Métodos de investigació social y de la empresa

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Coordinador

FRANCISCO J. SARABIA SÁNCHEZ CATEDRÁTICO DE UNIVERSIDAD DEL ÁREA DE COMERCIALIZACIÓN E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS. UNIVERSIDAD MIGUEL HERNÁNDEZ

Métodos de investigación social y de la empresa

EDICIONES PIRÁMIDE

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COLECCIÓN «ECONOMÍA Y EMPRESA» Director:

Miguel Santesmases Mestre Catedrático de la Universidad de Alcalá

Edición en versión digital

Los derechos de autor generados por la venta de esta obra serán donados en su integridad a la Fundación Vicente Ferrer.

Está prohibida la reproducción total o parcial de este libro electrónico, su transmisión, su descarga, su descompilación, su tratamiento informático, su almacenamiento o introducción en cualquier sistema de repositorio y recuperación, en cualquier forma o por cualquier medio, ya sea electrónico, mecánico, conocido o por inventar, sin el permiso expreso escrito de los titulares del copyright.

© Francisco J. Sarabia Sánchez (Coord.), 2013

© Primera edición electrónica publicada por Ediciones Pirámide (Grupo Anaya, S. A.), 2013 Para cualquier información pueden dirigirse a [email protected] Juan Ignacio Luca de Tena, 15. 28027 Madrid Teléfono: 91 393 89 89 www.edicionespiramide.es ISBN digital: 978-84-368-2878-8

Relación de autores

Francisco J. Sarabia-Sánchez (coord.)

Emilio Delgado López-Cózar

Catedrático de Comercialización e Investigación de Mercados en la Universidad Miguel Hernández.

Catedrático de Metodología de la Investigación en el Departamento de Información y Comunicación de la Universidad de Granada.

Joaquín Aldás-Manzano Profesor titular de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universitat de València.

María Elena Delgado-Ballester Profesora titular de Comercialización e Investigación de Mercados en la Universidad de Murcia.

M. Teresa Anguera Catedrática de la Universidad de Barcelona en el Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento.

Emilio Duarte-García

Juan Báez y Pérez de Tudela

Diplomado en Biblioteconomía y Documentación, licenciado en Geografía e Historia y máster en Biblioteconomía y Documentación.

Profesor de la Universidad Complutense de Madrid adscrito al departamento de Comercialización e Investigación de Mercados.

Ángel Fernández Nogales

Lluís Ballester-Brage Profesor de Métodos de Investigación Educativa de la Universitat de les Illes Balears.

Enrique Bigné Catedrático de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universitat de València.

Isabel Cañadas-Osinski Profesora titular de universidad del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad Miguel Hernández.

José María de la Varga Salto Profesor del Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga.

Profesor titular del Área de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad Autónoma de Madrid.

Estela Fernández-Sabiote Profesora en el Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad de Murcia.

Fuensanta C. Galindo Reyes Profesora del Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga.

Óscar González-Benito Catedrático de la Universidad de Salamanca en el Área de  Comercialización de Mercados del Departamento de Administración y Economía de la Empresa.

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Relación de autores

Ildefonso Grande-Esteban

José Luis Munuera-Alemán

Profesor titular de la Universidad Pública de Navarra. Acreditado por la ANECA como Catedrático de Universidad.

Catedrático de la Universidad de Murcia.

Jesús Gutiérrez-Cillán Catedrático de la Universidad de Valladolid.

María Luisa Humanes Profesora titular en el Área de Conocimiento de Comunicación Audiovisual y Publicidad de la Universidad Rey Juan Carlos.

María Ángeles Orts-Llopis Profesora titular de Traducción Jurídica y Económica en el Departamento de Traducción e Interpretación de la Universidad de Murcia

Waldo S. Pérez-Aguiar Catedrático de Escuela Universitaria de la Universidad Politécnica de Madrid.

David Jiménez-Castillo

Idoia Portilla-Manjón

Profesor en el Área de Comercialización e Investigación de Mercados adscrita al Departamento de Economía y Empresa de la Universidad de Almería.

Profesora contratada, doctora del Área de Estadística de la Universidad de Navarra.

Rafael Rabadán-Anta Inés López-López Profesora de la Universidad de Murcia.

José Antonio López-López Profesor del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Murcia.

José Luis Losada

Profesor titular del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Murcia.

Ana Isabel Rodríguez Escudero Catedrática de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad de Valladolid.

Marcelo Royo-Vela

Profesor titular de la Universidad de Barcelona.

Catedrático de Comercializacion e Investigación de Mercados de la Universitat de València.

Fulgencio Marín-Martínez

Salvador Ruiz de Maya

Profesor titular en el Departamento de Psicología Básica y Metodología de la Universidad de Murcia.

Catedrático en el Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad de Murcia.

Margarita Martínez-Núñez Profesora en el Departamento de Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística de la Universidad Politécnica de Madrid.

José Francisco Molina Azorín Profesor titular del Departamento de Organización de Empresas de la Universidad de Alicante.

María de los Ángeles Moreno Profesora titular de la Universidad Rey Juan Carlos.

Julio Sánchez-Meca Catedrático del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Murcia.

Manuel Sánchez-Pérez Catedrático en el Área de Comercialización e Investigación de Mercados adscrita al Departamento de Economía y Empresa de la Universidad de Almería.

Daniel Torres-Salinas Técnico de investigación en la Universidad de Navarra y miembro del Grupo EC3 de la Universidad de Granada.

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«Ser mejor sólo quiere decir: llegar a conocer mejor. Sin embargo, debe ser un conocimiento que no nos dé tregua, que nos acose siempre. Es mortal un conocimiento que nos vaya aplacando.» ELIAS CANETTI

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Índice

Presentación ........................................................................................................

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PARTE PRIMERA Elementos básicos de la investigación científica 1. Ciencia, método y construcción científica (A. I. Rodríguez Escudero y J. Gutiérrez-Cillán) ......................................................................................

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1. La ciencia como fenómeno .......................................................................... 1.1. Conocimiento científico y sociedad .................................................... 1.2. Conocimiento científico versus conocimiento vulgar .......................... 2. El concepto de ciencia ................................................................................. 2.1. El método científico ........................................................................... 3. Los elementos de la construcción científica ................................................. 3.1. Los conceptos..................................................................................... 3.2. Los modelos ....................................................................................... 3.3. Las hipótesis ....................................................................................... 3.4. Las variables ....................................................................................... 3.5. Las leyes científicas ............................................................................ 3.6. Las leyes no estrictas .......................................................................... 3.7. Las teorías .......................................................................................... 4. Orientaciones sobre la metodología científica ............................................. 4.1. El falsacionismo metodológico ........................................................... 4.2. El movimiento relativista .................................................................... 4.3. El realismo científico .......................................................................... 4.4. Discrepancia y convergencia entre el relativismo y el realismo ...........

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2. Tipos de investigación científica (J. Gutiérrez-Cillán y A. I. Rodríguez Escudero).........................................................................................................

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1. Ámbitos de la actividad tecnocientífica ....................................................... 2. La investigación científica: proceso y tipología............................................ 3. La investigación descriptiva .........................................................................

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Índice

4. La investigación exploratoria ...................................................................... 5. La investigación explicativa ......................................................................... 6. Una reflexión final sobre nuestros trabajos de investigación .......................

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3. Estilos de investigación y cualidades del investigador (J. L. Munuera-Alemán y F. J. Sarabia-Sánchez) .............................................................

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1. Estilos de investigación científica................................................................. 1.1. Los enfoques positivista y humanista ................................................. 1.2. Características de los estilos de investigación ..................................... 1.3. Reflexiones sobre esta tipología.......................................................... 2. Cualidades del investigador ......................................................................... 3. Roles del investigador .................................................................................. 3.1. Rol externo del científico .................................................................... 3.2. Rol interno del científico .................................................................... 3.3. Papeles específicos del investigador .................................................... 3.4. El papel del investigador ante la información..................................... 4. El cientificismo ............................................................................................ 5. Una lectura práctica ....................................................................................

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4. El tema a investigar, las hipótesis y los canales de comunicación científica (F. J. Sarabia Sánchez y J. L. Munuera-Alemán) .....................

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1. El problema a investigar .............................................................................. 2. Problemas e hipótesis .................................................................................. 2.1. El problema objeto de investigación ................................................... 2.2. Dos herramientas para fijar el problema objeto de investigación ....... 3. La hipótesis: concepto y reglas básicas ........................................................ 3.1. Tipos de hipótesis ............................................................................... 3.2. Las hipótesis mal formuladas ............................................................. 4. Canales para la comunicación científica ...................................................... 4.1. Revistas .............................................................................................. 4.2. Ponencia en congreso y póster............................................................ 4.3. Monografía, libro y capítulo de libro ................................................. 4.4. Documento de trabajo (Working paper) ............................................ 4.5. Tesis doctoral y tesis de máster .......................................................... 4.6. El blog como canal en la Web 2.0.......................................................

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5. Definición del marco teórico (M. E. Delgado-Ballester y E. Fernández Sabiote) ....................................................................................................

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1. Introducción ................................................................................................ 2. El marco teórico referencial......................................................................... 2.1. Funciones y elementos del marco teórico referencial ......................... 2.2. La teoría como eje conceptual del marco teórico: criterios a cumplir 3. Revisión de la literatura: análisis del state-of-the-art ................................... 3.1. Etapas de la revisión de la literatura...................................................

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3.1.1. Identificación y obtención de la literatura............................. 3.1.2. Extracción: resumen y síntesis............................................... 3.1.3. Estructurar la literatura ........................................................ 3.1.4. Sintetizar la literatura y escribir el state-of-art ...................... 3.2. ¿Está bien hecha? Errores frecuentes ................................................ 4. Construcción del marco teórico................................................................... 4.1. Estrategias de elaboración del marco teórico: adopción de una teoría o desarrollo de perspectiva teórica .............................................. 4.2. Recomendaciones para la elaboración escrita del marco teórico ...... 5. Casos de aplicación ..................................................................................... 5.1. Caso 1 ............................................................................................... 5.2. Caso 2 ............................................................................................... 5.3. Caso 3 ...............................................................................................

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6. Bases de datos para la investigación (I. Grande Esteban) ...................

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1. Algunas consideraciones sobre las necesidades de información .................. 2. Bases de datos de tesis doctorales ................................................................ 2.1. Teseo ................................................................................................. 2.2. Proquest Dissertation and Theses ...................................................... 3. Bases de datos bibliográficas y de evaluación .............................................. 3.1. Repositorios bibliográficos ............................................................... 3.2. Bases de datos para la evaluación de la calidad y difusión de las publicaciones ........................................................................................ 4. Bases de datos para la investigación en marketing y dirección de empresas 4.1. Bases de datos empresariales: SABI, AMADEUS y ORBIS ............ 4.2. Bases de datos para la investigación de medios de comunicación ..... 4.3. Bases de datos para el estudio del comportamiento del consumidor .. 4.4. Los paneles Homescan y Kantarworldpanel..................................... 4.5. Otras bases de datos de interés para la dirección de empresas .......... 5. Bases de datos estadísticas ...........................................................................

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7. El uso de gestores bibliográficos (E. Duarte-García).............................

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1. Qué son y para qué sirven los gestores bibliográficos .................................. 2. Funciones y características de los gestores bibliográficos ............................ 2.1. Entrada de datos............................................................................... 2.2. Control de autoridades ..................................................................... 2.3. Búsquedas en las bases de datos personales...................................... 2.4. Detección de duplicados ................................................................... 2.5. Comandos de edición global............................................................. 2.6. Visualización de los registros ............................................................ 2.7. Personalización de la base de datos .................................................. 2.8. Exportar y compartir referencias bibliográficas ................................ 2.9. Las citas bibliográficas ..................................................................... 2.10. Generar bibliografías ........................................................................ 3. RefWorks 2.0. Cómo utilizar un gestor bibliográfico................................... 3.1. Acceder, crear y abrir una cuenta en RefWorks ................................

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3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.6. 3.7. 3.8.

Gestión de carpetas: crear, renombrar, borrar .................................. Entrada de datos............................................................................... Búsqueda de referencias en nuestra base de datos ............................ Visualización de referencias en nuestra base de datos ....................... Modificar, borrar y agregar referencias bibliográficas ...................... Encontrar duplicados ....................................................................... Exportar referencias bibliográficas y compartir carpetas o bases de datos ................................................................................................. 3.9. Copias de seguridad y cómo restaurar nuestra cuenta ...................... 3.10. Insertar citas y generar bibliografías .................................................

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8. Aspectos éticos en la investigación científica (F. J. Sarabia-Sánchez e I. Portilla-Manjón) ......................................................................................

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1. Ética e investigación científica ..................................................................... 1.1. El concepto de mala conducta en el ámbito investigador ................. 1.2. Características del comportamiento ético ......................................... 1.3. Motivaciones del comportamiento no ético ...................................... 1.4. Consecuencias de la mala conducta científica................................... 1.5. ¿Cuándo se realiza el control de la praxis científica? ........................ 1.6. Prácticas para maximizar praxis aceptables ...................................... 1.7. Praxis no habituales que serían de interés para mejorar ................... 2. Deontología para el uso de metodologías de estudios de mercado .............. 2.1. Aspectos básicos de los códigos deontológicos profesionales ........... 2.2. La práctica de la investigación: el respeto a los derechos ajenos....... 2.3. El trabajo con y a partir de personas: tratamiento y límites ............. 2.4. Aspectos normativos: los códigos de ESOMAR y otros ...................

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9. La evaluación de las publicaciones científicas (E. Delgado LópezCózar y D. Torres-Salinas) .............................................................................

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1. La publicación científica.............................................................................. 1.1. Los canales de comunicación científica ............................................ 1.2. Los hábitos de publicación de los científicos .................................... 2. La evaluación de las publicaciones científicas ............................................. 2.1. Criterios e indicadores ...................................................................... 2.1.1. Calidad editorial ................................................................... 2.1.2. Calidad de los contenidos ..................................................... 2.1.3. Difusión: visibilidad y accesibilidad ..................................... 2.1.4. Repercusión: los recuentos de citas ....................................... 2.2. Las agencias de evaluación científica en España y los criterios de evaluación de publicaciones científicas ............................................. 2.3. Las herramientas para la evaluación de publicaciones científicas ..... 2.3.1. Indicios de calidad de las revistas: ¿dónde y cómo buscarlos?.. 2.3.2. Indicios de calidad de los libros: ¿dónde y cómo buscarlos? .. 2.3.3. La búsqueda de citas: indicador común para libros y artículos de revistas........................................................................

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3. Directorio básico de herramientas de evaluación científica....................... 3.1. Para conocer el factor de impacto de una revista............................. 3.2. Para conocer las bases de datos donde se indexan las revistas ......... 3.3. Para conocer el cumplimiento de criterios editoriales ...................... 3.4. Para conocer las veces que un artículo o libro ha sido citado .......... 3.5. Para conocer la difusión de un libro en bibliotecas .......................... 4. Un caso práctico ....................................................................................... 4.1. Búsqueda del Impact Factor en el Journal Citation Reports ............. 4.2. Búsqueda del número de citas .......................................................... 4.3. Comparación del número de citas con los baselines de los Essential Science Indicators .............................................................................

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10. La escritura científica en inglés (M. A. Orts-Llopis) .............................

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1. Rasgos generales del lenguaje científico .................................................... 1.1. Factores culturales en los textos de investigación occidentales ........ 1.2. La escritura académica .................................................................... 1.3. La corrección en la redacción científica y errores comunes.............. 1.4. La influencia del inglés científico en la prosa española .................... 2. El texto a nivel de la palabra ..................................................................... 2.1. El ámbito léxico en el lenguaje científico en los campos de comunicación, dirección empresarial y marketing ....................................... 2.2. Los acrónimos del marketing y la dirección empresarial ................. 2.3. Los verbos: auxiliares y modales típicos de la escritura científica .... 2.4. La atenuación retórica o hedging en la investigación científica ........ 3. El texto a nivel de la oración ..................................................................... 3.1. Revisión de las oraciones y el uso de conectores .............................. 3.2. El uso de las voces pasiva y activa. Impersonalizar la redacción ..... 3.3. Errores más comunes a nivel oracional y sus soluciones .................. 3.4. Construyendo párrafos: la coherencia y la cohesión en la escritura . 4. Tipología textual en el lenguaje científico ................................................. 4.1. Características generales del texto científico expositivo ................... 4.2. El resumen o abstract ....................................................................... 4.3. El artículo de investigación. La estructura IMRAD y sus parámetros .............................................................................................. 4.4. La carta al editor o director de una publicación ..............................

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PARTE SEGUNDA Construcción de medidas y metodologías cuantitativas 11. Construcción de instrumentos de medida (F. J. Sarabia-Sánchez) ..

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1. Definición de medición y proceso para generar medidas .......................... 2. Concepto y variables: definición y tipos .................................................... 3. Valor numérico y escalas naturales ........................................................... 3.1. Las escalas naturales ........................................................................

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4. Escalas compuestas: concepto y tipos ....................................................... 4.1. Problemas en la definición de escala: usos ....................................... 4.2. Clasificación de las escalas compuestas ........................................... 5. Técnicas para formar escalas compuestas ................................................. 5.1. Diferencial semántico (DS) .............................................................. 5.2. Formato Stapel ................................................................................ 5.3. Suma constante ................................................................................ 5.4. Técnica de Comparación-par de Thurstone ..................................... 5.5. Técnica aditiva de Likert .................................................................. 6. Mediciones especiales................................................................................ 6.1. MaxDiff o Escalamiento por máxima diferencia ............................. 6.2. Índices o indicadores sintéticos ........................................................ 6.3. La escala numérica de Juster............................................................ 7. La decisión del tipo de escalamiento ......................................................... 8. Factores de calidad de una escala .............................................................

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12. La construcción del cuestionario (F. J. Sarabia-Sánchez) ..................

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1. Introducción ............................................................................................. 2. ¿Qué incluir en el cuestionario? ................................................................. 2.1. La definición de los temas a tratar en el cuestionario ...................... 2.2. Naturaleza de la información y escalas a utilizar ............................. 3. ¿Cómo se va a administrar? ...................................................................... 3.1. La selección del sistema de recogida de información y el cuestionario ................................................................................................ 3.2. ¿Quién decide cómo se hacen las preguntas?.................................... 3.3. ¿Quién o qué recoge las respuestas? ................................................. 4. El planteamiento general del contenido .................................................... 4.1. La extensión del cuestionario........................................................... 4.2. La secuencia y organización interna del cuestionario ...................... 4.3. Diseño visual o presentación del cuestionario ................................. 5. El diseño de las cuestiones/preguntas ........................................................ 5.1. Tipos de preguntas........................................................................... 5.2. La redacción de las preguntas .......................................................... 5.3. Problemas potenciales en las preguntas ........................................... 6. El pretest del cuestionario ......................................................................... 6.1. Pruebas del instrumento (interna y sondeo piloto) .......................... 6.2. Controles de seguridad ....................................................................

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13. Enfoque y métodos de muestreo (I. Cañadas-Osinski y F. J. SarabiaSánchez) ........................................................................................................

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1. ¿Es necesario realizar un muestreo? .......................................................... 2. Aspectos básicos del muestreo .................................................................. 2.1. Definición y terminología básica ..................................................... 2.2. Calidad del muestreo ....................................................................... 2.3. Tipos de muestreo ............................................................................

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3. El procedimiento de muestreo ................................................................... 3.1. Condiciones para un buen diseño muestral...................................... 3.2. Etapas en el diseño muestral ............................................................ 3.3. Muestreo confirmatorio o remuestreo ............................................. 4. La dinámica del muestreo cuantitativo o aleatorio ................................... 4.1. Muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio .................... 4.2. Muestreo aleatorio sistemático ........................................................ 4.3. Muestreo aleatorio estratificado ...................................................... 4.4. Muestreo aleatorio por conglomerados ........................................... 4.5. Muestreo aleatorio polietápico o multietápico ................................. 4.6. El tamaño de la muestra y la potencia de la prueba ........................ 4.7. Estimación del número de contactos................................................ 4.8. El equilibrado o reponderación de la muestra ................................. 5. Muestreos cualitativos o no aleatorios ...................................................... 5.1. Muestreo por cuotas o accidental .................................................... 5.2. Muestreo intencional u opinático .................................................... 5.3. Muestreo por bola de nieve.............................................................. 5.4. Muestreos observacionales............................................................... 6. La selección de individuos mediante ruta aleatoria ................................... 7. Estrategias para maximizar la calidad desde el muestreo .......................... 8. Los errores de muestreo ............................................................................

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14. Fiabilidad del instrumento de medida (F. J. Sarabia-Sánchez e I. Cañadas-Osinski) .......................................................................................

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1. Fuentes de variación y errores de medición .............................................. 2. La fiabilidad desde el Modelo de la Teoría Clásica de Tests (TCT) .......... 3. Análisis empírico de la fiabilidad .............................................................. 3.1. Métodos de fiabilidad cuando la escala se pasa una sola vez........... 3.1.1. Alfa de Cronbach ................................................................. 3.1.2. La interpretación del coeficiente alfa de Cronbach .............. 3.1.3. Análisis de la diferencia entre dos alfas de Cronbach .......... 3.1.4. El procedimiento de dos mitades.......................................... 3.1.5. La fiabilidad compuesta de Werts et al. (1974) ..................... 3.2. Métodos de fiabilidad cuando la escala se pasa dos o más veces ..... 3.2.1. Test-retest ............................................................................. 3.2.2. Otros métodos para calcular la fiabilidad ............................ 4. Factores que afectan a la fiabilidad ........................................................... 5. Influencia de la fiabilidad en la predicción de los valores verdaderos ....... 6. ¿Cómo debe actuar el investigador? ..........................................................

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15. La validez del instrumento de medida (M. Sánchez-Pérez y D. Jiménez-Castillo) ....................................................................................

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1. Concepto y tipos de validez. Su importancia en las ciencias sociales ........ 2. Factores de los que depende la validez: fiabilidad, longitud del test y variabilidad de la muestra. Valor máximo del coeficiente de validez ............

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6.

7. 8. 9.

2.1. Relación entre validez y fiabilidad. Fiabilidad de las puntuaciones del test y del criterio ......................................................................... 2.2. La longitud del test .......................................................................... 2.3. La variabilidad de la muestra........................................................... 2.4. Valor máximo del coeficiente de validez .......................................... Las valideces interna y externa en experimentos y encuestas. Protocolos de actuación................................................................................................... 3.1. La validez interna y sus amenazas ................................................... 3.2. La validez externa y sus amenazas ................................................... La validez de contenido. Protocolo y métodos de cálculo ......................... La validez de constructo o construcción. Protocolo y medición ............... 5.1. Aspectos centrales de la validez de constructo ................................. 5.2. Métodos para evaluar la validez de constructo ................................ Las valideces de constructo: convergente, discriminante y nomológica. Cálculo y efectos ....................................................................................... 6.1. Análisis de las valideces convergente y discriminante: la matriz multirrasgo-multimétodo (MRMM) ...................................................... 6.2 Análisis de las valideces convergente y discriminante: el análisis factorial confirmatorio (AFC) .............................................................. 6.3. Análisis de la validez nomológica .................................................... La validez de criterio. Objetivos y medición.............................................. Otros tipos de validez ................................................................................ Un ejemplo práctico de aplicación ............................................................ 9.1. Primer paso: validez de contenido ................................................... 9.2. Segundo paso: validez de constructo (valideces convergente y discriminante) ........................................................................................... 9.3. Tercer paso: validez de constructo (validez nomológica) ................. 9.4. Cuarto paso: validez de criterio ....................................................... 9.5. Quinto paso: generalización de los resultados (validez externa) ......

393 395 396 397 398 398 400 401 404 404 405 406 407 409 412 413 414 416 416 417 419 420 420

16. La invarianza del instrumento de medida (J. Aldás-Manzano) ........

421

1. Introducción ............................................................................................. 2. Tipos de invarianza del instrumento de medida ........................................ 3. Procedimiento para contrastar la invarianza del instrumento de medida.. 3.1. Aplicación a la evaluación de un efecto moderador......................... 3.2. Aplicación a la comparación de medias de variables latentes .......... 4. Contraste de la invarianza en ausencia de normalidad .............................

421 423 425 425 438 443

17. Metodología del meta-análisis (J. Sánchez-Meca, F. Marín-Martínez y J. A. López-López) ....................................................................................

447

1. Meta-análisis: ¿qué es y para qué se utiliza?.............................................. 2. Fases del meta-análisis .............................................................................. 2.1. Formulación del problema ............................................................... 2.2. Búsqueda de la literatura ................................................................. 2.3. Codificación de los estudios............................................................. 2.4. Cálculo del tamaño del efecto ..........................................................

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2.4.1. Meta-análisis de correlaciones.............................................. 2.4.2. Meta-análisis de diferencias entre medias............................. 2.4.3. Conversiones entre tamaños del efecto ................................. 2.5. Análisis estadístico e interpretación ................................................. 2.5.1. Descripción de las características de los estudios ................. 2.5.2. Estimación del tamaño del efecto medio .............................. 2.5.3. Evaluación de la heterogeneidad .......................................... 2.5.4. Búsqueda de variables moderadoras .................................... 2.5.5. Análisis del sesgo de publicación.......................................... 2.6. Publicación del estudio .................................................................... 3. Ejemplo de aplicación del meta-análisis .................................................... 3.1. Tamaño del efecto medio ................................................................. 3.2. Evaluación de la heterogeneidad ...................................................... 3.3. Búsqueda de variables moderadoras ................................................ 3.4. Base de datos del ejemplo para los análisis estadísticos del metaanálisis ............................................................................................. 4. Apéndice 1. Los modelos de efectos fijos y de efectos aleatorios ..............

451 452 454 454 455 455 456 457 460 461 461 462 463 464 468 469

18. La modelización: enfoque y proceso (Ó. González-Benito) ..............

471

1. 2. 3. 4.

Introducción ............................................................................................. Concepto de modelo en la investigación empresarial ................................ Modelos en la investigación científica ....................................................... Tipología de modelos ................................................................................ 4.1. Clasificación basada en la metodología del modelo......................... 4.2. Clasificación basada en el propósito del modelo ............................. 5. Proceso de modelización ........................................................................... 6. Criterios para el desarrollo de modelos..................................................... 7. Un caso de aplicación de la modelización ................................................. 7.1. La especificación del modelo ........................................................... 7.1.1. Modelo normativo ............................................................... 7.1.2. Modelo predictivo ................................................................ 7.2. La calibración del modelo ............................................................... 7.3. La validación del modelo ................................................................. 7.4. Evaluación crítica ............................................................................

471 472 472 473 473 475 478 480 480 481 481 481 483 483 483

19. Metodología del diseño experimental (S. Ruiz de Maya e I. LópezLópez) ............................................................................................................

485

1. 2. 3. 4. 5.

Naturaleza y tipologías de experimentación.............................................. La experimentación como proceso ............................................................ Los sujetos de la muestra .......................................................................... Los problemas de control en la experimentación y la validez ................... Definición de variables .............................................................................. 5.1. Variables independientes .................................................................. 5.2. Variables dependientes ..................................................................... 5.3. Variables exógenas ........................................................................... 6. Los diseños experimentales y el análisis de los datos ................................

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7. Una aplicación del diseño experimental .................................................... 7.1. Objetivos del estudio ........................................................................ 7.2. Planteamiento del trabajo empírico ................................................. 7.3. Comprobación de la manipulación ..................................................

499 499 500 502

20. Metodología del análisis de contenido (E. Bigné y M. Royo-Vela) ..

503

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Introducción ............................................................................................. Delimitación conceptual ........................................................................... Características metodológicas ................................................................... Fases del estudio ....................................................................................... Aplicaciones del análisis de contenido ...................................................... Un caso de aplicación ...............................................................................

503 506 507 509 516 517

PARTE TERCERA Métodos de investigación cualitativos 21. Fundamentos de la investigación cualitativa (J. Báez) .....................

525

1. Contexto ................................................................................................... 1.1. Definición ........................................................................................ 1.2. Áreas de especialización................................................................... 1.3. Características de la investigación cualitativa .................................. 1.4. Tipos de investigación cualitativa .................................................... 1.5. Características del investigador ........................................................ 2. Paradigmas del análisis cualitativo ............................................................ 2.1. Semiología: análisis semiológico del discurso social ........................ 2.1.1. Representatividad de los análisis cualitativos ....................... 2.1.2. Validez de los estudios cualitativos ....................................... 2.2. Fenomenología ................................................................................ 2.3. Etnometodología ............................................................................. 2.4. Interaccionismo simbólico ............................................................... 3. Procesos .................................................................................................... 3.1. El diseño de la investigación ............................................................ 3.1.1. Del requerimiento explícito a la demanda implícita ............. 3.1.2. Perspectivas en investigación: el diseño de la oferta ............. 3.2. El análisis cualitativo ....................................................................... 3.2.1. Componentes del análisis cualitativo.................................... 3.2.2. De los datos a la información: proceso del análisis .............. 3.2.2.1. Análisis: el significado ........................................... 3.2.2.2. Síntesis: organización conceptual .......................... 3.2.2.3. Informe: construcción del modelo teórico y propuestas estratégicas ................................................ 4. Aplicación práctica del contenido (enfoque empresarial) .......................... 4.1. El problema de gerencia: el objeto de conocimiento ........................ 4.2. Planteamiento de la investigación ....................................................

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Las hipótesis......................................................................... Los objetivos de investigación .............................................. Las posibles opciones metodológicas a considerar ............... La decisión de elección de una metodología y el porqué ...... Las técnicas de investigación ................................................

550 550 551 552 553

22. Metodología de las técnicas grupales (R. Rabadán-Anta).................

555

1. Las técnicas cualitativas grupales en la investigación ................................ 2. Habilidades preparatorias para conseguir dinámicas grupales productivas 2.1. Asertividad ...................................................................................... 2.2. Sinergia ............................................................................................ 2.3. Perfil del moderador de sesiones grupales........................................ 2.4. Muestreo de participantes ................................................................ 3. Las técnicas grupales ................................................................................ 3.1. La técnica del grupo de enfoque ...................................................... 3.2. La técnica del grupo nominal .......................................................... 3.3. Otras técnicas cualitativas grupales.................................................. 3.3.1. Técnica de la tormenta de ideas ........................................... 3.3.2. Técnica Delphi ..................................................................... 4. Un caso práctico .......................................................................................

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23. La entrevista en profundidad (A. Fernández Nogales) .......................

575

1. Planteamiento metodológico..................................................................... 1.1. Características y aplicaciones principales......................................... 1.2. Tipos de entrevistas en profundidad ................................................ 1.3. Etapas para realizar una entrevista .................................................. 2. Preparación de las entrevistas ................................................................... 2.1. Elaboración del guión ...................................................................... 2.2. Tamaño, selección y captación de la muestra ................................... 2.3. Características del entrevistador ...................................................... 2.4. Trabajo de campo: lugar de realización y material auxiliar.............. 3. Realización de las entrevistas .................................................................... 3.1. La labor del entrevistador ................................................................ 3.2. Presentación e introducción del tema............................................... 3.3. Desarrollo de la entrevista ............................................................... 3.4. Internet, etnografía y neurociencia .................................................. 4. Análisis de resultados e informe final ....................................................... 4.1. Tratamiento de la información......................................................... 4.2. Análisis e interpretación de resultados............................................. 4.3. Elaboración del informe final con información cualitativa .............. 5. Un caso de aplicación ............................................................................... 5.1. Planteamiento inicial ....................................................................... 5.2. Metodología utilizada ...................................................................... 5.3. Investigación cualitativa: entrevistas en profundidad ....................... 5.4. Ejemplo de resultados de las entrevistas en profundidad .................

575 575 577 578 579 579 580 584 585 586 586 588 589 592 593 593 594 594 595 595 595 595 596

4.2.1. 4.2.2. 4.2.3. 4.2.4. 4.2.5.

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24. La observación científica (J. L. Losada y M. T. Anguera) .....................

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1. Tipos de observación ............................................................................... 2. Planificación: diseños observacionales .................................................... 3. Unidades de conducta ............................................................................. 3.1. Instrumentos de observación.......................................................... 3.2. Instrumentos de registro................................................................. 4. Codificación y medidas observacionales ................................................. 4.1. Indicadores primarios .................................................................... 4.2. Indicadores secundarios o derivados .............................................. 5. Muestreo observacional .......................................................................... 6. Reglas de registro observacional.............................................................. 6.1. Registro activado por transiciones (RAT) ...................................... 6.2. Registro activado por unidades de tiempo (RAUT) ....................... 6.2.1. Puntual, instantáneo o momentáneo .................................. 6.2.2. Intervalo parcial, o de Hansen............................................ 6.2.3. Intervalo total ..................................................................... 7. Calidad de los datos observacionales ...................................................... 7.1. Fiabilidad ....................................................................................... 7.2. Precisión ......................................................................................... 7.3. Cuestiones anexas .......................................................................... 8. Análisis de datos observacionales ............................................................ 9. Estructura de un informe observacional.................................................. 10. Un caso práctico .....................................................................................

602 603 604 606 607 608 609 609 610 611 611 611 612 612 612 613 613 615 615 616 619 620

25. El método del incidente crítico (F. C. Galindo Reyes y J. M. de la Varga Salto)...................................................................................................

625

1. Introducción general al método del incidente crítico............................... 1.1. Origen, concepto y objetivos .......................................................... 1.2. El MIC como herramienta metodológica....................................... 1.3. Aplicaciones y utilidades del método del incidente crítico ............. 1.4. Ventajas e inconvenientes del MIC................................................. 2. Procedimiento para aplicar el MIC ......................................................... 2.1. Identificación de los objetivos ........................................................ 2.2. Planificación................................................................................... 2.3. La recogida de información ........................................................... 2.4. Análisis de la información .............................................................. 2.5. Interpretación y comunicación de los resultados............................ 3. Caso de aplicación...................................................................................

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26. El estudio de casos (W. S. Pérez-Aguiar y M. Martínez-Núñez).........

645

1. Introducción ............................................................................................ 2. Fundamentos del estudio de casos .......................................................... 3. Diseño e implantación del estudio de casos............................................. 3.1. El objetivo de la investigación ........................................................ 3.2. El marco teórico .............................................................................

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3.3. La unidad y los niveles de análisis ................................................... 3.4. La selección de casos ....................................................................... 3.5. El caso piloto ................................................................................... 3.6. El estudio de cada caso .................................................................... Informe general: resultados y conclusiones ............................................... La generalización de los resultados ........................................................... Buenas prácticas en el estudio de casos..................................................... El método del caso aplicado al análisis de la acumulación de activos tecnológicos ...................................................................................................

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27. Principios del análisis semántico (L. Ballester-Brage).........................

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1. Introducción y perspectivas de análisis ..................................................... 1.1. El análisis del significado gramatical ............................................... 1.2. El análisis semántico ........................................................................ 1.3. El análisis de la función pragmática................................................. 2. Relaciones entre las funciones pragmática, sintáctica y semántica ............ 3. Modelos de análisis semántico .................................................................. 3.1. El diferencial semántico ................................................................... 3.2. El análisis de contenido ................................................................... 4. La identificación de los significados.......................................................... 4.1. Significado primario ........................................................................ 4.2. Significado secundario ..................................................................... 4.3. Completar el significado atendiendo al contexto ............................. 5. Selección de muestras en análisis semántico ............................................. 6. El uso de programas informáticos en la investigación semántica .............. 6.1. Programas para el ACAO ................................................................ 6.2. Proceso de análisis cualitativo asistido por ordenador ..................... 7. Conclusiones .............................................................................................

673 674 674 675 676 676 677 679 681 681 682 683 686 687 688 689 690

4. 5. 6. 7.

PARTE CUARTA Enfoque mixto en la investigación científica 28. Metodología de la investigación transcultural (M. L. HumanesHumanes, M. A. Moreno y F. J. Sarabia-Sánchez) ................................. 1. La investigación transcultural dentro de los estudios comparados ........... 1.1. La definición del contexto en la investigación comparada ............... 2. Marketing transcultural ............................................................................ 3. Riesgos metodológicos en la investigación transcultural: enfoques y soluciones ........................................................................................................ 3.1. La controversia emic versus etic ....................................................... 3.2. Sesgos y equivalencia en la investigación transcultural .................... 3.3. El diseño muestral............................................................................ 3.4. El trabajo de campo ......................................................................... 4. La estrategia del análisis estadístico .......................................................... 5. Tipos de estudios transculturales y sus diseños .........................................

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6. Retos del análisis transcultural.................................................................. 7. Caso de aplicación ....................................................................................

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29. Métodos híbridos de investigación (J. F. Molina Azorín) .....................

717

1. 2. 3. 4.

Introducción ............................................................................................. Concepto de métodos híbridos ................................................................. ¿Son compatibles los métodos cuantitativos y cualitativos? ...................... Ventajas y propósitos de la metodología híbrida ...................................... 4.1. Ventajas y situaciones de aplicación de la metodología híbrida ....... 4.2. Propósitos de la investigación híbrida.............................................. Diseños de investigación híbrida ............................................................... 5.1. Diseños híbridos basados en la prioridad e implantación de la recogida de datos .................................................................................... 5.2. Diseños híbridos de triangulación, explicativo, exploratorio e incrustado ........................................................................................... 5.2.1. El diseño de triangulación .................................................... 5.2.2. El diseño explicativo............................................................. 5.2.3. El diseño exploratorio .......................................................... 5.2.4. El diseño incrustado ............................................................. 5.3. Diseños con más de dos componentes ............................................. 5.4. Relaciones entre diseños y propósitos .............................................. Recomendaciones y pasos para diseñar y realizar un estudio híbrido ....... 6.1. Recomendaciones generales ............................................................. 6.2. Pasos para diseñar y realizar un estudio híbrido.............................. 6.3. Diagramas visuales .......................................................................... Conclusiones ............................................................................................. Un caso de aplicación ............................................................................... 8.1. Planteamiento del problema y estructura del trabajo ....................... 8.2. Propósitos o razones de utilizar un estudio híbrido y diseño realizado ............................................................................................... 8.3. Diagrama visual ...............................................................................

717 718 719 720 720 721 722

Bibliografía ............................................................................................................

737

5.

6.

7. 8.

722 724 724 725 726 727 728 728 729 729 730 731 732 732 733 734 735

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Presentación

La presente obra obra va mucho más allá de una nueva edición del título Metodología para la investigación en marketing y dirección de empresas que vio la luz en 1999. Es una edición totalmente revisada, actualizada, ampliada y reenfocada. Los actuales veintinueve capítulos muestran los aspectos más relevantes que todo investigador debe atender en su devenir investigador. Algunos «suenan» mucho, ya que utilizamos cuestionarios en los que incluimos escalas. Otros, en cambio, son poco utilizados pese a ser de gran ayuda al investigador (evaluación de publicaciones antes de elegir dónde comunicar los resultados de las investigaciones) o permitir el ahorro de una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo al investigador (por ejemplo, los gestores bibliográficos). Todos ellos son necesarios en el actual panorama investigador a fin de poder conocer con garantías los fenómenos sociales, psicológicos, económicos, organizacionales y comerciales que conforman nuestra compleja realidad. La obra se divide en cuatro partes. La primera de ellas aborda los elementos básicos de la investigación científica y se refiere a las cuestiones que van desde el concepto de ciencia hasta la escritura de los resultados de la investigación. Especial relieve tienen los capítulos dedicados a la ética en la investigación científica, al uso de los gestores bibliográficos y a la evaluación de las publicaciones científicas, de las que hay muy poca tradición docente avanzada ni práctica en el ámbito social y empresarial. La segunda parte aborda los aspectos de la construcción de medidas y tres metodologías cuan-

titativas: el meta-análisis, la modelización y la experimentación. En relación a la construcción de  medidas, tan importante hoy en día, se abordan de forma pormenorizada la construcción de instrumentos de medida (escalas), el diseño del cuestionario, el diseño muestral (uno de los grandes olvidados en la investigación científica en Dirección de Empresas y Marketing), la fiabilidad, la validez y el análisis de la invarianza. Todos los capítulos obvian los consabidos aspectos teóricos y abordan qué debe hacer un investigador para realizar buenos cuestionarios, diseñar correctamente escalas, plantear un muestreo acorde con los objetivos y la población objetivo y medir la calidad de las mediciones realizadas. La tercera parte está dedicada, por entero, al enfoque y métodos cualitativos, tanto de recogida de información como de análisis de ésta. Las metodologías cualitativas han sido las grandes perjudicadas de la ola estadística y analítica que desde hace décadas recorre la investigación científica en ciencias sociales en general y en el ámbito de la empresa y el Marketing en particular. Finalmente, la cuarta parte está dedicada a los métodos de enfoque mixto. Sólo contiene dos capítulos, el dedicado a la investigación transcultural y el que aborda los métodos híbridos. Ambos serán cada vez más usados, ya que la investigación se internacionaliza y comienza a superarse la falsa dicotomía de cuantitativo versus cualitativo. Esta obra se dirige a toda persona que desee conocer los aspectos metodológicos necesarios para hacer investigación seria y rigurosa. Evidentemente, es imposible que quepa en una obra que

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Presentación

no sea enciclopédica todo el arsenal metodológico para cualquier tipo de investigación. Por tanto, el objetivo de la obra es acercar los métodos más importantes y significativos. Para finalizar, como coordinador, quiero dar gracias (profundas y realmente emotivas) a todos los coautores y colaboradores del libro (revisores de los capítulos y del texto), desde los colegas que confiaron en un proyecto (que se ha demorado más de lo esperado) hasta quienes han ayudado anónimamente en la revisión de los capítulos o de los textos. También mi agradecimiento se dirige especialmente al profesor Miguel Santesmases, quien siempre me animó a que emprendiese y coordinase esta obra. Quiero decir públicamente que todos los autores que firman sus respectivos capítulos aceptaron participar en cuanto les pre-

senté el proyecto, aun sabiendo que no ganarían un euro porque los beneficios de la obra se entregarían a una organización no gubernamental de desarrollo. ¿Qué les movió a hacerlo? Creo que la ilusión en un proyecto que pretendía dar valor a nuestros conocimientos y que se pudieran transmitir a quienes comienzan a investigar. También, por extensión, a todos aquellos realmente interesados en conocer, explicar y comprender el mundo que nos rodea. Ser profesor e investigador es un trabajo muchas veces tedioso y difícil, pero tiene la inmensa recompensa de ayudar a otros a avanzar en el conocimiento. Elche y Murcia, enero de 2013. FRANCISCO J. SARABIA-SÁNCHEZ

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Métodos de investigación social y de la empresa

PARTE PRIMERA Elementos básicos de la investigación científica

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Ciencia, método y construcción científica Ana Isabel Rodríguez Escudero Jesús Gutiérrez-Cillán

Con este capítulo inicial se pretende acercar al lector a los conceptos de ciencia y de método científico. A tal efecto, el primer epígrafe se centra, por un lado, en el reconocimiento de la importancia de la ciencia en la sociedad actual —importancia incuestionable aunque no exenta de críticas—, y, por otro, en la caracterización del conocimiento científico frente al conocimiento vulgar. En el segundo apartado se desarrolla el concepto de ciencia, con objeto de saber cuáles son los rasgos que permiten distinguir las ciencias de otras disciplinas y determinar si las disciplinas sociales pueden ser consideradas como ciencias. Puesto que lo más característico y específico de la ciencia es el método científico, dentro de este segundo apartado se abre un subepígrafe dedicado a exponer el método científico más característico de las ciencias de la empresa, el método hipotético-deductivo. El tercer apartado aborda el estudio de los elementos básicos de la construcción científica: los conceptos, las hipótesis, las variables, los modelos, las leyes y las teorías. Finalmente, y aunque ahondar en ello escape al propósito de este capítulo, en el cuarto y último apartado daremos un repaso a las corrientes metodológicas que se han sucedido en un intento de establecer la metodología científica más adecuada para el desarrollo del conocimiento. 1. 1.1.

LA CIENCIA COMO FENÓMENO Conocimiento científico y sociedad

Considerado como el fundamento más firme y seguro para el conocimiento, utilización y domi-

nio del mundo que nos rodea, en la actualidad es fácil advertir la relevancia social adquirida por el  conocimiento científico. Como afirmó el filósofo B. Russell: «La característica más destacada de nuestro tiempo es la penetración de la ciencia en todas las actividades sociales». Según Nagel (2006) y López Yepes (1995), el binomio cienciasociedad ha incrementado paulatinamente su importancia. Las razones son múltiples. Entre ellas cabe citar, por ejemplo, la aportación de la ciencia a la debilitación de las supersticiones antiguas y hábitos irracionales, que, en algunos casos, contribuían al mantenimiento de las injusticias sociales, y la creciente aplicación práctica de los descubrimientos científicos. Dada la relevancia otorgada al conocimiento científico y a la interacción ciencia-sociedad, no es extraño que se haya creado el término sociedad científica para designar a aquella que dota de un elevado rigor a las actividades sociales, en cuanto éstas parecen impregnarse de un mayor sentido científico y de un mayor uso de términos científicos, tanto en los medios de comunicación social como en el lenguaje de la calle. Los estados, alertados por esta situación, han comenzado a promover y responsabilizarse de la investigación científica como potencial fuente de poder. En paralelo al reconocimiento social del conocimiento científico, se ha señalado al investigador como auténtico motor del progreso en todos los órdenes, pues promueve simultáneamente el desarrollo de su propia ciencia y el del ámbito social en el que ésta se aplica. Y es que la ciencia, lejos de elaborarse en el vacío, es conformada por una co-

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munidad de individuos especialmente entrenados para ello. Estos grupos humanos no sólo generan las teorías científicas, sino que también las decantan por medio de la crítica y asumen el papel de jueces evaluadores respecto a qué construcciones teóricas son aceptables. En cierto sentido —y se anticipa con ello la discusión posterior—, es ciencia lo que estos grupos de individuos deciden por consenso que es ciencia, y, de hecho, el único tribunal de apelación inapelable es el tiempo. La comunidad de científicos se encuentra así ante una doble tarea: de una parte, ha de proponer teorías científicas; de otra, debe asumir el rol de árbitro que juzga sobre la aceptabilidad de las construcciones teóricas. No obstante, el auge de la ciencia en el siglo XX, su progresiva influencia en las más diversas áreas del saber humano y de la actividad social y, muy en particular, sus aplicaciones militares y políticas han generado una serie de reflexiones críticas hechas desde perspectivas muy diferentes. Críticas, por ejemplo, de tipo económico basadas en el enorme coste de algunas investigaciones cuya función social resulta luego muy escasa, cuando no negativa; críticas de tipo ecológico, por las graves consecuencias que determinados experimentos científicos y sus aplicaciones tecnológicas comportan para el entorno natural; críticas de orden moral, suscitadas por los problemas éticos que plantean nuevas ciencias como la biotecnología, la sociobiología o la genética, y críticas, incluso, de tipo político, que han señalado la función ideológica y de control social que determinadas teorías desempeñan. Y todo ello sin olvidar la dependencia económica y tecnológica a la que el progreso, consecuencia de la investigación científica, somete a los países con un menor potencial investigador. Es patente que la pretendida neutralidad política y social de la ciencia puede ser atacada con diversos argumentos. Se abre así un campo de reflexión sobre la ciencia que, sin ser exclusivamente epistemológico o filosófico, en muchas ocasiones ofrece un contrapunto adecuado a las teorizaciones que analizan exclusivamente los aspectos formales-estructurales de la actividad científica sin entrar en sus consecuencias prácticas. Como dijo

Russell (1969): «Para que la civilización científica sea una buena civilización es necesario que el aumento del conocimiento vaya acompañado de sabiduría, entendiendo por sabiduría una concepción justa de los fines de la vida. Y esto es algo que la ciencia por sí misma no proporciona». 1.2.

Conocimiento científico versus conocimiento vulgar

Dejando aparte el saber que podríamos llamar mágico, que tiene capital importancia en las sociedades primitivas y se basa en las llamadas leyes de la semejanza y del contagio, dos son fundamentalmente los tipos de conocimiento: el conocimiento vulgar o sentido común y el conocimiento científico (véase la figura 1.1). Ambos responden a la misma necesidad humana —la búsqueda de la verdad y de la explicación de los fenómenos— y pueden tener el mismo objeto y la misma naturaleza, por lo que no son opuestos. El conocimiento vulgar está representado por el conjunto de ideas u opiniones de un valor preferentemente individual, que el ser humano emite u obtiene en el quehacer de su vida cotidiana, basadas en el sentido común, en la experiencia o en el azar (López Yepes, 1995). Esta forma de conocimiento (también denominada conocimiento precientífico) se caracteriza por ser subjetiva, superficial, sensitiva, asistemática, acrítica, cualitativa y no metódica, pero no inútil o prescindible o menos importante. Como dice Nagel (2006): «Para dejar bien sentada su importancia, mucho antes de contar con el beneficio de una educación científica y de adoptar un método científico como forma de obtención de conocimientos, los hombres adquirieron gran cantidad de información acerca de su entorno: aprendieron a reconocer las sustancias que les servían de alimento, descubrieron las aplicaciones del fuego e inventaron las artes de cultivar el suelo, de comunicarse entre sí y de gobernarse». En realidad,  en  cada generación, muchos hombres se las ingenian para asegurarse habilidades y una información adecuada sin el beneficio de una educación científica y sin la adopción de procedimientos científicos. © Ediciones Pirámide

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A diferencia del conocimiento vulgar, que raramente se acompaña de una explicación acerca de por qué los hechos son como se presentan, al conocimiento científico se llega por la búsqueda de las causas últimas de las cosas. Por ejemplo, las sociedades primitivas descubrieron el uso de la rueda, pero apenas sabían nada de las fuerzas de fricción; las propiedades medicinales de algunas plantas se conocen desde hace siglos, sin embargo, no se podía explicar la razón de sus benéficas virtudes. Volviendo sobre esta idea, digamos que es el deseo de hallar explicaciones sistemáticas y controlables por elementos de juicio prácticos, y de organizar y clasificar el conocimiento sobre la base de principios explicativos, lo que da origen a la ciencia (Nagel, 2006).

Conocimiento vulgar Individual Subjetivo Superficial Sensitivo No sistemático No crítico Cualitativo No metódico

Conocimiento científico Colectivo Objetivo Profundo Razonado Sistemático Crítico Cuantitativo Metódico

FUENTE: elaborado a partir de López Yepes (1995).

Figura 1.1. Tipos de conocimiento.

El conocimiento científico tiene carácter colectivo. Se considera a la ciencia como una tradición acumulativa por cuanto, como decía D’Ors, se obtiene mediante el esfuerzo de ajuste que realizan colectivamente todos los que se dedican al menester científico; queda así desvinculado de las condiciones subjetivas de los científicos que lo han obtenido. El pensamiento científico se contrapone entonces al pensamiento vulgar porque —aun teniendo el mismo objeto de estudio— su rigor lógico y su capacidad para autorregular sus contenidos por medio de la discusión crítica son mayores. El criterio de valoración de las explica-

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ciones científicas es siempre racional y el agente evaluador no es un individuo, sino la comunidad de científicos relevantes en esa disciplina que actúa por consenso: ni por costumbre, ni sometida a la autoridad de miembro integrante alguno. El conocimiento científico, en fin, tiene una clara vocación de permanencia basada en su objetividad, es profundo, reflexivo, razonado, sistemático, crítico, cuantitativo y metódico. No obstante, los calificativos antes empleados para distinguir ambos tipos de conocimiento han de ser interpretados con suma cautela porque, por ejemplo, la frontera entre lo individual y lo colectivo, lo subjetivo y lo objetivo, lo superficial y lo profundo, o lo cualitativo y lo cuantitativo, es, a veces, imprecisa. En último término, y dadas las dificultades para establecer una clara delimitación entre el conocimiento vulgar y el científico, se erige el método como verdadero elemento diferenciador. Como dice Bunge (2000), si el objeto de estudio no puede ser lo distintivo de toda ciencia, ya que un mismo objeto puede ser conocido de un modo científico y no científico, las diferencias entre ambas clases de conocimiento «tienen que consistir en el modo en que la ciencia opera para alcanzar un objetivo determinado, o sea, en el método científico y en la finalidad para la cual se aplica dicho método». De cualquier forma, la diferencia descrita no debe ser mal interpretada. No se debe entender, por ejemplo, que la práctica del método científico estriba en seguir reglas prescritas para hacer descubrimientos experimentales o para hallar explicaciones satisfactorias, porque en la ciencia —igual que en las artes— no hay reglas fijas o inamovibles para el descubrimiento y para la invención. Tampoco debe interpretarse que la utilización del método científico consiste en el uso de un conjunto especial de técnicas independientemente del tema o problema que se investigue; tal interpretación sería una caricatura de su propósito. Por último, considérese que la aplicación del método científico no elimina de manera efectiva toda forma de sesgo personal o fuente de error que pudiera invalidar el resultado, ni asegura —en un plano más general— la verdad de toda conclusión a la que lleguen las investigaciones que emplean dicho

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método. En realidad, es imposible dar seguridad de este tipo; ningún conjunto de reglas establecidas de antemano puede servir como salvaguardia automática contra prejuicios insospechados y otras causas de error que pueden afectar adversamente al curso de una investigación (Nagel, 2006). 2.

EL CONCEPTO DE CIENCIA

La historia de la filosofía de la ciencia revela una falta de acuerdo en lo relativo al criterio de demarcación entre lo que es ciencia y lo que no lo es. Dependiendo de cuáles sean los términos en los que se defina el concepto de ciencia, una disciplina será científica o no. Es un caso típico de nominalismo: en ausencia de una definición clara, dos autores pueden utilizar el mismo término (ciencia) para referirse a cosas diferentes. No existe, en suma, un concepto unívoco de ciencia. Frente a esta situación, y dada la ambigüedad que preside su definición, antes de proseguir resulta inexcusable sentar las bases de lo que entendemos por ciencia a fin de clarificar el lugar que ocupan las disciplinas sociales en este contexto1. Y es que el contraste entre el desarrollo de las ciencias naturales, de gran poder explicativo, y las ciencias sociales ha abierto la discusión de si es verdaderamente posible el conocimiento científico de la realidad social. A fin de abundar en los términos del debate, hay que reparar inicialmente en las dos versiones más extremas del concepto de ciencia (Anderson, 1983). En una de sus acepciones, aquella que deja traslucir una visión ciertamente idealizada, se presenta a la ciencia como un sistema de búsqueda que persigue y consigue generar conocimientos objetivamente probados, lo que limita fuertemente el campo de las disciplinas que pueden acceder a esta denominación. Al entender del grupo de autores puristas que se apuntan a esta primera 1 En el caso de ser ciencias, la Economía de la Empresa y las disciplinas que se agrupan en torno a ella serían ciencias sociales. Los problemas respecto de la consideración como ciencia de la Economía de la Empresa son similares a los que sufre cualquier otra disciplina social, de ahí que el debate se realice en términos más amplios.

concepción, la ciencia es un conjunto sistematizado y ordenado de conocimientos, organizado alrededor de una o  más teorías centrales y de un cierto número de principios generales, expresado normalmente en términos cuantitativos, que permite realizar predicciones y, bajo determinadas circunstancias, controlar los hechos futuros. En una línea de rechazo a la dimensión normativa de la ciencia, y desde la convicción de que el objetivo de cualquier ciencia consiste en explicar «lo que es» con independencia de «lo que debería ser» o de «lo que sería deseable que fuese», establecen que toda investigación científica se hace merecedora de tal calificativo cuando de ella se derivan leyes generales que sirven de forma sistemática para ordenar las decisiones, actuaciones y predicciones sobre el tema de estudio, y no sólo para generar procedimientos o reglas de actuación (Buzzell, 1963). Como se puede deducir, desde tan rígida concepción las disciplinas sociales tienen problemas para ser consideradas como ciencias. El problema principal con el que se enfrentan proviene de la inexistencia tanto de teoría central alguna como de unos principios generales en torno a los cuales pudieran organizarse (Buzzell, 1963). Y es que la semejanza entre las ciencias sociales y las ciencias naturales falla en un término fundamental: el nivel de certeza. En las ciencias sociales nunca se tendrá la certeza absoluta de que coincidirán las observaciones obtenidas con los resultados esperados a priori, como ocurre, por ejemplo, en la Química. Desde una postura claramente enfrentada, otro grupo de autores estima que es ciencia cualquier cosa a la que la sociedad decide llamar ciencia. Es suficiente el acuerdo de la sociedad para la consideración de una disciplina como científica; a la ciencia se llega, por tanto, a través de un proceso de consenso. En sus diversos trabajos, estos autores acusan de idealistas a todos aquellos que, de una u otra forma, pretenden identificar una serie de requisitos exigibles para la acotación del concepto. A su entender, no existe ningún criterio válido que permita distinguir lo que es ciencia de lo que no lo es. Lo único que se debe exigir a una disciplina científica es que sea capaz de © Ediciones Pirámide

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crear un conocimiento socialmente útil. En la medida en que las disciplinas sociales se preocupan y se ocupan de ello, puede afirmarse que son ciencias (Anderson, 1983; Peter y Olson, 1983; Peter, 1992). Ante estas dos versiones extremas de la ciencia, dependiendo de cuál sea el enfoque que se adopte, será más difícil —o prácticamente imposible— o más fácil —o prácticamente trivial— otorgar a una disciplina social el carácter de ciencia. En una posición intermedia entre las dos versiones extremas (que pudiera servir como punto de encuentro y de conciliación) se sitúa la gran mayoría de los investigadores, que, aunque entienden que deben darse determinadas condiciones para que una disciplina pueda considerarse científica, se muestran mucho menos rigurosos en sus exigencias. Según estos autores, tres son los rasgos sustantivos que —a manera de criterios de demarcación— permiten diferenciar las ciencias del resto de disciplinas (Hunt, 1991): — Tener una materia de estudio concreta y específica que pueda ser objeto de descripción y clasificación. — Presuponer la existencia de uniformidades y regularidades subyacentes en los fenómenos propios de esa materia. — Adoptar el método científico para el estudio de la materia como forma de obtener una certificación intersubjetiva —expresión acuñada por Popper (1962). Las ciencias sociales son ciencias porque en mayor o menor grado cumplen estos requisitos. El primero de ellos parece obvio, ya que una disciplina de estudio surge para hacer frente al análisis de  una materia concreta. Sobre el segundo de ellos, repárese en su formulación: una disciplina no es científica cuando ha encontrado las uniformidades o regularidades subyacentes en los fenómenos objeto de estudio, sino cuando los indicios están a favor de que tales regularidades existen. En economía, sociología, psicología, etc., ya se ha puesto de manifiesto la presencia de ciertas regularidades, lo que sirve de estímulo para la bús-

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queda de uniformidades más relevantes. En todo caso, adviértase el peligro de confundir la ciencia con la culminación en éxito del trabajo científico (por ejemplo, ¿era la química una ciencia antes de descubrir la tabla periódica?). Ante la vaguedad de los dos primeros requisitos se eleva el tercero de ellos como verdaderamente determinante: lo más característico y específico de la ciencia, aquello que la constituye como tal y la distingue de los otros tipos de conocimiento es el método científico, esto es, el procedimiento seguido para lograr el conocimiento. Una ciencia no lo es por su objeto, sino por su método. De acuerdo con la definición propuesta por Bunge (2000), «Una ciencia es una disciplina que utiliza el método científico con la finalidad de hallar estructuras generales (leyes)». El método científico otorga objetividad a la investigación en la medida en que distintos investigadores, con diferentes actitudes, opiniones y creencias pueden averiguar el grado de verdad contenido en las explicaciones. Con el concepto de ciencia ocurre como con otras palabras cuyos campos de aplicación tienen límites notoriamente brumosos (como, por ejemplo, los términos «democracia» o «libertad»), que la ausencia de líneas divisorias precisas no es incompatible con la presencia de un núcleo de significado firme. Para el término ciencia, ese núcleo es el método científico. En consecuencia, se puede afirmar que, aun sin existir un consenso sobre lo que es ciencia, sí parece haber un acuerdo mayoritario en lo relativo a la configuración de las disciplinas sociales como ciencias. Rechazada, pues, una estricta versión de ciencia (son minoría los autores que defienden esta postura) a la que no podría ajustarse casi ninguna disciplina, a algunos se les antoja tarea trivial contemplar la posibilidad de otorgar a las ciencias sociales este carácter viendo si cumplen o no una serie de requisitos: en un caso, por resultar de evidente cumplimiento (utilización del método científico), y en el otro porque no hay ningún requisito que probar. El hecho es que las disciplinas sociales, dada la sobresaliente importancia de la utilización del método científico, cumplen con las más modernas concepciones de ciencia (véase la figura 1.2).

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Las disciplinas sociales no son ciencia porque: - Carecen de leyes generales. - Padecen una notable subjetividad.

Acepciones extremas

Las disciplinas sociales son ciencia porque: - Es suficiente el acuerdo de la sociedad. - Generan conocimiento socialmente útil.

Postura conciliadora Deben darse determinadas condiciones para que una disciplina pueda considerarse científica: r
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Presuponer la existencia de uniformidades y regularidades subyacentes en los fenómenos propios de esa materia. r
Adoptar el método científico para su estudio. Las disciplinas sociales cumplen con esta concepción de ciencia.

Figura 1.2. Diferentes acepciones del concepto de ciencia.

2.1.

El método científico

De forma general, Bunge (2000) define el método científico como «la estrategia de la investigación científica». Entiende, además, que el método afecta al ciclo completo de la investigación y es globalmente independiente del tema. Sustancialmente, la unidad de la ciencia no estriba en una teoría única, ni siquiera en un lenguaje unificado, radica precisamente en la unidad de su planteamiento. Se admite, por tanto, la universalidad del método científico en un sentido amplio. Todas las ciencias comparten el método científico, lo que no entra en contradicción con el reconocimiento expreso de la existencia de una variedad de modalidades metodológicas específicas, variedad que viene exigida por la diversidad de problemas concretos de investigación. La ejecución concreta y particular de las operaciones estratégicas dentro de cada rama de la ciencia depende del tema de estudio y del estado del conocimiento respecto de dicho tema. Es imprescindible, por tanto, compaginar esa universalidad

con la especificidad exigida por la singularidad de cada uno de los problemas de investigación concretos. En el ámbito de la Economía de la Empresa se señalan como principales variedades metodológicas el método inductivo y el método deductivo. El método inductivo supone un proceso de inferencia de leyes generales a partir de la consideración de un número suficientemente amplio de casos individuales u observaciones concretas. En la inducción, el movimiento de la razón es lógicamente ascendente: a partir de enunciados cercanos a la experiencia se obtienen enunciados abstractos y generales. El método deductivo es un proceso por el cual, a partir de la formulación de unos enunciados generales, se trata de deducir información para explicar fenómenos concretos. Para su aplicación, requiere disponer de unos supuestos generales (axiomas, postulados, teoremas, proposiciones...). Es propio de todas las ciencias, pero sobre todo de las más formalizadas. Dentro de esta categoría cabe distinguir entre el método axiomático-deductivo, proceso de deducción que parte de un sistema de axio© Ediciones Pirámide

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mas o afirmaciones que no precisan demostración dada su evidencia, y el método hipotético-deductivo, proceso de deducción de conclusiones a partir de un conjunto de hipótesis o enunciados contrastables sobre un aspecto de la realidad. No existe casi discusión alguna acerca de la preponderancia del método hipotético-deductivo (también denominado inductivo-deductivo) en las ciencias sociales (véase la figura 1.3). No debe sorprendernos el hecho de que el método científico aparezca caracterizado simultáneamente como inductivo y deductivo, ya que, en la ciencia, la inducción y la deducción no se oponen entre sí.

Proposiciones generales (hipótesis) Deducción Contraste: verificación o refutación Inducción

Leyes y teorías

Observaciones y experiencias del mundo real

Figura 1.3. El método hipotético-deductivo.

De una parte, las proposiciones generales o hipótesis de las que arranca el método deductivo son resultado de inducciones. La inducción se entiende aquí no en su sentido estricto, sino como un tipo de operación no lógica que nos permite saltar desde el caos que es el mundo real a la corazonada que supone una conjetura tentativa sobre la relación que existe entre un conjunto de variables relevantes; se admite la inducción no en cuanto argumento demostrativo, sino en el sentido de que una hipótesis se ve inspirada y apoyada en los hechos. De otra parte, las proposiciones generales que resultan de los procesos inductivos señalados son controladas por la conformidad o no

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conformidad con la realidad observada de ciertas  conclusiones que se derivan deductivamente de ellas. 3.

LOS ELEMENTOS DE LA CONSTRUCCIÓN CIENTÍFICA

En la configuración del método científico, como factor unificador y común denominador a todas las ramas de la ciencia, podemos reconocer los siguientes elementos básicos: conceptos, modelos, hipótesis, variables, leyes y teorías (véase la figura 1.4). 3.1.

Los conceptos

El rol que desempeñan los conceptos en la actividad científica es doble; por un lado, tienen una capacidad representativa de la realidad, y, por otro, una funcionalidad metodológica (Castro et al., 2005). En su primer rol, el concepto se refiere a la abstracción de la mente referida a cualquier parcela de la realidad. El paso del fenómeno real al concepto o conceptuación es una operación necesaria para comenzar a hablar y a pensar sobre los problemas que plantea la experiencia sensorial, es una primera forma de aprehender la realidad introduciéndola en nuestra mente. Figuradamente, los conceptos pueden considerarse los ladrillos de nuestro pensamiento (Castro et al., 2005). En su funcionalidad metodológica, es imprescindible que los conceptos que se manejan (aquellos que dan contenido a la investigación) sean dignos de confianza y claros en todos los sentidos. Por ser una elaboración abstracta, necesitan que su definición proceda de un consenso entre los investigadores. En caso contrario, la confusión puede adueñarse de la ciencia, especialmente en la fase de difusión e intercambio científico (no pocas veces ambiguas definiciones de partida han entorpecido la comunicación entre los científicos). Los conceptos son, si se quiere, principios de clasificación creados tanto por la abstracción como por la convención de la comunidad científica; no vienen dados por la naturaleza.

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Modelo. Representación simplificada de la realidad elaborada a partir de los conceptos.

Modelización

Concepto. Abstracción de la mente relativa a una parcela de la realidad.

Hipotetización

Conceptuación Contraste

Hipótesis. Suposiciones teóricas no verificadas.

Realidad

Ley. Enunciado contrastado y verificado.

Operativización Variables No verificación

Verificación

Teorización

Teoría. Construcción racional que busca explicar la realidad Explicación Nuevos problemas con base en un conjunto de leyes verificadas.

Figura 1.4. Elementos del método científico.

CUADRO 1.1 La necesidad de precisar el significado de los conceptos Supongamos que queremos realizar un estudio sobre la lealtad de los consumidores a una marca. La primera cuestión que debemos plantearnos es qué entendemos por «lealtad». Un consumidor, ¿es leal a una marca cuando la compra varias veces seguidas? ¿Cuántas veces tiene que comprarla para considerar que está siendo leal? ¿Hay que establecer un período de tiempo mínimo para hablar de lealtad? ¿Es leal tal consumidor si compra esa marca reiteradamente porque está permanentemente en promoción? Antes de avanzar en el planteamiento de la investigación debemos definir claramente qué entendemos por lealtad a la marca para que el proceso posterior de observación y medida y su interpretación final sea el adecuado. Para realizar esta definición hay que adentrarse en las teorías existentes sobre el tema, es decir, la investigación debe pivotar sobre un adecuado marco teórico. A veces, esto supone elegir una entre varias teorías en las que la definición no es equivalente, e incluso matizar los conceptos con el fin de ajustarlos a la fase posterior de observación y recogida de información.

A menos que esté completamente claro el significado de un concepto, para su utilización es preciso explicitarlo, es decir, hacer patente mediante otros términos el conjunto de rasgos que lo forman. La necesidad de hacer explícito el significado del concepto procede de las múltiples acepciones que en muchos casos pueden asociarse a él (cuadro 1.1). Por ejemplo, cuando se quiere investigar sobre la temperatura de congelación del agua, hay que concretar qué entendemos por agua, ya que este término puede referirse a sustancias con diferente composición físico-química (como el agua de los ríos o el agua de los océanos) que tienen distinta temperatura de congelación. La actividad de definición del concepto recibe este nombre porque mediante ella se marcan los fines o límites, es decir, la extensión del contenido del concepto y de la realidad que representa (Sierra Bravo, 2002). En atención a lo dicho, al inicio de una investigación se deben establecer definiciones exactas y formulaciones no ambiguas de los conceptos. Concretamente, se recomienda que se realicen las siguientes operaciones: © Ediciones Pirámide

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— Aproximación teórica a su significado. — Revisión de la literatura con el fin de conocer los diversos usos de tal concepto. — Establecimiento de analogías y diferencias entre el fenómeno estudiado y otros fenómenos directamente relacionados con él y descritos mediante otros conceptos. — Definición del concepto. 3.2.

Los modelos

Los fenómenos que preocupan al hombre generalmente no permiten una completa captación intelectual. Por ello se recurre a modelos, que no son otra cosa que representaciones simplificadas de una realidad multiforme elaborados  a partir de conceptos previamente definidos cuyo propósito último es el de proporcionar los términos, relaciones y proposiciones de tal realidad. Un modelo, entonces, puede considerarse como un problema de mínimos: consiste en la representación más completa de la realidad con la mayor sencillez posible. Por esta vía se corre el riesgo de sobresimplificar. Sin embargo, cabe señalar que una visión simple de la realidad es más útil que una visión exacta pero confusa y no verificable del fenómeno en toda su complejidad: una teoría elemental pero verificable es preferible a una teoría totalizadora no susceptible de contraste. Los modelos son la realidad preparada para su contrastación empírica. Un determinado conjunto de fenómenos puede venir representado por una pluralidad de modelos, cada uno de los cuales con intención de reflejar el objeto de estudio de forma subjetivamente diversa —según la finalidad del modelo— u objetivamente distinta —según el grado de abstracción de la realidad—. Es preciso, además, no olvidar el hecho de que los modelos están concebidos como una ayuda, pero no coinciden necesariamente con la realidad; generalmente, no pueden tener prevista una gama tan amplia de eventualidades como las que tienen lugar en la vida real2. 2 La imposibilidad e inutilidad de llevar la representación de la realidad a último término queda bien reflejada en

3.3.

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Las hipótesis

Si se comparan con los modelos, las hipótesis se caracterizan por su referencia a una relación determinada objeto de investigación y, en consecuencia, por su menor amplitud3. Grosso modo, pueden conceptuarse como un enunciado que, con universalidad y generalidad —al menos con un grado de generalidad suficiente—, pretenden explicar o describir una parte de la realidad. Constituyen así una sospecha de relación, algo que se supone sin certeza, una interrogación interpretativa de la naturaleza. El prestigio de la hipótesis como elemento de destacada relevancia en el proceso de investigación científica es incuestionable. En palabras de Ramón y Cajal (1995): «La hipótesis es la pieza más elemental del método científico, nuestra mejor herramienta intelectual; herramienta, como todas, susceptible de mellarse y de enmohecerse, necesitada de continuas reparaciones y sustituciones, pero sin la cual fuera casi imposible labrar honda brecha en el duro bloque de lo real. Inútil será recordar que todos los grandes investigadores han sido fecundos creadores de hipótesis. Con profundo sentido se ha dicho que ellas son el el siguiente texto literario de J. L. Borges, entresacado del libro El hacedor (1960): DEL RIGOR EN LA CIENCIA «... En aquel Imperio, el Arte de la Cartografía logró tal Perfección que el mapa de una sola Provincia ocupaba toda una Ciudad, y el mapa del Imperio, toda una Provincia. Con el tiempo, esos Mapas Desmesurados no satisficieron y los colegios de cartógrafos levantaron un Mapa del Imperio, que tenía el tamaño del Imperio y coincidía puntualmente con él. Menos adictas al Estudio de la Cartografía, las Generaciones Siguientes entendieron que ese dilatado Mapa era Inútil y no sin Impiedad lo entregaron a las Inclemencias del Sol y de los Inviernos. En los desiertos del Oeste perduran despedazadas Ruinas del Mapa, habitadas por Animales y por Mendigos; en todo el País no hay otra reliquia de las Disciplinas Geográficas». Suárez Miranda: Viajes de varones prudentes, libro cuarto, cap. XLV, Lérida, 1658. 3 En el capítulo 4 se profundiza en las hipótesis, por lo que el objetivo de este subepígrafe es meramente introductorio del concepto.

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primer balbuceo de la razón en medio de las tinieblas de lo desconocido, la sonda tendida en el misterioso abismo; el puente, en fin, aéreo y audaz que junta la playa familiar con el inexplorado continente.»

piedra de toque del contraste dejan los problemas sin esclarecer y no pueden representar otra cosa que síntesis artificiales coordinadoras, pero no explicativas, de los hechos, cuando no meras explicaciones verbales.

Etimológicamente, la palabra hipótesis tiene su origen en los términos griegos thesis, que significa «lo que se pone», e hipo, partícula que equivale a «debajo». Hipótesis, literalmente, es lo que se pone debajo o se supone; es el principio orientador (sujeto a cambios) de la investigación. Por tanto, las hipótesis no son otra cosa que suposiciones teóricas no contrastadas de las que se puede demostrar si son verdaderas o falsas. De acuerdo con esta noción, casi todos los enunciados, afirmaciones o negaciones que utilizamos en el lenguaje oral y en el escrito se pueden considerar, por lo menos en alguno de sus aspectos, hipótesis. Ahora bien, no todo sirve: especular de continuo sin acudir al análisis de los fenómenos es volver la espalda a la realidad. Desde un cuádruple punto de vista, para que una hipótesis merezca la consideración de científica, generalmente se requiere que su estructura cumpla las condiciones siguientes:

Dicho esto, hay que matizar la afirmación de que las hipótesis deben ser compatibles con el cuerpo de conocimientos previos. Esta condición no debe considerarse como un requisito sine qua non; la historia ofrece múltiples ejemplos de hipótesis incompatibles con el cuerpo de conocimientos preexistente, que, sin embargo, supusieron notables avances científicos. Es más, la regla fundamental sobre este punto es —utilizando el término de Bachelard (1973)— la de una cierta ruptura respecto al conocimiento precedente como uno de los elementos de la actividad científica, no entendida como una ruptura total —que es prácticamente imposible—, sino como la adopción de una posición independiente y un distanciamiento crítico de aquéllos. Ningún conocimiento científico ha de tener el estatus de definitivo o absoluto.

— Debe estar bien formulada semánticamente y ser conceptualmente clara (punto de vista gramatical). — Debe poseer una cierta consistencia lógica, de forma que si existen varias conjeturas alternativas, se debe optar por la que posea una fuerza lógica mayor (punto de vista lógico). — En lo posible, debe estar fundamentada en el conocimiento previo o, cuando menos, resultar compatible con el cuerpo de conocimientos científicos existente (punto de vista científico). Es habitual que la hipótesis surja de la revisión inicial de la literatura hecha para familiarizarse con el problema de estudio. — Debe ser empíricamente contrastable mediante los procedimientos objetivos de la ciencia (punto de vista matemático). Las hipótesis que se sustraen por completo a la

3.4.

Las variables

Las hipótesis —ya se ha dicho— deben ser verificables empíricamente, y para ello es aconsejable expresarlas en forma de variables. Se denominan variables a todas aquellas características, rasgos o propiedades individuales o colectivas que pueden asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. Simple y vulgarmente, por variable se entiende cualquier magnitud que varía (se pueda medir o no precisamente de manera cuantitativa). La operativización de variables puede ser simple, en tanto nos referimos a variables asociadas a un rasgo cuantificable, como, por ejemplo, la concentración de una sustancia, la edad de un individuo o la densidad de una especie. En el contexto de la ciencias de la empresa, sin embargo, muchas variables son de carácter cualitativo (como la confianza entre empresas, el conflicto en el equipo de trabajo, etc.), por lo que estamos abocados a elaborar instrumentos de medición © Ediciones Pirámide

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que nos permitan inferir de forma indirecta tales variables mediante referentes empíricos o cuantitativos de las mismas. 3.5.

Las leyes científicas

Como las hipótesis, las leyes también son enunciados, aunque no enunciados teóricos supuestos, sino enunciados contrastados y verificados, que expresan algún tipo de regularidad. Por ejemplo, la afirmación «Alejandro Magno nació en Macedonia» es un enunciado particular que no constituye una ley, a diferencia de la aseveración «Dos cuerpos cualesquiera se atraen con una fuerza directamente proporcional a sus masas e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que los separa (ley de la gravitación universal)». La ley científica, por tanto, expresa una relación constante, uniforme y general entre determinados aspectos de la realidad. En concreto, los requisitos que se imponen a las hipótesis para ser consideradas como leyes son los siguientes: 1. 2. 3.

Confirmación empírica satisfactoria en algún dominio. Generalidad de cierto alcance, es decir, evidencia de su cumplimiento en algún ámbito que no sea estrictamente el de su estudio. Pertenencia a algún sistema científico o encuadramiento en alguna teoría científica.

Cabe señalar, finalmente, que la ley científica no es otra cosa que la afirmación de la generalidad de un fenómeno o de una relación entre enunciados observacionales; en sí misma, ni expresa ni explica la razón de ser del fenómeno o de la relación. 3.6.

Las leyes no estrictas

Como hemos indicado, uno de los rasgos fundamentales que caracterizan a una ley científica es su generalidad. Esto hace que en las ciencias sociales sea prácticamente imposible establecer leyes similares a la de las ciencias naturales. Aunque un enunciado pueda ser considerado como racio-

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nalmente aceptable dadas ciertas condiciones de prueba y evidencia empírica, difícilmente puede establecerse su universalidad sin aludir a múltiples excepciones. Esta cuestión, la relativa a las restricciones que atañen a las leyes, abre un debate de interés en las ciencias sociales. Tomemos como ejemplo la ley de la oferta, formulada deliberadamente de una forma sencilla: «Si disminuye la oferta de un producto, el precio de ese producto en el mercado subirá». Los estudios empíricos desarrollados en el marco de la teoría microeconómica han demostrado que la predicción que encierra esta ley se cumple, como lo atestigua, por ejemplo, el incremento en el precio del barril de petróleo cuando se produce una disminución de la producción. Sin embargo, los economistas saben bien que esta predicción puede verse arruinada por diferentes motivos, como, por ejemplo, la desviación de la demanda hacia productos sustitutivos o la intervención del estado subvencionando una parte de ese precio o reduciendo la carga impositiva sobre ese producto. Todas las leyes sociales cuentan con numerosas excepciones que, sin embargo, no anulan la importancia de tal enunciado. Tales excepciones se refieren a factores que, al presentarse, distorsionan el vínculo necesario que la ley postula, produciendo discrepancias entre la realidad y la predicción. Por este motivo, en la investigación en las ciencias sociales, tiene tanta importancia la búsqueda de las leyes, como la de los factores que inciden en los procesos a los que se refieren las leyes, causando en ellas modificaciones sensibles. Estos factores, a su vez, pueden ser estudiados en términos de regularidades. Por eso, cuando los economistas manejan los conceptos de oferta y demanda y expresan las relaciones entre tales fenómenos, lo hacen acompañando sus formulaciones de un conjunto de informaciones sobre cómo tales factores afectan a la relación expresada por la ley en cuestión. Entonces, el conocimiento que debemos adquirir a propósito de un determinado fenómeno social o económico debe consistir en una combinación de proposiciones que expresen, a partir de cierta ley general, un conjunto de escenarios posibles y alternativos en los que resulte factible determinar, con la mayor

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precisión, las variaciones a las que se ve sometida la regularidad original como consecuencia de la acción de los factores incidentales. En la epistemología más reciente se ha utilizado la expresión ceteris paribus para referirse el carácter condicionado de una ley. «El aumento de la oferta produce, a igualdad de los restantes factores, una disminución en el precio del producto» o «El aumento de la oferta produce, ceteris paribus, una disminución en el precio de un producto». Las leyes sociales son, de este modo, más bien, leyes de tendencia, habitualmente expresadas ceteris paribus, que articulan una realidad abierta o indeterminada (Castro et al., 2005). 3.7.

Las teorías

Las teorías representan el término de la labor científica y la sistematización última de ésta. Construir, cambiar y manejar teorías constituye la culminación intelectual de la empresa científica (Mosterín, 1982). Son, en este sentido, las que conforman la ciencia. De acuerdo con Sierra Bravo (1984), las teorías pueden definirse como construcciones racionales formadas por un conjunto sistemático de enunciados que pretenden proporcionar una visión y explicación, con base en leyes vigentes y contrastadas científicamente, de la composición, estructura, funcionamiento o evolución de un sector de la realidad observable. El proceso de teorización o construcción de teorías facilita la consecución de objetivos realmente importantes en cualquier tipo de ciencia; a juicio de Bunge (2000), permite: — Sistematizar el conocimiento a través del establecimiento de relaciones lógicas entre entidades antes inconexas. — Explicar los hechos por medio de relaciones que impliquen las proposiciones que expresan dichos hechos. — Incrementar el conocimiento al derivar nuevas proposiciones. — Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis al someterlas al control de las leyes del sistema.

— Orientar la investigación, ya sea mediante el planteamiento o reformulación de problemas científicos fecundos, mediante la sugerencia de recopilación de nuevos datos que serían inimaginables sin el auxilio de la teoría o mediante la inspiración de nuevas líneas de investigación. — Ofrecer un mapa de un sector de la realidad. Claro está que no todas las teorías logran alcanzar la lista completa de objetivos; pero, cuando menos, deben ser capaces de acercarse a los cuatro primeros. En opinión de Bunge (2000), son precisamente éstos los que permiten distinguir las teorías científicas de las pseudoteorías. Ningún conjunto de conjeturas se puede considerar, por tanto, como una teoría científica si no constituye un sistema hipotético-deductivo propiamente dicho, si no suministra explicación y previsión y si no es contrastable. Esto es lo menos que ha de exigirse a una teoría científica. No obstante, aun estando de acuerdo con este planteamiento, es preciso señalar que las dificultades con las que se enfrentan las ciencias sociales para conseguir grados avanzados en el proceso de teorización han conducido a suavizar el concepto de teoría en el campo de las disciplinas sociales, lo cual no es óbice para que, tras la obligada distensión del concepto de teoría, todo valga. Cabe recordar la advertencia de Morales (1981) de que, si bien las teorías constituyen la meta fundamental de la ciencia, ya que sirven de sumario o compendio del saber conocido, el establecimiento de teorías prematuras es un riesgo respecto del cual debemos estar siempre en guardia. Para iniciar el estudio del concepto de teoría se ha dicho que «constituyen el término de la labor científica». Pero ésta no deja de ser una aseveración insuficiente; las teorías son algo más. En cierto modo, se puede decir que son su origen, su marco y su fin: su origen porque son fuente de nuevos problemas y conducen a la formulación de nuevas hipótesis; su marco porque proporcionan el sistema conceptual que se aplica a la observación, clasificación y sistematización de los datos de la realidad, y su fin porque la investigación debe desembocar en teorías cada vez más perfec© Ediciones Pirámide

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tas. Todo ello explica que «una peculiaridad de la ciencia contemporánea sea que la actividad científica más importante, la más profunda y la más fecunda se centre en torno a las teorías y no en torno a la recolección de los datos, a su clasificación o al contraste de hipótesis aisladas» (Bunge, 2000). Existe, pues, una interacción continua entre la realidad y las teorías: con base en los hechos, ayudándose de todo un instrumental de conceptos, modelos e hipótesis, se establecen, completan y reforman las leyes y teorías; con base en las teorías, se formulan nuevos problemas o hipótesis. Se cierra así el círculo de la investigación científica. 4.

