿cuál es el nivel de medición de las variables de interés?.
  •  Nominal: El valor de la variable indica sólo la clase de pertenencia  Ordinal: Las clases de pertenencia pueden ser ordenadas.  Intervalo: El valor de la variable tiene un sentido y en general podremos (en la mayoría de los casos) calcular promedios, medidas de dispersión y aplicar test. Pero no siempre podremos establecer razones ente dos valores de la variable.  Razón: Existe un cero absoluto, podemos efectuar cocientes de los valores de la variable.
  •  Estadísticos de posición o locación: ¿Donde esta ubicado nuestro conjunto de datos? › Modo › Mediana › Media  Estadísticos de dispersión › Rango › Coeficiente de variación
  •  La graficación y la interpretación visual es muy importante en la investigación social.  En particular, en la descripción de relaciones entre variables, y en el resumen de la información.
  •  Cuando las variables son de nivel de medición de intervalo, se pueden usar coeficientes, como el Coeficiente de correlación de Pearson (Karl Pearson, 1857-1936), o el de Spearman (Charles Spearman, (1863-1945).  Estos coeficientes reflejan en general el hecho de que una de las variables aumenta de valor cuando la otra lo hace.
  •  En el siguiente gráfico se muestran 8511 radios censales del Gran Buenos Aires, según datos del CENSO 2001 en Argentina. Los datos se graficaron mediante un gráfico X-Y.  El eje de las X (horizontal) indica al % de hogares con freezer, el eje de las Y (vertical) el % de hogares con celular.  Vemos que hay una relación aproximadamente lineal entre ambas variables.
  • -50 0 50 100 150 200 250 300 0 20 40 60 80 100 120 Serie1 Lineal (Serie1) y=1.9852x+22.132 R2 =0.8244
  • Facebook connections
  • ¿Con quien simpatiza? Elección ¿Quién elige? Roberto Carolina Ted Alicia Roberto --- 0 1 1 Carolina 1 --- 0 1 Ted 0 1 --- 1 Alicia 1 0 0 ---  El siguiente ejemplo (Hanemman, 1993) ilustra relaciones de amistad / simpatía. Estas estructuras de bases de datos son distintas a las habituales en metodología de ciencias sociales (unidad de análisis / variable / valor). Se identifican relaciones.
  • Una red con siete nodos con todas las posibles conexiones bidireccionales (realizado con software UCINET).
  •  ¿Preguntas?  Gracias!  Miguel Oliva: Lic. En Sociología Mgs. en Administración Pública (UBA), candidato a Doctor en Ciencias Sociales (UBA). Profesor adjunto UNTREF. https://neotvlab.academia.edu/MiguelOliva
  •  LATINOBAROMETRO  http://www.latinobarometro.org/latino/latinobarometro.jsp  EUROBAROMETRO  http://ec.europa.eu/public_opinion/flash/fl_356_present.pdf  BLALOCK, H. (1982). Estadística Social. Fondo de Cultura Económica, México.  GARCIA FERRANDO, M. (1985), Socioestadística. Alianza, Madrid.  LAZARSFELD, P. (1979), "De los conceptos a los índices empíricos". En BOUDON, R. y LAZARSFELD, P., Metodología de las Ciencias Sociales. Barcelona: Laía.  MARRADI, A.; ARCHENTI, N. y PIOVANI, J. I. (2010), Metodología de las Ciencias Sociales. Cengage. Buenos Aires  OLIVA, M. (2013). Investigación social para el análisis de la opinión pública y el comportamiento electoral , Ed. Antigua, Buenos Aires.