6 técnicas de codificación para datos cualitativos

Los datos de una investigación cualitativa deberían analizarse más a menudo. Nuestra agencia de investigación de mercado es la que más recientes en practicar la codificación de entrevistas cualitativas, y el 99% de nuestros clientes necesitan aprender de qué se trata. En el artículo de hoy, explico 6 posibles estrategias de codificación y comparo sus respectivas ventajas y desventajas.

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Codificación inductiva

La codificación inductiva es un método de análisis de datos en el que los temas y categorías emergen directamente de los datos sin ningún marco de referencia predefinido. Esta estrategia se guía de las observaciones realizadas durante la investigación, lo que permite la exploración abierta de los datos.

Ventajas

• Descubrimiento de temas y patrones nuevos: la codificación inductiva identifica temas y patrones inesperados en los datos. Esta estrategia permite que los datos hablen por sí mismos, sin limitados por categorías o teorías preconcebidas, lo que anima al descubrimiento de nuevos insights.
• Flexibilidad y adaptabilidad: ofrece una flexibilidad incomparable. Los investigadores pueden ajustar el marco de referencia analítico en respuesta a los datos que analizan. Esta adaptabilidad es fundamental en la investigación exploratoria, donde las hipótesis iniciales pueden evolucionar.
• Exploración de datos desconocidos: la codificación inductiva es especialmente útil cuando el investigador no está familiarizado con los datos que analiza. Esto obliga a los analistas a mantener la mente abierta y a comprender en profundad lo que se estudia.

Desvetajas

• Tedioso: la naturaleza abierta de la codificación inductiva puede alargar el proceso y hacer que sea laborioso. Se hace necesaria un examen minucioso de los datos y un perfeccionamiento constante de las categorías.
• Subjetividad y sesgos: puesto que esta estrategia se apoya marcadamente en la interpretación del investigador, se corre el riesgo de subjetividad y sesgos.
• Dificultad de replicación y comparación: puesto que los esquemas de codificación están hechos a medida, es difícil reutilizarlos. Las replicaciones de la investigación y la comparación de los resultados se vuelven así complicadas.

Codificación deductiva

La codificación deductiva aplica un esquema de codificación predefinido a los datos. Por decirlo con sencillez, defines una guía de codificación por adelantado y la aplicas a cada entrevista. Este método se basa en teorías o hipótesis existentes que guían el análisis, y es el tipo de codificación que aplicamos más a menudo en IntoTheMinds. Utilizamos la guía de entrevista y la investigación documental para desarrollar una cuadrícula de codificación.

Ventajas

• Eficiencia: la codificación deductiva es más efectiva que su contraparte inductiva, ya que aplica un esquema predefinido de codificación a los datos. Esta estrategia estructura acelera el proceso de análisis.
• Objetividad y fiabilidad: la codificación deductiva minimiza la influencia del sesgo del investigador, utilizando códigos establecidos y mejorando la objetividad y la fiabilidad de los resultados.
• Replicabilidad: la naturaleza estandarizada de la codificación deductiva simplifica la replicación de la investigación y la comparación de resultados entre distintos estudios.

Desventajas

• Temas faltantes: esta estrategia puede ignorar temas o patrones importantes que no se anticiparon en el esquema de codificación inicial, potencialmente omitiendo insights importantes.
• Flexibilidad: la codificación deductiva es menos adaptable a la información actual que no encaja en las categorías predefinidas. Esto limita su utilizada en la investigación exploratoria.
• Necesidad de un esquema de codificación preexistente: requiere un esquema de codificación bien desarrollado antes de que pueda iniciarse el análisis de los datos, lo cual es posible solo en ocasiones, por ejemplo, cuando la investigación documental es imposible (con un tema demasiado nuevo).

Análisis temático

El análisis temático es un método flexible de análisis cualitativo que identifica, analiza, e informa sobre temas dentro de los datos. No está limitado a la estructura de los datos y otorga una gran libertad a la hora de interpretar los datos.

Ventajas

• Identificar temas recurrentes: el análisis temático es perfecto para identificar y analizar temas recurrentes en un conjunto de datos.
• Detectar tendencias: efectivo para identificar patrones y tendencias.

Desventajas

• Tiempo requerido: codificar grandes conjuntos de datos puede consumir mucho tiempo. Se puede contrarrestar este problema recurriendo a las IA generativas.
• Ignorar matices: aunque el análisis temático es bueno para identificar temas amplios, puede ignorar las sutilezas y matices de elementos individuales.

Teoría anclada

La teoría anclada es una estrategia metodológica que busca crear teorías a partir del análisis de datos. Es especialmente útil a la hora de examinar fenómenos poco conocidos o emergentes. Fue desarrollada por Glaser y Strauss en 1967.

Ventajas

• Desarrollo de teorías: la teoría anclada no tiene equivalente para desarrollar teorías directamente a partir de los datos, por lo que es la codificación más apropiada para comprender fenómenos complejos.
• Explorar nuevos fenómenos: esta estrategia encaja especialmente cuando se trata de explorar fenómenos nuevos o emergentes.

Desventajas

• Complejidad y tiempo: la codificación iterativa, la categorización y el proceso de desarrollo de la teoría puede ser complejos y consumir mucho tiempo.
• Dificultad de generalización: los resultados de la investigación con la teoría anclada pueden ser difíciles de generalizar en otros contextos.

Análisis narrativo

El análisis narrativo se centra en las historias y experiencias compartidas en los datos, explorando cómo los individuos le dan sentido a sus experiencias a través de historias.ç

Ventajas

• Se centra en historias y experiencias: el análisis narrativo se centra en las historias y experiencias compartidas dentro de los datos, por lo que ofrece una comprensión de los distintos potenciales de los participantes.
• Comprender las experiencias vividas: ofrece insights sobre las experiencias vividas por los individuos.

Desventajas

• Retos de aplicación en conjuntes amplios de datos: al igual que con otras estrategias, analizar grandes conjuntos de datos es laborioso.
• Problemas de generalización: la generalización es complicada, ya que los insights son específicos de los individuos.

Análisis del discurso

El análisis del discurso examina el uso del lenguaje en los datos, centrándose en cómo el lenguaje da forma y es formado a través de los contextos sociales y culturales. En las entrevistas cualitativas, un aspecto del análisis del discurso es observar las metáforas y analizar cómo revelan quiénes somos. Esa es la estrategia tomada por el método del doctor  Zaltman.

Ventajas

• Examen del uso del lenguaje: el análisis del discurso nos permite comprender cómo el discurso da forma y es formado en los contextos sociales.
• Insights sobre la ideología: el discurso nos permite analizar cómo están presentes el poder y la ideología en los datos.

Desventajas

• Complejidad analítica: es necesaria una experiencia específica, una prerrogativa más de lingüistas que de sociólogos.
• Interpretación: los resultados pueden ser difíciles de interpretar. Los matices del lenguaje y el contexto requieren un análisis detallado y en ocasiones subjetivo.

Por Pierre-Nicolas Schwab Pierre-Nicolas es doctor en marketing y dirige la agencia de estudios de mercado IntoTheMinds. Sus principales campos de interés son BigData, comercio electrónico, comercio local, HoReCa y logística. También es investigador de marketing en la Universidad Libre de Bruselas y ejerce de entrenador y formador para varias organizaciones e instituciones públicas. Se puede contactar con él por correo electrónico o Linkedin.