ORIENTACIONES SOBRE LA METODOLOGÍA CIENTÍFICA

Una vez reconocida la importancia del método científico y definidos los elementos de la construcción científica, parece conveniente entrar a realizar un rápido examen de los sucesivos intentos encaminados a precisar lo que se entiende que son las reglas del juego o normas de procedimiento en las tareas científicas, es decir, la metodología científica. En la historia de la Filosofía de la Ciencia se han ido sucediendo múltiples corrientes: desde el positivismo inicial, fácilmente atacable por cuanto apelaba a la lógica del principio de inducción y a la independencia entre la observación y la teoría, pasando por las diversas modalidades de falsacionismo, remedio de algunos de los males de la doctrina anterior pero incapaz de superar otros, hasta, finalmente, como consecuencia inevitable de la crisis de las diferentes posturas metodológicas, y puesto que ninguna de las concepciones anteriores resistía una comparación con las pruebas históricas, el nacimiento del movimiento relativista con Kuhn en el papel de protagonista. La flexibilidad para reconsiderar en lo necesario sus postulados primitivos ha permitido la consolidación del relativismo. Junto a él, otra corriente de pensamiento goza de excelente salud: el realismo científico. Seguidamente, y tras presentar el falsacionismo, se realiza una breve descripción del relativis-

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mo y del realismo. Para ello, además de literatura general sobre el tema, se utilizan algunas de las más destacadas aportaciones sobre la cuestión publicadas en forma de réplicas y contrarréplicas en el campo del marketing. 4.1.

El falsacionismo metodológico

En la investigación científica, la verificación no  supone la demostración de la «verdad total» de una hipótesis, sino más bien la comprobación de que en un caso concreto este enunciado no se opone a la realidad observable. Tal precisión se admite en la filosofía de la ciencia siguiendo los dictámenes de K. Popper, expuestos en su obra Lógica de la investigación científica, publicada por primera vez en edición original alemana de 1933. Esta obra constituyó una severa crítica contra el principio de verificación total o de verificabilidad propio de los empiristas y contra el método inductivo como forma única de contraste de las teorías. Recordemos que los positivistas admitían como base empírica la transmisión de la verdad a través de la lógica inductiva, lo que llevaba a fácil crítica si tenemos presente que el principio de inducción entraña una dificultad lógica que ha preocupado a los filósofos desde los tiempos de Hume. El denominado problema de la inducción viene a decir que en algún momento de la argumentación inductiva desde casos particulares hasta la formulación de una ley universal se exige un salto ilógico de pensamiento que puede conducirnos a conclusiones falsas aunque nuestras premisas de partida sean ciertas. Todo ello conduce a la imposibilidad de demostrar la «verdad total» de una hipótesis. Por tanto, el falsacionismo —así se llama la escuela que nace con el trabajo de Popper— niega la lógica inductiva y admite la falibilidad de la ciencia. Su concepción de la ciencia es conjetural: las hipótesis científicas son conjeturas que, si bien no pueden ser probadas, sí pueden ser refutadas —desaprobadas— por contraste con cualquier hecho. El criterio de demarcación entre ciencia y no ciencia es la falsabilidad de las hipótesis, la posibilidad de ser contradichas por la realidad y no

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su verificabilidad. Realmente, no existe método para cerciorarse de la verdad de una hipótesis científica, es decir, no existe método de verificación. En lo que sigue, hay que ser conscientes, por tanto, de que una ley no es tanto un supuesto verificado como un supuesto no falsado. 4.2.

El movimiento relativista

La ruptura real con los planteamientos previos puede atribuirse a T. S. Kuhn (1971), quien, frente a la preocupación normativa por las reglas metodológicas, adopta una concepción positiva del conocimiento científico. Para Kuhn, las posturas tradicionales de la ciencia, ya fueran la positivista o la falsacionista, se mostraban incapaces de describir adecuadamente la génesis y el desarrollo de las principales teorías científicas. Lo que Kuhn venía a decir en su famoso libro La estructura de las revoluciones científicas era que la historia de la ciencia contradecía la ideología científica popperiana: la ciencia, más que asemejarse al modelo refutacionista y acumulativo de Popper, se parecía a la política, es decir, sufría profundas convulsiones y rupturas, sufría revoluciones. Y para explicar esos fenómenos revolucionarios, la falsación y el resto de instrumentos popperianos eran inútiles. Con estos postulados, Kuhn abre las puertas del movimiento relativista. Hasta la llegada del relativismo nada había caracterizado tanto la tradición europea como la creencia de que existía una verdad absoluta y que ésta era, al menos en parte, accesible a la razón humana. El relativismo, una corriente esencialmente escéptica, quiebra el ideal universalista de la cultura clásica rechazando la existencia de verdades absolutas totales y parciales (Peter y Olson, 1983; Peter, 1992; Zinkhan y Hirschheim, 1992). Sus principales postulados son resumidos por Hunt (1990) de la siguiente forma: — Aquello que en una ciencia viene a ser conocido como realidad es una construcción de los individuos que la integran vinculada a numerosos factores tales como la cultu-

ra, la clase social, las teorías a contrastar y el paradigma imperante, en definitiva, el lenguaje de esa sociedad. — Como consecuencia de esto, la realidad, esa construcción consensuada por los individuos, no puede ser enjuiciada objetiva o imparcialmente y de forma no arbitraria a través de diferentes lenguajes. La verdad se convierte, por tanto, en una evaluación subjetiva que impide la elección entre paradigmas rivales (inconmensurabilidad). Nótese que no es tanto que se rechace la idea de la existencia de la verdad como que su conocimiento es sólo relativo. Como puede deducirse, el relativismo abandona la búsqueda de la verdad como objetivo del trabajo científico por considerar inapropiado para cualquier ciencia la persecución de una meta utópica. Sus defensores estiman que es un indicio de irracionalidad elegir una meta cuya realización no se podría reconocer incluso cuando se hubiese logrado. 4.3.

El realismo científico

El realismo es una doctrina acreedora de un sinnúmero de apellidos. El realismo inicial ha dado paso a varias modalidades agrupadas bajo el paraguas común de los realismos críticos: el realismo falible, el realismo inductivo, el realismo trascendental y el realismo científico son algunas de las principales. La versión del realismo crítico que seguidamente se analiza es el realismo científico. Esta corriente adopta una posición ecléctica entre el realismo clásico tradicional y el relativismo; asume y escoge creencias de uno y otro lado. Los postulados básicos del realismo científico son los siguientes (Hunt, 1990): — La realidad existe independientemente de la forma en que es percibida (realismo clásico). — El trabajo de la ciencia es desarrollar un conocimiento genuino sobre la realidad, incluso cuando tal realidad nunca pueda © Ediciones Pirámide

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ser conocida con certidumbre (realismo falible). — Todo conocimiento debe ser evaluado críticamente y verificado para determinar si realmente representa y se corresponde con la realidad externa. — El éxito a largo plazo de una teoría científica o, lo que es lo mismo, su habilidad para explicar ciertos fenómenos otorga a los científicos razón suficiente para creer que alguna cosa como las entidades y las estructuras postuladas por esas teorías realmente existen, lo cual no significa que se conozcan con certidumbre (realismo inductivo). En suma, defendiéndola de los ataques de los relativistas, esta corriente reivindica las posibilidades de la verdad como objetivo prioritario en la teoría e investigación científicas, lo que no significa que niegue su carácter utópico, como se desprende fácilmente del segundo de los postulados expuestos, en el cual se reconoce la imposibilidad de tener certidumbre absoluta sobre la veracidad de los conocimientos adquiridos. Pero, ¿por qué la ciencia no puede perseguir una meta utópica? —se pregunta Hunt (1990)—; nunca conoceremos cómo es el mundo —continúa— , sin embargo, ¿por qué no podemos estar motivados a desear entenderlo tal como es? Hunt trasciende el concepto ingenuo de verdad, pero en ningún momento aboga por su abandono. En defensa de su posición, acusa a los relativistas de caer en la falacia del filósofo: utilizar términos, como, por ejemplo, verdad, conocimiento, progreso, objetividad, ciencia u otros, y dotarlos de tan «alta definición» que no puedan ser aplicados a casi nada. 4.4.

Discrepancia y convergencia entre el relativismo y el realismo

Para concretar más el debate entre el relativismo y el realismo científico, vamos a profundizar en los tres puntos de discrepancia más significativos (Hunt, 1990): la naturaleza de la realidad,

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la  naturaleza de la verdad y la inconmensurabilidad. El primer postulado realista es claro al respecto de la naturaleza de la realidad: la realidad existe independientemente de la forma en que es percibida. Pero el punto central de la discrepancia entre las dos escuelas no está en el debate sobre la existencia o no existencia de una realidad externa independiente (algunos relativistas han reconocido la posibilidad de que exista una realidad independiente), sino en la creencia relativista sobre la inutilidad de su existencia desde un punto de vista científico, inutilidad derivada de la imposibilidad de conocerla con certeza. Los relativistas acusan a sus oponentes de caer en la falacia del realismo: ¿cómo se puede llegar a determinar si una teoría representa o no representa realmente el mundo si no se sabe con certeza cuál es la realidad? (recordemos que éstas son las pretensiones del tercer postulado realista). Los realistas se defienden de esta acusación apoyándose en el cuarto postulado, ignorado por los relativistas en el planteamiento de la paradoja. Según este postulado, no hace falta conocer la realidad con certeza absoluta para creer que si las teorías se mantienen con éxito a lo largo del tiempo es probable que alguna cosa como las entidades y estructuras postuladas por estas teorías realmente existan4. Respecto a la naturaleza de la verdad, en un artículo publicado en 1983, los relativistas Peter y Olson definían el término verdad como «una evaluación subjetiva que no puede ser propiamente 4 Pero, además, Hunt (1992), en su discusión con Peter (1992), arremete contra los relativistas por su obstinación al reconocer la existencia de una realidad independiente; sin embargo, afirma que los datos empíricos extraídos de la misma dependen exclusivamente de la teoría que se utiliza para medirlos, y que, en absoluto, conectan con la realidad. Finalmente, señala este autor que la razón que impulsa a Peter a no aceptar relación alguna entre los datos empíricos y la realidad externa es que este reconocimiento le llevaría directamente al realismo. Asumir que las teorías conectan en alguna medida con la realidad equivale a reconocer que algunas la explican mejor que otras, que son, por tanto, más verdaderas que otras, y esto último terminaría con el relativismo. En este sentido, el realismo no tiene problemas en admitir que los datos empíricos obtenidos tienen una dependencia doble, tanto de la realidad como de las teorías e investigadores que las manejan.

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inferida fuera del contexto proporcionado por la teoría». A su juicio, no se puede considerar, por tanto, que la verdad sea única y objetiva, sino que tiene una clara dependencia de la teoría sometida a evaluación y del evaluador. Desdeñan así el término verdad como objetivo de la ciencia y acusan a los realistas de perseguir un imposible ajuste de las teorías a este concepto. Los realistas, que aceptan la definición anterior de Peter y Olson, distinguen, sin embargo, entre los términos «VERDAD», o verdad de alta definición, y «verdad», o verdad de baja definición. Para estos autores es el significado del primer término el que provoca la no certeza recogida en el segundo postulado, pero no se puede olvidar el otro significado posible, el que alude a la verdad de baja definición. Es este último el que se reclama cuando se considera que el éxito a largo plazo de una teoría es razón suficiente para creer que las estructuras postuladas por ella realmente existen, aunque esto no suponga en ningún momento que son conocidas con certidumbre. Ésta es la «verdad» que reivindican los realistas como objetivo de la ciencia, la que nace de la permanencia en el tiempo de las teorías. La inconmensurabilidad alude a la idea de que la elección entre paradigmas rivales no puede hacerse íntegramente sobre la base de una lógica formal y con el apoyo de unos datos empíricos; no es posible, por tanto, la comparación entre paradigmas formulados con diferentes lenguajes. Otras circunstancias, como la experiencia de los investigadores, sus creencias sobre la realidad, el número de científicos que apoyan ese paradigma y una gran variedad de factores psicológicos y sociales son necesarias para explicar por qué se acepta un paradigma y se rechazan otros. En cualquier caso, y puesto que la comunidad científica consensúa muchas realidades o formas de realidad, en una cultura pueden convivir varios paradigmas y no existir un orden jerárquico entre ellos. En defensa de la inconmensurabilidad, los relativistas aducen su valor práctico, puesto que posibilita el uso de información de varios paradigmas, en lugar de considerar uno sólo como el único y verdadero. Otra razón que según los relativistas contribuye a una valoración positiva de este concepto es el análisis histórico del cambio de teorías. Este análisis

indica que, en ocasiones, los investigadores cambiaron sus creencias de una a otra visión por razones diferentes a la lógica formal. Para los realistas es absurda la postura anterior, en el sentido de que si la falta de conocimiento cierto implica la imposibilidad de la aplicación del concepto verdad, el estudio científico derivará siempre en la inconmensurabilidad entre las teorías y, como consecuencia, en un nihilismo inadmisible en la ciencia. Con todo, y a pesar de los puntos de discrepancia, ya hemos dicho que el realismo científico trata de adoptar una posición conciliadora entre el realismo clásico (vinculado con las tradicionales corrientes positivistas/empiristas) y el relativismo. Así, por ejemplo, si bien el realismo clásico sostiene que las percepciones del investigador son una representación verídica y fiel del mundo externo, el realismo científico se aproxima en cierto modo al relativismo cuando admite que las percepciones humanas pueden ser falsas o erróneas y que tanto la verdad como la realidad no pueden conocerse con certeza absoluta. Mantiene, además, que no hay una «gran teoría de la ciencia» y está abierto a todas las técnicas y procedimientos que «honestamente» se adopten para perseguir la verdad (Hunt, 1990). De acuerdo con el relativismo, no se propugna, en modo alguno, una hegemonía de un punto de vista sobre otro. Por último, relativistas y realistas aproximan también sus posturas al considerar la permanencia en el tiempo y el éxito a largo plazo de las teorías como criterios de verdadera importancia a la hora de juzgarlas. El cuadro 1.2 ofrece las características de una posición realista contemporizadora, bautizada por su autor (Hunt, 1991) con la denominación «empirismo moderno». En suma, las desavenencias entre el realismo y el relativismo se pueden reducir a una: los relativistas admiten que puede existir una realidad independiente de la sociedad y de los individuos que la integran; no obstante, aseguran que la ciencia no tiene capacidad para conectar con ella. Los realistas reconocen también la existencia independiente de esa realidad y la incapacidad para tener una certeza absoluta sobre ella; en cambio, y sin negar otras influencias, sí creen que el investigador consigue aproximarse a la misma. Resuelta esta dife© Ediciones Pirámide

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CUADRO 1.2 Principales características de las orientaciones científicas Orientación positivista/empirista

Orientación empirista moderna

Orientación relativista

La ciencia descubre la verdadera na- Hay un mundo real, pero es posible La ciencia crea muchas realidades. turaleza de la realidad. que nunca llegue a ser conocido con certidumbre. La ciencia puede ser entendida sin Los procedimientos que la ciencia uticonsiderar los factores culturales, so- liza pueden ser independientes de facciales, políticos y económicos. tores culturales, sociales, políticos y económicos. La ciencia es objetiva.

La ciencia es un proceso social que no puede entenderse sin considerar los factores culturales, sociales, políticos y económicos.

Aunque la objetividad total es imposi- La ciencia es subjetiva. ble, las disciplinas científicas son más objetivas que las no científicas.

El conocimiento científico es absoluto El conocimiento científico nunca es ab- Es relativo a un contexto particular y y acumulativo. soluto, en gran medida es acumulativo. a un período de tiempo en la historia. La ciencia es capaz de descubrir leyes La ciencia intenta descubrir regulari- La ciencia crea ideas dentro de un universales que gobiernen el mundo dades en el mundo real; algunas de es- marco de referencia. externo. tas regularidades son leyes universales. La ciencia produce teorías que encie- La verdad absoluta no es conocida La verdad es una evaluación subjetiva rran la verdad absoluta. por la ciencia. que no puede deducirse fuera del contexto definido por la teoría. La ciencia es racional, ya que sigue re- La ciencia es racional porque su proglas formales de lógica. pósito es incrementar el conocimiento del mundo, describir, explicar y predecir fenómenos.

La ciencia es racional en el sentido de que busca mejorar al individuo y a la sociedad a través de cualquier medio útil.

Los científicos exponen sus teorías Las teorías están sujetas a un proceso Los científicos buscan soportes y evipara una potencial falsación a través de contraste con la realidad. dencias confirmatorias para comerde tests rigurosos. cializar sus teorías. Los procedimientos de medición no La perfección absoluta en los procesos Nada puede ser medido sin ser caminfluyen en lo que se mide. de medición es imposible. biado.

rencia, sería fácil terminar con las demás, en el sentido de que las siguientes desaparecerían por ser consecuencia directa de la primera. En cualquier caso, y a pesar del persistente desacuerdo, resulta esperanzador el acercamiento progresivo que se ha ido produciendo con el transcurso del tiempo: las versiones rígidas de los primeros realismos y relativismos han derivado hacia posiciones más moderadas y menos dogmáticas. Al momento actual parecía corresponderle la reconciliación entre el realismo y el relativismo. Sin embargo, la característica contemporánea más so-

bresaliente de la filosofía de la ciencia no es este acercamiento, sino la disparidad de movimientos y escuelas. Uno de estos movimientos es el posmodernismo. A juicio de Hassard (1994), entre los rasgos de la doctrina posmoderna, sobresalen los siguientes: — El rechazo a la noción de conocimiento como una relación unívoca entre las formas de representación y el mundo externo. — El distanciamiento de la asunción de unidad implícita en el concepto de razón, tal

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cual se había concebido en la Ilustración. No hay una razón  absoluta e intemporal válida para todo tiempo y lugar; no hay una razón, sino formas de razonar; no hay un saber, sino sabidurías locales. — La preocupación por el lenguaje como elemento constituyente de toda realidad; la realidad sólo puede ser descifrada a través de las formas de discurso que nuestro lenguaje crea. Según Gergen (1992), en contraste con la escasa gama de opciones y los límites opresivos de los sistemas de comprensión totalizadora, el posmodernismo, que surge de las diversas líneas de fractura por las que hace un siglo se inició la crisis de la modernidad, abre las puertas a la expresión plena de todos los discursos y a un juego libre de la ciencia. No hay una realidad con la que podamos confrontar nuestras teorías. No hay ninguna descripción verdadera de la naturaleza de las cosas (las concomitancias con el relativismo son ob-

vias en esta afirmación). Pero esta forma de abordar el conocimiento no deja de tener su detractores —muchos y virulentos—. A su juicio, con la práctica de esta corriente epistemológica se puede caer en inexactitudes científicas. Por ello, denuncian la erudición científica dudosa de pensadores influyentes como Jacques Lacan, Julia Kristeva, Jacques Derrida, Bruno Laton o Jean-François Lyotard. En opinión de Marina (1997): «Tal vez tontear con la idea de verdad haya sido un juego arriesgado. [...] Y es que las ciencias naturales se defienden muy bien del posmodernismo; sin embargo, hace estragos en las llamadas ciencias humanas, porque cabe el riesgo de concluir en estudios culturales que acaban hospedando a la ciencia en el limbo de las equivalencias, donde la meteorología y el mito maya de las serpientes que acarrean agua hasta las nubes proporcionan explicaciones de la lluvia igualmente válidas.»

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Tipos de investigación científica Jesús Gutiérrez-Cillán Ana Isabel Rodríguez Escudero

Planteado como continuación lógica del anterior, en este segundo capítulo se plantea una tipología de investigaciones científicas. Sin embargo, antes de proceder a ello, se abre un primer epígrafe para presentar los cuatro contextos en los que se desarrolla la denominada actividad tecnocientífica: nos referimos a los contextos de educación, innovación, evaluación y aplicación de la tecnociencia. Con todo, pese al reconocimiento que hacemos de la diversidad de campos en los que se produce la actividad tecnocientífica actual, el capítulo se centra en los tradicionales ámbitos del descubrimiento y la justificación por entender qué son los típicos de la clase de actividad científica que aquí nos convoca: la investigación científica originalmente no aplicada. Con esta idea, pero ya en el apartado segundo, se aborda el estudio del proceso investigador y se establece una clasificación gruesa de las distintas posibilidades de investigación. En los tres apartados siguientes —tercero, cuarto y quinto del capítulo— se exponen sucesivamente los tres tipos genéricos de investigaciones científicas que consideramos: investigaciones descriptivas, exploratorias y explicativas. Unas reflexiones finales dan cierre a estas páginas. 1.

ÁMBITOS DE LA ACTIVIDAD TECNOCIENTÍFICA

A la hora de señalar los ámbitos en los que se desarrolla la actividad científica es obligado recurrir a la ya clásica distinción, propuesta explícitamente por Reichenbach en 1938 y aceptada prác-

ticamente sin objeciones durante largo tiempo, entre el contexto de descubrimiento y el contexto de justificación. De una parte, en el contexto de descubrimiento, a la ciencia le incumbe la investigación de la realidad y la búsqueda de un nuevo conocimiento, que se expresa en la forma de hipótesis, leyes o teorías. De otro lado, en el contexto de justificación, le corresponde ofrecer un buen fundamento metodológico y racional de lo descubierto, una justificación lógica y un respaldo empírico de las hipótesis, leyes y teorías mediante su confrontación con la realidad observada. Sólo cuando esto se produce se puede decir en sentido estricto que la ciencia logra aportar un nuevo conocimiento. Pero esto, con ser bastante, no parece que sea suficiente para dar cabida a todas las funciones y repercusiones de la actividad científica. Con esta idea en mente, tras rechazar por pobre la tradicional diferenciación entre el contexto de descubrimiento (ámbito de interés prioritario de la sociología de la ciencia, más interesada por la génesis histórica y el modo de descubrimiento de los conceptos, las leyes y las teorías científicas) y el contexto de justificación (campo de estudio reservado a la epistemología o filosofía de la ciencia), Echevarría (1995) lanza una propuesta de ampliación de la previamente comentada que pasa por la distinción de cuatro contextos en la denominada «actividad tecnocientífica»: el contexto de educación (enseñanza y difusión de la ciencia), el contexto de innovación (descubrimiento, invención y creación), el contexto de evaluación (o de valoración) y el contexto de aplicación (transformación

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del mundo o de la realidad). Y es que ni la ciencia es sólo indagación de cómo es el mundo, ni la actividad de los científicos es exclusivamente cognitiva. Nadie duda que la ciencia pretenda sobremanera la investigación de la realidad y la producción de conocimiento. Pero la ciencia se convierte en verdadero saber en la medida en que dicho conocimiento es enseñado y difundido, en primer lugar, y ulteriormente es aplicado a la transformación y mejora del mundo (si se prefiere, a la resolución de cuestiones prácticas y concretas) por aquellos que lo han aprendido correctamente. Veamos brevemente estos aspectos según los términos del autor de la propuesta (Echevarría, 1995). La enseñanza y la difusión de la ciencia es el primer ámbito donde tiene vigencia la actividad científica, tomada ésta en toda su extensión1. Como se sabe, la especialización de la ciencia actual tiende a hacer cada vez más ininteligible el vocabulario y los enunciados de una disciplina científica, de aquí que, con carácter previo al intento de descubrir, justificar y aplicar una innovación científica sea preciso aprender (adviértase la entrada en escena del sistema de educación) todo el complejo entramado de conocimientos teóricos y prácticos que conforman una disciplina: conceptos, leyes y teorías, representaciones e imágenes científicas, tipos de problemas y de soluciones, notaciones, instrumentos de observación y medida o técnicas de análisis de la información, entre otros. Saber percibir los fenómenos de los que se ocupa la ciencia exige seguir un largo y complicado proceso de aprendizaje, proceso en el cual el científico debe asumir con responsabilidad su papel como formador de científicos. El contenido de lo que se ha de enseñar (de lo que se ha de aprender) viene fijado en los planes de estudio de las diversas titulaciones universitarias, que tienen su prolongación natural en los programas de tercer ciclo. El seguimiento de tales estudios hace posible que el aspirante a investiga1 Aunque también se incluye dentro de este campo, dejamos de lado el proceso de divulgación popular de la ciencia: el proceso que permite que la ciencia sea presentada en sociedad en su versión más simplificada y accesible. El sistema de enseñanza obligatoria y los medios de comunicación social son los encargados de hacer posible tal propagación entre los ciudadanos.

dor —el futuro científico— llegue a familiarizarse con el conocimiento científico existente (ciencia normal kuhniana) y adquiera y demuestre competencia en el manejo del utillaje conceptual, metodológico e instrumental propio de la disciplina de su interés. La educación, en la medida en que transmite las realizaciones científicas reconocidas por la (por alguna) comunidad científica, ejerce una cierta acción normalizadora: cuando menos, permite acordar —objetivar, por tanto— las reglas del juego científico. Pero tal actividad no debe producirse en perjuicio del librepensamiento, el espíritu crítico, la capacidad especulativa, la iniciativa, la curiosidad o la creatividad, rasgos éstos que en todo caso deben ser potenciados. Un segundo ámbito lo constituye el contexto de innovación de la tecnociencia moderna: una superación —por ampliación— del antiguo contexto de descubrimiento de la ciencia. Así se da entrada a toda suerte de fruto científico, sea éste un descubrimiento, una invención, una novedad o un nuevo «artefacto» (una nueva notación matemática, un nuevo algoritmo, un nuevo instrumento de observación o medida, un nuevo sistema de clasificación o un nuevo programa informático, por ejemplo). En congruencia con el anterior ámbito, Echevarría prefiere hablar, en tercer lugar, de la evaluación o valoración de la actividad tecnocientífica, y no sólo de la justificación o fundamentación del conocimiento científico (léase: contraste empírico de las teorías, hipótesis y predicciones), porque tan trascendental como valorar el descubrimiento de un nuevo hecho empírico o contrastar una hipótesis es apreciar el interés de una invención o una creación. En la tradicional fase de justificación, la evaluación de la actividad científica se realiza según los criterios de contenido empírico, capacidad explicativa, valor predictivo, rigor metodológico y conceptual, formalización, simplicidad o universalidad. En el caso más general de la actividad tecnocientífica, también se erigen como criterios pertinentes la utilidad, la facilidad, la fiabilidad, la eficacia, el coste, la rentabilidad o, incluso, la belleza y la elegancia. El contraste con la experiencia y el juicio de la comunidad científica dejan de ser © Ediciones Pirámide

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los únicos determinantes de la validez o invalidez de una novedad científica (una hipótesis, por ejemplo); ahora, las innovaciones —en su sentido más amplio— habrán de enfrentarse, además, a la opinión, los criterios y los valores de muchos y diversos agentes sociales, incluso si no son científicos. Al cabo, se trata de lograr la aceptación científica y social de los nuevos hechos, hipótesis, problemas, teorías, descubrimientos, invenciones y creaciones. Las reuniones y congresos científicos y las revistas especializadas, pero también la presentación de prototipos, maquetas y simulaciones, son expresiones paradigmáticas de este tercer ámbito de la actuación científica. Lo importante, añade Echevarría, es subrayar que siempre hay una sanción o juicio social de la actividad tecnocientífica. Finalmente, la ciencia no se limita a averiguar cómo es (y por qué es como es) el mundo; también se empeña en servir para controlarlo, dominarlo y modificarlo. El saber científico pasa a contemplarse como un factor de control y transformación del mundo, la realidad, el medio o el entorno. Nos situamos así en el cuarto de los ámbitos científicos: el contexto de aplicación. De interés aquí es dilucidar con qué propósito se produce la intervención. Frente a esta cuestión, la respuesta más obvia parece ser la siguiente: los científicos tratan de controlar y modificar el mundo con la pretensión de mejorarlo. La actividad científica, en su versión de aplicación práctica a la resolución de problemas concretos, aparece guiada, según se dice, por el principio de la mejora. Otra cosa es identificar el beneficiario de la mejora: ¿la humanidad en su conjunto, la propia ciencia, los propios científicos o los grupos sociales y las instituciones que los apoyan? Por último, hay que hacer notar que la labor de educación correspondiente al primero de los contextos analizados también tiene un componente de modificación del mundo, pues la acción educativa ha de producir un efecto transformador (de mejora) de las personas. Con todo, aun cuando se constata la superioridad de la propuesta de Echevarría (1995), la orientación y los destinatarios de esta obra aconsejan centrar el debate en la actividad científica

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que se desarrolla en los tradicionales ámbitos del descubrimiento y la justificación: esa actividad que se ha dado en denominar investigación científica básica, que intenta ensanchar los límites del conocimiento científico sin buscar de inmediato unas aplicaciones prácticas y concretas; esa actividad que habitualmente se realiza en el seno de los departamentos universitarios y que se concreta en una ponencia presentada en un congreso académico, en un artículo publicado en una revista científica o en una tesis doctoral2 defendida ante un tribunal.

2.

LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA: PROCESO Y TIPOLOGÍA

El recorrido completo de una investigación científica básica (del tipo que interesa) consta, en síntesis, de las etapas que seguidamente se apuntan (las tres primeras se refieren al contexto de descubrimiento, mientras que las dos últimas se corresponden con el de justificación): 1. 2.

3. 4.

Delimitación y observación de un aspecto o parcela de la realidad: el dominio particular de la investigación. Planteamiento de un problema que está sin resolver, de una cuestión que pide respuesta o de un fenómeno que busca explicación. Generación de una hipótesis a modo de solución al problema, respuesta a la cuestión o explicación del fenómeno. Confrontación de las consecuencias deducidas de la hipótesis o de las consecuencias esperadas según la hipótesis con los hechos observados o los datos de la realidad (prueba de la hipótesis).

2 Por su naturaleza sustantiva, la tesis doctoral no puede ser otra cosa más que una investigación científica. Pero, como indica Sierra Bravo (2002), eso no es todo: si no en el fondo, es decir, en la importancia pública, relevancia social y utilidad práctica de los descubrimientos, en todo lo demás se la puede considerar como el prototipo de los trabajos de investigación.

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5.

Aceptación provisional, rechazo o reformulación de la hipótesis.

tal al desarrollo científico (véase de nuevo la figura 2.1):

En lo metodológico, la investigación científica actual es, por consiguiente, una espiral inductivohipotético-deductiva (véase la figura 2.1), con dos pasos procesales esenciales:

— Investigaciones descriptivas. — Investigaciones exploratorias (para la generación de hipótesis). — Investigaciones explicativas (de justificación de la explicación o de contraste de la hipótesis explicativa).

1.

2.

Fase heurística o de descubrimiento: fase hecha de observación, descripción, reflexión y generalización inductiva con vistas a generar una hipótesis, esto es, un enunciado que aventura lo que podría ser la solución al problema, la respuesta a la cuestión o la explicación del fenómeno. Fase de justificación-confirmación: proceso de comprobación del fundamento real y la  validez empírica de una hipótesis por medio de un procedimiento o dispositivo previsto al efecto (y susceptible de ser reproducido).

Con independencia de que se puedan señalar otras, y sin menoscabo de ellas, tres son las actividades que queremos destacar como más relevantes en el proceso de investigación científica: — La observación y descripción del fenómeno. — La exploración de la realidad para la generación de hipótesis con presunta capacidad potencial de explicar el comportamiento, el funcionamiento interno, las causas o los efectos del fenómeno. — El contraste o justificación de las hipótesis propuestas en la idea de garantizar su verdadera capacidad de explicación. Este desglose de actividades concatenadas se hace para facilitar la clasificación de las investigaciones que nos incumben. Y es que conviene distinguir tantos tipos básicos de investigaciones como actividades fundamentales están presentes en el desarrollo científico. De este modo, en una primera aproximación de carácter tipológico, cabría hablar de tres clases genéricas de investigaciones según cuál sea su contribución fundamen-

Modelo e hipótesis (mundo previsto o de las ideas)

Descubrimiento de la explicación Investigación exploratoria

Corriente de investigación (estado de la cuestión)

Descripción del fenómeno Investigación descriptiva

Justificación de la explicación Investigación explicativa

Observaciones y experiencias

Realidad empírica (mundo empírico o de los hechos)

Figura 2.1. Fases del desarrollo científico y tipos de investigaciones científicas.

Esta clasificación no presupone en modo alguno la imposibilidad de realizar investigaciones que den una «vuelta completa» en lo que hemos denominado «espiral inductivo-hipotético-deductiva» de la ciencia. De hecho, en mayor o menor medida, las tres actividades señaladas suelen estar presentes en buena parte de los trabajos de investigación que se incluyen bajo los epígrafes de tesis doctorales, artículos o ponencias. Sin embargo, que el fin último de la ciencia sea el de descubrir, © Ediciones Pirámide

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formular y justificar leyes generales no implica que toda labor investigadora haya de pretender necesariamente el logro de este objetivo terminal. Puesto que la investigación científica es un proceso concatenado de actuaciones, los trabajos de investigación pueden limitarse a perseguir unos objetivos concretos —en una gradación de menor a mayor alcance científico— y a obtener unos resultados parciales —en una escala de menor a mayor generalidad y relevancia—, siempre y cuando, sin perder de vista aquel fin último, se concurra y se coadyuve a su consecución. 3.

LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA

Describir es delinear, dibujar, figurar una cosa, representándola de modo que dé idea cabal de ella; es ordenar, condensar y codificar toda la información disponible acerca de un sujeto, objeto, fenómeno o parcela de la realidad. En las ciencias sociales, los estudios descriptivos se proponen realizar esencialmente una medición precisa de una o más variables en alguna población definida o en una muestra de dicha población. La descripción es, pues, un discurso que evidencia y significa el ser de una realidad a través de sus partes, sus rasgos estructurales, su funcionamiento, sus propiedades o cualidades, sus caracteres accidentales o sus circunstancias. En este marco se incluye, por ejemplo, la denominada observación etológica o investigación tendente a establecer un etograma, es decir, un inventario sistemático de los comportamientos de un sujeto o fenómeno en una situación dada. Inicialmente desarrollada para el estudio del comportamiento animal, este tipo de investigación descriptiva se está extendiendo al análisis del comportamiento humano y de las organizaciones. La descripción, aunque se corresponde con la fase menos elaborada y menos productiva de la ciencia, aquella en que no siempre se sabe bien lo que se busca porque los problemas todavía no se han formulado convenientemente, se configura como una actividad que no se puede esquivar. En este sentido, se habla de la investigación descriptiva como de un proceso inicial y preparatorio de una

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investigación, imprescindible cuando el sistema es de una amplitud y una complejidad tales que resulta necesario comenzar por acotarlo, ordenarlo, caracterizarlo y clasificarlo —describirlo, en suma— del modo más preciso posible. Pero no es menos cierto que determinadas investigaciones descriptivas constituyen desde el principio un fin en sí mismas. Sólo en un segundo momento desencadenan otro género de investigaciones. Baste citar, a modo de ejemplo, el caso de las investigaciones arqueológicas: en ellas, el proceso minucioso de descripción, catalogación y clasificación de los hallazgos se entiende como un objetivo terminal. Cosa distinta es que el resultado de dicho proceso convenga especialmente a posibles investigaciones futuras en la medida en que pueda servir —a menudo sirve— como elemento generador de hipótesis. De cualquier forma, es innegable el valor científico intrínseco de la descripción, y ello, con independencia de su consideración como un objetivo de carácter instrumental o como un objetivo de carácter finalista. Sin embargo, se ve con frecuencia cómo se formulan reproches a muchos estudios de ciencia social que se limitan a la descripción de un fenómeno sin intentar avanzar una explicación. Es una crítica totalmente injustificada en el supuesto de esas investigaciones que son descriptivas porque aún no pueden ser de otro modo. En efecto, cuando en un determinado ámbito científico el acopio de material y el grado de aprehensión de la realidad son todavía escasos, mientras los problemas no estén bien definidos, encerrarse en el nivel de la descripción y la clasificación resulta más científico y productivo que pretender a toda costa el lanzamiento apresurado de una explicación: lo más probable es que no pase de ser una explicación fantasiosa e inadecuada. Sin ningún género de duda, una corriente de investigación es también un fenómeno científico y social que puede demandar su descripción, clasificación y explicación. Con esta convicción, quedan agrupadas igualmente en la categoría de descriptivas esas investigaciones (como los metaanálisis) que ponen el énfasis en el análisis de una determinada corriente o línea de estudio. No obstante, para que un trabajo de esta índole merezca

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la consideración de científico y vaya en provecho de la corriente de investigación a la que quiere sumarse, hay que exigirle la realización de algo más que una simple descripción de la génesis y evolución de la línea de estudio (un mero relato histórico de acontecimientos) o una caracterización vaga y somera de su situación actual (un listado más o menos extenso de publicaciones recientes). Se trataría, como algo imprescindible, de analizar en profundidad y revisar críticamente la corriente de investigación en un intento de reseñar las condiciones que animaron su aparición, los resultados más relevantes que se han alcanza-

do, los problemas conceptuales y las limitaciones metodológicas de los que parece adolecer, los debates teóricos y las contradicciones empíricas, las lagunas y las cuestiones todavía no resueltas, las posibilidades de desarrollo futuro y las direcciones en las que se debe —y se puede— avanzar para producir un conocimiento mejorado y ampliado. Es en este sentido en el que también son valiosos los trabajos que describen y diagnostican el estado de una corriente de investigación. En el cuadro 2.1 se ofrece, de manera resumida, un ejemplo ilustrativo de revisión de una línea de investigación.

CUADRO 2.1 Síntesis de la descripción de una corriente de investigación: el caso de la relación precio-calidad percibida El texto que sigue es un extracto de los trabajos de Gutiérrez-Cillán (1991 y 1996). A raíz de que Scitovsky (1944-1945) hiciera pública su observación de «la costumbre del consumidor de enjuiciar la calidad sobre la base del precio», numerosos son los autores que, desde finales de los años cincuenta, se han adentrado en el estudio de lo que denominamos la naturaleza dual y conflictiva del precio: el precio, sin renunciar a ser la medida primera del coste o sacrificio asociado a la compra, pasa a comportarse también como un atributo extrínseco, esto es, como un indicador o referente externo de la capacidad del producto de dar satisfacción, o, lo que es lo mismo, como una señal de la calidad del producto. Para facilitar la revisión crítica de la evidencia empírica acumulada sobre la relación precio-calidad percibida, agrupamos los trabajos realizados en tres grandes categorías, que se corresponden con las tres fases evolutivas que apreciamos en el progreso de la línea de estudio: — Fase 1. Contraste de la universalidad de la relación (estudios unifactor). El primer conjunto de aportaciones se dedica a probar la mera existencia de la «relación precio-calidad percibida» en una situación experimental tan poco realista como aquella en la que el precio es el único dato relevante que el consumidor tiene del producto. La unanimidad en el sentido de los re-

sultados es total y absoluta: la relación existe; pero no es homogénea, ni universalmente generalizada. De forma muy particular, se observa empíricamente cómo su intensidad varía según el tipo de producto analizado: el efecto del precio sobre la percepción de la calidad tiende a incrementarse con la durabilidad, la complejidad tecnológica y funcional y el precio medio de la categoría de producto. No obstante, este grupo de trabajos ha sido el blanco de críticas profundas por su simplismo experimental y su escasa credibilidad. — Fase 2. Hacia un mayor realismo experimental: evaluación de la importancia relativa del precio como señal de calidad (estudios multifactor). En un intento claro de acercar las condiciones experimentales a las propias del mundo real y salvar las debilidades y deficiencias de los trabajos previos, los estudios que se integran en el segundo bloque incluyen en sus diseños experimentales, como tratamientos adicionales al precio, otros atributos intrínsecos o extrínsecos del producto. Y es entonces cuando surgen las discrepancias. Tan así es que el análisis global de los resultados tan divergentes que en ellos se ofrecen no nos permite deducir nada que sea mínimamente concluyente acerca de la importancia relativa del efecto del precio sobre la apreciación de la calidad cuando la información que

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CUADRO 2.1 (continuación) suministran los atributos intrínsecos y otros atributos extrínsecos del producto (especialmente el nombre de marca y el nombre de fabricante o vendedor, pero también el país de origen) se encuentra, asimismo, en poder del consumidor. — Fase 3. Propuestas para el avance de la corriente de investigación. El tercer bloque de trabajos plantea la necesidad imperiosa de desplazar el centro de la atención investigadora. En su opinión, el nivel de intervención de cada atributo concreto en la evaluación subjetiva del producto es un aspecto que viene muy determinado por los rasgos personales del individuo, el tipo de producto y las características coyunturales de la situación, de aquí que se defienda la adopción de un enfoque de análisis contingente como el más apropiado para tratar de zanjar la polémica sobre la supremacía real de uno u otro tipo de atributo (del precio frente a los intrínsecos y frente a otros extrínsecos). De este modo, como una superación del tradicional interés por contrastar la simple existencia y la importancia relativa de la relación precio-calidad percibida, este último grupo de trabajos se propone la identificación de los factores que explican la variabilidad del fenómeno entre consumidores, categorías de productos y condiciones situacionales. Pese a que los resultados hasta el momento alcanzados no son muy esclarecedores al respecto, consideramos que ningún otro propósito puede animar con más fuerza el avance provechoso de la línea de estudio. El repaso dado se hace de modo que queden claramente patentes los principales elementos del debate y se resalten las limitaciones metodológicas que detectamos en la corriente de investigación en su conjunto. Entre éstas, enumeramos las siguientes: a) la realización del estudio empírico en un contexto experimental de elección (y no en un contexto puro de evaluación, que es donde la relación precio-calidad percibida puede mostrarse en toda su plenitud); b) la falta de reconocimiento expreso de la naturaleza intrínsecamente compleja y multidimensional de la calidad; c) la imprecisión en la delimitación del universo de población y en la extracción de la muestra; d) la indefinición de los criterios seguidos en la elección de los productos analizados; e) la escasez de realismo en la presentación de los produc-

tos al consumidor, y f) el tratamiento poco riguroso de la variable precio (por ejemplo, la no consideración de la banda de precios aceptables como restricción en la fijación de los precios analizados). Pero, más allá de éstas y otras deficiencias en el orden más puramente metodológico, hay un problema de base todavía más grave: incomprensiblemente, la corriente de investigación no se ha planteado la causa original del fenómeno estudiado. Para ser más precisos, habrá que decir que ha dado por supuesto, como si se tratara de un axioma que no precisa demostración, que los principales determinantes causales del fenómeno son la escasez de información y la falta de experiencia consumidora del individuo, de una parte, y la importancia del riesgo percibido en la situación de compra, de otra. Nuestra opinión es, sin embargo, muy distinta: ambos factores (desinformación y riesgo) son incapaces, por sí mismos, de explicar de modo satisfactorio el hecho de que ciertos consumidores manifiesten una tendencia sistemática a inferir precisamente del precio el nivel de calidad del producto. Razones puramente empíricas y argumentos de índole teórica parecen apoyar nuestras suposiciones. En síntesis, la revisión de la literatura empírica involucrada en el análisis de la relación precio-calidad percibida nos ha permitido dejar al descubierto un aspecto de verdadero interés: la costumbre de recurrir al precio para inferir el nivel de calidad del producto es una práctica que dista bastante de ser general y universal, que se presenta —de hecho— con distinta fuerza según cuál sea el contexto del análisis (el tipo de individuo, la categoría de producto y las condiciones de la situación de evaluación). Es éste el único gran punto de acuerdo que identificamos en el seno de la corriente de investigación. Pero eso es tanto (tan poco) como decir que lo que sabemos es que algunos consumidores, en algunas situaciones, recurren al precio para inferir la calidad de algunos productos. El medio siglo de historia que ya tiene la corriente de investigación no parece que haya sido bastante para arrojar luz suficiente sobre la tríada consumidor-producto-situación que favorece la utilización del precio como indicador de la calidad. En efecto, mucho es todavía lo que no sabemos acerca de la relación precio-calidad percibida: no sabemos bien por qué se produce el fenómeno y no conocemos con precisión los factores que hacen que la relación no se aprecie por igual en todos los consumidores, para toda suerte de productos y en todas las situaciones.

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En todo caso, el inicio de cualquier trabajo de investigación —tenga el propósito que tenga— debe pasar por describir y analizar en el sentido expuesto la trayectoria histórica y la situación presente de la correspondiente corriente de estudio. Casi siempre será posible y necesario, porque es muy rara la investigación científica que comienza en el vacío, en ausencia de precedentes o ex nihilo. Lo común es que una investigación arranque desde un determinado nivel de conocimiento conformado a través del tiempo por multitud de investigaciones previas. Lo habitual, en efecto, es partir desde lo que se viene denominando «estado de la cuestión». El investigador debe ser consciente de este hecho: el estado actual de una disciplina científica (o de una línea de estudio) es el fruto de un proceso de acumulación de resultados alcanzados por diversos investigadores que trabajan de forma coordinada o dispersa en favor de la producción de nuevos conocimientos sobre un determinado ámbito o parcela de la realidad. Debe ser consciente igualmente de que está recibiendo una ayuda inicial de inestimable valor: la de aquellos que han trabajado el mismo campo antes que él, le han dejado un terreno parcialmente preparado y le han proporcionado las bases de partida y los métodos que le permitirán avanzar. Por revolucionaria que sea, toda investigación es una continuación más o menos directa de investigaciones precedentes. En este sentido, la ciencia se presenta como el más bello ejemplo de obra colectiva realizada por investigadores de todas las épocas y de todos los países. 4.

LA INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA

En segundo lugar, encontramos la investigación exploratoria. Correspondiente a la fase heurística o ascendente del proceso inductivo-hipotético-deductivo de la ciencia, constituye un avance sobre la meramente descriptiva. A partir de una fase de observación de la realidad y de reflexión profunda acerca de ella, la investigación exploratoria procede a generar hipótesis alternativas susceptibles de ser contrastadas en estudios posteriores mediante los procedimientos objetivos de la

ciencia y capaces de ajustarse progresivamente a tenor de los resultados alcanzados en dichos estudios. El investigador, en este caso, se comporta más como un «explorador» o un «detective», que busca pistas con capacidad potencial de resolver enigmas, que como un «hombre de leyes». De la investigación exploratoria se llega a decir que deambula para ver qué encuentra. Pero aquí no acaba la tarea. Entre las diversas hipótesis que sea capaz de sugerir, el investigador habrá de retener aquellas que inicialmente parezcan más plausibles e inteligentes. Y es que una hipótesis científica no es una simple conjetura; se trata más bien de una conjetura probable y razonable: una sospecha fundada o una solución posible e inicialmente verosímil al problema planteado. Cuando se afirma que la investigación científica no es errática sino metódica, no se quiere significar que exista una manera única de sugerir hipótesis. Por el contrario, coexisten diversas formas que no poseen un carácter intersubjetivo. A  las hipótesis se llega efectivamente desde el conocimiento vivo y experimental de la realidad o desde el examen de casos diversos y a través de la inducción o de la generalización empírico-inductiva. Se admite la inducción en este caso, no como argumento demostrativo, sino en el sentido más simple de que una hipótesis se ve inspirada y básicamente apoyada en los hechos: como un tipo de operación no lógica que permite saltar desde el caos que es el mundo real a la corazonada que supone una hipótesis o conjetura (Blaug, 1993). Pero las hipótesis se sugieren también por la vía de la inferencia deductiva a partir de algún principio generalmente aceptado o de una hipótesis de orden superior. La utilización de los argumentos de analogía posibilita igualmente la construcción de hipótesis: se trata de tomar prestadas o de apropiarse de hipótesis planteadas en disciplinas «vecinas» que estudian «parecidos» sectores de la realidad3. Cualquier fuente o vía de generación de hipótesis  es válida si permite finalmente culminar con 3 Obsérvese, por ejemplo, la analogía entre la denominada «Ley de la gravitación del comercio al por menor», enunciada por Reilly en 1929, y la «Ley de Newton» o de la «gravitación universal».

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éxito la fase científica denominada de descubrimiento. Tanto es así que se habla incluso del origen extracientífico de las hipótesis: por especulación a partir de convicciones y consideraciones no  puramente científicas, sean éstas de carácter filosófico, teológico o metafísico. Es un recurso —una cuarta forma de producir hipótesis— que quizá resulte impactante y preocupante desde una óptica estrictamente científica, pero es una posibilidad que no comporta gran peligro cuando sólo se trata de avanzar meras conjeturas4. En suma, a la formulación de hipótesis científicas se puede llegar a través de diversos caminos, a través de múltiples aproximaciones; a saber: 1. 2. 3.

4.

Inducción: como resultado de la generalización a partir de la observación de varios casos particulares. Lógica deductiva: mediante la deducción, a partir de principios de teorías anteriores. Analogía, traducción y transducción: merced a la traducción o aplicación analógica de los hallazgos y descubrimientos de otras áreas científicas más o menos afines. Mecanismo extracientífico: fruto de una inspiración en el saber no científico.

Aparte las cuatro vías citadas, es innegable que todo trabajo de investigación (propio o ajeno) es una fuente potencial de generación de ideas en la medida en que puede hacer emerger hipótesis que será necesario contrastar ulteriormente. En este sentido, es una práctica muy habitual recurrir al análisis de los resultados de una corriente de investigación como manantial de hipótesis. Pero, sin desdeñar esta posibilidad, a priori tan válida como cualquier otra, sí conviene advertir del riesgo en que se incurre. El intento de extraer hipóte4

Un ejemplo ilustrativo de esta fuente de aproximación es el que menciona Reichenbach —citado en el trabajo de Echevarría (1989)—: al parecer, Kepler se inspiró en la analogía entre la Santísima Trinidad y el sistema solar para desarrollar sus investigaciones. Tal fuente de inspiración le resultó heurísticamente muy útil, pero la teoría final que elaboró, empíricamente justificada, nada tiene que ver con suerte alguna de especulación teológica.

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sis a partir de la mera revisión de los estudios publicados, sin la aplicación de dosis alguna de espíritu crítico, imaginación, inventiva y creatividad, es probable que conduzca al estancamiento investigador: puede degenerar en el planteamiento de lo que algunos autores califican como hipótesis de segunda mano, excesivamente manoseadas y estériles, cuyo posterior contraste no produce sino hallazgos triviales (por sobradamente conocidos) y no supone más que la reafirmación de regularidades ya aceptadas por la comunidad científica. El análisis de la tradición investigadora es imprescindible, pero la explotación provechosa de las ideas contenidas en los trabajos que representan el estado de la cuestión no puede hacerse desde una posición de nula rebeldía científica. En el cuadro 2.2 ejemplificamos estas cuestiones. Frente a esta costumbre, y en el extremo contrario en cuanto a grado de innovación y originalidad, cabe hacer mención de la denominada investigación especulativa. Es evidente que toda investigación —ya pretenda la descripción de la realidad, la exploración de la misma para la generación de hipótesis o la justificación y fundamentación de las hipótesis sugeridas— se desarrolla dentro de un marco de referencia determinado. El marco de referencia guía la actividad científica normal: orienta la forma de proceder en la construcción de la ciencia, señala los senderos de investigación que se deben señala y los que conviene evitar y proporciona modelos de problemas y modelos de soluciones a una comunidad científica. Pues bien, la investigación especulativa, disconforme con el marco de referencia actualmente vigente, pretende su reforma o la concepción de un nuevo marco, facilita y estimula la apertura y desarrollo de novedosas vías de investigación y pone en cuestión la pertinencia de determinadas investigaciones. En su máxima potencialidad, sienta las bases de lo que pudiera llegar a ser un nuevo paradigma kuhniano o un nuevo programa de investigación lakatosiano. No obstante su importancia científica, en la medida en que presenta un carácter exploratorio e innovador (revolucionario, incluso) muy pronunciado y requiere grandes dosis de creatividad e inventiva, la investigación especulativa escapa a las posibilidades del público objetivo de

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CUADRO 2.2 Exploración a partir del análisis de una corriente de investigación Desde luego que no es exploración el intento de un investigador de sugerir una hipótesis para explicar un fenómeno observado en un contexto determinado cuando la hipótesis ya se ha verificado con carácter de generalidad y para multitud de contextos totalmente equivalentes al considerado por el investigador. Así, por ejemplo, a estas alturas de la película, no tiene sentido aventurar una hipótesis exploratoria sobre la relación confianza-compromiso del consumidor alegando que la hipótesis todavía no se ha planteado para los consumidores de una zona geográfica muy delimitada (la comarca de La Serena) y para la compra de un producto concreto (el queso de leche de oveja merina). Ello no tiene ningún interés, salvo que se justifique que los consumidores de esa zona o de ese producto presentan unas características singulares que probablemente les lleven a comportarse de una forma distinta que los consumidores de las otras zonas y productos que ya han sido objeto de análisis por la corriente de investigación. Es lo que sucedió, sin ir más lejos, con la investigación del marketing de relaciones, que se empezó aplicando al medio industrial (B2B) y para los servicios y que, progresivamente, fue saltando al ámbito del consumo final (B2C) y a las demás clases de productos. El salto a otros dominios resultaba científicamente interesante por la existencia de importantes diferencias entre el comprador industrial y el consumidor final o entre los servicios (naturalmente intangibles) y los productos tangibles, unas diferencias que se suponía podrían estar afectando al fenómeno relacional. Pero no siempre es así. Con frecuencia, leemos artículos científicos en los que la aparición de un nuevo producto en el mercado ha servido de pretexto para iniciar la enésima exploración de cualquier aspecto relativo al comportamiento del consumidor. Como resultado de la exploración, se aventura, por ejemplo, que una actitud favorable a las novedades en general afectará positivamente a la probabilidad de adoptar ese nuevo producto, mientras que la aversión al riesgo inherente a los cambios lo hará negativamente, ¡como sucede con las demás innovaciones! En nuestras disciplinas sociales está muy extendida la costumbre de replicar hipótesis comúnmente aceptadas por todos para proyectarlas sobre otros contextos de análisis; pero, ¿qué pensaríamos de un físico que planteara una hipótesis exploratoria en la que sugiriese que ese nuevo producto también se verá afectado por la fuerza de la gravedad? Ya sabemos que en las ciencias

sociales no hay regularidades sistemáticas y universales ni leyes generales como las de las ciencias naturales, pero no se puede considerar que haya originalidad y novedad (verdadero descubrimiento) en la sugerencia de una hipótesis que, por enésima vez, plantea «lo mismo de siempre» pero «para otra situación» que, por otra parte, tampoco suele ser tan distinta de los demás. Como ya hemos dicho, esto no significa que no se puedan utilizar los resultados previos de la corriente de investigación como fuente de inspiración para sugerir hipótesis originales que pudieran representar un avance científico. Veámoslo con un par de ejemplos. Ejemplo 1. La revisión crítica de la corriente de investigación involucrada en el análisis de la relación precio-calidad percibida (recuérdese la síntesis del cuadro 2.1) nos llevó a pensar, en contra de la creencia más ampliamente difundida, que ni los problemas informativos ni la percepción de un riesgo pueden considerarse como condiciones necesarias o suficientes —mucho menos, como determinantes causales— de la existencia de la relación precio-calidad percibida (en extenso, véase Gutiérrez-Cillán, 1996). Frente a estos factores, que aparecen repetidamente citados en la literatura sobre el tema como los dos primeros determinantes del fenómeno, en dos investigaciones exploratorias sucesivas (Gutiérrez-Cillán, 1996; Gutiérrez-Cillán y Rodríguez-Escudero, 1999) fuimos argumentando, cada vez con mayor detalle, una propuesta de explicación alternativa. Expresada de forma muy resumida, nuestra hipótesis sostiene que —con independencia del riesgo que se perciba en cada situación y de la cantidad y calidad de la información que se posea— la utilización efectiva del precio como indicador de calidad no puede producirse a menos que el individuo confíe en la inferencia como forma de evaluación indirecta del producto y, además, esté convencido de que el precio es un elemento del producto que lleva consigo una información fiable acerca de su calidad. La atribución al precio de un cierto poder predictivo respecto de la calidad del producto se presenta así como condición necesaria y como principal (quizá el único) determinante causal de la existencia del fenómeno analizado. En nuestro modelo, la capacidad discriminante del precio en la situación de evaluación figura como una condición necesaria, pero no como determinante causal, de la utilización del precio como señal de calidad. Finalmente, al nivel de información del

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CUADRO 2.2 (continuación) individuo tan sólo le reconocemos su papel como moderador de la intensidad del fenómeno (reforzando el efecto del poder predictivo percibido). La hipótesis hunde sus raíces en la tradición de la corriente de investigación, pero se separa de ella al lanzar una propuesta exploratoria distinta y original. Ejemplo 2. El repaso de la literatura sobre la innovación y el desarrollo y comercialización de nuevos productos revela la existencia de un debate abierto sobre los efectos del orden de entrada en el mercado, esto es, sobre la superioridad o inferioridad de las ventajas (y desventajas) de la estrategia de pionero frente a las ventajas (y desventajas) de la estrategia de seguidor. Si bien es verdad que predominan los estudios que aportan pruebas del poderío competitivo de las empresas y marcas pioneras sobre sus seguidoras, no dejan de oírse voces que alertan de los riesgos e inconvenientes que han de afrontar los pioneros. En cualquier caso, la falta de evidencias empíricas claras sobre qué clase de estrategia es superior en términos del logro de una mejor posición competitiva hace que el debate no pueda darse por concluido. Tal estado de confusión sobre los resultados de mercado de la decisión relativa al orden de entrada en el mercado nos animó a reflexionar sobre el papel que la estructura de recursos y capacidades de la empresa podría desempeñar en la explicación del fenómeno. Así llegamos a argumentar la tesis de que el efecto del orden de entrada sobre la posición competitiva de una empresa quedaría mejor explicado si se recurriera a un

esta obra y se reserva a aquellos investigadores de alto nivel y de acusada madurez científica. Entre ambos puntos extremos de mínima y máxima originalidad, y con independencia de cuál sea el origen y la fuente de inspiración, es posible hacer propuestas científicas interesantes, sugerentes y atractivas que combinen acertadamente moderación y audacia, seguridad y riesgo, respeto y osadía, tradición e innovación, pero que huyan de la excesiva prudencia, de la trivialidad, de la banalidad y del mero continuismo en su formulación. Un investigador —un doctorando, en particular— debe ser un aventurero responsable y atrevido en el arte de conjeturar: no un explorador timorato y asustadizo, ni un suicida científico.

planteamiento contingente —como sugirieron Kerin, Varadarajan y Peterson (1992)— que contemplara expresamente el papel moderador de su dotación de recursos y capacidades. Ello se concretó finalmente en la propuesta de un modelo exploratorio (con hipótesis perfectamente contrastables) en el que los recursos de marketing y de I+D figuraban como factores que están condicionando (amortiguando o potenciando, según el caso) los resultados de la estrategia de lanzamiento adoptada (en extenso, véase Rodríguez-Pinto, Gutiérrez-Cillán y Rodríguez-Escudero, 2007). Observada la discusión sobre las recompensas de mercado que obtienen los pioneros y los seguidores, podríamos habernos limitado a participar en el debate planteando una vez más la hipótesis de un efecto positivo de la prontitud de la entrada en el mercado sobre la posición competitiva de la empresa. Pero eso no hubiera aportado prácticamente nada a la corriente de investigación. Incluso las conclusiones del contraste empírico serían intrascendentes, porque sólo añadirían una evidencia empírica adicional en favor o en contra de las ya existentes en uno u otro sentido, lo que tampoco contribuiría a zanjar la controversia. Lo relevante era reorientar el fondo del debate: dejar de polemizar sobre si, con carácter de generalidad, es preferible entrar como pionero o como seguidor y, en su lugar, abrir una nueva discusión, mucho más provechosa, que arrojara alguna luz sobre esas circunstancias en las que conviene ser pionero y esas otras en las que lo aconsejable es ser seguidor.

Como afirma Echevarría (1995), una propuesta audaz, sorprendente o novedosa suele tener una buena acogida inicial por parte de la comunidad científica (también por parte de los evaluadores de las revistas académicas o de los miembros de tribunales de tesis), siempre que esté bien elaborada, presentada y argumentada, sin prejuicio de cuál sea su destino final (en clara alusión a los resultados de la posterior fase de justificación o de contraste empírico con la realidad). Así las cosas, es el momento de abrir un paréntesis y hacer una reflexión general en torno a lo que entendemos como comportamientos rechazables (o evidencias de mala praxis) en la investigación exploratoria. Es, al mismo tiempo, una re-

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flexión que apunta en el sentido de suavizar una afirmación hecha anteriormente, en las primeras líneas de este apartado, que se ha dedicado a la exploración. La afirmación aludida es ésta: «la investigación exploratoria deambula para ver qué encuentra». Ahora, sin ánimo alguno de revocar lo señalado, hay que sugerir que no se interprete en su más estricta literalidad, porque la exploración científica no es un caminar sin rumbo ni un discurrir sin dirección. Lejos de ello, la actividad exploratoria debe afrontarse con sentido (con sentido común y con sentido de la orientación, cuando menos), con un mínimo de dominio de la situación, con una cierta experiencia en el arte de la navegación, con una idea clara de lo que se busca y con una sospecha —por vaga e imprecisa que sea— sobre lo que se puede encontrar5. Hay que resaltar esto porque con alguna frecuencia se comprueba cómo se quiere hacer pasar por exploratorios determinados estudios que no hacen sino deambular. El calificativo de exploratorio se utiliza en estos casos para justificar —incluso para disfrazar— trabajos de difícil catalogación y de más que discutible validez científica. Los dos ejemplos siguientes —harto exagerados, como corresponde al propósito de ilustración— aclaran lo dicho. Supongamos que alguien se plantea la exploración de una parcela de la realidad en la idea de encontrar pistas que le permitan explicar un fenómeno determinado. Su objetivo es hacer una primera identificación del conjunto de las variables que tienen un potencial explicativo respecto del 5

Aunque parezca innecesario, aprovechamos la ocasión para aclarar que la exploración alude a la entrada en un terreno «nuevo y desconocido para la disciplina», no en un terreno «desconocido para el propio investigador». De este modo, no es investigación exploratoria esa primera incursión de un investigador en un terreno que a él le resulta novedoso, porque acaba de saber de su existencia y está empezando a estudiarlo, pero que es suficientemente conocido por sus compañeros de disciplina. Si recurrimos al símil de las innovaciones empresariales, el descubrimiento o el resultado de la exploración científica ha de ser un producto «nuevo para el mercado» (una hipótesis relativamente novedosa y original para la comunidad científica), no simplemente un producto «nuevo para la empresa» (una hipótesis que sólo sorprende al propio investigador).

fenómeno en cuestión. Es un objetivo científico que habrá de concretarse en la sugerencia de una hipótesis de comportamiento sobre la relación entre las variables identificadas y el fenómeno estudiado. Y aquí acaba la exploración6. El problema reside en el modo de abordar la exploración: cómo y dónde buscar las variables. Ya lo hemos dicho: cualquier vía es válida siempre que se siga con sentido y permita sugerir hipótesis con algún viso de racionalidad. Pero es fácil que nuestro explorador —escasamente experimentado en estas lides— sucumba ante la tentación que supone atajar por el camino más corto. Así, empezará por proponer como posibles factores explicativos del fenómeno todas las variables que alegremente considere puedan ser causas directas o indirectas, todas las que entienda que puedan actuar como determinantes cercanos, lejanos o incluso remotos, todas las que su imaginación y su fantasía sean capaces de producir. Para él, el número de variables propuestas no es problema. Tampoco le preocupa la argumentación lógica de la inclusión de unas u otras variables, porque ¡está explorando! Después acudirá a las técnicas estadísticas y econométricas para hacer la criba de variables. Ya vendrá, por ejemplo, la «regresión paso a paso» para identificar las variables que tienen algún poder de explicación del fenómeno. Sin una fuente de inspiración clara, a falta de criterios científicos (sean teóricos o empíricos), en ausencia de argumentos lógicos, en sustitución hasta del sentido común, deposita toda su confianza en los criterios de selección más puramente estadísticos (desconoce, por supuesto, que la regresión no es capaz de distinguir las correlaciones espurias). Los resultados que pueda alcanzar difícilmente le sorprenderán. Y eso que no es raro que tal forma de proceder le conduzca a la extracción de conclusiones disparatadas y carentes de toda lógica: unas conclusiones que quizá no pasen de ser consecuencia directa de unas correlaciones casuales y espurias entre la variable dependiente y algunas independientes. 6 Después, en la fase de justificación —objeto del apartado siguiente—, se contrastará la hipótesis y se comprobará si tales variables gozan ciertamente de capacidad explicativa.

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Cuando así se opera, se está desvirtuando el verdadero sentido de la exploración científica. Se está aplicando hasta sus últimas consecuencias el espíritu explorador: se está dando absoluta rienda suelta a la improvisación, a la alegría, a la generosidad, a la imaginación y a la especulación fantasiosa. Porque explorar es aventurarse en el territorio de lo desconocido, pero no sobre el caballo del desconocimiento. A la exploración hay que ir bien pertrechados con un buen bagaje de conocimientos, de lógica, de argumentos racionales y de intuiciones y sospechas científicas. Y que conste que se hace esta recomendación desde la convicción de que no va en contra de la posibilidad de realizar un hallazgo original y sorprendente, que no va en perjuicio de la posibilidad de imaginar una hipótesis sugerente y novedosa que, en caso de resultar verificada, pueda revolucionar el estado de la cuestión. El segundo ejemplo, igualmente esclarecedor —e igualmente exagerado—, avanza en la misma dirección. Supongamos ahora que nuestro investigador necesita medir una variable (un concepto). Lo primero que hará —quizá siguiendo una moda reciente— es presuponer que se trata de una variable que no admite una medida única, y considerará, en consecuencia, que el único modo de representarla es mediante una «escala multi-ítem» de medida, esto es, mediante un conjunto de ítems o indicadores. El principal problema al que se enfrenta se corresponde con la elección de los ítems (medidas o indicadores) que conformarán la escala. Pero la solución se le antoja fácil: contemplar inicialmente todos los que suponga que guardan alguna relación —incluso si es remota— con la variable en cuestión, todos los que se le ocurran, todos los que su imaginación le dicte. No importa su número; tampoco importa si son redundantes o si son a todas luces contradictorios. Tampoco distingue entre indicadores según su capacidad para atrapar el verdadero sentido de la variable: ¡como si todos fueran igualmente relevantes para definir el concepto! Amparado bajo el paraguas de la exploración, se cree con absoluta libertad de acción. Como está en fase exploratoria, piensa que no es preciso razonar la inclusión de cada ítem en la escala de medida —quizá ni siquiera se

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lo plantee—. Al fin y al cabo, los análisis de unidimensionalidad, validez y fiabilidad de la escala (análisis factorial exploratorio, análisis factorial confirmatorio y cálculo del alfa de Cronbach, por ejemplo) ya decidirán cuáles son los ítems o indicadores —de entre todos los que propuso— que mejor representan la variable que se quiere medir y cuáles son los que conviene eliminar. Pero la pregunta que hacemos es siempre la misma: ¿con qué criterio seleccionan estos análisis los indicadores que habrán de servir para definir el concepto? O, en su defecto, esta otra: el criterio estadístico de la fiabilidad y validez, ¿puede garantizar que efectivamente los indicadores seleccionados son los que mejor representan el concepto? Sabemos que no. ¿Acaso entiende de conceptos el análisis de validación de escalas? Desde luego que no. Entonces, ¿por qué se deja que la técnica tome este tipo de decisiones? Expuestos ambos ejemplos, la reflexión puede ir un poco más allá y afirmar que es posible que se esté cediendo parte de la responsabilidad investigadora —incluso en el ámbito exploratorio— a las técnicas estadísticas propiamente dichas. Se deposita toda la confianza en el «buen juicio» del aparato estadístico y —lo que es más grave— se permite a los paquetes estadísticos y econométricos que «tomen decisiones» relevantes que sólo corresponden a los investigadores. Así, se está incurriendo en lo que en ámbitos jurídicos se denomina dejación de funciones. No hay que olvidar que el investigador tiene la obligación de evaluar, elegir o decidir y argumentar. Se hace dejación de funciones cuando no se argumenta —del modo que sea— la inclusión de las variables independientes en el modelo exploratorio, se introducen todas las que la imaginación fantasiosa se atrevió a sugerir y se espera que la «regresión paso a paso» identifique las variables determinantes. Igualmente, se hace dejación de funciones cuando se consiente que un análisis factorial decida la forma de medir una variable o el modo de representar un concepto. El análisis de fiabilidad y validez sólo puede informar sobre si el conjunto de ítems propuesto para medir una variable constituye o no una escala única y, en su caso, si esta escala es «fiable» y «válida», pero

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nada más. En sentido estricto, no puede decirnos cuáles son los ítems o indicadores que tienen verdadera capacidad para representar el concepto, para atrapar el significado correcto y preciso del concepto, porque el análisis de fiabilidad no entiende de conceptos. Sin embargo, cuando se deja que el análisis elimine algunos indicadores se está

permitiendo que «redefina» el concepto. En el extremo, se permite que construya su concepto. Es claro: después de la eliminación de algunos ítems, medidas o indicadores, puede que el concepto resultante ya no sea el mismo. En el cuadro 2.3 ilustramos con un caso real las cuestiones recién comentadas.

CUADRO 2.3 Ejemplo real de dejación de las funciones investigadoras Hace ya algunos años tuvimos la oportunidad de evaluar un trabajo de investigación (no importa si el lector piensa que se trata de un ejemplo ficticio construido para la ocasión) cuyo propósito general era explorar un fenómeno relativo al comportamiento del consumidor: la adopción de una nueva tecnología para la comunicación interpersonal. Como principal objetivo, se declaraba «una primera aproximación exploratoria a la identificación de los determinantes de la adopción y del grado de utilización» de esa TIC (sobre este particular volvemos a preguntarnos si tiene sentido reiniciar la exploración del comportamiento de adopción de innovaciones, como si de un fenómeno novedoso y desconocido se tratara, cada vez que aparezca un producto nuevo en el mercado). Entre los objetivos de segundo nivel, se mencionaba expresamente «la sugerencia de nuevas escalas de medida para algunas variables». Conforme al propósito exploratorio de la investigación, el autor proponía la contemplación inicial de una veintena de variables independientes, en su gran mayoría, medidas mediante escalas con cuatro o más indicadores. Había variables de todo tipo: sociodemográficas, económicas, culturales, de personalidad, de conocimiento y experiencia, de actitudes y de comportamiento efectivo del consumidor. Una de estas variables potencialmente explicativas era la «edad» del individuo, cuya consideración como posible determinante se argumentaba con referencias continuas al comportamiento de respuesta de los distintos grupos de edad (jóvenes, adultos y ancianos) frente a las novedades, en general, y a las innovaciones tecnológicas en particular. Ello aconsejaba medir la edad como «el número de años de vida de la persona». Pero inmediatamente se aclaraba que la «edad cronológica» quizá fuera «insuficiente para representar, en toda su amplitud, el concepto complejo de edad». Así, se construyó una escala multi-ítem de me-

dida con indicadores agrupados en ocho categorías: la edad real (cronológica), la edad deseada, la edad del espíritu (edad sentida interiormente), la edad por la apariencia física (parece mayor o más joven de lo que realmente es), la edad por el estado de salud (en comparación con otros individuos de su edad), la edad por las actividades físicas realizadas, la edad por los intereses y las preocupaciones (como la seguridad o el futuro) y la edad atribuida por los otros (mayor o menor que la real). Sin embargo, a medida que se avanzaba en el consiguiente proceso de depuración y validación de la escala se iban eliminando distintos indicadores de medida. Curiosamente, entre los primeros que se retiraron de la escala (en el análisis factorial exploratorio) figuraba el ítem «años de vida del individuo» (edad cronológica). Acabado el proceso, de los cuatro que finalmente quedaron, los dos ítems con mayor carga en el «constructo edad» fueron los relativos al «aspecto físico» y el «estado de salud», seguidos de la «edad atribuida por los otros» y las «actividades físicas realizadas». Según parece, la técnica de análisis había decidido que los años de vida del individuo no representaban bien el concepto de edad, cosa que sí hacían las variables relacionadas con el estado de salud y el aspecto externo. En el apartado de conclusiones, el autor valoraba su intento exploratorio de ofrecer una «propuesta de medición más completa y exhaustiva de algunas variables complejas» (la edad, entre ellas), pero se sorprendía mucho ante el hecho de que finalmente la edad (su peculiar forma de medir la edad) no afectara nada al comportamiento de adopción y utilización de la innovación tecnológica estudiada. En el caso que acabamos de exponer encontramos ejemplos paradigmáticos de las dos situaciones comentadas en el texto. Por un lado, el autor del trabajo consintió que el análisis de fiabilidad y validez de las escala

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CUADRO 2.3 (continuación) de medida redefiniera el concepto de edad, que pasó de ser el «tiempo que ha vivido una persona» (según la acepción del DRAE) a significar el estado de salud y la apariencia externa de esa persona. Aunque se encontraba en fase exploratoria, el autor no debió permitir que la variable dejara de medir lo que naturalmente tenía que medir (esto es, que se violara el principio de isomorfismo o de correspondencia entre la variable y su medida). Puestos a depurar la escala, quizá fuese más conveniente suprimir todos los indicadores excepto, precisamente, el que aludía a los años de vida. Alternativamente, se podría haber trabajado con dos variables: la edad cronoló-

Con este largo comentario no se pretende sino alertar del peligro que supone dejar en manos de las técnicas unas decisiones que sólo a los investigadores les incumben. Porque sólo ellos saben lo que quieren explicar, lo que quieren medir y lo que quieren representar. Sólo ellos entienden de conceptos; sólo ellos tienen el derecho y el deber de definir los conceptos y sus interrelaciones. Si peligroso es sustituir la lógica, la argumentación, la racionalidad y el sentido común por la improvisación, la alegría y la especulación fantasiosa, no menos peligrosa es su sustitución por los criterios puramente estadísticos. 5.

LA INVESTIGACIÓN EXPLICATIVA

La función principal de la explicación es la de proporcionar una comprensión del fenómeno que se investiga. Explicar es responder a la pregunta por qué. La explicación es el nivel más profundo de la investigación, y consiste en la determinación de las causas (razones de ser) y los efectos (consecuencias) de un fenómeno. Ello se consigue verificando las hipótesis e intentando obtener leyes sociales. Empleando las palabras todavía vigentes del filósofo J. S. Mill, decimos que «un hecho concreto es explicado cuando señalamos su causa», esto es, cuando establecemos la ley o leyes de causalidad ejemplificadas por la producción del hecho concreto. En parecidos términos, cabe decir

gica y esa otra variable multi-ítem que resultó del análisis (que no es la edad). Por otro lado, en la estimación exploratoria del modelo de comportamiento se incluyó, como factor presuntamente determinante, una variable cuyo efecto sobre el fenómeno estudiado no había sido argumentado lógicamente ni podía hacerse, porque, ¿hay alguna razón de peso (se encuentre en la lógica racional o en el sentido común) que lleve a pensar —siquiera a sospechar— que el aspecto físico y el estado de salud de un individuo pueden explicar algo de su comportamiento en materia de adopción o rechazo de una nueva tecnología para la comunicación interpersonal?

que un hecho queda explicado cuando lo vemos como consecuencia práctica de una ley. Con estos presupuestos, nos ocupamos, en tercer lugar, de la investigación explicativa o, con mayor precisión, de la investigación tendente al contraste de hipótesis. Asociada a la fase de justificación, fase de confirmación o fase descendente del proceso inductivo-hipotético-deductivo de la ciencia, el objetivo de esta clase de investigación es verificar el fundamento de una hipótesis por medio de un procedimiento metódico diseñado para tal propósito. Es el momento de recordar que únicamente cabe hablar del contenido explicativo de una hipótesis cuando ésta ha resistido con éxito los intentos de refutación o resulta verificada en algún dominio de la realidad. Mientras tanto, no pasa de ser un mero intento de explicar un fenómeno, una solución presumiblemente válida a un problema o una conjetura que se ofrece como posible respuesta a una cuestión; en definitiva: una propuesta de explicación respecto de la cual existen dudas científicas sinceras en cuanto a su validez. El contraste positivo «garantiza» el contenido explicativo de la hipótesis o, para ser más exactos, otorga credibilidad a la explicación, a la solución o a la respuesta que conlleva la hipótesis. Si en la fase de descubrimiento y en la de investigación exploratoria priman la libertad, la audacia, la osadía y el riesgo, donde «todo vale» para sugerir hipótesis interesantes, novedosas y

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fructíferas, en la fase de justificación se imponen el rigor, la coherencia, la racionalidad más estricta, el método, la transparencia y la dura confrontación con la experiencia. Bien lo resume Bunge (1989, 2000): audacia en el conjeturar y rigurosa prudencia en el someter a contraste las conjeturas. El investigador comienza la actividad de justificación cribando las hipótesis alternativas de las que dispone, que no son otras que las resultantes de investigaciones exploratorias previas (sean propias o ajenas). Así, procede a separar las hipótesis que parecen posibles de las muy improbables, las que son lógicas y coherentes de las que carecen del mínimo argumento, las interesantes y novedosas de las triviales, las falsables de las seguras, las que sirven de las vanas e inútiles, para finalmente retener la hipótesis que parezca más «sensata», esto es, más razonable, oportuna y fecunda. Sólo ésta se somete al proceso de prueba o de verificaciónrefutación. La prueba de la hipótesis pasa por cotejar el «mundo de las ideas», o de lo previsto, con el «mundo de la realidad empírica». Dicho a la manera de los filósofos griegos, supone juzgar la adecuación entre el decir y el ser. Consiste, en suma, en evaluar el grado de correspondencia real entre el enunciado hipotético y los hechos observados. Para ello se recurre a la confrontación de las predicciones y consecuencias empíricas concretas que se deducen de la hipótesis con los hechos que la realidad nos revela (de aquí que se diga que la hipótesis se confronta con los hechos sólo de un modo indirecto: a través de sus consecuencias y predicciones). Si se aprecia una discrepancia entre los datos empíricos y la propuesta hipotética, el conflicto se resuelve apelando al principio de falsación: se da prioridad a los datos, se rechaza la hipótesis planteada —no pasa nada— y se procede —eso sí— a sugerir una nueva hipótesis que se presuma capaz de probar su mayor contenido empírico y de establecer la consonancia entre ambos mundos. Pero téngase en cuenta que el resultado positivo del proceso de verificación no comporta la demostración de la verdad plena de la hipótesis. Tan sólo significa —lo cual no es poco— que en un caso concreto la realidad observada no contradice la hipótesis.

De cualquier forma, hay que despojarse de ese prejuicio tan extendido entre los no iniciados que consiste en suponer que todo trabajo de investigación (pensemos, por ejemplo, en una tesis doctoral) que no culmine con la verificación positiva de la hipótesis planteada es una investigación de valor nulo (indefendible, por tanto, ante un Tribunal). Frente a esa idea —en este punto hacemos nuestras las palabras de Echevarría antes citadas—, el buen planteamiento, la buena argumentación y la buena presentación de una propuesta científica con visos de racionalidad dotan a la investigación de un valor intrínseco que no puede verse perjudicado ante la comprobación posterior de la falta de confirmación empírica de la hipótesis. En todo caso, la explicación desechada por falsa siempre tendrá una utilidad: al eliminar soluciones inaceptables, se restringe, por exclusión, el campo de lo imaginable. El rechazo de una hipótesis correctamente elaborada y adecuadamente defendida no pasa de ser una mala jugada del destino que no puede deslucir ni desmerecer el intento investigador. Todos los que se embarcan en la aventura de la investigación —muy singularmente sus directores y evaluadores— deberían tener siempre presente la sentencia de Ramón y Cajal (1995, original de 1898): «La realidad se complace a menudo en burlar previsiones y malograr esperanzas». Incluso si son buenas previsiones y fundadas esperanzas, cabría añadir. Por otro lado, habrá que tener en cuenta igualmente que la confrontación directa con los datos empíricos no es la única forma de evaluar una hipótesis. La hipótesis se somete además al juicio sancionador de la comunidad científica, venga ésta representada por los revisores de artículos y ponencias y los miembros de los tribunales de tesis doctorales o por los colegas que leen la revista, participan en las sesiones del congreso o asisten a la lectura de la tesis. Sus opiniones fundadas, sus observaciones críticas, sus apoyos razonados o sus visiones discrepantes constituyen una forma complementaria (algo más indirecta y cualitativa) de evaluación de una hipótesis. Incluso sin necesidad de acudir a los datos empíricos, una hipótesis puede ser momentáneamente rechazada si choca frontalmente con la lógica dominante en la disci© Ediciones Pirámide

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plina o con la experiencia académica y empresarial de los colegas de profesión o si existe una hipótesis alternativa que goza de mayor aceptación social y se considera preferible o mejor. La hipótesis, en tanto que elemento fundamental de esa construcción social que llamamos ciencia, también necesita de la aprobación intersubjetiva de los miembros (sobre todo, de los más notables) de la comunidad científica y del mundo profesional, que la juzgarán en términos de su credibilidad o veracidad, su coherencia, su interés o relevancia, su utilidad potencial, su fecundidad, su no trivialidad, su simplicidad e incluso su belleza. Por eso ha de ser formulada, argumentada, publicada, sometida a debate y, en su caso, defendida de la forma más acertada posible. En este sentido, no conviene olvidar que, en última instancia, una ley científica es todo aquello que los científicos consideran que lo es. 6.

UNA REFLEXIÓN FINAL SOBRE NUESTROS TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN

Este capítulo responde a la intención de abrir un debate sobre la concepción, la tipología y el contenido de los trabajos de investigación. La idea surge de la percepción de discrepancias entre los profesores universitarios en cuanto a la naturaleza y alcance, los tipos admisibles y el fin último de esta clase de trabajos. Son discrepancias que se ponen de manifiesto en las deliberaciones de los miembros de los tribunales encargados de juzgar tesis doctorales, en las discusiones entre los evaluadores de las revistas científicas y en los debates que se plantean en las reuniones académicas sobre la naturaleza, los objetivos y la metodología de la investigación que se practica en las ciencias sociales. Conscientes de la existencia de puntos de vista divergentes y de la necesidad de ver publicadas las distintas opiniones, entendemos que un manual de investigación científica es una oportunidad para ofrecer un primer conjunto de consideraciones sobre el particular. Con esta idea se han redactado las páginas precedentes. El objetivo no era, por tanto, hacer un capítulo estándar sobre investigación científica. Tampoco se ha pretendido dar

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recetas concretas ni soluciones precisas a los problemas con los que se enfrenta un doctorando. La intención es más limitada: ofrecer una serie de reflexiones personales que se apoyan en la experiencia propia en la realización, dirección o evaluación de trabajos de investigación. Tales reflexiones y observaciones pueden parecer obvias, pero a su través, en un examen más cuidadoso, puede atisbarse una concepción de los trabajos académicos que quizá no sea compartida por el conjunto de los profesores universitarios. ¿Se está de acuerdo en aceptar la tipología de trabajos de investigación (sean artículos, tesis doctorales o demás proyectos de investigación) que en este capítulo se defiende? ¿Todos los tipos señalados son admisibles (los trabajos descriptivos o exploratorios, por ejemplo)? ¿Nuestra propuesta es excluyente de algunos otros posibles tipos (los trabajos normativos, prescriptivos o de aplicación inmediata, por ejemplo)? ¿Las condiciones reseñadas como imprescindibles para que una investigación descriptiva merezca la consideración de científica son comúnmente aceptadas? ¿La naturaleza y la razón de ser de la investigación exploratoria son compartidas por todos? ¿Se asumen los comentarios realizados sobre la construcción y medida de los conceptos o sobre la identificación de los factores determinantes (variables explicativas) de un fenómeno? ¿Se participa de la creencia de que también son provechosos los estudios empíricos que no terminan con la verificación positiva de la hipótesis planteada? Éstas y otras muchas de las tratadas son cuestiones que no encuentran respuesta adecuada en la literatura disponible. Hecha esta observación postrera a la manera de una exposición de motivos, debemos declarar nuestro convencimiento (por supuesto que sujeto a revisión) de que un trabajo de investigación que pretenda la excelencia debe perseguir (no necesariamente con similar intensidad) la descripción, la exploración y la explicación de un fenómeno o parcela de la realidad. Un trabajo completo es aquel que no descuida ninguna de las actividades típicas de la investigación científica, aunque su aportación más relevante se produzca en un terreno particular, sea en el descriptivo, en el explora-

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torio o en el explicativo. Los artículos y las tesis doctorales se configuran, por tanto, como trabajos originales de investigación con contenido suficiente en los apartados siguientes: — Caracterización preliminar del fenómeno que hay que esclarecer y planteamiento formal del problema objeto de estudio. — Presentación del marco teórico de la investigación y revisión crítica de la corriente de estudio o de la literatura más relevante. — Exploración de la realidad e imaginación de una hipótesis plausible, con verdadero significado en el marco teórico antes delimitado, que dé alguna razón del fenómeno investigado y que sea contrastable o comprobable. — Estudio empírico orientado a la verificación (o refutación) de la capacidad explicativa de la hipótesis formulada. Cuando menos, se intentará aportar algún indicio de veracidad empírica de la hipótesis, como la presentación de un caso real que lo ejemplifique. No obstante, ya lo hemos dicho, no siempre se puede llegar hasta el final del proceso investigador. Es lo que sucede, por ejemplo, cuando se plantea una hipótesis muy novedosa y todavía no se dispone de los datos necesarios para su contraste empírico. En tal caso, si la propuesta es ciertamente original, su presentación y argumentación teórica es motivo más que suficiente para justificar la publicación del trabajo. Llegados a este punto, no estará de más que esbocemos un último tema de discusión bastante relacionado con el comentario que acabamos de hacer y que atañe muy directamente al papel de la investigación «teórico-conceptual» en un contexto académico dominado por la investigación «empírica». Para una mayor profundización en esta cuestión, remitimos al lector a las reflexiones de MacInnis (2004) y Yadav (2010) sobre las causas y consecuencias de lo que denominan the precipitous decline of conceptual articles. Ambos autores presentan una tipología de los trabajos de investigación en el área del Marketing (aunque igualmente aplicable a sus áreas afi-

nes) que surge de la combinación de dos criterios dicotómicos de clasificación: contenido conceptual (presente o ausente) y contenido empírico (presente o ausente). Sobre estas bases, clasifican los artículos publicados en cuatro tipos: — Artículos «predominantemente descriptivos» sin ninguna clase de contenido conceptual o empírico. Son trabajos sin categoría científica y de difícil encaje en las revistas académicas. Por nuestra parte, hacemos notar que esta clase de trabajos nada tiene que ver con lo que en este capítulo calificamos como investigaciones descriptivas, que sí cuentan con contenido conceptual, se desarrollan dentro de un marco teórico definido y, además, pueden tener algún componente empírico (como en el caso de un meta-análisis de los resultados de una línea de investigación, que los autores de la clasificación incluyen dentro del grupo de artículos empíricos). — Artículos exclusivamente «basados en datos» (data-driven o data-mining), esto es, con análisis empíricos sin marco conceptual alguno. Su objetivo es encontrar «patrones» sistemáticos de comportamiento (relaciones entre variables) en un conjunto de datos y, por esta vía inductiva, desarrollar modelos empíricos que sean de utilidad práctica para la toma de decisiones empresariales. Aunque sean criticados por su discutible rigor científico, pensamos que pueden ser de interés científico en la medida en que se utilicen como fuente de inspiración o procedimiento de búsqueda y exploración para descubrir relaciones hipotéticas que de otra forma serían difíciles de encontrar (que, en todo caso, habrá que argumentar dentro de un marco teóricoconceptual). Ya dejamos claro que en la fase de descubrimiento se admite prácticamente cualquier estrategia que permita alcanzar los fines últimos de la exploración científica. — Artículos «empíricos», que combinan —en proporciones variables— el contenido con© Ediciones Pirámide

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ceptual con el contenido empírico. Los más habituales son aquellos de los que, dentro de un marco teórico-conceptual comúnmente aceptado, se derivan hipótesis o predicciones sobre el mundo real que seguidamente (dentro del mismo artículo) son sometidas a contraste con los datos empíricos, de forma tal que los resultados del contraste sirven para soportar, extender, rechazar o modificar tales hipótesis. Estos trabajos empíricos (entre los que también se incluyen los meta-análisis) representan la gran mayoría de los que vemos publicados en las revistas académicas. — Artículos puramente «conceptuales», que no incorporan ninguna clase de análisis empírico y cuyo propósito fundamental es el desarrollo teórico-conceptual de una disciplina o línea de investigación por vías diversas: una síntesis teórica de ideas previas (revisión crítica de una línea de investigación o intento de integrar enfoques dispersos), la construcción y lanzamiento de ideas nuevas (sean enfoques, teorías, modelos, hipótesis o conceptos) o la propuesta de nuevas direcciones o nuevos centros de interés para la investigación (identificación de dominios sustantivos, parcelas de la realidad o fenómenos que no han recibido una atención adecuada). Esta categoría acoge tanto a los trabajos que describen y analizan —en el sentido en que en su momento apuntamos— una corriente de estudio como a los trabajos que contribuyen a la fase de descubrimiento del proceso científico (los que hemos calificado de exploratorios). En su nivel más avanzado de innovación y originalidad, los artículos conceptuales se corresponden con las investigaciones que denominábamos «especulativas» o de creación de nuevos marcos teóricos. MacInnis (2004), primero, y Yadav (2010), con mayor profusión, se dedican a resaltar la importancia crucial de los artículos conceptuales en el proceso de creación del conocimiento científico y en el avance de la disciplina (en alusión al mar-

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keting). En opinión de ambos, los artículos conceptuales desempeñan un papel clave muy evidente en el «contexto de descubrimiento», pero, además, tienen una intervención destacable en el «contexto de justificación». De acuerdo con ellos, sostenemos que esta clase de artículos, aparte de propiciar o iniciar la construcción de una teoría (tesis o hipótesis) nueva, también actúan en la fase de evaluación de una teoría existente (o de una hipótesis comúnmente aceptada): la revisan, la comparan con las teorías (o hipótesis) rivales y la juzgan críticamente en términos de su rigor terminológico, su precisión conceptual, su simplicidad, su presentación formal, su coherencia interna y su calidad argumental, su pertinencia, su relevancia académica, su capacidad explicativa y su generalidad, su fecundidad, su potencial predictivo, su interés social y su aplicabilidad en el mundo de la práctica profesional. Además, resaltan las contradicciones e incongruencias en el planteamiento teórico, subrayan los problemas metodológicos de los contrastes empíricos realizados para justificar las hipótesis, ponen de manifiesto las evidencias empíricas que son excepcionales, ambiguas o contradictorias, señalan las anomalías no resueltas, identifican lagunas..., y, a partir de ahí, con una visión constructiva de la crítica, sugieren posibles soluciones de mejora y avance provechoso. Lo cierto es que los artículos conceptuales reciben la mayoría de los premios (premio al mejor artículo del año de una revista o de una asociación académica, por ejemplo) y copan los primeros puestos en cuanto a índices de impacto (porque son los más citados). Sin embargo, representan un porcentaje bastante reducido del total de artículos publicados en las revistas académicas de marketing de mayor prestigio internacional: en concreto, un 14,8 % de los 5.520 artículos publicados en JM, JMR, JCR, MKS y JAMS en el período 1978-2007, según el estudio de Yadav (2010). Y lo preocupante es que el porcentaje anual muestra una tendencia claramente negativa (con apenas un 10 % de artículos conceptuales en los cinco últimos años del período analizado). En nuestra disciplina, se está produciendo un «sesgo hacia lo empírico» que MacInnis (2004) achaca a razones

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muy diversas: la concepción del marketing como una disciplina aplicada, la natural resistencia a cambiar de paradigma, el desarrollo creciente de las técnicas de análisis de la información, la cada vez mayor disponibilidad de datos o la indiscutible mayor dificultad para hacer una aportación significativa en el ámbito teórico, entre otras. Pero de todas ellas hay una que sobresale: tanto los autores como los revisores y editores consideran que los artículos conceptuales son menos «científicos» y «rigurosos» que los artículos empíricos. Al parecer, cada vez resulta más difícil publicar un trabajo que suponga una contribución teórico-conceptual interesante si en el mismo trabajo no se contrastan las hipótesis propuestas y se aportan las pruebas empíricas para su verificación (aceptación o refutación)7. Pero éste es un fenómeno del que se viene hablando desde hace mucho tiempo. De hecho, son muchos los autores que —desde posiciones más o menos relativistas, criticistas, constructivistas, idealistas o humanistas— denuncian el excesivo

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Es más, con no poca frecuencia vemos cómo el revisor juzga como novedosa, interesante, sugerente y atractiva una hipótesis (que además está argumentada teóricamente o apoyada por la experiencia o el sentido común del investigador) y, sin embargo, exige que, en el momento de su formulación,

énfasis que se suele poner en la fase de justificación, en la verificación de hipótesis —muchas veces en demasía prudentes y triviales— y en el empleo de los métodos cuantitativos, lo cual se señala como la causa primera del estancamiento en el que se ahogan no pocas líneas de investigación. Frente a ello, resaltan la importancia de la investigación exploratoria (y la consiguiente utilidad de los métodos cualitativos, habitualmente de carácter subjetivo, inductivo y exploratorio) por su capacidad potencial para lanzar propuestas originales e innovadoras que provoquen debates más creativos y estimulantes en el seno de la corriente de estudio y que contribuyan a enriquecer el contenido fundamental de una disciplina científica. Para reforzar el núcleo teórico de la disciplina y avanzar significativamente en el conocimiento hay que buscar un equilibrio «sinérgico y sostenible» (Yadav, 2010) entre los artículos teórico-conceptuales y los empíricos, pues ambas variantes de la investigación son esenciales.

se aporten evidencias empíricas previas que la soporten. Es un círculo pernicioso, porque lo característico de una hipótesis verdaderamente original es que todavía no cuenta con apoyos empíricos: si contara con suficientes apoyos, dejaría de ser original. © Ediciones Pirámide

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Estilos de investigación y cualidades del investigador1 José Luis Munuera-Alemán Francisco J. Sarabia-Sánchez

Formar buenos investigadores es una tarea complicada que exige tiempo y recursos. Como en otros aspectos de la vida, la sociedad necesita un adecuado sistema que facilite el desarrollo de vocaciones científicas que hay que formar, estimular y compensar adecuadamente. La investigación goza de buena aceptación social, y tanto los poderes públicos como los medios de comunicación le dedican suficiente atención. Sin embargo, no ocurre lo mismo con los investigadores ni con su formación, valoración y retribución. Tampoco en los libros sobre metodología se aborda cuál es su papel, que básicamente puede considerarse doble: a) el investigador es quien decide qué enfoque o estilo tendrá su actividad investigadora, y b) sus características y roles determinarán sus  posibilidades para la creación intelectual y el desarrollo de su trabajo científico. Este capítulo aborda dos cuestiones que están íntimamente relacionadas: a) los estilos de investigación que pueden desarrollar los investigadores, y b) las cualidades y requisitos que éstos deben tener en el ámbito del Marketing y la Administración de Empresas que son extensibles a otras disciplinas de enfoque social. Para ello nos basamos tanto en la literatura científica como en la propia experiencia de los autores, que han sido discípulos, son investigadores y, también, formadores de futuros científicos. 1 Los autores agradecen los comentarios a la versión preliminar de este capítulo de Ana Isabel Rodríguez Escudero, Ángel Rafael Martínez Lorente, Salvador Ruiz de Maya, Antonio Aragón Sánchez, Pedro Martínez Solano y Pedro Cuestas Díaz.

Las preguntas básicas a responder son, por tanto: ¿Cuáles son los estilos de investigación más reconocidos en nuestro ámbito de trabajo? ¿Cuáles son las cualidades y características fundamentales de un buen investigador? 1.

ESTILOS DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

La ciencia se crea, realiza y comunica por personas. Tanto la creación intelectual y la metodología utilizada como la forma de evaluar los resultados y de difundirlos a la comunidad científica y  a la sociedad están influidos por sus valores, personalidad, actitudes, sentimientos e ideología. Podemos convenir en que la actividad científica debería estar aislada de estos elementos que introducen sesgos, pero la realidad impone que esto raramente se cumple. Dado que la actividad del científico tiene mucho que ver con su forma de ver el mundo y de participar en él, su objetividad/subjetividad estará influida tanto por sus percepciones como por sus expectativas y prioridades. A la forma de hacer ciencia, específica, peculiar y singular de cada científico, la vamos a denominar «estilo de investigación». Este concepto es muy relevante para la investigación en los ámbitos empresarial y social. Los estilos de investigación están muy relacionados con los estilos de pensamiento, por cuanto los primeros derivan necesariamente de los segundos. Sternberg (1997) entiende que un

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estilo de pensamiento es la forma que tiene cada individuo de aplicar sus habilidades y competencias intelectuales. Por tanto, un estilo de investigación podría entenderse entonces como la aplicación de un estilo de pensamiento a las tareas de creación, validación y difusión del conocimiento. Sternberg considera que, más que tipos de pensamiento, hay «perfiles» de esfuerzo, de

preferencias intelectuales y de gobierno de la inteligencia. Partiendo de esta propuesta Sternberg y Zhang (2005) proponen un sistema o Modelo Triárquico de estilos intelectuales que reformulan la teoría original de Sternberg. Un resumen de este replanteamiento aplicado al ámbito de la investigación científica puede verse en el cuadro 3.1.

CUADRO 3.1 Adaptación a la actividad investigadora de los estilos de pensamiento de Sternberg Perfil

Tipo I

Estilos

Características del investigador

Legislativo

Enfocado a dar soluciones. Prefiere formular teorías a seguir las ya establecidas. Tiende a la falsación y le cuesta aceptar lo establecido.

Judicial

Centrado en analizar, comparar y clasificar temáticas y sistemas de trabajo ya existentes.

Global

Aborda cuestiones amplias y abstractas ignorando o rechazando los detalles.

Jerárquico

Considera necesario examinar problemas desde varios puntos de vista. Establece prioridades y asigna recursos con prudencia.

Liberal

Desea la ruptura con lo convencional y huye de corsés. Prefiere situaciones o temáticas de investigación que sean ambiguas.

Ejecutivo

Sigue procedimientos y aborda problemas estructurada y planificadamente. Precisa tener muy clara la estructura de su investigación.

Conservador

Le gusta seguir procedimientos y respetar reglas. Evita temas ambiguos y rechaza cambiar el estatus o introducir nuevas ideas.

Monárquico

Enfoca la investigación hacia el problema. Para él cada estudio tiene un único objetivo, que sigue de forma decidida y constante.

Local

Prefiere problemas centrados y específicos que exigen trabajar con detalles. Se orienta hacia lo pragmático y es muy realista.

Tipo II

Características del tipo

— Preferencia por áreas no estructuradas. — La información que maneja es compleja. — Es inconformista con métodos y normas. — Busca la autonomía en su devenir científico.

— Preferencia por trabajar con tareas estructuradas. — Búsqueda de información parsimoniosa. — Acata las formas tradicionales de investigación. — Respeta el principio de autoridad científica.

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CUADRO 3.1 (continuación) Perfil

Estilos

Características del investigador

Características del tipo

Oligárquico

Su investigación tiene diversas metas, aunque a veces sean contradictorias. Eso le dificulta establecer prioridades y asignar recursos.

Anárquico

No es sistemático. Le motiva un gran espectro de problemas y cuestiones que, a veces, le cuesta delimitar. No sigue reglas fijas.

Interno

Introvertido, tiende a la investigación individual. Es distante con sus colegas y tiene poca conciencia social, siendo poco sensible.

Externo

Extrovertido. Orientado a los colegas y de acción expansiva. Suele tener conciencia social y le agrada el trabajo en equipo.

Tipo III

— Busca el logro en su aprendizaje y en su actividad investigadora. — Es realista, social y emprendedor. — Su modo de pensamiento es integrador, por lo que trabaja bien en grupos y equipos multidisciplinares. — Su pensamiento está enfocado hacia la abstracción.

FUENTE: propia a partir de Sternberg (1997), Sternberg y Zhang (2005), Aguilar y Morales (2007) y Bernardo et al. (2011).

Una vez vista la relación entre estilos de pensamiento y de investigación, vamos a seguir el trabajo de Mitroff y Kilmann (1978) para abordar los estilos científicos, que fueron trasladados al campo del análisis del consumidor por Hirschman (1985), lo que constituye a nuestro juicio una interesante aportación para acotar y comprender los estilos de investigación2. Por otra parte, la inexistencia de trabajos parecidos en otras disciplinas de la administración de empresas limita mucho nuestra exposición, refiriéndonos en adelante a los dos ya citados. Los estilos científicos condicionan la elección del problema a investigar, la propia acotación del campo, la elección de las variables, los procedimientos de recogida y el análisis de la información. Es decir, los investigadores se ven atraídos por unas temáticas y herramientas de investigación que están afectadas por la propia forma de 2

En otros ámbitos del saber también se han avanzado y analizado diferentes estilos científicos y hay una discusión importante sobre si en realidad se habla de estilos de investigación o métodos de trabajo (Willis, 2009; Connor et al., 2009).

ver y abordar la investigación. Igualmente, los estilos científicos condicionan los niveles de calidad (precisión, veracidad, representatividad, etc.) de la información recogida y usada en la investigación. Así, los resultados estarán condicionados por las prioridades que el estudioso dé a la información y bibliografía utilizada, por el uso o no de técnicas cualitativas (por ejemplo, las dinámicas de grupo en una fase exploratoria) o la aplicación de métodos de análisis de datos más o menos sofisticados. Partiendo de estas premisas vamos a realizar una comparación entre los enfoques positivista y empirista3 (empleados por la mayoría de los investigadores) y el humanista. Posteriormente, procedemos a describir los cuatro estilos de investigación propuestos por Mitroff y Kilmann. 1.1.

Los enfoques positivista y humanista

El término «positivismo» fue acuñado por el filósofo Auguste Comte en el siglo  XIX para referirse al enfoque que no admite como científico el 3

En adelante se denominará «positivismo».

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conocimiento que no proceda de la experiencia y de la inducción. Básicamente, es un enfoque que utiliza sistemas de investigación basados en encuesta cuantitativa, experimentación o simulación. El sistema que más se acerca a sus propuestas es el diseño experimental, que manipula las condiciones bajo las que se estudia a los sujetos, y pretende establecer relaciones de causa-efecto entre las variables. Es el enfoque que impera en el campo del Management y del Marketing, aunque haya evolucionado hacia posiciones menos dogmáticas o restrictivas. El humanismo aporta otra perspectiva con respecto a los métodos académicos tradicionales, optando por dar al investigador casi tanta importancia como el fenómeno a estudiar. El investigador se convierte en instrumento de medida y se sirve de su experiencia personal, que usa o puede usar como dato científico. Su visión es que el conocimiento se construye y no se descubre, apuesta por rechazar el pensamiento único y uniforme y busca integrar y desarrollar nuevos conocimientos. El Humanismo, por tanto, se decanta por un enfoque de investigación más cualitativo, donde los sujetos y las condiciones son observados (no manipulados) y simplemente trata de establecer qué aspectos están relacionados. Se aplica en sistemas de investigación basados en la observación4 y en modalidades híbridas donde se utilizan otros enfoques investigadores, como sucede con la Antropología o Etnografía. Positivismo y Humanismo no son dos caminos incompatibles (Heath, 1992; Alvesson y Willmott, 1996), aunque es cierto que en la investigación académica real uno de los dos termina triunfando. En general, el Positivismo está más aceptado y, en muchos casos, se considera muy diferente al Humanismo, tal y como se observa en el cuadro 3.2. Hay quienes piensan que el enfoque humanista está muy afectado por el subjetivismo del investigador y por el sesgo de las medidas utilizadas. Consecuentemente, mantienen que sus hipótesis deberían ser posteriormente validadas con 4 Queda fuera la observación mecánica, sobre todo la que se realiza para el registro de comportamientos no observables por el ser humano (por ejemplo: navegación online).

CUADRO 3.2 Diferencias básicas entre humanismo y positivismo Filosofía positivista

Filosofía humanista

— Considera que sólo — Considera que existen existe una realidad. muchas realidades. — El investigador y el fe- — El investigador y el fenómeno que se investinómeno que se investiga son independientes. ga se relacionan mutuamente. — Es posible y deseable — La investigación está buscar afirmaciones dirigida a construir una generalizables a lo laríntima descripción del go del tiempo y ante fenómeno que se estucualquier contexto. dia. — Los aspectos de la rea- — Los aspectos de un felidad pueden ser dividinómeno no pueden ser dos en causas-efectos. divididos en causasefectos. — Es posible y deseable — La investigación está descubrir/obtener cocargada de valoracionocimientos libres de nes. valoraciones. FUENTE: Hirschman (1986).

rigurosos procedimientos cuantitativos. No obstante, también hay quien sostiene que, aplicadas con competencia, estas hipótesis poseen consistencia interna y no son naturalmente inferiores a las usadas por los positivistas. El cuadro 3.3 resume los puntos básicos en los que se diferencian los métodos positivista y humanista. Para una mejor comprensión de los estilos de investigación de Mitroff y Kilmann y la aplicación de Hirschman (1986), proponemos cuatro consideraciones: 1.

Su tipología no debe considerarse como una camisa de fuerza. En realidad, las categorías y los estilos se superponen unos a otros. Las categorías pretenden ayudar a la comprensión del modo predominante en que un individuo prefiere realizar su investigación. © Ediciones Pirámide

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CUADRO 3.3 Comparación entre los enfoques humanista y positivista Pasos

Metas

Método humanista

Método positivista

El fenómeno a in- Problema confuso cuyas fuentes y con- Compuesto por elementos discretos, vestigar tenido se quieren conocer. englobados en un esquema o sistema. Conceptuar a priori Las relaciones

No busca una explicación de causali- Busca causas y efectos, y relaciones endad, sino comprender en conjunto su tre los elementos. significado.

Objetivo

Descartar apriorismos sobre el fenó- Genera y clarifica las relaciones entre meno y ser receptivo a la realidad que las variables y refina los mecanismos de se va a estudiar. medida.

Método

Visita de campo preliminar para ob- Estudio en muestras definidas. Busca servar. Estudia el fenómeno en varios la fiabilidad y la validez de una mediambientes, con posible participación ción objetiva del fenómeno estudiado. del investigador en el fenómeno bajo estudio.

Investigación exploratoria

No es posible conocer la verdad objeti- Se trata de evitar que las creencias subInmersión perParticipación del va. El investigador debe estar inmerso jetivas del investigador interfieran en el sonal en el feinvestigador en el fenómeno, pero sin obstruir y evi- estudio. nómeno tando contaminar con sus creencias.

Interpretación

En forma de «estudio de casos», presentando la realidad del fenómeno y no la perspectiva del investigador. No hay una única interpretación.

Es importante...

Que el proceso sea correcto y no tanto Comprobar la interconexión entre las lograr un final correcto. variables.

Construir una interpretación

Se efectúa una comparación de los datos empíricos recogidos con el esquema mental «a priori». Hay una única interpretación.

FUENTE: Hirschman (1986).

2.

3. 4.

Las características de un determinado estilo científico no deben considerarse como un conjunto rígido de atributos inmutables, sino como un conjunto de tendencias generales. En modo alguno se pretende que todos los científicos deban adscribirse a cualquiera de los cuatro estilos. Ningún estilo es mejor que otro.

Basándonos en la teoría de la personalidad de Jung (1971) los cuatro estilos científicos poseen distintos rasgos en la adquisición, procedimiento

y toma de decisiones sobre la información dentro de una investigación, lo que induce a descubrir dos grandes dimensiones básicas: 1.

La dimensión informacional, relativa a cómo se adquiere la información. Se puede enfocar desde dos tipos de procesos: — Perceptual. Se capta la información a través de los sentidos: «lo que es»; los datos son reales, actuales, concretos y detallados, y los científicos son prácticos.

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— Intuitivo. Se genera información a través de la imaginación: «lo que podría ser»; en este caso se permite innovar y experimentar. 2.

La dimensión de toma de decisiones, relativa a cómo se decide. Hay dos tipos de procesos: — Racional. Se explican los sucesos en términos lógicos, abstractos y técnicos, y se llega a la decisión con métodos formales. El propósito es discernir entre lo verdadero y lo falso. — De sensibilización. El proceso se basa en juicios de valor que califican al fenómeno bajo estudio como bueno o malo. En el ámbito científico, este enfoque es muy cuestionable, siendo más propio de ámbitos como la política o la ética.

Los anteriores procesos son antitéticos (se opta por uno o por otro), pero, independientemente del modo en que se adquieran los datos (intuición o percepción), podemos alcanzar conclusiones acerca de ellos, bien mediante un análisis lógico e impersonal (racionalización) o bien mediante un proceso personal (sensibilización). Dado que ambas dimensiones son independientes, podemos combinarlas para obtener los cuatro tipos diferentes de estilos de investigación (cuadro 3.4). Cada estilo científico constituye una manera única y valiosa de comprender la realidad. En opinión de Hirschman, cuantos más aspectos de la realidad podamos analizar, más cerca estaremos de lograr el conocimiento verdadero. Por tanto, cualquier disciplina puede verse favorecida si cada estilo de investigación se encontrase representado en proporciones parecidas. 1.2.

Características de los estilos de investigación

Las principales características descritas por Hirschman (1986) para cada uno de los estilos son:

CUADRO 3.4 Posibles estilos de investigación según Hirschman5 Procesos

Racional

De sensibilización

Perceptual

Científico-analítico (James Bettman)

Humanista-particular (Sydney Levy)

Teórico-conceptual (Rusell Belk)

Humanista-conceptual (Morris Holbrook)

Intuitivo

FUENTE: Hirschman (1985).

El estilo científico-analítico Básicamente, puede considerarse que: — Se orienta hacia la búsqueda de la certeza, tratando de eliminar o evitar toda incertidumbre. Su actividad principal es la generación y la comprobación de hipótesis. — El fin último del conocimiento científico es la precisión, la exactitud y la veracidad. El investigador debe mantener «distancia» con el objeto de la  investigación. En este sentido, se deben abandonar los supuestos teóricos cuando la prueba empírica los invalide. — El método preferido es el experimento controlado. Se crean procedimientos fiables donde los datos empíricos puedan ordenarse y cuantificarse con precisión. Evidentemente, también se incluiría aquí la creación de datos a partir de la realidad de forma objetiva. — Los puntos fuertes son: una decidida determinación por la explicación racional de los fenómenos, un sometimiento riguroso a la lógica en la preparación de hipótesis, y una búsqueda de la precisión y el control de los hechos investigados. 5 Los investigadores citados entre paréntesis se toman por Hirschman como paradigmas y pertenecen al campo del análisis del consumidor

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— La principal contribución es la generación de conocimiento avalado por rigurosas teorías experimentales y la generación de explicaciones lógicas de los fenómenos. — La ideología del científico-analítico gira en torno a cuatro normas: 1. 2. 3. 4.

Comunalismo. El conocimiento científico es propiedad común de cualquier científico cualificado. Universalismo. El conocimiento científico debe ser independiente de la personalidad del científico. Desinterés. No se debe sacar provecho económico del descubrimiento6. Escepticismo organizado. Una actitud crítica frente a sus ideas y las de sus colegas.

La formulación y posterior publicación en formato de libro del Modelo General de Procesamiento de la Información de Bettman (1979) es el prototipo en este caso. Cada concepto es diferente e independiente de los demás conceptos, de los que es causa o efecto. Al mismo tiempo, todos los conceptos son integrados en un sistema coherente y de consistencia lógica. El progreso intelectual se alcanza mediante el logro de niveles más altos de abstracción y cohesión en la red conceptual que va gestándose con las pequeñas aportaciones de cada nueva investigación. El estilo teórico-conceptual — Prefiere construir puentes entre los distintos paradigmas (como representaciones de la realidad y no de la verdad en sí) y no

6

Si bien esto parece lógico, en la actualidad no puede tomarse como cierto, sobre todo a partir del advenimiento de la denominada «sociedad del conocimiento». Vivimos en (o hemos creado) un mundo donde las cadenas de ADN naturales se patentan, los esquemas y algoritmos se registran y los avances fundamentales están íntimamente relacionados con las aplicaciones prácticas reales o potenciales que pueden o podrán generar ventajas competitivas estratégicas. Hoy se prima el registro y la patente de resultados de investigación fundamentales, y esto tiene un claro objetivo económico.

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trabajar dentro de un único paradigma (enfoque del estilo científico-analítico). Tiende a realizar teorizaciones especulativas, elaborando conceptos y teorías novedosas y tratando de echar por tierra las anteriores. Así, la ciencia se entiende como generadora de anomalías y como instrumento para identificar problemas previamente ignorados. A modo de símil, mientras que el estilo científico-analítico pretende poner en orden la casa, el teórico-conceptual siempre está cambiando los muebles de sitio. Tiende a realizar un dibujo multidimensional basado en las diversas escuelas de pensamiento y lo utiliza como material en su  investigación. Sin embargo, igual que el  científico-analítico, no se compromete emocionalmente con ninguna teoría en particular. La ciencia es considerada como un camino para generar análisis de una forma permanente. La lógica preferida es la dialéctica (tesis, antítesis y síntesis), siguiendo una trayectoria zigzagueante. Sus principales contribuciones son: 1. 2.

Formula conceptuaciones teóricamente diversas y multicausales. Genera múltiples y nuevos problemas de investigación no deducibles del paradigma tradicional.

— Promueve el desarrollo intelectual reconceptuando los fenómenos en estructuras mentales completas, cada vez más amplias, cuyas dimensiones y facetas engloban trozos cada vez mayores de la realidad. Por el contrario, el estilo científico-analítico busca crear, comprobar y revisar a niveles cada vez mayores de abstracción El investigador prototipo de este estilo es Belk (1975), quien introduce el contexto situacional (entorno físico, entorno social, perspectiva temporal, definición de la tarea y antecedentes) como un concepto nuevo. Este autor señala una gran cantidad de deficiencias en las investigaciones ba-

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sadas únicamente en las características personales a la hora de investigar al consumidor. El estilo humanista-conceptual — Busca la participación personal y emocional en los temas a investigar y promueve los ideales personales. — Considera que el propósito básico de la ciencia es humanizar el mundo, por lo que la ciencia es una tarea donde la ética y los valores personales se hallan íntimamente relacionados. Así, se compromete personalmente con una visión particular del mundo, que se basa en aquellos valores que defienden el desarrollo humano y la estética. Presenta sus ideas como opiniones o posiciones más que como conclusiones sobre datos empíricos objetivos. — Trabaja a partir de numerosas fuentes teóricas (igual que el teórico-conceptual), pero, al contrario que éste, formula una postura comprometida, decantándose por un único tratamiento conceptual de la realidad. — Prefiere la investigación teórica a la empírica, y su forma preferida de lógica es la dialéctica. Asume que su trabajo va destinado a comprometer las emociones, igual que la ciencia creada en las otras dos modalidades está destinada a estimular el intelecto. — Asume que es preferible equivocarse en proyectos ambiciosos de comprensión de fenómenos que lograr el éxito publicando sobre un aspecto circunstancial que apenas incrementa el conocimiento. — Sus aportaciones básicas son: 1. 2. 3.

Desarrollar conocimiento teórico para mejorar la condición humana. Apoyar y promover valores humanos y la inquietud personal por los resultados de la ciencia. Tener una preocupación estética y por el uso de un formato principalmente narrativo.

— Invierte una gran cantidad de energía emocional y personal en la actividad científica. En este estilo, Hoolbrook (1984) es un prototipo de científico para quien la investigación sobre el comportamiento del consumidor es pasional, subjetiva y cargada de valores. Así, para él, la investigación sobre el consumo debe llevarse a cabo por su valor intrínseco y por la propia satisfacción personal, no para cumplir con objetivos empresariales externos (investigación con anteojeras, intereses de los que financian la investigación, etc.). En este sentido, la catalogación de grandes pensadores como Marx como humanista-conceptual podría favorecer la comprensión de este estilo de investigación. El estilo humanista-particular — La investigación deriva de un compromiso personal con otros seres humanos, de profundizar en sus vidas, motivos y valores, así como de comprenderles como individuos. Es un intérprete de la mitología humana y trata de atravesar el velo de la realidad empírica evidente y asomarse a los deseos, esperanzas, inquietudes y sueños de los demás. — Sus principales métodos de trabajo son el estudio de casos, la entrevista en profundidad, la observación o cualquier otra técnica cualitativa. — Su intención es comprender al máximo la vida de otros individuos o grupos, en lugar de reducirlos a un conjunto de puntos de referencia o generalidades conceptuales. — Informa de la investigación sobre tendencias, pensamientos y deseos para que se comprenda e interprete mejor lo investigado, prestando especial atención a los detalles de la vida de los individuos investigados. — Se emplea como instrumento para descubrir verdades humanas básicas no discernibles por los medios científicos tradicionales (objetivistas). © Ediciones Pirámide

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— No recurre a cuantificaciones empíricas (como el científico-analítico), desarrollando una completa conceptuación (como el teórico-conceptual) o manteniendo una visión determinada del mundo (como el humanista-conceptual). Presenta episodios de la vida real que deben transmitir un rico significado humano y constituyen su principal aportación a la investigación. Un paradigma en este estilo es Lévy (1981), no sólo porque busca los motivos psicológicos y deseos emocionales ocultos bajo el consumo, sino también porque hace coincidir el aumento de valor del simbolismo en los productos con el desarrollo de la sociedad de consumo. 1.3.

Reflexiones sobre esta tipología

El análisis de esta selección de investigadores realizada por Hirschman (1985) muestra que, si se investiga su formación académica y sus publicaciones, hay una enorme influencia de sus estilos de pensamiento, de sus preferencias personales y de los factores situacionales en la elección de un estilo científico concreto. Creemos que, al principio de su carrera investigadora, es posible (e incluso deseable) canalizar hacia un determinado estilo de investigación las preferencias personales de cada futuro investigador. Pero, luego, a medida que se adquiere experiencia y se tiene más confianza en la propia valía, se producirá una evolución gradual hacia un estilo científico más compatible con sus características personales y formativas. El problema deriva cuando la adopción de un estilo de investigación se hace sólo por seguir la corriente dominante en un grupo de investigación o área temática, cuando no se cree en ella y  cuando todo se resume a una forma de hacer ciencia basada en repetir machaconamente el formato «datos-análisis-resultados» sin que haya un enfoque específico en el análisis teórico ni una formulación coherente y con proyección de los hallazgos hacia conclusiones y recomendaciones consistentes.

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Es cierto que la corriente científico-analítica es la predominante en los campos de investigación en marketing y administración de empresas, lo que hace que todas las tesis doctorales y la inmensa mayoría de los artículos enfoquen la investigación desde esta perspectiva, implicando una pérdida de diversidad conceptual y una investigación menos dirigida a las personas y más desprovistas de valores. Ya en 1985 Hirschman defendió que los investigadores deberían familiarizarse con diversas modalidades de investigación (principalmente con el humanismo conceptual o particular). Mientras esto no ocurra, el investigador carecerá de la capacidad de comprender e integrar hallazgos procedentes de disciplinas complementarias, como la antropología cultural, la psicología humanista, la etnografía, la ética y un largo etcétera. Lo ideal es que cada investigador fuera capaz de desenvolverse en cada uno de los citados estilos de investigación científica. Hemos de reconocer que las disciplinas cuyo objeto de estudio es el mundo de la empresa, en comparación con las de la naturaleza y sanitarias, están poco desarrolladas. Ni los métodos han tenido un desarrollo suficiente, ni se dispone de un nivel de acumulación de conocimientos sistematizado y contrastado «científicamente» que sea comparable a los citados ámbitos del saber. Además, el científico social y económico/empresarial se enfrenta con el tremendo problema de la dificultad de aplicar los métodos empíricos al estudio de los fenómenos sociales, que, en muchos casos, casi son totalmente intangibles. Esto hace que en muchas ocasiones no se pueda dar una explicación clara y completa aplicando el método científico-analítico por la imposibilidad práctica de utilizarlo rigurosamente, además de por la falta de un desarrollo normativo aceptado por la comunidad científica. 2.

CUALIDADES DEL INVESTIGADOR

Ser investigador es una tarea difícil, tanto porque requiere una amplia preparación teórica y metodológica como porque precisa de unas cualidades especiales en quien hace investigación. Hay

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pensadores que sostienen que el investigador debe tener unas cualidades innatas, quienes defienden que estas capacidades sólo se adquieren tras un proceso de formación, y también aquellos que abogan por una solución mixta entre cualidades innatas y adquiridas. Por ello abordamos la tarea de analizar las cualidades distintivas y básicas que debe poseer un investigador en administración de empresas y marketing. Sin duda, algunas son innatas y otras se pueden adquirir durante su formación. Sobre la controversia de si se nace o no investigador, López Yepes (1995) sostiene que el investigador no nace sino que se hace, formándose mediante cursos especializados en técnicas y métodos, a través de las orientaciones de su tutor o director de investigación, y mediante el ejercicio de la propia investigación. Nuestra opinión va en la misma dirección: se puede tener mayor o menor sensibili-

dad, pero hay cualidades que se pueden potenciar o despertar. Un ejemplo lo podemos encontrar en la Universidad de Murcia, cuando, en el ejercicio 1990-1991, se creó un curso de doctorado básico en su departamento de Economía de la Empresa sobre «Metodología de la investigación», que abordaba tanto los estilos de investigación y las cualidades que debe reunir un investigador como los métodos y sistemas de investigación. Desde aquella primera promoción uno de los autores de este capítulo pregunta cada año a los estudiantes cuáles deben ser las características fundamentales que ellos creen que tendrían que poseer los buenos investigadores. El cuadro 3.5 presenta el listado de las opiniones recogidas en tres ediciones con diez años de diferencia (1990, 2000 y 2010), tal y como fueron enunciadas por los estudiantes, algunos de los cuales hoy poseen más y mejores publicaciones que el propio profesor.

CUADRO 3.5 Características del investigador ideal según alumnos del curso de «Metodología de investigación en el área de la empresa» 1990

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Perseverancia/constancia. Crítica y autocrítica. Vocación de servicio. Motivación. Paciencia. Modestia. Capacidad intelectual. Disfrute con el trabajo. Creatividad/innovación. Imaginación. Método/precisión/concisión. Curiosidad científica. Honradez. Objetividad.

2000

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2010

Perseverancia. Metodicidad. Capacidad de trabajo. Perspectiva global. Paciencia/tolerancia. Afán por saber más. Resistencia a la frustración. Intuición/adaptabilidad.

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Tenacidad. Curiosidad. Crítica. Generosidad/altruismo. Moralidad/integridad. Formación. Inquietud. Capacidad de raciocinio. Capacidad de trabajo. Rigurosidad. Autocrítica. Organización. Motivación.

FUENTE: elaboración propia.

A la luz de este listado hemos seleccionado las características que consideramos clave, incorporando algunas que consideramos muy relevantes.

Perseverancia (tenacidad, persistencia, constancia, insistencia y auto-control). Hay quien concede a esta cualidad la mayor capacidad explicativa del éxito investigador, más que al propio © Ediciones Pirámide

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talento (por ejemplo, Thomas, 2004). Se puede comprobar fácilmente que los grandes investigadores han sido trabajadores muy comprometidos con su tarea. Asimismo, se constata también sin muchos problemas cómo los grandes descubrimientos científicos de los dos últimos siglos han implicado un enorme esfuerzo en tiempo y dedicación para muchos estudiosos. Marín-Quemada (1986) señala la dificultad de admitir que exista una generación espontánea y continuada de teorías respetables, y para ilustrarlo comenta que el modelo keynesiano no fue descubierto de la noche a la mañana, sino que fue muy largo el período de perseverancia de Keynes hasta que lo enunció de forma definitiva. A propósito de esta cuestión, Ramón y Cajal manifiesta que «casi todos los que desconfían de sus propias fuerzas ignoran el poder de la atención prolongada», a lo que se puede añadir que aquellos que no creen en la perseverancia en el trabajo suelen venerar una hipotética inspiración genial y espontánea, pero casi siempre estéril. Rigurosidad (seriedad, metodicidad, precisión y exactitud). El investigador debe aplicar los métodos más adecuados para poder analizar su problema de investigación desde la perspectiva más conveniente y correcta (Partington, 2002). Si es positivista, deberá buscar cómo objetivar veraz y exactamente el fenómeno bajo estudio, y ser cauteloso en los análisis y juicios como añadido inseparable, pero siempre con un sentido de honestidad intelectual. Si fuera humanista, el investigador debería aplicar los métodos para que su intervención altere lo menos posible su percepción del fenómeno bajo análisis y siga los procedimientos consensuados en su respectiva área de trabajo. Comenta Marín-Quemada (1986) una serie de riesgos de la rigurosidad, como la elaboración forzada de conclusiones a fin de confirmar determinadas hipótesis, el miedo a no obtener un resultado significativo o deseado o el entusiasmo y la confianza excesiva. Es aquí donde este autor vincula la rigurosidad con la honestidad al afirmar que tanto la honestidad como la objetividad deben ir unidas al ser conceptos complementarios. En realidad, la rigurosidad debe ser tanto una ta-

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rea impuesta por la aplicación del método científico como un valor del investigador, que debe ser inculcado en los jóvenes en formación, pues sin ella es imposible el avance de la ciencia. Objetividad del investigador. La objetividad se entiende, básicamente, como enfocar la actividad  investigadora minimizando la intervención del investigador o reduciendo aquellas cuestiones que pueden producir sesgos de percepción e intervención. Destacamos haber escrito «minimizando» y «reduciendo», pues la objetividad absoluta (igual que la falta absoluta de error en las mediciones de los hechos sociales, empresariales y de mercado) es algo imposible desde un punto de vista conceptual en unas disciplinas como las relacionadas con el management y el marketing. Muchos métodos (incluso algunos netamente enfocados hacia el positivismo) necesitan que el investigador tome decisiones conforme avanza en su trabajo y éstas pueden llevar implícita la propia subjetividad del investigador. En efecto, desde el enfoque positivista se ha hecho un gran esfuerzo para elaborar escalas estándar, crear procedimientos para la recogida de datos y refinar métodos de análisis, con el propósito de evitar que el investigador actúe sobre las medidas, la información y su análisis; es decir, buscando la objetividad. La objetividad está muy relacionada con la rigurosidad. En este sentido, para Carreras et al. (1994), rigor, claridad y concisión (por este orden) son las tres exigencias fundamentales de la ciencia (y, por tanto, para el científico). El rigor significa oportunidad y exactitud, y rechazo de la ambigüedad y de la divagación. El rigor se manifiesta normalmente en los siguientes aspectos: — La precisión a la hora de presentar los procedimientos seguidos y las técnicas utilizadas que justifican la actuación del investigador y los descubrimientos realizados. — El reconocimiento de las limitaciones de los resultados conseguidos y de las preguntas que aún quedan sin respuesta. — La exactitud (o precisión) de los datos. — La comprobación de las referencias y citas.

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— El cumplimiento de todas las prescripciones metodológicas y expositivas que garantizan la seriedad y solidez de la investigación. Vemos así que es difícil separar rigor de objetividad, pues, en realidad, se solapan y se complementan. Otro tanto se puede decir de los atributos de rigurosidad y perseverancia. No obstante, nos parece que hay matices diferenciadores que aconsejan su separación. Mientras que el rigor se puede asociar con la forma de trabajar (exigencia, paciencia y minuciosidad), la objetividad está más relacionada con el principio de honestidad. Capacidad de crítica (activa y pasiva). La crítica es una cuestión difícil de realizar y asimilar, ya que entran en juego emociones que suelen ser profundas. Básicamente, es difícil de implementar  una actitud positivamente crítica al trabajo científico de los colegas. Así, criticar una tesis, un libro, un artículo o una ponencia a un congreso es una tarea costosa para el que la hace, y muchas veces dolorosa para el que la recibe, de ahí que haya adquirido rápida y casi plena aceptación la realización de estas actividades de forma anónima. Durante la formación del investigador habría que desarrollar y estimular la capacidad crítica, enseñar que destacar fallos, errores, limitaciones y carencias no es, en ningún caso, una tarea destructiva. La ciencia necesita crítica, pues es de los errores de donde se aprende. Ahora bien, la crítica debe ejercitarse adecuadamente, tanto en la forma como en su intensidad (seamos sinceros, esto suele ser lo más difícil). Consideramos fundamental el sentido crítico y contestatario que debe poseer el investigador, pues sin él la mejora será difícil de alcanzar. Sin crítica constructiva, sin debate y sin posibilidad de rebatir ideas, datos, metodologías y resultados, no hay crecimiento en el conocimiento. Por otra parte, hay que potenciar la tolerancia hacia las críticas de terceros, pues sin esa permeabilidad el investigador no crecerá. Se trata de avanzar y no de confrontar. En este sentido, creemos que Ramón y Cajal dio en la diana al afir-

mar: «No basta con demoler, hay que construir. La crítica científica se justifica solamente entregando, a cambio de un error, una verdad». Motivación (estimulación, ilusión y pasión). El investigador debe sentir ilusión por su trabajo y creer firmemente en la utilidad e importancia de la tarea que desarrolla, sólo así podrá soportar el enorme esfuerzo de realizar investigación sin una justa compensación económica ni social. En realidad, el quehacer del científico no se justifica por su sueldo, sino por su creencia en la utilidad (actual o futura) de su trabajo (Thomas, 2004). Acerca de las motivaciones del investigador, decía Ramón y Cajal que: «La conquista de la nueva verdad constituye, sin disputa, la ventura más grande a que puede aspirar el hombre. Los halagos de la vanidad, las efusiones del instinto, las caricias de la fortuna, palidecen ante el soberano placer de sentir cómo brotan y crecen las alas del espíritu y cómo, al compás del esfuerzo, superamos la dificultad y dominamos y rendimos a la esquiva naturaleza». Así, se podría pensar que el entusiasmo por saber, por descubrir y por los hallazgos realizados debe mantener al investigador a salvo de las dificultades y con el optimismo a flor de piel. Nada más lejos de la verdad. El camino de la investigación es duro, los resultados se ven siempre a muy largo plazo o quizá nunca, se puede caer en sentimientos negativos hacia el trabajo creativo o sucumbir a la presión de la sociedad o de las instituciones que repiten incesantemente: investiga-publica-investiga-publica. Eso sí, casi sin medios y en un entorno que apenas da compensaciones al investigador. La primera visión es romántica y la segunda, realista (sobre todo en campos experimentales y sanitarios; también en los sociales). Hoy en día, el abanico de motivaciones va desde el ámbito laboral (obtener una plaza fija como docente universitario), pasando por las económicas (patentes, registros de propiedad o complementos retributivos) hasta el reconocimiento (social, por colegas, etc.). La actitud de entender el trabajo del investigador como un trabajo de servicio a la comunidad es hermana a la sensación de un trabajo ilusio© Ediciones Pirámide

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nante por la explicación de nuevos fenómenos. En este sentido, Desantes Guanter (1977) sostiene que: «Se investiga para algo o al servicio de algo. La propia conciencia del más elevado nivel de actividad de la más digna de las facultades humanas en que se encuentra la investigación no puede engreírle. Humildad es verdad, pero también se verifica la proposición inversa: verdad es humildad. Independientemente de su valor económico inmediato, que parece a veces el único argumento a emplear para justificar la investigación, su legitimación está en su valor instrumental. Está al servicio de las urgencias de la vida en todos sus planos y matices» (p. 339). En este sentido, es frecuente ver en muchas universidades españolas profesores que han investigado en alguna época de su vida7 y que no han sabido encontrar el estímulo para seguir haciendo esta tarea (alegando muy diversas razones: falta de apoyo institucional, dificultad para encontrar un equipo adecuado, etc.). Entre ellas aparece como importante la relativa a que la investigación en management y marketing es estéril, pues las conclusiones que se hallan no son ni válidas ni útiles, ni para las empresas ni para la sociedad, ni sirven para otros trabajos. En parte no deja de ser cierto, ya que hay mucha investigación sencillamente inútil que sólo puede interesar a quien la publica..., pero también es cierto que en muchos casos no deja de ser una excusa, creemos, para justificar un comportamiento poco honesto con su estatus de profesor universitario y de potencial investigador. 7

Hay algunos profesores que se autocalifican como universitarios y, aunque ejerzan a todos los efectos como tales (sueldo, carga docente, privilegios, despacho en la universidad y otros derechos), realmente no cumplen con todas sus funciones al no realizar las labores propias de la investigación, consustanciales y diferenciales de la universidad frente a otros niveles educativos como la escuela, el instituto, el centro profesional, el centro de formación de directivos, etc. A este enfoque se oponen quienes piensan que también en la universidad hay estamentos: profesores que se dedican sólo a la docencia o sólo a la gestión e incluso sólo a la investigación y aquellos que realizan diversas actividades simultáneamente. Aquí nos referimos a aquellos profesores que realizaron investigación y que, teniendo capacidad y preparación, no la ejercen.

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Equilibrio entre universalización y especialización. Aunque el investigador fije y acote su meta de investigación en un pequeño conjunto de relaciones relativas a un fenómeno (que es una pequeña parcela de un problema económico-empresarial), nunca debe perder de vista una visión global del conjunto. Uno de los autores ha usado el siguiente ejemplo en sus clases de doctorado en metodología de la investigación: Ventas = = f (sonrisa del vendedor, otras variables) + error Evidentemente, el investigador debe concentrarse en analizar todo el conjunto de circunstancias que permitan una adecuada y correcta definición y medición de la variable dependiente: «ventas» (en unidades monetarias, tasa de crecimiento, tipos de producto, número de clientes antiguos y nuevos, volumen de compra por clientes nuevos por día o por semana, rentabilidad de las ventas, satisfacción del consumidor, lealtad, influencia en la reputación de la empresa y un largo etcétera); y la variable independiente: «sonrisa del vendedor» (tipo de sonrisa: sincera, sencilla, forzada, grande, etc.; tamaño de la boca, de los dientes, amplitud de la misma, longitud, proporcionalidad; valoración del sentimiento generado en el comprador: confianza, conocimiento previo, identificación con el comprador, etc.). Este tipo de análisis no debe impedir que investigar comprenda otro conjunto de variables relacionadas con la evolución actual de la sociedad de consumo, los desequilibrios entre países ricos y pobres, las ventajas comparativas entre naciones y empresas, la importancia de la ética en los negocios y en el marketing, el papel del vendedor en el programa de marketing de la empresa, la complementariedad en los esfuerzos de comunicación empresarial, las sinergias entre ventas y el departamento de recursos humanos, la retribución del vendedor, etc. Es obvio que el estudioso no podría incorporar ni medir en sus modelos todas estas variables, pero eso no debe ser un obstáculo para que comprenda e interprete adecuadamente sus influencias en la limitada parcela en la que está profundizando.

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En contra de esta comprensión hay quien sostiene que la hiperespecialización es la herramienta más eficaz en la investigación y casi indispensable (Marín-Quemada, 1986), pues, de otra forma, no es posible obtener resultados concretos. Sin embargo, creemos que no ha de eregirse en una barrera para comprender el complejo multidimensional en el que se mueve casi cualquier fenómeno empresarial y el contexto en el que se desarrolle. Abundando en los perjuicios que tiene esta creciente tendencia entre los investigadores por la practicidad utilitarista (cuyo máximo objetivo es publicar preferentemente artículos con alto índice de impacto), se aducen algunas consecuencias muy perjudiciales para el investigador y para la ciencia (principalmente en términos comparativos). A este respecto, se considera (Marín-Quemada, 1986) que el científico puede transformarse en un mero aplicador de métodos a cuestiones muy concretas y puede perder su visión holística y un enfoque de aportación y de renovación del conocimiento existente. Imaginación y creatividad. Esta cualidad parece un tanto despreciada en el actual contexto investigador, donde todo es metódico, procedimental, organizado, estructurado y legal. Sin esta cualidad difícilmente surgirán nuevas ideas o soluciones que deben ser germen de futuras y estimulantes investigaciones. Sin ella será difícil formular hipótesis novedosas, o avanzar en el método científico cuando la razón y la lógica no sean suficientes ayudas. Alcina (1994) destaca que existe una opinión generalizada que afirma que si el arte es propio de personas intuitivas e imaginativas con una gran capacidad para la fantasía, la ciencia se halla cultivada por personas que tienden principalmente al razonamiento y a la reflexión. Son pocos, sin embargo, quienes se han parado a pensar que, si verdaderamente la obra del científico es crear teorías, la etapa inicial de concebir una teoría se parece tanto a la invención de un tema musical (por ejemplo) que se podría decir que tanto las teorías científicas como las obras de arte son el resultado de la imaginación creadora. Para Brookfield (1987) hay una relación muy fuerte entre pensamiento crítico y pensamiento creativo, por cuanto el segundo es un aspecto del

desarrollo del primero. Dicho de otra forma, no hay pensamiento crítico si no hay creatividad en dicho pensamiento. Pero tampoco al revés, porque la creatividad no es sólo generar ideas; crear es una habilidad, una actitud y un proceso: — «Habilidad» porque hay que saber si se crea desde cero o se combina/reaplica lo existente. — «Actitud» porque implica aceptar cambios y novedades. — «Proceso» porque en la inmensa mayoría de las ocasiones el hecho creativo no se produce en un instante, sino que es incremental, produciéndose por mejoras y cambios en lo ya conocido. Por tanto, reivindicamos esa necesaria dosis de creatividad e imaginación sin la cual será difícil arrancar alguna aproximación innovadora al problema que se pretende estudiar. 3.

ROLES DEL INVESTIGADOR

El investigador es un profesional altamente especializado cuya función consiste en crear conocimiento y aplicar el existente para mejorar la realidad socioeconómica y empresarial. El investigador académico tiene, por tanto, una tarea doble. Por un lado, debe ampliar y modificar el conocimiento, realizando estudios, tanto a nivel básico como aplicado, por otro, es un docente que tiene la misión de transmitir conocimiento y decidir qué conocimiento hay que transmitir. Por el tipo de actividad que desarrolla y el alcance de ésta, podemos decir —de forma simplificada— que el investigador tiene dos roles fundamentales: el que realiza dentro de su actividad y el que tiene fuera de ella, pues no hay que olvidar que los científicos tienen cierta autoridad social. 3.1.

Rol externo del científico

En ciencias de la naturaleza (las conocidas como experimentales en nuestro ámbito universi© Ediciones Pirámide

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tario) el científico posee, y debe poseer, opinión autorizada en el mundo no académico. Lo dicho por un astrónomo, un geólogo, un químico o un biólogo no suele admitir discusión, y si la hay, procede de su mismo ámbito científico. A un físico le refuta otro físico, a un astrónomo otro astrónomo... La citada falta de discusión se produce incluso cuando el científico se manifiesta en contra de lo que pueda dictar el sentido común8. Por el contrario, en ciencias sociales, y más específicamente en ciencias de la empresa, el investigador posee una opinión autorizada mucho menor, ya que es o puede ser cuestionada desde muy diversos ámbitos, como el político, el económicoempresarial, el académico y el no-científico (personas en general). Además, suele ser verdad a corto plazo y para un ámbito geográfico o sociodemográfico muy determinado. El científico social y empresarial sabe que en el ámbito de su estudio es imposible encontrar comportamientos invariables en sujetos o en grupos de sujetos. De ello, en gran medida, se deriva una menor autoridad y, por tanto, un menor reconocimiento y una menor reputación en la sociedad. Por esto, al emprender una investigación, se ha de ser consciente de esta situación. Sus descubrimientos, conclusiones y recomendaciones al cliente, a la sociedad o a los políticos no han de ser menos profundos y rigurosos por ello. No han de ser menos comprometidos y generadores de compromiso. A diferencia del investigador experimental, el científico social no puede ser absolutamente objetivo o trabajar desligado de su entorno, de sus propias convicciones personales y de sus expectativas respecto de su trabajo (importancia, utilidad directa y valor sentimental que le genera). Pero esto no implica que esté tan mediatizado como para generar conclusiones erróneas, dar recomendaciones sesgadas o encubrir sus trabajos porque no concuerdan con sus expectativas o las de su cliente. Si así fuese, no estaríamos frente a 8 Existen multitud de afirmaciones que no se discuten o es muy difícil discutir por legos, aunque causen perplejidad o  duda. Por ejemplo, el espacio se curva cerca de estrellas masivas (astronomía) o que distintos metales necesitan distinta cantidad de calor para aumentar su temperatura los mismos grados (física).

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un investigador. No obstante, hay que destronar la imagen de la ciencia y el científico como ideal del conocimiento y de su avance. El rol que se desempeña suele estar asociado a un tipo de recompensa propia de la investigación: el poder. Sabemos que la principal remuneración del científico no es el salario ni los complementos de investigación cada seis años (si se supera la evaluación, claro), sino la reputación, y ser considerado como científico, como un buen científico, en su ámbito de estudio. La reputación ofrece prestigio, y éste, poder. Poder para conseguir que otros hagan o estudien lo que él propone. Poder para marcar pautas durante cierto tiempo y en su área respecto de cómo o qué investigar. Pensemos en la influencia de las propuestas y escritos de autores como Porter o Mintzberg en dirección de empresas, o de Grönroos o Hunt en marketing. Sin embargo, para llegar a ese nivel no es suficiente hacer estudios serios y con impacto. Además, en la respectiva comunidad de científicos y universitarios debe haber confianza en la propuesta y aceptación consensuada de su contenido. Por tanto, parte del rol del investigador consiste en buscar esa confianza y obtener la aceptación general de sus investigaciones y propuestas. 3.2.

Rol interno del científico

La investigación es una actividad en la cual sólo sus resultados son claramente objetivables9 (Barnes, 1995). Desde una primera etapa, en la que se decide iniciar un tema o analizar un problema, hasta la entrega de los resultados en forma de informe o artículo para su publicación y difusión, el investigador toma multitud de decisiones metodológicas y de interpretación que son determinantes no sólo en su reputación como profesional, sino también en la calidad de su trabajo. Para alcanzar un adecuado nivel de capacitación, el investigador no sólo ha de pasar años tratando de dominar un campo de conocimiento, sino que también... «necesita capacidad, técnicas, 9 Esta cuestión también es muy discutible, sobre todo por los criterios para realizar dicha objetivación.

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métodos y competencia en formas específicas de manipulación, experimentación y cálculo» (Barnes, 1995). Pese a eso, en las disciplinas de la empresa y la economía, el investigador no es un notario que levanta acta de lo que encuentra, pues no se puede ser absolutamente objetivo e independiente de la realidad, de su comunidad científica y de las opciones metodológicas existentes. Todos los investigadores presentan determinados niveles de compromiso, que les llevan a defender una teoría, a elegir un tema de investigación o a definir el enfoque del estudio, entre otras muchas cuestiones. Incluso a niveles más operativos, la actividad del investigador y su autopercepción en el sistema o en su comunidad son elementos determinantes. Influyen en el tipo de muestreo a utilizar, en la elección de las unidades muestrales a considerar, en la información a recoger, en el modo de recogerla, en los análisis cuantitativos o cualitativos más pertinentes y en la forma de redactar sus hallazgos. El investigador suele iniciar sus estudios con sesgos y ciertos prejuicios metodológicos que tienen gran importancia en el tipo y calidad de los resultados. ¿Quién no ha oído a algún compañero criticar —incluso con dureza— las metodologías cualitativas por considerarlas poco rigurosas? Por ejemplo, pocos artículos vemos publicados en revistas de prestigio cuyo método básico de trabajo haya sido la observación directa. También sabemos de colegas que muestran su desencanto ante las encuestas, debido a sus inherentes problemas de diseño y aplicación, y buscan en métodos menos dependientes del informante su alternativa metodológica10. Otros empiezan a abogar por metodologías más depuradas y elegantes, como la experimentación, que a su vez es criticada por otros 10

En marketing, por ejemplo, tenemos la metodología panel mediante el scanner en el punto de venta. Pero incluso en este caso, el investigador sólo puede obtener datos parciales procedentes de un universo esencialmente complejo. Así, por ejemplo, la calidad de los datos depende de la adecuada elección de los establecimientos y del período de análisis. Sólo se ofrece información cuantitativa relativa a un fenómeno tan particular como la compra. En cualquier caso, nos encontramos ante una encuesta electrónica, que sí posee una metodología estable en el tiempo.

debido a las grandes restricciones que impone, a la dificultad de controlar suficientemente todas o algunas de las variables endógenas y exógenas del fenómeno y a los problemas de presupuesto (alto coste de este tipo de investigaciones). Si los investigadores fuesen realmente objetivos e independientes, deberían elegir entre las cuatro alternativas metodológicas (observación, experimentación, simulación y encuesta) sólo en función de su idoneidad para conseguir los objetivos científicos propuestos. Ante una afirmación que no forma parte del conocimiento consensuado de su disciplina, cualquier investigador hace una pregunta determinante: ¿quién lo dice? Así, la reputación del informante pasa a ser crucial. Si éste no es un individuo experimentado, reputado e independiente, tal afirmación puede no ser tenida en cuenta o, en el peor de los casos, ser objeto de crítica virulenta. Estas tres características (experiencia, reputación e independencia) son básicas en el rol y en la actividad de los investigadores. La experiencia se obtiene trabajando, y la reputación, haciendo buenos trabajos. Finalmente, la independencia es consecuencia del compromiso personal con la objetividad, la precisión y el comportamiento ético. Concluyendo, en el reconocimiento de un artículo, un libro o una investigación aplicada al ámbito empresarial, no sólo cuenta su nivel científico, sino que también es casi fundamental reconocer el papel que tiene el nivel académico del autor/director, el estatus que ostenta y la experiencia/reputación que posee. 3.3.

Papeles específicos del investigador

Hay que ser conscientes de los roles operativos del investigador y aplicarlos en el trabajo. Son: I. Rol creativo. Es fundamental no relegar a un segundo término la creatividad y el ingenio. Se ha manifestado repetidamente que el avance de la ciencia depende y ha dependido más de la capacidad de innovar que de la replicación y la síntesis. La creatividad es absolutamente necesaria, pese a que tiende a utilizar métodos poco aceptados. © Ediciones Pirámide

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II. Rol de competencia. Consiste en aplicar cada método en su justa medida y para su ámbito de acción. La metodología científica no puede utilizarse para explicitar qué está bien y qué está mal. Para Sjoberg y Nett (1980) «... ayuda a hacer selecciones racionales de métodos alternativos y puede descubrir valores y fines alternativos», pero no puede sustituir al hombre en su apreciación de la bondad de un fenómeno. III. Rol ético. El investigador no escapa a la influencia que puede ejercer sobre ciertos colectivos al utilizar determinados métodos. Es fundamental respetar las normas de comportamiento —códigos deontológicos de asociaciones y colegios profesionales— al desarrollar un estudio en el que se vean involucrados colectivos con alta sensibilidad (como entrevistas a niños), temas que puedan generar conflictividad (como encuestas a trabajadores sobre aspectos relacionados con la política de recursos humanos de su empresa) o que puedan producir molestias (como pérdida de tiempo del entrevistado o su indefensión en la técnica de la falsa compra). IV. Rol técnico. Para desarrollar con garantías una investigación es necesario que el investigador esté adiestrado en las técnicas de investigación, posea suficiente bagaje metodológico, sea conocedor avezado de su campo de estudio y domine los métodos cuantitativos y cualitativos para poder extraer conclusiones válidas de los números o de las opiniones. Iniciar una investigación sin conocer mínimamente lo que se sabe del problema y sin proceder a su estudio profundo es garantizarse el fracaso. V. Rol de comunicador. Se puede decir que no existe la investigación que no se comunica. Las dos tareas fundamentales del investigador en este ámbito son: a) Informar a la comunidad de sus líneas de trabajo (con ello se suelen evitar duplicidades y se incrementa la cooperación entre colegas). b) Informar a los colegas, las empresas y la sociedad de los hallazgos realizados, de su aplicabilidad y de su posible idoneidad para mejorar aspectos concretos.

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Es muy deseable que para comunicar los hallazgos se utilicen aquellos medios de mayor difusión, prestigio e impacto. Además, no sólo se aprende al investigar, sino que muchas veces se aprende más con los comentarios y propuestas de los revisores. Los procesos de revisión son muchas veces replanteamientos del trabajo que permiten la profundización en aspectos no tenidos en cuenta o que sólo lo han sido de pasada, y que mejoran sustancialmente el trabajo inicial. VI. Rol de imparcialidad. El investigador necesita de cierto grado de aislamiento respecto de su entorno11 y de inmunidad respecto del sistema burocrático de su organización. Su actividad debe tratar de ser lo más neutral y objetiva posible. Conseguir esto es ciertamente difícil, pero no por ello menos necesario. VII. Rol de escepticismo. El científico no es un creyente que trata de validar sus opiniones o presunciones, sino que afronta su trabajo dudando que el conocimiento actual sea absoluto. Por principio, el investigador debe dudar de las explicaciones oportunistas, vulgares, demagógicas o que no se han obtenido mediante la aplicación de una metodología científica.

3.4.

El papel del investigador ante la información

El elemento básico de la investigación es la información. Investigar es, entre otras cosas, obtener datos y tratarlos para obtener una información distinta. Por ello, el investigador no ha de ser concebido como alguien que la maneja como si de un puzzle se tratase, sino como quien decide cómo obtenerla, qué hay que hacer con ella, cómo hay que tratarla y guardarla y, finalmente, a quién y por qué hay que entregársela. Surgen ocho cuestiones básicas, que se corresponden con otras tantas tareas del investigador 11

Esto es cierto en general, excepto si se utiliza como técnica de investigación la observación, y más concretamente la observación participante. Sin embargo, esta metodología casi no es utilizada en el ámbito empresarial (Marketing y Dirección de Empresas).

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respecto de la información en el proceso investigador. Son: 1.

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Establecer la naturaleza del fenómeno. Si, por ejemplo, se midiesen comportamientos, prevalecería la información cuantitativa; si fuesen motivaciones, lo haría la de naturaleza cualitativa. Esto, que parece sencillo, no lo es, porque en la realidad la frontera entre lo cualitativo y lo cuantitativo es, o puede ser, bastante difusa. Definir cómo se debe obtener la información relevante. Cuando la información existe previamente (o hay que crearla) es importante conocer los formatos en los que se puede conseguir (o registrar), para utilizar/elegir aquel que sea más compatible con las necesidades del trabajo, del tiempo y del presupuesto disponible (por ejemplo, formato papel versus informático). Decidir si la información disponible es adecuada o si hay que reelaborarla. Muchas veces la información está a un nivel de agregación distinto del que se necesita. Hay que tomar decisiones sobre si es posible agregar/desagregar los datos de forma que sean utilizables en el estudio, y cómo y hasta qué punto hay que hacerlo. Si hay que recoger información, adoptar el formato idóneo. Esto tiene especial relevancia cuando se utiliza la metodología de encuesta. Por ejemplo, una entrevista personal permite recoger información muy diferente a una encuesta por correo. Establecer la periodicidad o el momento en el tiempo en el que se han de recoger los datos. En estudios longitudinales es importante definir con claridad, no sólo el período global del estudio, sino la periodicidad con la que se va a obtener la información. Esto afecta tanto a la cantidad de información a obtener como a su calidad. Establecer límites en la recogida de información. El presupuesto, el tiempo y la utilidad de los datos imponen restricciones.

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Cuando hay tiempo y dinero se suele recoger mucha información, incluso aquella que es inútil para los propósitos de la investigación. Si, por ejemplo, falta presupuesto, se puede reducir el tamaño muestral, elegir formatos baratos (por ejemplo, una encuesta postal será preferible a una telefónica y ésta a una personal) o utilizar metodologías estándar. En cualquier caso, el investigador es el que decide qué hay que hacer y por qué debe hacerse así. Decidir el tipo de base de datos a utilizar. Muchas veces, las bases de datos estándar de la informática de consumo para ordenadores personales (por ejemplo, de tipo SPSS) son suficientes para las investigaciones; pero otras, es preciso manejar bases con estructura definida (por ejemplo, SIG). La periodicidad de recogida de datos, la forma de introducirlos o el programa de análisis estadístico o cualitativo a utilizar también imponen ciertas restricciones que hay que considerar. Juzgar el uso que se le va a dar a la información. Distintos destinatarios necesitan información diferente, adaptada a sus necesidades. Aunque esto pueda parecer una simple cuestión del formato del informe final, no lo es, pues es importante considerar si, por ejemplo, se van a realizar estudios posteriores por terceras personas o si todos necesitan el mismo tipo de información.

En definitiva, vemos que el investigador tiene un papel determinante en la calidad del trabajo y en la percepción que se va a tener del mismo. Por ello es importante que sea consciente de su rol y de las tareas que ha de realizar. 4.

EL CIENTIFICISMO

Uno de los peligros que acecha al investigador moderno es el cientificismo. Si consultamos el DRAE (Diccionario de la Real Academia Española), encontramos cinco acepciones de esta palabra. Son: © Ediciones Pirámide

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3.

4. 5.

Teoría según la cual las cosas se pueden conocer mediante la ciencia como son realmente, y la investigación científica basta para satisfacer las necesidades de la inteligencia humana. Teoría según la cual los métodos científicos deben extenderse a todos los dominios de la vida intelectual y moral sin excepción. Teoría según la cual los únicos conocimientos válidos son los que se adquieren mediante las ciencias positivas, y, por consiguiente, la razón no tiene otro papel que el que representa en la constitución de las ciencias. Confianza plena en los principios y resultados de la investigación científica, y práctica rigurosa de sus métodos. Tendencia a dar excesivo valor a las nociones científicas o pretendidamente científicas.

La primera acepción se acerca mucho a la filosofía defendida por el positivismo a principios del siglo XX y se erige en una corriente de pensamiento que sólo acepta como válido el conocimiento que procede del análisis empírico, ya sea en el ámbito natural/físico o en el humano/social (Shermer, 2008). Es, quizá, un enfoque extremo del positivismo, ya que considera que la ciencia es determinista y excluye todo lo relacionado con el pensamiento y la visión humanista. Igualmente, mantiene que, mediante la ciencia y la aplicación del método científico, se puede obtener un conocimiento seguro de la realidad, sin distorsiones, generalizable y determinista. Esta filosofía, que ha recibido muchas críticas, ha sido superada por otros enfoques, como, por ejemplo, el falsacionismo popperiano o el relativismo cultural. El primero, defiende que ni existe un procedimiento o método científico universalmente válido ni es posible analizar o verificar con seguridad la realidad. El segundo sostiene que el investigador no puede más que conocer una parte restringida de la realidad y llegar a conclusiones generales para el ámbito social, económico o cultural en el que haya realizado su estudio.

/ 85

El cientificismo de la segunda y tercera acepción consiste en otorgar a la ciencia y a sus métodos de estructuración y trabajo una validez universal, por encima de la moral y el espíritu ético del ser humano. Aquí, el cientificista propone que los criterios morales e intelectuales han de estar supeditados a los métodos que proponen los científicos para conocer y valorar la realidad. El ser humano pasa de ser sujeto activo a ser sujeto pasivo. Esta posición es una aberración, pues ofrece a un instrumento del hombre (la ciencia y sus métodos para reconocer el entorno) validez para actuar universalmente, incluso en ámbitos donde los fenómenos no tienen naturaleza científica. Según la cuarta acepción, la diferencia entre el cientificista y el científico es que mientras el primero no discute las hipótesis ni el resultado de la investigación, el segundo se plantea de forma coherente posibles fallos en las hipótesis, en el método utilizado y en las conclusiones. Mientras el cientificista utiliza el método científico de forma inflexible y rígida (rigurosidad como estrictez), el científico aplica las metodologías más factibles al problema, adaptando, si fuese necesario, elementos metodológicos y justificando dicho ajuste (rigurosidad como precisión). La quinta acepción muestra el peligro de sobrevalorar los conceptos, hallazgos o personas científicas o que, sin serlo, lo aparentan. Aquí, el cientificista no se preocupa por reconocer si el conocimiento es en realidad científico o si se ha seguido la metodología adecuada. En realidad, le da un valor que traspasa los límites razonables del reconocimiento o estima, y aprecia en demasía el mérito de una persona o cosa. Hay aquí un fuerte componente psicológico, relativo a la identificación con, y defensa a ultranza de, personas o teorías. Esto se produce cuando se entiende de forma  preferente que para interpretar un fenómeno o  una realidad son las posiciones científicas las que han de prevalecer sobre cualquier otra consideración. Además, podríamos considerar que por cientificismo se ha de entender toda aquella persona, argumento o propuesta que tiene la pretensión no legítima de tener o aparentar naturaleza científica.

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En esta definición hay tres elementos importantes a considerar: 1. 2.

3.

La pretensión, que se suele referir a una actitud o un comportamiento específico. La ilegitimidad, que se refiere a no guardar las normas de la comunidad científica correspondiente o utilizar argumentos, elementos y teorías no aceptados por dicha comunidad. La naturaleza científica del fenómeno o la cualificación profesional de los sujetos que sustentan un argumento o propuesta.

No obstante, tratar de sustentar la validez universal de esta definición y de sus connotaciones sería ya de por sí una actitud inadecuada, pues «... hay importantes divergencias sobre lo que está bien o lo que está mal, sobre lo que es legítimo e ilegítimo, lo que es científico y lo que es cientificista: lo que para unos es ciencia, para otros es cientificismo» (Barnes, 1995). Los argumentos cientificistas suelen basarse muchas veces en analogías y pueden pretender: a) ampliar una disciplina a ámbitos no aceptados actualmente; b) aplicar directamente conocimientos de otras disciplinas sin considerar su naturaleza, objeto y condiciones, o c) dar por válidos argumentos y teorías no adecuados o insuficientemente probados. La analogía no es en sí un elemento inadecuado, pues ha servido para desarrollar y ampliar el conocimiento aceptado. En realidad, es un método cualitativo válido y puede considerarse como un sistema legítimo en la investigación científica, si sólo se le considera como el inicio del trabajo y no como la argumentación final. El cientificismo y la analogía mal utilizada tienen una fuerte carga negativa al repercutir en la reputación del investigador. Hay pocas cosas peores que ser acusado de cientificista, porque la acusación implica —o puede implicar— la creencia de que se han aplicado indebidamente los conocimientos (cientificista como ignorante), se ha propuesto una ampliación a otros ámbitos extraños a nuestra área (cientificista como intruso) o se han aceptado teorías no probadas o inadecuadas (cientificista como negligente).

5.

UNA LECTURA PRÁCTICA

En 1994, Leong, Sheth y Tan publicaron un estudio sobre los estilos científicos de los académicos de marketing basándose en las aportaciones de Mitroff y Kilmann (1978), de la que Hirschman (1985; 1986) elabora un conjunto de características (cuadro 3.6). Para medir los estilos crean un cuestionario de valores de investigación y actitudes (cuadro 3.7) que pasan a una muestra de 249 profesores que pertenecen a 177 universidades de 25 países diferentes. Los principales resultados de los autores mencionados en el el artículo «An Empirical Study of the Scientific Styles of Marketing Academics» fueron los siguientes: 1. El 83,1 % de los participantes (207 sujetos) podría ser claramente clasificado entre los cuatro estilos/personalidades de científicos desarrollados por Hirschman (1985), siendo el más desarrollado el teórico-conceptual. Estilos de investigación

%

Teórico-conceptual Humanista-conceptual Humanista-particular Científico-analítico

41,1 35,3 12,6 11,0

2. El 16,9 % restante (42 sujetos) parecía no poseer una personalidad claramente definida, sino una mezcla de estilos. Combinaciones de estilos de investigación

%

Humanista-conceptual – Teórico-conceptual Humanista-conceptual – Humanista-particular Científico-analítico – Humanista-particular Teórico-conceptual – Científico-analítico Los cuatro estilos (una persona)

7,2 3,6 3,6 2,0 0,4

3. Los académicos de marketing se ajustan más al estilo científico-analítico, aunque sus características de personalidad son inconsistentes © Ediciones Pirámide

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Estilos de investigación y cualidades del investigador

/ 87

CUADRO 3.6 Características de cada estilo de investigación Tipos de estilos científicos de Mitroff y Kilmann

Concepto

Científico-analítico

Teórico-conceptual

Humanista-conceptual

Humanista-particular

Dimensión inPerceptivo. formacional

Intuitivo.

Intuitivo.

Intuitivo.

Dimensión deRacional. cisional

Racional.

Sensibilización.

Sensibilización.

Objetivo

Certeza.

Captar y descubrir el Múltiples explicacio- Mejorar la condición carácter único de los nes de la realidad. humana. seres vivos.

Procedimiento

Principalmente por la vía Investigación concep- Investigación concep- Procedimientos cualide la experimentación. tual lógico-dialéctica. tual lógico-dialéctica. tativos.

Explicación

Por medio de un único paradigma ampliado y testado hasta alcanzar niveles cada vez más elevados de abstracción y cohesión en la red conceptual.

Crea puentes entre paradigmas. Formula conceptuaciones teóricamente diversas y multicausales.

Utiliza múltiples fuentes, pero se compromete en una visión del mundo netamente normativa.

Presenta, comprometido personalmente, viñetas específicas de episodios de la vida real.

FUENTE: Hirschman (1986).

CUADRO 3.7 Cuestionario sobre valores y actitudes de investigación Estilo

Ítems

Científicoanalítico

— Para realizar una investigación es vital la precisión, la exactitud y la fiabilidad. — Una buena investigación se distingue por poder probar las hipótesis de manera rigurosa. — La ciencia debe ser objetiva, verificable y lógica en la explicación de un fenómeno.

Teóricoconceptual

— — — —

— — Humanista- — conceptual — —

Me gusta buscar múltiples explicaciones para un mismo fenómeno. Tiendo a comprometerme ciegamente en aspectos conceptuales. Prefiero teorizar especulativamente para buscar teorías ciertas o conocimiento empírico. Creo que la ciencia es un modo para generar anomalías. Las teorías están cargadas de valores. El objetivo de la ciencia va más allá de lo humano. Tiendo a involucrarme personal y emocionalmente en los temas que investigo. Prefiero lo conceptual a lo empírico en los modos de investigación. Es mejor fracasar intentando publicar proyectos ambiciosos y de gran utilidad que conseguir publicar a pequeña escala y con estudios menores.

— Los individuos no deben conformarse con el conjunto de datos informativos de una investigación. — El uso de uno mismo como instrumento de medida para descubrir las verdades humanas básicas es un buen modo de realizar una investigación. Humanista— Prefiero la investigación cualitativa a la cuantitativa. particular — Me gusta la investigación que busca la riqueza en los detalles de las vidas de las personas que investigo. — Normalmente, introduzco mis propios perjuicios emocionales, creencias y expectativas para mejorar la interpretación que el lector hace de los hallazgos de mi investigación. © Ediciones Pirámide

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con este estilo. Esto puede significar un desajuste entre cómo es la persona que hace investigación y cómo enfoca su trabajo investigador. 4. Los investigadores «senior» tienden a mostrar más valores y actitudes relacionados con el estilo científico-analítico que el resto de sus colegas. Las implicaciones prácticas de este estudio son: 1.

2.

La muestra utilizada está sesgada hacia científicos del área de marketing y estudio del consumidor, por lo que los resultados se refieren, principalmente, a estas áreas. Sin embargo, ¿qué ocurre en otras disciplinas de tipo empresarial? Aquí se plantea una interesante pregunta que puede derivar en una línea de investigación. Sería importante conocer cuáles son los efectos de la socialización académica, en el sentido del papel que tiene la formación

3.

doctoral. Igualmente, nosotros pensamos que la actual corriente de pensamiento centrada en el positivismo y el estilo científico-analítico puede imponer un estilo de investigación incongruente con las características del investigador (valores, personalidad, etc.). ¿Es esta evolución y la imposición de un estilo investigador lo que malogra a muchos investigadores? ¿Qué papel tiene la propia personalidad en el desarrollo de un estilo investigador? Para medir las características de los estilos de investigación se ha utilizado un cuestionario (de carácter formativo y no reflectivo) que, en realidad, no está testado. Sería fundamental medir correctamente cada estilo para afinar en los resultados. Por ejemplo, Leong et al. afirman que entre los ítems planteados no aparece el impacto del estilo científico en el proceso de comunicación de resultados (publicación).

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El tema a investigar, las hipótesis y los canales de comunicación científica Francisco J. Sarabia-Sánchez José Luis Munuera-Alemán

El presente capítulo aborda tres cuestiones fundamentales en el proceso investigador: determinar sobre qué se va a trabajar, establecer las bases del conocimiento y reconocer cuáles son los diferentes canales para diseminar los resultados de la investigación. Aunque parezcan tres temáticas muy diferentes, realmente están enlazadas. Así, fijar con claridad el tema de investigación es una tarea absolutamente fundamental: cuestiones claras y bien definidas hacen que el investigador pueda progresar rápidamente, mientras que un planteamiento ambiguo lleva a invertir demasiados esfuerzos en un camino que es estéril  por el gran riesgo de «perderse por las ramas». Las hipótesis son el resultado de establecer un tema concreto y plantear suposiciones iniciales para analizar relaciones o contrastar ideas, y avanzar en el conocimiento. Finalmente, el investigador tiene que conocer los principales canales  para comunicar sus hallazgos, ya que debe adaptar su formato y contenido a lo que precisa cada medio. Así, un tema con objetivos descriptivos raramente tendrá cabida en una revista académica, mientras que la monografía no es el mejor canal para comunicar los hallazgos basados en el  contraste de modelos. Además, no es lo mismo comunicar a la sociedad, al tejido empresarial o a la comunidad científica los resultados de la investigación, que a su vez puede ser de corte académico/científico o más profesional/de mercado.

1.

EL PROBLEMA A INVESTIGAR

Toda investigación comienza cuando se determina qué problema o fenómeno hay que estudiar y por qué hay que hacerlo. No es suficiente saber la temática sobre la que se ha de trabajar. También hay que tener claro el porqué de la elección del tema (importancia, idoneidad y oportunidad) y quién y cómo se fija dicho tema. Básicamente, hay tres posibilidades. La primera consiste en confiar en la propuesta del profesor, director o colega con el que trabajemos. La elección, por tanto, no la hace quien va a realizar el trabajo, sino alguien ajeno, que no tiene por qué compartir las mismas preferencias o habilidades investigadoras. Se da sobre todo en situaciones donde el investigador es novel o un estudiante que va a comenzar su actividad investigadora y no tiene elementos de juicio para decantarse por un problema o cuestión de investigación. La segunda posibilidad es hacer una elección propia sobre la base de sus conocimientos (tras hacer un pequeño barrido bibliográfico), de sus preferencias (siempre hay temas que interesan más que otros) o habilidades (pues hay quienes se manejan con soltura en temas con poca bibliografía mientras que otros lo hacen en ámbitos con fuerte carga cuantitativa). Finalmente, la tercera posibilidad es optar por una solución mixta que consista en proponer un conjunto restringido de posibles temas de investigación, seleccionados por el futuro investi-

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gador y finalmente definidos por el director o de común acuerdo. También podemos suponer que el objetivo es realizar un trabajo de investigación para una institución en el que el investigador tiene un amplio margen de maniobra, ya sea por la ambigüedad de los objetivos propuestos, ya porque el tema es demasiado amplio. Aquí hay dos posibilidades: 1.

2.

Si hay tiempo, presupuesto e interés, realizar un estudio completo y exhaustivo considerando todas las posibles facetas del problema. Esto es raro, pero se da. Determinar cuáles son los elementos más importantes u oportunos y desarrollar éstos, dejando otros sin estudiar o haciéndolo sólo superficialmente. Esto es lo más normal.

En cualquier caso, a la hora de elegir tema, hay que tener en cuenta que éste debe ser: I. Viable. Significa que el estudio puede ser llevado a cabo considerando las restricciones que tenga el investigador: preparación, presupuesto y tiempo: — Muchas veces, puede haber problemas derivados del propio investigador o del tema elegido. Así, el investigador ha de ser capaz de llevar a cabo el estudio. Para ello es fundamental que reconozca a priori sus propias limitaciones o las supere antes de iniciar el estudio. Pero también hay temas difíciles per se que precisan formación muy específica o el uso de tecnologías no disponibles. — En la investigación actual no es posible hacer estudios de calidad sin un presupuesto mínimo, más aún si la investigación tiene cierta envergadura y se requiere crear un grupo de trabajo y utilizar tecnologías de comunicación e investigación que son caras. Muchas investigaciones son viables porque se realizan en el seno de un proyecto, los investigadores pertenecen a una red

de investigación1 y hay un equipo de trabajo que trabaja de forma coordinada. — Finalmente, al lector no se le escapa que debe existir congruencia (como relación lógica) entre la extensión con la que se pretende abordar el problema, su propia complejidad y el tiempo disponible para hacer el estudio. La viabilidad tiene que ver también con la probable aceptación del tema por la comunidad científica y sus repercusiones éticas o legales. En el primer caso, los temas muy polémicos, los interdisciplinares o los enfoques novedosos pueden generar cierto rechazo en otros colegas (no hay que olvidar que la mayoría de los científicos son conservadores en relación a avances en sus áreas del saber). Esto no tiene mucha importancia para investigadores experimentados, sin embargo, puede actuar como inhibidor el hecho de que un investigador novel perciba que el tema de su trabajo o el tipo de análisis a realizar pueden ser polémicos o poco aceptados. Finalmente, hay determinados problemas que no pueden (mejor, no deben) ser analizados si no es respetando ciertas cuestiones éticas y legales, que pueden imponer límites en su elección. Todas las asociaciones profesionales en el campo de la economía, la empresa, la psicología y la sociología se han autoimpuesto normas de carácter deontológico. En el área de la investigación de mercados, se han presentado diversas situaciones que son desaprobadas por los directores y profesionales de la investigación y el marketing, así como éticas (Crawford, 1970; Hunt et al., 1984; Akaah y Riordan, 1989; Withey, 2007), que pueden valer como ejemplos de problemas en la elección de la temática a investigar2.

1

Una una red de investigación es un sistema de relaciones formales entre investigadores para el intercambio de información, tecnología, conocimiento y recursos que tienen una estrategia definida. Sus objetivos pueden ser colaborar en proyectos, difundir los hallazgos de forma coordinada, mantener informada a una comunidad y aprovechar recursos y sinergias. 2 Dado que hay un capítulo sobre ética en investigación, no profundizaremos en esta cuestión. © Ediciones Pirámide

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El tema a investigar, las hipótesis y los canales de comunicación científica

II. Científico. Llama poderosamente la atención la existencia de un número reducido, pero significativo, de trabajos que no guardan relación con el corpus de conocimiento en el tema que abordan, o que simplemente son resúmenes (refritos, en el argot) de trabajos ya conocidos por todos. Esto va desapareciendo por la mayor exigencia que se impone a los artículos, pero todos los que somos investigadores nos hemos sorprendido con documentos (artículos, tesis...) que lo único que hacen es resumir3. Sin embargo, todo investigador ha de tener claro que su tema debe poseer valor científico. Para que esto ocurra, la metodología debe ser rigurosa, adaptarse al objetivo del estudio y ser factible de analizar, aplicar y replicar. III. Propio. El problema debe enmarcarse dentro del área de conocimiento en la que se es especialista. Las temáticas transversales suelen generar muchos problemas cuando el individuo o el equipo investigador no domina todos los aspectos del tema objeto de estudio. Esto no quiere decir que haya que huir de temáticas multidisciplinares, sino que hay que rodearse de un equipo multidisciplinar. La interdisciplinariedad también puede enfrentarse al problema de «dónde publicar». Se conocen casos de artículos que abordando un enfoque multidisciplinar (pongamos dos disciplinas) han sido rechazados con el argumento de que, en realidad, no desarrollan ni concluyen sobre la temática que les es propia. IV. Preciso. Bless y Higson-Smith (2006) manifiestan que en ocasiones los temas se definen demasiado vagamente y que esto genera a posteriori problemas importantes en el diseño del estudio. Por tanto, el problema a investigar debe quedar claramente formulado y delimitado. Hay que huir de temas ambiguos o genéricos. 3 El resumen no es inadecuado, ya que sirve al investigador para tener una idea sucinta y clara de la temática que aborda. Sin embargo el objetivo no debe ser resumir ni hacer «refritos». Otra cuestión muy diferente es la de abordar un estado de la cuestión, que es absolutamente necesario para enmarcar adecuadamente la investigación, para justificarla y para poner cimientos a las hipótesis.

/ 91

V. Significante. Aunque es perfectamente posible realizar un estudio sobre un caso aislado, no es lo recomendable. Lo ideal es que el tema elegido sea de futuro, permita obtener hallazgos susceptibles de generalización o, en su defecto, que representen el comportamiento de un colectivo o un fenómeno de importancia para la sociedad, la academia o el mundo empresarial. VI. Importante. La investigación está para buscar conocimiento, por lo que «el problema elegido debe representar alguna novedad» (Kumar, 2005). No obstante, y pese a la mala prensa de los trabajos que replican otros anteriores, es importante destacar que la replicación es una condición fundamental en el proceso científico. En determinadas ocasiones, comprobar ciertos hechos o comportamientos es una tarea razonable y justificada. VII. Motivante. Llama la atención la gran cantidad de investigadores (noveles y avezados) poco motivados por su temática. Ramón y Cajal mantenía que «... para la obra científica los medios son casi nada y el hombre lo es casi todo» (p. 105). Dicho de otro modo: si no hay predisposición y entusiasmo hacia el tema que se estudia se termina aplicando la ley del mínimo esfuerzo, lo que va en detrimento de la calidad del trabajo. Incluso hay investigadores que, con el paso de los años, pierden el estímulo para investigar. En muchos casos es difícil mantener vivo el «gusanillo» de la investigación cuando la burocracia detrae energías y tiempo, cuando está mal o muy mal remunerada y cuando en muchos foros se apoya de palabra a la ciencia y la investigación pero no se apoya al investigador. No existe un método infalible para fijar el problema o tema a investigar. Se han propuesto diversas etapas. Desde una perspectiva general: — Leer con sentido crítico y estar pendiente de las opiniones de otros investigadores sobre los aspectos menos desarrollados o más polémicos. Normalmente, los artículos que debaten el denominado «estado de

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la cuestión» (state of the art) son un buen medio para conocer tendencias, para centrar aspectos y para reunir la bibliografía más significativa. Aunque este libro no es un trabajo de investigación, sí es un ejemplo de lo que se puede hacer cuando se está pendiente de las opiniones de nuestros compañeros respecto de la falta de bibliografía metodológica para nuestras áreas de conocimiento. Atender a las sugerencias de colegas respecto de problemas, fallos o lagunas encontradas en la literatura, en los estudios empíricos o en ambos. En el caso de trabajos de investigación para empresas, analizar conjuntamente con el cliente qué le mueve a pedir tal estudio y qué información precisaría para tomar decisiones. Normalmente, los resultados de estudios anteriores ofrecen pistas importantes si se desea profundizar en una temática. Así, las secciones de conclusiones, recomendaciones o de discusión en artículos suelen ofrecer muchos nuevos interrogantes, problemas metodológicos encontrados y futuras vías de trabajo. Estar al día en la dinámica de una especialidad concreta. Si se analizan las publicaciones con la suficiente perspectiva, es posible encontrar patrones de evolución, transversalidades y otras cuestiones de interés. Mantener contacto con el mundo empresarial y profesional. Muchos son los que tienden a «encerrarse» en la bibliografía y ésta tiene, en muchos casos, un retardo considerable. Así, desde que se realiza una investigación hasta que se publica hay multitud de etapas por las que pasa y que consumen mucho tiempo4. El contacto con el mundo real permite observar el «día a día», y esto es muy importante.

4 En el caso de revistas, tenemos las revisiones por expertos, la adaptación a las recomendaciones por los autores, el reenvío, la aceptación definitiva. En el caso de trabajos

Junto a las anteriores sugerencias, cabe considerar las siguientes en situaciones más específicas (Leedy y Ormrod, 2001; Kumar, 2005): — Identificar por sí mismo o con colegas un área de interés académico o profesional. Hay que responder a la pregunta «¿cuál es el problema?» y explicar su naturaleza y posibilidades. — Diseccionar una temática y sus posibilidades. Es recomendable hacer el trabajo con un grupo de colegas y aplicar alguna técnica creativa (creative thinking, brainstorming, etc.). — Cada tema elegido, ¿genera una pregunta de investigación clara? — Valorar cada idea basándose en los siguientes criterios: interés y oportunidad, motivación en el equipo/personal, tecnología necesaria, tiempo que necesita en relación al disponible, capacidad para obtener presupuesto, posibilidades de publicación e integración en redes y equipos. Por su parte, O’Connor (2000) plantea un sistema diferente de tres etapas: 1. 2.

3.

Definir una «proposición principal»5. Identificar qué soporta y contradice la proposición principal y justificar si se necesita nuevo conocimiento o un nuevo enfoque para comprenderla. Crear una «proposición especulativa»6 que dé una dirección a la proposición principal.

Sea el sistema que se utilice, lo importante es que se aplique un método que permita fijar con para instituciones, suele haber una presentación pública, tras la que se suelen hacer pequeños resúmenes que se envían a publicaciones periódicas y a la prensa (o se edita un libro). En el caso de trabajos para empresas, como la información suele ser confidencial y sensible, los resultados no salen a la luz o lo hacen por canales muy restringidos (presentaciones a ejecutivos, etc.). 5 Se puede entender como «pregunta de investigación». 6 Se refiere a la hipótesis de investigación. © Ediciones Pirámide

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claridad y rigor un tema de futuro (Ellis y Levy, 2008, 2009) y cumpla los siete requisitos anteriores. Finalmente, hay que destacar la fuerte tendencia a no plantear proposiciones principales basándose en las teorías existentes y sí, por el contrario, a analizar y describir fenómenos o modelos procedentes de dichas teorías sin conocer su enfoque, sustrato teórico y epistemología. En este sentido, Papandreou7 ha manifestado que los investigadores sociales no tienden a formar teorías ni a analizarlas o extraer conclusiones, sino que, por lo general, se limitan a crear, modificar, ampliar y validar o refutar modelos. Éstos no han de ser confirmados necesariamente en función de una teoría (y sus supuestos), sino en función de datos empíricos (reales o simulados). Por tanto, para este autor, el trabajo no suele consistir en trabajar con teorías, sino en explicar fenómenos. En la actualidad, esto empieza a cambiar, ya que en muchas publicaciones los revisores demandan que el autor se posicione en un enfoque teórico determinado, lo sustente y realice sus aportaciones en él. Esta cuestión es importante, porque si se desea un avance en el conocimiento no sólo hay que explorar, describir, predecir o controlar fenómenos relativos al marketing y la dirección de empresas, sino también reconocer cuáles son sus causas y qué teoría permite explicar con mayor precisión su naturaleza, evolución e impacto. 2.

PROBLEMAS E HIPÓTESIS

2.1.

El problema objeto de investigación

Como se dice repetidamente, lo principal en una investigación no es la recogida de datos, sino saber qué información hay que recoger y para qué. Esto significa que debe haber una idea o conjunto de ideas que rijan todo el proceso de investigación y que formen el núcleo básico a partir del cual se realiza todo el estudio. Sin embargo, no es una tarea sencilla fijar con claridad la temática objeto de estudio, ni formular de manera precisa, completa y sencilla el problema a analizar. En 7

Citado por Sjoberg y Nett (1980).

/ 93

ciertas ocasiones, hay que razonar y explorar mucho para hacerse una idea cabal de su amplitud, y, aun así, a veces, es difícil explicar por escrito el problema u objetivo del estudio y sus límites. No hay una forma específica de plantear adecuadamente los problemas, pero sí hay una serie de consejos cuya observancia puede ayudar a mejorar el resultado final. Son: — Hacer referencia a unos casos o ejemplos tipo. Cuando el problema tiene naturaleza empírica o se deduce de algún fenómeno o hechos reales, es muy interesante describir y pensar sobre dos o tres ejemplos que se puedan considerar como prototipo. Causas, efectos, elementos conexos o relaciones entre variables u otras características se ven con mayor claridad, e incluso se pueden avanzar explicaciones previas. — Utilizar la analogía o la construcción de semejanzas entre fenómenos o elementos de diversos ámbitos. Esto ha ocurrido en muy diferentes supuestos tomados de la geografía, la biología, la sociología e incluso la física para el ámbito del marketing y de la dirección de empresas. — Hablar con colegas sobre el proyecto. Normalmente, cuando se busca algo y un tercero nos ofrece ayuda se suele decir que «cuatro ojos ven más que dos». En investigación, se podría insinuar que «varias mentes pueden pensar más que una». Transmitir las dudas y problemas propios ofrecerá, como feed-back, aspectos en los que no se había reparado, ideas mejor expresadas o una menor importancia en determinados aspectos que considerábamos de interés. Hay que desterrar la opinión de que es malo comentar las ideas o problemas con los colegas. No es malo, no genera competidores (cada cual tiene su línea de trabajo, que no abandona por una idea externa) y no hay desprestigio alguno al comentar o pedir ayuda. Por el contrario, encontraremos beneficios, tanto por la información externa que obtengamos como por el hecho de que se puede crear una barrera de

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entrada psicológica al anunciar que ya se trabaja en un problema específico. — Observar en la literatura relevante cómo otros investigadores han extraído y razonado sus problemas de investigación. El estudio en profundidad de las aportaciones anteriores y el uso complementario de herramientas pedagógicas como los mapas conceptuales y los diagramas UVE (Novak y Gowin, 1988) son herramientas de extraordinario interés para conocer el problema y centrar posibles vías de actuación. — Pensar, ser creativos y reflexionar sobre ideas o experiencias. No todo consiste en buscar semejanzas con otros campos del saber, establecer ejemplos tipo o leer atentamente la literatura relevante. El científico debe tener una alta dosis de pensamiento creativo y de reflexión seria8, que puede servir para establecer no sólo el problema básico, sino también sus límites e implicaciones. 2.2.

Dos herramientas para fijar el problema objeto de investigación

Los consejos y reglas anteriores son unas referencias básicas para determinar el problema a investigar. Pensar de forma concreta, usar la analogía, compartir las inquietudes con compañeros, estar atento a lo que otros sí/no han hecho, tratar de ser creativo y fomentar la reflexión son acciones básicas en cualquier persona con espíritu científico. Pero observar estas reglas no implica que podamos llegar de forma sistematizada a determinar el problema objeto de investigación, sus principales significados y extensiones y, por tanto, a poder establecer hipótesis correctas. A continuación presentamos brevemente dos métodos muy interesantes propuestos por Novak y Gowin (1988): los mapas conceptuales y los dia8 Es recomendable la lectura de los libros de Edward De Bono (Aprender a pensar, Seis sombreros para pensar, etc.) sobre cómo afinar la capacidad para pensar creativa y ordenadamente.

gramas UVE. Podrá llamar la atención del lector el hecho de que estos instrumentos fueron diseñados como estrategias para ayudar a los profesores a trasladar conocimientos sistematizados a sus estudiantes y para que éstos aprendiesen a aprender. Sin embargo, no hay que olvidar que en el ámbito de la investigación el sujeto que se enfrenta a un nuevo problema es como si fuera un estudiante, aunque posea cierto bagaje técnico y metodológico. El mapa conceptual es un método que, en nuestro campo, ayuda a captar el significado de la documentación científica o de la estructura teórica de un problema. Tiene por objeto presentar las relaciones importantes entre conceptos en forma de frases simples o de proposiciones. Operativamente, es un esquema que representa los elementos fundamentales de la cuestión que aborde. También ayuda a hacer evidentes los conceptos básicos y las relaciones entre estos conceptos, y pueden sugerir posibles conexiones entre lo que ya se sabe y lo que se pretende conocer. Construir un mapa conceptual no es tarea sencilla, pues necesita reflexión sobre el conocimiento que se trata de aprender. Pero, claro, ésa es precisamente la tarea: sistematizar aquello que conocemos, establecer las relaciones existentes entre los conceptos y definir los límites del problema a investigar. Un ejemplo teórico que nos parece muy apropiado es el desarrollado por Novak y Cañas (figura 4.1), que resume en un único mapa los objetivos, las formas y la estructura de un mapa cognitivo. Supongamos que un investigador tiene que abordar el estudio de la orientación al mercado (OM) pero aplicándola al ámbito de los servicios avanzados. Sabemos que la OM es un concepto multidimensional y que se puede referir, por tanto, a un proceso, a una función, a una filosofía de enfocar la actividad empresarial o a un manejo estratégico de la información. Una buena forma de empezar a delimitar la materia es presentar un mapa conceptual básico (figura 4.2) donde se muestren las principales ideas que podrían ser desarrolladas. En conclusión, un mapa conceptual ayuda al investigador a: © Ediciones Pirámide

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El tema a investigar, las hipótesis y los canales de comunicación científica

Mapa conceptual representa Sensaciones asociadas

Eventos

Definidos

Estructura jerárquica

con

en Objetos

es

Proposiciones son

son

son

Símbolos

Palabras

necesita responder para

se transforman en

son Patrones percibidos

Conocimiento organizado

se compone de

añadir a Conceptos

incluye

ayuda a responder

Elementos conocimiento en

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Cuestión concreta es Contexto dependiente

Investigación efectiva Aprendizaje efectivo

ejemplo Personal Social

dentro de Estructura cognitiva

Figura 4.1. Mapa conceptual del método de mapas conceptuales. (FUENTE: adaptado de Novak y Cañas, 2006.)

1.

2. 3. 4.

Practicar el pensamiento reflexivo (no basta con destacar los elementos más importantes del concepto o problema, sino que, además, hay que ser conscientes de las relaciones existentes entre los elementos que conocemos y los que pretendemos averiguar). Descubrir las principales lagunas en el concepto o problema objeto. Delimitar las fronteras del problema. Intercambiar ideas.

El diagrama UVE es un método o técnica heurística que ayuda a analizar la estructura y los elementos conceptuales y metodológicos de la documentación científica o de un problema (véase la figura 4.3). Ideado por Gowin en 1970, es en realidad una derivación más elaborada del método de las «cinco preguntas» del mismo autor. Las cuestiones por él propuestas para aplicar a cualquier soporte u objetivo de información fueron9: 9 Entre corchetes aparecen las preguntas de Gowin aplicadas al planteamiento de un problema u objetivo de investigación.

1. 2. 3. 4.

5.

¿Cuál es el objetivo o pregunta determinante del documento? [¿Cuál es el objetivo o pregunta que se pretende hacer?]. ¿Cuáles son los conceptos clave contenidos? [¿Cuáles son los conceptos clave que hay que manejar?]. ¿Cuáles son los métodos de investigación que se utilizan? [¿Cuáles son los métodos de investigación que se han de utilizar?]. ¿Cuáles son las principales afirmaciones sobre conocimientos? [¿Cuáles son las reflexiones o cuestiones a plantear sobre el concepto o problema?]. ¿Cuáles son los juicios de valor?

Como se observa en la figura 4.3, hay tres elementos fundamentales: la pregunta central, el bagaje disponible o marco conceptual y la metodología y resultados obtenidos. El diagrama UVE, cuando se utiliza como un recurso heurístico, sirve para reconocer la interacción existente de lo que el investigador ya conoce y los nuevos conocimientos que trata de comprender. Normalmente, el estudioso novel tiende a no reconocer las in-

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La OM Se puede enfocar como

Se puede enfocar como

Se puede enfocar como

Coordinación entre departamentos y funciones

Proceso estratégico de la información

Excelencia en los servicios de marketing

Es necesario estudiar

Es necesario estudiar

Es necesario estudiar

Orientación al consumidor Orientación al competidor Orientación interfunciones

Cómo se genera la información Cómo se disemina Cómo se responde

Cómo se toman decisiones Cómo se planifica Cómo se piensa en el cliente

Investigar la influencia de

Investigar la influencia de

Investigar la influencia de

Componentes de la orientación según Narver y Slater (1990) (por ejemplo, rivalidad competitiva, turbulencia del mercado, etc.)

La alta dirección (por ejemplo, aversión al riesgo) Dinámica de la organización (por ejemplo, conflictos entre departamentos) Sistema organizativo (por ejemplo, grado de centralización)

Los componentes de la orientación al cliente según Berry, Connant y Parasuraman (1991)

Hay que aplicar la

Hay que aplicar la

Escala MARKOR

Escala ISME

Figura 4.2. Ejemplo de mapa conceptual aplicado al planteamiento de la orientación al mercado.

teracciones que hay entre los aspectos teóricos (parte izquierda del diagrama) y los aspectos operativos, metodológicos y de resultados (parte derecha del diagrama). Esto lleva no sólo a la no comprensión de la investigación (y de su porqué), sino también a no comprender el alcance e importancia de lo que se trata de estudiar o analizar. 3.

LA HIPÓTESIS: CONCEPTO Y REGLAS BÁSICAS

Sólo cuando se ha fijado el problema a investigar es cuando se deben establecer las hipótesis.

Una hipótesis es una suposición referida al fenómeno bajo estudio que ofrece una explicación o descripción probable pero no comprobada. Básicamente, puede entenderse como un puente entre la teoría y la realidad, siendo una herramienta para comprobar si aquélla se ajusta a ésta. Es, además, el primer peldaño para avanzar en el conocimiento, pues, sin hipótesis no hay inferencia, y sin ésta no podemos llegar a conclusiones sobre la realidad ni a establecer modelos que la expliquen. Si la hipótesis se enuncia de forma individual, sólo es una propuesta sobre la naturaleza de un fenómeno. Sin embargo, si son diversas y engarzadas, pueden actuar como una guía para el © Ediciones Pirámide

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Conceptual Teorías: Conjuntos de conceptos relacionados lógicamente que posibilitan pautas de razonamiento que conducen a explicaciones.

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Metodología Preguntas centrales Inician la actividad entre los dos campos UVE y se incluyen en las teorías o son generadas por ellas,

Principios: Reglas conceptuales que gobiernan la conexión entre las pautas existentes en los fenómenos. Tienen forma de proposiciones y se derivan de afirmaciones previas.

Afirmaciones sobre el saber: Nuevas generalizaciones que responden a las preguntas centrales. Se producen en el contexto de la investigación de acuerdo con criterios de excelencia apropiados y explícitos.

Interacción recíproca activa

Estructuras conceptuales: Subconjuntos de teorías que se utilizan directamente en la investigación (modelos).

Conceptos: Signos o símbolos compartidos socialmente que indican regularidades en los acontecimientos

Juicios de valor: El valor, tanto en el campo que se está tratando como fuera de él, de los resultados de la investigación.

Interpretaciones, explicaciones y generalizaciones: Producto de la metodología y de los conocimientos previos; utilizados para respaldar las afirmaciones. Resultados: Representación de datos en tablas, gráficos y diagramas. Hechos: El criterio, basado en la confianza del método, de que lo registrado es válido.

Problema de investigación

Figura 4.3. Versión simplificada y adaptada del diagrama UVE de Gowin. (FUENTE: Novak y Gowin, 1988.)

análisis y como un elemento del proceso de descubrimiento. Plantear hipótesis tiene cuatro ventajas básicas: son una base desde la que comenzar, dan una dirección y un sentido a la investigación, actúan como guía para la elección del mejor sistema de análisis y vertebran el desarrollo de teorías y modelos. Además, esbozar buenas hipótesis es un ejercicio que ayuda a simplificar y direccionar el pensamiento, da parsimonia a su planteamiento y enriquece la teoría. Las hipótesis son suposiciones, pero no todas las suposiciones son hipótesis, pues, para que tengan esta consideración, deben respetarse ciertas reglas. Las más importantes son:

— Deben realizarse dentro de un marco teórico y, por tanto, estar relacionadas con un cuerpo de conocimientos organizados y sistematizados (Briones, 1982). — Deben ofrecer una respuesta probable del fenómeno objeto de estudio. Así, será preciso rechazar afirmaciones que, con aspecto de «hipótesis científicas», ofrezcan tautologías, pseudoaxiomas, razonamientos circulares, etc. — Deben ser comprobables, ya sea mediante deducción, análisis empírico o cualquier otro sistema científicamente válido. — Han de ser capaces de generar nuevo conocimiento, ya sea confirmando o refutando,

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precisando, revisando el saber anterior o generando uno nuevo. Deben ser generalizables o tener cierta capacidad de generalización. Las suposiciones que se refieren a casos particulares o que son válidas para muy cortos períodos no deben ser admitidas como hipótesis. Las variables o relaciones que incluyen deben ser específicas y estar claramente delimitadas y justificadas, y los términos técnicos o científicos han de estar aceptados por la comunidad. Esta condición es una consecuencia de la primera, que añade la necesidad de especificar con claridad y rigurosidad los elementos que generan las relaciones que se proponen analizar. Además, señalan la importancia de que el investigador y su audiencia compartan el mismo significado para los distintos términos/conceptos empleados. Podría suceder, en caso contrario, que cada uno entendiese una cosa distinta. Desde el punto de vista formal, deben ser fáciles de entender y parsimoniosas, claras y precisas. Siempre hay una forma sencilla y otra complicada de expresar lo que deseamos transmitir. Escribir y reescribir las hipótesis hasta dar con una redacción que facilite su entendimiento es una tarea ciertamente ingrata, pero absolutamente necesaria si el investigador desea que se le entienda. Deben estar correctamente justificadas, presentando dos formas distintas: a) Se plantea un modelo teórico, desgranándose las hipótesis sin que exista justificación «in extenso» de cada una de ellas. b) Se plantea el modelo teórico y cada hipótesis se justifica profundamente acudiendo a la literatura o estableciendo razonamientos que llevan a su enunciación. ¿El sistema más adecuado? Recomendamos que el investigador plantee teóri-

camente sus hipótesis a partir de un modelo previo y que establezca la justificación básica para cada una. La forma de presentarlas variará en función de la revista o fuente donde desee publicar sus resultados. Hay que hacer notar que estas reglas no son absolutas y determinantes. Así, es posible saltarse la primera y construir hipótesis sin que exista un cuerpo teórico previo10, o hacer lo mismo con la última regla, de forma que la justificación sea al principio intuitiva o esté basada en la realidad y, posteriormente, busque las justificaciones pertinentes. En cualquier caso, la calidad y la naturaleza de las hipótesis son fundamentales para estimar el grado en el que la investigación contribuye al conocimiento científico.

3.1.

Tipos de hipótesis

Existen multitud de clasificaciones (Sierra Bravo, 1994; Hernández-Sampieri et al., 1991). Nosotros vamos a clasificar las hipótesis atendiendo a cinco criterios: a) su naturaleza; b) el número de variables que contienen; c) el tipo de investigación que proponen; d) su importancia, y e) el tipo de formulación. El cuadro 4.1 muestra la clasificación. Desde la perspectiva de esta obra, interesa fundamentalmente la hipótesis científica, también denominada de trabajo o de investigación, rechazando la hipótesis vulgar (suposición que no sigue la norma científica ni busca su validación rigurosa) y la filosófica o metafísica (una conjetura que persigue el conocimiento filosófico de alguna ley 10 La hipótesis que nace de conjeturas, de la intuición o de campos novedosos y poco tratados presenta limitaciones respecto de su utilidad. Por un lado, se plantea el problema de la inseguridad de las relaciones o afirmaciones que presenta; por otro, es posible que no sea relacionada con otro conocimiento ya establecido o teoría, quedando bajo sospecha hasta que sea integrada y sistematizada en posteriores estudios. Hasta ese momento queda como un «trozo aislado de información» (Selltiz et al., 1976).

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CUADRO 4.1 Tipología de las hipótesis Criterios básicos

Tipos básicos

Naturaleza

— Vulgar versus científica versus filosófica. — Inductiva versus deductiva. — General versus específica.

Número de variables

— Univariada versus multivariada.

Tipo de investigación que propone o precisa

— Descriptiva. — De asociación. — Causal o de relación funcional.

Importancia

— Sustantiva versus auxiliar.

Tipo de formulación

— Nula versus alternativa. — Direccional versus no direccional.

o fenómeno de la realidad económico-empresarial). Todas las hipótesis científicas pueden ser inductivas o deductivas, cualitativas o cuantitativas, generales o específicas. En el caso de las hipótesis inductivas y deductivas, predominan las segundas sobre las primeras (Trochim, 2006). La hipótesis inductiva se genera a partir de la observación o de la experiencia del investigador, denominándose también down-top porque parte de la realidad y genera una teorización de ella11. Además, es una hipótesis de enfoque cualitativo. Por el contrario, la deductiva (o top-down) sigue el proceso inverso: se parte del conocimiento establecido (teoría) y desarrolla una propuesta que se debe comprobar en la realidad, siendo sobre todo hipótesis de enfoque cuantitativo. La figura 4.4 muestra cómo se construyen ambas hipótesis y el diferente camino que siguen. Finalmente, una hipótesis general es la expresión amplia de una propuesta de investi11 Es parecido al principio de inducción incompleta usado en matemáticas para comprobar determinadas proposiciones.

/ 99

gación y, en general, suele coincidir con la pregunta de investigación. La específica es la que interesa cuando se debe contrastar la solución inicial dada. Veamos algunos ejemplos: H(de investigación): «El nivel de recuerdo publicitario está relacionado con el tipo de expresión emocional del sujeto y la duración del anuncio». Explicación: se ofrece una respuesta probable sobre el recuerdo publicitario, se enmarca en un ámbito teórico definido y aceptado, las variables están claramente delimitadas, la relación que se establece puede comprobarse empíricamente y es fácil de entender. Es decir, cumple con las condiciones anteriormente citadas. H(vulgar): «Si se reduce el precio de un producto, se mejora su calidad y se mantienen constantes el resto de variables competitivas y del entorno, se producirá un incremento de la demanda de dicho producto». Explicación: es cierto que se presenta una respuesta a un fenómeno, pero el resultado puede darse sin necesidad de cálculo alguno y con la única ayuda del sentido común. Esta hipótesis es como plantear, en el ámbito de la física, que «a mayor rozamiento, mayor calor». Se refiere a un conocimiento básico y general que no ofrece nada sustantivo o de interés. H(filosófica): «El liderazgo en el mercado modifica el valor de las organizaciones». Explicación: la calificación de filosófica deviene de la generalidad de la propuesta y de la ambigüedad de las variables utilizadas. Tal como está redactada, podría valer como tema general de investigación, pero no como hipótesis operativa. H(inductiva): «El posicionamiento estratégico de las empresas de servicios comerciales tiende a estar basado en las características del producto dado que aquellas que ofrecen servicios más avanzados muestran una fuerte tendencia a dicho tipo de posicionamiento». Explicación: parte de una situación conocida como es la tendencia a un tipo de posicionamiento en un reducido grupo de empresas, que se

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Enfoque deductivo

Enfoque inductivo

Teoría

Teoría

Hipótesis

Observación

Confirmación

Hipótesis

Patrón

Observación

Figura 4.4. Diferenciación en el enfoque de las hipótesis inductivas versus deductivas.

transforma en referente de un grupo mayor al que pertenece. H(deductiva): «Existe una relación directa y positiva entre la actitud hacia la extensión de una marca y la imagen de marca matriz». Explicación: hipótesis que se propone en el ámbito de las marcas y más concretamente en la extensión de marcas. Plantea una relación que no parte de casos concretos, sino que se confirmará, a posteriori, con análisis cuantitativos a partir de información obtenida de diferentes sujetos. Según el número de variables que contenga, una hipótesis puede ser univariada o multivariada. En el primer caso hay una singularización, interpretación o enunciación de las características o comportamiento de un fenómeno. En el segundo, se establece una relación entre las variables que introduce la hipótesis. Hay que hacer notar que la relación o el sentido de la influencia puede ser amplísimo; por ejemplo: dependencia —causalidad o relación funcional—, reciprocidad —comparación, igualdad, superioridad o inferioridad—, prelación —precedencia o sucesión—, tipo —directa,

indirecta u ocasional—, grado —asociación, correlación—, etc. La inmensa mayoría de las hipótesis son multivariadas. Como ejemplos tenemos: H(univariada): «El nivel de innovación en el sector X se ha mantenido estable en el último decenio». Explicación: podemos observar que sólo la «innovación» tiene capacidad de presentar diversas magnitudes. Aquí, el tiempo sólo actúa como elemento determinante para obtener la información. Así, se puede hacer comparación del nivel innovador hace diez años y ahora o utilizar una medición por año. H(multivariada): «Menor variedad de tareas y mayor nivel de autonomía en el trabajo de los vendedores producen una menor conflictividad dentro del equipo de ventas». Explicación: en realidad, son tres las variables que se utilizan: variedad del trabajo, nivel de autonomía y conflictividad en el equipo de ventas. Según el tipo de investigación que propone o precisa, la hipótesis puede ser descriptiva, relacio© Ediciones Pirámide

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nal o causal. La primera tiene como objetivo avanzar una representación o particularidad de un fenómeno u objeto y el tipo de análisis que necesita para su verificación no es complejo (estadísticos descriptivos, enumeraciones, análisis cluster, etc.). La hipótesis relacional enuncia una posible relación entre dos o más variables y su intensidad, pero sin especificar la dirección de la relación. En este sentido, el orden de las variables no influye en el significado de la hipótesis. Para verificar este tipo de hipótesis se utilizan instrumentos de inferencia estadística más avanzados (por ejemplo, correlaciones, medidas de asociación, análisis de la varianza, análisis logarítmicolineal, etc.). En tercer lugar, la hipótesis causal es una relacional en la cual sí influye el orden de las variables y, por tanto, la dirección de la asociación —cómo es la relación o influencia—, estableciéndose prelaciones y dependencias. Los análisis necesarios para su confirmación suelen ser complejos y precisan un alto nivel de cualificación (por ejemplo, regresión múltiple, análisis factorial confirmatorio, etc.). Como ejemplos, tenemos:

que cambie su significado. Lo que se pretende comprobar es que conforme se incrementa la magnitud de la variable «gasto en formación» se produce un descenso en la correspondiente a «tasa de fuga», siendo un posible método la utilización del análisis de correlaciones.

H(descriptiva): «Los comerciantes integrados en cadenas sucursalistas poseen una formación técnica superior a la media». Explicación: en realidad, se pretende medir el nivel de formación de un tipo de comerciante (integrado) y compararlo con el nivel medio de todos los comerciantes. Se busca comprobar la presunción de que la variable «formación técnica» tiene un mayor valor en el grupo de los comerciantes integrados que en la totalidad y, por tanto, no se establece relación alguna entre la tipología del comerciante y el nivel de formación.

También puede observarse que no basta con determinar la asociación entre las variables, sino que hay que comprobar que es cierta la dirección que se apunta, siendo posible su contraste empírico utilizando un análisis de regresión (por ejemplo).

H(relacional): «A mayor gasto en formación técnica a nivel directivo, menor tasa de fuga del personal formado». Explicación: aquí la variable «gasto en formación» se asocia con «tasa de fuga», indicándose la dirección de la relación (que es inversa). La hipótesis se podría haber construido señalando que «A menor tasa de fuga del personal formado, mayor gasto en formación técnica a nivel directivo», sin

H(causal): «Un menor riesgo percibido en la compra y una mayor implicación hacia ésta provoca una mayor fidelidad hacia la marca». Explicación: las variables «riesgo percibido» e «implicación» son independientes, e influyen directamente (porque la provocan) en la «fidelidad». Se puede observar que la hipótesis cambia de significado si modificamos el orden de sus partes. Así, no puede redactarse como «Una mayor fidelidad hacia la marca provoca un menor riesgo percibido en la compra y una mayor implicación hacia ésta», pues el resultado es totalmente distinto. En la hipótesis original nos encontramos ante una relación funcional con dirección específica que puede simplificarse como: ∇ Riesgo ⋀ Δ Implicación → Δ Fidelidad

Según su importancia, las hipótesis pueden ser sustantivas o auxiliares. Una hipótesis sustantiva (o principal) es el punto de referencia operativo de la investigación. Una auxiliar es aquella que depende de otra sustantiva o principal para tener sentido y coherencia. Normalmente, la hipótesis sustantiva marca el supuesto o la presunción básica, mientras que la auxiliar proporciona la operacionalización de variables y conecta conceptos entre sí (Sierra Bravo, 1994). La hipótesis sustantiva presenta una propuesta de estudio que no puede ser estudiada directamente al faltarle operacionalidad en el concepto (por ejemplo, cuando se habla de «factores de mercado»). Por ello, debe ir acompañada de otras auxiliares. Como ejemplo, tenemos:

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H(sustantiva): «Existe una relación entre la influencia de los factores relativos al mercado y el nivel de orientación al mercado»: H(auxiliar 1): «Las empresas que perciben un mayor grado de segmentación del mercado tienen un mayor grado de orientación al mercado». H(auxiliar 2): «Las empresas que perciben una mayor rapidez en los cambios de los gustos de los consumidores tienen un mayor grado de orientación al mercado». Explicación: vemos cómo la variable «factores relativos al mercado» se operacionaliza en dos variables («grado de segmentación» y «rapidez de los cambios»). Según el criterio «tipo de formulación» (recuérdese el cuadro 4.1), las hipótesis pueden ser nulas, alternativas y direccionales. Ya hemos dicho que las hipótesis son muy importantes, pues conforman la propuesta básica del trabajo. Ahora bien, ¿cómo hay que redactarlas? Hay dos posibilidades: en sentido negativo (se niega la existencia de una característica, relación o causa) o de forma positiva (lo contrario). La primera recibe el nombre de hipótesis nula (H0) y la segunda de hipótesis alternativa (H1): H(nula): «No hay relación entre la satisfacción personal al ir de compras y el tipo de orientación temporal del consumidor». Explicación: se parte del supuesto de la ausencia de relación entre las variables «satisfacción personal al ir de compras...» y «orientación temporal», que es como trabajan muchas pruebas estadísticas (se busca comprobar la probabilidad de que no haya relación). No obstante, también admite otras redacciones como «el nivel de satisfacción personal al ir de compras es indiferente del tipo de orientación temporal del consumidor». Aquí, «indiferente» significa que las variables no están relacionadas entre sí. No obstante, la literatura muestra que los consumidores orientados al presente tienen comportamientos más hedónicos, mientras que los que

están orientados al futuro tienden a sacrificar beneficios a corto plazo por un mayor beneficio a largo plazo. Por tanto, habría que formular la hipótesis en el sentido que dicta el conocimiento: H(alternativa): «Los consumidores orientados al presente muestran mayor satisfacción al ir de compras que aquellos orientados al futuro». Explicación: esta hipótesis propone una relación funcional entre las dos variables consideradas de acuerdo con la literatura, y así debería ser presentada. Del cuadro 4.1 queda mencionar la diferenciación entre hipótesis direccional y no direccional. La primera es la que expresa el sentido de la variación, relación o asociación entre las variables. Por el contrario, la no direccional no expresa tal sentido. Veámoslo: H(direccional)12: «Cuanto más formalizada se encuentra una organización, menos capacidad presenta para activar sus recursos y capacidades (R + C)». Explicación: tal como se plantea, una mayor magnitud de la formalización se asocia con una menor magnitud en la capacidad de impulsar sus R + C. El hecho de que la asociación tenga un sentido (en este caso inverso, pues cuando crece la magnitud de la primera variable se reduce la correspondiente a la segunda) no debe dar pie a considerar que una menor formalización signifique una mayor capacidad de activación de los R + C. En este caso, si se considera que la fluctuación puede ser bidireccional, se debería plantear una hipótesis no direccional. H(no direccional): «Una variación en el nivel de formalización de una organización se asocia con otra variación de su capacidad para activar sus recursos y capacidades».

12 A la hipótesis direccional también se le denomina «de una cola», mientras que la no direccional recibe el nombre «de dos colas». Esto se debe al enfoque estadístico y la región de rechazo que se considera.

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Explicación: en este caso sólo se menciona el hecho de la asociación o correlación entre las variables, pero no se señala si es positiva (a mayor A → mayor B; a menor A → menor B) o negativa (a mayor A → menor B; a menor A → mayor B). Para terminar este epígrafe es necesario hacer una mención especial a la naturaleza de la hipótesis nula. Durante muchos años se ha criticado este tipo de hipótesis por considerar que no es adecuada para realizar los tests estadísticos, ya que se interpreta mal y en realidad no sirve para avanzar en el corpus teórico (Nickerson, 2000; Gliner et al., 2002). Kirk (1996) se basa en un argumento matemático para rechazar su uso: normalmente, lo que se desea conocer es la probabilidad de que H0 es cierta para un conjunto de observaciones [matemáticamente expresado como p(H0|Observaciones)], mientras que la prueba de significación de la hipótesis nula señala la probabilidad de obtener esas o más extremas observaciones si la hipótesis nula fuera cierta [matemáticamente expresado como p(Observaciones|H0)]. También es cierto que hay pruebas estadísticas que están diseñadas para probar la hipótesis nula, mientras que otras están dirigidas justo a lo contrario. Frías et  al. (2002) afirman que, además, el problema procede de la interpretación incorrecta de la significación estadística de la hipótesis nula. Así, el valor p no ofrece la probabilidad de que la H0 sea falsa, sino la probabilidad que tiene el resultado que se obtenga de ocurrir bajo la hipótesis nula, sin indicar si el resultado ocurre o no ocurre bajo H0. Estas precisiones metodológicas son muy importantes porque muestran tanto la relación de la construcción de las hipótesis con los análisis a

Variables

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realizar como la interpretación que se haga de los resultados. Proponemos que, en el caso de que la hipótesis esté correctamente justificada y sustentada por el corpus de la literatura, se opte por la hipótesis alternativa. En el caso de que no haya conocimiento alguno previo o éste quiera ser refutado, lo mejor es plantear una hipótesis nula, siempre llevando mucho cuidado en la interpretación de los resultados. 3.2.

Las hipótesis mal formuladas

Hay que insistir especialmente en tratar de no cometer errores al formular hipótesis. Básicamente, se transforma en un error toda aquella recomendación o regla que no se siga. Así, la hipótesis estará mal formulada cuando no ofrezca una respuesta probable, no sea comprobable, no genere nuevo conocimiento o plantee un cuestionamiento del existente o no permita capacidad de generalización, entre otras reglas. Estas reglas generales son a menudo eclipsadas por otras más directas, que se refieren principalmente a no especificar adecuadamente las variables, no justificarlas y redactar de forma improcedente. Así: 1. No definir correctamente las variables o no saber explicitarlas. Supongamos que se desea establecer una hipótesis para analizar la probable relación entre «las sensaciones que despiertan en los consumidores comprar en los centros comerciales» y «que acudan en próximas ocasiones» a los mismos. Parece estar claro, pero el problema es la definición tanto de «sensación» como de «que acudan en próximas ocasiones». Así, ¿a qué quiere referirse el investigador?

Ejemplos de conceptos concretos

Sensaciones que despiertan...

— Percepciones sobre el centro. — Emociones en la visita.

Acudan en próximas ocasiones.

— Intención de visita. — Intención de compra.

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2. Hacer frases excesivamente largas al introducir demasiados elementos, lo cual, más que ayudar, dificulta la comprensión. Así, consideremos la siguiente hipótesis: «El nivel de influencia del atributo “made in” de los productos extranjeros en consumidores jóvenes y adultos de países con niveles moderados de aceptación interracial, medido a través de la escala Y, habrá de estar comprendido entre los valores obtenidos de países con niveles extremos de aceptación interracial dentro de un contexto de normalidad en la compra y manteniéndose sin alteración el entorno a corto plazo». Ésta es una hipótesis que no sólo introduce algunos elementos ambiguos (por ejemplo, niveles moderados), sino que además es excesivamente larga porque ha sido adornada con información no fundamental (por ejemplo, tipos de sujetos, estabilidad del entorno, etc.). 3. Introducir expresiones no debidamente justificadas. Es muy común el uso de palabras polisémicas o sin definición clara (cuando se introduce el término «performance», «aprovechamiento», etcétera) que pueden no haber sido precisados con antelación o que no tienen significado previo y se crean ad hoc (por ejemplo, «organización predinámica» y «conflictividad intercanal pasiva»)13. Veamos dos ejemplos. Formulemos la hipótesis: «Las empresas que tienen una relación más estrecha con su mercado presentan una mayor orientación al mercado percibida». Explicación: puede darse por correcta si se define previamente qué se entiende por «relación», por «su mercado», por «orientación al mercado» y se explican las técnicas a utilizar para medir el grado e intensidad de la relación empresa-mercado, por un lado, y el nivel percibido de orientación al mercado, por otro. En otro caso, la hipótesis (y casi el trabajo) debería ser seriamente cuestionada. Ahora supongamos que la hipótesis dice: «Las empresas que tienen una relación más estrecha con su mercado presentan una polarización posi-

13

Términos ficticios presentados a modo de ejemplo.

tiva de recursos respecto de su orientación al mercado percibida». Explicación: además de explicar los términos ya señalados, se debería precisar qué se pretende decir con «polarización positiva de recursos». El hecho de que dicho concepto pudiera entenderse de forma intuitiva no es razón para no definirlo y justificarlo suficientemente. 4. Huir de redacciones sesgadas o tendenciosas. Aunque hemos dicho que el investigador debe abordar su tarea con imparcialidad, en algunos casos es difícil conseguir una objetividad suficiente, ya sea por entusiasmo, por prejuicios o por falta de conocimiento. Supongamos la siguiente hipótesis (en un estudio sobre la situación del comercio): «La ausencia de colaboración entre minoristas independientes es una causa negativa de la evolución de este tipo de comercio». Explicación: nos encontramos ante una hipótesis que debe ser rechazada porque introduce un juicio de valor («causa negativa») ajeno a la investigación, suponiendo que se haya justificado con claridad qué se entiende por «ausencia de colaboración» y cómo se mide ésta. 4.

CANALES PARA LA COMUNICACIÓN CIENTÍFICA

La comunicación científica es el sistema por el que se generan y publican los resultados de la investigación. El científico trabaja para crear conocimiento y éste se transmite a través de canales que son específicos de la ciencia, ya sea fundamental, experimental, sanitaria, social o humana. El abanico de posibilidades es muy amplio, yendo desde los más clásicos y académicos (por ejemplo, tesis doctorales y artículos) hasta los más modernos (por ejemplo, blogs y webs). Ahora bien, ¿cómo se generan y se hacen públicos los resultados? Básicamente, hay dos tipos de canales: los formales (capítulos de libros, artículos en revistas con revisión por partes, etc.) y los informales (email, blogs, etc.). Principalmente, se utilizan los formales, aunque con muy diferente © Ediciones Pirámide

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intensidad. Hasta ahora (año 2011), en el ámbito del marketing y de la dirección de empresas, la inmensa mayoría de la comunicación científica conocida ha sido formal, aunque también hay comunicaciones interpersonales (por ejemplo, vía email). Pero ¿cuáles son los canales más utilizados? Centrándonos en los formales y tomando el caso del Reino Unido (Research Information Network —RIN— y Joint Information Systems Committee —JISC—, 2009)14, el más importante es el artículo (casi un 64 % en 2003 y un 66 % en 2008) seguido de los libros, ya sea monografía completa o capítulo (casi el 33 % en 2003 y el 10 % en 2008), con un auge importante entre 2003 y 2008 de otros canales (casi el 16 %). El cuadro 4.2 muestra los resultados de la encuesta realizada por la RIN sobre la importancia que tiene para los investigadores cada canal de comunicación científica. CUADRO 4.2 Importancia de los canales de publicación de los resultados de la investigación Canales de diseminación

Revistas académicas

No importante

Muy importante

0,1

94

Ponencias/pósters en congresos

13

34

Monografías

32

34

Libro (completo + capítulo)

16

23

Revistas profesionales

36

19

Repositorios abierto

41

10

Informes

44

9

Working papers

51

5

Bases de datos

39

8

Blogs y similares

70

2

de

acceso

FUENTE: RIN y JISC (2009). 14 El estudio no ofrece datos de España y sí de otros países europeos (Alemania, Dinamarca, Finlandia, Holanda, Noruega, Polonia, etc.).

4.1.

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Revistas

La revista es un canal periódico de divulgar conocimiento y es en su periodicidad donde estriba su gran interés para la ciencia. Hay cuatro tipos de revistas: la académica tradicional, la electrónica (e-journal), la profesional y la de acceso abierto (open-access). En el ámbito científico, la académica tradicional es la indiscutible líder, aunque la ejournal comienza a abrirse paso al reducir en gran medida muchos de los costes fijos inherentes a la publicación especializada. Es, sin duda alguna, el vehículo estrella de la comunicación científica, y el que mejor recoge el progreso de la ciencia es la revista académica (sea en formato tradicional o electrónico). Su éxito radica en cuatro aspectos: — Es muy especializada. Cada científico o grupo de investigación puede dirigirse a un conjunto reducido de fuentes de alta especialización para conocer qué se ha investigado y cuáles son los resultados de la investigación en su campo de trabajo. — En general, tienen un proceso de revisión de la calidad de los artículos que publica, ya sea por un comité editorial o por la aplicación del sistema peer review, o revisión por pares, consistente en que otros colegas de la misma especialidad evalúan el documento presentado para su publicación. — Tienen un modus operandi muy estandarizado y las normas para publicar son conocidas. Esto significa que las reglas para publicar en ellas están claras a priori. — Se han desarrollado diversos sistemas e indicadores para evaluar su calidad que han sido aceptados por la comunidad científica. No obstante, y aunque hay problemas objetivos15 en su definición y aplicación, 15 Hay autores que destacan que desarrollar índices de impacto no asegura la calidad del trabajo ni medir realmente el impacto de cada artículo, además de que afecta a la propia dinámica de publicación. Los índices de impacto se refieren a las revistas (la calidad del trabajo se mediría más bien por su contribución, medida a través del número de citas) y tienen problemas de adaptación a los diferentes grandes campos de la ciencia. Artículos interesantes sobre esta temática son los de Macroberts y Macroberts (1996), Seglen (1997) y Harnad et al. (2004).

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hay un consenso generalizado en su uso y consideración a la hora de elegir dónde publicar las investigaciones. Para Munuera-Alemán (1997, 2000), la revista académica es un canal que publica trabajos que han cubierto todas las fases del proceso investigador y se han realizado bajo procesos de evaluación de los manuscritos antes de ser publicados. Para este autor, la calidad de un trabajo está, cada vez más, asociada a la revista que lo difunde, pasando a un segundo plano los propios méritos del trabajo. Esto es así porque el índice de impacto se basa en comparar el número de citas que reciben los trabajos publicados por una revista en un período determinado sobre el total de publicaciones realizadas. La revista académica es muy importante, pues en ella está la base del conocimiento científico y cualquier autor que desee conocer los fundamentos debe acudir a ella. Es el vehículo de difusión más y mejor aceptado por los investigadores a la hora de divulgar sus investigaciones frente a otras alternativas (libros, congresos, documentos de trabajo, etc.), y a su vez es el canal más valorado como fuente bibliográfica para futuras investigaciones. Mención especial merece la revista electrónica, por la facilidad de consulta que brinda al ser publicada en la Web. Igual que la académica tradicional, tiene formato específico, las normas de publicación están claras y se utiliza (en la mayoría) el sistema de evaluación ciega por pares. Igualmente, puede estar indexada en diferentes repositorios y registros (Latindex, Econlit, ISI, IN-RECS, RECYT-FECYT, etc.). Caben dos posibilidades: a la revista se accede a través de una plataforma que da las funciones de navegación y búsqueda, o los investigadores pueden acceder a través de la website de la biblioteca por acceso remoto. También hay revistas que de un formato tradicional basado en el papel han pasado a tener todos los números en acceso abierto en la Web16.

16 Normalmente no aparecen en la Web el último o últimos números publicados. Cada revista tiene su norma.

Finalmente, está la revista profesional, o aquella que mezcla aspectos profesionales con artículos estrictamente académicos. Normalmente, presenta descripciones de problemas o cuestiones empresariales, que posteriormente se analizan y comentan, sin detallar el procedimiento seguido (metodología). También puede incluir opiniones y reflexiones personales de los autores que no son el reflejo de las conclusiones de una investigación, sino percepciones e ideas sobre una temática. Se suele excluir en este tipo de revistas las formulaciones analíticas y cualquier otra expresión típica del lenguaje científico, decantándose por un lenguaje sencillo para mostrar los hallazgos académicos. La valoración académica de este tipo de documentos depende mucho de la institución docente o investigadora. Así, las grandes escuelas de negocios norteamericanas valoran mucho estos artículos por cuanto aumentan la visibilidad y notoriedad del centro donde trabaja el investigador o divulgador científico. En España los procesos de transferencia de conocimiento son cada vez más apreciados por los rectorados de algunas universidades. Pero en tanto en cuanto no exista un verdadero proceso de competencia entre universidades para captar a los mejores profesores y a los mejores alumnos, los esfuerzos por aumentar la notoriedad de las investigaciones a través de este tipo de trabajos no son tan valorados como en otros contextos con más competencia. En ese caso, se pasa así de la gestión universitaria de la ciencia hacia una visión más mercantilizada que podríamos catalogar de la «ciencia como negocio». Finalmente, las revistas de acceso abierto son también normalmente académicas, pero accesibles online sin ninguna barrera financiera (de pago), legal o técnica. Están financiadas por una institución o fundación o se paga un canon por publicar (pagan los propios autores), por lo que no hay suscripciones para su acceso. Existen diversos repositorios de revistas de acceso abierto, como DOAJ y OAD. El principal problema de este canal es que todavía no está adecuadamente desarrollado y tiene una baja notoriedad. No obstante, es previsible que con los años aumente. © Ediciones Pirámide

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4.2.

Ponencia en congreso y póster

Las características de este tipo de documento dependen de las exigencias del congreso en cuestión. Una ponencia debe poseer todos los ingredientes básicos de una investigación y estar acabada el día de su presentación pública, si no con todos los elementos formales, sí con los básicos para que la audiencia conozca las conclusiones logradas. Todos los buenos congresos académicos someten a las ponencias recibidas a una o dos revisiones anónimas antes de decidir aceptarlas o no (sólo que no hay posibilidad de rectificación, como en las revistas). Los niveles de exigencia dependen de la tradición y calidad del evento. Usualmente, la ponencia, tras ser debatida en el congreso nacional o internacional, será rematada con las mejoras y sugerencias recogidas, y luego enviada a una revista científica. Consecuentemente, en muchos ámbitos este formato es también considerado sólo una etapa previa en el proceso de difusión de la investigación. Recientemente, y como consecuencia de la elevada competencia existente entre congresos de la misma temática y entre revistas académicas, así como entre congresos y revistas simultáneamente, ha surgido un cierto nivel de maridaje entre algunos congresos y ciertas revistas. En este sentido, el congreso logra aumentar su poder de atracción de buenas investigaciones garantizándoles a los mejores trabajos su publicación en una revista de prestigio. Así, la revista también se ve beneficiada, puesto que consigue una gran notoriedad al ser considerada la revista de referencia de esa temática, y logra una mayor visibilidad entre su público objetivo. Estas relaciones dependerán de si el libro de ponencias incorpora derechos de propiedad intelectual, ISBN, etc. En cualquier caso, este escenario está cambiando continuamente por la acción de los diferentes actores: los grandes grupos editoriales en el área de business (Thomson, Emerald, Kluwer, Elsevier, Sage...), las asociaciones profesionales (AMA, EIASM, AFA, PDMA...), las revistas científicas, la promoción de la investigación en muchos países, etc. Sin embargo, ante la escasa valoración académica de las ponencias, la enorme proliferación de

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congresos, jornadas, seminarios, simposios o workshop de los años noventa y principios de milenio, el interés está ahora decayendo por ese formato de difusión científica. Esta situación, unida a limitaciones presupuestarias para viajes, redes, etc., ha consolidado a los congresos con más tradición y atracción como los grandes referentes académicos. Así, por ejemplo, en marketing ya se ha aceptado que a escala nacional el congreso de referencia es el Congreso Nacional de Marketing de AEMARK. A escala europea EMAC (Europan Marketing Academy Conference) no tiene competidor, y a escala internacional, a la AMA, Marketing Educator’s Conference, tanto la de verano como la de invierno, les ocurre otro tanto. Para la dirección de empresas sucede lo mismo, aunque en menor grado, debido a la mayor cantidad de subáreas que esta disciplina engloba. No obstante, el congreso de ACEDE y el de AEDEM junto al Foro de Finanzas, constituyen, por su larga tradición, los foros académicos por excelencia en estas áreas en España. El póster científico es otra forma de presentar resultados de investigación en congresos, aunque se considera un canal «menor». Básicamente, es una presentación en papel de grandes proporciones que sirve para exponer ideas, experiencias, datos descriptivos, etc., y que en algunos congresos se estima bastante, ya que permite estabilidad en la exposición (mientras una ponencia dura 20-30 minutos como máximo, el póster puede estar expuesto durante uno o dos días, por lo que hay más posibilidades de que sea visto por más interesados). Contiene los mismos epígrafes que un artículo, con un análisis de la literatura o state of the art, muy reducido o casi inexistente. Consiste en un título con los autores y su procedencia, objetivos, hipótesis, metodología y resultados. Todo ello comprimido y en texto que muchas veces parece telegráfico. Es importante indicar que no es publicidad ni debe llenarse de imágenes, sino mostrar muy sucintamente lo que es relevante de la investigación. Dado que está expuesto, se acude muchas veces a elementos gráficos y tablas más que a texto, debido a su mayor capacidad para trasladar información. Hay diversos sitios web que ofrecen plantillas y son fáciles de encontrar usando cualquier buscador en Internet.

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Monografía, libro y capítulo de libro

Libros centrados en una temática que contienen un único trabajo extenso y profundo. Es el más parecido a la monografía en su sentido más clásico. Como ejemplos tenemos la serie de monografías sobre te-

mas metodológicos del CIS (Centro de Investigaciones Sociológicas). También se engloban aquí las obras de autores que desarrollan una teoría y la sustentan con datos, entrevistas, etc., sin llegar a tener la estructura de un trabajo de investigación científico. Libros que son colecciones de aportaciones y/o investigaciones realizadas por diversos autores, agrupados en capítulos. Cada capítulo tiene una entidad separada aunque el conjunto tenga una filosofía, enfoque o desarrollo común o se corresponda con una metatemática18. La participación en este tipo de obras es por invitación, aunque también puede admitir propuestas de autores. Un ejemplo es la colección sobre distribución comercial de la Cátedra Fundación Ramón Areces de Distribución Comercial. Libros con un marcado enfoque comercial o trade titles, dirigido a especialistas (McBride, 2006). Hay editoriales que tienen colecciones especializadas en este enfoque más investigador y menos de libro de texto, como Springer, Kluwer, Pirámide, etc. Libros que divulgan el estado de la investigación y los avances científicos, pensados para un público general. Ejemplos los tenemos en el de Pinker (1997) sobre el funcionamiento de la mente o el de Gigerenzer (2008) sobre decisiones instintivas. Este tipo de libros logran algo que la ciencia clásica se muestra incapaz de conseguir: hacer llegar al gran público (que en el fondo financia todo el  entramado científico) los hallazgos y el avance de la ciencia. Valgan como paradigmas Carl Sagan y Feynman, que, además de científicos probados durante una etapa de su vida, han hecho más por la astronomía y la física de lo que sus colegas científicos están dispuestos a reconocer.

17 La web que muestra el ranking de repositorios es http://repositories.webometrics.info, y el ranking puede consultarse en http://repositories.webometrics.info/toprep.asp.

18 Entendida como un tema o asunto que engloba otros más específicos, aunque también pueda ser un tema cuyo desarrollo se entienda como prioritario.

Inicialmente, una monografía o un libro de investigación es un trabajo académico extenso que aborda con mucha profundidad una temática específica, siendo la extensión el criterio que diferencia una monografía o libro de un artículo (Chodorow, 1999), ya que todos ellos tienen el mismo objetivo. Watkinson (2001) afirma que la política de publicación, el público objetivo y la forma de diseminación también son criterios básicos de diferenciación. A ellos les podríamos añadir la periodicidad de publicación, pues hay editoriales que publican monografías, incluidas en colecciones, que tienen cierta periodicidad. Normalmente tienen un público muy reducido (como la inmensa mayoría de los artículos), no tienen revisión ciega por pares (como sí es «obligatorio» en las revistas), suelen no tener periodicidad alguna (excepto en el caso de las colecciones que editan un número fijo de volúmenes por año) y no tienen una estructura predefinida (aunque se prefiera la del artículo de investigación). Hay repositorios especializados en monografías, entre los que destacan el SSRN (Social Science Research Network), Arxiv.org e-print Archive y CiteSeerX (en julio de 2011 son los tres primeros del ranking de repositorios)17. El acceso a ellos suele ser gratuito (al menos en 2011) y sólo precisan que el lector se dé de alta. Solicitan la subida de documentos y algunos tienen políticas activas para fomentar la citación de dichos trabajos (es el caso de SSRN). En cuanto a los libros, se puede considerar la existencia de cuatro categorías (obviamos los libros de texto, ya que no tienen un enfoque investigador): 1.

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Normalmente, la publicación en estos canales y medios se suele realizar por investigadores seniors que ya tienen una visión investigadora avanzada y cuyas investigaciones o puntos de vista pueden actuar como referentes en sus respectivas áreas de trabajo. Este canal es el más antiguo y ha sido el más usado y respetado de los medios de difusión científica hasta hace poco tiempo. Hoy sigue teniendo una indudable vigencia en el ámbito docente (libros de texto, manuales de clase, libros de casos de empresas, etc.) y divulgación, pero ha decaído mucho su relevancia en el ámbito científico. Salvo colecciones de artículos publicados por prestigiosas editoriales internacionales en temáticas muy específicas, los libros ya no son apenas usados para difundir trabajos de investigación. Las razones son muy diversas y escapan a los propósitos de este capítulo. Cabe en cualquier caso citar la mayor velocidad de difusión de otros medios (congresos, revistas, websites), su menor viabilidad comercial, el mayor acceso a otros canales competidores y la menor comodidad en su uso. 4.4.

Documento de trabajo (Working paper)

Se trata de un primer informe donde se esbozan los resultados preliminares para ser sometidos a discusión y análisis en pequeños grupos de trabajo, sea dentro de la institución donde se realiza la investigación, en seminarios restringidos con un grupo de expertos en la materia o con colegas allegados a los autores. Suele ser una versión del documento que se elevará a definitivo o un primer intento por presentar una investigación. Por ello, no se suele exigir un gran esfuerzo formal, ni tampoco su difusión suele ser muy amplia19. Hay cierta controversia en este tipo de documentos, pues a pesar de poseer muchos adeptos,

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también los hay que piensan que limita las futuras posibilidades de publicación en revistas de prestigio. El argumento básico es que su divulgación disminuye la novedad y, por tanto, el impacto posterior que genera en la comunidad científica, además de que algunas revistas exigen que el documento a publicar no se haya «publicado» anteriormente por ningún medio. Todo ello sin perjuicio de los derechos de propiedad exigidos por las revistas académicas, que obligan a que los manuscritos sean trabajos total y absolutamente inéditos. En las universidades españolas, los intentos por confeccionar y difundir documentos de trabajo en los departamentos de administración de empresas y marketing no han sido muy exitosos. No obstante, en muchas universidades norteamericanas y de otros países se sigue manteniendo esta tradición como fórmula de inventariar las investigaciones que realizan sus profesores y que luego serán difundidas en revistas de prestigio20. En cualquier caso, constituyen un paso previo en su proceso de publicación definitiva. Incluso hay instituciones que obligan a la publicación en la Web si el trabajo ha sido financiado por ellas. En España, un ejemplo son los documentos de trabajo del Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (http:// www.ivie.es/pub/wp/wp.php), que son evaluados externamente por revisores, lo que les da un plus de calidad al tiempo que son fácilmente accesibles. Para evitar el problema de la cita temprana, algunos casos indican en la cabecera del documento si se puede citar o no y, en su caso, la forma de citación. Esto es muy interesante tanto para el autor del documento como para quien cita, ya que facilita el trabajo del segundo, y el primero se asegura de que las citas que reciba serán todas homogéneas. 4.5.

Tesis doctoral y tesis de máster

La tesis no es, en principio, un canal para diseminar los resultados de la investigación, sino un

19

Esto no se cumple en el caso de los documentos de trabajo depositados en repositorios en la Web, donde el acceso suele ser universal. Un ejemplo de institución no universitaria puede ser la serie del Banco Central Europeo (http:// www.ecb.int/pub/scientific/wps/date/html/index.en.html).

20 Por ejemplo, Harvard Business School WP Collection (http://www.library.hbs.edu/working_papers.html), MMU Research Working Paper Series (http://www.ribm.mmu.ac.uk/ wps) y un larguísimo etcétera.

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trabajo profundo sobre una temática, que debe expandir el conocimiento existente y probar que su autor ha adquirido las habilidades, competencias y preparación suficientes para ser doctor y tener autonomía investigadora. Su objetivo y enfoque están regulados legalmente, al ser requisito para alcanzar el citado grado académico. Consideramos que en sí no es un canal de diseminación porque su objetivo primario es ser evaluada por una comisión de doctores que la auditarán. No obstante, se han creado repositorios para el depósito de las tesis doctorales en formato electrónico, de forma que sean accesibles, al tiempo que se salvaguardan los derechos de propiedad intelectual y el futuro uso de su contenido para publicaciones en revistas académicas u otros canales. En el momento de su inclusión en el repositorio, ¿es una tesis doctoral o realmente una monografía cuyo objetivo es doble —alcanzar el grado de doctor y presentar hallazgos—? La tesis doctoral en el ámbito de las ciencias de la empresa suele tener un esquema muy específico, aunque se puede hablar de dos grandes enfoques: — Tesis como trabajo original no publicado y con un único autor. — Tesis por compendio o como un conjunto de artículos. Como tesis por compendio, se mantiene la necesidad de originalidad del trabajo y de protagonismo del autor (doctorando), pero se trata de desarrollar la investigación mediante un conjunto de publicaciones en revistas de impacto y/o relevancia e incluyendo un resumen global de los resultados obtenidos, un informe del factor de impacto de las publicaciones y del número de citas recibidas y la justificación de la firma de coautores (fundamentalmente el director de la tesis). Es un tipo de tesis que se utiliza en aquellos campos donde es muy elevada la frecuencia de publicación y el envejecimiento de los hallazgos es prematuro. También cabe como posibilidad en el campo de las ciencias sociales, ya que postula el camino inverso al tradicional: en vez de hacer una tesis y luego «compartimentarla en artículos», se hacen los artículos y se integran en la tesis. Esto hace

que cuando el autor alcance el grado de doctor tendrá, además, publicaciones en revistas de impacto. No obstante, la idoneidad de este sistema dependerá de la temática elegida, de la filosofía del director del trabajo, de las expectativas del autor, del sistema de publicación del área correspondiente y de los objetivos investigadores a medio plazo. Un caso especial es la tesis de máster. En el panorama académico actual se exige la realización y defensa de la «tesis fin de máster», también denominada en otros contextos «tesina» (diminutivo de tesis doctoral). Este documento, que dependerá mucho de las exigencias y normativas de la universidad o centro académico concreto, deberá concentrarse en un tema o problema de investigación y estará tutelado por un director. Si es una maestría de investigación, este director normalmente será doctor y experto en la materia estudiada. Usualmente, al autor de esta investigación no se le suele exigir un estudio empírico completo y exhaustivo, sino más bien una revisión general o planteamiento del estado de la cuestión sobre un problema concreto de la administración de empresas y/o del marketing. Recientemente, en algunas universidades, el estudiante es invitado a trabajar en alguna investigación ya en curso, se le ofrece una base de datos o se le incorpora a un proyecto ya avanzado. La estructura y dimensión de este documento suele ser establecida por la institución académica donde se desarrolla, y puede requerir un trabajo de entre dos y cuatro meses. Normalmente constituyen una iniciación a la investigación y suelen centrarse en una revisión de la literatura académica y empresarial publicada hasta la fecha junto con un pequeño análisis de datos. A veces va acompañada de un estudio exploratorio o de una investigación cualitativa. Este trabajo puede servir como fase previa a una investigación más completa y rigurosa posterior. 4.6.

El blog como canal en la Web 2.0

La Web 2.0 es simplemente la transición de las aplicaciones tradicionales web a otras que consigan un mayor enfoque hacia el usuario final y fa© Ediciones Pirámide

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vorezcan la colaboración o participación, así como la interacción de las personas para publicar información en conjunto. Hay una gran diversidad de canales, como blogs académicos (Mortensen y Walker, 2002), redes científicas o profesionales (por ejemplo, Researchgate.net o Linkedin, respectivamente), sistemas para compartir archivos (como Dropbox o Google Docs), etc. Para Torres-Salinas (2009) y Repiso (2011) son un tipo de canal informal que no tiene evaluación, es público, gratuito e interpersonal. Estas características21 ayudan a que sirvan como plataformas para la interacción (por ejemplo, comunicar ideas y proyectos sin necesidad de estar todos en el mismo congreso o foro), la generación altruista de contenidos (por ejemplo, solicitar ayuda para cuestiones concretas, debatir aspectos concretos del proceso investigador, compartir infraestructuras o información) y formar comunidades (creación de equipos de trabajo). En la actualidad (año 2012), el blog es un canal incipiente pues el 70 % de los científicos consultados en el estudio de Research Information Network —RIN— y Joint Information Systems Committee —JISC— (2009) indicaron que no es importante para publicar, mientras que un 2 % sí lo consideró de interés (recuérdese el cuadro 4.5). Además, un informe de la Association of Research Libraries (2008) de Estados Unidos mostró que en  recursos digitales los blogs se utilizan poco

—un 7 %—. Sin embargo, hay que tener en cuenta que fue a partir de 2004 cuando empezó a tener cierto predicamento y comenzó a utilizarse de forma generalizada, por lo que apenas tiene siete años de vida. En cualquier caso, es un buen sistema para crear y mantener una comunidad de investigadores, genera transparencia en la actividad científica y evita las barreras habituales (distancia entre investigadores, sincronía en la comunicación, presupuestos exiguos, etc.). Finalmente, hacemos una reflexión. Además de promover la investigación científica y publicarla en revistas de impacto, ésta debe ser de valía. Dado que la mayoría de nuestros trabajos son aplicados, no necesariamente es mejor investigación la que se publica en revistas con mayor índice de impacto. También puede tener igual valía aquella que se difunda a los públicos que podrían activarla en beneficio de la sociedad y la empresa. Por tanto, la difusión de estos hallazgos a estos ámbitos debería ser tan relevante como la realizada en el mundo académico. Si se lograse convencer a empresarios, ejecutivos, compradores, agencias gubernamentales y representantes sociales de la valía de nuestras aportaciones y empleáramos tanta energía en esta tarea como la que dedicamos a convencer a los colegas que leen en canales académicos, casi con seguridad la velocidad de difusión e implantación de nuestras aportaciones científicas sería mayor.

21 Un ejemplo de lo que puede ofrecer un blog en relación a los formatos académico-científicos tradicionales puede

verse en el blog http://tiscar.com/2006/09/14/la-utilidad-deun-blog-academico.

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5 1.

Definición del marco teórico María Elena Delgado-Ballester Estela Fernández-Sabiote

INTRODUCCIÓN

En las primeras etapas de la realización de una tesis doctoral o de un proyecto de investigación es frecuente que el investigador se plantee la pregunta de por dónde empezar. Teniendo en cuenta que el avance científico implica generar nuevo conocimiento que incremente el ya existente en un área específica, el planteamiento de un problema de investigación no puede hacerse en vacío (RiveraGarcía, 2009) porque ningún hecho o fenómeno puede abordarse sin una adecuada conceptualización. Es por ello que el planteamiento del problema debe partir siempre de las aportaciones anteriores, y de los referentes teóricos y conceptuales de la disciplina con el fin de no duplicar una tarea ya lograda y aumentar el conocimiento. Un elemento que direcciona el camino a seguir en todo proceso de investigación científica es el marco teórico referencial (Rivera-García, 2009). Permite obtener una visión completa del conocimiento científico que se tiene sobre el tema y tiene como resultado la identificación de un problema de investigación que el investigador puede abordar. La importancia que tiene suele ser generalmente ignorada por aquellos que se inician en la investigación, quienes, al carecer de una sólida formación metodológica, se plantean primero una pregunta de investigación para luego buscar un marco teórico que les permita desarrollarla (Acosta, 1985). En esa búsqueda y examen de la posible estructura teórica se observa la costumbre de «revolver» teorías para acomodarlas al tema. Esto da como

resultado un avance forzado, con poca producción, donde no se optimizan los esfuerzos, y en muchas ocasiones se termina cambiando la inquietud investigadora inicial. Esta forma de proceder no es coherente con la premisa de que la formación científica comienza primeramente con una estructuración y un examen exhaustivos de un área de conocimiento que resultarán en la identificación de un abanico de problemas o preguntas de investigación. Por consiguiente, el planteamiento de un problema de investigación tiene su razón y alcanza todo su significado dentro de un marco teórico referencial que permita asumir los frutos de investigaciones anteriores y detectar lagunas o inconsistencias en el estado de la cuestión, o state-ofthe-art, existente hasta el momento (Acosta, 1985). Dado que este marco va a impregnar y establecer los límites de todas las etapas de la investigación y de su diseño (redacción de objetivos, selección de metodológica, etc.), saber qué es, cuáles son sus partes, el papel que desempeña en la investigación y cómo construirlo es fundamental en cualquier investigación académica (Sautu et al., 2005). Sólo así se podría situar los objetivos de investigación dentro de un conjunto de conocimientos lo más sólidos posibles. 2. 2.1.

EL MARCO TEÓRICO REFERENCIAL Funciones y elementos del marco teórico referencial

Como ya hemos puesto de manifiesto anteriormente, toda investigación debe encuadrarse y

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fundamentarse sobre la base de lo que otros investigadores hicieron anteriormente dado que suele ir referida a la solución de un problema de conocimiento. Consecuentemente, un correcto encuadre de dicho problema implica situarlo o

posicionarlo dentro de un marco teórico referencial que cumple diversas funciones dentro de una investigación, tanto en la fase previa a la recogida de datos como posteriormente (cuadro 5.1).

CUADRO 5.1 Funciones que cumple el marco teórico referencial en una investigación Antes de recolectar datos ayuda a

1. Aprender más acerca de la historia, origen y alcance del problema de investigación. 2. Saber qué respuesta existe actualmente para las preguntas de investigación. 3. Ubicar el tema de estudio dentro del conjunto de teorías existentes para precisar en qué corriente de pensamiento se inscribe. 4. Justificar la importancia del estudio. 5. Inspirar nuevas líneas y áreas de investigación: cuestiones y reformulación de las inicialmente planteadas. 6. Guiar y centrar el estudio evitando que el problema se desvíe del planteamiento original. 7. Conducir al establecimiento de hipótesis que habrá que contrastar posteriormente. 8. Impedir que pasen inadvertidos aspectos sutiles que no pueden ser captados a partir del sentido común o de la experiencia. 9. Conocer qué métodos se han aplicado exitosa o erróneamente para estudiar el problema específico o problemas relacionados. 10. Orientar sobre cómo habrá de llevarse el estudio (con qué tipo de sujetos, cómo se han recolectado los datos, qué diseños se han usado y, en general, cómo ha sido tratado un problema específico). 11. Ayudar a prevenir errores que se han cometido en otros estudios. 12. Identificar variables que requieren ser medidas y observadas, además de cómo han sido medidas y observadas. 13. Decidir cuál es la mejor manera de recolectar los datos que se necesitan y dónde obtenerlos. Después de recolectar datos ayuda a

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Proporcionar un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio. Orientar en la descripción y análisis de la realidad observada. Explicar diferencias y similitudes entre nuestros resultados y el conocimiento existente. Analizar formas de cómo podemos interpretar los datos. Ubicar nuestros resultados y conclusiones dentro del conocimiento existente. Construir teorías y explicaciones. Desarrollar nuevas preguntas de investigación e hipótesis.

FUENTE: adaptado de Hernández et al. (2008).

Dentro de este marco, Rivera-García (2009) distingue tres escenarios discursivos válidos para el adecuado encuadre y fundamentación del tema que preocupa en la investigación y que permite ubicar el problema desde diferentes ángulos. Estos tres escenarios tienen que ver con los antecedentes históricos, teóricos y conceptuales que van a singularizar la investigación, que son: el marco de

referencia, el marco teórico y el marco conceptual (véase figura 5.1). El marco de referencia propiamente dicho consiste en la relación de trabajos previos relacionados con la temática que se investiga y tiene por finalidad exponer cuál es el estado de la cuestión existente hasta el momento, o state-of-the-art; es decir, lo que se ha hecho hasta el momento para © Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

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Marco teórico referencial

Marco de referencia

Marco teórico

Marco conceptual

¿Qué antecedentes existen?

¿Hay elementos teóricos que sugieran respuesta a las preguntas de investigación?

¿Cómo se definen y operacionalizan los conceptos? ¿Depende del ámbito de estudio?

1. Teoría completamente desarrollada. 2. Varias teorías aplicadas al problema. 3. Piezas o trozos de teorías con apoyo empírico moderado. 4. Guías no estudiadas e ideas vagamente relacionadas con el problema.

1. Definición de conceptos. 2. Descripción de cómo han sido definidos previamente. 3. Visión particular que adopta el investigador.

Pregunta de investigación. Objetivos de investigación.

Figura 5.1. Marco teórico referencial y sus elementos.

esclarecer el fenómeno que se quiere investigar. Da cuenta, por tanto, de hasta dónde ha avanzado la investigación en un determinado campo de estudio. Su elaboración permitirá al investigador identificar los antecedentes que existen con la intención de responder a una pregunta de investigación formulada sobre la cúspide de todo un cúmulo de investigación realizada (Agudelo, 2005). Su interés radica, por tanto, en que ayuda a documentar cómo nuestra investigación agrega valor a la literatura existente (Hernández et al., 2008), dando como resultado el planteamiento de unas preguntas de investigación para cuya respuesta estará orientada la investigación. Este marco de referencia no debe confundirse con el marco teórico. Mientras que el primero da cuenta de lo realizado hasta el momento, el segundo brinda un panorama de teorías y modelos que permite fundamentar y construir las explicaciones o respuestas al problema de investigación y por tanto el proceso de desarrollo del conocimiento. Figurativamente, el marco teórico aporta  los elementos con los cuales se construye el

edificio, y el estado «de la cuestión» es el edificio ya construido. En este sentido, una vez planteado el problema de investigación, es decir, cuando ya se poseen objetivos y preguntas de investigación, el marco teórico permite sustentar teóricamente el estudio. Rivera-García (2009) define el marco teórico como «el ordenamiento lógico y secuencial de elementos teóricos procedentes de la información obtenida de fuentes bibliográficas fidedignas que giran alrededor del planteamiento del problema y que sirven de base y fundamentación para proponer soluciones». A este respecto, es importante aclarar que marco teórico no es igual a teoría, pues, como veremos más adelante, no todos los estudios que incluyen un marco teórico tienen que fundamentarse en una teoría. Aparte de una estructura teórica, el cuerpo de conocimiento científico analizado comparte en su conjunto una base conceptual, un lenguaje para formalizar proposiciones al que se denomina marco conceptual. Su función es la de definir el significado de los términos (lenguaje técnico) que van

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a ser empleados con mayor frecuencia y sobre los cuales pivotan los objetivos planteados y se desarrollan las distintas fases de la investigación (descripción, explicación, etc.). De esta manera, sobre la base de la teoría presentada, así como del contexto y ámbito en el que se desarrolle la investigación, el investigador define y delimita conceptualmente los términos involucrados en los objetivos planteados y en el marco teórico.

Su utilidad reside, por tanto, en el hecho de que, dada la complejidad del lenguaje teórico, el investigador novel puede caer en la tentación de matizarlos e interpretarlos conforme a su propio horizonte de experiencia, difiriendo del significado real del concepto conforme a una teoría concreta (cuadro 5.2). Esto va a dificultar el diálogo con otros investigadores, así como la comprensión del objeto de estudio.

CUADRO 5.2 Ejemplos de definiciones conceptuales de términos conforme a una teoría Teoría

Concepto

Fenómeno al que hace referencia

Teoría de la organización

Formalización

Las funciones y jerarquía de cada uno de los elementos que componen una organización están especificadas en un reglamento, lo que permite la realización de sus objetivos.

Teoría de los sistemas

Persona

Unidad de atribución de responsabilidad comunicativa que permite orientar la comunicación y hacerla comprensible.

Por ejemplo, como parte de ese marco conceptual, un investigador que desarrolla su investigación en el ámbito de la publicidad debería, en primer lugar, en opinión de Caro (2007), ofrecer una definición comprehensiva de la publicidad que abarque los diferentes ámbitos (social, institucional, político, económico, etc.) donde hoy se detecta la incidencia del fenómeno publicitario, para desprenderse o desmarcarse del punto de vista propio de la industria publicitaria y hacer frente a la ambigüedad que caracteriza actualmente al propio término. El trabajo de Brady y Cronin (2001) es válido para ilustrar la diferencia entre el marco teórico y el marco conceptual. Estos autores, después de presentar las distintas teorías que se han desarrollado para conceptualizar la calidad del servicio (marco teórico, véase figura 5.2), proponen cuál será su conceptualización de la calidad del servicio basándose en dichos trabajos (p. 36): «Adoptamos la perspectiva de Rust y Oliver (1994), que sostiene que la percepción global de la calidad del servicio está basada en la

evaluación del cliente de tres dimensiones del encuentro del servicio: a) la interacción cliente-empleado (i.e., la calidad funcional: véase Grönroos 1982, 1984); b) el ambiente del servicio (ver Bitner, 1992), y c) el resultado (i.e., calidad técnica: véase Grönroos 1982, 1984). Dado el creciente interés por volver a plantear la conceptualización fundamental de Grönroos (por ejemplo, Bitner 1990; Lassar, Manolis y Winsor 2000; Mohr y Bitner 1995; Oliver 1997; Rust y Oliver 1994) y la evidencia reciente de que el entorno del servicio afecta a la calidad del servicio percibida (por ejemplo, Baker 1986; Bitner 1990, 1992; Spangenberg, Crowley y Henderson, 1996; Wakefield, Blodgett y Sloan, 1996), se justifica un marco que incorpore las tres dimensiones. Además, adoptamos la perspectiva de que las percepciones de la calidad del servicio son multidimensionales (Dabholkar, Thorpe y Rentz, 1996). Es posible que Carman (1990) fuese el primero en observar que los clientes tienden a dividir las dimensiones de la calidad del servicio en varias subdimensiones. Tal es© Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

A: El modelo nórdico (Grönroos, 1984) Calidad del servicio Servicio esperado

percibida

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B: El modelo SERVQUAL (Parasuraman, Zeithaml y Berry, 1988) Servicio percibido

Imagen Calidad técnica

Calidad funcional

¿Qué?

¿Cómo?

C: El modelo de los tres componentes (Rust y Oliver, 1994)

Fiabilidad Capacidad de respuesta Competencia Empatía Tangibles

Servicio percibido Servicio esperado

Calidad del servicio percibida

D: El modelo multinivel (Dabholkar, Thorpe y Rentz, 1996)

Calidad del servicio

Calidad del servicio Dimensiones primarias

Producto del servicio

Prestación del servicio

Entorno del servicio

Subdimensiones

Figura 5.2. Ejemplos de marco teórico (FUENTE: Brady y Cronin, 2001).

tructura se corresponde de un modo más acertado con la  complejidad de las percepciones humanas...» (Dabholkar, Thorpe y Rentz, 1996). Consecuentemente, y como parte del marco teórico referencial, el marco conceptual tiene como objetivo delimitar el significado de los conceptos que se van a manejar en la investigación. Sólo así se podrá evitar interpretaciones equivocadas y utilizar un lenguaje común que permita líneas de comunicación entre los investigadores que tengan relación con alguna rama de la ciencia. Es importante que el investigador defina de forma clara y correcta los conceptos que son utilizados en la investigación, pues de otra forma los resultados de la investigación podrían ser cuestionados.

2.2.

La teoría como eje conceptual del marco teórico: criterios a cumplir

Como parte del marco teórico referencial anteriormente descrito, el marco teórico aporta un cuerpo de conceptos vinculados entre sí que orientan en la comprensión de la realidad, y cuyo elemento más importante es la teoría. Sobre ella pivota la elaboración del marco teórico, y en definitiva la investigación científica, porque es la fuente de nuevos problemas e hipótesis y proporciona el sistema conceptual que se aplica a la  observación, clasificación y sistematización de  los datos de la realidad, al tiempo que la investigación desemboca en la refutación y reformulación de las teorías existentes (Sierra, 1999).

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A la hora de elaborar el marco teórico hay que tener en cuenta que no todas las teorías existentes son igualmente útiles dado que algunas se encuentran más desarrolladas que otras y cumplen mejor con sus funciones de descripción, explicación y predicción. Por tanto, es de interés analizar el valor de la teoría conforme a una serie de criterios (véase Zaltman et al., 1973): 1.

2.

3.

Debe tener claridad conceptual y un alto nivel de formalización. Para que una teoría sea capaz de explicar y predecir el fenómeno al que hace referencia, sus enunciados deberán estar sistemáticamente relacionados y definidos y las interrelaciones entre ellos claramente delineadas. Dicho en otras palabras, no puede contener proposiciones sobre fenómenos que no estén vinculados entre sí, que sean mutuamente excluyentes (no puede haber repetición o duplicación) y no debe caer en contradicciones internas o incoherencias (Black y Champion, 1976). Debe contener, además, generalizaciones en forma de ley con el fin de darle poder predictivo. La capacidad predictiva de la teoría va a depender de la evidencia empírica de sus proposiciones, de manera que si éstas poseen un considerable apoyo empírico (se ha demostrado que ocurren una y otra vez tal y como lo explica la teoría), es de esperar que en lo sucesivo vuelvan a manifestarse del mismo modo (predicción). Por tanto, cuanta más evidencia empírica (datos) apoye a la teoría, mejor podrá explicar y predecir el fenómeno que estudia. Debe ser empíricamente testable. Con el objetivo de mejorar los niveles de objetividad de la ciencia (Hunt, 1993) y de que, por tanto, su contenido sea certificado por cualquier investigador, la teoría debe ser empíricamente testable. De lo contrario, adolecerá de impotencia para explicar y predecir. Esto implica que no tienen consideración de teoría las clasificaciones meramente analíticas sin valor alguno respecto a la explicación de cómo se com-

portan los acontecimientos del mundo real (Delgado et al., 2008). Si entendemos la ciencia como un cuerpo de conocimientos sistemático y estructurado, el conocimiento que obtengamos de nuestra investigación debería encajar con los conocimientos científicos anteriores. Consecuentemente, el punto de partida lógico en la construcción del marco teórico es la revisión de la literatura correspondiente sobre la  cual se elaborará un marco de referencia que dará lugar a unas preguntas y objetivos de investigación. Asimismo, permitirá la identificación de aquellos elementos teóricos que permitan dar respuesta a las preguntas de investigación (RiveraGarcía, 2009). Se trata, por tanto, de dos actividades —revisión bibliográfica y elaboración del marco teórico— íntimamente relacionadas, dado que todo estudio está enmarcado en un contexto determinado que se construye sobre la base de la información obtenida tras la búsqueda y el análisis de la bibliografía correspondiente. Es por ello que Hernández et al. (2008) caracterizan esa construcción como un proceso y un producto. Un proceso de inmersión en el conocimiento existente y disponible que puede estar vinculado con el planteamiento de nuestro problema, y un producto que a su vez es parte de un producto mayor: la aportación de nuestra investigación. En términos generales, podemos distinguir dos grandes pasos en la construcción del marco teórico: 1.

2.

3.

Análisis del estado de la cuestión, o stateof-the-art, a través de la revisión de la literatura propiamente dicha: búsqueda y obtención de información relevante y lectura selectiva de esa información mediante un análisis crítico. Desarrollo o construcción de una perspectiva teórica.

REVISIÓN DE LA LITERATURA: ANÁLISIS DEL STATE-OF-THE-ART

La revisión de la literatura es una actividad clave en el desarrollo exitoso de cualquier proyecto de investigación. Su carácter crítico se debe a © Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

que es la base de ese proyecto, permitiendo plantear con claridad el problema de investigación. Sobre ella se basan tanto las razones para investigar un problema concreto como la metodología que se va a utilizar. Una adecuada revisión de la literatura no se limita a un resumen de teorías y resultados de otras investigaciones ya elaboradas, sino que implica la consecución de dos aspectos: a) Primero, demostrar que se comprenden las investigaciones previas relevantes para el problema a investigar. b) Segundo, más importante aún, integrar y evaluar de un modo crítico dicha literatura. Este segundo aspecto, a veces ignorado por jóvenes investigadores, es clave para desarrollar argumentos más afinados y clarificar proposiciones y/o el problema a investigar. Tiene que ver con la capacidad de categorizar estudios en función de ciertos criterios o enfoques, identificar la contribución clave de dichos estudios a un área de investigación, criticarlos en caso de contar con una metodología defectuosa y resaltar brechas en el área de investigación (Steane, 2004). Esto debe permitir al investigador discernir si la teoría existente y si la investigación anterior sugieren una respuesta (parcial o no) a las preguntas de investigación o una dirección a seguir dentro del tema de estudio. Por tanto, la revisión de la literatura no sólo justifica la investigación propuesta, sino que además muestra cómo dicho estudio contribuirá al área de conocimiento. Podemos, por tanto, definir la revisión de la literatura como la actividad consistente en «detectar, consultar y obtener la bibliografía y otros materiales que sean útiles para los propósitos del estudio, de donde se tiene que extraer y recopilar la información relevante y necesaria que atañe a nuestro problema de investigación» (Hernández et al., 2008 p. 65). Esto es, comprende todas las actividades relacionadas con la búsqueda de informa-

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ción escrita sobre un tema acotado previamente y sobre el cual se reúne y discute críticamente toda la información recuperada y utilizada (Balliache, 2009). Para poder obtener una perspectiva completa sobre el conocimiento acumulado en un área concreta se requiere una estrategia que garantice obtener el mayor número de documentos esenciales relacionados con la investigación. Sin embargo, dicha actividad debe ser «selectiva» dada la enorme cantidad de material científico existente y la continua aparición y difusión de nuevas publicaciones (lo que dificulta en gran medida identificar la más relevante). No sólo se deben seleccionar las más importantes, sino también las más recientes y que estén directamente vinculadas con el proyecto de investigación planteado. 3.1.

Etapas de la revisión de la literatura

Una vez establecida la relevancia y función de la revisión de la literatura, la siguiente cuestión que se plantea un investigador es cómo llevar a cabo de la forma más eficiente su revisión. Para ello planteamos a continuación cuatro etapas que deben seguirse para que esta revisión esté bien orientada y sea sistemática y exhaustiva (véase figura 5.3). 3.1.1. Identificación y obtención de la literatura

A la hora de desarrollar una revisión crítica de la literatura es necesario comprender los diferentes tipos de investigación (por ejemplo, investigación exploratoria frente a la descriptiva o la concluyente), así como los diferentes tipos de fuentes de información (primaria, secundaria y terciaria) a los cuales se puede acceder. Esto es así ya que, por ejemplo, el tipo de investigación tiende a determinar la clase de análisis o método particular a realizar. En cuanto a las fuentes de información, normalmente, cuando el investigador está familiarizado con el campo de estudio, recurrirá en primera instancia a las fuentes primarias (aquellas que proporcionan datos de primera mano). Sin embargo, es posible que le interese recurrir a fuen-

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tes secundarias (listas, compilaciones y resúmenes de referencias o fuentes primarias) o incluso a fuentes terciarias (listados de publicaciones, conferencias, asociaciones, etc.) cuando no tenga disponible información primaria o requiera detectar fuentes no documentales. Dado que las fuentes de información se explican en el capítulo 6, no profundizaremos ahora en su clasificación.

Identificación y obtención de la literatura

Extracción: resumen y síntesis

Estructurar la literatura

Sintetizar la literatura y escribir el state of the art

Figura 5.3. Etapas de la revisión de la literatura.

Cuando el investigador no está familiarizado con el campo de estudio, es recomendable que comience consultando a uno o varios expertos en el tema, además de acudir a fuentes de información terciarias o secundarias. Los expertos en el tema no sólo pueden ayudar a perfilar el tema de investigación, sino que saben señalar las fuentes de información más importantes, así como los investigadores más relevantes en dicho campo. En caso contrario, la revisión de la literatura suele iniciarse directamente recopilando información de las fuentes primarias, siendo las más utilizadas en todos los campos de conocimiento los artículos de revistas científicas, los libros y las ponencias o trabajos presentados en congresos, aunque también se puede recurrir a otras fuentes primarias como trabajos inéditos, tesis y disertaciones, o monografías científicas.

En cuanto al acceso a las fuentes de información, hoy en día el investigador perteneciente a cualquier universidad no requiere acudir a ningún centro de información específico. A través de su propio ordenador con acceso a Internet y una serie de claves puede entrar en cualquiera de las bases de datos a las cuales esté suscrita su universidad. Además, se puede consultar el listado de fondos disponibles en las bibliotecas, hemerotecas y/o filmotecas no sólo de dicha universidad, sino también de otras con las cuales se tengan acuerdos. Hay que tener en cuenta también que algunas revistas proporcionan acceso a artículos que han sido aceptados pero que todavía están pendientes de ser publicados («in press»). Sin embargo, estos artículos no están listados en las bases de datos, sino que normalmente se encuentran en la página web de la revista en cuestión. Por otra parte, no se debe descartar recurrir a motores de búsqueda en Internet y otros directorios, ya que no todas las universidades o centros de investigación cuentan con los mismos recursos bibliográficos. En resumen, para identificar los documentos que nos interesan y que servirán para la revisión de la literatura, y en última instancia para elaborar el marco teórico, podemos: a) Acudir a expertos en el área. b) Acudir directamente a las fuentes primarias u originales. c) Acudir a fuentes secundarias y terciarias para localizar fuentes primarias y lugares donde puede obtenerse información. Sin embargo, todo lo anterior abarca una gran cantidad de fuentes, por lo que un investigador novato se podría plantear cómo puede reconocer una fuente como clave. Steane (2004) propone distintas estrategias para sistematizar esta búsqueda de fuentes clave: a) Hablar tanto con académicos como con profesionales sobre el tema de interés. b) Identificar bases de datos clave en el área, introducir términos de búsqueda específi© Ediciones Pirámide

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cos y buscar artículos con proceso de revisión que sean relevantes. c) Identificar y utilizar las revistas clave en el área, incluso aunque no estuviesen disponibles a través de bases electrónicas. d) Intentar identificar los nombres de escuelas y teorías referenciadas por múltiples fuentes. e) Al centrarse en un campo de investigación, basar la lectura en una pregunta de investigación (problema a investigar). Aunque la pregunta pueda cambiar o evolucionar conforme se lee más, cuanto más específica sea la pregunta más específica podrá ser la lectura. f ) Preguntarse a uno mismo qué estudios surgen como fundamentales y cuáles son los supuestos metodológicos que fundamentan tales estudios que pueden ser necesarios incluir en la investigación. g) Considerar si es beneficioso distinguir entre textos académicos con proceso de revisión y los textos de profesionales. Aunque puede variar entre las distintas disciplinas, tiene valor demostrar el conocimiento de ambos tipos de literatura. h) Recordar siempre que casi todos los artículos de revistas incluyen una breve revisión de la literatura que puede proporcionar modelos a pequeña escala sobre los cuales construir el marco teórico. Además, estos artículos sugieren referencias potencialmente relevantes que pueden haber sido pasadas por alto. En este punto es preciso señalar que la organización de las referencias bibliográficas es un aspecto fundamental para que el investigador sea eficiente. No sólo hay que mantener apuntes sobre los trabajos consultados, sino que se debe ser organizado archivando los documentos de modo que sea fácil encontrarlos de nuevo. Para ello, primero hay que comprobar que se tiene la referencia bibliográfica completa, y, a continuación, archivarlos. No existe un método perfecto, de modo que se puede archivar por orden alfabético, por temática, o incluso por el orden en el que se ob-

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tuvo la referencia. Lo importante es que se desarrolle un sistema que permita recuperar la fuente cuando se necesite. Por ejemplo, si se trata de un archivo electrónico (normalmente documentos en pdf), el investigador puede decidir agrupar los archivos por temática, en cuyo caso sería útil guardar en el nombre del archivo los autores, la fecha y la revista. En caso de guardar por orden alfabético, habría que poner en el nombre del fichero alguna palabra clave que indique la temática del mismo. El objetivo es facilitar la identificación de los documentos otra vez, pues suele ser habitual tener que volver sobre los artículos y releerlos. 3.1.2. Extracción: resumen y síntesis

La extracción (resumen y síntesis) es el segundo paso de la revisión de la literatura y el primero de la escritura. En este punto resulta necesario señalar que en la revisión de la literatura se pueden distinguir varias fases de escritura que es importante no confundir, sobre todo por parte de los investigadores noveles, dado que es uno de los errores más comunes que se puede cometer. Si se comienza a escribir la revisión de la literatura antes de tener una perspectiva general suficiente, esto es con una falta de comprensión amplia del campo, dicha revisión se convierte en una secuencia de resúmenes de diferentes artículos, en vez de ser una síntesis integrada de las áreas que son relevantes a su tema en particular. Por tanto, a continuación, distinguimos dos fases de escritura dentro del trabajo interno del investigador, y, por consiguiente, no visible públicamente. En una primera fase se utiliza la escritura para resumir y clarificar las ideas. De este modo, cada vez que se lee un artículo resulta práctico escribir una especie de resumen corto. La razón es sencilla. Son muchos los artículos que se leen en este proceso, por lo que es imposible retenerlos todos en la memoria. De otro modo, el tiempo dedicado a la lectura se perderá. Además, realizar resúmenes breves ayuda a desarrollar una mejor comprensión de la literatura. En esta primera fase, una vez leída una referencia (por ejemplo, un artículo o un capítulo de un libro), el investigador debe extraer datos e

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ideas para sí mismo que sean útiles para la posterior elaboración del marco teórico. Por tanto, la finalidad de las notas que se toman no es la de ser publicadas. En este sentido, no existe una única manera de recopilar la información extraída. Cada investigador sigue el método que mejor concuerda con su forma de trabajo y con los recursos disponibles. A la hora de tomar notas, los investigadores han utilizado fichas, hojas, libretas, cuadernos, etc. Actualmente, parece obvio que no es lógico utilizar fichas, sino que en la medida de lo posible se debe utilizar bien un programa específico de manejo de bases de datos (como Access, FileMaker Pro, EndNote o Dbase) o incluso cualquier procesador de textos. Los programas específicos nos permitirán no sólo crear fácilmente archivos más sofisticados y adecuados a nuestras necesidades, donde además podemos realizar búsquedas complejas, sino que también se pueden ir actualizando, añadiendo aspectos que antes pudieron no ser recogidos pero que ahora son relevantes, sin necesidad de volver a reescribir todas las fichas por completo. Es cierto que si bien el tipo de programa que se utilice puede ser importante para mejorar la eficiencia del investigador, lo más importante es qué información es la que se extrae de cada trabajo. Aunque dependiendo del área científica a la que pertenece el investigador se tienen hábitos distintos sobre qué datos incluir, a continuación se expone un listado sobre los datos que el resumen normalmente debería intentar recoger: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Cita o datos bibliográficos completos. Problema de investigación. Marco teórico e hipótesis. Diseño de la investigación: metodología. Recolección de datos: Sujetos (muestra). Resultados. Conclusiones: ¿cómo de competente es el análisis?, ¿cómo contribuye al conocimiento en el área?...

Dada la enorme cantidad de bibliografía que se suele manejar en trabajos de investigación científicos serios, es lógico que no se haga un análisis tan detallado de todos y cada uno de los artículos

(u otros textos tales como capítulos de libros) que se consultan. De hecho, lo más adecuado antes de completar el resumen de un artículo es considerar la utilidad del mismo. Es posible que haya artículos que nos interesen única y exclusivamente por la metodología que utilizan. En cualquier caso, es importante que se haga un resumen básico, de modo que al leerlo se recuerde fácilmente el artículo sin necesidad de tener que volver a leerlo. 3.1.3. Estructurar la literatura

La segunda fase de escritura sólo se comienza una vez que se ha leído lo suficiente como para tener una perspectiva de la teoría, y es la base de la revisión de la literatura. No es hasta que se han leído muchos trabajos individuales (libros, artículos científicos, monografías, etc.) cuando el investigador se encuentra capacitado para reconocer solapamientos, coincidencias o incluso divergencias entre los estudios. Es entonces cuando puede empezar a integrar la lectura y reflexión sobre dichos trabajos a través de la comparación, confrontación y críticas de los mismos. Se trata, por tanto, de una fase de estructuración de la literatura. Esta fase es, según Steane (2004), como un proceso dialéctico en el cual teorías refutadas son comparadas y contrastadas, además de ser examinadas sus fortalezas y limitaciones, para, finalmente, ser integradas en una conclusión o síntesis de diferentes teorías (véase figura 5.4). Además de hablar en términos de proceso dialéctico, también se puede referir a esta fase como «mapear la literatura», aunque es necesario señalar que normalmente hay múltiples mapas o formas de resumirla. En todas ellas se recogen diferentes suposiciones, contextos y métodos utilizados hasta el momento por las investigaciones previas. Otra alternativa interesante, complementaria al mapeo de la literatura, es la elaboración de tablas resumen en las que se enfrenten los distintos trabajos que han tratado un mismo problema. Así, por ejemplo, se podrían listar los autores que han defendido una teoría o una proposición frente a autores que defienden una teoría o proposi© Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

Tesis 1

3.1.4. Sintetizar la literatura y escribir el state-of-art

Antítesis 1

Síntesis Tesis 2

Antítesis 2

Síntesis Tesis 2

Figura 5.4. La revisión de la literatura como un proceso dialéctico (Steane, 2004).

ción alternativa y los diferentes contextos en los cuales han sido testadas. Para que esta fase sea llevada a cabo de manera correcta es clave que el investigador: 1. 2.

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Compare y contraste las investigaciones previas. Finalmente, llegue a una opinión sobre qué teorías se sustentan y qué teorías merece la pena seguir investigado.

Es un indicio de que un investigador ha leído suficiente y está en disposición de poder escribir la revisión de la literatura cuando hay una reducción en el rendimiento de la lectura. Es decir, la lectura de nuevas referencias no proporciona visiones divergentes o nueva información porque se ha identificado la mayor parte de la literatura relevante. Si no se diese este caso, puede tratarse de dos situaciones. La primera, que no se haya leído suficiente, en cuyo caso el investigador debe seguir leyendo. Y, la segunda, que el tema sea muy general, y al no estar suficientemente centrado genere múltiples interconexiones y teorías, lo que dificulta una interpretación coherente de los diferentes trabajos a pesar de haber leído mucho. En este último caso, el investigador deberá centrar el tema de investigación.

En la síntesis se recogen todas las ideas desarrolladas en la estructuración y se plasman por escrito en lo que suele denominarse state-of-art. Por tanto, en esta fase se escribe el marco de referencia. El trabajo realizado en las fases previas debería facilitar esta labor, pues no se trata de proporcionar un listado de autores en un tema, sino más bien ilustrar una tendencia en un grupo de escuelas de pensamiento o debates teóricos entre escuelas. Se trata de presentar un resumen estructurado y consistente en el que queden reflejados no sólo la divergencia y el desacuerdo, sino también la convergencia y el acuerdo en los estudios previos, integrando argumentos tratados por dichos estudios. En este sentido, la síntesis de la literatura debe: a) referenciar a los investigadores clave, b) relacionar a los investigadores clave con las escuelas y teorías desarrolladas en ese campo, y c) identificar puntos convergentes y divergentes, y discutir supuestos e implicaciones para académicos y profesionales. En esta fase de escritura es útil pero no suficiente el uso de citas. El investigador novel debe llevar cuidado en no convertir la síntesis de la literatura en un simple listado de citas. Se trata de presentar una visión equilibrada de la discusión teórica en un campo de conocimiento (o práctica profesional) usando un lenguaje prudente y juicioso. Esto es, el lenguaje debe ser cuidado, pues hay que ser capaz de reconocer la contribución de un investigador al mismo tiempo que se critica las suposiciones o metodologías de esa contribución, y, por tanto, mostrar reservas sobre la perfección del trabajo escrito. Por ello se debe buscar un equilibrio entre la crítica y el respeto. No todo lo que se lee se recogerá finalmente en esta fase, pues ésta sólo debe recoger la literatura relevante. Los revisores del trabajo (ya sea una tesis o un artículo para una revista científica) pueden ser muy críticos con el mismo, tanto si la revisión no es exhaustiva como si se incluyen referencias que no son claramente relevantes para el  tema de investigación. Por eso es importante distinguir entre las diferentes etapas de escritura,

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pues su diferenciación permitirá decidir de un modo más objetivo qué incluir y qué obviar. A continuación, a modo de ejemplo, mostramos unos párrafos del trabajo de Akinci et al. (2010) en el Journal of Business Research sobre calidad de servicio en Internet. A diferencia de la literatura de calidad de servicio, el número de estudios sobre la calidad del servicio electrónica está todavía en sus fases preliminares, tanto desde la perspectiva teórica como desde la empírica. Los recientes trabajos se clasifican en tres categorías principales: a) calidad técnica de los sitios web, b) dimensiones que afectan a la satisfacción del cliente, y c) calidad del servicio del sitio web. Los estudios iniciales en marketing de servicios electrónicos se centran en la calidad técnica en vez de en la calidad de servicio del sitio web (por ejemplo, Aladwani y Palvia, 2002; Barnes y Vidgen, 2001; Cao, Zhang, y Seydel, 2005; Chen y Yen, 2004; Everard y Galletta, 2005; Huang, 2005; Loiacono et al., 2000). Loiacono et al. (2000) desarrollaron la escala webqual y los investigadores citan este estudio como la investigación más exhaustiva, tanto teórica como empíricamente, en la identificación de la calidad del sitio web (Parasuraman et al., 2005; Wolfinbarger y Gilly, 2003). WebQual introduce 12 dimensiones para ayudar a los diseñadores a mejorar la configuración de sus sitios web. Los investigadores llevan a cabo un estudio con una muestra de estudiantes que sólo evalúan los sitios web, pero no realizan compras reales, y esta escala no incluye una dimensión fundamental, el servicio al cliente. Por tanto, la escala se centra más en evaluaciones sobre el diseño en vez de medidas de la calidad del servicio (Zeithaml et al., 2002). En relación a los estudios de calidad técnica del sitio web, se han realizado esfuerzos para identificar las dimensiones que afectan a la satisfacción del cliente como resultado de sus experiencias con el comercio electrónico (por ejemplo, Anderson y Srinivasan, 2003; Cyr et al., 2005; Evanschitzky et al., 2004; Szymanski y Hise, 2000; Zhang y Prybutok, 2005). Van Riel, Liljander, y Jurriens (2001) cuestionan el efecto de la satisfacción del cliente en la percepción de valor y la satisfacción global con tres componentes de servicio. Otros estudios también investigan las estrategias de recuperación del servicio en contextos online desde la satisfacción del cliente a las perspectivas de la intención poscompra (Harris et al., 2006).

Para desarrollar y reforzar este punto, muchos investigadores recurren al uso de esquemas y figuras. Esto puede incluir desde representar gráficamente una teoría particular de una escuela o un investigador relevante a identificar las distintas escuelas y teorías, de modo que de un simple vistazo se puedan ver los puntos en común y las divergencias que tienen dichas escuelas. Como resultado de la lectura, muchas veces es necesario volver a evaluar el planteamiento del problema debido a que ahora se conoce la problemática de investigación con mayor profundidad. Es importante cuestionarse: a) El planteamiento del problema, ¿se mantiene vigente o requiere de modificaciones? b) De ser así, ¿qué debe modificarse? c) ¿Realmente vale la pena realizar la investigación planteada? d) ¿Es posible efectuarla? e) ¿Cómo puede mejorarse el planteamiento original? f ) ¿De qué manera la investigación es novedosa? g) El camino a seguir, ¿es el correcto? Las respuestas a estas preguntas determinarán que el planteamiento se mantenga, se perfeccione, o sea sustituido por otro. Finalmente, el investigador novel no debe frustrarse si su primera versión de la revisión de la literatura tiene que ser modificada por contener lagunas y múltiples defectos. Raramente la revisión de la literatura queda completada sin numerosos borradores y correcciones, incluso para investigadores experimentados. 3.2.

¿Está bien hecha? Errores frecuentes

Partiendo del hecho de que, en la mayoría de los casos, es imposible leer todos los documentos que se hayan escrito sobre un problema de investigación, en este punto es conveniente señalar cuáles son los errores más frecuentes en el proceso de revisión de la literatura. A continuación presenta© Ediciones Pirámide

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mos un listado de errores que podrían suponer una merma en la calidad de la revisión de la literatura. Para una mayor claridad, los clasificamos en dos tipos: errores de procedimiento (se pueden solventar fácilmente si el investigador sigue las pautas señaladas, véase el cuadro  5.3) y errores analíticos (dependen de la habilidad del investigador para extraer conclusiones sobre lo que lee). ¿Cómo conseguir los artículos que hemos listado como interesantes pero no disponibles (puntos 4 y 6 del cuadro 5.3)? Se puede recurrir a: a) Mandar un correo al/los autor/es, donde se señala el interés y objetivo de nuestra investigación y amablemente se les pide

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una copia de su trabajo. En muchos casos, los autores envían una copia. b) Pedirlo mediante préstamo interbibliotecario. c) Pedirlo a otro colega que de forma temporal o permanente trabaje en otro centro de investigación en el cual tenga acceso al documento. d) Aprovechar visitas a otros centros de investigación para acceder a sus fondos bibliográficos (por ejemplo, durante un congreso). En relación a los errores analíticos (véase el cuadro 5.4), los investigadores suelen reducir este

CUADRO 5.3 Errores de procedimiento y sus soluciones Errores de procedimiento

Para solucionar dichos problemas de procedimiento, el investigador debe

1. Ignorar bases de datos, directorios, motores de búsqueda y espacios en Internet.

Reconocer las bases de datos que recogen las revistas del área, utilizar los motores de búsqueda e identificar los directorios.

2. Ignorar tesis, monografías y libros sobre el tema de interés.

Identificar dónde se encuentran disponibles, bien física bien electrónicamente, las tesis, las monografías y los libros que tratan del problema.

3. No identificar adecuadamente todas las revistas científicas que suelen tratar el tema de interés.

Consultar con otros investigadores que trabajen en el área cuáles son las revistas del sector, revisar en la bibliografía de artículos relevantes qué revistas citan y/o consultar la página web de las revistas científicas, pues todas tienen un apartado donde señalan cuáles son sus áreas de interés.

4. No consultar una revista científica especializada en el tema de interés porque no está disponible en ninguna de las bases de datos contratadas por la universidad del investigador.

No descartar las revistas a las que actualmente no se tiene acceso. Utilizar tanto bases de datos como la propia página web de la revista para buscar dentro de ésta artículos que puedan ser relevantes para la investigación, y hacer un listado de los mismos.

5. No consultar a varios expertos (siempre que el investigador no sea un experto).

Consultar con otros colegas qué recursos utilizan (a veces se puede descubrir que tienen acceso a otras bases de datos), además de comentarles el problema que se quiere investigar, pues pueden aportar sugerencias o identificar trabajos relevantes.

6. Ignorar los artículos más recientes (siempre hay que consultar, como mínimo, los publicados en los últimos cinco años).

Igual que en el punto 4, no descartar ningún artículo e incluirlo en el listado.

FUENTE:

elaboración propia.

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 5.4 Errores analíticos y sus soluciones Errores analíticos

Para solucionar dichos problemas metodológicos, el investigador debe

1. Comenzar a escribir antes de tener una visión amplia del campo.

No comenzar mientras no se es capaz de apreciar solapamientos y divergencias entre estudios, además de haber leído, como mínimo, los artículos publicados en las revistas más importantes en los últimos cinco años y libros referentes al campo de investigación.

2. No detectar la relevancia que haya podido tener para el campo el trabajo de uno o varios autores realmente importantes.

Comprobar qué autores son los más citados en ese campo y qué trabajos son constantemente citados.

3. Ignorar aspectos y variables fundamentales para el modelo propuesto.

Crear una tabla en la que se recojan todas las variables con las que se ha relacionado la/s variable/s principal/es del estudio. No olvidar señalar la relación estudiada, la metodología, el contexto y, por supuesto, los resultados.

4. Convertir la revisión de la literatura en un listado de autores y citas.

Trabajar mediante tablas resumen, esquemas y/o diagramas la síntesis de las teorías propuestas previamente.

5. Confundir el análisis crítico de la literatura, donde se reconocen debilidades pero también fortalezas, con la crítica como exaltación de los defectos.

Prestar atención y copiar fórmulas usadas por otros investigadores a la hora de criticar y/o señalar debilidades del trabajo previo de otros compañeros.

6. Demasiado detalle en temas de menor importancia, pero poco detalle en temas importantes.

Sobre las referencias que se utilizan y preguntarse: ¿por qué es importante? y ¿qué me ayuda a demostrar y/o justificar? Esto ayudará a determinar si hay que dar más detalle o ser más escueto.

7. Ignorar si parte de la literatura analizada está sujeta a juicios, intereses y presiones políticas e institucionales (más probable en publicaciones no científicas).

Utilizar publicaciones científicas, además de cuestionar siempre si en el contexto en el que fue publicada una investigación es posible que ocurriera esto.

tipo de fallos conforme ganan experiencia, tanto en el campo específico que estudian como en la actividad investigadora. Por ello, en la mayoría de ellos, para evitarlos, es necesario que el investigador se cuestione lo que ha escrito.

4.

CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO

Dado que uno de los propósitos de la revisión de la literatura es analizar las investigaciones anteriores y discernir si las teorías existentes sugieren respuesta alguna a nuestras preguntas de investigación, o al menos una dirección a seguir, el resultado de esa revisión determinará la

estrategia a seguir para construir el marco teórico; es decir, si adoptamos una teoría o desarrollamos una perspectiva teórica (Hernández et al., 2008). Esta tarea es la más crítica de cualquier investigación, pues es aquí donde radica el fundamento científico del trabajo, que, en el caso de no ser lo suficientemente sólido, es muy probable que sea rechazado por otros investigadores. 4.1.

Estrategias de elaboración del marco teórico: adopción de una teoría o desarrollo de perspectiva teórica

La revisión de la literatura puede revelar la existencia de distintos grados de elementos teóri© Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

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Si existe una teoría desarrollada y con abundante apoyo o evidencias empíricas de que sus postulados son ciertos en la realidad observable o medible, la estrategia recomendada es tomarla como referencia para la elaboración de la propia estructura del marco teórico. Al tratarse de una teoría que explica muy bien el problema de investigación, hay que tener cuidado de no investigar algo ya estudiado muy a fondo. Por tanto, y dado que el estudio debe adoptar un nuevo enfoque encaminado a enriquecer la teoría, es conveniente plantearse y analizar cuál es realmente la contribución de nuestra investigación. Teniendo en cuenta que, según Whetten (1989), las teorías tratan de responder a las cuestiones de «qué» (what: factores que son parte de la explicación del fenó-

meno), «cómo» (how: cómo se relacionan los factores), «por qué» (why: asunciones que justifican la selección de los factores y de las relaciones causales propuestas) y «quién-dónde-cuándo» (whowhere-when: contextos y límites de aplicación), la contribución teórica de nuestra investigación pasa por el planteamiento de interrogantes no resueltos aún por ella. Por ejemplo, añadir nuevos elementos al «qué» y nuevas relaciones al «cómo» a través de efectos de mediación y moderación entre factores, así como nuevos contextos culturales y condiciones que enriquezcan el «quién-dónde-cuándo». Cuando, por el contrario, existen varias teorías alternativas, se podrá elegir aquella más valiosa de entre todas las aplicables al problema. También se puede tomar de cada teoría aquello que se relaciona con el problema de estudio, siempre y cuando se identifiquen posibles contradicciones lógicas que existan entre las teorías, pues, en ocasiones, éstas rivalizan en algunos aspectos de manera que lo que aceptemos de una podría llevarnos a rechazar lo que postula otra. Elegir una como base y añadir elementos útiles procedentes de otras teorías puede ser también muy práctico cuando se estudien fenómenos complejos.

¿Qué revela la revisión de la literatura?

Estrategia de elaboración del marco teórico

Proceso central de generación del conocimiento

1. Existe teoría completamente desarrollada. 2. Existen varias teorías aplicables.

Adopción de posiciones teóricas ya existentes

Proceso deductivo. Contraste de hipótesis

cos que van a condicionar la forma en la que el investigador elaborará el marco teórico de su investigación (véase figura 5.5). Concretamente nos podemos encontrar con: A) Existencia de una teoría completamente desarrollada o de varias teorías aplicables al problema de investigación.

3. Existen generalizaciones empíricas. 4. Existen sólo resultados parciales. 5. Existen ideas vagamente relacionadas con el problema

Postura epistemológica del investigador

Desarrollo de una perspectiva teórica propia

Proceso inductivo. Exploración

Figura 5.5. Estrategias de elaboración del marco teórico. © Ediciones Pirámide

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En cualquiera de las dos situaciones anteriormente descritas la estrategia de construcción del marco teórico pasa, por consiguiente, por adoptar las posiciones teóricas ya existentes, lo cual conlleva ventajas a la hora de explicar por qué, cómo y cuándo ocurre un fenómeno o proceso. Asimismo, facilita el ordenamiento y la sistematización de los conocimientos existentes sobre el fenómeno de estudio. B) Existencia de generalizaciones empíricas, resultados parciales o ideas vagamente relacionadas con el problema. La revisión de la literatura también podría revelar la existencia de otro conjunto diverso de situaciones que va a llevar al investigador a desarrollar su propia perspectiva teórica dada la ausencia de teoría alguna. Concretamente, podemos encontrarnos en el mejor de los casos con generalizaciones empíricas aportadas por numerosas investigaciones anteriores, con estudios previos relacionados parcialmente con nuestro problema de investigación, o, en el peor de los casos, con guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema. En cualquiera de estas tres situaciones, la estrategia que hay que seguir es la de construir una perspectiva teórica; es decir, adoptar un esquema de pensamiento al no haber teoría alguna que poder adaptar a nuestra investigación. En el caso concreto de las generalizaciones empíricas, éstas son un patrón de resultados o unas regularidades que se repiten en distintas circunstancias conforme a los resultados y conclusiones a las que han llegado las mayor parte de las investigaciones anteriormente realizadas. Por tanto, el marco teórico se construirá incluyendo los resultados y conclusiones a los que han llegado las investigaciones anteriores, de acuerdo con algún criterio lógico (por ejemplo, cronológico, implicaciones, por variables o conceptos), teniendo siempre presente que nuestra investigación debería aportar algo nuevo a lo ya existente. Por ejemplo, Bass y Wind (1995) mencionan como generalizaciones empíricas el hecho de que el uso de la publicidad centrada en el precio aumenta la sensibilidad

al precio del mercado, o el modelo de Bass, según el cual los consumidores reaccionan más fuertemente a los incrementos en precio que a los descensos en los mismos. Si, por el contrario, no hay generalizaciones empíricas, sino tan sólo algunos resultados parciales relacionados con nuestro planteamiento de investigación, el marco teórico se construirá en torno a estos estudios, que deberán ser coherentemente integrados como puntos de referencia sobre los cuales adoptar un esquema de pensamiento. Finalmente, en ocasiones, encontramos tan sólo guías no investigadas o ideas vagamente relacionadas con el problema específico de investigación. En este caso hay que buscar literatura en contextos más generales de estudio que nos ayude a orientarnos en el problema. Aquí, la creatividad del investigador es clave para encontrar las áreas de investigación y los conceptos teóricos que, aunque no se refieran directamente al fenómeno objeto de estudio, tengan una relación y equivalencia que permitan orientar la investigación. Por ejemplo, Delgado (2000), al llevar a cabo una revisión de la bibliografía sobre la confianza en la marca y sus consecuencias, no encontró ningún trabajo que tratara específicamente este tema. Esto le llevó a tomar como referencia los estudios sobre confianza realizados en las relaciones desarrolladas en otros contextos (comprador-vendedor, consumidor-empresa) para poder adoptar un esquema de pensamiento sobre el cual construir su marco teórico, teniendo en cuenta las particularidades del contexto en el que se desarrollaba su investigación (relación consumidor-marca). Aun en el caso de que no hubiera ningún trabajo anterior, siempre se podría recurrir a estudios sobre la confianza en las relaciones interpersonales o estudios sobre confianza en general. La cuestión es que casi siempre se cuenta con algún punto de partida, por lo que las quejas de que «no hay nada», «nadie lo ha estudiado», etc., por lo general se deben, como señalan Hernández et al. (2008), a una deficiente revisión de la literatura. La adopción de una u otra estrategia de elaboración del marco teórico, junto con la orientación o enfoque que adopte el investigador a la hora de © Ediciones Pirámide

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abordar el conocimiento científico (positivismo, interpretacionismo y constructivismo), va a condicionar, en gran medida, el proceso central de generación del conocimiento que abordemos en la investigación, tal y como se puede observar en la figura 5.5. La adopción de posiciones teóricas ya existentes va a suponer que la generación de conocimiento se lleve principalmente a cabo a través de un proceso deductivo y de contrastación de hipótesis porque la investigación parte de la teoría existente, y a partir de la formulación de modelos e hipótesis se pretende ver el grado de ajuste de las conjeturas teóricas con la realidad. Esta forma de proceder en la generación del conocimiento se corresponde con el paradigma positivista, que es el que principalmente predomina en el ámbito de la economía de la empresa. Por el contrario, cuando hay que desarrollar una perspectiva o planteamiento teórico, el proceso de generación del conocimiento es inverso y tiene un carácter más exploratorio al tratarse de un proceso inductivo. A partir de los datos y evidencias empíricas que se tienen, el investigador formula unas hipótesis de trabajo que podrán ser utilizadas como fundamento para la reflexión posterior o con una finalidad de estructurar y generar un cuerpo «conexionado» de observaciones. El resultado final de este proceso de exploración, que puede arrancar de posiciones epistemológicas varias, toma la forma de hipótesis, modelos o teorías que a su vez van a constituir el punto de partida para un proceso de contrastación posterior.

formación, sino ligarla e interrelacionarla coherentemente para que sirva como fundamento a nuestra investigación. A continuación, recogemos una serie de recomendaciones o ideas generales para su elaboración: 1. 2.

3.

4.

Recomendaciones para la elaboración escrita del marco teórico

La elaboración del marco teórico significa precisamente elaborar un escrito con cierta coherencia interna, secuencial y lógica en el que se expongan aquellas teorías, definiciones y hallazgos de las investigaciones anteriores que sirvan para contestar a las preguntas de investigación planteadas. Es importante vincular adecuadamente el marco teórico con el problema a investigar. Por tanto, su construcción no significa sólo reunir in-

Que esté centrado en el problema de investigación sin divagar en otros temas ajenos al estudio. Que profundice únicamente en los aspectos relacionados con el problema a investigar, centrándose en los conceptos explícitos e implícitos del problema. Que vincule de una manera lógica y coherente los conceptos, variables y proposiciones de estudios anteriores con los conceptos, variables y proposiciones de nuestra investigación. Que exponga la teoría que ordena la investigación, es decir, la teoría que sirve como modelo de la realidad que se investiga y análisis teórico del cual se desprenden las hipótesis.

Este último punto es especialmente importante, en la medida en que una de las principales razones por las que se rechazan artículos sujetos a revisión en las principales revistas académicas tiene que ver precisamente por la ausencia de un marco teórico que fundamente el planteamiento de las hipótesis (véase el cuadro 5.5). 5.

4.2.

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5.1.

CASOS DE APLICACIÓN Caso 1

En el trabajo de Falk et al. (2007), publicado en el Journal of Service Research, encontramos un claro ejemplo de investigación que cuenta con diversas teorías alternativas. A continuación, comentaremos algunos de los puntos referentes a la construcción del marco teórico referencial de dicho trabajo. El marco de referencia. Tal y como señalamos a lo largo de este capítulo, el marco de referencia

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CUADRO 5.5 Comentarios traducidos de dos revisores de una revista internacional de marketing sobre un trabajo enviado a dicha revista Revisor 1

«El principal problema de este trabajo es que las hipótesis no son novedosas ni están bien fundamentadas porque no se deducen de premisas anteriores.»

Revisor 2

«Uno de los principales problemas de este trabajo es que no está lo suficientemente apoyado ni fundamentado teóricamente. Los autores no mencionan cuál es el marco teórico específico sobre el que se asienta la formulación de las hipótesis (por ejemplo, teoría de señales, teoría del comportamiento planificado, teoría de network social, etc.). En lugar de teorizar y enriquecer el cuerpo de conocimiento existente en el tema que tratan, los autores justifican sus hipótesis sobre la base de las conclusiones o resultados empíricos obtenidos en estudios anteriores. Con esta manera de proceder, si un estudio empírico anterior no sugiere o establece una determinada relación entre X e Y, los autores no formulan tal relación, o simplemente establecen que Y no se relaciona con X. Siendo así, ¿cuál es la contribución real del trabajo si los autores formulan sólo aquellas hipótesis que ya han sido sugeridas o demostradas en trabajos previos? En términos generales, el trabajo necesita todavía de un considerable desarrollo teórico.»

se caracteriza porque los autores no se limitan a citar colegas, sino que señalan tendencias y similitudes entre ciertos estudios, explicando algunos de ellos, para después presentar otros estudios que plantean una visión contradictoria o diferente. Es a partir de esas inconsistencias en la literatura existente sobre las que se plantea la necesidad de esta investigación. El uso de canales paralelos propiedad de la misma empresa que ofrecen servicios similares simultáneamente es relativamente nuevo (Neslin et al., 2006). A través de su uso, las empresas pueden adaptarse mejor a las necesidades y patrones de compra de sus clientes, al tiempo que incrementan su cobertura de mercado y ventas (Balasubramanian, Raghunathan y Mahajan, 2005). Los clientes pueden usar una combinación de ambos formatos de canales según cuáles sean los factores relacionados con la transacción y con cada situación específica. Por ejemplo, Balasubramanian, Konana y Menon (2003) describen que, en presencia de canales online y offline, los inversores online pueden dividir su porfolio de activos en dos componentes: uno que es gestionado independientemente a través de brokers online, y otro que acarrea inversiones a través de brokers físicos.

Sin embargo, actualmente, muchos proveedores de servicios no contemplan el uso de actividades online en el contexto de los canales convencionales. Estudios recientes han analizado cuáles son los elementos que facilitan el uso por primera vez de SSC en situaciones donde los clientes pueden elegir entre canales tradicionales (offline) y un canal nuevo (online). Por ejemplo, Meuter et al. (2005) distinguen entre características de la innovación, diferencias individuales y disposición del cliente como predictores del uso de SSC. No obstante, los efectos de interacción del canal offline y el nuevo canal online no han sido estudiados. La mayoría de los estudios que han tenido en cuenta los efectos de interacción de diferentes canales sugieren la existencia de relaciones sinérgicas entre los canales alternativos del mismo proveedor. Wallace, Giese y Johnson (2004) afirman que la satisfacción con un canal favorece y alienta el uso de canales alternativos que operan conjuntamente. Strebel, Erdem y Swait (2004) demuestran, en el contexto de elección de canales de información para la compra de productos de alta tecnología, que la probabilidad de usar un canal específico depende de la calidad percibida en otros canales, cuando éstos se complementan dando lugar a efectos sinérgicos. Van Birgelen, © Ediciones Pirámide

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De Jong y De Ruyter (2006) comparan los efectos entre canales para diferentes productos y servicios, y constatan empíricamente que la existencia de efectos de interacción complementarios entre la satisfacción con el canal tradicional y la satisfacción con el canal online sólo ocurre para servicios financieros no rutinarios (complejos e intensivos en conocimiento). Por contra, en servicios rutinarios, estos efectos no se confirmaron. En línea con este resultado sobre la ausencia de efectos complementarios en servicios rutinarios, otros trabajos sugieren incluso que se podrían observar conflictos entre canales (Avery et al., 2007; Pauwels y Neslin, 2006). Por ejemplo, Montoya-Weiss, Voss y Grewal (2003) muestran que las evaluaciones positivas del canal antiguo pueden inhibir el uso de canales más innovadores. Por tanto, el primer paso para predecir el uso de canales nuevos y la creación de relaciones complementarias entre formatos de canales debería ser explorar las evaluaciones relativas de los clientes a canales alternativos (Van Birgelen, De Jong y De Ruyter, 2006). En vista de esto, proponemos la existencia de nosinergias entre canales para hacer referencia no tanto a conflictos económicos entre canales como a conflictos evaluativos. Nuestro interés se centra en identificar los procesos cognitivos que subyacen en los conflictos multicanales. El marco teórico. En este apartado, los investigadores presentan la teoría principal sobre la que van a sustentar sus hipótesis. No se limitan a exponer en qué consiste la teoría, sino que también muestran los resultados de trabajos anteriores, señalando claramente en qué contextos ha sido aplicada dicha teoría. Es importante destacar cómo se utiliza no sólo la literatura de un único campo de investigación, sino que se recurre a otros campos como la psicología comportamental y la cognitiva. La teoría económica neoclásica postula que cuando un consumidor se enfrenta a una situación de elección, éste elige una nueva alternativa si sobrepasa la utilidad que le ofrece la alterna-

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tiva que ya posee (Kahneman, Knetsch y Thaler, 1991). Sin embargo, otras corrientes en la literatura han cuestionado este supuesto teórico clásico en la medida en que los individuos manifiesten la tendencia a preferir la decisión ya tomada en el pasado, independientemente de que la nueva alternativa le ofrezca una mayor utilidad. Esta anomalía en la decision indica la existencia de un sesgo o inclinación del status quo (status quo bias) y se ha demostrado que es muy robusta e importante en el análisis del comportamiento del consumidor (Kahneman, Knetsch y Thaler, 1991, p.  205). Por ejemplo, los resultados obtenidos por Samuelson y Zeckhauser (1988) sobre fondos de inversión muestran que un escenario de inversión se hace más popular una vez es identificado como el status quo, a pesar de que otras alternativas ofrezcan un mayor ratio input-output. Este mismo fenómeno también se observó en otros contextos, como el de los servicios eléctricos residenciales (Hartman, Doane y Woo, 1991), planes políticos (Hershey et al., 1990), y planes de ahorro para la jubilación (Madrian y Shea, 2000). El concepto de status quo bias también tiene efectos en otros ámbitos diferentes. En la literatura sobre la gestión estratégica, se reconoce que las decisiones están basadas en decisiones racionales previas (rutinas) o comportamientos (hábitos) (March y Simon, 1993). El comportamiento habitual requiere de múltiples repeticiones de una decisión para convertirse en un hábito. Por contra, el status quo bias no es totalmente un hábito, dado que ni requiere de más de una acción previa ni esta acción tiene que haber sido llevada a cabo necesariamente por el decisor (Burmeister y Schade, 2005). Por tanto, una persona podría experimentar una situación de status quo que ella no ha creado. Desde una perspectiva psicológica y comportamental, surgen otros factores relacionados con el status quo. Anderson (2003) distingue cuatro factores que inhiben la elección o la toma de decisión: la prórroga de la elección, el status quo bias, la inclinación a la omisión y la inacción a la inercia. Uno de los mecanismos clave que subyace tras todos estos efectos inhibidores

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de la decisión es la aversión a las pérdidas; es decir, la tendencia de la gente a dar más importancia en sus decisiones a las pérdidas potenciales que a las ganancias equivalentes en cantidad (Kahneman, Knetsch y Thaler, 1991). Dado que la teoría del rechazo al arrepentimiento postula que los individuos buscan minimizar el arrepentimiento en sus decisiones, la elección de continuar con una misma opción o alternativa (status quo) es un mecanismo para evitar o reducirlo (Tsiros y Mittal, 2000). El marco teórico. Teorías alternativas. Los investigadores presentan además otras dos teorías alternativas: la teoría de la inercia y la teoría del coste de abandono. En ambos casos no se limitan a exponerlas, sino que, tras explicarlas, las comparan con la primera (status quo bias). Esa comparación es lo que les permite justificar que utilicen la primera teoría y no las otras dos. Teoría del sesgo del status quo versus teorías alternativas. Las teorías de los costes de cambio y de la inercia están muy relacionadas con la teoría del sesgo del status quo. No obstante, esta última teoría ofrece una perspectiva más enriquecedora a la hora de examinar el comportamiento del consumidor en entornos de múltiples canales. Por ejemplo, Meuter et al. (2005) señalan que la primera prueba de un SSC implica un cambio significativo en el comportamiento en la medida en que patrones de conducta arraigados tienen que ser alterados. A este respecto, los autores señalan que la inercia influye en la disposición del individuo a interactuar con tecnologías innovadoras. En comparación con la teoría del sesgo del status quo, la inercia difiere de dos maneras: primera, Meuter et al. (2005) señalan que se trata de una característica individual, mientras que el sesgo del status quo refleja un comportamiento del individuo que se espera ocurra a pesar de la predisposición personal (Burmeister y Schade, 2005; Samuelson y Zeckhauser, 1988), y segunda, la inercia no está relacionada con las evaluaciones de SSC, sino con las percepciones propias en relación a la interacción del individuo

con una tecnología específica (Tykocinski, Pittman y Tuttle, 1995). Consecuentemente, proponemos que la teoría del sesgo del status quo se ajusta mejor y es más apropiada para el estudio de las percepciones y evaluaciones de los canales por parte de los clientes. Otra teoría muy próxima a la teoría del sesgo del status quo es la de los costes de cambio. Los costes de cambio son «costes que los clientes asocian al proceso de cambio de un proveedor» (Burnham, Frels y Mahajan, 2003, p.  110). Igual que la inercia, la teoría de los costes de cambio tiene una cercana relación a la teoría del sesgo del status quo, pues podría ayudar a entender la asimetría descrita en las preferencias de compra y de venta del individuo, incorporando los aspectos más racionales del sesgo del status quo. No obstante, para una completa explicación de las preferencias del individuo por el status quo, los elementos irracionales también han de tenerse en cuenta; de lo contrario, se tendería a predecir los comportamientos con una mayor inestabilidad de la observada en el mundo real (Samuelson y Zeckhauser, 1988, 47-48). [...] En resumen, otras teorías y conceptos existentes en la literatura no consiguen explicar completamente las no-sinergias de los canales, por lo que construiremos nuestro modelo conceptual sobre la base de la teoría del sesgo del status quo. El marco teórico. El modelo. Una vez justificada la teoría que se va a utilizar para plantear las relaciones entre los constructos es cuando presentan el modelo que se pretende testar. En este caso, además introducen la teoría de la adopción de la tecnología para plantear dos de las hipótesis del modelo. Con la aplicación de la teoría del sesgo del status quo en un entorno de múltiples canales, esperamos que los clientes usen actualmente una alternativa de canal que esté sistemáticamente sesgada por sus evaluaciones de SSC. En nuestro modelo conceptual, estas evaluaciones quedan reflejadas en la utilidad y el riesgo per© Ediciones Pirámide

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cibidos. En primer lugar, proponemos efectos directos de la opción status quo en la utilidad percibida y en el riesgo percibido del nuevo SSC. En segundo lugar, y en consistencia con la literatura sobre adopción de la tecnología (Davis, Bagozzi y Warshaw, 1989; Venkatesh y Davis, 2000), planteamos que la utilidad percibida y el riesgo percibido están relacionados con la intención de uso de SSC. Consecuentemente, y a diferencia de Montoya-Weiss, Voss y Grewal (2003), que muestran la existencia de un efecto directo entre la valoración del canal offline (en términos de percepción de la calidad del servicio) y el uso del canal online, nosotros proponemos efectos de mediación, tal y como argumentamos a continuación. El marco conceptual. La definición de conceptos. Es imprescindible que todo trabajo de investigación que pretenda crear conocimiento defina claramente los constructos incluidos en su modelo. Así, por ejemplo, en este trabajo se define la satisfacción de la siguiente manera: En línea con la definición propuesta por Johnson, Anderson y Fornell (1995), la satisfacción es conceptualizada como «un constructo abstracto y acumulativo que describe la experiencia total de consumo de los clientes con un producto o servicio» (p. 699). Por tanto, y aplicada a nuestro contexto de estudio, la satisfacción se corresponde con una evaluación global del cliente de su experiencia de consumo con un canal específico. 5.2.

Caso 2

En el trabajo de Verhoef et al. (2007), publicado en el International Journal of Research in Marketing, encontramos un claro ejemplo de investigación de una teoría desarrollada en otro contexto aplicada al suyo, práctica muy común en muchas investigaciones. Del mismo modo que en el caso 1, a continuación comentaremos algunos de los puntos referentes a la construcción del marco teórico referencial de dicho trabajo.

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El marco de referencia. Este artículo resulta interesante por la forma de presentar el marco de referencia al completar la revisión de la literatura con una tabla resumen. Evidentemente, no se trata de una tabla que ordena cronológicamente los estudios, sino que aporta valor al agruparlos en función de ciertos criterios. Esto permite ver rápidamente a cualquier lector que en este contexto sólo hay un artículo anterior a éste, lo que demostraría la falta de estudios, al menos en ese contexto específico. Por tanto, no sólo apoyan esta idea citando un trabajo de investigadores relevantes en una revista importante, sino que se aprecia visualmente a través de la tabla. En comparación con la literatura previa, nuestro trabajo es diferente por su énfasis dual en los comportamientos múltiples (búsqueda y compra) y múltiples canales. La tabla 5.1 resume esta literatura, clasificándola a lo largo de dos aspectos: a) si los estudios consideraban la búsqueda, la compra, o ambas, y b) si estos estudios consideraban sólo un canal o múltiples canales. Algunos estudios se han centrado en la decisión de búsqueda, bien para un único canal (por ejemplo, Vermeir y van Kenhove, 2005) o para múltiples canales. Por ejemplo, Ratchford, Lee y Talukdar (2003) estudian los determinantes de las decisiones de búsqueda por parte del consumidor para información sobre automóviles en Internet versus otras fuentes potenciales. Algunos estudios se han centrado en la decisión de compra, bien en el contexto de un único canal (véase Baker, Parasuraman, Grewal y Voss, 2002) o en un contexto multicanal. Por ejemplo, Ansari, Mela y Neslin (2006) estudian el impacto del marketing y el aprendizaje en la compra del consumidor a través de un catálogo o bien a través de Internet. Kumar y Venkatesan (2005) estudian el efecto de las características del cliente en el comportamiento de compra multicanal. La tabla 5.1 muestra los pocos estudios que han examinado las decisiones de búsqueda y compra de forma conjunta, aunque para un único canal. En particular, Montoya-Weiss, Voss y Grewal (2003) analizan los determinantes de

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TABLA 5.1 Revisión de la literatura Número de canales

Decisión del cliente

Búsqueda

Compra

Búsqueda y compra

Único

Múltiple

— Biswas (2004). — Johnson, Moe, Fader, Bellman y Lohse (2004). — Vermeir y van Kenhove (2005).

— — — —

Ratchford et al. (2003). Ratchford, Talukdar y Lee (2001). Strebel, Erdem y Swait (2004). Wendel y Dellaert (2005).

— — — —

— — — — — — — —

Ansari et al. (2006). Gupta, Su y Walter (2004). Alba et al. (1997). Bhatnagar y Ratchford (2004). Fox, Montgomery y Lodish (2004). Inman, Shankar y Ferraro (2004). Teerling y Huizingh (2005). Venkatesan, Kumar y Ravishanker (2007).

Baker et al. (2002). Darian (1987). Childers, Carr, Peck y Carson (2001). Bell y Lattin (1998).

— Montoya-Weiss et al. (2003). — Schlosser et al. (2006).

uso online, donde «uso» parece incluir ambas búsqueda y compra. En el contexto multicanal, Balasubramanian, Raghunathan y Mahajan (2005) presentan un estudio sobre la elección multicanal para búsqueda y compra. Sin embargo, no testan empíricamente su modelo y no se centran en la compra de búsqueda (research shopping). Por tanto, se puede afirmar que la investigación en el comportamiento del consumidor multicanal está en sus primeras etapas (véase también Neslin et al., 2006). Rangaswamy y van Bruggen (2005, p. 6) sostienen que la investigación ha producido pocos conocimientos generalizables a cerca de por qué los clientes usan múltiples canales. Balasubramanian et al. (2005, p. 13) afirman que la investigación que se centra específicamente en el uso por parte de los consumidores de múltiples canales en la búsqueda de, o la decisión de, qué productos comprar es relativamente escasa. Por tanto, existe la necesidad de estudios que consideren las decisiones de elección de canal para la búsqueda y la compra en un contexto multicanal, concretamente estudios que investiguen las interdependencias de las deci-

— Balasubramanian et al. (2005).

siones de búsqueda y compra. Nuestra investigación se posiciona para cubrir ese hueco en la literatura. El marco teórico. La teoría. Este trabajo identifica desde el principio (en la introducción) la teoría que va a utilizar para testar su modelo. Se trata de una teoría aplicada normalmente en otros contextos que los autores trasladan al de su estudio. Nuestro marco se basa en la conocida teoría de la acción razonada aplicada a múltiples comportamientos (qué canal usar para buscar y para comprar). Los mecanismos para la compra de búsqueda (research shopping) que se derivan de este marco, los denominamos: a) toma de decisión basada en los atributos; b) falta de encierro («lock-in») del canal, y c) sinergia entre canales. En nuestro trabajo empírico, encontramos evidencia para los tres mecanismos. El marco teórico. El modelo. Resulta clarificador para cualquier lector que las relaciones entre los constructos que se van a testar se presenten © Ediciones Pirámide

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en forma de figura o gráfico, sobre todo si se trata de modelos complejos. En algunos casos, las relaciones entre constructos pueden ser de distinto tipo, o algunas de las relaciones pueden haber sido testadas con anterioridad y sólo unas pocas son novedosas, por lo que en esos casos se sugiere el uso de distinto tipo de fechas (continua versus discontinua).

Atributos de búsqueda Canal A Atributos de búsqueda y compra Canal A Atributos de compra Canal A

Atributos de búsqueda Canal B Atributos de búsqueda y compra Canal B Atributos de compra Canal B

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El marco conceptual. Dependiendo del número de constructos del modelo, es posible que sea mejor (en términos de claridad expositiva) presentarlos en una tabla. A esto es a lo que recurren Verhoef et al. (2007, pp. 134-135), los cuales recogen en la tabla no solo las definiciones, sino también la fuentes y los ítems utilizados para medir dichos constructos.

Atractivo de búsqueda Canal A

Elección de búsqueda Canal A

Atractivo de compra Canal A

Elección de compra Canal A

Atractivo de búsqueda Canal B

Elección de búsqueda Canal B

Atractivo de compra Canal B

Elección de compra Canal B

Figura 5.6. Teoría de la acción razonada aplicada a la búsqueda y compra.

5.3.

Caso 3

El trabajo de Delgado (2004) publicado en el European Journal of Marketing ejemplifica claramente una situación en la que no hay ni trabajos teóricos ni empíricos anteriores sobre los que fundamentar el trabajo de investigación. Así lo pone de manifiesto explícitamente la autora al señalar en la introducción lo siguiente: [...] el concepto de confianza apenas ha sido examinado en los estudios sobre el consumidor final, especialmente aquellos desarrollados en el ámbito de la relación o interacción consumidor-

marca. Esta carencia de trabajos teóricos y empíricos podría ser explicada por el hecho de que la aplicación de las teorías y conceptos propios de las relaciones interpersonales, tales como la confianza, no es bien entendida en el ámbito de la marca al tratarse de un objeto inanimado. El marco de referencia. Dada la ausencia de estudios sobre los que fundamentar el significado del concepto confianza en la marca, así como el desarrollo de una escala de medida, la autora analiza el significado generalmente atribuido al concepto de confianza en otros ámbitos y disciplinas académicas tales como psicología social, econo-

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mía, sociología, gestión y marketing, y de esta manera poder extrapolarlo al ámbito de la marca y el consumidor final.

les) y sobre sus competencias técnicas relacionadas con el desempeño de sus funciones (véase atribuciones técnicas o de competencia).

Inspirado por la psicología social (por ejemplo, Frost et al., 1978; Larzelere y Huston, 1980; Rempel et al., 1985), la sociología (por ejemplo, Lewis y Weigert, 1985), la economía (por ejemplo, Dasgupta, 1988), la gestión empresarial (por ejemplo, Barney y Hansen, 1994; Williams, 2001), y el marketing (por ejemplo, Andaleeb, 1992; Garbarino y Johnson, 1999; Morgan y Hunt, 1994), el concepto de confianza es definido como «las expectativas seguras sobre la fiabilidad de la marca y cuáles son sus intenciones en situaciones que implican riesgo para el consumidor». Esta definición es análoga a la conceptualización de la confianza como una expectativa que prevalece en la literatura, dado que la mayor parte de las disciplinas coinciden en señalar que el riesgo es una condición crítica para que la confianza influya en la elección y en el comportamiento. Por consiguiente, ha sido a menudo definida como un estado psicológico entendido en términos de «probabilidades percibidas» (Bhattacharya et al., 1998), «seguridad» (Barney y Hansen, 1994; Garbarino y Johnson, 1999) o «expectativas» (Gambetta, 1988; Rempel et al., 1985) asignadas a la ocurrencia de unas actuaciones o resultados positivos. Por tanto, confiar en alguien significa que hay una probabilidad alta de que esa persona lleve a cabo unas acciones que acabarán en resultados positivos para su socio relacional. [...] Volviendo a la discusión de la confianza en la marca como una expectativa, Barber (1983) y Rempel et al. (1985) afirman que esta expectativa está basada en unas atribuciones que se hacen al socio relacional sobre sus intenciones, comportamientos (verbales o no verbales) y características. Más específicamente, Barber (1983) considera que estas atribuciones se realizan sobre las obligaciones y responsabilidades que asume el socio relacional al velar primeramente por el interés de su socio antes que por el suyo propio (véase atribuciones motivaciona-

Esta exposición de las visiones diferentes que existen en torno al concepto de confianza sirve al mismo tiempo como marco conceptual de lo que se entiende por confianza en otros contextos y ámbitos de estudio y como base sobre la cual la autora desarrolla su propia perspectiva teórica sobre lo que entiende por confianza en la marca. Por tanto, la definición de confianza en la marca que proponemos refleja dos componentes distintos: la «fiabilidad de la marca», que está basada en las expectativas del consumidor de que la marca va a cumplir con la promesa de valor que representa, y «las intenciones de marca», que tienen que ver con las creencias de que la marca velará por los intereses de los consumidores antes que por los suyos propios ante problemas inesperados con el consumo del producto (véanse el episodio escandaloso de las latas de Coca-Cola contaminadas en algunos países del oeste de Europa en 1998; la contaminación del agua mineral Perrier con niveles inaceptables de benceno en 1990 o la enfermedad de las vacas locas en Europa y McDonalds en 2001). Asimismo, se ofrecen argumentos con los que justificar la novedad y aportación de la perspectiva teórica desarrollada y adoptada frente a otros trabajos algo relacionados con el tema, pero no concluyentes al respecto. Esta definición tiene tres principales características que la identifican, y también la diferencian de otras definiciones propuestas recientemente por Chaudhuri y Holbrook (2001) y Dawar y Pillutla (2000). Primero, su visión de la confianza en la marca se centra en el desempeño percibido de ella, que es próximo a la dimensión de fiabilidad propuesta en este trabajo. Sin embargo, estos autores ignoran los aspectos motivacionales asociados con el concepto de confianza, limitando así la riqueza conceptual del fenómeno. Por tanto, y aunque ninguno de los © Ediciones Pirámide

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Definición del marco teórico

trabajos realizados hasta la fecha han propuesto dos dimensiones en el concepto de confianza en la marca, las dimensiones de competencia y de intenciones que emergen de la revisión de la literatura parecen ser relevantes también en el ámbito de aplicación de la marca. Segundo, y en consonancia con Moorman et al. (1992), Chaudhuri y Holbrook (2001) incorporan en su definición el término «predisposición» —referido a menudo también como la conceptualización comportamental de la confianza—. En la definición propuesta en este trabajo, el término disposición está ausente porque, en línea con los argu-

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mentos de Morgan y Hunt (1994), la seguridad de que se puede contar con la marca lleva implícita la intención o disposición a contar con ella. Por tanto, el término es redundante en la definición. Finalmente, en la medida en que otros investigadores consideran que la calidad de la relación se manifiesta en la existencia de confianza (Crosby et al., 1990; Dwyer et al., 1987), la definición de confianza en la marca y sus dos dimensiones aquí identificadas reflejarían mejor la calidad de la marca como un socio del consumidor, porque recoge aspectos relacionados con el concepto de calidad de la relación con la marca.

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Bases de datos para la investigación Ildefonso Grande-Esteban

Este capítulo expone procedimientos para buscar la información necesaria a fin de llevar a cabo una investigación. Comienza con la descripción y operativa de las bases de datos para buscar tesis doctorales, con objeto de que el investigador pueda conocer trabajos precedentes relacionados con la materia que desee tratar. En una segunda fase, el investigador debe encontrar bibliografía sobre la temática de su interés. En esta búsqueda resultan de capital importancia los gestores bibliográficos y las bases de datos con referencias de publicaciones. Se muestran algunas bases de datos con contenidos relativos a informaciones generales sobre las empresas y otras de especial utilidad en marketing y dirección de empresas. 1.

ALGUNAS CONSIDERACIONES SOBRE LAS NECESIDADES DE INFORMACIÓN

Cualquier proyecto de investigación comienza fijando sus objetivos y los cursos de acción que deben seguirse. En las fases iniciales resulta necesaria una cuidada documentación que sitúe al investigador dentro del campo científico objeto de su interés. Necesita saber quiénes lo han tratado previamente, qué se ha escrito, quién lo ha escrito, dónde aparecen publicadas las referencias bibliográficas y qué nivel de calidad o impacto tienen. Si la investigación tuviera contenido empírico, se hace necesario generar la información, o encontrarla si ya existiera. Para acometer su proyecto el investigador cuenta con la inestimable ayuda de

las bases de datos, de diversa naturaleza, objeto de este capítulo. Una base de datos se puede definir como un conjunto de informaciones relacionadas dentro de un determinado contexto que son accesibles conforme a algún criterio. La información que puede contener una base de datos es muy diversa. Pueden ser bibliográficas, empresariales, económicas, medioambientales, demográficas, etc. La clasificación más sencilla de bases de datos se basa, principalmente, en la variabilidad de los datos y en su contenido. De acuerdo con estos criterios, una base de datos puede ser estática o dinámica. Las bases estáticas no admiten modificaciones en la información que contienen y sirven para almacenar un conjunto histórico de datos para realizar posteriores estudios de las variables que incluyen, relativos a proyecciones o toma de decisiones. Las bases dinámicas, por el contrario, contienen información que se puede modificar con el paso del tiempo; los registros se pueden actualizar, borrar o modificar. Las bases de datos que se pueden consultar online son, casi todas, dinámicas por su naturaleza, como ocurre con las bibliográficas. Las que se adquieren en soporte digital o se elaboran ex profeso son estáticas. Además de esta clasificación funcional, el estudio de las bases de datos también puede completarse con el análisis de cómo son los modelos de bases que existen, es decir, cómo administran la información que contienen. Sin embargo, esta dimensión operativa tiene interés para los creadores y diseñadores de las bases y no para los usuarios. Estos últimos deben prestar especial atención

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a la funcionalidad y utilidad de cada base de datos que manejen. Preferiblemente, han de ser dinámicas. Las bases de datos que podría consultar un investigador en el área de la dirección de empresas, en cualquiera de sus facetas, guardan relación con las tesis doctorales ya leídas/defendidas, la bibliografía existente sobre un tema de interés, la evaluación de la calidad de la bibliografía disponible y la información empresarial y/o estadística al alcance. Por razones de espacio, este capítulo se centrará en aspectos esenciales, pues persigue un fin orientador; obviamente, no es posible alcanzar mayor complejidad y profundidad. 2.

BASES DE DATOS DE TESIS DOCTORALES

Uno de los primeros pasos que debe dar un investigador es conocer qué materias relacionadas con sus objetivos investigadores han sido tratadas y por parte de quién. En la actualidad, esta tarea es sencilla, ya que se pueden conocer todas las tesis doctorales defendidas en España desde 1976 en la base de datos Teseo, de libre acceso, alimentada y gestionada por el Ministerio de Educación español. Para la consulta de tesis doctorales realizadas en el ámbito internacional existe una base de referencia llamada Proquest Dissertation and Theses, de procedencia estadounidense, que se detallará más adelante. 2.1.

Teseo

Esta base dinámica contiene información sobre las tesis doctorales defendidas en España. Las investigaciones se pueden localizar introduciendo, total o parcialmente, información sobre cuestiones descriptivas básicas (título de la tesis o parte de él, nombre del autor; universidad donde se defendió, curso académico de la lectura, etc.). Además de proporcionar información sobre las tesis, el sistema invita a registrarse a los doctorandos que consultan Teseo. De esta forma se pueden controlar todas las fases que se siguen en su trabajo doctoral. Una vez defendida, quedará alma-

cenada en la base de datos, disponible para posteriores consultas a través de Internet. Existen dos opciones de búsqueda: simple o avanzada. Las búsquedas simples se realizan proporcionando la información antes señalada. La figura 6.1 muestra la pantalla de introducción de datos en el caso de búsquedas simples. Indudablemente, la búsqueda avanzada es mucho más conveniente y precisa. En las primeras fases de las investigaciones, el conocimiento sobre las aportaciones científicas existentes de otros investigadores es  aún, muy posiblemente, vago e impreciso. En esta fase prospectiva, exploratoria, la búsqueda avanzada proporciona más flexibilidad que la simple, y, seguramente, será más  efectiva. La pantalla correspondiente a la búsqueda avanzada se muestra en la figura  6.2. Teseo ofrece varias opciones. En primer lugar, la opción «Buscar tesis» permite encontrar las investigaciones introduciendo libremente todas las palabras que contenga el título, frases exactas, alguna de las palabras que se introducen o ninguna de ellas. Estas palabras clave pueden buscarse solamente en el título, o solamente en el resumen, o en el título y resumen simultáneamente, según desee quien realice la búsqueda. Por ejemplo, se pueden introducir las palabras Investigación de mercados en la casilla «Con todas las palabras» seleccionado la ventana «En el título», y el sistema proporciona los resultados indicados en la figura 6.3, que son todas las tesis (siete) que contienen las palabras «investigación de mercados» en su título, que se almacenan en la base de datos Teseo. Si se marca la casilla a la izquierda del título y se hace click sobre «Ver selección», se tiene acceso a la información sobre la tesis. «Otros campos de búsqueda» ofrece criterios de localización de gran interés. Presentan el atractivo de conocer las tesis elaboradas en departamentos universitarios de las diversas universidades. Así, por ejemplo, Teseo registra que en el Departamento de Gestión de Empresas de la Universidad Pública de Navarra se han defendido 19 tesis doctorales hasta finales de 2010. Lamentablemente, el sistema no permite conocer las tesis dirigidas por una determinada persona. © Ediciones Pirámide

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Figura 6.1. Búsqueda simple en la base de datos Teseo.

Figura 6.2. Búsqueda avanzada en la base de datos Teseo. © Ediciones Pirámide

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Figura 6.3. Resultados de una búsqueda en Teseo.

La búsqueda de una tesis doctoral se puede hacer a través de «Palabras clave de la tesis», que debe buscarse en un tesauro. Un tesauro es definido por la UNESCO como «una lista controlada y estructurada de términos para el análisis temático y la búsqueda de documentos y publicaciones en los campos de educación, cultura, ciencias naturales, ciencias sociales y humanas, comunicación e información». Es la nomenclatura Internacional de la UNESCO para los campos de ciencia y tecnología. Con otras palabras, un tesauro, es, simplemente, un código de identificación normalizado en forma de número o texto para hacer búsquedas precisas1. Las diferentes áreas de conocimiento científico o subáreas tienen un código que las identifica. Por ejemplo, el código UNESCO de Estadística es 120900, el de Marketing es 531105 y el de Dirección de Ventas, 531110. Se pueden introducir hasta tres palabras clave. Por ejemplo, si interesara encontrar tesis realizadas simultáneamente sobre publicidad y comportamiento del consumidor, habría que seleccionar 1 Se pueden encontrar en http://databases.unesco.org/ thessp y en http://wzar.unizar.es/doc/unesco/unesco.html

la casilla tesauro en la palabra clave 1. Aparecerá el contenido de la figura 6.4. Si se conoce el código de la UNESCO para la materia concreta, se introduce en la casilla correspondiente «1 Término de búsqueda». Si no se supiera, se introduciría una cadena de texto o palabra clave y después se activaría la orden de búsqueda. Para conocer el código UNESCO de «Publicidad», se introduce esta palabra en la casilla «... cadena de texto aproximada...». Tras hacer click en «Buscar», el resultado que aparece es 531101. Posteriormente, se selecciona del listado la materia y se «traslada al formulario». De la misma forma, se actúa con la segunda palabra clave, «comportamiento del consumidor», cuyo código UNESCO es 530802, y se traslada al formulario, cuyo aspecto aparece en la figura 6.5. Se tiene la opción de proceder a la búsqueda en términos booleanos (Y, O, NO), o condicionados. La tesis puede ser de publicidad y comportamiento del consumidor, o bien de publicidad o del comportamiento del consumidor, o no de publicidad o no de comportamiento del consumidor. La selección de la condición de búsqueda se realiza desplegando la casilla que se encuentra a la dere© Ediciones Pirámide

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Figura 6.4. Tesauros de Teseo.

Figura 6.5. Búsqueda en Teseo mediante el uso de palabras clave.

cha del todo en la parte superior de la página. En este caso (figura 6.6) se han buscado tesis defendidas sobre publicidad y comportamiento del consumidor, simultáneamente. A continuación, se hace click en «Buscar en Teseo», y el sistema presenta los resultados de la búsqueda. Existen cuatro tesis que simultáneamente responden a Publicidad y a Comportamiento del consumidor. Para conocer los detalles concretos de cada tesis, se activa la casilla que se encuentra jun-

to al título, a la izquierda, y se hace click con el ratón sobre la casilla «Ver selección». Posteriormente, se puede modificar la consulta o hacer otra nueva siguiendo los mismos pasos que se han descrito, afinando con nuevas palabras clave o tesauros. Obviamente, los resultados obtenidos dependen de las palabras clave o descriptores que se incluyeron en la ficha de la tesis una vez leída o en el resumen de la misma. Es muy importante que las personas que defienden sus tesis definan con

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Figura 6.6. Resultados de una búsqueda empleando palabras clave.

precisión las palabras clave y redacten convenientemente el resumen para facilitar que otras puedan acceder con éxito a las investigaciones en sus búsquedas en Teseo. 2.2.

Proquest Dissertation and Theses

Ha sido elaborada por la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos. Esta base de datos contiene referencias de, aproximadamente, 2,7 millones de tesis doctorales realizadas en todo el mundo a partir de 1861. La mayor parte han sido elaboradas en Estados Unidos y países anglosajones, si bien también contiene registros de tesis de procedencia europea. En algunas de ellas se puede examinar parte del texto completo, el resumen o el primer capítulo. También se pueden hojear online los contenidos de unas decenas de páginas de las tesis. Actualmente, más de 1,2 millones de las tesis se pueden descargar en formato pdf y 2,1 millones de ellas se pueden adquirir en copia impresa. Las defendidas a partir de 1997 se pueden adquirir en su totalidad. Esta base de datos crece a un ritmo de unos 70.000 nuevos títulos al año, procedentes de unos 700 centros académicos. Todas las tesis desde julio de 1980 contienen un resumen de 350 palabras escrito por los propios autores. Desde principios de 2010, el proceso de encargo de copias de las tesis, su envío y facturación se ha simplificado para los peticionarios.

3.

BASES DE DATOS BIBLIOGRÁFICAS Y DE EVALUACIÓN

El antiguo refrán español «El que sabe a dónde va tiene la mitad del camino hecho» es casi siempre válido, y en tareas investigadoras probablemente lo sea aún más si cabe. Cuando el investigador desea profundizar en algún tema concreto tiene que encontrar a quienes han trabajado sobre ese tema, las publicaciones en las que han difundido sus investigaciones y cuál es su nivel de calidad. Hace algunos años el investigador examinaba artículos en su centro de investigación en las revistas allí disponibles, prestando especial atención a la bibliografía referenciada. Si su presupuesto se lo permitía, conseguía fotocopias de las publicaciones de su interés, caras generalmente, a través de algún centro de documentación. El proceso era lento, costoso en todos los sentidos, en cierto modo arriesgado y con frecuencia acompañado de cierto grado de frustración, debido a que el contenido de una referencia que se antojaba interesante no respondía a las expectativas del investigador, bien por la calidad general del trabajo, porque no aportaba nada nuevo o bien porque el contenido no guardaba mucha relación con lo que el título sugería. A finales de los años ochenta del pasado siglo comenzaron a generalizarse las bases de datos bibliográficas en el ámbito universitario. Inicialmente se ofrecían en soporte digital, suministradas con frecuencia periódica a través de suscripción. Llegó © Ediciones Pirámide

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la era en la que encontrar bibliografía comenzó a ser una tarea mucho más rápida, precisa y sin duda, mucho más gratificante. Desde entonces las bases de datos son aliadas indiscutibles de los investigadores, y se han convertido en apoyos imprescindibles para documentarse y elaborar los marcos conceptuales y referenciales. 3.1.

Repositorios bibliográficos

En este apartado se hace referencia a bases de datos generales que permiten localizar referencias bibliográficas. Todas ellas son online, lo que facilita enormemente el acceso a la información. Algunas (las más académicas) son de pago y la mayoría son de acceso gratuito, permitiendo descargar documentos en formato pdf. Las más representativas son: Blackwell Reference Online. Consiste en un conjunto de 15 obras de referencia, manuales y compendios de Blackwell relacionados con la economía y gestión de empresas. Se puede buscar en los contenidos y acceder al texto completo. CELEX es una base de datos comunitaria de pago creada en 1966. Requiere suscripción. Contiene información legislativa, materia que podría ser considerada alejada de la dirección de empresas. Sin embargo, merece la pena citarse porque contiene requisitos y especificaciones que deben cumplir los productos,  y también legislación en materia publicitaria. Su alternativa gratuita es EURLEX. El Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) es un organismo autónomo español que estudia la sociedad española a través de la realización de encuestas periódicas, por propia iniciativa del centro o por petición de otros organismos. Aunque el CIS no es una base de datos propiamente, permite  el acceso y descarga gratuita de los ficheros de microdatos y, sobre todo, la base de datos de cuestionarios y fichas técnicas de las investigaciones realizadas. El catálogo de encuestas del banco de datos reúne la información de todas las encuestas y estudios cualitativos que el centro ha llevado a cabo desde su creación.

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En total, están disponibles, mediante acceso online, más de 2.000 estudios con más de 100.000 preguntas que corresponden a más de 5.000.000 de cuestionarios respondidos desde 1963. Es posible acceder gratuitamente a la información de los estudios y de todos los productos del banco de datos. Aquellos que no son accesibles a través del catálogo pueden ser obtenidos del banco de datos mediante un impreso de solicitud. Dentro de las investigaciones del CIS —en sus barómetros periódicos— es posible encontrar estudios que parcialmente revisan comportamientos del consumidor, hábitos de compra o consumo, uso de tecnologías, creencias, actitudes y valores que pueden tener un gran interés para comprender la realidad española y encuadrar mejor las investigaciones. CORDIS es el acrónimo del servicio de información de las actividades comunitarias en el área de la investigación y el desarrollo tecnológico. Esta base ofrece información por áreas de investigación a universidades, institutos tecnológicos, centros de investigación, etc., mediante el acceso gratuito a diversas bases de datos, como son: acrónimos, documentos COM, contactos, noticias, socios, programas, proyectos, publicaciones y resultados. El Consejo Superior de Investigaciones científicas (CSIC). Sus bases de datos bibliográficas son las de ICYT (para ciencia y tecnología), ISOC (para ciencias sociales y humanidades) e IME (para medicina). Vacían unas 2.500 revistas científicas editadas en España y también algunas monografías, actas de congresos, informes y antiguas tesinas. A finales de 2010 contenía unos 600.000 registros, con un crecimiento anual aproximado de 20.000 referencias. Aunque en alguna materia recoge información desde 1960, en general, esta base cubre desde 1975 hasta la actualidad con continuidad. Las búsquedas en la base de datos ISOC pueden ser simples, por campos, por índices y por comandos, de forma muy similar a como se ha expuesto con la base Teseo (figura 6.7). Para encontrar publicaciones relativas a publicidad sobre medicamentos se escriben las palabras «publicidad medicamentos» y se pide que se realice la bús-

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Figura 6.7. Página WEB del ISOC.

queda en el área de economía, ISOC-Economía, como muestra la figura 6.7. En nuestro caso, y para cuando este capítulo se ha escrito, el sistema encuentra trece publicaciones relacionadas con «publicidad» y «medicamentos». CSA Illumina Social Sciences Subject Area. CSA Illumina constituye un completísimo portal que da acceso y permite la búsqueda conjunta de publicaciones hasta en un total de 17 excelentes bases de datos, como ASSIA (Applied Social Sciences Index and Abstracts), EconLit, ERIC, FRANCIS, IBSS (International Bibliography of the Social Sciences), CSA (Linguistics and Language Behavior Abstracts), LISA (Library and Information Science Abstracts), PAIS International, PILOTS Database, PsycINFO, Social Services Abstracts, Sociological Abstracts, Worldwide Political Science Abstracts. Un vez cargada su página, es posible seleccionar la base o bases en las que se desea hacer la búsqueda. Por ejemplo, se puede seleccionar EconLit, que es excelente para hacer búsquedas sobre temáticas empresariales. Haciendo click sobre el signo de interrogación se accede a información relativa a EconLit, proporcionada por el propio proveedor de la base. Esta opción puede

resultar de interés para conocer detalles de las bases en donde CSA Illumina buscará información (figura 6.8). La búsqueda puede hacerse de forma sencilla, avanzada o con herramientas de búsqueda. Para seleccionar la modalidad deseada se activa la pestaña correspondiente. La opción más recomendable, por ser más completa, es la búsqueda avanzada. Se puede buscar por nombre del autor, de la publicación y tipo de publicación, como artículo, libro, capítulo de libro, documento de trabajo, etc. (figura 6.9). Así, por ejemplo, la búsqueda de «Kotler» muestra que ha publicado dos artículos en el Journal of Marketing. La búsqueda se ha efectuado tras seleccionar EconLit como la base de datos donde buscar —y marcar la correspondiente casilla— tras introducir Kotler en el campo de autor y Journal of Marketing en el correspondiente a título de la publicación, que ha sido seleccionada como artículo en el menú desplegable. También se puede hacer búsquedas boolenas con palabras clave seleccionadas en las casillas que aparecen en la parte superior de la página. El conjunto de elección de las palabras clave es muy amplio, como autor, descriptores, fecha de la publicación, idioma, ISBN, ISSN, mail de editor, © Ediciones Pirámide

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Figura 6.8. Bases de datos donde CSA Illumina busca información.

Figura 6.9. Campos de búsqueda avanzada en CSA Illumina. © Ediciones Pirámide

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además del nombre del autor, título de publicación o de la revista, lógicamente. Dialnet. Esta excelente base de datos bibliográfica ha sido creada por la Universidad de La Rioja. Colaboran con ella más de 20 universidades españolas y latinoamericanas. La base de datos contiene artículos de revistas, documentos de trabajo, capítulos de libros colectivos, tesis doctorales, libros y referencias de libros. A través de ella se accede a más de 5.600 títulos de revistas, muchas de ellas a texto completo. Contiene casi 2,5 millones de registros. Los principales servicios que ofrece Dialnet a los investigadores y usuarios en general, de una manera abierta y gratuita son los siguientes. En primer lugar, da la posibilidad de búsqueda de documentos diversos, como revistas, libros, o tesis doctorales. Para hacer uso de este servicio no es necesario registrarse ni pagar cantidad de dinero alguna. Dialnet también ofrece la  suscripción de alertas informativas. Cada usuario puede seleccionar un conjunto de revistas, según sus preferencias, para recibir por correo electrónico «alertas informativas» con los índices de los números correspondientes a esas revistas a medida que se publican. Para beneficiarse de este servicio es necesario registrarse, pero el registro es gratuito. Además, los

usuarios que pertenecen a alguna institución cuya biblioteca tiene personalizado el servicio Dialnet pueden disponer de servicios bibliográficos y documentales adicionales, tales como búsquedas avanzadas, selección de artículos a partir de las búsquedas, exportación de los documentos seleccionados en las búsquedas al gestor bibliográfico que utilicen y/o ser remitidos a su cuenta de correo electrónico, información sobre la disponibilidad de los documentos en la biblioteca de su institución e interacción de los usuarios con su biblioteca. La base de datos es completísima y constituye y una referencia obligada en la búsqueda bibliográfica. Emerald. Es una base de datos que permite hacer búsquedas entre unos 120.000 artículos, procedentes de 200 publicaciones científicas y otras fuentes, de los cuales un número importante se puede obtener el texto completo. La forma de buscar en la base es la habitual en las bases de datos (figura 6.10). En el ejemplo que se muestra a continuación se ha seleccionado a Kotler como autor en publicaciones que contengan la palabra «Marketing» en el título. La búsqueda se efectuará en toda clase de publicaciones, pero se podría limitar a revistas, libros, bases de datos bibliográficas o webs, tras seleccionar la pestaña correspondiente.

Figura 6.10. Búsqueda avanzada en Emerald. © Ediciones Pirámide

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Econlit. Es una base de datos bibliográfica de literatura internacional económica producida por la American Economic Association, de especial interés para búsqueda de temas empresariales. Incluye artículos de revistas, libros y tesis, así como informes, trabajos colectivos (conferencias, monografías, etc.). Contiene aproximadamente un millón de registros y la información inicial data de 1969. Facilita el texto completo de unos 40.000 documentos de trabajo. CSA Illuminia la considera en sus búsquedas. ECLAS es la base de datos del catálogo de la Biblioteca de la Comisión Europea. Es la principal fuente de información para los que desean bibliografía sobre asuntos comunitarios. Contiene las publicaciones oficiales de la UE y de otras organizaciones internacionales, artículos de revista, monografías, documentos de trabajo, recursos de Internet, etc. Francis. Es una base de datos bibliográfica francesa producida por el Institut National de l’information scientifique et technique del Centre National de la Recherche Scientifique en colaboración con otras entidades. Contiene 2,5 millones de registros en el ámbito de las humanidades y ciencias sociales. Estos registros consisten en referencias y resúmenes de artículos, ponencias de congresos, libros, informes y también tesis doctorales. Es de ámbito internacional, pero se tratan prioritariamente las aportaciones francesas y europeas. CSA Illuminia la considera en sus búsquedas. IBSS. Son las siglas de International Bibliography of the Social Sciences. Se trata de una base de datos bibliográfica elaborada por la prestigiosa The London School of Economics and Political Science. Examina y vacía contenidos de 2.800 revistas científicas relacionadas con las ciencias sociales, así como libros, capítulos de libros y reseñas. Contiene un total de 2,6 millones de registros, datando el más antiguo en 1951. CSA Illuminia la considera en sus búsquedas. ICEX es el acrónimo de Instituto de Comercio Exterior, un organismo público español con personalidad jurídica propia adscrito a la Secretaría de Estado de Comercio Exterior. Permite acceder a estudios de mercado y otros documentos de co-

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mercio exterior, directorios de exportadores, asociaciones y organismos, consultas sobre mercados exteriores, financiación multilateral, oportunidades de negocio internacionales, estadísticas de comercio exterior, direcciones de interés y mercados electrónicos. Se pueden buscar manuales, fichas, cuadernos básicos y por materias, como comercio y marketing internacional, aspectos legales, financiación y pagos internacionales, etc. ICEX constituye una Web de obligada consulta para los investigadores en materia de comercio exterior y marketing internacional. ICEX permite búsquedas libres de documentos y de información en general a través de introducción de texto. Por ejemplo, si se introducen las palabras «Máquina herramienta» el sistema proporciona una lista de 1.126 documentos que contienen ambas palabras. «Marcas blancas» proporciona 6.863 documentos que contienen estas dos palabras y aparecen 7.241 si se hace una búsqueda de «Marcas de distribuidor». Ingenta. Es una base de datos bibliográfica que contiene unos 5 millones de artículos procedentes de unas 16.000 revistas científicas. Ingenta permite al acceso online a los textos completos de artículos que se encuentran en formato electrónico, que pueden ser adquiridos, o el acceso a los mismos a través de suscripción. ISBN. Es una base de datos bibliográfica, elaborada por la Agencia Española del ISBN, que recoge los libros publicados en España desde 1972. Tiene unos 900.000 registros y se accede a ellos a través del código ISBN. ISI Web of Knowledge (WoK). La WoK es una plataforma basada en tecnología web que recoge las referencias de las principales publicaciones científicas de cualquier disciplina del conocimiento. La Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología, gestiona la licencia de web of Knowledge para diversos organismos, incluidas las universidades. Su portal bibliográfico ISI da acceso y permite la búsqueda conjunta en diversas bases de datos accesibles a través de la web como Web of Science; Science Citation Index, Social Science Citation Index, Arts & Humanities Citation Index, Conference Proceedings Citation Index, Index Chemicus y Current Chemical Reactions, Current Contents,

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Derwent Innovation Index, CAB Abstracts y a FSTA (Food Science and Technology Abstracts). Las búsquedas, boolenas, si así se desean, se pue-

den hacer por materias, títulos, autores, revistas y año de publicación, como se observa en la figura 6.11.

Figura 6.11. Búsqueda bibliográfica en ISI Web of Knowledge.

ISI Web realiza búsquedas en todas las bases de datos a las que tiene acceso, o bien se puede seleccionar la más conveniente, a juicio de quien realice la búsqueda, entre un conjunto de ellas. La pestaña Web of Science perfecciona la búsqueda porque añade bases de gran calidad como Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), con registros desde 1899 hasta la actualidad; Social Sciences Citation Index (SSCI), desde 1956 hasta la actualidad; Conference Proceedings Citation Index-Science (CPCI-S), desde 1990 hasta ahora y Conference Proceedings Citation IndexSocial Science & Humanities (CPCI-SSH), con registros desde 1990 hasta el momento presente. La pestaña Additional Resources permite acceder a Scientific Web plus, una página web que no es exactamente una base de datos bibliográfica, pero merece ser conocida por su innegable utili-

dad. En realidad es un buscador de páginas web que devuelve un listado de aquellas que contienen la materia que se selecciona, los nombres de las personas buscadas, los organismos y otros nombres genéricos, incluidas referencias bibliográficas y webs de bases de datos de diversa naturaleza. Por ejemplo, si se desea buscar páginas web relacionadas con campañas publicitarias de jabones, se teclea «Soap advertising». En este caso, Scientific Web plus encuentra más de 100 webs que responden al criterio de búsqueda (figura 6.12). También se pueden introducir nombres de autores, organismos, etc. En resumen, Scientific Web plus es un buscador de webs de extraordinaria utilidad para localizar información, tanto desde los puntos de la investigación como de la docencia, para preparar casos, presentaciones, encontrar bibliografía, noticias, etc. © Ediciones Pirámide

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Figura 6.12. Resultados de una búsqueda en Scientific WebPlus.

Además de Scientific WEB, en la pestaña Additional Resources se ofrecen enlaces a ISIHighlyCitec.com y a ResearcherID.com. Resulta muy valiosa la primera para conocer un listado de investigadores que son relevantes en una materia determinada, aspecto muy útil para centrarse en la investigación que se desea llevar a cabo, para beber directamente en las fuentes. ResearcherID. com permite conocer información relativa a los autores más relevantes. Scopus es una base de datos bibliográfica y referencial. Recoge, sobre todo, artículos de revistas y en menor medida actas de congresos y capítulos de libros, de ámbito internacional. Se nutre de unas 18.000 revistas, de las cuales más de 5.000 corresponden al área de ciencias sociales y humanidades. Se puede acceder a 41 millones de registros, de los cuales un 70 % tienen su correspondiente resumen. Incluye 3 millones de ponencias en congresos. Para el investigador que ya ha publicado sus trabajos resulta de gran interés, pues es posible conocer quién le cita, cuántas veces y en qué revista, número y año. La forma de realizar las búsquedas es similar a las que ya se han expuesto: por autores, revistas, palabras clave, búsqueda boolenas, etc., mediante búsquedas simples o avanzadas (figura 6.13). Science Direct. Es una base de datos de artículos y libros a texto completo. Se puede buscar re-

ferencias en más de 3.000 revistas científicas y 6.000 libros, de los cuales, en más de 2.000 revistas y más de 1.500 libros, se puede obtener el texto completo. Springerlink. Es una base de datos de artículos y libros a texto completo. Busca entre más de 4 millones de artículos procedentes de unas 2.000 revistas científicas, 35.000 libros y 100 obras de referencia. Muchas de las revistas están disponibles a texto completo; en los libros y obras de referencia, mediante las funciónes «Look inside» o «Muestra de texto», se puede obtener parte del texto o de la entrada o capítulo.

3.2.

Bases de datos para la evaluación de la calidad y difusión de las publicaciones2

Además de las bases de datos útiles para buscar bibliografía, los investigadores pueden desear encontrar referencias para juzgar su calidad. Esta tarea, inicialmente más cualitativa que cuantitati2

Aunque hay un capítulo específico dedicado a la evaluación de la publicación científica, se ha mantenido este epígrafe tanto porque muestra el enfoque de su autor como porque ofrece datos algo diferentes a los del citado capítulo [Nota del coordinador].

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Figura 6.13. Campos de búsqueda bibliográfica en Scopus.

va, se hace más objetiva mediante el conocimiento de índices o factores de impacto, que son indicadores del nivel de difusión de las publicaciones entre la comunidad científica, y que guardan relación con la calidad de los trabajos3. Puede suponerse que las más difundidas son las mejores. El factor de impacto de las revistas es el índice bibliométrico más utilizado para evaluar y comparar la producción científica. Se calcula en función de las citas por artículo (o revista) en un determinado período de tiempo (uno, dos o cinco años). Las bases más conocidas por su utilidad para evaluar la calidad de las publicaciones son: Scopus, ya mencionada en el apartado anterior, elaborada por Elsevier. Ofrece el servicio Scopus Top Cited, una opción que proporciona 3

No obstante, es importante que el lector conozca que la pretendida objetividad de muchas de esas medidas se refiere a que son indicadores creados a partir de datos «fríos» y que no implica que sean adecuados ni que midan aquello que proclaman medir. Hay una amplia y asentada literatura que demuestra que todo el entramado de indicadores y factores de impacto contiene sesgos y ausencias importantes [Nota del coordinador].

los 20 artículos más citados sobre alguna materia escritos en los tres, cuatro o cinco últimos años en las publicaciones que Scopus referencia. Esta prestación es muy útil para que los investigadores encuentren bibliografía de calidad y acierten en la selección de los mejores trabajos de la materia que les interesa. ISI Web of Knowledge permite evaluar la calidad de las publicaciones (figura 6.14); ofrece dos herramientas analíticas del mayor interés: — Journal of Citation Reports, que permite la valoración objetiva de las revistas más relevantes mediante indicadores de impacto sobre la comunidad científica, proporcionando los factores de impacto de ISI Web of Knowledge. — Essential Science Indicator, que sirve para buscar los autores, las instituciones, las publicaciones y los artículos más citados de los dos a diez últimos años en Journal Citation Report. Cuando se selecciona Journal of Citation Reports aparece la pantalla de la figura 6.15. © Ediciones Pirámide

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Figura 6.14. Herramientas analíticas y webs con enlace de ISI Web of Knowledge.

Figura 6.15. Acceso a la web de Journal of Citation Reports.

Una vez cargada la página se puede optar por un grupo de revistas, buscar una revista concreta o desplegar el listado de revistas para elegir alguna entre las disponibles. La siguiente captura muestra la pantalla del enlace http://sauwok.fecyt. es/admin-apps/JCR/JCR para buscar una revista concreta, llamada Appetite, publicación multidisciplinar con especial incidencia en aspectos económicos relacionados con los consumidores mayores (figura 6.16). La búsqueda de la revista se puede hacer mediante el título completo, alguna palabra o ISSN. Respecto a la búsqueda efectua-

da, el sistema proporciona los siguientes resultados: el total de citas es 3.891; el factor de impacto es 2,582; el factor de impacto de los cinco últimos años es 2,966, y el total de artículos citados, 199. SJR, o SCImago Journal & Country Rank. El SJR mide el impacto de una revista según las citas recibidas, pero, a diferencia del factor de impacto ISI, que considera las citas como datos brutos, el SJR permite conocer también quién la cita, considerando el prestigio de la revista citante basándose en el PageRank de Google. En SJR se puede buscar ranking por revistas, artículos, países, etc.

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Figura 6.16. Resultados de una búsqueda en JCR.

SJR se estima a partir de datos de Scopus. La figura 6.17 muestra el indicador SRJ de la revista Journal of Marketing. El índice SJR mide la influencia científica de un artículo medio de una revista. Expresa en

qué  medida se aproxima a la discusión científica  global media de la revista. Doc (2y) mide el impacto científico de un artículo publicado en la revista, calculado igual que el índice de impacto JCR.

Figura 6.17. Indicador SRJ de Journal of Marketing. © Ediciones Pirámide

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Bases de datos para la investigación

IN-RECS cuantifica el índice de Impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales. Ha sido desarrollado por el Grupo de investigación de Evaluación de la Ciencia y de la Comunicación Científica de la Universidad de Granada. Calcula

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los índices de impacto desde 1996, de la misma forma que ISI Web of Knowledge. La figura 6.18 muestra los índices de impacto de las principales revistas de economía en 2009 sobre una población de 121 revistas.

Figura 6.18. Índice de impacto medido por IN-RECS en el campo de la Economía.

La multinacional Google tiene dos buscadores básicos de alto interés: Google Scholar y Google Books. Son buenos buscadores, aunque tienen el problema de ser poco sistemáticos. Las búsquedas pueden ser complicadas, pues hay que buscar autor por autor o título a título para encontrar las citas y el contexto en que aparecen. Se aconseja usar Google Scholar con algún programa de ayuda, como Publish or Perish (POP), en versión Windows o Linux. POP analiza los resultados y calcula diversos índices. Si lo que se desea es conocer parámetros de calidad editorial, puede consultarse Latindex, que es un sistema regional de información online para revistas científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal. Es producida conjuntamente por instituciones pertenecientes a esos países y proporciona 33 indicadores de calidad4. DICE, o Difusión y Calidad Editorial de las Revistas Españolas de Humanidades y Ciencias Sociales y Jurídicas (CINDOC (CSIC)/ANECA), contiene información relativa a mecanismos de la evaluación de originales para publicar, la apertura de los órganos de gestión y dirección, la presen4 Igual que el resto de bases de datos y repositorios, no ofrece una medida de la calidad intrínseca de la publicación, sino de la calidad del medio a través del cual se publica un trabajo [Nota del coordinador].

cia de diversas instituciones no vinculadas a la entidad editora entre las contribuciones publicadas, la difusión de las revistas en bases de datos nacionales e internacionales y presencia en Internet. Finalmente, tenemos que el Centro de Información y Documentación (CINDOC) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha creado ALAT, una base de datos referencial. Contiene bibliografía española de todo tipo sobre América Latina, como tesis doctorales, artículos de revistas científicas o ponencias, entre un largo etcétera. Recientemente, el CINDOC ha pasado a denominarse Instituto de Estudios Documentales sobre Ciencia y Tecnología (IEDCYT). 4.

BASES DE DATOS PARA LA INVESTIGACIÓN EN MARKETING Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS

Los investigadores no solamente manifiestan interés por bases de datos de tesis doctorales o bibliográficas de contenidos o evaluativas. Muchas investigaciones contienen además una parte empírica y emplean instrumentos estadísticos para su desarrollo. Unas veces se opera con información primaria obtenida mediante métodos como la encuesta o la experimentación, y otras veces las bases de datos estáticas o dinámicas cons-

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tituyen excelentes fuentes de información. A continuación se exponen algunas bases de datos de gran utilidad. 4.1.

Bases de datos empresariales: SABI, AMADEUS y ORBIS

SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos) es una base de datos empresariales, disponible en formato dvd o web, elaborada por INFORMA D&B y Bureau Van Dijk. Contiene información sobre más de un millón de empresas españolas y más de 350.000 portuguesas. Es muy útil para hacer análisis financieros y de estrategia de marketing. Las principales aplicaciones en el área de marketing son: la identificación y evaluación de clientes potenciales, el análisis del entorno del mercado y de la competencia, la realización de estudios de mercado, la evaluación del potencial territorial y el control del trabajo de la fuerza de ventas (a nivel agregado). La información obtenida mediante selección de variables a cruzar a través de búsquedas simples o condicionadas es exportable a Excel. Existen diversas versiones de SABI: — SABI Regional: con las empresas de la zona de España que más interese. — SABI Nacional: empresas españolas. — SABI Completa: incluye España y Portugal. — SABI online: mediante un sistema de créditos a través de Internet. La información que contiene SABI —algunos ratios vienen en inglés— se recoge en el cuadro 6.1. Otros aspectos recogidos por SABI son: forma jurídica, consolidación, vinculaciones financieras, bancos, auditores de cuentas, marcas, transacciones, bolsa, fecha de constitución, disponibilidad de cuentas, teléfonos, etc. AMADEUS es una base de datos que contiene información de 11 millones de empresas públicas y privadas en el ámbito europeo, incluyendo países del este europeo. Su formato está estandarizado desde hace diez años, lo que permite hacer estudios

comparativos. Un informe estándar de una empresa facilita 24 partidas de activo y pasivo, 25 indicadores de beneficios y pérdidas y 26 ratios, además de información descriptiva y códigos de identificación de actividad empresarial (NACE 2, NAICS, etcétera). También facilita un módulo de noticias obtenido de agencias y otras instituciones como Reuters, Dow Jones, FT, M&A, BvD y ZEPHYR. AMEDEUS permite acceder a información relativa a precios y obtener gráficos, así como realizar informes comparativos y generar diagramas para ver la estructura de grupos. Las búsquedas se pueden hacer a través de la utilización de los criterios de búsqueda más frecuentes, como sector de actividad, tamaño de empresa mediante número de empleados, ventas, etc. Existe un modo experto o avanzado de búsqueda que se basa en búsquedas boolenas con hasta 100 criterios. AMADEUS dispone de su propio software para hacer estudios comparativos entre empresas mediante tablas y gráficos exportables a los programas más habituales, como Excel. Finalmente, está la base de datos ORBIS, que ofrece información detallada de más de 60 millones de empresas de todo el mundo y un potente y flexible software de tratamiento de la información. 4.2.

Bases de datos para la investigación de medios de comunicación

InfoSys+ Exec es el servicio online de Kantar Media Audiences para obtener los principales datos y gráficos de consumo de televisión en España y en las Comunidades Autónomas. Se pueden descargar en formato html o pdf los informes de audiencia de las cadenas a través de los distintos módulos: períodos, programas, anuncios, curvas y vídeos. En la Web mencionada se afirma que InfoSys+ está compuesto de distintos módulos de proyectos que permiten el manejo de datos y generación de informes sobre la audiencia de franjas horarias, programas y anuncios publicitarios. Todo ello de forma numérica y gráfica. Además, incorpora herramientas adicionales para definir targets, ámbitos geográficos, grupos de cadenas, franjas hora© Ediciones Pirámide

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Bases de datos para la investigación

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CUADRO 6.1 Información disponible en SABI Concepto

Información relacionada

Localización

País, Comunidad Autónoma, Localidad, Selección geográfica

Actividad

Código CNAE 2009, CNAE – 93 Rev. 1, NACE Rev. 2, IAE, US SIC, NAICS 2007, Exportador/Importador, Descripción textual de la actividad.

Empleados

Ultimo número de empleados, Número de empleados. Cuentas anuales

Datos financieros

Ratios europeos

Ratios informativos

Ingresos de explotación, Resultados antes de impuestos, Resultados del ejercicio, Gastos de personal, Gastos financieros, Total activo inmovilizado, Existencias, Deudores, Acreedores comerciales, Fondos Propios, Otras partidas. Rentabilidad

Return on shareholders, funds %, Return on capital employed, Return on total assets, Profit margin %.

Actividad

Net assets turnover, Interest cover, stock turnover, Collection period, Critic period.

Estructura

Current ratio, Liquidity ratio, Solvency ratio, Gearing ratio.

Por empleado

Operating revenue, Operating revenue per employee, Cost of employee/operating revenue %, Average cost of employee, Shareholders fund per employee, Working capital per employee, Total assets per employee.

Actividad

Crecimiento de las ventas, Rotación de activos, Profit margin, Crecimiento valor añadido.

Rentabilidad

Return on shareholders funds %, Return on total assets %, Gastos financieros %.

Equilibrio

Fdo. Maniobra y Necesidades de fondo de maniobra, Tesorería, Equilibrio financiero.

Ventas

Fdo. Maniobra, Tesorería, Crédito clientes, Crédito proveedores.

Solvencia

Endeudamiento, Fondos propios sobre permanentes en %, Capacidad devolución.

Liquidez

General e inmediata.

Estratégicos

Evolución de la cifra de ventas, % margen bruto negociable, Grado de valorización de la empresa, Coste medio unitario de personal, Gasto en I&D, Valor añadido por unidad de gasto en personal.

Económicos

Apalancamiento, % de seguridad económica, Margen bruto de explotación.

Financieros

Rentabilidad de las fuentes de financiación, Reserva financiera, Período de recuperación, Deudas financieras.

Tesorería

Cobertura del activo fijo por recursos estables, Variación de tesorería, Duración del ciclo financiero y de tesorería referidos a la explotación.

Ratios Coface

Ratios propios © Ediciones Pirámide

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rias, listas de programas, listas de campañas, tabulaciones, etc. La base de datos se actualiza constantemente. La última versión del software (2009) permite explotar la base de datos con una visión global de todos los elementos de cálculo para facilitar cualquier análisis. Además, es personalizable y proporciona una mayor capacidad de análisis de datos, más rápida, y también de presentación de resultados. Infoadex es una organización que proporciona servicios similares a InfoSys+. Ofrece servicios cuantitativos, básicamente cifras de inversiones publicitarias, inserciones y audiencias (entre otros) y servicios cualitativos a través de una base de datos que se actualiza diariamente con las nuevas creatividades publicitarias. Sirven para analizar a la competencia, a la propia empresa o al sector. Se pueden descargar las creatividades de las empresas clasificadas por sectores, productos, anunciantes, marcas, medios, soportes, descripción, eslogan, formato y tamaño. Infoadex captura anuncios que aparecen en prensa, radio y televisión, revistas, exterior, Internet y cine. El acceso a la información se consigue por el sistema Mosaico, online e inmediato o Alerta, que genera avisos que invitan a la consulta de las novedades. En la misma línea, el Gabinete de Estudios de Comunicación Audiovisual GECA ofrece servicios sobre la actividad publicitaria similares a los expuestos, no sólo para España, sino también para Italia, Brasil, Colombia, Ecuador y Venezuela. La Oficina de Justificación de la Difusión (OJD) es un organismo que controla la difusión de medios y soportes impresos. En un momento dado puede resultar de interés para el investigador. El Estudio General de Medios (EGM) es un organismo nacido en los años sesenta, formado por empresas pertenecientes a medios de comunicación y anunciantes, con el objeto fundamental de estudiar las audiencias de los diferentes medios de comunicación y sus soportes. El interés del EGM radica en que permite realizar descargas gratuitas, de gran interés para la investigación o la docencia. No todas las opciones son gratuitas, habiendo algunas específicas dirigidas a los asociados y, por tanto, de pago. El EGM proporciona

información muy valiosa en fases preliminares en investigaciones sobre atención a medios, especialmente en las tareas de descripción y encuadramiento del trabajo. La información gratuita en informes simplificados, descargable en formato pdf, es: — Penetración de los medios de comunicación y porcentaje de personas que están expuestas a ellos. — Evolución de la penetración de los medios de comunicación desde 1999. — Penetración de los medios de comunicación por género, edad y clase social en porcentajes y valores absolutos. — Ranking de medios impresos —lectores por período— en diarios, suplementos y revistas semanales, quincenales y mensuales. — Oyentes, share y ranking de emisoras de radio generalista y temática. — Espectadores y share de cadenas de televisión. — Audiencias en canales temáticos y de pago. — Hábitos de asistencia al cine. — Conexión a Internet, ranking de sitios. — Tipología de soportes de exterior. 4.3.

Bases de datos para el estudio del comportamiento del consumidor

La empresa ODEC, que trabaja en el ámbito de la investigación de mercados y publicitaria, comercializa su servicio Tom Micro, que es un software para la planificación de medios y soportes publicitarios. Sin embargo, se hace referencia a esta empresa por la creación de estudios que permiten conocer el comportamiento del consumidor, pues recoge información a través de un amplio y completísimo cuestionario que, convenientemente utilizado, permite realizar excelentes estudios. El cuestionario contiene información sobre las características de la vivienda como forma de propiedad, tipo, plantas, superficie y seguros de cobertura de riesgos. También obtiene información sobre climatización, tipo de energía consumida, © Ediciones Pirámide

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posesión de electrodomésticos de línea blanca y marrón, posesión de cámara de fotos, videocámara, teléfonos fijo y móvil, coche o moto. Respecto al consumo de alimentos, se recoge información sobre más 30 categorías diferentes. También se obtiene información sobre cosméticos, medicamentos, perfumes, productos de higiene íntima y productos hábiles en la  cesta de la compra semanal. Obtiene información sobre lugares y frecuencia de compra y consumo de bienes y servicios, incluidos los financieros, transportes, viajes e idiomas que se hablan. Los estilos de vida se pueden medir a partir de la lista de actividades que recogen de los encuestados. La información sobre el comportamiento se completa con identificadores de quienes responden, como situación laboral, régimen de trabajo, profesión, estructura familiar, sector de actividad laboral, nivel de estudios, edad, personas con ingresos en la unidad familiar, nacionalidad y zona de residencia. Tom Micro es una base excelente para estudiar el comportamiento del consumidor desde múltiples perspectivas. La Encuesta Continua de Presupuestos Familiares (ECPF) constituye un instrumento extraordinario para la investigación del comportamiento del consumidor. La ECPF es un panel rotatorio de hogares en viviendas familiares principales, representativo de la población española y de periodicidad trimestral. Comenzó a elaborarse en 1985 con el objeto de conocer el origen y la cuantía de las rentas familiares y su materialización en gastos de consumo, así como para realizar explotaciones de carácter socioeconómico desde una perspectiva pública. La ECPF recoge información procedente de 24.000 hogares españoles. Con la información que proporciona la ECPF es posible aplicar modelos de previsión de demanda, obtener tipologías de consumidores, proceder a segmentar mercados mediante criterios sociodemográficos, jerarquizar conductas de compra, realizar análisis de segmentos y un larguísimo etcétera. La ECPF analiza casi 300 productos y servicios agrupados en 12 categorías: 1. Alimentos y bebidas no alcohólicas. 2. Bebidas alcohólicas.

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3. Artículos de vestir y calzado. 4. Vivienda, agua, electricidad, gas y otros combustibles. 5. Mobiliario, equipamiento del hogar y gastos corrientes de conservación de la vivienda. 6. Salud. 7. Transportes. 8. Comunicaciones. 9. Ocio, espectáculos y cultura. 10. Enseñanza. 11. Hoteles, cafés y restaurantes. 12. Otros bienes y servicios. Las variables que definen los hogares y se relacionarán con los comportamientos son casi 100, y se agrupan como sigue: — Características geográficas: comunidad autónoma, tamaño del municipio de residencia, tipo de zona y densidad de población. — Características relativas al hogar: tipo y tamaño, situación económica (ocupado o activo) e ingresos mensuales netos. — Características relativas a los miembros del hogar: fecha de nacimiento, nacionalidad, estado civil, relación con la actividad económica y nivel de formación alcanzado. — Características del sustentador principal: relación con la actividad económica, ocupación, actividad del establecimiento, situación profesional y sector público o privado. — Características relativas a la vivienda principal: tipo de edificio, régimen de tenencia, antigüedad, número de habitaciones, superficie útil y fuente de energía para agua y calefacción. — Otras viviendas a disposición del hogar: número de ellas, ubicación, comunidad autónoma o extranjero, régimen de tenencia, disposición de determinadas instalaciones o servicios y tiempo que ha estado a disposición del hogar durante dicho período.

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El investigador puede crearse sus propias tablas, a partir de agregados, y descargarlas en Excel o descargar el fichero de microdatos comprimido con la totalidad del panel de hogares y bienes y servicios registrados. 4.4.

Los paneles Homescan y Kantarworldpanel

En sentido estricto, los paneles de consumidores no son bases de datos libremente disponibles, aunque los investigadores académicos pueden solicitar datos pasados sobre alguna categoría de productos, siempre que se hagan sin un objetivo comercial y sean esenciales para llevar a cabo investigaciones de naturaleza cuantitativa descriptiva o causal, para contratar hipótesis o para aplicar modelos y técnicas estadísticas. A partir de la información de los paneles se pueden confeccionar bases de datos para realizar estudios de diversa naturaleza (cuadro 6.2).

El Panel de Consumidores Nielsen constituye una excelente herramienta para comprender el comportamiento de compra del consumidor. Nielsen afirma que su panel proporciona información detallada sobre los consumidores en 22 países de todo el mundo, recopilando información real de compra de los consumidores en 125.000 hogares aproximadamente. Nielsen ofrece información detallada del comportamiento de compra en cada establecimiento, desde grandes almacenes a pequeños establecimientos y desde cadenas de supermercados a establecimientos de droguería y farmacia independientes y grandes superficies. Gracias al escáner, los servicios Homescan y Homepanel de Nielsen consiguen información detallada sobre el comportamiento de compra del consumidor. Esta información se vincula a datos demográficos procedentes de muestras estratificadas de la población por países y se pueden interpretar a nivel de mercado local, regional y de cadena. La información detallada del consumidor que proporcionan estos

CUADRO 6.2 Utilidad de bases de datos generadas a partir de paneles de consumidores Objetivos

Información que proporciona

Conocer hábitos de compra.

Qué, quién, cuándo, cuánto, dónde y a qué precio.

Conocer ventas y mercados.

País, comunidad autónoma provincia...

Identificar segmentos de mercado.

Marcas, formatos, variedades, sabores y envases.

Conocer las características de los consumidores.

Edad, clase social, tamaño de la familia, presencia de niños, profesión, poder adquisitivo y hábitat.

Estimar el tamaño del mercado y tendencias de los productos.

Ventas por productos mercados, difusión de productos, transferencias y predicción de éxito.

Conocer los efectos de las políticas de marketing.

Precios, envases y eficacia publicitaria.

Conocer el comportamiento del consumidor con relación al establecimiento.

— — — — —

Fidelidad al establecimiento, a la marca. Número de establecimientos donde compra. Frecuencia de compra en establecimientos. Repetición en establecimiento y/o marca. Importe de la compra por establecimientos.

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Bases de datos para la investigación

paneles es muy valiosa para comprender los patrones de compra y comportamiento de cualquier segmento de población según los diferentes tipos de establecimientos. Muchas de las investigaciones en materia de distribución comercial necesitan de la información inicialmente generada por los paneles Nielsen. Un acuerdo con la empresa podría generar una base de datos del mayor interés para el comportamiento en canales y cadenas de distribución, por ejemplo, para hacer estudios y evaluar la penetración de un producto en el mercado, el rendimiento general del mismo, la efectividad de las promociones y la sensibilidad del consumidor ante los precios, etc. El Panel Kantar se encuentra disponible como panel de hogares, panel individual y panel de uso. Los sectores que Kantar analiza son compras para el hogar, cuidado personal, moda, telecomunicaciones, entretenimiento y combustibles. El panel de hogares recoge, además de las características de los hogares, el consumo de productos de uso colectivo, como detergentes, papel higiénico, gel de baño, alimentos, etc. El panel individual contiene información sobre el consumo de artículos de uso personal como refrescos, de higiene íntima, etc. El panel de uso proporciona información sobre cómo son adquiridos los productos. Los datos de compra se asocian a las características sociodemográficas de los panelistas para hacer estudios similares a los que ofrece Homescan. En general, la información sociodemográfica de las unidades muestrales que contienen los paneles de hogares se refiere a aspectos como: — Hábitat de residencia; poblaciones con menos de 5.000 habitantes, de 5001 a 30.000, de 30.001 a 200.000 y áreas metropolitanas. — Perfiles sociodemográficos de los panelistas; edad del ama de casa (menos de 35 años, de 35 a 49 y más de 50 años); nivel socioeconómico (clase alta, media-alta, media, media-baja y baja); tamaño del hogar (una y dos personas, tres, cuatro, cinco y más personas); presencia de niños en el hogar (sin niños, con niños de 0 a 5 años o con niños de 6 a 15 años).

4.5.

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Otras bases de datos de interés para la dirección de empresas

Bolsa y Mercados Españoles (BME) es el operador de todos los mercados de valores y sistemas financieros en España. BME cotiza en Bolsa desde el 14 de julio de 2006 y forma parte del índice IBEX 35 desde julio de 2007. En estos últimos años se ha convertido en un referente en el sector en términos de solvencia, eficiencia y rentabilidad. Bolsa y Mercados españoles proporciona información de diversas Bolsas sobre renta variable, derivados y renta fija principalmente. La Comisión Nacional del Mercado de Valores es el organismo encargado de la supervisión e inspección de los mercados de valores españoles y de la actividad de cuantos intervienen en los mismos. Se creó para garantizar la transparencia de los mercados de valores españoles y la correcta formación de precios, así como la protección de los inversores. Recibe mucha información de las partes que intervienen y de registros oficiales, siendo de acceso público. Los investigadores que deseen encontrar información de naturaleza financiera internacional, fundamentalmente bolsas de valores y bancos, pueden consultar bases de datos como Bankscope, Compustadt, CRSP, Datastream, Factset o Thomson Finance. 5.

BASES DE DATOS ESTADÍSTICAS

Hay multitud de bases con datos estadísticos: nacionales, europeas e internacionales. Todos los organismos, sean o no dependientes de gobiernos o instituciones supranacionales, disponen de sus propias estadísticas, que incluyen en repositorios o portales estadísticos. Los dos más cercanos al investigador son Eurostat y las bases del Instituto Nacional de Estadística. La fuente de información de mayor calidad relativa al entorno europeo es la que proporciona Eurostat, la oficina estadística de la Unión Europea. Proporciona datos sobre gobiernos, educación, estadística regional y general, economía y finanzas, población y condiciones sociales, indus-

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tria comercio y servicios, agricultura y pesca, comercio exterior, transporte, medioambiente y energía, ciencia y tecnología y un largo etcétera. También recoge información sobre los países candidatos para formar parte de la UE. Para acceder a las consultas es necesario registrarse, aunque es un registro gratuito. Las publicaciones estadísticas de Eurostat se ofrecen también como bases de datos en soporte digital, aunque es posible realizar consultas selectivas —previo pago— a través de la red de Eurostat Datashops, existente en la mayor parte de los países comunitarios. Las bases de datos que pueden tener interés para la dirección de empresas son las siguientes: — NEW CRONOS es la base de datos general de Eurostat, y contiene más de 160 millones de datos macroeconómicos y sociales. — COMEXT es la base de datos de estadísticas oficiales sobre el comercio exterior de la UE y los intercambios entre los estados miembros. Abarca más de 11.000 productos. — EUROPROMS contiene datos detallados  de producción, comercio exterior y mercados de varios miles de productos industriales. El Instituto Nacional de Estadística (INE) es un organismo autónomo español que realiza operaciones estadísticas de gran envergadura como censos demográficos y económicos, cuentas nacionales, estadísticas demográficas y sociales, in-

dicadores económicos y sociales, coordinación y mantenimiento de los directorios de empresas, formación del censo electoral y las relaciones en materia estadística con los organismos internacionales especializados. Además de la ECPF, ya descrita antes, el INE proporciona información relativa al entorno físico, demografía y población, sociedad, economía, ciencia y tecnología, agricultura, industria, energía, construcción y servicios, y tiene diversas clasificaciones y síntesis estadísticas, así como la serie Tempus 2. Permite, además, descargar información en formato Excel, de forma que el investigador puede crear sus propias tablas susceptibles de tratamiento cuantitativo acorde con su investigación. Además de la información estadística, el instituto ofrece gratuitamente publicaciones periódicas, en formato pdf, que se pueden descargar, como boletines, anuarios, resúmenes, etc. De especial interés para los investigadores académicos son los anexos metodológicos, que ofrecen una guía exhaustiva y de gran calidad de cómo se han obtenido los datos. Esto, desde la perspectiva académica, es muy importante. Para obtener más información sobre fondos estadísticos en España se puede consultar los fondos estadísticos de las universidades españolas que tienen repositorios de alta calidad y que, normalmente, se encuentran en los accesos web de las respectivas bibliotecas universitarias. A modo de resumen, el cuadro 6.3 muestra los enlaces web a las distintas bases de datos, repositorios y organismos estadísticos citados anteriormente.

CUADRO 6.3 Enlaces web de las bases de datos y repositorios citados en el capítulo Denominación

URL o enlace web

CELEX

http://eur-lex.europa.eu/RECH_celex.do

EURLEX

http://eur-lex.europa.eu/es/index.htm

Centro de Investigaciones Sociológicas, CIS

http://www.cis.es/cis/opencms/ES/index.html

CORDIS

http://cordis.europa.eu/home_es.html © Ediciones Pirámide

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Bases de datos para la investigación

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CUADRO 6.3 (continuación) Denominación

URL o enlace web

Consejo Superior de Investigaciones Científi- http://www.csic.es/web/guest/publicaciones cas, CSIC. Blackwell Reference Online

http://www.blackwellreference.com

Proquest

http://csaweb108v.csa.com/e_products/databases-collections.php. Este sitio web da acceso, en el ámbito de las ciencias sociales, a las siguientes bases de datos: — — — — — —

ASSIA: Applied Social Sciences Index and Abstracts. EconLit. ERIC. FRANCIS. IBSS: International Bibliography of the Social Sciences. LISA: Library and Information Science Abstracts.

Illumina Social Sciences

http://csaweb108v.csa.com

Teseo

http://www.educacion.es/teseo

Proquest Dissertation and Theses

http://www.proquest.com/en-US/catalogs/databases/detail/pqdt.shtml

Dialnet

http://dialnet.unirioja.es/ayuda/SPA/

Emerald

http://www.emeraldinsight.com/search.htm.

ECLAS

http://ec.europa.eu/eclas/F

ICEX

http://www.icex.es/icex/cda/controller/pageICEX/0,6558,5518394_55189 91_5588813_0_0_-1,00.html Contiene los accesos a: — — — —

Estudios de mercado y documentos de comercio exterior. Directorios de exportadores, asociaciones y organismos. Estadísticas de comercio exterior. Mercados electrónicos.

Ingenta

http://www.ingentaconnect.com/

ISBN

http://www.mcu.es/libro/CE/AgenISBN.html

WoK. ISI Web of Knowledge

http://sauwok.fecyt.es

Scientific WebPlus

http://scientific.thomsonwebplus.com

Research Analytics. Thomson Reuters

http://www.highlycited.com/

ResearcherID

http://www.researcherid.com/

Science Direct

http://www.sciencedirect.com

Scopus

http://www.scopus.com/home.url

Springerlink

http://www.springerlink.com

SciVerse Scopus

http://www.info.sciverse.com/scopus/

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 6.3 (continuación) Denominación

URL o enlace web

Journal of Citation Reports

http://ip-science.thomsonreuters.com/es/productos/jcr/

SJR: SCImago Journal & Country Rank

http://www.scimagojr.com

IN-RECS

http://ec3.ugr.es/in-recs/

Google Scholar

http://scholar.google.es

Google Books

http://books.google.es

Publish or Perish (POP)

http://www.harzing.com/pop.htm

Latindex

http://www.latindex.unam.mx/index.html?opcion=2

DICE

http://dice.cindoc.csic.es/

ALAT

http://www.eurosur.org/CINDOC/alat.htm

SABI

http://www.informa.es/soluciones-financieras/sabi

AMADEUS

http://www.informa.es/soluciones-marketing/soluciones-de-valora %C3 %B1adido--2/amadeus

ORBIS

http://www.informa.es/soluciones-marketing/soluciones-de-valora %C3 %B1adido--2/orbis

InfoSys+ Exec

http://www.kantarmedia1.es/sections/product/infosys-exec

Infoadex

http://www.infoadex.es

Gabinete de Estudios de Comunicación http://www.geca.es/geca/index.asp Audiovisual, GECA Oficina de Justificación de la Difusión

www.ojd.es

Estudio General de Medios (EGM)

http://www.aimc.es

Tom Micro de ODEC

http://tom-micro.software.informer.com/

Encuesta Continua de Presupuestos Fami- http://www.ine.es/jaxi/menu.do?type=pcaxis&path= %2Ft25 %2Fp458& liares file=inebase&L=0 Nielsen: Panel de consumidores Panel de detallistas

http://es.nielsen.com/products/index.shtml

Panel Kantar

http://www.kantarworldpanel.com

Bolsa y Mercados Españoles (BME)

http://www.bolsasymercados.es/

Comisión Nacional del Mercado de Valores

http://www.cnmv.es/index.htm

Bankscope

https://bankscope2.bvdep.com

Compustadt

http://www.compustat.com © Ediciones Pirámide

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Bases de datos para la investigación

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CUADRO 6.3 (continuación) Denominación

URL o enlace web

Center for Research in Security Prices, CRSP, http://www.crsp.com USA. Datastream Extranet

http://extranet.datastream.com

Factset

http://www.factset.com

Thomson Finance

http://thomsonreuters.com/products_services/financial

Eurostat

http://ec.europa.eu/eurostat

Blogs sobre bases de datos

— http://es.wordpress.com/tag/bases-de-datos — http://www1.universia.net/catalogaxxi/C10047PPESII1/S11697/ P11694NN1/INDEX.HTML — http://profesores.universia.es/recursos/bases-datos/

Elaboración por Ildefonso Grande y Francisco J. Sarabia-Sánchez (coordinador).

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El uso de gestores bibliográficos Emilio Duarte-García

Este capítulo explica el concepto, uso y ventajas de los gestores bibliográficos, así como las principales características y funciones de los más utilizados: Biblioscape, Bookends, EndNote, EndNote Web, ProCite, Refbase, Reference Manager, Zotero y RefWorks. A continuación, se centra en este último, detallando el procedimiento que se debe seguir para extraer el máximo rendimiento en su manejo mientras se redacta un trabajo de investigación. 1.

QUÉ SON Y PARA QUÉ SIRVEN LOS GESTORES BIBLIOGRÁFICOS

En los últimos años se ha generalizado la utilización de los denominados gestores personales de bases de datos de referencias bibliográficas, que son programas que permiten a investigadores, especialistas y profesionales almacenar las referencias bibliográficas obtenidas durante la búsqueda documental (Armenteros y Alfonso, 2004) para su posterior gestión y manipulación, con la finalidad de insertar citas y elaborar bibliografías de acuerdo con los formatos de descripción que exigen las diferentes revistas científicas o los principales estilos normalizados de publicación. Se trata de herramientas de gran utilidad para los investigadores por su capacidad para: recopilar la información de diferentes productos, fuentes y tipos de documentos; almacenar y organizar la información encontrada; optimizar el uso de dicha información desde el punto de vista de la investigación (insertar citas, generar bibliografías y forma-

tearlas, compartir referencias bibliográficas...). Son programas que, en definitiva, facilitan las labores de recopilación, sistematización e integración de recursos de investigación (Cordón-García, MartínRodero y Alonso-Arévalo, 2009). Hay que señalar, además, que casi todos los gestores se orientan cada vez más a facilitar la labor del usuario, consiguiendo productos más sencillos de manejar incluso por quienes carecen de grandes destrezas en el manejo de la información y los utilizan para gestionar sus referencias, disponer de su bibliografía y poder citar adecuadamente en sus trabajos de investigación (Cordón-García, Martín-Rodero y Alonso-Arévalo, 2009). 2.

FUNCIONES Y CARACTERÍSTICAS DE LOS GESTORES BIBLIOGRÁFICOS

En la exposición de este apartado, el objetivo no será plantear un riguroso análisis comparativo entre los programas existentes, sino examinar las particularidades más destacables de su funcionamiento. Al final de este apartado se podrán consultar, mediante una tabla, las principales características, diferencias, etc., de los programas escogidos (véase cuadro 7.1). Entre la amplia variedad de herramientas de gestión disponibles, se han seleccionado: ProCite, Reference Manager, EndNote, EndNote Web, RefWorks, Refbase, Bookend, Zotero y Biblioscape. Antes de analizar las funciones básicas que comparten los gestores es obligado señalar que en todos ellos se pueden observar dos partes clara-

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mente diferenciadas, aunque a su vez íntimamente ligadas. Por un lado, el gestor de bases de datos documentales, que administrará las referencias bibliográficas que vayamos añadiendo, y, por otro, una herramienta que, incorporada en nuestro procesador de textos, posibilitará la inserción de citas y la generación de bibliografías de forma automática y relativamente sencilla a partir de los datos introducidos en nuestra base. 2.1.

Entrada de datos

La introducción de los datos suele efectuarse por medio de registros con estructuras predefinidas para los diferentes tipos de publicaciones: artículos de revistas, monografías, capítulos de libros, tesis, informes, etc. Cada uno de ellos cuenta con campos comunes, como los de autor, año, fuente, resumen y palabras clave, junto con campos específicos en función del tipo de publicación (Bravo-Toledo, 1996). La entrada de datos puede realizarse de dos formas: manual y automática. En caso de introducir manualmente los datos, el primer paso consistirá en rellenar el campo que determina el tipo de documento que vamos a describir; de esta manera quedarán automáticamente seleccionados aquellos campos que estén asociados a dicho tipo documental. El hecho de que los registros dispongan de esas estructuras predefinidas facilita significativamente la entrada de datos y, además, todos los programas proporcionan un número considerable de plantillas diferentes que permiten introducir desde las referencias de los documentos más comunes, como libros, artículos de revista, actas de congresos, etc., hasta las de materiales menos estándar, como programas de ordenador, audiovisuales, mapas, partituras, etc. Tanto el número de referencias como la longitud de los campos son ilimitados, salvo en el caso de EndNote Web, que establece un límite de 10.000 referencias y una capacidad máxima de 64.000 bytes por campo. Esta circunstancia habría que valorarla en el momento en que debamos decidir qué programa utilizar, no siendo fácil evaluar si el

número de registros mencionados es suficiente, o no, para que un investigador gestione su bibliografía. Entre los campos que habría que completar en estas bases de datos hay algunos que deben destacarse por su interés: aquellos en los que es factible crear enlaces a direcciones URL y/o adjuntar archivos en pdf, documentos completos y archivos de imágenes. De esta forma, y desde el mismo registro bibliográfico, podríamos acceder, por ejemplo, al texto completo del documento referenciado. Por otro lado, un aspecto muy interesante para los usuarios de este tipo de programas es la posibilidad de introducir referencias bibliográficas en sus bases de datos de forma automática. Existen varias opciones: 1. Desde bases de datos online, a través de la interfaz que los propios programas han diseñado, que automáticamente almacenarán la información necesaria para establecer las conexiones, realizarán las búsquedas e importarán las referencias a nuestra base de datos (véase figura 7.1) Es preciso señalar que, salvo Zotero y Refbase, el resto permite la conexión directa a diferentes fuentes, como PubMed o Google Scholar, y a catálogos que utilicen el protocolo de comunicación estándar internacional Z39.50. Hay que destacar la posibilidad de crear nuevas conexiones a catálogos Z39.50, bien realizándolas uno mismo o bien solicitándolas al proveedor del programa. Cuando obtenemos referencias a través de esta función, los programas las adaptan de manera automática al formato que cada uno tiene definido por defecto, y construyen una base de datos temporal con las referencias descargadas para que las exportemos o copiemos a cualquiera de nuestras bases de datos (Codina, 2000). Refworks, Zotero y Refbase permiten la importación de canales RSS (Really Simple Sindication). Actualmente, los navegadores disponen de lectores de noticias con tecnología RSS que permiten que, si nos suscribimos a revistas científicas electrónicas, podamos obtener información actualizada. En el caso de los tres gestores citados, todos ellos cuentan con un lector de canales RSS que nos va a permitir importar las nuevas referencias sin necesidad © Ediciones Pirámide

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El uso de gestores bibliográficos

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Figura 7.1. Interfaz de búsqueda online de EndNote.

de acceder al recurso. En otras  palabras, estando suscritos a una revista, cuando ésta incorpore nuevos contenidos, veremos, junto al icono naranja RSS, el título en negrita y, clicando en él, importaremos tanto las nuevas referencias de los artículos como el enlace al documento completo. 2. Desde fuentes de información externas, es decir, desde bases de datos, revistas electrónicas, etcétera, a las que nos conectaremos online sin utilizar el interfaz del gestor de referencias bibliográficas. En este caso existen también dos opciones: — Muchas bases de datos (Web of Science, Science Direct, Scopus, EBSCO Online, ABI/INFORM Global, Dialnet, catálogos de bibliotecas, etc.) cuentan en su propia interfaz de usuario con comandos iguales o similares a «Export directly to RefWorks» o «Save to EndNote Web», que facilitan la exportación de los registros seleccionados a aquella carpeta que hayamos escogido en el seno de nuestra base de datos personal.

La compatibilidad entre recursos y gestores está directamente relacionada con los intereses comerciales de cada empresa distribuidora. Esto se traduce en que, desde el Web of Science, de Thomson, se facilite la exportación directa a su gestor de referencias (EndNote o EndNote Web), mientras que a RefWorks se exportan los productos informativos de ProQuest de la misma multinacional (véase figura 7.2). — En aquellas bases de datos que no tengan la función de exportación directa deberemos descargarnos las citas en un archivo como fichero de texto con un formato estructurado (extensiones .txt o .ris, por ejemplo). Una vez descargado el archivo de texto desde el gestor que utilicemos, habrá que importarlo a nuestra base de datos personal. En este caso, todos los programas van a funcionar de forma muy similar: en primer lugar se seleccionará el archivo de texto descargado y, a continuación, la base de datos concreta a donde queremos im-

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Fuente

EndNote

EndNote Web

Procite

Reference Manager

RefWorks

Zotero

Biblioscape Bookends Refbase

Amazon

No

No

No

No

No

Directa

No

CSA

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

CSIC

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Indirecta

Indirecta

Dialnet

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

Ebsco

Directa

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

Emerald

Directa

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Directa

Indirecta

Ovid (Econlit...)

Directa

Indirecta

Directa

Directa

Directa

Directa

Indirecta

Google Scholar

Directa

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Directa

Indirecta

Proquest (Abi/Inform, etc.)

Directa

Indirecta

Directa

Directa

Directa

Directa

Indirecta

Science Direct

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

Scirus

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Indirecta

Scopus

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

Springer

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Indirecta

Swets

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Web of Knowledge

Directa

Directa

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

Wiley

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Indirecta

Directa

Directa

Indirecta

YouTube

No

No

No

No

No

Directa

No

Figura 7.2. Compatibilidad en la exportación entre recursos y gestores.

portarlo; finalmente, se elegirá el filtro de importación que corresponda. Las bases de datos bibliográficas presentan los datos estructurados de formas diversas; por tanto, será necesario contar con un filtro apropiado que reconozca la estructura de datos de la referencia que se va a importar. Así, un filtro de importación permite extraer información de dichos archivos de texto e introducirlos en los campos pertinentes de nuestra base de datos personal. Los campos del filtro deben corresponderse con los campos del archivo que se pretende exportar. El nombre de cada filtro suele indicar el servicio para el que está configurado. Todos los progra-

mas disponen de un número considerable de filtros confeccionados previamente; si no encontramos el apropiado, podemos optar por crear nosotros mismos el filtro (casos de Reference Manager, ProCite, EndNote, Bookends o Biblioscape) o pedir al suministrador del programa que lo cree (EndNote Web y RefWorks). Merece la pena destacar el sencillo sistema que emplea Zotero para identificar el producto (libro, documento, carpeta...) mediante un icono en la barra de direcciones. Dicho sistema ha permitido que bases de datos o sitios comerciales que no disponen de formatos de salida (Amazon, YouTube...) puedan incorporarse de forma automática, dejando bien a las claras la orientación más inter© Ediciones Pirámide

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nauta —usuario multimedia no necesariamente académico— de este programa. 3. EndNote Web tiene habilitada para PC la opción del botón «Capture». Éste se encuentra en la barra de herramientas que el programa muestra en nuestro navegador y permite capturar fácilmente la información bibliográfica del registro existente en la página web que tengamos activa. Su funcionamiento y características son los siguientes: — Al realizar la captura debemos tener a la vista el registro completo, y solamente salva un registro cada vez. — Si hacemos click en el citado botón, nos creará una referencia cuyos campos completaremos o modificaremos. Finalmente, confirmaremos que el tipo de referencia aparecido por defecto es el correcto, y que los campos obligatorios marcados con un asterisco han sido debidamente completados. 2.2.

Control de autoridades

El control de autoridades es el proceso encargado de mantener la consistencia de la forma usada para representar un punto de acceso (autor, título o materia). Sirve para asegurar que el punto de acceso sea unívoco —discriminando los homónimos (misma forma, pero distinto significado)— y uniforme —evitando que un mismo autor, título o tema sean representados de diferente forma—. Su utilidad, por tanto, es clara: introducir de manera coherente las referencias en la base de datos para garantizar que la información sea localizada y recuperada posteriormente por el usuario. Únicamente EndNote Web y Refbase carecen de esta función; los demás disponen de lo que se denominan «listas de términos», que son listados vinculados a los campos de palabras clave, autor y revista (en el caso de ProCite, también a los de título y tipo documental, y en el de Bookends, al de editores, pudiéndose asociar listas de términos a cualquier campo) que permiten almacenar palabras clave, nombres de autor, revista, título y tipo

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de documento. Estas listas se gestionan de forma automática: cuando se crea una nueva base de datos, está vacía, y conforme se introducen las referencias se van añadiendo automáticamente los nuevos términos. La forma de hacerlo varía según los programas; así, mientras en Reference Manager, RefWorks, Zotero, Biblioscape y Bookends nos saldrá automáticamente el listado de los términos ya introducidos en cuanto tecleemos algún carácter, en EndNote el programa intentará completar el texto sugiriendo la palabra más cercana de la lista vinculada a ese campo, de tal forma que si queremos ver el resto de los términos deberemos movernos con las teclas de navegación. Finalmente, en ProCite no nos aparecerá por defecto el listado de los términos, por lo que se hará necesario utilizar los botones situados junto al campo correspondiente para poder acceder a dichos listados. En todos los casos, si el término ya existe, se utiliza; si no, se crea nuevo, y al guardar la referencia se añadirá automáticamente a la lista (véase figura 7.3). 2.3.

Búsquedas en las bases de datos personales

Las búsquedas en las bases de datos que hemos creado son similares en todos los programas analizados. Se efectúan en pantallas preconfiguradas, y se puede elegir, por un lado, entre realizarlas en una base de datos o en varias a la vez, y, por otro, en toda la base de datos o en campos determinados. También es posible construir búsquedas complejas que involucren varios campos y términos utilizando los operadores booleanos clásicos (And, Or, Not...), operadores relacionales, truncamientos y máscaras o comodines, además de guardar las estrategias de búsqueda para su uso posterior. Salvo Refbase y EndNote Web, el resto, aunque varíe la forma, permiten crear un índice de referencias dentro de una base de datos para guardar un conjunto de registros, facilitando de esta forma una rápida localización posterior del grupo o la ejecución de determinadas operaciones sobre éste. Por ejemplo, cuando una entidad trabaja con

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Figura 7.3. Control de autoridades en RefWorks.

dos aspectos o disciplinas, podemos incluirlos en la misma base de datos y a la vez introducir cada uno en un grupo para operar con él separadamente (Alonso-Arévalo, 2006). Por último, en todos los programas (excepto EndNote Web, Refbase y Biblioscape) es posible acceder a la lista de términos de los campos indizados, pero sólo Reference Manager y Bookends ofrecen la opción de integrar en la búsqueda dos o más términos de la lista unidos por los operadores And y/u Or (véase figura 7.4). También es Reference Manager el único que permite establecer relaciones de sinonimia entre términos de una misma lengua que posean idéntico significado, o entre un vocablo y sus equivalentes en otras lenguas, así como vincular distintas siglas con su expresión desarrollada. Cuando se combinan dos términos con referencias cruzadas, ambos aparecen en el listado de términos y cada uno de ellos incluye al otro en la lista de sinónimos. Esta operación puede ser ejecutada de forma manual o automática.

2.4.

Detección de duplicados

Cuando se introducen referencias, tanto de manera manual como importándolas automáticamente desde varias fuentes (lo cual, en ocasiones supone un alto nivel de solapamiento), es muy fácil acabar insertando registros repetidos en nuestras bases de datos. Para evitar esto los programas disponen de una serie de mecanismos con los que detectar los duplicados. En primer lugar, definen por defecto las condiciones que deben darse para considerar que varios registros son duplicados, es decir, aquellas referencias que pertenezcan al mismo tipo documental (por ejemplo, artículo de revista o libro) y en las que además coincidan autor, título y año. Estos criterios, salvo en EndNote Web y en RefWorks, se pueden modificar (véase figura 7.5). La detección puede realizarse cada vez que introducimos manualmente un documento nuevo o lo editamos (es el caso de Reference Manager, EndNote Web, ProCite y Biblioscape). También © Ediciones Pirámide

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Figura 7.4. Búsqueda en la lista de términos con Bookends.

cuando se copia algún registro resultante de una búsqueda online a través de la interfaz de los propios programas en una de nuestras carpetas o bases de datos (en todos, salvo en Bookends Zotero y Refbase; en el caso de estos dos últimos por no disponer de interfaz para la búsqueda online). Una tercera manera de localizar duplicados se puede efectuar durante el proceso de importación de archivos de texto. Todos los programas, excepto Zotero, Bookends y Refbase, implementan esta función, pero unos con más opciones que otros. Por ejemplo, Reference Manager y EndNote pueden decidir que ante un duplicado se actúe de tres formas diferentes: que se importen todas las referencias, incluidas las duplicadas, lo que requerirá una revisión manual de los duplicados; que se importen todas las referencias salvo las duplicadas (única opción existente en EndNote Web y RefWorks), o que las referencias duplicadas sean trasladadas a una nueva base de datos temporal, mientras el resto son importadas con normalidad.

Finalmente, en previsión de que las medidas adoptadas no hubiesen sido suficientes, tendremos la opción, salvo en Zotero, de buscar todos los posibles duplicados que pudieran haber entrado. Reference Manager permite, además, la combinación de registros repetidos, es decir, dos o más referencias a un mismo documento que contengan distinta información y que interese unir en una sola que reúna tanto los campos y datos comunes como los que difieran entre ellas. 2.5.

Comandos de edición global

Salvo EndNote Web, Refbase y Zotero, todos permiten el uso de comandos u órdenes que actúan de forma general en toda la base o bases de datos para: buscar y reemplazar texto en múltiples referencias; copiar campos entre referencias o mover información de un campo a otro en múltiples referencias; añadir en una única acción la misma

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Figura 7.5. Definición de los criterios para control de duplicados en ProCite.

información en un campo determinado, dentro de un grupo de referencias previamente seleccionado, y, por último, borrar la información de un mismo campo en múltiples referencias. 2.6.

Visualización de los registros

Aunque existen diferencias entre los programas y cada uno tiene sus peculiaridades, en todos ellos predomina la tendencia a que la ventana de visualización de referencias aparezca dividida en dos partes. Uno de los paneles muestra la lista de referencias, es decir, un listado en el que cada línea corresponde a una referencia distinta, con la información de los campos ordenada en columnas. Los campos que aparecen por defecto varían según los programas, si bien coinciden como básicos los de número de identificación de la referencia, autor primario, título y fecha. Este panel,

personalizable en algunos gestores, utiliza las cabeceras de las columnas para, mediante un click sobre ellas, cambiar el criterio de la ordenación de  la lista, que podrá ser alfabético o numérico dependiendo del tipo de dato incluido en el campo, y en sentido ascendente o descendente. El otro panel presenta el contenido completo de la referencia, y hay casos en los que también se puede personalizar. EndNote Web, por ejemplo, únicamente maneja una ventana de visualización, que coincidiría, por la manera en que está dispuesta la información, con la lista de referencias. Muestra tres columnas por defecto: autor primario, año y título. También utiliza las cabeceras de las columnas para poder cambiar el criterio de ordenación de la lista. En cambio, RefWorks ofrece tres tipos de vista: «una lista/vista de cita», que presenta en una sola línea los datos de los campos de autor, fecha © Ediciones Pirámide

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y título; «vista uniforme», con la información de los campos de autor, título y fuente, e indicando el nombre de la carpeta en la que se encuentra, y «vista completa», que muestra el contenido completo de la referencia. 2.7.

Personalización de la base de datos

Todos los programas permiten personalizar aspectos de las aplicaciones que tienen que ver con cómo se visualizan los resultados en pantalla, pero únicamente EndNote, ProCite y Reference Manager confieren la posibilidad de modificar aspectos que suponen un valor añadido para dichos programas. Se puede personalizar la lista de referencias indicando qué campos queremos que aparezcan y cambiando el orden y el nombre de las cabeceras. También es posible modificar la información sobre los distintos tipos de referencia (salvo en el tipo Generic) seleccionando los campos que se desea aparezcan en cada modelo de registro, así como renombrar las etiquetas de los campos (Codina, 2000). Sólo con Reference Manager se puede cambiar el orden de aparición de los campos y ocultar los tipos de referencia que no se usen, acortando la lista, facilitando y estandarizando la entrada de datos y renombrando los tipos de referencia. Por último, Reference Manager personaliza también la lista de campos y su ordenación en la columna Field en la ventana de búsqueda de referencias (Search). 2.8.

Exportar y compartir referencias bibliográficas

Otras dos funciones de enorme interés para los usuarios de estos programas son las de exportar y compartir referencias bibliográficas con otros compañeros de trabajo o investigación. La opción de exportar referencias permite seleccionar éstas de una base de datos para crear un archivo de texto en función del formato de salida previamente escogido. Posteriormente, el mencionado archivo podrá ser compartido con otros in-

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vestigadores, si bien —y aunque sea una obviedad es obligado mencionarlo— será necesario que el formato de exportación utilizado posteriormente pueda ser importado por el gestor que emplee el receptor del archivo. Son varios los formatos que ofrece cada programa; pueden consultarse en la tabla al final del apartado (cuadro 7.1). La opción de compartir la base de datos o parte de ella está implementada en EndNote Web, RefWorks, Bibloscape y Zotero. Una vez se ha decidido la carpeta o base de datos que se quiere compartir y los usuarios a los que se concederá tal permiso, hay que tener en cuenta que, por lo general, el acceso a las carpetas compartidas es únicamente de lectura, es decir, que no se podrán modificar los registros, pero sí buscar y visualizar el contenido de las referencias, exportarlas, copiarlas a una carpeta o base de datos propia, generar e imprimir una bibliografía, etc. (véase figura 7.6). La función de compartir es muy interesante, ya que nos va a permitir, entre otras cosas: colgar bibliografías temáticas en una página web; proporcionar acceso rápido a la información para investigadores de diferentes instituciones que colaboren en un mismo proyecto; facilitar un enlace a la bibliografía publicada por un departamento o investigador en concreto, y también publicar una base de datos interna de referencias dentro de una misma organización. Por tanto, los beneficios resultantes son muy variados: favorece la comunicación y difusión de la información; aporta un entorno de investigación cooperativo accesible desde cualquier lugar a través de Internet; permite el intercambio de información entre bases de datos de una manera rápida y fácil; ofrece un punto de acceso centralizado a bases de datos necesarias puntualmente sobre una asignatura o un proyecto de investigación concreto, etc. 2.9.

Las citas bibliográficas

Una vez instalados los programas, en el procesador de texto con el que sean compatibles aparecerá una barra de herramientas con una serie de comandos que nos permitirán insertar las citas y elaborar las bibliografías a partir de las referen-

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Figura 7.6. Compartir una carpeta con EndNote Web.

cias incluidas en las bases de datos. Esta herramienta añade códigos de campo a las citas, permitiendo al programa dar y quitar formato al texto y reformatear las citas dentro del procesador de textos. Las citas pueden configurarse de dos maneras: temporal o formateada: 1.

Las citas en formato temporal contienen la información necesaria para poder localizar una única referencia de la base de datos y determinar qué referencias se han de incluir en la bibliografía. Suele constar  de los datos que identifican al autor —normalmente el apellido del primer autor—, el año de publicación y un identificador de referencia, que es el número asignado a esa referencia bibliográfica dentro de la base de datos; y todo ello entre delimitadores, normalmente unas llaves. Por ejemplo, una cita en formato tem-

2.

poral utilizando Reference Manager tendría este aspecto: {Gascón Murillo, José Luis, 2001 11/id}. Las citas formateadas incluyen códigos de campo ocultos para poder generar la bibliografía, añadir más citas o modificar su estilo de salida. Pueden aparecer en un estilo autor/año —(Gascón Murillo et al. 2001)— o en estilo numérico —[1]—. Su aspecto variará en función del estilo bibliográfico de salida seleccionado.

El estilo de salida es un formato que se le da a las citas y a las bibliografías que responde a las normas de estilo del editor o revista que lo haya definido (por ejemplo, «Journal of Management style» pertenece a la revista Journal of Management). En todos los programas hay numerosos estilos bibliográficos para elegir, y están identificados con el nombre del creador (por ejemplo, «Harvard © Ediciones Pirámide

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style» corresponde al Harvard System of Referencing). Si entre los estilos preexistentes no encontráramos el que necesitamos, podríamos crear nosotros mismos nuevos estilos o solicitarlos al proveedor del programa. El tipo de formato en que se inserten las citas dependerá del gestor utilizado: — EndNote Web, Refworks, Bookends, Biblioscape y Refbase lo hacen en formato temporal, y será necesario formatear las citas para generar la bibliografía al final del documento. — Reference Manager y EndNote, en cambio, permiten elegir el modo en que queremos trabajar, seleccionando o no por defecto la opción de formato automático. Si tenemos esta opción deshabilitada, todas las citas llevarán un formato temporal, no se generará de forma automática una bibliografía al final del documento y será necesario formatear éste. En cambio, si activamos la opción, cada vez que introduzcamos una cita ésta quedará ya formateada y la bibliografía se listará automáticamente al final del documento. Por tanto, antes de incluir citas, habrá que decidir la forma en que queremos hacerlo. — Zotero inserta en el modo de cita temporal, pero la apariencia de la cita es como si se hubiera formateado. Será necesario, como en los casos anteriores, formatearla para generar la bibliografía. Las citas se pueden incluir en cualquier parte del documento, sea en el cuerpo de éste, sea en una nota a pie de página (salvo con EndNote Web). Para ello, basta con posicionar el cursor en el lugar deseado y seleccionar la opción correspondiente en la barra de herramientas. Se puede insertar una cita única (por ejemplo, Sarabia Sánchez, Parra Azor, 2001) o bien múltiples referencias en una cita (por ejemplo, Hidalgo, Sicilia Piñero 2011, Sicilia Piñero, Ruiz de Maya, 2009). Cuando se dé el caso de una cita múltiple, ésta se organizará según los requerimientos del estilo de salida establecido. Las citas introducidas en

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un documento pueden cambiarse en cualquier momento. Existe la posibilidad de modificar, añadir, ordenar y eliminar referencias de una cita múltiple. Este tipo de programas también suelen permitir: — Revertir las citas formateadas, es decir, cambiar una cita formateada por su correspondiente cita temporal y eliminar la bibliografía. Esta opción puede ser interesante cuando se quiere confeccionar una bibliografía general al final de un documento que ha sido redactado por varios autores, y en el que cada uno de ellos ha elaborado una parte con sus propias citas y su bibliografía. El procedimiento consistirá en pasar las citas a formato temporal, copiar y pegar los textos en el orden que corresponda y, finalmente, formatear de nuevo el documento para generar la bibliografía al final de éste. — Eliminar códigos de campo. Dado que hay publicaciones que requieren documentos sin códigos de campo, mediante esta herramienta se puede guardar una copia del documento con las citas sin formato y la bibliografía como texto. — Crear una base de datos o una carpeta con las citas contenidas en un documento de Word. 2.10.

Generar bibliografías

Una de las opciones más apreciadas en este tipo de programas, junto con la anterior de insertar citas de forma sencilla, es la de generar bibliografías a partir de bases de datos personales con los diferentes estilos de citación que utilizan habitualmente las revistas (Armenteros y Alfonso, 2004). Las bibliografías se van a poder confeccionar de varias formas: 1. En función de las citas encontradas en el documento (véase figura 7.7). Como ya hemos comentado en el apartado anterior, las citas formateadas producen al final del documento una

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bibliografía. Estas citas van acompañadas de códigos, cada uno de los cuales representa una referencia en la base de datos. El programa reemplaza automáticamente los códigos por números consecutivos (o autor/año) y añade al final del

documento la lista de referencias formateadas y ordenadas adecuadamente, conforme aparecen en el texto o en secuencia alfabética, de acuerdo con el estilo seleccionado (Armenteros y Alfonso, 2004).

Figura 7.7. Inserción de citas y bibliografía generada con Zotero.

2. Creación de una bibliografía independiente, es decir, aquella que no lleva asociado un documento con citas insertadas a lo largo del texto. Así, una vez seleccionadas las referencias de nuestra base de datos, podremos generar listas en el estilo elegido. En este caso, y a diferencia de los documentos con citas insertadas, el estilo de salida deberá escogerse desde el propio programa de gestión de referencias bibliográficas. 3. Creación de una bibliografía por materias (excepto en EndNote Web), es decir, una lista de términos junto con las referencias asociadas a éstos. Se podrán generar basándose en cualquiera de los campos disponibles en la base de datos, si

bien las bibliografías de materias típicas incluyen los contenidos de los campos de autor, título de revista y materias o palabras clave. Los estilos de salida determinarán qué información se incluye en la bibliografía, cómo se ordena y qué signos de puntuación y tipo y tamaño de letra se emplean (véase cuadro 7.1). Una vez conocidas las características y funciones de este tipo de aplicaciones deberíamos, finalmente, decidir qué gestor vamos a utilizar. No es nada sencillo concretar cuál de todos ellos es el mejor o el más completo, y la decisión en gran medida dependerá de las circunstancias que rodeen al usuario: quién lo va a utilizar y para qué; © Ediciones Pirámide

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CUADRO 7.1 Tablas comparativas de las características de los gestores bibliográficos Gestor

Compañía

Año de aparición

Última versión

Coste ($)

Código abierto

Licencia

Características

Biblioscape

CG Information.

1998

9.0.3.0

299

No

Propietaria

Local

Bookends

Sonny Software.

1988

11.2

99

No

Propietaria

Local

EndNote

Thomson Reuters.

1988

X5

299.95

No

Propietaria

Local

EndNote Web

Thomson Reuters.

2002

3.2

Gratuito

No

Propietaria

Versión Web

Procite

Thomson Reuters.

1994

5.0.3

299.95

No

Propietaria

Local

Refbase

Refbase developers.

2003

0.9.5

Gratuito

Sí

GPL

Reference Manager

Thomson Reuters.

1984

12.0.3

249.95

No

Propietaria

Local

RefWorks

RefWorks.

2001

2.0

100

No

Propietaria

Versión Web

Zotero

Center for History and New Media at GMU.

2006

2.1.10

Gratuito

Sí

AGPL

Gestor

Sistema operativo

Formatos de exportación

Formatos de importación

Versión Web

Extensión FireFox (sólo utiliza este navegador)

Formatos de salida

Control de autoridades

Biblioscape

Windows.

Biblioscape, BibTeX, End- BibTeX, Copac, CSA, End- html, rtf, txt Note, RIS. Note, Refer/BibIX, ISI, Medline, Ovid, PubMed, RIS, SciFinder.

Sí

Bookends

Windows. BibTeX, EndNote, Refer/Bi- BibTeX, Copac, CSA, End- html, rtf, txt, Mac OS X. bIX, RIS, Personalizable por Note, Refer/BibIX, ISI, Med- clipboard el usuario. line, Ovid, PubMed, RIS, SciFinder... y otros.

Sí

EndNote

Windows. BibTeX, EndNote, Refer/Bi- CSA, EndNote, Refer/Bi- html, rtf, txt, Mac OS X. bIX, Medline, RIS... y otros. bIX, ISI, Medline, Ovid, c l i p b o a r d , PubMed, RIS, SciFinder xml

Sí

EndNote Web

Windows. BibTeX, EndNote, Refer/Bi- CSA, EndNote, Refer/Bi- html, rtf, txt, Mac OS X. bIX, Medline, RIS... y otros. bIX, ISI, Medline, Ovid, xml PubMed, RIS, SciFinder

No

Procite

Windows.

Sí

Comma Delimited, Tab De- ISI-CE, MEDLARS, Mel- html, rtf, txt limited, Custom. vyl, Ovid, Proquest, Pubmed, Ris, Rwp, SilverPlatter (SPIRS), STN.

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CUADRO 7.1 (continuación) Gestor

Sistema operativo

Formatos de exportación

Formatos de importación

Refbase

Windows. BibTeX, EndNote, Refer/BiMac OS X. bIX, MODS XML, RIS... y Linux. otros. BSD. Unix.

Reference Manager

Windows.

RefWorks

Windows. BibTeX, RIS, Citation list, BibTeX, Copac, CSA, EndMac OS X. Tab delimited, RefWorks. Note, Refer/BibIX, ISI, Medline, Ovid, PubMed, RIS, SciFinder... y otros.

Zotero

Windows. Mac OS X. Linux. BSD. Unix.

BibTeX, Copac, CSA, EndNote, Refer/BibIX, ISI, MODS XML, Medline, PubMed, RIS, SciFinder, RefWorks.

Formatos de salida

Control de autoridades

html, rtf, txt, LaTex, Rss, markdown, pdf, unAPI.

No

RIS, MEDLARS, TSV, CSV, BibTeX, CSA, EndNote, Re- html, rtf, txt, XML, personalizable por el fer/BibIX, ISI, Medline, clipboard. usuario. Ovid, PubMed, RIS, SciFinder... y otros.

Sí

BibTeX, EndNote, Refer/BibIX, MODS, RIS, Bibliontology RDF, Bookmarks, COinS, Unqualifies Dublin Core RDF, Wikipedia Citation Tempaltes, Zotero RDF.

html, rtf, txt, Word para Mac (98 o post.), Word para Windows (97 o post.), odt.

Sí

BibTeX, EndNote, Refer/Bi- html, rtf, LabIX, ISI, MODS XML, Tex, Rss, cliPubMed, RIS, COinS, pboard. MARC, RDF, unAPI, Browser bookmarks.

No

Control de duplicados

Comparte referencias

Biblioscape

Sí

Sí

MicrosoftWord, WordPerfect.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Bookends

No

No

Microsoft Word, RTF scan, Mellel, Nissus.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

EndNote

Sí

No

Microsoft Word, OpenOffice.org, Writter, RTF scan, Apple Pages ’09, Mathematica 8.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

EndNote Web

Sí

Sí

Microsoft Word, RTF scan, Apple Pages ’09 Mathematica 8.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Procite

No

No

Microsoft Word, WordPerfect.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Refbase

No

No

OpenOffice.org Writter, RTF scan, PIRA, MediaWiki, SPIP.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Gestor

Integración del procesador

Estilos de citación

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CUADRO 7.1 (continuación) Control de duplicados

Comparte referencias

Reference Manager

Sí

No

Microsft Word.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

RefWorks

Sí

Sí

Microsft Word, RTF scan.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Zotero

No

Sí

Microsoft Word, OpenOffice.org Writter, LyZ, RTF scan, Neooffice, LibrOffice.

APA, Chicago, Harvard, MLA... y otros.

Gestor

Integración del procesador

con qué sistema operativo realiza normalmente su trabajo; si la institución, universidad o centro de investigación donde desarrolla su labor dispone ya de un gestor concreto, etc. En nuestro caso, de entre el amplio abanico de gestores existente nos hemos decidido por RefWorks. Los motivos de dicha elección tienen que ver con la calidad innegable del programa y con la generalización de su uso institucional en el ámbito universitario. Por estos motivos, en el siguiente apartado se tratará de explicar cómo manejar el mencionado programa. 3.

REFWORKS 2.0. CÓMO UTILIZAR UN GESTOR BIBLIOGRÁFICO

El objetivo del presente apartado es dar respuesta a la pregunta «¿cómo utilizo RefWorks?». Se propone como supuesto práctico la redacción de un trabajo de investigación cuyo tema es «la influencia del contexto organizacional sobre la creatividad». Deberán seguirse los pasos que a continuación se detallan. 3.1.

Acceder, crear y abrir una cuenta en RefWorks

Lo más habitual es que el organismo donde el investigador desarrolla su labor haya contratado el programa y puesto a disposición de su personal una conexión a RefWorks que, mediante recono-

Estilos de citación

cimiento IP, sólo permitirá el acceso desde ordenadores de la propia institución. Normalmente, remitirá a la URL «www.refworks.com/refworks», donde podremos crear una cuenta, o bien, introduciendo nuestras claves, acceder a una ya existente (véase figura 7.8). Para utilizar RefWorks por primera vez deberemos, obligatoriamente, registrarnos y crear una cuenta. En el apartado «Regístrese para una nueva cuenta» de la URL antes mencionada, accederemos a un formulario que deberemos completar. Una vez creada la cuenta, recibiremos un correo electrónico en la dirección que hayamos especificado en el formulario, en el que nos recordarán nuestras claves individuales, así como el código de grupo que podremos utilizar cuando nos conectemos a RefWorks desde un ordenador externo a nuestra institución. Para acceder a nuestra cuenta desde la URL ya citada, indicaremos nuestro «Nombre de usuario» y «Contraseña», finalizando con el botón «Acceder». 3.2.

Gestión de carpetas: crear, renombrar, borrar

Antes de iniciar el proceso de búsqueda de información es recomendable diseñar en RefWorks la estructura de carpetas donde incluiremos las referencias bibliográficas. RefWorks ofrece por defecto tres carpetas que no se podrán ni borrar ni renombrar:

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Figura 7.8. Crear una cuenta nueva.

— «Última importación», que albergará las últimas referencias importadas. Así, cada nueva importación reemplazará a las referencias anteriores, pero éstas no desaparecerán, sino que se desplazarán a la carpeta que hayamos elegido tras la importación o a la carpeta «Referencias que no están en ninguna carpeta». — «Referencias que no están en ninguna carpeta», donde se alojarán las referencias

que no hayamos ubicado en ninguna carpeta concreta; o las de una carpeta que haya sido eliminada o vaciada; o las de la carpeta «Últimas importaciones» que, al realizar una nueva importación, no hayamos previamente destinado a otra carpeta concreta. — «Referencias eliminadas» guarda las referencias borradas en los últimos 30 días, pudiendo ser restauradas si fuera necesario.

Figura 7.9. Carpetas por defecto en RefWorks. © Ediciones Pirámide

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Para crear una carpeta bastará con clicar sobre el botón «Nueva carpeta». Continuando con el supuesto práctico planteado, le asignaremos, por ejemplo, el nombre de Organizational Learning, para, a continuación, pulsar el botón «Crear». Además, incorporaremos varias subcarpetas que serán de gran utilidad para organizar separadamente nuestras referencias por facetas dentro del tema principal. Pinchando nuevamente en el botón «Nueva carpeta», elegiremos la opción «Crear

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subcarpeta», seleccionaremos la carpeta principal  de la que dependerán, las nombraremos (Theories, Organizat, Knowledge y Learning organization) y concluiremos el proceso pulsando en «Crear». En la columna situada a la derecha irán apareciendo las carpetas generadas, junto a las que ya existían («Branding» y «Recursos humanos», por ejemplo, fruto de proyectos de investigación previos). Clicando en el nombre de la carpeta podremos acceder a su contenido.

Figura 7.10. Crear carpetas y subcarpetas.

Todas las carpetas que incorporemos se podrán eliminar y renombrar. En la pestaña «Organizar y compartir carpetas» podremos visualizar las existentes. Si pinchamos sobre el icono situado a la derecha ( ), podremos, entre otras cosas, realizar las acciones de «Borrar carpeta» (las referencias contenidas en ella no son eliminadas, sino que se trasladan a «Las referencias que no están en ninguna carpeta») y «Renombrar carpeta». El lec-

tor se habrá percatado de que este icono también permite «Crear subcarpetas» (véase figura 7.11). 3.3.

Entrada de datos

El número de referencias que se pueden añadir es ilimitado, existiendo las siguientes posibilidades:

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Figura 7.11. Borrar y renombrar carpetas.

1. Manualmente. Aunque en la actualidad son numerosas las fuentes de información disponibles (bases de datos, etc.) que nos permiten incluir las referencias bibliográficas automáticamente, es preciso saber cómo hacerlo de forma manual. Seleccionando el botón «Nueva Referencia» (o desde el menú desplegable «Referencias», opción «Añadir nueva») emergerá una ventana donde introducir los datos en los diferentes campos. Si se desea, es posible seleccionar en «Ver campos utilizados por» un estilo bibliográfico concreto (APA, Harvard, etc.), logrando así que aparezcan en primer lugar los campos cuya infor-

mación es necesario incluir para, posteriormente, generar una bibliografía de forma correcta según el formato bibliográfico y el tipo de referencia elegidos. Cumplimentar estos campos no es obligatorio para poder guardar la referencia. En la parte inferior se podrá acceder a otros campos adicionales (véase figura 7.12). Resultará interesante comentar las características de alguno de los campos existentes: — Adjuntos. Es posible asociar a un registro bibliográfico cualquier tipo de fichero o archivo (de texto, imagen, etc.), el cual se

Figura 7.12. Añadir manualmente una referencia. © Ediciones Pirámide

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almacenará en el servidor de RefWorks. El tamaño máximo para un adjunto será de 20 Mb. Antes de agregar uno será necesario grabar primero el registro (botón «Guardar»). Posteriormente, mediante el botón «Examinar», buscaremos el fichero que deseamos anexar, lo seleccionaremos pulsando en el botón «Abrir» y finalizaremos con el botón «Agregar adjunto». — Autores, publicación completa y descriptores. En los tres casos, al introducir los datos surgirá automáticamente una lista de términos de autores, títulos de revista y descriptores ya incluidos (índice de autores, índice de revistas e índice de descriptores). Si aparece el que nos interesa, se seleccionará haciendo doble click, con lo cual se incorporará de manera automática a la plantilla; si no aparece, lo escribiremos y la lista se actualizará automáticamente. — URL, enlaces. Se trata de campos que sirven para crear enlaces a páginas web. Su funcionamiento es muy sencillo: basta con incluir la URL de la web a la que queremos conectarnos. Ambos campos son muy interesantes al permitirnos, por ejemplo, la  conexión al texto completo en formato electrónico de un artículo de nuestro interés. — Usuario 1, 2, ..., 15. Disponemos de hasta 15 campos renombrables para uso personal donde incluir cualquier dato o información que consideremos oportuno, tanto de carácter bibliográfico como de otra índole (por ejemplo, una valoración del artículo y su idoneidad). Finalmente, grabaremos el registro pulsando en «Guardar», o en «Guardar y agregar nueva», para continuar añadiendo más referencias. Si así lo deseamos, podremos elegir previamente la carpeta donde incluirlos mediante la opción «Añadir a la carpeta». 2. Automáticamente. Este programa permite incorporar automáticamente las referencias de

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nuestro interés desde diversas fuentes de información y utilizando sistemas distintos: — Importar de catálogos o bases de datos online. A través de la interfaz de RefWorks se puede acceder a numerosos catálogos y bases de datos en línea. El programa establece las conexiones, realiza las búsquedas y, si así se decide, importa referencias. Iniciaremos el proceso desde el menú desplegable «Buscar», seleccionando «Catálogo o Base de datos en línea». Posteriormente, en la nueva ventana: en «Buscar», del desplegable escogeremos un catálogo o base de datos (utilizando el enlace «Pedir un sitio Z39.50» se pueden crear nuevas conexiones a catálogos); elegiremos el «Número máximo de referencias a descargar»; introduciremos los términos de búsqueda en el recuadro «Búsqueda rápida» o «Búsqueda avanzada» y, finalmente, clicaremos en el botón «Buscar», tras lo cual se nos mostrará una ventana con los resultados obtenidos. La importación la relizará por defecto a la carpeta «Última importación», siendo necesario seleccionar las referencias (una a una, marcando los recuadros situados junto a cada referencia, o con las opciones «Página» o «Todo en la lista») para incorporarlas a aquella carpeta que nos interese mediante la opción «Importar a la carpeta:» (véase figura 7.13). — Importación directa desde fuentes externas. Hay servicios en línea (bases de datos, revistas electrónicas, etc.) que permiten la exportación directa de referencias bibliográficas a RefWorks. Continuando con el caso práctico planteado al inicio de esta sección, utilizaremos los siguientes recursos: Scopus, ABI/INFORM Global, Science Direct y Dialnet. Aunque las estrategias variarán dependiendo de la fuente utilizada, los términos apropiados para la búsqueda pueden ser: «organizational» y «creativity» (en Dialnet, «organizacional» y «creatividad»). Se podrán incluir las limitaciones

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Figura 7.13. Importar desde la interfaz de RefWorks.

que consideremos oportunas, buscando en el campo de palabras clave (keywords) o materias (subjects), indicando que el tipo de documento en el que estamos interesados es únicamente el artículo de investigación, etc. La suma de los resultados obtenidos (Scopus, 66; ABI/INFORM Global, 95; Science Direct, 18, y Dialnet, 23) arroja la cantidad de 202 documentos que consideramos de interés y que, por tanto, queremos incorporar a nuestra cuenta en RefWorks. El procedimiento para efectuar la exportación será distinto dependiendo del recurso utilizado: — En Scopus, después de marcar los registros que queremos incorporar, haremos click en la opción «Export». En la siguiente

pantalla, en el apartado «Export format», seleccionaremos «Refworks direct export». También podremos elegir el formato de salida  de los registros para exportar (en «Output»): «Citation only», «Complete format», etc. (véase figura 7.14) — En ABI/INFORM Global, una vez escogidos los registros, utilizaremos el enlace «Export» para escoger «Export directly to RefWorks». — En Science Direct, elegiremos las referencias de nuestro interés y, mediante la opción «Export citations», utilizaremos «RefWorks Direct Export» para incorporar directamente la información. — Finalmente, Dialnet también obliga a seleccionar los registros, para a continuación, utilizando el enlace «Selección», elegir «RefWorks». © Ediciones Pirámide

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Figura 7.14. Exportación directa desde Scopus.

Como puede observarse, en esencia, la mayoría de las bases de datos disponen de un botón o icono del tipo «Export/Import to Refworks», que es el que hay que intentar localizar. En todos los casos, si nuestra cuenta de RefWorks se encuentra ya abierta, la importación se realizará automáticamente; si, por el contrario, nuestra cuenta estuviera cerrada, nos remitiría a la página de inicio de sesión de  RefWorks, donde

introduciríamos las claves para poder abrirla, realizándose de forma automática la importación en cuanto la sesión haya comenzado. Por defecto, las referencias importadas se alojarán en la carpeta «Última importación». Si hacemos click en el botón «Ver la carpeta Última importación», podremos revisar los registros importados y los incorporaremos a la carpeta que hayamos creado en nuestra cuenta (véase figura 7.15).

Figura 7.15. Documentos exportados directamente desde Scopus a RefWorks.

— Importar desde una fuente RSS. En RefWorks, se halla integrado un lector de fuente RSS que permite agregar nuestras fuentes RSS favoritas, ver la información e

importar datos a nuestra cuenta. Continuando con el ejemplo, todas las bases de  datos empleadas, salvo Dialnet, incorporan el conocido icono naranja de RSS.

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El procedimiento para agregarlas a nuestra cuenta lo iniciaremos localizando la fuente RSS que deseamos incluir, clicando en el mencionado icono naranja y seleccionando «Copiar acceso directo» para obtener la dirección URL mediante la cual accederemos posteriormente al contenido de dicha fuente. A continuación, en RefWorks, desde el menú «Buscar», la opción «Fuente RSS» nos conducirá a una nueva ventana, donde pegaremos el acceso directo en la barra de texto, finalizando con el botón «Agregar fuente RSS». El sistema preguntará si deseamos recuperar la fuente

RSS. Eligiendo «Aceptar», se abrirá una ventana con los resultados de esa fuente, y tendremos la oportunidad de seleccionar las referencias que nos interesen e importarlas a nuestra cuenta. Los resultados, como siempre, ingresarán por defecto en la carpeta de «Última importación». Si eligiéramos «Cancelar», para posteriormente  iniciar la fuente RSS desde esta misma pantalla, deberíamos hacer click en el vínculo del nombre. Los resultados se visualizarían en una nueva ventana, pudiendo seleccionarlos e importarlos (véanse figuras 7.16 y 7.17).

Figura 7.16. Proceso de suscripción de RSS desde Scopus.

— Importación indirecta. En aquellos servicios en línea que no permitan la exportación directa, deberemos descargar los resultados como fichero de texto en un formato estructurado (extensiones .txt o .ris, por ejemplo). Para ejemplarizar esta opción nos serviremos del buscador científico Scirus. Manteniendo los términos de búsqueda antes utilizados e incluyendo los límites que consideremos oportunos, de los resultados

obtenidos seleccionaremos los que sean de interés para nuestro trabajo de investigación. En la página surgida tras hacer click en «Export», del apartado «File format», elegiremos la opción de exportar en «Ris format» y salvaremos el archivo a nuestro disco [«Save file to disk or open Reference Software (depends on your settings)»]. Desde RefWorks, el proceso para importar ese archivo comienza desde el © Ediciones Pirámide

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Figura 7.17. Agregar fuente RSS desde RefWorks.

menú desplegable «Referencias», seleccionando «Importar». A continuación, en «Filtro de importación/Fuente de datos», escogeremos el filtro adecuado, «RIS format»; en «Base de datos», elegiremos la base de datos fuente, en este caso, «RIS format»; en «Seleccionar archivo de texto», utilizando el botón «Examinar», navegaremos hasta localizar y escoger el que nos interesa. Antes de finalizar con un click en el botón «Importar» es recomendable elegir la carpeta específica en la que se desea guardar las referencias utilizando el desplegable «Importar a una carpeta». Si no marcásemos ninguna carpeta en concreto, las referencias se guardarían automáticamente en la carpeta «Última importación». Por último, se abrirá una nueva ventana en la que se nos indicará si la importación se ha realizado correctamente, y podremos seleccionar «Ver carpeta de últimas importaciones» para revisar y

modificar las referencias importadas (véase figura 7.18). — Importar archivos de otro gestor. RefWorks está capacitado para importar referencias que previamente hayan sido exportadas desde otro gestor bibliográfico. Únicamente será necesario que esos archivos tengan un formato compatible con los formatos de importación soportados por el programa. Además, hay que añadir que RefWorks permite la importación directa de bases de datos de EndNote. 3.4.

Búsqueda de referencias en nuestra base de datos

En RefWorks, la búsqueda de información en las referencias bibliográficas que constituyen nuestra base de datos puede realizarse de varias formas: rápida, avanzada y por índices (véase figura 7.19).

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Figura 7.18. Proceso de importación indirecta desde Scirus.

Figura 7.19. Modalidades de búsqueda en RefWorks. © Ediciones Pirámide

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— Búsqueda rápida. Comenzaremos introduciendo el o los términos de búsqueda en el cuadro «Buscar en su base de datos RefWorks», teniendo en cuenta que: el rastreo lo realizará en todas las carpetas y en todos los campos (salvo Tipo de referencia); los términos de exploración utilizados se conectarán mediante el operador booleano «O»; las búsquedas incluyen términos incrustados en otros (por ejemplo, al buscar «arte», aparecerán referencias que incluyen las palabras «estandarte», «parte», etcétera), y los resultados se clasificarán por relevancia. Es preciso especificar que la búsqueda puede efectuarse también en los adjuntos. Por defecto, está excluido ( ), pero al pulsar sobre el icono del adjunto éste se vuelve operativo ( ). Finalmente, haciendo click en el botón «Buscar» podremos visualizar los resultados con los términos de búsqueda destacados. — Búsqueda avanzada. Desde el menú desplegable «Buscar», seleccionaremos «Búsqueda avanzada» y, a continuación, elegiremos los campos e incluiremos las expresiones de búsqueda. Si necesitamos añadir más campos de búsqueda, pincharemos en el icono: . Hay que tener en cuenta que en el campo Descriptores buscará la voz exactamente igual a como se introdujo, mientras que en el resto se recuperarán truncados (por ejemplo, con «auto» encontrará «automóvil», «autopista», etc.). Podremos conectar términos utilizando operadores booleanos (Y, O, NO) y seleccionar «Todas las referencias» o una carpeta concreta en el apartado «Referencias en las que buscar». Concluiremos pulsando en el botón «Buscar». Los resultados se visualizarán por orden alfabético de autor, con los términos de búsqueda resaltados. Nos puede interesar guardar estrategias de búsqueda para utilizarlas más adelante. En primer lugar configuraríamos la ventana de búsqueda con los parámetros deseados, pulsaríamos el botón «Guardar» tras asignarle un nombre para poder

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identificarla y finalizaríamos con el botón «Guardar». Para recuperar una estrategia previa, desde la pantalla de búsqueda avanzada la seleccionaríamos de entre las existentes en «Búsqueda guardada» y la reiniciaríamos clicando en el botón «Buscar». Si quisieramos borrar una estrategia guardada, la marcaríamos como en el caso anterior y clicaríamos en el botón «Borrar». — Búsqueda por índices. Esta asociada a los términos introducidos en los campos indexados de autores, descriptores y revistas. El proceso se inicia desde el menú «Buscar», elegiendo la opción que deseemos: «por autor», «por descriptor» o «por publicación periódica». Los términos se pueden localizar alfabéticamente, siguiendo el listado, o bien indicando el término en «Búsqueda por...» y clicando en el botón «Buscar». Una vez hallado, pincharíamos sobre su enlace para visualizar todas las referencias que tenga asignadas. Desde esta pantalla es factible editar o eliminar cualquier entrada utilizando los enlaces correspondientes. Cuando se modifica o elimina un término de la lista, lo hará también de las referencias en las que se encuentre. 3.5.

Visualización de referencias en nuestra base de datos

RerfWorks pone a nuestra disposición varios formatos de visualización de los resultados obtenidos tras realizar una búsqueda: «vista uniforme», con la información de los campos de autor, título y fuente, e indicando el nombre de la carpeta en la que se encuentra; «una lista/vista de cita», que dispone en una sola línea los datos de los campos de autor, fecha y título, y «vista completa», que muestra el contenido íntegro de la referencia. Podremos modificar el formato en cualquier momento desde el desplegable «Cambiar vista». Además, es posible ordenar el listado de referencias por diferentes campos de la base de datos: autores primarios, año de publicación, etc.

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Para poder utilizar las diferentes opciones que el programa nos permite en la gestión de las referencias (editar, borrar, imprimir, etc.) será necesario marcarlas previamente. Esta acción se realizará desde la pantalla de visualización, existiendo varias alternativas: marcar individualmen-

te las que nos interesen haciendo click en las casillas situadas a la izquierda, junto al número de identificación, o marcar «Página» o «Todo en la lista» para seleccionar, respectivamente, los registros de una página o todos los existentes (véase figura 7.20).

Figura 7.20. Visualización de referencias.

3.6.

Modificar, borrar y agregar referencias bibliográficas

Cuando necesitemos modificar una referencia, una vez localizada ésta, dependiendo de la pantalla de visualización en la que nos encontremos, podremos actuar de diversas maneras: desde la lista de resultados haciendo click sobre el icono ( ) de «Editar», o bien, visualizando el registro completo (clicando en el icono ( ) de «Ver»), con el botón «Editar». Una vez realizados los cambios pertinentes, salvaríamos el resultado con el botón «Guardar». El borrado de las referencias se puede realizar de distintas formas. Por un lado, desde la lista de resultados, marcaríamos individualmente las cajas situadas a la izquierda de cada referencia, o las opciones «Todo en la lista» (para eliminar todas las referencias de la carpeta en la que estemos situados), o «Página» (para borrar las referencias listadas en la página), finalizando la operación en el icono ( ) de «Borrar». Por otro

lado, desde la ventana de visualización del registro completo, clicaríamos en el botón «Borrar». Si nuestra intención es suprimir todas las referencias bibliográficas contenidas en nuestra base de datos, deberíamos, desde el menú «Ver», seleccionar la opción «Todas las referencias» y marcar la caja con la opción «Todo en la lista», tras lo cual finalizaríamos con el icono ( ) de «Borrar». En todos los casos, antes de borrar pedirá confirmación, y las referencias eliminadas se alojarán durante 30 días en la carpeta «Referencias eliminadas»; así, tendremos la posibilidad de restaurarlas, devolviéndolas a su estado original, a la carpeta en que se encontraban y con los adjuntos que tuvieran. Para restablecer referencias eliminadas, desde el menú «Ver», opción «Referencias eliminadas», marcaremos las que deseemos recuperar y haremos click en el icono ( ) de «Restaurar». Sin pedir confirmación, nos mostrará un mensaje indicando que la operación ha sido realizada (véase figura 7.21). © Ediciones Pirámide

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«Sacar» registros seleccionados

Seleccionar registros

«Agregar» registros seleccionados

«Borrar» registros seleccionados

Figura 7.21. Seleccionar, borrar, agregar y sacar referencias.

Otra acción que podemos utilizar es la de agregar una o varias referencias a cualquiera de las carpetas que existen en nuestra base de datos. El proceso se inicia localizando la o las referencias, que marcaremos (como ya hemos visto, individualmente o con las opciones «Página»o «Todo en mi lista»), tras lo cual, clicando en el icono ( ), elegiremos una carpeta del menú desplegable. De esta forma, las referencias se agregarán automáticamente a la carpeta indicada. Para realizar el proceso contrario, es decir, extraer una o varias referencias de una carpeta, localizaremos y marcaremos las referencias, finalizando con un click en el icono ( ). ¡CUIDADO! No debemos confundir la acción antes descrita con la de borrar. Cuando eliminamos una referencia de una carpeta, lo hacemos también de la base de datos y no únicamente de la carpeta mencionada. Finalmente, es preciso mencionar la existencia de una carpeta temporal cuyo uso puede ser interesante en momentos precisos. Se trata de la carpeta «Mi lista», utilizada cuando queremos realizar alguna acción puntual (generar una bibliografía, etcétera) con un grupo de referencias en concreto.  Las referencias desaparecerán de esta carpeta cuando se cierre la sesión, si bien se mantendrán en las carpetas originales. Los pasos a seguir son: tras la búsqueda correspondiente, seleccionamos, desde cualquier carpeta, las referencias que nos interesen, clicamos en el icono ( ), y, del menú desplegable, marcamos «Agregar a Mi lista» ( ). Con posterioridad, para poder acceder a «Mi lista», del menú «Ver», elegiremos la opción «Mi lista».

3.7.

Encontrar duplicados

En cualquier momento tendremos la opción de comprobar si existe algún registro duplicado en nuestra cuenta, bien en toda la base de datos, bien en una carpeta concreta. El proceso de localización de los duplicados en toda la base de datos lo comenzaremos desde el menú «Ver», opción «Duplicados». A continuación, elegiremos entre las dos opciones que el programa nos ofrece: «Duplicados exactos», que descubrirá aquellos registros que tengan la misma información en los campos de autor, título y año de publicación, o «duplicados casi exactos», que permitirá la detección de aquellos registros que tengan una información casi igual en los tres campos antes mencionados. Sirve para localizar pequeños errores (por ejemplo, en la fecha de publicación, etc.). Por su parte, la localización de duplicados en carpetas concretas la iniciaremos desde la pestaña «Organizar y compartir carpetas», clicando en el icono ( ) situado a la derecha de la carpeta en  la que queremos detectar los duplicados, eligiendo entre las dos opciones comentadas anteriormente: «Duplicados exactos» o «Duplicados casi exactos». En ambos casos, las referencias repetidas las presentará en una lista de resultados y marcará los duplicados que se añadieron más recientemente para su eliminación. Si un mismo registro aparece en tres o más ocasiones, el programa sólo marcará uno de ellos; con el resto habrá que proceder de forma manual. Tras la comprobación

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Búsqueda de duplicados en toda la base de datos

Búsqueda de duplicados en una carpeta concreta

Figura 7.22. Búsqueda de duplicados en toda la base de datos o en una carpeta concreta.

pertinente, finalizaremos el proceso pulsando en el icono ( ) de «Borrar». Siguiendo con el caso práctico propuesto, la búsqueda de duplicados en la carpeta «Organizational Learning» utilizando la opción «Duplicados exactos» arroja un resultado de dos registros, es decir, un claro duplicado; sin embargo, seleccionando «Duplicados casi exactos», muestra 14 registros, es decir, siete posibles duplicados. La diferencia se debe a que comparando registros casi exactos detecta que hay referencias con el nombre de los autores desarrollados, mientras que en otras únicamente aparece la inicial. 3.8.

Exportar referencias bibliográficas y compartir carpetas o bases de datos

Desde RefWorks se potencia el trabajo en colaboración mediante dos opciones que permiten el intercambio de información:

— Exportar referencias. El proceso se inicia desde el menú «Referencias», opción «Exportar». Seguidamente, seleccionaremos las referencias que queramos exportar en el apartado «Incluir», escogiendo «Todas las referencias», las de la carpeta temporal «Mi lista» o las de una carpeta ya existente en «Desde la carpeta». A continuación, elegiremos el formato de exportación disponible: «Bibliographic Software (EndNote, Reference Manager, ProCite)» (se trata del formato RIS, válido para la mayoría de los gestores bibliográficos), «BibTeX-RefWorks ID», «Citation List», «RefWorks Tagged Format» (formato etiquetado de RefWorks, cuyo uso es recomendable entre usuarios de este programa), «RefWorks XML Format» (versión XML del formato anterior) y «Tab Delimited». Por último, haremos click en el botón «Exportar» y guardaremos el fichero en nuestro disco duro (véase figura 7.23). © Ediciones Pirámide

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— Compartir referencias. RefWorks, a través del módulo de RefShare, permite compartir una carpeta o toda la base de datos. Hay que tener en cuenta que existe un límite de 30.000 registros y 1.000 accesos mensuales por base de datos o carpeta compartida. Desde la pestaña «Organizar y compartir carpetas», clicando en el icono de compartir ( ), situado junto a «Compartir toda la base de datos:», seleccionaremos la base de datos íntegra, mientras que si lo hacemos sobre el icono situado junto a cada carpeta, únicamente compartiremos la carpeta elegida. En ambos casos, en la pantalla emergente, indicaremos las oportunas opciones y limitaciones de uso. Finalizaremos  con un click en el botón «Guardar». En cuanto se comparte una carpeta, ésta cambia al icono de «Carpeta/Base de datos compartida» ( ). Pinchando en él, de en-

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tre las alternativas desplegadas, elegiremos la opción «Env compart por correo electrónico» y se abrirá una plantilla genérica de correo electrónico donde: en el apartado «Para:» insertaremos las direcciones de las personas con las que deseemos compartir nuestras referencias; en el de «Mensaje:», se generará automáticamente una URL exclusiva que permitirá el acceso directo a la carpeta o base de datos compartida y un mensaje explicativo de las características de RefShare. Concluiremos pulsando en «Enviar correo electrónico». Los receptores del mensaje accederán a nuestra carpeta o base de datos activando la URL incluida en el mensaje. Existe la posibilidad de revertir el  proceso haciendo click de nuevo en el icono de «Carpeta/Base de datos compartida» y eligiendo la opción «No compartir» (véase figura 7.23).

Exportar referencias

Compartir carpeta

Figura 7.23. Exportar referencias y compartir carpeta. © Ediciones Pirámide

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Copias de seguridad y cómo restaurar nuestra cuenta

El programa permite hacer una copia de seguridad de nuestra base de datos de manera que podamos guardar toda la información seleccionada en un archivo para luego restaurarla o para compartirla total o parcialmente (enviando el archivo) con otro usuario de RefWorks.

Desde el menú «Herramientas», seleccionaremos «Copia de Seguridad/Restaurar». A continuación, en la sección «Copia de seguridad», marcaremos lo que deseamos incluir en la copia (referencias, adjuntos, fuentes RSS...). Para terminar, con un click en el botón «Hacer copia de seguridad» guardaremos el archivo generado, de extensión .rwb o .zip, en nuestro disco duro (véase figura 7.24).

Figura 7.24. Copia de seguridad y cómo restaurar nuestra cuenta.

Para restaurar una copia de seguridad, también desde el menú «Herramientas» seleccionaremos «Copia de seguridad/Restaurar», marcaremos en la sección «Restaurar» las opciones que deseemos incluir en la restauración (referencias, fuentes RSS, adjuntos, formatos bibliográficos...), clicaremos en el botón «Examinar» para localizar el fichero .rwb o .zip creado y finalizaremos con «Restaurar copia de seguridad». 3.10.

Insertar citas y generar bibliografías

Para realizar cualquier operación relacionada con la inserción y edición de las citas o con la generación automática de la bibliografía asociada a las citas en el texto, antes que nada será necesario descargar previamente, desde el menú «Herramientas», opción «Write-N-Cite» (WNC), un pequeño programa que instalará en el MS Word una

barra de herramientas. A principios de noviembre de 2011, desde RefWorks Co., se anunció la aparición de una actualización de la mencionada herramienta. En el momento de la redacción de este apartado (primera semana de diciembre), no hay acceso a la citada mejora, motivo por el cual, a continuación nos centraremos en el WNC III, invitando al lector a que visite la siguiente página de la Biblioteca de la Universidad del País Vasco: «www.biblioteka.ehu.es/p207-content/es/contenidos/ informacion/gestores/es_gestores/refworks.html», un apartado dedicado a los gestores bibliográficos donde podrá consultar el manual que incluirá ésta y otras futuras actualizaciones. Para insertar una cita haremos click en la barra antes mencionada e introduciremos nuestras claves. En la pantalla del WNC es recomendable marcar la opción «Always on top» para mantener siempre abierta esta ventana, si bien será útil minimizarla mientras insertemos las citas. A continuación, posicionaremos el cursor en el lugar donde © Ediciones Pirámide

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deseemos incluir la cita, localizaremos en «Buscar RefWorks» la o las referencias que queremos utilizar y pincharemos en «Citar» para insertar la cita en el documento (véase figura 7.25). Posteriormente, para generar de manera automática al final

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del documento una bibliografía de todas las citas incluidas en el texto, desde el menú «Bibliografía» decidiremos el formato bibliográfico que deseemos aplicar, finalizando con el botón «Crear bibliografía» (véase figura 7.26).

Insertar cita

Figura 7.25. Insertar cita.

Las citas podrán ser manipuladas en cualquier momento, para lo cual existen las opciones que a continuación se detallan: — Editar citas. Resaltando mediante un click la cita que deseamos modificar, desde WNC seleccionaremos «Edit citation». En la siguiente ventana utilizaremos las opciones que nos ofrece para: cambiar el orden de las citas en una cita múltiple empleando los enlaces «Arriba» y «Abajo»; eliminar una cita haciendo click en «Quitar»; suprimir el nombre del autor o el año de publicación; añadir un texto precedente («Texto antes») o siguiente («Texto después») a una cita, o indicar la página en la que se encuentra el

texto citado. El proceso finalizaría pinchando en «Guardar en Word». — Revertir citas formateadas. Es posible transformar una cita formateada en su correspondiente cita temporal y eliminar la bibliografía eligiendo la opción «Mostrar citas sin formato» del menú «Herramientas», botón «Anular formato». El proceso concluirá con un mensaje de confirmación (Se ha anulado el formato del documento sin errores). Para reformatear de nuevo las citas, desde el menú «Bibliografía» elegiremos el botón «Crear bibliografía». — Eliminar códigos de campo. Seleccionando «Eliminar códigos de campo» del menú «Herramientas» podremos guardar una co-

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Formatear la cita

Generar la bibliografía

Figura 7.26. Formatear cita y generar bibliografía.

pia del documento con las citas sin formato y la bibliografía como texto. Es recomendable realizar una copia del documento con otro nombre, ya que esta opción elimina del documento todos los códigos de campo, sin los cuales el documento no se podrá actualizar ni cambiar de formato. Terminaremos con el botón «Eliminar códigos». Write-N-Cite III permite trabajar en un artículo y dar formato a la bibliografía sin conexión a Internet. Previamente, mientras estemos en línea, descargaremos una copia de nuestra base de datos seleccionando la opción «Crear/ Actualizar base de datos para trabajar fuera de línea», del menú «Herramientas», finalizando con un click en «Crear». Posteriormente, marcando el cuadro de Work Offline trabajaremos fuera de línea: podremos ver las referencias, insertar las citas y formatearlas en el estilo que de-

seemos, si bien no podremos añadir, editar o borrar referencias en nuestra cuenta. No hay que olvidar que, si realizamos algún cambio en nuestra base de datos y queremos trabajar con conexión, deberemos actualizar la copia descargada en nuestro ordenador. Por último, es posible crear una bibliografía independiente, es decir, aquella que no lleva un documento asociado y que RefWorks no genera basándose en las citas encontradas en él. Mediante este procedimiento, con las referencias existentes en una carpeta concreta o en toda la base de datos, se genera una bibliografía formateada y ordenada según las especificaciones del estilo de salida seleccionado. Desde RefWorks, el proceso comienza en el botón «Crear bibliografía» (o menú «Bibliografía», opción «Crear»), continúa con la elección el formato bibliográfico que deseemos (que previamente habremos tenido que incluir como favorito de la siguiente forma: clicando en © Ediciones Pirámide

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El uso de gestores bibliográficos

«Gestor de los formatos bibliográficos», y en la pantalla emergente, resaltando del recuadro de la izquierda el formato bibliográfico que nos interese tener en la lista de favoritos, y pinchando el icono para trasladarlo automáticamente al recuadro de la derecha). Posteriormente, en la sección «Formatear bibliografía de la lista de referencia:», se-

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leccionaremos el «Tipo de archivo» que deseemos crear (texto, HTML, etc.), elegiremos la opción de dar formato a todas las referencias o solamente a las que pertenecen a una carpeta específica, y finalizaremos en el botón «Crear bibliografía», con lo que obtendremos como resultado la bibliografía deseada.

Las websites oficiales de los gestores bibliográficos considerados son: Biblioscape Bookends EndNote EndNote Web Procite Refbase Reference Manager RefWorks

http://www.biblioscape.com http://www.sonnysoftware.com http://www.endnote.com http://www.endnote.com/enwebinfo.asp http://www.procite.com http://www.refbase.net http://www.refman.com http://www.refworks.com http://www.refworks.com/es

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Aspectos éticos en la investigación científica Francisco J. Sarabia-Sánchez Idoia Portilla-Manjón

El presente capítulo aborda la cuestión ética desde dos perspectivas netamente distintas pero entrelazadas. La primera aborda la praxis científica desde el punto de vista general, definiendo las características del comportamiento  ético y abordando tanto cuestiones de mala conducta científica como cuestiones que el investigador debe tener en cuenta para asegurar la veracidad y precisión de lo publicado en medios de comunicación científicos. La segunda parte está centrada en las normas y procedimientos deontológicos en el ámbito de los estudios de mercados: recogida de información en trabajo de campo, que suele ser un gran desconocido para los científicos del área empresarial y social. 1.

ÉTICA E INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

La ciencia (1) busca explicar el mundo que nos rodea (2) mediante la aplicación de un método riguroso y objetivo, (3) aplicado por científicos que actúan siguiendo criterios éticamente aceptables. Obviando las dos primeras cuestiones, ¿realmente todos los científicos tenemos siempre un comportamiento éticamente aceptable? Dicho más llanamente, ¿son los científicos personas íntegras, serias y rigurosas que hacen todo lo posible por hacer bien su trabajo? La respuesta es que esto es así en la inmensa mayoría de los casos. Casi todos los investigadores (una profesión vocacional donde las haya) se esfuerzan por realizar un trabajo excelente que pueda ser reconocido públicamente y que ayude a la sociedad, a la aca-

demia, al tejido empresarial y, evidentemente, a sus propias carreras profesionales. Sin embargo, hay casos en los que todo esto no ocurre (Parrish, 1995), lo que introduce un serio problema de confianza en la ciencia y en los científicos. 1.1.

El concepto de mala conducta en el ámbito investigador

En el ámbito de la investigación, la ética se refiere, fundamentalmente, al cumplimiento de normas de conducta que permiten discernir el comportamiento aceptable y acorde con el método científico riguroso del que no lo sea. Estas normas pueden ser disposiciones legales, recomendaciones en códigos deontológicos o pautas de comportamiento que se dan los propios grupos de investigación. Pero todo esto, que es sencillo de entender, tiene el problema de la dificultad para delimitar su alcance y ser probado en la praxis real. Veamos unas preguntas. ¿Es ético inventarse datos, pruebas o resultados?, o ¿lo es apropiarse de las ideas de otra persona? La respuesta de la comunidad científica sería una unánime y rotunda negativa. Sin embargo, ahí están los casos del científico  surcoreano Hwang Suk, que en 2005 fue denunciado por falsificar datos en relación a la clonación de células madre humanas, o del premio Nobel A. Hewish, que se apropió del descubrimiento de los púlsares realizado por su doctoranda J. Bell. Vayamos un poco más allá. ¿Es ético acomodar los resultados para que «cuadren» en la pu-

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blicación?, ¿o quitar de la muestra sujetos (inicialmente considerados idóneos para testar las hipótesis) tras comprobar que sus respuestas generan problemas en el análisis de datos? En el primer caso, muchos investigadores dirían un no taxativo y otros dudarían algo (por la ambigüedad de la palabra «acomodar»). En el segundo caso, muchos investigadores dirían que no «manipulan» la muestra sino que la «depuran». Finalmente, más sutil es lo citado por Schulz y Katime (2003), quienes afirman que es frecuente que muchos investigadores omitan citas bibliográficas realmente utilizadas y pongan alguna propia sustitutiva de las utilizadas con el fin de resaltar el mérito propio. El lector puede encontrar muchas situaciones parecidas en Deena (1979), Di Trocchio (2005) o Shamoo y Resnik (2009). Algunas son realmente muy difíciles de percibir y demostrar en la realidad. Pero, ¿qué se entiende por comportamiento no ético, mala conducta o inadecuada praxis científica? Hay diversas definiciones, desde las muy amplias hasta otras más descriptivas y específicas al enumerar los comportamientos que desencadenan la mala praxis. La Oficina para la Integridad en la Investigación de Estados Unidos entiende que hay un comportamiento no ético (misconduct) cuando las prácticas se desvían seriamente de lo aceptado. Otras instituciones, como la Academia Nacional de Ciencias, también estadounidense, la entiende como las conductas de falsificación, fabricación y plagio (conocidas bajo el acrónimo «FFP») (Decoo, 2002). Hoy en día, el enfoque más aceptado procede de la definición que dio en 2000 la Oficina de Política Científica y Tecnológica de Estados Unidos que limita la mala praxis o conducta no ética a aquella cometida con intención de FFP en la propuesta, ejecución, revisión de trabajos y la publicación de los resultados de la investigación (Decoo, 2002). En cualquier caso, no es comportamiento no ético la existencia de diferencias de enfoque entre investigadores a la hora de investigar (por ejemplo, por adscribirse a una escuela de pensamiento económico-empresarial), las diferencias de opiniones sobre cómo realizar una investigación o la interpretación diferente de técnicas y resultados obtenidos.

El problema de las definiciones amplias o ambiguas es que reducen la protección del investigador. Así, el investigador queda en indefensión cuando la definición o valoración de un comportamiento presumiblemente no ético depende del punto de vista de otros investigadores, o de academias/asociaciones científicas con distintos comités éticos y quizá normas deontológicas un poco diferentes. El problema de las definiciones estrictas es que algunas prácticas no aceptables quedan fuera de la definición y plantear un listado de todas las posibles conductas no aceptables es casi imposible. Como veremos en el apartado segundo de este capítulo, ESOMAR ha desarrollado un amplio abanico de recomendaciones deontológicas para diferentes situaciones de investigación en el ámbito de la investigación de mercados. No obstante, hay que definir lo que se entiende por falsificación, fabricación y plagio a fin de entender realmente el alcance de estas conductas. Siguiendo lo indicado por la Oficina para la Integridad de la Investigación, las entenderemos como: — Falsificación es la manipulación de materiales de investigación y de los procesos y métodos utilizados, así como cambiar u omitir datos o resultados de forma que lo publicado no se corresponda con lo que realmente debería haberse obtenido o con lo existente en los registros de la investigación. — Fabricación es, simplemente, inventar datos o resultados y registrarlos como si fueran reales, reportándolos como fiables y veraces. — Plagio es la apropiación de ideas, procesos, resultados y textos de terceros sin citar la fuente de forma fehaciente y suficiente. Aquí también se suele añadir que es plagio la simple modificación gramatical de textos ya existentes. 1.2.

Características del comportamiento ético

La mayoría de los autores considera que hay ocho características necesarias para el comportamiento ético en la investigación científica: © Ediciones Pirámide

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Aspectos éticos en la investigación científica

— Honestidad. Es un valor que expresa el compromiso con la coherencia y la autenticidad personal y con el respeto a la verdad en relación a uno mismo y a terceros. Por tanto, la honestidad queda referida al comportamiento razonable, justo, recto y honrado a la hora de trasladar los resultados a las publicaciones, de reportar datos que sean reales y de aplicar métodos adecuados en relación a los objetivos y a la naturaleza de la información. — Objetividad. Puede entenderse como el desarrollo de un enfoque y actuación centrados en los objetivos perseguidos, sin que éstos dependan de la manera de pensar, hacer y sentir del investigador. La objetividad, por tanto, alcanza tanto al enfoque dado al problema como a los análisis a realizar o a la interpretación de los resultados. La objetividad es criterio indispensable en la investigación científica dado que implica una disociación entre el fenómeno estudiado y la posición del investigador. En ciencias experimentales, donde la interacción de fenómeno e investigador puede reducirse  casi hasta cero, la objetividad del estudioso consiste en desarrollar sistemas para conocer objetivamente la realidad. Sin embargo, en ciencias sociales y empresariales, donde la anterior interacción puede darse en un cierto grado, la objetividad puede entenderse más como una «neutralidad valorativa» o como la «ausencia de partidismo» (González, 1983). Esto implica que será objetivo o imparcial aquel investigador que: a) aborde su investigación sin prejuicios; b) evite factores externos que influyan sobre las respuestas de los sujetos/casos estudiados, y c) separe su trabajo de las emociones y creencias que tenga de partida. Esto anterior también alcanza a los editores y evaluadores de revistas científicas o proyectos, refiriéndose básicamente a la ausencia de conflictos de intereses y a que no se produzca un comportamiento partidista. — Integridad, entendida como el equilibrio entre las creencias propias y las decisiones

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tomadas. Ha sido definida jurídicamente desde la perspectiva moral como «la capacidad para decidir responsablemente sobre el propio comportamiento» (citado en Villegas-Fernández, 2006). La aparición de conflictos entre el investigador que recibe apoyo (principalmente financiero) y la necesidad de los financiadores por llegar a unas conclusiones o validar unas instrucciones dadas, atenta contra este principio básico del comportamiento ético. — Cuidado en el trabajo o falta de diligencia exigible al investigador en el desempeño de su actividad. A veces se confunde un comportamiento no diligente con cometer un error, y la frontera entre ambos conceptos no está en absoluto clara (National Research Council, 1995, 2002). Muchos errores no proceden de la naturaleza de los datos, sino de un comportamiento no diligente y, éste puede producir errores. A modo de ejemplo, se comete negligencia (falta de diligencia) si se analizan los datos con técnicas paramétricas cuando el investigador sabe que la naturaleza de los datos no permite ese tipo de análisis. Sin embargo, un elevado número de preguntas sin contestar (con datos missing) en la base de datos no implica necesariamente un comportamiento negligente, y habrá que investigar si la causa es una mala selección muestral o una cuestión externa al investigador. — Originalidad o respeto por la propiedad intelectual. Como veremos más adelante, aquí hay dos posibilidades: a) apropiarse de las ideas de otro sin citarlo, y b) copiar (modificando o no) partes de textos ajenos al investigador. El plagio, sea directo o indirecto, está muy perseguido, además de que es fácil de detectar, sobre todo con los modernos programas informáticos. Las universidades, además de ser generadoras y transmisoras de conocimiento, han pasado a ser comercializadoras de las investigaciones. La petición de proyectos competitivos, el acceso a con-

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cursos científicos y la firma de contratos y convenios con otras universidades y empresas privadas han implicado una mayor preocupación por salvaguardar el derecho de propiedad intelectual. En realidad, los investigadores buscan (y sus universidades promueven) registrar sus hallazgos mediante patentes o propiedad intelectual. Así, entre los indicadores de I+D+i se encuentran las solicitudes de patentes, la cifra de negocio debida a productos y servicios generados como novedad en el mercado, el número de empresas que han cooperado en cuestiones de innovación o de artículos publicados en revistas de impacto. Por ejemplo, se considera que los indicadores de patentes «miden la capacidad de generar resultados tangibles y económicamente explotables de la investigación científica y el desarrollo tecnológico» (Ministerio de Ciencia e Innovación, 2010, p. 27). Pero en el ámbito de la investigación científica empresarial y social las patentes son casi impensables1. Dadas estas cuestiones anteriores, es legalmente necesario que no se conculquen derechos intelectuales previos. De hecho, muchas de las principales editoriales de revistas científicas han constituido comités para detectar y perseguir el plagio, colaborando entre ellas, ya que es un problema que alcanza a todas. — Confidencialidad. En muchas investigaciones, el investigador accede a información sensible de encuestados o empresas que debe reservar de forma diligente y adecuada, tanto en lo que indiquen las correspondientes normativas como en aquellos aspectos no legislados que puedan afectar indirectamente a quienes han facilitado (o no) información. Aunque perteneciente a áreas muy alejadas del ámbito social y de la investigación en marketing y dirección de empresas, es interesante la guía de la 1 Puede verse que en otros países (Estados Unidos) es posible patentar ideas y hallazgos considerados como investigación básica. Son muchísimos los ejemplos entre los que escogemos una patente sobre la predicción del comportamiento del consumidor en el ámbito financiero (patente US RE42663 E) y otra sobre un sistema para proveer de información financiera (patente US 6839686 B1).

Oficina para la Integridad en la Investigación2, así como otras de asociaciones y gobiernos para el ámbito médico y experimental. Todas ellas contienen elementos que pueden ser aplicados perfectamente en la investigación social, empresarial y de mercados. — Publicación responsable. Shamoo y Resnik (2009) hablan de que la publicación debe ser para comunicar hallazgos relevantes y no sólo para avanzar en la carrera profesional o personal del autor. Específicamente, ellos hablan de que todo investigador debe evitar la compartimentación excesiva de resultados (para tener más artículos publicados), el despilfarro de medios y la duplicación de publicaciones (mismo contenido con resultados ligeramente distintos o con diferente título3). — Adecuación a la normativa, cumpliendo las leyes de protección de datos, los códigos deontológicos aplicables y las normativas sobre experimentos donde intervengan humanos, entre otros. Aunque es raro que las normativas realizadas con experimentación humana alcancen al ámbito de las ciencias sociales y de la empresa, también es cierto que comienzan a realizarse experimentos en campos como el del neuromarketing o del comportamiento del consumidor que merecerían seguir pautas más estrictas que las seguidas hasta el momento.

1.3.

Motivaciones del comportamiento no ético

¿Cuáles son las cuestiones que motivan un comportamiento no ético? Se pueden resumir en cuatro. En primer lugar, tenemos la falta de valo2

Véase en http://ori.hhs.gov/. Esto no alcanza a publicar el mismo trabajo en lenguas distintas y para públicos diferentes. Un ejemplo sería una ponencia para un congreso en lengua española que posteriormente se mejora y se publica en una revista internacional en lengua inglesa. 3

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Aspectos éticos en la investigación científica

res personales. La investigación es un trabajo puramente vocacional hacia la temática que se investiga y se realiza por personas con vocación ética (Campbell, 1990). Pero son las personas de carácter poco íntegro, dadas a evitar responsabilidades y poco cuidadosas en su trabajo, las más proclives a olvidar las cuestiones éticas y cometer fraudes. Ciertamente, hay que tener unos valores muy asentados para, tras un trabajo de campo fallido o un análisis que no da los resultados esperados, resistir la tentación de hacer «maquillajes» en los datos. Muchos autores coinciden en señalar que el deseo de alcanzar prestigio puede llevar a «olvidar» esos valores. Como apunta Sacristán (2008), es normal en ciencia que los investigadores busquen reconocimiento y aceptación personal y de sus trabajos. Cuando este deseo supera la barrera de contención de los propios valores, la probabilidad de que ocurra mala praxis o fraude es muy elevada. En segundo lugar, hay que citar la presión que se ejerce sobre el investigador para que obtenga resultados. A veces, los valores personales no son una barrera consistente ante la gran presión que se ejerce sobre los investigadores. De todos es conocido el dicho Publish or perish (publica o perece). Se puede perder una vida académica centrada en la investigación si no se obtienen resultados registrables o si no se consigue publicar en revistas u otros medios de difusión científica de prestigio. Esto hace que, en ocasiones, el investigador se vea impelido a actuar negligentemente o sin ética con tal de mantener o mejorar su estatus (Goodstein, 2002). El problema es que si se detecta el fraude, también se pierde esa trayectoria académica e investigadora. En tercer lugar, tenemos la facilidad para construir o falsear hechos, reportes, datos y acciones que evitan los sistemas de control de la comunidad científica4. No sólo es que los científicos trabajen en solitario o en grupos cerrados y muy 4

Esto varía en función del área. En ciencias de la salud y experimentales (por ejemplo), los investigadores pueden estar obligados a auditorías. Hay revistas con procesos muy depurados de revisión de los manuscritos (véase http://www. sciencemag.org/site/feature/contribinfo/review.xhtml) y exigen

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compartimentados, sino que muchos proyectos de investigación no están sujetos a seguimientos o auditorías. También es cierto que muchas revistas (a veces) aceptan artículos sin una revisión profunda. Recuérdese que casi todos los fraudes científicos salieron a la luz cuando sus autores ya habían publicado en las revistas científicas. Ya sea porque los sistemas de control consumen mucho tiempo, o son caros y difíciles de llevar a la práctica (Shapiro, 1992), lo cierto es que hay una laguna que permite que sea sencillo inventar casos o respuestas en un cuestionario sin que quede rastro alguno. Por ello, en muchas disciplinas se fomenta la replicación de hallazgos (Fox y Braxton, 1999) con los mismos datos o con otros nuevos. Además, los sistemas de control pueden introducir importantes distorsiones, tanto en el trabajo del investigador como en el principio básico de libertad y autonomía. Los aspectos burocráticos a los que están sujetos los investigadores en sus proyectos financiados con dinero público hacen que una parte significativa del tiempo de trabajo se dedique a realizar informes de seguimiento, o a introducir datos en aplicaciones informáticas engorrosas, difíciles de comprender, poco operativas y con errores al no ser probadas antes de su puesta en marcha. Igualmente, los proyectos suelen tener muchas restricciones en la gestión económica de sus partidas. Finalmente, los aspectos de control, si son muy severos, distorsionan el trabajo, convirtiendo a quien audita en una especie de comisario y no en alguien cuya tarea es ayudar a salvaguardar el buen fin de la investigación. Finalmente, hay motivos puramente económicos a fin de mantener un estatus financiero. Este motivo ha sido descartado como realmente importante (Sacristán, 2008), y es cierto que los investigadores en ciencias sociales y empresariales manejan presupuestos muy alejados de los que se pueden recibir en otras áreas como la astrofísica, la farmacología o la neurociencia. Sin embargo, es fuertes condiciones a los autores (por ejemplo, la posibilidad de dar la base de datos a los revisores para realizar verificaciones posteriores). En ciencias sociales y de la empresa no rige todo lo anterior, y lo más que se suele pedir son tablas de resultados obtenidos directamente del ordenador.

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cada vez más necesario tener proyectos de investigación vivos (en marcha) y los fondos conseguidos aparecen en algunos indicadores de la calidad de la investigación. Esta necesidad puede desencadenar la realización de fraudes en publicaciones, que sirven como input para solicitar nuevos proyectos. 1.4.

Consecuencias de la mala conducta científica

La falta de ética tiene importantes consecuencias. Normalmente, tiene efectos negativos sobre los implicados, alcanza a las instituciones y la comunidad científica, repercute financieramente y alcanza incluso a las empresas y al tejido empresarial. En referencia a los implicados, el fraude o la mala praxis alcanzan tanto al autor como a los coautores y a sus grupos de investigación. Algunos investigadores seniors conocen situaciones en las que terceros y demás firmantes no saben de qué van los trabajos que firman5. En otro orden de cosas, los autores suelen ver sus trabajos anulados o eliminados de revistas científicas. Un caso reciente de 2011 y 2012 es el de J. A. Lemus, quien habiendo publicado 36 artículos en dos años, ha sido investigado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, encontrándose que 24 de esos 36 artículos son sospechosos de fraude. Y muchos de ellos fueron publicados en prestigiosas revistas con otros colegas de diversas instituciones y en colaboración con otros investigadores que pudieron hacer bien su parte del trabajo. También las instituciones y la comunidad científica soportan el peso del comportamiento no ético. Pongamos como ejemplo que el fraude 5 La abusiva utilización de coautores y la existencia de autorías «parásitas» es un fenómeno que suele ocurrir entre los autores jóvenes al introducir como coautores a investigadores reputados. También se da el caso de que bastantes investigadores senior «obligan» a sus investigadores en formación a firmar en coautoría. Este fenómeno se denomina «Efecto del Toro Blanco». También se habla de «ghost writers». Para más información, véanse los trabajos de Kwok (2005) y Avanzas et al. (2011).

proceda de plagio; el problema no es sólo que entran en juego cuestiones jurídicas y de defensa de la propiedad intelectual, sino que se produce un daño importante a la imagen de las universidades, de las instituciones financiadoras y de la comunidad científica. Un caso reciente (2011) es la decisión de la revista Journal of Chemical and Engineering Data de retirar dos artículos del grupo liderado por J. C. Mejuto en relación a la existencia de publicaciones cuyos contenidos habían sido previamente publicados por diferentes autores en otras revistas. Este hecho trascendió a la opinión pública vía prensa, que no recordará el nombre del causante, sino de que en su universidad se cometió plagio. El ya citado caso del investigador J. A. Lemus dañó la imagen del CSIC. Las consecuencias financieras también son muy importantes dado que la investigación científica precisa de patrocinadores privados y de dinero público. En realidad, el dinero acaparado por el investigador fraudulento es un dinero tirado a la basura. Un caso muy famoso es el de los investigadores J. Thomas y J. L. Contreras, de la Universidad de Alabama. Recibieron más de 20 millones de dólares durante siete años mientras amañaban los experimentos y publicaban datos falsos. Tras conocerse el fraude, se les vetó para recibir dinero público en el futuro. Pero hay una consecuencia invisible: con sus proyectos fraudulentos ellos evitaron que otros investigadores obtuvieran esos 20 millones para hacer investigaciones adecuadas y con resultados reales. Finalmente, hay consecuencias empresariales, ya que el mundo industrial está cada vez más ligado a la creación de invenciones, al desarrollo de patentes o al hallazgo de resultados que puedan ser implantados en las decisiones empresariales a fin de conseguir ventajas competitivas. Una investigación que no siga las pautas aceptables de la investigación científica o sea directamente un fraude, implica o puede implicar con seguridad una pérdida económica. También hay consecuencias socioeconómicas más amplias. A modo de ejemplo pensemos en un proyecto para investigar el impacto de la economía sumergida en un determinado territorio. Es evidente que la metodología utilizada para medir dicho impacto debe ser un © Ediciones Pirámide

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elemento trascendental, y que, si no se lleva cuidado y no se utilizan instrumentos aceptados y/o aceptables los resultados pueden comprometer la imagen social de dicho territorio. Así, no es lo mismo aplicar una metodología aceptada basada en una definición clara y llegar a un resultado «A» que inventar para la ocasión otra definición y un método basado en pocos indicadores, que es utilizado sin comprobar su idoneidad y con el que se obtiene otro resultado «B», que con seguridad será muy distinto de «A». 1.5.

¿Cuándo se realiza el control de la praxis científica?

La detección de los fraudes o de conductas no aceptables suele ocurrir tanto por cuestiones fortuitas como por el seguimiento que hacen otros colegas al encontrar incoherencias o imposibilidades en las publicaciones. En relación a esta última cuestión, podemos citar el caso de R. Slutsky, que entre 1983 y 1985 publicó 137 trabajos o un artículo cada 10 días (Schulz y Katime, 2003, p. 78). Posteriormente, se encontró que muchos de sus trabajos eran casi copias de otros. Básicamente, es imposible averiguar con antelación cada potencial caso de mala conducta científica (Buzzelli, 1993; Lee, 2011). Esencialmente, los controles sobre la investigación científica se realizan por el propio investigador (sobre su grupo de investigación), por otros colegas (en la revisión científica) y por las entidades patrocinadoras y financiadoras. En la presentación del proyecto. Ya sea un evaluador individual experto en la temática del proyecto o un comité (muchas veces compuesto por técnicos y expertos), los proyectos se suelen evaluar y a veces se requiere la presencia del investigador principal para que explique pormenores de las bases del proyecto, la metodología a aplicar y los resultados esperados6. 6 Por «resultado esperado» no se entiende adelantar los resultados concretos al testar hipótesis, sino identificar claramente los objetivos concretos del proyecto. Si no se ha hecho el trabajo de campo ni los análisis, no es posible ade-

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Durante la realización del proyecto. Las instituciones financiadoras suelen requerir informes periódicos de progreso del trabajo y el investigador suele reunirse con un comité o evaluador a fin de indicar la situación actual y el grado de consecución de los objetivos. Normalmente, los evaluadores suelen preguntar por los métodos empleados y las decisiones seguidas, y suelen requerir documentación más allá de la opinión del investigador. Sin embargo, raramente se detectan fraudes o malas praxis científicas en este estadio, ya que los informes de progreso no dejan de ser documentos provisionales y no hay instrumentos efectivos para el seguimiento real de encuestas, experimentos y otras cuestiones que afectan al núcleo de la investigación. En la preparación de las publicaciones. Los investigadores, por sí mismos, deben introducir datos no manipulados, redactar los documentos de la forma más veraz posible, respetar los códigos deontológicos y seguir las instrucciones de las revistas. Durante la revisión de los documentos para su publicación enviados a revistas. El sistema actualmente más utilizado es el de la revisión ciega por pares (por otros colegas)7. Básicamente, el editor direcciona los trabajos a expertos para que den una valoración sobre la calidad, adecuación y proyección futura del potencial artículo. Sin embargo, es un método que está siendo criticado y tiene sus fallos. En una editorial del British Medical Journal, Smith (1997) ya indicaba la necesidad lantar resultado alguno. A modo de ejemplo, un resultado esperado sería «identificar los determinantes significativos del éxito de la negociación en situaciones de alto conflicto empresarial» o «reconocer los inhibidores del comportamiento de las familias ante el ahorro de energía». En cualquier caso, todo investigador espera conseguir sus objetivos de investigación mientras éstos sean realistas y disponga de recursos humanos y económicos suficientes para alcanzar dichos objetivos. 7 Sistema que también está en cuestionamiento al replantearse abiertamente que los autores y revisores no deban reconocerse mutuamente durante el proceso de evaluación. Así, se ha planteado el sistema denominado open peer review, que ha sido adoptado por revistas de mucho prestigio en los ámbitos médico y neurocientífico y es apoyado por comités éticos en muchas disciplinas.

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de plantear un cambio o una revolución en un sistema que definía como «de caja negra» y que tenía fallos tanto de procedimiento como éticos y de conducta de los revisores. Uno de los fallos de este sistema es que en realidad no ayuda a detectar conductas inadecuadas o fraudulentas. Un ejemplo destacadísimo es el del psicólogo social D. Stapel, que logró publicar en Science (revista de referencia donde las haya) un estudio sobre la relación entre el desorden en la vida y la tendencia a la xenofobia. Una investigación posterior a mediados de 2011 concluyó que desde las encuestas hasta los análisis presuntamente realizados eran falsos. Esto dejó en muy mala situación tanto a Science como al sistema de revisión, que no fueron capaces de detectar fallo alguno en la metodología empleada. Los investigadores senior y algunos más jóvenes que empiezan a tener una gran producción científica saben que muchos revisores «pasan» de las cuestiones metodológicas y se centran en la revisión de la literatura y en detectar plagio, en la pertinencia de los hallazgos, en si las conclusiones les parecen interesantes y en si el documento está correctamente escrito en inglés. Pocos son quienes inciden en los aspectos muestrales, en comprobar los análisis o preguntan sobre el sistema utilizado para captar los datos. Esto no es culpa de los revisores, sino de un sistema que, pese a ser casi universalmente seguido, tiene fallos que también son muy difíciles de corregir a priori. A posteriori. En realidad no hay un sistema general y definido para hacer seguimiento de la coherencia metodológica, de la buena praxis científica y de la corrección en la publicación de los hallazgos. Cada institución tiene su propia política y la mayoría no tiene ninguna. La falta de seguimiento del comportamiento ético en la investigación se debe tanto al hecho de que es un tema tabú en muchos círculos científicos como a que es extraordinariamente difícil de diseñar y poner en marcha. Como se ha dicho, es casi imposible establecer un sistema eficaz y no partidista (que cumpla los mismos requisitos que se le piden a la investigación científica) para evaluar trayectorias, conteni-

dos, métodos y praxis investigadoras. Es conocida la opinión de la catedrática Mangas Martín (2010) sobre que el fraude en la investigación en derecho y ciencias sociales es grave y que importa más la cantidad que la calidad de los resultados a la hora de conceder proyectos. Todo esto indica que el investigador debe estar alerta y perseguir objetivos y conductas aceptables en su tarea investigadora. 1.6.

Prácticas para maximizar praxis aceptables

No es posible hacer un listado exhaustivo de lo que se considera praxis aceptables y que vamos a resumir en tres grupos: prácticas personales, prácticas de las editoriales y normas de las asociaciones e instituciones implicadas en la actividad científica. A) Personales. Como norma general, se podría decir que hay que seguir las características indicadas en el epígrafe 1.2. Todo investigador, además, con su trabajo y conducta (Aluja y Birke, 2004)8, debe: — No conculcar derechos de las personas o empresas analizados o a quienes se les va a requerir información (vía observación, encuesta o experimentación). — No vulnerar o quebrantar la debida confidencialidad de la información que reciba y que legalmente sea reservada o personal de terceros. — No atentar contra el interés legítimo de otros investigadores. Respetar la propiedad intelectual. — No dañar los intereses de las instituciones y empresas financiadoras o participantes. — No realizar ni aceptar que otros fabriquen datos, falsifiquen las fuentes o copien de otros autores de forma significativa y sin citar la procedencia. 8 Recomendamos al lector la lectura de este completo trabajo en relación al comportamiento general y específico del investigador científico.

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— Guardar los datos raíz (matriz de microdatos) y los documentos que los corroboran con diligencia y de acuerdo con la normativa, si la hubiere. — Citar las fuentes que se utilicen sin producir inflación de citas. — No sustituir citas ajenas equivalentes a propias cuando las primeras se hayan utilizado en el desarrollo del trabajo. — Ser cuidadosos en la aplicación de métodos estadísticos y cualitativos. — Recoger la información según metodologías establecidas (excepto si lo que se trata de investigar es una nueva metodología o discutir algún aspecto de las existentes). — Guardar los documentos y protocolos de trabajo, así como los informes de progreso. — Evitar negligencias en la conducción del proyecto o investigación. — Ser positivamente selectivo en las fuentes a utilizar (utilizar las relevantes). — Publicar información veraz y objetiva siguiendo los criterios aceptados para la publicación de investigaciones científicas. — No poner trabas a la comprobación de sus hallazgos. — Reconocer explícitamente que no está en situación de «conflicto de intereses» y ser veraz en dicho reconocimiento. B) Prácticas editoriales. Para publicar en revistas de prestigio en el ámbito social y empresarial, las editoriales han introducido normas de conducta que deben ser cumplidas si se desea publicar en ellas. Hay tres tipos de normas: B1) De formato. Se exige un formato específico que implica introducir información suficiente y contrastable. Así, entran en esta categoría: — Seguir los formatos APA, Harvard o que siga la revista en los estilos de citación. — Abstract y trabajo con una estructura determinada. — Mención de colaboradores externos a los autores o de las instituciones que financien el trabajo.

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B2) De salvaguarda jurídica. Las editoriales no quieren tener problemas con el material que publican y sí tener datos fehacientes sobre la originalidad del material a publicar. Entran en esta categoría los requisitos para: — Obtener permisos para reproducir material que ya tenga copyright. — Declarar que se tienen todos los derechos sobre el material que se desea publicar y de que no existen derechos no-exclusivos sobre el documento y su contenido. — Evitar el plagio. Muchas revistas utilizan software anti-plagio para detectar la copia de documentos o de partes de ellos, incluida la simple modificación gramatical. — Respetar la normativa en los casos que sea aplicable (confidencialidad, por ejemplo). B3) Éticas. Básicamente, se refieren a: — Las editoriales tienen comités para hacer seguimiento de las cuestiones éticas en las publicaciones. Existe el Committee on Publication Ethics, que promueve la integridad y honestidad en la publicación de investigaciones y estudios. Existen códigos de conducta (http://publicationethics.org/ resources/code-conduct) y guías sobre la retractación de artículos, edición de textos y disputas sobre autorías (http://publica tionethics.org/resources/guidelines). — Evitar los conflictos de interés, entendidos como cualquier situación en la que el investigador se sienta comprometido hacia los resultados, tanto por su posición como por obtener un beneficio profesional. Aquí entran aspectos como figurar en trabajos por ser investigador principal y no por haber trabajado en los mismos, obtener pagos múltiples por idéntico trabajo, tener interés personal o profesional/empresarial en los hallazgos de la investigación o recibir dinero por alcanzar determinados resultados. En algunas disciplinas, también existen los denominados «conflictos de esfuerzo» y «de conciencia» (Aluja y Birke,

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2004). Los primeros se refieren a cuando el tiempo y el esfuerzo empleados en otras actividades interfieren sobre un trabajo o proyecto determinado; los segundos aparecen cuando el proyecto (o algunas de las tareas a realizar) atentan contra los aspectos morales o éticos del investigador. 1.7.

Praxis no habituales que serían de interés para mejorar

En el ámbito de la investigación social y empresarial aún queda mucho camino por recorrer para mejorar las buenas prácticas científicas. A continuación presentamos cuatro: Avanzar en la transparencia de la «caja negra» de la investigación. Ésta se refiere a cómo se aplican protocolos y se hacen los trabajos de campo, así como a otras actividades de cuya adecuada ejecución depende el buen fin de la investigación. En diversas revistas se mantiene la política de disponibilidad de la información raíz, por la cual los autores deben tener disponible toda esa información. Específicamente, la revista Nature señala que «un principio inherente a la publicación es que otros deberían ser capaces de replicar y construir sobre los argumentos de los autores» (Nature, 2011). Por ello, requiere a los autores para que faciliten a los lectores los materiales, datos y protocolos asociados sin restricción y con prontitud. Compartir bases de datos. En muchos casos, la disposición de una base de datos (grande o pequeña) se entiende como un secreto que debe ser guardado celosamente. Esto impide no sólo la replicación de estudios, sino el avance del propio conocimiento científico y el hallazgo de instrumentos y conocimientos aplicables para beneficio del tejido empresarial y de la sociedad. Muchas bases de datos generadas por organismos públicos son accesibles (hasta donde permite la actual Ley Orgánica de Protección de Datos) y los datos procedentes de investigaciones del INE (Instituto Nacional de Estadística) o del CIS (Centro de Investigaciones Sociológicas), entre otras, son accesibles. En el ámbito privado, un ejemplo es la existencia

de una base de datos de más de 13.000 moléculas que hacen daño al parásito de la malaria y se han puesto a disposición de los investigadores como una estrategia para impulsar la investigación y la llegada de nuevos medicamentos. En el ámbito de las ciencias sociales podemos destacar los repositorios de la Encuesta Mundial de Valores, que permite el acceso de los investigadores a los microdatos de más de 80.000 encuestas realizadas en todo el mundo. Fomentar la replicación de estudios cuando éstos lleguen a conclusiones de alto interés científico, técnico, empresarial o social. Sin embargo, es opinión generalizada que la replicación de estudios anteriores en otros ámbitos es una «investigación menor», y en muchos casos se rechazan por los revisores aduciendo que no se ofrece nada relevante que no se conozca ya. Evitar las autorías fantasma. En las disciplinas más experimentales y revistas con impacto científico hay una, cada vez mayor, preocupación por este fenómeno, denominado «ghost-writing». La preocupación acaece porque afecta a la credibilidad del conocimiento en las respectivas disciplinas como porque da mérito investigador a quien no aporta nada. Si hace unos años esta cuestión se consideraba como marginal, se ha detectado como sistemática en la actualidad. El origen parece estar tanto en la presión hacia los resultados de investigación en forma de firma de artículos como en la necesidad de prestigiar el documento con autores reconocidos, pero no aportan. Barbour (2010) afirma que la autoría debe estar basada en: a) una contribución sustancial a la concepción, diseño, recogida de datos o análisis e interpretación de la información; b) la revisión crítica del contenido intelectual, y c) la aprobación final del documento enviado para su publicación. Señala que los autores firmantes de un trabajo deberían estar implicados en las tres condiciones antedichas. ¿Qué sucede en el ámbito social y de la empresa? No hay ningún dato o investigación que los autores conozcan sobre el particular, aunque somos conscientes de que hay ruido de fondo y conocemos casos (en congresos, por ejemplo) donde algunos coautores manifiestan o demuestran no © Ediciones Pirámide

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estar al tanto del contenido del artículo. Sería interesante, para evitar los problemas que ya tienen en otras disciplinas, que la norma fuese que sólo firmen quienes cumplan las tres condiciones enumeradas por Barbour. 2.

2.1.

DEONTOLOGÍA PARA EL USO DE METODOLOGÍAS DE ESTUDIOS DE MERCADO Aspectos básicos de los códigos deontológicos profesionales

Consideraremos tres partes involucradas: los investigadores, los usuarios de la información (clientes) y las personas a quienes se les solicita información o entrevistados (figura 8.1)9. Los da-

Entrevistado

Investigador

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tos que lleguen del entrevistado al usuario de la misma deben ser veraces para alcanzar los objetivos que pretenda el estudio. Pero también los entrevistados precisan mensajes claros, sin engaños, que puedan afectar a su comportamiento actual o futuro. En esta relación, el investigador desempeña un papel clave en el flujo de información, conectando con los otros agentes. El investigador es quien diseña la investigación y publica los resultados y, también en ocasiones, quien recoge la información. En el ámbito profesional, esta labor corre a cargo de los institutos de investigación de mercados y empresas de redes de campo. A nivel general, podemos hablar de investigadores y entrevistadores que recopilan información, que están obligados a ser veraces tanto frente al usuario (cliente) como frente al entrevistado.

Usuario de la información

Figura 8.1. Partes implicadas y flujo de información.

El investigador no debe realizar falsas declaraciones sobre su experiencia, sus actividades o la organización a la que representa (ICC/ESOMAR, 2007; The Market Research Society —MRS—, 2010). El investigador debe informar al entrevistado sobre la entidad encargada del estudio y los objetivos generales del mismo, siempre que no afecte a los resultados del estudio. También es su obligación indicar la duración real de la entrevista 9 Malhotra (2004) considera como cuarto interesado al público en general (sociedad). En nuestro caso, consideramos que los entrevistados proceden de este grupo (World Association for Public Research —WAPOR—, 2011), de tal modo que, cuando el usuario de la información hace públicos los resultados de un estudio, los entrevistados son en parte receptores de los mismos. Por tanto, cuando tratemos la obligación de veracidad hacia los entrevistados, incluiremos la necesidad de que la información publicada sea cierta.

(ICC/ESOMAR, 2007; MRS, 2010). Más aún, proporcionar esta información mejorará la cooperación de los entrevistados a largo plazo. Realizar falsas declaraciones perjudica la visión que se tenga de ese estudio en particular y del resto que se realicen en el futuro en particular. El resultado será la reducción del deseo de participar en futuros estudios y, en consecuencia, de las tasas de respuesta. Por tanto, la veracidad hacia el entrevistado no sólo es una obligación, sino una necesidad para la supervivencia de esta actividad. El investigador también debe ser honrado frente al usuario de la información, que para los institutos de investigación de mercados sería el cliente. El usuario tiene derecho a estar informado de las prácticas utilizadas en la investigación y de aspectos como la existencia o no de subcontratas o si se trabaja en conjunto con otros clientes (ICC/ESO-

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MAR, 2007; WAPOR, 2011). Igual que al entrevistado, no se le debe engañar sobre la experiencia del investigador encargado del trabajo o la organización que lo respalda. El proyecto que elabore el investigador para el cliente debe estar diseñado, realizado, presentado y documentado de manera no sólo exacta y objetiva, sino también transparente (ICC/ESOMAR, 2007). El investigador debe facilitar el control del trabajo de campo o del tratamiento de datos, si así lo requiere el usuario (ICC/ ESOMAR, 2007). La transparencia es una obligación del investigador y hace referencia tanto a su comunicación con el entrevistado como con el usuario que solicita sus servicios (cuadro 8.1).

Los investigadores precisan indiscutiblemente que los entrevistados faciliten información verdadera sobre lo que se les pregunta. Si los datos no cumplen esta condición, los análisis no ofrecerán más que un espejismo de la realidad. Y es que la cooperación honesta del entrevistado sería su principal obligación (Zikmund, 2003). Cuando el entrevistado otorga su consentimiento voluntario para participar en un estudio, se espera que sea sincero. Si no es así, el estudio pierde todo valor. Pero, tal y como se ha dicho, para lograr la cooperación del entrevistado es esencial que el investigador informe adecuadamente de qué pretende y no engañe respecto al proceso de recogida de la información en el que participa el entrevistado.

CUADRO 8.1 La transparencia en el Código Internacional ICC/ESOMAR Artículo 4. Transparencia: a) El investigador deberá identificarse de inmediato y exponer sin ambigüedades el propósito de la investigación. b) El entrevistado deberá tener la posibilidad de comprobar sin dificultad la identidad del investigador y su buena fe. c) A petición, el investigador deberá permitir al cliente tomar medidas para comprobar la calidad de la recopilación y el tratamiento de la información. d) El investigador deberá proporcionar a su cliente los datos técnicos adecuados de todo estudio de mercado realizado para él. e) El investigador deberá asegurarse de que el proyecto de una investigación de mercado esté diseñado, realizado, presentado y documentado de manera exacta, transparente y objetiva FUENTE: ICC/ESOMAR, 2007, p. 5.

La transparencia ayuda a incrementar la confianza de las partes en la labor del investigador. Una actuación confusa u opaca frente a entrevistados o usuarios puede causar un perjuicio importante a la investigación. Pero la obligación de veracidad no se limita a los investigadores, sino que precisa reciprocidad.

2.2.

La práctica de la investigación: el respeto a los derechos ajenos

Investigadores, usuarios de la información y entrevistados tienen derechos que deben respetarse en el desarrollo de un estudio. Desatenderlos supone comportamientos no éticos que provocan daños directos a la investigación, así como que cercenan posibles contactos futuros (replicación de estudios, etc.). La obligación de veracidad se asocia al derecho a «estar informado», primer derecho de todas las partes implicadas (cuadro 8.2). Además, comentaremos otros derechos de cada uno de los agentes, comenzando con el entrevistado, el sujeto que precisa mayor protección. El derecho a estar informado de los entrevistados responde esencialmente a la obligación de veracidad del investigador, quien debe identificarse de inmediato y exponer el propósito general de la investigación (ICC/ESOMAR, 2007). No obstante, es posible ocultar los objetivos del estudio si su conocimiento condicionase el resultado. En la técnica de la observación, por ejemplo, el entrevistado no es consciente de que se está recogiendo información y su comportamiento es espontáneo y sincero, lo que permite que la información obtenida sea objetiva y realista (Fernández-Nogales, 2004). En las técnicas proyectivas, el entrevistado tampoco conoce el fin de la investigación, lo que ayuda a que su respuesta sea © Ediciones Pirámide

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CUADRO 8.2 Derechos de las partes implicadas en la investigación de mercados Entrevistado

— — — —

Estar informado. Privacidad. Protección frente a daños. Confidencialidad y protección de datos.

Investigador

— Estar informado. — Propiedad de sus proyectos.

más natural, un elemento clave en estas técnicas (Grande y Abascal, 2009). Pero, en todo caso, el engaño no debe suponer ningún daño físico ni psicológico al entrevistado, y, si es preciso, se desvelaría la verdad al terminar el proceso (Zikmund, 2003). Cuando se precise grabar los comentarios del entrevistado, se le debe informar de antemano y obtener su consentimiento explícito (ICC/ESOMAR, 2007; MRS, 2010; CASRO, 2011). Este conocimiento puede aumentar las reticencias a participar, pero nunca se debe engañar para lograr la colaboración. Como ya vimos, ser veraz y respetar el derecho a la información del entrevistado es esencial para la imagen de la investigación de mercados. El derecho a la privacidad puede llevar al entrevistado a rechazar participar en un estudio. Tiene derecho a proteger su vida privada y no querer hacer públicas sus opiniones. Es un derecho fundamental y los investigadores deben velar por la voluntariedad de la participación, cumpliendo así con su responsabilidad profesional (ICC/ESOMAR, 2007; MRS, 2010; CASRO, 2011). Del mismo modo, la aplicación del principio de privacidad obliga al investigador a interrumpir la entrevista si así lo solicita el entrevistado (ICC/ESOMAR, 2007; CASRO, 2011). La recomendación que puede hacerse es ser profesionales a la hora de presentarse frente a los entrevistados e informar adecuadamente del motivo de solicitar los datos y de su tratamiento anónimo. Como ya hemos dicho, una buena presentación puede limitar las reticencias del entrevistado a dar información a un desconocido. Cuando el entrevistado acepta colaborar en un estudio, o incluso si no es consciente de estar

Usuario (cliente)

— Estar informado. — Privacidad. — Supervisión.

ofreciendo información, es esencial que no se vea perjudicado en modo alguno por esta participación (ICC/ESOMAR, 2007; CASRO, 2010; WAPOR, 2011). Tiene derecho a ser protegido contra cualquier daño que pueda derivarse de su colaboración. El investigador debe ser responsable y actuar de forma profesional para cumplir esta obligación hacia el entrevistado. Un grupo de entrevistados que precisa especial protección es el formado por los menores de edad. Cuando a escala nacional no hay una clara limitación sobre las entrevistas a este universo, se recomienda considerar como niño a los menores de 14 años y como joven a aquellos entre 14 y 17 años (ESOMAR, 1999)10. Los niños deben ser entrevistados sólo después de disponer del permiso de uno de los padres, tutores o de aquellos a los que éstos hayan cedido el cuidado (profesores, cuidadores, vecinos...). Tanto en niños como en jóvenes, es preciso tener especial cuidado con los temas tratados (ESOMAR, 1999). Sin embargo, esta protección es difícil en los estudios por Internet. El investigador debe avisar a los menores de 14 años de que precisan el permiso de un adulto para participar en el estudio online (ESOMAR, 2011). Sin embargo, el cumplimiento depende entonces de la sinceridad del propio niño. Pero la aceptación de participar en un estudio no supone perder el derecho a la confidencialidad: el investigador tiene obligación de no revelar la 10 Ésta es la recomendación del Código Internacional ICC/ESOMAR, al que están adheridas las asociaciones nacionales AEDEMO y ANEIMO en España. En el código de la asociación MRS se considera niños a los menores de 16 años.

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identidad del sujeto (Zikmund, 2003)11. En el caso de las encuestas, se recogen datos personales para la supervisión del trabajo de campo. Sin embargo, una vez realizada esta tarea, los datos personales deben disociarse de los cuestionarios. La información obtenida en las encuestas debe tratarse de manera agregada, respetando el anonimato, y siempre con fines de investigación (ICC/ESOMAR, 2007; CASRO, 2011). En los estudios cualitativos se debe tener especial cuidado en respetar este derecho. Por ejemplo, en la trascripción de una dinámica de grupos, los comentarios no deben vincularse a nombres de participantes. Y si el cliente desea observar el desarrollo de un estudio cualitativo, el participante debe saberlo, especialmente en el caso de estudios donde los entrevistados son profesionales de un sector, cuando es probable que el cliente conozca al entrevistado (MRS, 2010). El derecho a la confidencialidad y a la protección de los datos está legislado en muchos países, como es el caso de España con la Ley Orgánica de Protección de Datos. Numerosos artículos de esta ley influyen en la actividad de los investigadores. Los aspectos más relevantes son los relativos al anonimato y el almacenamiento y la cesión de datos (Comité de Ética de AEDEMO —CEA—, 2007); son los siguientes: — Las respuestas deben ser anónimas. La identificación del entrevistado sólo se emplea para la supervisión del trabajo de campo y el entrevistado debe dar su consentimiento expreso tras conocer para qué y a quién se van a facilitar sus respuestas. — El almacenamiento de los datos personales, como en paneles, genera un fichero que debe inscribirse en el Registro General de Protección de Datos (http://www.agpd.es). La ley exige garantizar su seguridad y será preciso cumplir los derechos de acceso, consulta, rectificación y cancelación de la información por parte del entrevistado. 11 «Una persona que renuncia a su derecho de privacidad mostrándose de acuerdo en contestar a las preguntas del investigador no pierde su derecho a esperar que sus respuestas y su identidad sean confidenciales» (Zikmund, 2003, p. 78).

— La cesión de los datos debe contar con el permiso del entrevistado. El cliente o usuario debe asegurarse de contar con tal consentimiento al ceder su base de datos al investigador. Los integrantes del fichero deben haber permitido la cesión y la posible participación en estudios de mercado. Del mismo modo, el investigador sólo puede ceder datos personales al cliente si el entrevistado ha dado su consentimiento explícito. El hecho de que la cesión de datos personales del entrevistado al cliente (usuario) exija el permiso explícito del primero puede tener inconvenientes. Cuando se solicita, podemos encontrar mayores reticencias a participar en el estudio, arriesgándonos a que los participantes finales no sean equiparables a quienes rechazan colaborar. El usuario de la información debe ser consciente de esta circunstancia. Por otra parte, la cesión se debe realizar a condición de que no se realice ninguna acción comercial al entrevistado como resultado de permitir el acceso a sus datos personales (ICC/ESOMAR, 2007). Respecto al investigador, su primer derecho es, como en el resto de implicados, el de recibir información veraz y precisa. También tiene derecho a la propiedad de los proyectos que presenta. En el ámbito profesional, esto es importante porque trata de evitar que las propuestas se utilicen de manera fraudulenta para mejorar el proyecto de otro instituto o que el cliente desarrolle su propio estudio a partir de las ideas del investigador. No es ético apropiarse de ideas de propuestas que no ganaron el proyecto (Zikmund, 2003). Finalmente, el cliente o usuario tienen derecho a estar informados, a su privacidad y a supervisar el trabajo del investigador. Si en el ámbito profesional el investigador no debe divulgar el nombre del cliente, a menos que cuente con su autorización (McDaniel y Gates, 2005), lo cierto es que en el ámbito científico ocurre lo contrario. Es normal que las instituciones que financian la investigación científica introduzcan cláusulas de obligación de citar en los documentos a publicar que ellas han financiado en todo o en parte el docu© Ediciones Pirámide

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Aspectos éticos en la investigación científica

mento presentado y el proyecto del que sale dicho documento. A veces, en cambio, puede ser preciso ocultarlo al entrevistado si su conocimiento pudiese sesgar los resultados del estudio. El usuario (cliente) tiene derecho a supervisar la labor del investigador, incluyendo el trabajo de campo. Este derecho se deriva de la obligación de transparencia del investigador comentada en el apartado anterior. 2.3.

El trabajo con y a partir de personas: tratamiento y límites

La investigación busca información de los entrevistados, es decir, de personas u organizaciones, para responder con ella a las cuestiones planteadas en el estudio. Estos sujetos ofrecen datos, opiniones o valoraciones que deben ser tratados con cuidado, ya desde el mismo momento de su obtención. En el proceso de recogida de datos es preciso, en muchos casos, contar con entrevistadores. Son quienes realmente entran en contacto con el entrevistado. Los investigadores deben asegurarse de que sus entrevistadores tienen la formación, cualificación y experiencia apropiadas para realizar bien su tarea (MRS, 2010). Al presentarse ante los sujetos deben indicar que son investigadores legítimos entregando sus tarjetas de visita, exhibiendo sus tarjetas identificativas o identificación fehaciente (Zikmund, 2003). Los entrevistadores deben garantizar al entrevistado la confidencialidad de los datos y lograr su cooperación voluntaria sin engaños. Son los encargados de lograr que el entrevistado ofrezca información sincera, siendo su labor esencial para que el estudio sea de calidad. Cuando la encuesta es autoadministrada, la información sobre la entidad encargada del estudio y el tratamiento confidencial de los datos debería incluirse en la presentación del cuestionario. Los entrevistadores pueden actuar de manera no ética falsificando datos o duplicando respuestas (Hair, Bush y Ortinau, 2010), especialmente cuando la remuneración se condiciona al número de cuestionarios completados. Por ello, el trabajo de campo debe ser supervisado, comprobando

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que se han realizado las entrevistas12. También es posible realizar el control durante el trabajo de campo escuchando las conversaciones telefónicas de una encuesta telefónica asistida por ordenador (CATI) o asistiendo a las dinámicas de grupo. Si se va a proceder a ello, ya se ha comentado que es preciso informar previamente al entrevistado de que sus opiniones pueden ser escuchadas o grabadas por motivos de control, y es preciso solicitar su consentimiento explícito (ICC/ESOMAR, 2007; MRS, 2010). Para la supervisión al azar de entrevistas en encuestas es preciso recoger datos personales de los entrevistados, como su nombre y número de teléfono. Se debe informar al entrevistado del motivo de anotar esta información y de que puede recibir una llamada para comprobar que ha participado en el estudio. También debe saber que, una vez terminado el proceso de control, los datos personales se separan del resto de información y se trabaja con datos anónimos. La cesión de estos datos al cliente es posible, pero siempre con permiso explícito del entrevistado y el compromiso del cliente de que no se utilizarán para fin distinto. Además, es importante insistir en que el entrevistado no se puede ver perjudicado en modo alguno por participar en un trabajo de campo. Al contrario, hay que premiar directa o indirectamente su ayuda, que muchas veces le supone un coste de tiempo. Los cuestionarios o materiales en los que se hayan recogido los datos durante el trabajo de campo deben ser custodiados adecuadamente por el investigador. Se recomienda que sean guardados al menos un año, y hasta tres años si son estudios de tipo panel (ESOMAR, 2010). Es posible que se soliciten copias de esa información durante estos plazos de almacenaje, o más si pactó un plazo mayor en el proyecto presentado o en el contrato firmado. En todo caso, el investigador es responsable de mantener el anonimato del entrevistado. 12 Según Hair, Bush y Ortinau (2010), los institutos de investigación de mercados verifican al azar entre el 10 % y el 15 % de las entrevistas. Sin embargo, el máximo verificado suele ser del 10 % combinando el azar con la necesidad de supervisar a todos los entrevistadores. En el caso de la encuesta telefónica asistida por ordenador (CATI) es habitual supervisar entre el 3 % y el 5 %.

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Algunas investigaciones no precisan que los entrevistadores entren en contacto directo con el entrevistado. Es el caso de la observación. Cuando se va a proceder a grabar comportamientos de sujetos sin su conocimiento, es especialmente delicado distinguir entre espacios públicos y privados. Se puede realizar el trabajo de campo sin informar al entrevistado cuando la grabación se realiza en lugares públicos y no se recojan datos personales (ICC/ESOMAR, 2007). En España, es obligatorio avisar de que existen cámaras de grabación, en el caso de que se utilice este recurso para el trabajo. Siempre que no se disponga del consentimiento explícito, es preciso proteger el anonimato del sujeto (ICC/ESOMAR, 2007), pudiendo ser preciso enmascarar rostros o distorsionar voces si esto permitiese al usuario reconocer al entrevistado. También es importante recalcar el derecho a protección del participante, es decir, de no verse perjudicado por su implicación en un estudio. En la recogida de datos de blogs, redes sociales y webs en general, nos encontramos con una situación similar. Es preciso distinguir entre comentarios que son públicos de aquellos que se realizan dentro de ámbitos privados, por ejemplo, por ser preciso darse de alta para poder leerlos. Se pueden distinguir cuatro tipos de espacios en los que el tratamiento de la información también debe ser distinto (Mareck, 2011): a) Públicos, como blogs públicos o comentarios en webs de medios, a los que el investigador puede acceder atendiendo a los términos de uso del sitio. Al tratarse de espacios abiertos, el investigador puede citar a quien escribe o comenta, siempre que no perjudique al informante. b) Semipúblicos, como chats abiertos o lo que esté abierto en Facebook y Twitter. Los comentarios no están pensados para ser utilizados en investigaciones de mercado, por lo que el investigador debe enmascarar los datos para proteger el anonimato. c) Privados, como foros privados, comunidades, chats o mensajería instantánea, donde se precisa usuario y contraseña para entrar. El investigador debe solicitar per-

d)

miso al dueño del sitio web para acceder a los datos y no debe identificarse a los sujetos. Un caso ilustrativo es el ocurrido en 2010 al sitio PatientsLikeMe.com. Se descubrió que alguien estaba obteniendo información de su comunidad, accesible sólo para miembros. En ella se compartía información personal muy delicada sobre asuntos médicos. La información estaba siendo obtenida por Nielsen Buzzmetrics. Se trataba de una vulneración de toda ética y no ya de una trasgresión de la seguridad (Siama, 2011). De investigación de mercados, donde el sujeto se ha dado de alta para participar en estudios. El investigador puede acceder a los datos respetando el acuerdo al que haya llegado con los inscritos en este espacio.

En el tratamiento y publicación de la información también es preciso actuar con cautela. Cuando la información llega a publicarse es necesario incluir información técnica que permita valorar la calidad del trabajo realizado. La validez de un estudio depende de la técnicas que se empleen y de la honestidad del investigador,  pero también del modo en que se presenten los resultados (ESOMAR/WAPOR, 2009). 2.4.

Aspectos normativos: los códigos de ESOMAR y otros

El sector de la investigación de mercados ha desarrollado códigos para su autorregulación que pueden ser aplicados al ámbito de la investigación científica. Los profesionales y principales institutos españoles se han adherido al Código ICC/ ESOMAR para la investigación social y de mercados, disponible en 15 idiomas. ESOMAR es una asociación internacional, aunque originalmente europea13, que reúne actualmente a 49 asociaciones de 41 países.

13 Sus siglas responden a «European Society for Opinion and Marketing Research».

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Los objetivos básicos del código ICC/ESOMAR son establecer las normas éticas que debe cumplir el profesional de la investigación de mercados, incrementar la confianza del público en esta actividad, proteger a los menores, garantizar la libertad del investigador frente a la información y minimizar la necesidad de otras legislaciones o regulaciones. Trata de fijar un marco único para el desarrollo adecuado de la investigación social y de mercados que después se toma como referencia en el resto de guías elaboradas desde la asociación (cuadro 8.3). ESOMAR ha desarrollado, a su vez, códigos y guías para situaciones y públicos concretos. El cuadro 8.4 presenta los fundamentales. Además de ESOMAR, otras asociaciones han elaborado códigos con principios similares y, en general, tan restrictivos como el código ICC/ESOMAR. Cabe destacar la asociación norteamericana CASRO y la británica MRS. La aceptación de estos códigos ofrece garantías sobre la calidad del trabajo de quienes se han adherido a los mismos. En todo caso, debe tenerse cuidado cuando se subcontrate parte de la labor investigadora a terceros, dado que éstos deberán seguir también un código de conducta al menos tan estricto como siga el investigador. Finalmente, hay que destacar que el objetivo principal de los códigos de autorregulación es el desarrollo de la investigación bajo criterios de calidad y respeto a terceros, limitando la necesidad de otras legislaciones y señalando derechos y obligaciones básicos fundamentalmente para el investigador. Todos los códigos ofrecen una guía útil al investigador para el desarrollo de su estudio, y su cumplimiento es una garantía de calidad.

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CUADRO 8.3 Fundamentos del código ICC/ESOMAR para la práctica de la investigación social y de mercados (ICC/ESOMAR, 2007, p. 27) 1. El investigador actuará de conformidad con lo establecido en las legislaciones nacional e internacional vigentes. 2. El investigador observará una conducta ética y no hará nada que pudiera perjudicar la reputación de la investigación. 3. El investigador actuará con especial cuidado cuando lleve a cabo sus investigaciones entre niños y adolescentes. 4. La colaboración de los entrevistados es voluntaria y debe estar basada en la información adecuada y nunca engañosa acerca del propósito general y la naturaleza del proyecto, que deberá impartirse para obtener su acuerdo. Por tanto, el investigador deberá respetar todas las declaraciones realizadas. 5. El investigador deberá respetar los derechos individuales de los entrevistados, que no deberán resultar perjudicados o negativamente afectados como resultado directo de su participación en un estudio de mercado. 6. El investigador no permitirá que los datos personales recogidos durante un estudio de mercado se utilicen para propósitos ajenos a la investigación de mercados. 7. El investigador deberá asegurarse de que el diseño, la puesta en práctica, la emisión de informes y la documentación de los proyectos y actividades sean adecuados y se realicen con transparencia y objetividad.

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CUADRO 8.4 Principales códigos y guías de ESOMAR Tema de la guía

Año de publicación

Investigación móvil.

2012

Investigación online.

2011

Investigación online en medios de comunicación social.

2011

Derechos y responsabilidades de investigadores y clientes.

2010

Aplicación del código internacional.

2009

Recogida pasiva de datos, observación y grabación.

2009

Código para la práctica de la investigación social y de mercados.

2007

Estudios de satisfacción de consumidores.

2003

Procedimientos disciplinarios.

2000

Entrevistas a niños y adolescentes.

1999 (en revisión)

FUENTE: www.esomar.org (en 2012).

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La evaluación de las publicaciones científicas Emilio Delgado López-Cózar Daniel Torres-Salinas

En este capítulo, tras reflexionar sobre el papel de la publicación en la ciencia, se analizan los canales de comunicación formales e informales que han empleado los científicos para comunicarse entre sí desde que surge la ciencia moderna. A continuación se presentan cuáles son los principales criterios para evaluar las publicaciones científicas. Los análisis de la calidad editorial miden la calidad informativa de las publicaciones (grado de normalización), la calidad de la gestión y organización editorial (cumplimiento de los plazos de publicación, empleo de un riguroso sistema de selección y evaluación de originales). Las encuestas de opinión dirigidas a las propias comunidades científicas registran la calidad percibida (reputación, prestigio y reconocimiento). Los recuentos de citas miden la repercusión científica y académica de las publicaciones y su influencia intelectual. Posteriormente, se reseñan sumariamente los indicadores que emplean actualmente las instituciones oficiales responsables de la evaluación del rendimiento científico en España (CNEAI y ANECA) para evaluar las publicaciones científicas (libros y artículos de revistas). Se concluye, con una descripción de las herramientas y los procedimientos con los que contamos para medir la calidad de las publicaciones, tanto para artículos de revistas como para libros: WoS (Web of Science), Scopus, GS (Google Scholar), GB (Google Books), Latindex, RESH (Revistas españolas de Ciencias Sociales y Humanas), DICE (Difusión y Calidad Editorial de las Revistas Españolas de Humanidades y Ciencias Sociales), ERIH (European Reference

Index for the Humanities), IN-RECS (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales), IN-RECJ (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Jurídicas), IN-RECH (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Humanas) y MIAR (Matriu d’Informació per a l’Avaluació de Revistes). 1.

LA PUBLICACIÓN CIENTÍFICA

Publicación y ciencia constituyen un matrimonio indisoluble: la una no puede existir sin la otra. La comunicación escrita es inherente a la lógica interna de la ciencia. Y eso por varias razones; en primer lugar, porque el progreso científico está basado en la tradición acumulativa de la ciencia, esto es, en el trasvase continuo de ideas y conocimientos entre científicos (Bernal, 1991). La publicación hace posible la existencia de unos depósitos o almacenes públicos donde se irán registrando de forma permanente los resultados científicos para que los investigadores puedan hacer uso de ellos siempre que lo necesiten. En segundo lugar, porque el método científico exige que el conocimiento científico sea difundido públicamente para que la comunidad pueda verificar su validez y hacer uso del mismo (Russell, 1989). Los hallazgos de la ciencia, por tanto, para que sean tales, deben poder ser necesariamente contrastados y verificados por otros científicos, por los pares. Por ello la publicación, y especialmente las revistas científicas, que son el cauce surgido al calor de la ciencia moderna, asumirán no

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sólo su rol como vehículo de comunicación, sino que servirán como medio para legitimar y certificar que los conocimientos difundidos respetan las convenciones del método científico. Y, por último, porque la publicación asegura uno de los principios fundamentales que sustentan el sistema científico, esto es, hace posible la distribución del crédito y el reconocimiento a aquellos cuyo trabajo ha contribuido al desarrollo de las ideas en los diferentes campos del saber. En este sentido, la publicación actúa como el medio que permite al investigador registrar sus contribuciones y asegurar la propiedad de sus ideas, por lo que es el principal instrumento de que se dispone para asignar la prioridad en los descubrimientos (Merton, 1985). 1.1.

Los canales de comunicación científica

Puede afirmarse que no existe una sola forma de trasmitir nuestras contribuciones al resto de colegas; por ello, los científicos, a lo largo de la historia, han utilizado y utilizan un amplio abanico de medios para intercambiar información: desde las cartas personales que se remitían en el siglo XVI hasta los modernos repositorios en acceso abierto de la actualidad. Sin embargo, no todos estos medios tienen el mismo valor, por lo que habitualmente se suele realizar el distingo entre los denominados canales formales e informales de comunicación científica. Los canales informales para la trasmisión de información científica han sido tradicionalmente considerados aquellos que quedaban reducidos a la esfera privada, al ámbito de las relaciones interpersonales de investigadores, por lo que existe una enorme variedad de ellos. Los hay tan poco formalizados como las reuniones de los mismos equipos de investigación, donde se gestan las ideas, se planifican los trabajos, se asignan tareas y se discuten resultados, o como las presentaciones informales de resultados dentro y fuera de la propias organizaciones, donde se crea el propio conocimiento científico. Algo más formalizada es la correspondencia (antes postal y hoy electrónica)

que permite transmitir la información científica de forma extensa y explícita, pero particularizada. Dentro de este bloque de la canales informales también se incluyen los congresos, seminarios, conferencias, jornadas y encuentros científicos, que en muchos casos dan lugar a la publicación de las actas que contienen las ponencias y comunicaciones leídas en los mismos, que también actúan como cauces de comunicación y expresión científica y profesional, adelantando resultados de investigación, discutiendo ideas o anunciando nuevos conocimientos y descubrimientos científicos. Un segundo bloque dentro de estos canales está constituido por los informes científicos y técnicos, habitualmente conocidos en el ámbito de la economía y empresa como working papers, que son memorias que contienen los resultados de las investigaciones realizadas dentro de una empresa pública o privada como parte de sus actividades de investigación y desarrollo, invención o innovación, o financiadas por alguna agencia gubernamental dedicada a la promoción de la investigación científica y tecnológica. La circulación de estos documentos es muy restringida, con unos contenidos bastantes formalizados aunque no estandarizados. En muchos casos, estas investigaciones suelen ver la luz publicadas en medios de comunicación formales o, como ocurre en economía y empresa con los working papers, suelen estar alojadas en las páginas web o repositorios de las instituciones para las que trabajan los autores. Por último, conviene aludir a la comunicación científica que se produce en el ámbito de Internet, donde en la actualidad, y sobre todo con la entrada de la denominada web 2.0 o web social, se han desarrollado múltiples formas de interacción que están cambiando los modos en que los científicos se comunican. En este contexto podemos citar como canales informales los blogs o bitácoras, foros electrónicos y listas de distribución, redes sociales (Facebook y Twitter) u otros canales que están a medio camino entre la comunicación formal y la informal, como son los repositorios de trabajos académicos, principalmente de preprints y postprints. Todas estas nuevas e interesantes modalidades comunicativas surgidas al calor de las nuevas tecnologías han ampliado el espectro y la © Ediciones Pirámide

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versatilidad en que los científicos interactúan, y aunque a día de hoy su uso no se ha generalizado entre la comunidad investigadora, ya se habla de Ciencia 2.0 (Cabezas, Torres-Salinas, Delgado, 2009). Ante todo hemos de reseñar que estos medios de comunicación sirven sobre todo para transmitir y recibir información, pero están dotados de unas características que les hacen tener una personalidad peculiar y cumplir unas funciones únicas. Los canales formales son aquellos concebidos para ser publicados y, por tanto, puestos a disposición del público interesado tras haber superado alguno de los mecanismos de control de los contenidos propios de la ciencia. Libros y revistas científicas son las dos variedades básicas de la comunicación formal. A ellos se han añadido recientemente algunos medios que habitan en Internet, cuyas fronteras no están claras. En cuanto a los canales formales tradicionales, los libros fueron la única forma de dar a conocer de manera pública las ideas científicas hasta el siglo XVII, momento en que la revolución científica moderna dio lugar a la revista científica. Todavía hoy en humanidades y en algunas disciplinas de las ciencias sociales siguen desempeñando el rol de principal medio de difusión de resultados originales de investigación. En el resto han asumido el papel de sintetizar el conocimiento consolidado y socialmente aceptado con el fin de fijar lo que ya se conoce (revisiones bibliográficas y tratados) o de servir de herramienta didáctica (libros de texto). En la actualidad, las revistas científicas son, en la práctica totalidad de las ciencias, el principal medio de comunicación. El nacimiento de las revistas científicas responde a los nuevos requerimientos de la ciencia moderna: una ciencia experimental basada en la observación que empieza a  dejar de ser ocupación para diletantes (aristócratas y clérigos) para convertirse en oficio de profesionales (médicos, boticarios, ingenieros, militares, profesores universitarios...). A partir del siglo XVIII, el número de revistas va a ir multiplicándose ajustándose a un modelo de crecimiento exponencial que fue descrito matemáticamente por Derek de Solla Price en su clásico libro Little Science, Big Science (Price, 1963). Dicho creci-

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miento se va a ir produciendo al mismo ritmo que las disciplinas científicas se van dividiendo y subdividiendo en especialidades y subespecialidades. Por último, hay que incidir de nuevo en la irrupción de Internet como un medio de publicación formal más, pero con unas peculiaridades tan acusadas y unas potencialidades tan elevadas como medio de comunicación científica que está transformando sustancialmente los hábitos de comunicación de los científicos. ¿Por qué Internet puede considerarse un medio de comunicación formal más? Simplemente porque permite a cualquier persona que disponga de un equipo informático básico (ordenador y conexión a la Red), y de un mínimo conocimiento de programas de tratamiento de textos o de edición de páginas web, publicar los contenidos que desee y ponerlos a disposición de todas las personas que tengan acceso a la Red. En este sentido, puede decirse que Internet es revolucionario: ha dado voz y altavoz a los que antes no las tenían y, por otra parte, ha hecho de dominio público lo que antes era privado. La aparición de Internet supone una subversión radical de los mecanismos de edición y publicación tales como los conocemos desde hace más de 500 años. No obstante, que las nuevas tecnologías de la comunicación permitan la autonomía absoluta del autor respecto a todos los agentes tradicionales de los circuitos de comunicación no quiere decir que ésta sea la opción que vaya a implantarse de manera inmediata. La edición cumple su función: ha venido actuando como filtro capaz de eliminar las impurezas y añadir valor (calidad en los contenidos y en las formas) a lo editado. Ésta es su fortaleza. En el mundo de la comunicación científica, las cosas son todavía más complicadas. Internet puede satisfacer la función comunicativa que posee la publicación, pero no las funciones de registro, validación, accesibilidad y reconocimiento que la publicación científica convencional cumple. Inventariados sumariamente los canales de comunicación que pueden emplear los científicos, conviene advertir que dichos cauces no son excluyentes entre sí, sino que son complementarios, es decir, los científicos emplean indistintamente medios formales e informales y lo pueden hacer si-

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multáneamente para comunicar una misma idea o hallazgo científico. Así, la discusión de una investigación con los compañeros de grupo de investigación puede ir seguida de su envío a colegas externos para su revisión y comentario, así como por la presentación previa en un congreso de la especialidad antes de ver la luz como artículo en una revista. Una vez publicado formalmente, el autor puede enviar separatas a aquellos colegas que considere destinatarios imprescindibles de su trabajo, y puede colgarlo en su página web personal o en algunos de los depósitos de documentos electrónicos al uso. 1.2.

Los hábitos de publicación de los científicos

Para una mejor comprensión del hecho comunicativo en la ciencia, debemos tener presente que existen profundas diferencias en las prácticas de comunicación de los científicos pertenecientes a distintas disciplinas, que éstas —como cualquier hecho histórico— evolucionan con el tiempo y que se ven condicionadas por factores de orden geográfico, económico, político, social y cultural. Es una evidencia que cada ciencia posee una naturaleza singular, que viene constituida por su propio objeto de estudio, que va a determinar no sólo formas específicas de obtención, generación y exposición del conocimiento, sino prácticas de trabajo, costumbres, comportamientos sociales, valores, creencias y visiones de la realidad propias (Becher, 2001). Las prácticas de comunicación, en general, y las editoriales, en particular, no escapan a este fenómeno. Por consiguiente, cualquier reflexión que se haga sobre la comunicación científica debe atender a estos hechos diferenciales. Básicamente, un hallazgo ni se realiza ni se comunica de igual forma en astrofísica que en teoría de la literatura. Sirvan como ilustración de dicho fenómeno las divergencias observadas entre disciplinas, tanto en la autoría como en el patrocinio o edición de revistas científicas, en la propia estructura lógica y presentación formal de las revistas científicas y en el consumo de información científica. Para ilustrar las divergencias disciplinares en

materia de autoría exponemos los resultados de un trabajo donde se estudiaban las características del estudio de caso como método científico (Delgado y Fernández-Cano, 2002). En el cuadro 9.1 se observa cómo mientras en ciencia y tecnología el promedio de autores por trabajo es superior a tres y el autor único está en peligro de extinción (11 % de los trabajos), en humanidades el promedio se sitúa en un autor que es, por otra parte, la especie mayoritaria (60 % de los trabajos); en ciencias sociales el promedio de firmas por trabajo se sitúa en dos y el autor único representa algo menos de la mitad (47 %). Se aprecia una perfecta gradación entre las ciencias «duras», cuyo núcleo está constituido por las ciencias de la vida y las biomédicas, en particular, y las «blandas», conformadas por las artes y las letras, donde es el trabajo individual el que prima. No menores son las divergencias que presentan los documentos científicos en lo referente a su estructura textual y formato. Detengámonos ahora en la extensión de los trabajos y sirva de ejemplo el trabajo anteriormente citado sobre el estudio de casos (cuadro 9.2). Así, los artículos de revistas de ciencia y tecnología ocupan la mitad de espacio (siete páginas es lo habitual) que los de ciencias sociales y son ligeramente más cortos (moda 12) que los de humanidades (moda 15). De nuevo, se observa una perfecta modulación según el grado de «dureza» del campo disciplinar: se va de cuatro páginas de promedio en biomedicina hasta veinte en historia. Es evidente que estos datos traslucen las enormes diferencias retóricas y cognitivas que existen entre disciplinas. En las humanidades, el discurso no sólo es la muleta del mensaje, en algunos casos es el mensaje mismo. En las ciencias experimentales, la retórica se reduce al mínimo. Mandan los datos cuantitativos, el lenguaje matemático desprovisto de ambigüedad y las ilustraciones. El texto queda reducido a la mínima expresión. Asimismo, se constatan profundas diferencias en la citación bibliográfica (cuadro 9.3). El «sistema de cita en nota», que sitúa las citas bibliográficas en notas, bien sea a pie de página o al final del texto, es el sistema tradicional y el dominante en las humanidades (filologías, historia y arte), hasta © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

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CUADRO 9.1 Número de autores por disciplina científica en los artículos de estudio de casos publicados en revistas indexadas Web of Science entre 1991 y 2000 Disciplina científica

Media ± DS

Moda

1 autor

2 a 4 autores

5 a 9 autores

> 10 autores

Matemáticas

2,1 ± 1,1

2

49

98

4

0

Química

3,2 ± 1,6

3

37

287

84

1

Biomedicina

4,0 ± 2,3

3

1.868

12.386

7.076

428

Ciencias biológicas

3,6 ± 2,4

2

529

1.890

834

74

Ciencias sociales, general

1,8 ± 1,1

1

231

207

11

0

Sociología y ciencias afines

1,7 ± 1,1

1

1.191

858

35

1

Ciencias de la educación

1,9 ± 1,3

1

594

579

49

1

Psicología

2,4 ± 1,5

1

548

954

152

3

Ciencias jurídicas

1,8 ± 1,2

1

169

139

8

1

Humanidades, general

1,0 ± 0,4

1

57

5

0

0

Lingüística

1,8 ± 1,2

1

155

122

10

0

Artes y letras

1,2 ± 0,5

1

125

24

0

0

Filosofía y teología

1,4 ± 0,7

1

93

40

1

0

Geografía

1,7 ± 1,0

1

783

685

22

2

Historia

1,3 ± 0,9

1

206

40

4

0

FUENTE: Delgado y Fernández-Cano (2002).

el punto de que en algunos manuales de estilo se le llama estilo humanístico. El «sistema de autoraño», también conocido por sistema Harvard, en el que las fuentes son citadas en el texto, normalmente entre paréntesis, por el primer apellido del autor seguido del año de publicación del documento citado, es el mayoritario entre las ciencias sociales. El «sistema numérico», en el que se establece una correspondencia entre el número de la cita y una lista de referencias bibliográficas situada al final del texto, es el modelo de citación que se ha impuesto de forma abrumadora en las ciencias biomédicas, así como en buena parte de las ciencias físicas, naturales y experimentales. Pero tal vez donde más se acusen las diferencias en el comportamiento comunicativo de los

científicos sea en sus hábitos informativos. ¿Cuáles son los canales que utilizan preferentemente para mantenerse informados? ¿Cuáles son las publicaciones que leen y les sirven de alimento intelectual? Éste es uno de los aspectos mejor conocidos de la comunicación científica a través de estudios de citación y de demanda de publicaciones periódicas. El peso de uno u otro canal de comunicación es distinto según la disciplina. Sobre la base de este tipo de estudios se ha determinado nítidamente cómo en las disciplinas relacionadas con la economía y la empresa las revistas científicas constituyen no sólo el principal medio de expresión de los científicos, sino también el canal preferido para mantenerse informados de la investigación que se está generando en su campo. Así,

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 9.2 Extensión en páginas de los artículos de estudio de casos publicados en revistas indexadas en las bases de datos del Web of Science entre 1991 y 2000 Disciplina científica

Media ± DS

Moda

Mediana

16,5 ± 9,3

12

15

Química

8,3 ± 4,8

6

7

Biomedicina

4,2 ± 3,6

2

3

Ciencias biológicas

7,8 ± 6,1

3

6

Ciencias sociales, general

16,6 ± 8,0

12

15

Ciencia política, administración y gestión

15,7 ± 7,8

11

14

Sociología y ciencias afines

16

± 8,1

15

15

Ciencias de la educación

14,7 ± 12,8

12

13

Psicología

12,2 ± 8,1

8

10

Ciencias jurídicas

19,1 ± 16,9

16

16

Humanidades, general

12,5 ± 11,9

1

11

Lingüística

18,7 ± 9,8

15

17

Artes y letras

13,7 ± 9,8

6

12

Filosofía y teología

13,5 ± 7,9

19

13

Geografía

15,8 ± 7,6

15

15

Historia

20,2 ± 10,7

15

19

Matemáticas

FUENTE: Delgado y Fernández-Cano, 2002

en el estudio realizado por Glänzel y Schoepflin (1999) se encontró que en negocios y economía el 56 % y el 49 % de las referencias bibliográficas citadas por los investigadores lo eran a artículos a revistas científicas, y en el realizado por Larivière et al. (2006) se comprobaba que esta tendencia iba en aumento a lo largo de los últimos años. 2.

LA EVALUACIÓN DE LAS PUBLICACIONES CIENTÍFICAS

Si admitimos que los resultados de investigación se manifiestan fundamentalmente a través de

las publicaciones científicas, es lógico pensar que la evaluación de estos medios se convierta en la piedra angular a la hora de valorar la actividad científica desplegada por los investigadores. No es de extrañar que la evaluación de las revistas científicas se haya convertido hoy en una necesidad reclamada desde distintos sectores, no sólo científicos, sino también sociales, políticos o económicos. De hecho, es un tema que ha generado una abundante literatura. Sin embargo, es muy desigual la bibliografía existente según el tipo de publicación. Así, mientras la evaluación de las revistas científicas ha dado lugar a diversas revisiones bibliográficas (Rousseau, 2002; Giménez, 2007) y © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

CUADRO 9.3 Sistemas de referencias bibliográficas más comunes

Sistema Vancouver

Acedo Sánchez, C., Martín Sánchez, J., Vélez Bernal, I. D. et al. Leishmaniasis eco-epidemiology in the Alpujarra region (Granada Province, southern Spain). Int. J. Parasitol. 1996; 26(3):303-10.

Sistema Chicago

Acedo Sánchez, C. J.; Martín Sánchez, I. D.; Vélez Bernal, M. C.; Sanchís Marín, M.; Louassini, J. A., y F. Morillas Márquez. «Leishmaniasis Eco-Epidemiology in the Alpujarra Region (Granada Province, Southern Spain).» International Journal of Parasitology, vol. 26, no. 3 (1996): 303-310.

Sistema APA

Acedo Sánchez, C., Martín Sánchez, J., Vélez Bernal, I. D., Sanchís Marin, M. C., Louassini, M., Maldonado, J. A., & Morillas Márquez, F. (1996). Leishmaniasis eco-epidemiology in the Alpujarra region (Granada Province, southern Spain). Int. J. Parasitol., 26(3), 303-10.

una consistente oferta de herramientas que ofrecen indicadores de calidad, la evaluación de monografías es un tema escasamente tratado (Giménez, 2009) y no se disponen hasta el momento de herramientas que permitan medirla. Igual que ocurre con la evaluación de la ciencia en general, la evaluación de las publicaciones científicas puede abordarse desde perspectivas cuantitativa y cualitativa (Maltrás, 2003). En el primer caso, se trata de realizar recuentos de publicaciones, bien en editoriales de prestigio, si hablamos de monografías, o bien en revistas de elevada reputación (aquellas indexadas en determinadas bases de datos) o recuentos de las citas a que estas publicaciones han dado lugar. En el segundo caso, se trata de medir la calidad a partir de las opiniones emitidas por los propios investigadores que conforman la comunidad científica —la denominada revisión por expertos, o peer review—, bien a través de comisiones, paneles o tribunales, o bien a través de encuestas de opinión. En relación con el asunto que tratamos, puede

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afirmarse que los métodos de evaluación más objetivos (los cuantitativos) son los menos relevantes, mientras que los menos objetivos (evaluación por pares) son los más importantes. Es por esta razón que determinar la calidad de una publicación científica, siendo algo fácil de percibir, resulta difícil de medir. En principio, cualquier científico competente puede distinguir los trabajos buenos de los malos y clasificar unos como mejores que otros. En este sentido, podríamos decir que existe un consenso implícito. No existen medidas absolutas y directas de la calidad, sino indicadores parciales. Lo evidente es que la calidad de una publicación tiene carácter multidimensional. Conviene, por tanto, identificar cuáles son las dimensiones que la componen y especificar los indicadores que apuntan a medirlas. 2.1.

Criterios e indicadores

Las distintas dimensiones que configuran la calidad de una publicación científica pueden resumirse en las cuatro que se explican a continuación: 2.1.1. Calidad editorial

La calidad editorial de una publicación puede abordarse desde dos perspectivas. Ante todo, la publicación es un documento, esto es, un soporte físico que registra información. La calidad afecta tanto a la presentación material como a la forma de transmitir el mensaje científico. Por otra parte, la publicación, como fenómeno comunicativo que es, conlleva todo un intrincado proceso que la hace factible para que pueda cumplir su finalidad. Nos referimos, en este caso, al proceso editorial que presupone la existencia de una estructura configurada por órganos de control y evaluación científica y órganos técnicos de producción y distribución que condicionan sus características como producto. Pues bien, atendiendo a esta doble vertiente, la calidad editorial se concretará en dos grandes indicadores: calidad informativa y calidad de la gestión del proceso editorial y de la organización editora.

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Métodos de investigación social y de la empresa

La calidad informativa de una publicación pasa por el exacto cumplimiento de las normas nacionales e internacionales de edición científica. El grado de normalización de las publicaciones científicas es un factor determinante en el cumplimiento del papel de la revista como medio de comunicación, en la medida en que facilita el proceso de transferencia de conocimientos y ayuda a alcanzar uno de los fines primordiales de las publicaciones: comunicar información. Mientras que los criterios y procedimientos para la evaluación normativa de las revistas científicas están prolijamente descritos (Delgado, Ruiz-Pérez y Jiménez-Contreras, 2007), no existen prácticamente indicaciones al respecto para los libros. La calidad del proceso editorial que permite que los conocimientos científicos sean publicados es vital como elemento de control y certificación. El proceso que transcurre desde que un trabajo entra en una editorial o en la redacción de una revista hasta que es publicado es muy complejo. En él intervienen actores muy heterogéneos, todos ellos con la finalidad de publicar la información más original, relevante y rigurosa posible. Si los mecanismos, procedimientos y filtros de selección y evaluación, por una parte, y los de edición y publicación, por otra, son múltiples y de calidad, el producto resultante también lo será. Desde esta perspectiva, la calidad del proceso editorial se asienta fundamentalmente en el arbitraje científico (peer review). El sistema de arbitraje científico ha sido, y todavía es, considerado como el eje fundamental de la publicación científica válida y de calidad; es el instrumento de certificación o canonización del conocimiento del que se vale la comunidad científica desde el siglo XVIII. A pesar de los defectos que se han ido evidenciando (es lento, costoso, despilfarrador del tiempo de la comunidad científica, subjetivo, propenso al sesgo, permite abusos, es incapaz de detectar el fraude, el plagio y la publicación duplicada y no puede garantizar la validez externa de los trabajos), mayoritariamente se considera que, igual que ocurre con la democracia, es el menos malo de los sistemas. De hecho, todos los modelos de evaluación de publicaciones científicas consideran este indicador como un factor central. Por último, dentro

de esta dimensión cabe aludir al prestigio de la editorial que sufraga la publicación y a la calidad de los equipos que la conforman. 2.1.2. Calidad de los contenidos

Éste es, probablemente, uno de los aspectos de más compleja y subjetiva valoración de cuantos definen el valor de una publicación, y ello por cuanto que sólo puede ser juzgado por los miembros de la comunidad científica a la que ésta se dirige. Sin duda, el procedimiento más contrastado para aproximarnos a la calidad de contenidos es la utilización de encuestas de opinión dirigidas a los investigadores y profesionales que conformen la audiencia de una publicación. La calidad del contenido tiene ver con diversos aspectos que deben ser diferenciados en su medición: originalidad, novedad, actualidad, interés, calidad y rigor metodológico y relevancia. 2.1.3. Difusión: visibilidad y accesibilidad

La difusión de una publicación debe entenderse como la capacidad que ésta tiene de ser visible y accesible para la comunidad científica a la que se dirige. La primera y principal finalidad de una publicación científica, como medio de comunicación que es, consiste en transmitir información. Su objetivo último es alcanzar a toda su audiencia, esto es, a su público lector, que está constituido por una comunidad científica o profesional más o menos especializada, dependiendo de su ámbito temático y cobertura. Con este criterio se pretende medir el grado en que una publicación es visible (presencia en bases de datos bibliográficas e Internet) y es accesible (presencia en bibliotecas e Internet). La indización de las revistas en bases de datos bibliográficas es hoy el factor decisivo para incrementar y asegurar la proyección y difusión de las revistas científicas, de sus contenidos y de los investigadores que en ellas publican. Las bases de datos bibliográficas se han erigido en intermediarios imprescindibles en el proceso de transferencia de la información científica. La búsqueda, identi© Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

ficación, recuperación, localización y obtención de documentos pasa necesariamente por ellas. Hoy en día es trascendental que un trabajo publicado aparezca referenciado en las bases de datos de la especialidad, ya que éstas son de consulta obligada para los científicos. Si el trabajo no se ve, no existe; nuestra aportación investigadora no se encontrará accesible a la mayor parte de la comunidad científica potencialmente interesada. Por ello, nuestra contribución se verá privada de un general conocimiento, refrendo, análisis, crítica y posible consideración por el resto de autores nacionales y extranjeros. Asimismo, la difusión y vigencia de nuestra contribución quedará limitada en el futuro a los ámbitos locales en los que originalmente se desarrolló y difundió. Esto facilitará la pérdida y olvido de nuestra contribución, independientemente de lo sobresaliente o mediocre que sea. Pero es que, además, es bien sabido que las publicaciones indizadas en las bases de datos son susceptibles de tener una demanda y un uso más elevado que las que no lo están. En parte por las razones antedichas, se ha extendido la creencia de que la indización de una revista en bases de datos es un indicador de calidad en sí mismo. La razón que se aduce, y en esto tal vez no les falte razón a los defensores de este indicador, es que, para ser incluida la revista en dichas bases de datos, debe presentar unos estándares de calidad elevados. Como veremos más adelante, en España, estar indizada en el mayor número de bases de datos ha pasado a ser considerado un indicador determinante para una revista. La presencia de una publicación en un gran número de bibliotecas, hemerotecas o centros de documentación es un signo no sólo de alta visibilidad, sino —y esto es lo más trascendente— de accesibilidad. Las bibliotecas son las principales instituciones sociales de lectura pública. Al disponer de una publicación en sus estantes aseguran a toda una comunidad de usuarios, más o menos amplia y diversa en función del grado de especialización de la biblioteca, el acceso y el uso real de sus contenidos. Por esta razón, la presencia en bibliotecas es un magnífico indicador de disponibilidad y de uso potencial. Pero, además, la selección

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y adquisición de una obra por parte de una biblioteca vienen determinadas por el juicio del bibliotecario respecto a la idoneidad y calidad de la obra y de su autor, así como de la editorial que la patrocina. En otros casos, son los propios investigadores quienes proponen la compra de la obra a la biblioteca, y en este caso su elección, basada en el conocimiento del área y de la posible aportación del libro, estará basada, en la mayor parte de los casos, en criterios de calidad del contenido. En este sentido, contabilizar el número de publicaciones presentes en bibliotecas supone indirectamente medir su impacto científico. La propuesta de emplear los catálogos de bibliotecas con fines de evaluación bibliométrica de la misma manera en que son utilizadas las bases de datos bibliográficas es tan reciente que apenas sí tiene un par de años, lo cual habla ya de su extrema actualidad y novedad metodológica. Simultáneamente en el tiempo, se formularon dos propuestas (Torres-Salinas y Moed, 2009; White et al., 2009). 2.1.4. Repercusión: los recuentos de citas

Cuando un científico cita un trabajo anterior, lo que formalmente hace es reconocer la utilidad que ha tenido dicho trabajo en la confección del suyo propio y, por ende, es un indicador de influencia. Si se acepta esta premisa, los trabajos más citados tienen una influencia mayor en las actividades investigadoras que los que tienen menos citas. En este sentido, el número de veces que un trabajo es referenciado por otros colegas es un síntoma, en primer lugar, del interés despertado, de la utilidad de nuestra investigación para el resto de la comunidad científica, y, en última instancia, del reconocimiento explícito por parte de los pares a nuestra labor (Garfield, 1979). Por ello no es extraño que el número de citas se haya convertido en un indicador esencial en evaluación y se utilice para estudiar la rendimiento, tanto de países e instituciones como de investigadores, a nivel individual. Para Merton las citas tienen principalmente dos funciones, una instrumental y otra simbólica. La función instrumental de las citas indica a los lectores las fuentes que han sido relevantes para el

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desarrollo y consecución de una investigación. La función simbólica se basa en el reconocimiento explícito por parte de un experto de la labor anterior realizada por un colega y de su influencia; esta función se enmarcaría directamente en el sistema de recompensas de la ciencia (Merton, 1985). Esta doble visión de la citación como reconocimiento e influencia intelectual fue propuesta por Merton en 1979, ya que observó como los científicos citaban aquellos trabajos sobre los que apoyaban sus investigaciones y sistematizó está idea rescatando la célebre frase que Newton dirigió a Hookes el 5 de febrero de 1675: «Si he llegado a ver más lejos ha sido encaramándome a hombros de gigantes» (Merton, 1985). A partir de esta afirmación se puede deducir que las citas representan los cimientos intelectuales anteriores sobre los que se sustenta un trabajo de investigación; por tanto, el trabajo citado supone un escalón más en el desarrollo del conocimiento científico. Los análisis de citas se han desarrollado ampliamente en el entorno de las revistas científicas, ya que están en la base de los indicadores bibliométricos que vienen empleándose en todos los sistemas de evaluación del rendimiento investigador (Moed, 2005; Vinkler, 2010). De entre ellos, cabe destacar el Factor de Impacto (Impact Factor), que será explicado posteriormente. 2.2.

Las agencias de evaluación científica en España y los criterios de evaluación de publicaciones científicas

Una de las razones para aprender a publicar en el medio adecuado y rentabilizar al máximo nuestra labor científica es tener en cuenta que éste, con posterioridad y a lo largo de toda la carrera científica, será evaluado por las agencias y organismos encargados de evaluar a los científicos, que son las que determinan y acreditan la calidad de nuestras aportaciones y, en última instancia, nuestra capacidad investigadora. Por ello es importante conocer los organismos que nos evalúan y, lo que es más importante, cómo nos evalúan. En España, la institucionalización de la evaluación de la activi-

dad científica y académica tiene como principales hitos la creación, en 1986, de la ANEP (Agencia Nacional de Evaluación y Prospectiva), la auténtica difusora en España de la evaluación por pares; de la CNEAI (Comisión Nacional de Evaluación de la Actividad Investigadora), en 1989, y de la ANECA (Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación), en 2002. Junto a estas agencias estatales, cada comunidad autonómica ha desarrollado agencias propias; sin embargo, no nos detendremos en éstas, ya que por lo general suelen ser copias descafeinadas de las nacionales, reproduciendo sin tapujos filosofía y criterios de evaluación. En términos de evaluación de la investigación la ANECA es la agencia encargada de evaluar la actividad docente e investigadora y la formación académica de los aspirantes a una plaza de profesorado universitario contratado (profesor contratado doctor, profesor ayudante doctor, profesor colaborador y profesor de universidad privada), así como acreditar a los profesores que deseen acceder a los cuerpos de funcionarios docentes (profesores titulares y catedráticos). Su función, por tanto, es certificar que todos aquellos que se incorporen a la universidad cumplen una serie de requisitos en las diferentes facetas que conlleva la actividad universitaria, como son: a) la actividad docente o profesional; b) la formación académica; c) la experiencia en gestión, y d) la investigación. Desde el punto de vista de la evaluación de las publicaciones científicas, lo más relevante es que este apartado supone, en las disciplinas propias de las ciencias sociales, por sí solo, más de un tercio de la puntuación total, lo cual significa que es la calidad de las publicaciones el elemento clave para obtener la acreditación (figura 9.1). Si nos atenemos a las contribuciones publicadas en revistas científicas en el campo de las ciencias sociales, se valoran preferentemente las publicaciones científicas en revistas de prestigio incluidas en listados tales como Science Citation Index (SCI), Social Sciences Citation Index (SSCI) o Econlit. Para obtener la puntuación máxima en este apartado en las áreas de ciencias económicas y empresariales se deben haber publicado un mínimo de artículos en revistas recogidas en los índices mencionados anteriormente, de las cuales un © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

Ayudante doctor

30

Contratado doctor

30

5

9

12 12

5

5

Titular escuela

35

5

4

Titular universidad

35

5

4

Catedrático

38 0%

Artículos revistas

20% Libros

5

40%

60%

Congresos

80%

/ 229

6 100%

Proyectos / Contratos

Figura 9.1. Peso otorgado por la ANECA a las publicaciones científicas en el apartado de investigación en el campo de las ciencias sociales.

porcentaje significativo debe corresponder a revistas indexadas en los Citations Index. En concreto, se exigen 16 artículos para las cátedras, ocho para las titularidades de universidad, seis para la figura de contratado doctor y tres para la de ayudante doctor. La otra agencia que vertebra la política científica española es la CNEAI. Esta agencia tiene dos características; en primer lugar, no evalúa todo el curriculum vitae, sino sólo las contribuciones científicas, y, en segundo lugar, en sus ejercicios sólo pueden participar profesores e investigadores que tengan ya la condición de funcionarios docentes o de contratado doctor. Su objetivo principal es premiar la investigación realizada estimulando una mayor productividad a través de un reconocimiento económico; por tanto, se trata de un complemento retributivo. Se evalúan períodos de seis años (sexenios o tramos de investigación), siendo el máximo de tramos que puede obtener un investigador de seis. Se pueden presentar como máximo cinco aportaciones en cada sexenio. La tipología de las aportaciones a presentar depende de los diferentes campos científicos en que los candidatos pueden encuadrarse. En el caso de las ciencias económicas y empresariales, las aportaciones que

pueden alegarse deberán ser bien artículos publicados en revistas científicas, libros o bien capítulos de libros. Los requisitos mínimos para poder obtener el sexenio exigían haber publicado en el último ejercicio de evaluación (2010) al menos un artículo en revista, con impacto significativo dentro de los Journal Citation Reports del SSCI, o varios en revistas de menor impacto; o bien, en las áreas en las que los libros son un medio habitual de difusión de la investigación, que una aportación sea un libro monográfico de investigación que cuente con difusión y referencia internacional, o que varias aportaciones sean colaboraciones en libros que cuenten con difusión y referencia internacionales. Independientemente de los matices establecidos por estas agencias, existe una cierta coincidencia respecto a cuáles son los criterios e indicadores que pueden utilizarse para medir la relevancia de las publicaciones científicas, tal y como se resume en el cuadro 9.4. 2.3.

Las herramientas para la evaluación de publicaciones científicas

En este apartado se explicará cómo buscar los indicios que pueden avalar la calidad de nuestras

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 9.4

como para artículos de revistas, se explicará en un epígrafe común e independiente.

Resumen de los criterios e indicadores para la evaluación de libros, capítulos y artículos de revistas propuestos por la CNEAI y la ANECA Criterios para la evaluación de libros y capítulos

ANECA CNEAI

Número de citas generadas (cantidad y calidad).

√

√

Prestigio de la editorial, los editores y la colección en que se publica la obra.

√

√

Reseñas en las revistas científicas especializadas.

√

√

Acreditar riguroso proceso de selección y evaluación de originales.

√

√

Criterios de artículos de revistas

2.3.1. Indicios de calidad de las revistas: ¿dónde y cómo buscarlos?

El factor de impacto (Impact Factor) de una revista (cociente entre el número de citas recibidas por una revista y el número de trabajos publicados en un período dado) se ha convertido de facto en el indicador más aceptado y común para medir la repercusión científica de una investigación. Ideado inicialmente por el ISI (Institute for Scientific Information) como una herramienta para comparar revistas y evaluar la importancia relativa de una revista dentro de un mismo campo científico, hoy se ha extendido su uso a la evaluación de trabajos científicos de forma que se emplea habitualmente para establecer el rendimiento de los investigadores y de las instituciones en las que trabajan. La fórmula de cálculo es sencilla; por ejemplo, éste es el caso de las revistas de 2010:

ANECA CNEAI

Número de citas generadas (cantidad y calidad).

√

√

Se valorarán preferentemente los artículos incluidos en revistas recogidas en los JCR.

√

√

Inclusión de las revistas en bases de datos internacionales.

√

√

Satisfacer criterios de calidad editorial.

√

√

Impact Factor revista X en 2010 =

=

N.º de citas recibidas en 2010 a trabajos de 2009 y 2008 N.º de trabajos citables publicados en 2009 y 2008

publicaciones en función de los criterios reseñados anteriormente. A fin de hacer más inteligible el apartado, trataremos por separado los indicios de calidad referidos a los artículos en revistas científicas y los libros. Dado que la búsqueda de las citas es un indicador común tanto para libros

A día de hoy existen cuatro productos que calculan el impacto de las revistas científicas: dos de carácter internacional y otros dos de carácter nacional (cuadro 9.5)

CUADRO 9.5 Bases de datos que calculan índices de impacto Producto

Área

Dominio

Cobertura

JCR

Ciencias y ciencias sociales

Mundial

1987-

IN-RECS

Ciencias sociales

España

1996-

Scimago Journal Rank

Ciencias

Mundial

1999-

RESH

Ciencias sociales y humanidades

España

1999-2004 © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

Todos estos productos publican índices de impacto anuales. A la hora de justificar el impacto de una publicación, debe escogerse el índice correspondiente al año de publicación del trabajo. Dado que es frecuente que las revistas figuren en más de una categoría temática, el puesto ocupado por la revista en cada una de las categorías puede ser diferente. Se recomienda elegir la categoría donde la revista figure mejor clasificada. De entre todos los productos reseñados, el factor de impacto clásico y referencia indiscutible se consulta a través del Journal Citation Reports, que consta de una sección de ciencias y otra de ciencias sociales y se publica anualmente por Thomson-Reuters a través de portal ISI Web of Knowledge. Este indicador se calculó en la edición de 2009 para un total de 9.140 revistas científicas

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diferentes que se reparte en 228 categorías temáticas; dentro de éstas existe en diversas categorías dedicadas a economía y empresa, como: Economics (224 revistas), Business (87 revistas) o Business, Finance (52 revistas) o Managment (112 revistas), Industrial Relations & Labor (19 revistas), Agricultural Economics & Policy (11 revistas) o Planning & Development (44 revistas). En el cuadro 9.6 se ilustra el factor de impacto de las principales revistas especializadas en markerting. Asimismo, junto al factor de impacto, el JCR nos ofrece otros indicadores de la revista; quizá al respecto el más útil sea el que se nos ofrece dentro de la sección «Journal Ranking» (allí podemos encontrar exactamente en qué categorías está presente la revista y cuál es su posición y el cuartil que ocupa).

CUADRO 9.6 Las cinco revistas sobre marketing con mayor valor de Impact Factor en la edición JCR de 2009, con ilustración sobre su cálculo

Revista

2009 Impact Factor (B/A)

A N.º de trabajos citables publicados

B N.º de citas recibidas por los trabajos publicados

2008

2007

2008

2007

Journal of Marketing

3,779

54

50

125

268

Journal of Marketing Research

3,099

54

57

123

221

Journal of Interactive Marketing

2,600

16

19

28

63

Marketing Science

2,194

73

56

88

195

International Journal of Research in Marketing

1,873

30

25

35

68

El segundo producto que calcula índices de impacto de revistas con una cobertura internacional es el Scimago Journal & Country Rank. Este ranking de revistas mantiene una filosofía general similar al JCR, pero con dos diferencias esenciales; en primer lugar, se realiza a partir de la base de datos Scopus de la multinacional Elsevier, y, en segundo lugar, emplea como indicador de citación principal el Scimago Journal Rank, que difiere del Impact Factor, entre otras cosas, en otorgar pesos

a las citas en función de la importancia de las revistas que las emiten. Esta plataforma ofrece índices a partir de 1996 e incluye un área denominada  de Economics, Econometrics and Finance que cuenta con 568 revistas en 2009. Sin embargo, aunque tanto el SJR como JCR referencian a las mejores revistas internacionales, un amplio abanico de revistas queda sin IF calculado. Esta problemática, revistas sin IF calculado en las plataformas internacionales, afecta especial-

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Métodos de investigación social y de la empresa

mente a las áreas de ciencias sociales y humanidades, donde las revistas nacionales suelen constituir los cauces habituales de comunicación de resultados científicos. En España, para solventar esta carencia y poder analizar el panorama de las publicaciones científicas españolas, se crearon unos índices de impacto específicos: IN-RECS (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales), IN-RECJ (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Jurídicas), IN-RECH (Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Humanas). Se trata de índices bibliométricos que ofrecen información estadística a partir del recuento de las citas bibliográficas emitidas por revistas de ciencias sociales, jurídicas y humanas con el fin de determinar el impacto científico de las revistas españolas de estos campos (Delgado, Jiménez-Contreras y Ruiz-Pérez, 2010). Permiten: 1.

2.

Saber cuál es el impacto científico de una revista, su evolución y su posición respecto al resto de las revistas de la especialidad a través de distintos indicadores bibliométricos, el principal de los cuales es el índice de impacto. Conocer cuáles son las publicaciones que citan a una revista y cuáles son las citadas por ella misma, con lo que se hace posible trazar afinidades y relaciones científicas, aparte de conocer el mercado editorial.

3.

4.

5.

Saber cuáles son los artículos más citados de una especialidad, así como cuáles son los autores, artículos y revistas que les citan y que son citados por ellos mismos. Conocer el impacto científico de los autores que publican en las revistas españolas, estableciendo la procedencia de las citas que reciben. Saber cuáles son las instituciones más citadas en cada especialidad, así como cuáles son los autores, artículos y revistas que  les citan y que son citados por ellas mismas.

Aunque en estos índices se presentan múltiples indicadores bibliométricos referidos no sólo a las revistas, sino a los propios artículos, los autores y las instituciones, el más consultado es el «índice de impacto», que es calculado de forma anual y que se computa de igual modo que el Impact Factor de Thomson, con la diferencia de que en lugar de emplear una ventana de citación de dos años, en el caso de este indicador se emplean tres años. Llegados a este punto, hay que decir que el criterio JCR/Impact Factor es el que prevalece a la hora de evaluar las publicaciones en la mayoría de las áreas de ciencias sociales; en su defecto, INRECS actúa como un complemento para aquellas revistas que no están indexadas en los productos de Thomson Reuters.

Figura 9.2. Ranking de las revistas españolas de economía según el índice de impacto de IN-RECS. © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

La presencia de la revista en bases de datos bibliográficas es el siguiente indicador a comprobar en cada revista. Antes de ingresar en una base de datos, las revistas científicas deben someterse a una evaluación sobre su calidad formal y científica. Por ello, una mayor presencia en bases de datos se considera un indicador de calidad. El procedimiento a seguir para determinar las bases de datos en las que figura una revista es consultar los productos especializados que ofrecen esta información. En primer lugar, cabe reseñar el Ulrich´s Periodical Directory, un gran directorio de revistas a escala mundial cuya información se actualiza constantemente y ofrece una muy buena cobertura y fiabilidad en los datos. En términos de evaluación, su valor radica esencialmente en que nos reseña las bases de datos y repertorios donde  las revistas son indexadas. Asimismo, puede consultarse MIAR (Matriu d’Informació per a l’Avaluació de Revistes). La versión actual de la base de datos incluye información sobre 28.022 títulos de 16 ámbitos de las humanidades y ciencias sociales (antropología, artes, comunicación social, derecho, documentación, economía, educación, filología, filosofía, general/multidisciplinar, geografía humana, historia, política, psicología, religión y sociología). Para revistas españolas que no figuren en los directorios anteriores pueden consultarse el DICE (Difusión de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales y Humanidades) y el RESH (Revistas Españolas de Ciencias Sociales y Humanidades), productos a los que nos referiremos más adelante. Por otra parte, si el usuario quiere disponer de una información actualizada y solvente, puede consultar directamente a través de la web de cada base de datos los master list de las revistas que indizan. Para localizar la web de la base de datos correspondiente basta con ejecutar una búsqueda en Google con el nombre de la base de datos correspondiente. Por último, si no se dispone de otra información, puede recurrirse a la propia revista, que, en sus páginas, puede ofrecer estos datos. No obstante, esta información debe utilizarse con precaución, ya que las revistas no son muy fiables. El tercer bloque de indicadores para determinar la calidad editorial se engloba dentro de lo

/ 233

que hemos denominado en la sección anterior criterios de calidad editorial. A este respecto, es España donde más se ha avanzado, pues ya contamos con diversas herramientas que nos dan información sobre estos aspectos. Asimismo, las agencias españolas de evaluación e investigación han creado un listado con cierto grado de exhaustividad donde se reseña una serie de criterios que deben cumplir las revistas científicas, que en cierta medida garantizan que éstas se ajustan a los estándares de edición formales y académicos. Estos criterios a los que nos referimos aparecen recopilados en el cuadro 9.7. CUADRO 9.7 Criterios de calidad editorial que deben cumplir las revistas científicas según las agencias CNEAI y ANECA Criterio de calidad editorial

CNEAI

ANECA

Identifica los miembros de los comités editoriales y científicos.

√

√

Cuenta con instrucciones a autores detalladas.

√

√

Traduce al inglés el sumario de cada número, así como el título de los artículos, las palabras clave y los resúmenes.

√

√

Informa sobre el proceso que emplea para la evaluación y selección de manuscritos.

√

√

Declara la periodicidad y la cumple.

√

√

Utiliza el arbitraje científico en la evaluación de originales y lo cumple.

√

√

Declara emplear doble anonimato en la revisión externa y lo cumple.

√

√

Comunica a los autores la decisión editorial de forma motivada.

√

√

Cuenta con un consejo de redacción efectivo.

√

√

Cuenta con un consejo asesor efectivo.

√

√

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 9.7 (continuación) Criterio de calidad editorial

CNEAI

ANECA

Al menos el 50 % de los artículos son trabajos que comunican resultados de investigación originales.

√

√

Al menos el 80 % de los autores son ajenos a los comités editoriales.

√

√

Al menos el 80 % de los autores son ajenos a la organización editora/patrocinadora de la revista.

√

√

La tasa de aceptación de trabajos es igual o menor al 60 %.

√

√

Está indexada en los JCR de las Web of Knowledge de Thomson Scientific (SCI y SSCI).

√

√

Está recogida en la principal base de datos internacional de su especialidad o en catálogo Latindex, DICE.

√

√

Está recogida en la base de datos española del CSIC de su especialidad (ISOC, ICYT e IME).

√

√

Latindex elabora un catálogo donde figuran, desde 2002, solamente aquellas revistas que cumplen con un umbral de criterios de calidad editorial (5.021 revistas). El total de criterios de calidad editorial contemplados por Latindex es de 33 para revistas impresas y 36 para revistas electrónicas. Por tanto, todas aquellas publicaciones que quieren formar parte de esta plataforma necesariamente se someten al examen de estos 33 criterios, que aparecen divididos en los siguientes apartados: características básicas, características de presentación de la revista, gestión y política editorial de la revista y características de los contenidos. Si la revista cumple con los ocho criterios, las características básicas y con un total del 75 % del resto de apartados, esa publicación pasa a incluirse en el catálogo. DICE (Difusión de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales y Humanidades) es un producto encargado por la ANECA al Grupo de Investigación de Evaluación de Publicaciones Científicas (EPUC) del CSIC y está dedicado exclusivamente a revistas españolas de humanidades y ciencias sociales. DICE informa de los siguientes indicadores: 1.

Para poder comprobar los criterios especificados en el cuadro 9.7 que cumple una revista, en primer lugar se consultarán los productos especializados que han sido creados al efecto. Conviene recalcar que dichos productos sólo existen para revistas españolas y que no todos los criterios prescritos por las agencias de evaluación españolas (CNEAI y ANECA) están contemplados y formulados en los mismos términos en dichos productos; los directorios a los que nos referimos son tres: Latindex, RESH y DICE. Latindex es un producto cooperativo en el que participan diferentes instituciones de todo el ámbito latinoamericano cuyo objetivo es identificar las revistas científicas existentes en Latinoamerica. Actualmente tienen indexadas 19.416 revistas, de las cuales la gran mayoría corresponden a ciencias sociales (8.545) y arte y humanidades (2.543), y los países con una mayor presencia son Brasil (4.323) y España (3.330). Aparte del directorio,

2.

Evaluadores externos: se ha considerado que las revistas cumplen este parámetro cuando explicitan en sus ejemplares que en la selección de originales para publicación éstos se someten de manera sistemática a un informe de expertos externos a la entidad editora de la revista y a su consejo editorial. Estos informes son la base de la toma de decisiones sobre su publicación o no, que corresponde en última instancia al consejo de redacción de la revista y a la dirección de la misma. Bases de datos: se considera que una revista está cubierta por una base de datos cuando su presencia no es ocasional. Si la revista ha estado sistemáticamente cubierta por una base de datos y no ha incorporado registros con posterioridad al año 2000, se ha considerado que la base de datos ha dejado de cubrir la revista, aunque antes haya estado cubierta. Puesto que las bases de datos son dinámicas e in© Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

3.

4.

5.

cluyen y excluyen revistas constantemente, EPUC realizará una actualización de la presencia de revistas en bases de datos cada dos años. No obstante, si un editor tiene constancia de que su revista ha sido incluida en alguna base de datos y puede justificarlo, EPUC podrá incorporarla a DICE. El listado de bases de datos con el que trabaja EPUC puede consultarse. Valoración de la difusión: este indicador está relacionado con la presencia de las revistas en bases de datos. A cada revista se le asigna una puntuación en función de las bases de datos en las que esté indizada. El valor de este indicador oscila entre 0 y 16 (puntuación máxima). Este indicador pretende tener en cuenta dos variables que se dan en la difusión de revistas en bases de datos: el carácter más o menos selectivo de las mismas y su especialización temática. Hay bases de datos mucho más selectivas que otras a las que es difícil acceder, por lo que estar presente en ellas tiene a priori más valor. Por otra parte, la cobertura temática de las bases de datos también hace que tenga un valor diferente para cada revista estar en unas bases de datos o en otras. Puede consultarse más información sobre este indicador. Apertura exterior de los autores: se estima que se cumple este criterio si al menos un 50 % de los trabajos publicados a lo largo de un año son de autores cuyas instituciones de trabajo son ajenas a la entidad editora. Internacionalidad de las contribuciones: se indica el porcentaje de contribuciones en un año en las que, al menos, un autor es extranjero. Mediante este indicador se pretende medir el interés que la revista tiene para autores extranjeros y su grado de internacionalidad en este sentido.

Asimismo, este sistema informa sobre la valoración que las revistas españolas de humanidades y ciencias sociales reciben en otros sistemas de evaluación:

1.

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ANEP: se indica la categoría de cada revista según el sistema de evaluación ANEP/FECYT previsto en el documento Criterios de calidad en la investigación en humanidades. Las categorías posibles en  este sistema son (de más alta a más baja): A+, A, B y C. ERIH: se indica la categoría de cada revista según el sistema de evaluación empleado en el proyecto ERIH (European Reference Index for the Humanities). Las categorías posibles en ese sistema son (de más alta a más baja): A, B y C. CARHUS plus: se indica la categoría de cada revista según el sistema de evaluación CARHUS plus desarrollado por AGAUR (Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca) de la Generalitat de Catalunya. Las categorías previstas en este sistema son A, B, C y D, aunque hasta el momento sólo está aplicada la A.

2.

3.

CUADRO 9.8 Ficha de la plataforma DICE para una revista de marketing con los diferentes criterios de calidad editorial que contempla Revista Española de Investigación de Marketing

ISSN.

1138-1442

Año comienzo-fin.

1997-

Periodicidad.

SEMESTRAL

Editor.

ESIC. Escuela Superior de Gestión Comercial y Marketing.

Lugar de edición.

MADRID

Soporte.

IMPRESA

Historia. URL.

http://www.reimke.com/

Bases de datos que la incluyen.

ISOC

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 9.8 (continuación) Revista Española de Investigación de Marketing

des que se editan en España a través de indicadores cualitativos y cuantitativos. Los indicadores que ofrece e integra esta plataforma son, por una parte, aquellos que CNEAI, ANECA y Latindex tienen en cuenta en sus respectivos sistemas de evaluación. El usuario podrá conocer, para una revista en concreto, qué criterios cumple y cuáles no según CNEAI, ANECA y Latindex. Asimismo, esta plataforma ofrece otros indicadores como la presencia de las revistas en bases de datos nacionales e internacionales, la opinión de los investigadores a través de una encuesta realizada en 2009 y los datos de citación obtenidos en INRECS, IN-RECJ e IN-RECH.

Área temática.

ECONOMÍA (Editor: proponga una nueva clasificación).

Área de conocimiento.

Comercialización e investigación de mercados. Organización de empresas.

Clasificación UNESCO.

Marketing

Criterios Latindex cumplidos.

33

Evaluadores externos.

Sí

Apertura exterior de los autores.

Sí

2.3.2. Indicios de calidad de los libros: ¿dónde y cómo buscarlos?

Valoración de la difusión internacional.

1,5

Internacionalidad de las contribuciones.

0

Categoría ANEP.

B

Categoría ERIH.

No aplica

Categoría CARHUS.

C

Fecha de actualización.

21/02/2011

Ciertamente, los libros constituyen uno de los principales medios de comunicación científica en humanidades y en buena parte de las ciencias sociales. Tanto los investigadores como los profesionales de cualquiera de estas disciplinas, cuando quieren dar a conocer sus descubrimientos o estar informados de los nuevos hallazgos, recurren a ellos en mayor o menor medida, dependiendo de la naturaleza de cada disciplina. Son, pues, al mismo tiempo un imprescindible cauce de expresión e información. Este dato viene corroborado por los más de 120 estudios bibliométricos que han analizado los hábitos de publicación y citación en las distintas disciplinas que conforman las ciencias humanas y sociales, y que han sido resumidos en diveras revisiones bibliográficas publicadas hasta la fecha (Nederhof, 2006; Ardanuy 2009). Igual que ocurre con las revistas, las agencias españolas de evaluación científica han concretado, como ya vimos en el epígrafe anterior, una serie de indicadores que debieran tener en cuenta los investigadores para demostrar la calidad de sus libros y/o capítulos de libros. El problema con los libros es que no existe ni la cantidad ni la variedad de herramientas de evaluación que hay en el mundo de las revistas. A continuación, exponemos cuáles son los indicios de calidad y cómo pueden ser acreditados.

RESH (Revistas Españolas de ciencias sociales y humanidades) es un sistema de información que integra indicadores de calidad y citación para las revistas científicas españolas de ciencias sociales y humanidades. Surge con la intención de hacer converger los proyectos desarrollados hasta el momento por EPUC (Grupo de Investigación de Evaluación de Publicaciones Científicas) del CCHS-CSIC y por EC3 (Grupo de Evaluación de la Ciencia y de la Comunicación Científica) de la Universidad de Granada, reuniendo indicadores que han sido desarrollados, aplicados y actualizados por ambos grupos. El objetivo es ofrecer un perfil lo más completo posible de las revistas científicas españolas de ciencias sociales y humanida-

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La evaluación de las publicaciones científicas

El primero de los indicios a buscar es el de las citas recibidas. Dado que este criterio es común al de las revistas, lo comentaremos específicamente en el siguiente epígrafe. El prestigio de la editorial que publica la obra es un criterio citado por las agencias de evaluación españolas. Sin embargo, el problema es que no existe a día de hoy ninguna herramienta que ofrezca una relación de editoriales ordenadas según el prestigio otorgado por la comunidad científica a la que sirven. Por consiguiente, es un criterio que no puede venir avalado por datos empíricos, sino que debe justificarse con argumentos razonados por el propio investigador. La utilización de un riguroso sistema de selección y evaluación de manuscritos por parte de la editorial que publica la obra es otro indicador clave para asegurar la calidad de un libro. No existe ninguna herramienta que compile esta información de manera sistemática para las editoriales nacionales o internacionales. Deberemos acudir al portal web de cada editorial para comprobar si dicha información se declara explícitamente, y si no es así, solicitar a los editores que nos remitan los documentos internos donde figure el protocolo de actuación de la editorial. Por ejemplo, en la página de Ediciones de la Universidad de Salamanca, en su apartado de normas para los autores, podemos leer lo siguiente sobre el proceso de revisión de manuscritos que reciben: «... 4) Ediciones Universidad de Salamanca solicitará una evaluación del original presentado a través de un doble informe encargado a expertos (más conocido como sistema de evaluación por pares con sistema de doble ciego), que determinará la validez, calidad, interés y conveniencia de su publicación o no. La obra, asimismo, recibirá una evaluación editorial interna, de carácter técnico. 5) Una vez solicitada la publicación de un original, la editorial se compromete a responder a su autor sobre su viabilidad. 6) Si la decisión fuera negativa, la editorial devolverá el original al autor. 7) Si la obra supera con éxito la evaluación externa y la Junta de Publicaciones de Ediciones de la Universidad de Salamanca informa favorablemente sobre su publicación, la editorial se lo

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comunicará al autor. Las condiciones en las que se publicará, en lo que atañe a formato, colección, tirada, etc., son de incumbencia exclusiva de la editorial y en todo caso se establecerán en el contrato de edición. El contrato de edición determinará, asimismo, aspectos tales como el modelo de explotación y uso de la obra, el número de ejemplares a recibir en concepto de autoría, etc...». Distinto es el caso de las reseñas que haya podido recibir un libro o capítulo en revistas científicas especializadas. La búsqueda de estas reseñas pasa por la consulta de diversas bases de datos y sistemas de información. En primer lugar, deberían consultarse las bases de datos multidisciplinares (Scopus y Web of Science), restringiendo la búsqueda al tipo de documento book review. La misma estrategia hay que emplear con las grandes bases de datos de la especialidad. En el caso de la economía, será imprescindible acudir a EconLit, ABI-Inform o Business Complete. En segundo lugar, el método más directo, sencillo y rápido para la localización de reseñas es Google. Basta con indicar entre comillas el título de la obra reseñada acompañada de los términos reseña, recensión o book review. Para las recensiones aparecidas en revistas españolas, poseemos dos fuentes: Dialnet (Difusión de Alertas en la Red) y las bases de datos del CSIC. Dialnet es uno de los mayores portales bibliográficos de acceso libre y gratuito, cuyo principal cometido es dar mayor visibilidad a la literatura científica hispana. Recopila y facilita el acceso a contenidos científicos, principalmente a través de alertas documentales. Además, cuenta con una base de datos exhaustiva, interdisciplinar y actualizada que permite el depósito de contenidos a texto completo. Las bases de datos del CSIC (ISOC, IME e ICYT) contienen la producción científica publicada en España desde los años setenta del siglo XX. Recogen fundamentalmente artículos de revistas científicas y, de forma selectiva, actas de congresos, series, compilaciones, informes y monografías. Indagar la difusión alcanzada de un libro a través de las bibliotecas en las que ha sido adquirido es también otro indicador al que se puede

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acudir para demostrar el interés que la obra ha despertado en la comunidad científica. A escala internacional, lo más recomendable es consultar WorldCat, el catálogo colectivo de documentos más importante del mundo. Para obras españolas, lo recomendable es acudir a REBIUN, que es el catálogo colectivo de las bibliotecas universitarias españolas, o a Dialnet. 2.3.3. La búsqueda de citas: indicador común para libros y artículos de revistas

Para buscar el número de citas de nuestros trabajos en la actualidad contamos con diversas bases de datos y buscadores. El primero de ellos, por el que hay que empezar, es la Web of Science (WoS), base de datos que es la reunión de las antiguas bases de datos (Science Citation Index,

Social Science Citation Index y Arts & Humanities Citation Index). Son bases de datos multidisciplinares que recogen las mejores revistas a escala mundial gracias a rigurosos procesos de selección de las mismas. Procesan alrededor de un millón de artículos al año y más de 25 millones de referencias bibliográficas. En relación con la localización de citas en la WoS, hay dos formas para buscar; usar una u otra depende del tipo de documento del que pretendamos localizar citas bibliográficas. La primera, que denominaremos convencional (figura 9.3), se dirige a buscar las citas recibidas por trabajos que han aparecido publicados en revistas que estén indizadas en la WoS. Si no lo están, el resultado será negativo. En esta opción hay que pinchar en la pestaña «Search» e introducir en el campo «Title» el título del artículo. El número de citas figurará en la pestaña «Time Cited».

Figura 9.3. Proceso de búsqueda convencional de citas en la Web of Science. © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

La segunda opción para identificar citas se obtiene pinchando en el enlace «Cited Reference Search» (figura 9.4), que permite localizar las citas recibidas por todos los trabajos que figuren citados en los artículos de revistas o comunicaciones a congresos indizadas por la Web of Science. Por tanto, es la alternativa a emplear cuando deseemos buscar las citas a libros, tesis, ponencias en congresos o artículos publicados en revistas no cubiertas por la WoS. A fin de evitar ruido en la búsqueda, se recomienda, para los libros, incluir el nombre del autor (primer o segundo apellido) y las tres o cuatro primeras letras del título que no sean artículos, preposiciones... en el campo «Cited Work». Para los artículos se combinará el nombre del primer autor del trabajo con el título de la revista, que deberá ser truncado (ejemplo: Revista de Economía Aplicada se buscará como Rev* Esp* Ap*). Recuérdese que las búsquedas deberán realizarse siempre por el primer autor del trabajo, ya que durante años ISI sólo registraba en las citas asociadas a dicho autor y no a los restantes. En el caso de búsquedas de citas de un autor, resulta imprescindible incluir todas las posibles variantes del nombre de un autor, especialmente si es compuesto: forma abreviada (mayoral l*) o completa: (normal: ruiz jimenez r*) o (fusionada: ruizjimenez r*). Una vez que hemos localizado todas las citas de un trabajo cabría preguntarse en qué medida este número de citas puede ser valorado como alto o bajo, esto es, ¿podríamos valorar de alguna manera el rendimiento del trabajo según su volumen de citas? Para lograrlo, podemos hacer dos cosas. En primer lugar, comparar el número de citas obtenidas por nuestro trabajo con el promedio general de citas obtenidas por los trabajos publicados en la propia revista en el mismo año en que se publicó nuestra contribución. Otra comparación  que podemos efectuar se refiere al resto de los trabajos publicados en el mundo en nuestra especialidad. Para ello debemos usar los Essential Science Indicators (ESI), producto de pago que normalmente se incluye dentro de la licencia del Web of Knowledge de Thomson Reuters, donde se incluye información estadística de los autores, instituciones, revistas y artículos más citados en toda

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la base de datos del WoS en los últimos 10 años. Una vez que accedemos a los ESI, basta con acceder a los Baselines y, a partir de ahí, obtener para la disciplina a la que se adscriba nuestro trabajo (Economics & Business para la economía y empresa) y comparar las citas de nuestro artículo con el promedio general de citas de los artículos publicados en la disciplina en el mismo año de publicación de nuestro trabajo. La otra gran base de datos de carácter multidisciplinar y universal que permite hacer búsquedas de citas es Scopus. Esta base de datos nació como alternativa a la WoS y su principal aportación consiste en un incremento en el número de revistas cubiertas (16.000). En líneas generales, podemos encontrar hasta un 10 % más de citas que en WoS según algunos estudios (Torres-Salinas, Jiménez-Contreras, Delgado, 2009). El proceso de búsqueda de citas en esta base de datos sigue la misma lógica descrita en el WoS. Las citas se buscan directamente a través de la opción «Basic Search» bien directamente en el campo «Title» (artículo publicado en revista indizada en Scopus), bien en el campo «Referecences» [citas a cualquier documento citado (libro, tesis o artículo) en un trabajo indizado en Scopus]. Google Scholar o Académico (GS), muy parecido en apariencia a su hermano mayor Google, es un buscador de información bibliográfica de carácter científico y académico creado por la compañía Google en 2004. Su novedad consiste en identificar documentos científicos de todo tipo (artículos, libros, congresos, tesis...) en sus más diversas versiones, y especialmente en identificar las citas que han recibido, convirtiéndose de esta forma en un competidor de base de datos bibliográficos tradicionales como WoS o Scopus. Como fuente de información, Google toma toda la web que está bajo algún dominio académico: universidades o centros de investigación, portales de revistas y editoriales científicas, bases de datos y catálogos de bibliotecas, e incluye todos los documentos, como puede el caso de los repositorios en acceso abierto. La variedad de documentos que se alojan en los portales web de estas instituciones tiene como efecto inmediato que Google también indexe gran variedad de documentos académicos

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como: libros, tesis, informes o comunicaciones a congresos. Por ello, a diferencia de las bases de datos/índices de citas tradicionales, incluye una mayor cantidad y variedad de citas. Se muestra especialmente útil para la literatura no anglosajona, que es la peor controlada por los sistemas de información dominantes en el mundo de la ciencia, para las disciplinas que no emplean preferentemente las revistas como medio de comunicación (ingenierías, humanidades, ciencias sociales...) y para localizar citas a libros, tesis, informes y a ar-

tículos publicados en revistas secundarias no incorporadas a la llamada «corriente principal de la ciencia» (Torres-Salinas, Ruiz-Pérez y Delgado, 2009). Evidentemente, como toda fuente de información, GS tiene una serie de debilidades. La principal está relacionada con la misma naturaleza de GS: no existe control de calidad de las fuentes procesadas ni se efectúa un tratamiento de la información que se recupera, por lo que se generan diversos errores en el procesamiento de la información.

Figura 9.4. Ejemplo de la búsqueda de citas en Google Scholar y Google Books.

El interfaz de GS está basado en la proverbial sencillez de Google, de manera que no resulta complejo al usuario, ya que la pantalla principal sólo presenta un cajón de búsqueda donde podemos introducir los términos que deseamos. Asimismo, GS, en su opción de búsqueda avanzada, ofrece la posibilidad de realizar búsquedas por tres campos: autor, nombre de la revista y años de publicación. Para localizar las citas relativas a un documento basta con escribir entre comillas dentro del cajón de búsqueda el título del trabajo. Si el

trabajo tiene asociado citas, éstas pueden aparecer de dos formas: bien en la parte inferior de la referencia bibliográfica en el enlace CITED BY, donde habría que pinchar para consultar los documentos citantes, bien tras la etiqueta CITATION. La falta de control de los contenidos que evidencia GS provoca la presencia de trabajos y citas bibliográficas duplicadas, lo cual exige la comprobación por parte del investigador de cada uno de los resultados devueltos por GS. Los duplicados se producen básicamente por las diferentes versiones que un ar© Ediciones Pirámide

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tículo puede tener y que GS no ha sabido reagrupar bajo un mismo encabezamiento de título, por lo que aparecen como trabajos diferentes. Para la localización de citas, también puede resultar útil otro producto de la familia Google, como es Google Books (GB). Para poder entender si Google Books es un producto idóneo para la evaluación de la actividad científica es necesario conocer el origen de sus fondos. Aunque es imposible hacerse una idea de cuál es el universo de GB sí sabemos que actualmente y de modo oficial son 12 millones de libros los que tiene «indexados» o escaneados/digitalizados a finales de 2009 (Clancy, 2010). El origen de los documentos que atesora es diverso, pero una fuente importante de los mismos proviene de acuerdos firmados con bibliotecas: en total, en el web de GB se reseñan un total 19 bibliotecas, aunque se habla de 48; de éstas, 15 universitarias, predominando las bibliotecas de las grandes bibliotecas estadounidenses, que son un total de 10 (Stanford, Harvard, Cornell, Columbia, etcétera). Podemos decir, por tanto, que en cuanto a las bibliotecas seleccionadas Google Books cuenta con una extraordinaria orientación académica. Sin embargo, pese a que conocemos bien los proveedores, es bastante difícil qué parte de sus colecciones son las que tiene escaneadas para Google Books. La necesidad de utilizar también GB para localizar citas bibliográficas proviene de que sus fondos no son indizados de la misma forma en GS, por lo que es posible que a través de GB se obtengan citas que no figuren en GS. La búsqueda es tan sencilla como en GS: basta con teclear el título del trabajo en el cajón de búsqueda y obtendremos los resultados en forma de referencias bibliográficas, tal cual figuran escaneados en los documentos citantes.

— SJCR. Scimago Journal & Country Rank. Grupo Scimago. URL: http://www.scima gojr.com — IN-RECS. Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales. Grupo EC3. URL: http://ec3.ugr.es/in-recs — IN-RECJ. Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Jurídicas. Grupo EC3. URL: http://ec3.ugr.es/in-recj — IN-RECH. Índice de impacto de las Revistas Españolas de Ciencias Jurídicas. Grupo EC3. URL: http://ec3.ugr.es/in-rech 3.2.

DIRECTORIO BÁSICO DE HERRAMIENTAS DE EVALUACIÓN CIENTÍFICA

3.1.

Para conocer el factor de impacto de una revista

— JCR. Journal Citation Reports. Thomson Routers. URL: http://www.accesowok.fe cyt.es/

Para conocer las bases de datos donde se indexan las revistas

— MIAR. Matriu d’Informació per a l’Avaluació de Revistes. (Universitat de Barcelona). URL: http://miar.ub.es/que.php — Ulrich’s Web Global Serials Directory. (Proquest). URL: http://www.ulrichsweb. com/ulrichsweb (necesaria suscripción de pago). 3.3.

Para conocer el cumplimiento de criterios editoriales

— DICE. Difusión de las Revistas Españolas de Ciencias Sociales y Humanidades (Grupo Epub). URL: http://dice.cindoc.csic.es/ — Catálogo Latindex (producto cooperativo). URL: http://www.latindex.unam.mx/ 3.4.

3.

/ 241

Para conocer las veces que un artículo o libro ha sido citado

— WoS. Web of Science (SCI, SSCI y AHCI) (Thomson-Reuters). URL: http://www.ac cesowok.fecyt.es/ — Scopus (Elsevier). URL: http://www.sco pus.com/home.url — Google Scholar y Google Books. URL: http://scholar.google.es y http://scholar. google.es

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Métodos de investigación social y de la empresa

Para conocer la difusión de un libro en bibliotecas

— Worldcat. URL: http://www.worldcat.org — Catálogo REBIUN. URL: http://rebiun. crue.org 4.

UN CASO PRÁCTICO

El objetivo de este apartado es presentar un ejemplo de cómo evaluar integralmente con indicadores bibliométricos un artículo científico a través de las herramientas disponibles en la Web of Knowledge (Journal Citation Reports, Web of Science y Essential Science Indicators) recopilando el mayor número de indicios de calidad posibles. El trabajo seleccionado ha sido el siguiente: Villanueva, J., Yoo, S. y Hanssens, D. M. (2008). The impact of marketing-induced versus word-ofmouth customer acquisition on customer equity  growth. Journal of Marketing Research. 45(1), 48-59.

4.1.

Búsqueda del Impact Factor en el Journal Citation Reports

El primer paso para evaluar un artículo científico es comprobar el Impact Factor de la revista donde ha aparecido publicado y la posición que ésta ocupa en los Journal Citation Reports de Thomson Routers. Se accede a este producto a través de la licencia de la FECYT: http://www.ac cesowok.fecyt.es/. Una vez que hemos accedido a la plataforma Web of Knowledge, podemos localizar los JCR en la pestaña Additional Resources (figura 9.5). En la figura 9.6, al tratarse de una revista de economía, hemos de escoger el «JCR Social Sciences Editon» y el año 2008, que es el de publicación del artículo. Por último se selecciona la opción buscar por una revista específica (search for a specific journal). Una vez enviada la solicitud de consulta nos aparece un nuevo menú para localizar la revista; en este caso hemos seleccionado la opción de búsqueda de título completo (Full Journal Title). Una vez

Figura 9.5. Menú para la selección del Journal Citation Reports.

Figura 9.6. Menú principal de búsqueda del Journal Citation Reports. © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

lanzada la consulta, la siguiente información que nos aparece son los indicadores del Journal of Marketing Research en el año 2008. Obsérvese el

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valor de factor de impacto de 2,574 (figura 9.7). Si quisiéramos información más detallada, tendríamos que pinchar sobre el título de la revista.

Figura 9.7. Búsqueda de una revista en el Journal Citation Reports.

Si accedemos a la revista dentro de este apartado, es especialmente interesante la sección denominada Journal Rank in Categories (figura 9.8); allí encontraremos información sobre las categorías donde se indexa la revista y la posición que ocupa

en las mismas, tanto en términos de rango como de cuartiles. En nuestro ejemplo, el «Journal of Marketing Research» está indexada en la categoría de Business, donde hay 77 revistas ocupando la posición 12 y situándose, por tanto, en el 1.er cuartil (Q1).

Figura 9.8. Datos sobre categoría, posición y cuartil de una revista en el Journal Citation Reports.

4.2.

Búsqueda del número de citas

Una vez que conocemos el impacto de la revista, es necesario conocer el número de citas que ha recibido el trabajo, para lo que vamos a realizar

una búsqueda convencional por título tal y como mostrábamos anteriormente. Si ejecutamos la búsqueda, vemos que nuestro trabajo ha obtenido un total de 24 citas en la Web of Science (figura 9.9).

Figura 9.9. Número de citas recibidas por un trabajo en la Web of Science. © Ediciones Pirámide

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Comparación del número de citas con los baselines de los Essential Science Indicators

Ahora, una pregunta necesaria es conocer si 24 citas es un número bajo o elevado, lo que nos permitirá contextualizar bibliométricamente el trabajo que estamos evaluando. La primera técnica que vamos a emplear es comparar nuestro trabajo con los

publicados en la propia de revista en 2008. El objetivo es doble, ver en qué puesto se sitúa en el ranking de citas de los trabajos publicados en el Journal of Marketing Researh y ver cómo se sitúa en términos de promedio de citas. Para realizar el ranking de trabajos tenemos que volver al menú de búsqueda, buscar por título la revista y limitar a la tipología documental de nuestro trabajo (article) y al año de publicación (figura 9.10).

Figura 9.10. Búsqueda de los datos de citación sobre una revista en la Web of Science.

Si realizamos esta búsqueda, obtenemos que se han publicado en la revista un total 53 artículos en 2008. Al ordenar según el número de citas en orden decreciente, podemos observar que el artículo ocupa la 2.ª posición (véase figura 9.11).

A continuación, aprovechamos la búsqueda y en la zona superior accedemos a la sección donde indica Create Citation Report. Una vez que se genera el informe, veremos unos gráficos y, justo en la zona derecha, encontraremos una ficha donde

Figura 9.11. Ranking de trabajos en una revista en la Web of Science. © Ediciones Pirámide

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La evaluación de las publicaciones científicas

se nos indica el promedio de citas (Average Citations per Item) de la revista en 2008, que fue de 6,51. Por tanto, nuestro trabajo ha obtenido un 68 % más de citas que el resto de artículos. Tanto ocupar la 2.ª posición en el ranking como superar ampliamente el promedio de citas nos indica que nos encontramos ante un artículo con un impacto importante.

Figura 9.12. Resumen básico de la opción Citation Reports de la Web of Science.

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Para comprobar el impacto del trabajo más allá de la propia revista podemos emplear los baselines mundiales disponibles en los Essential Science Indicators (ESI). Esta herramienta proporciona una serie de valores estándar que nos permiten contextualizar los indicadores bibliométricos. Para consultarla tenemos que ir a la pestaña «Additional Resources» (véase figura 9.13). Una vez que entramos en los ESI en los menús principales, podemos escoger entre dos tipos de baselines o tablas de referencia. La primera es la de los percentiles; para situar el trabajo evaluado debemos escoger su año de publicación y ver en qué umbral se sitúa. Como se muestra en la figura  9.14, el artículo en evaluación con 24 citas se posiciona entre el percentil 1,00 % (19 citas) y 0,10 % (45 citas); quiere esto decir que el trabajo se encuentra entre el 0,10 % y el 1,00 % de los más citados en la disciplina de Economics & Business a escala mundial. Hablamos, por tanto, de un número de citas elevado, ya que, como mínimo, sólo el 1 % de los papers de esta categoría en 2008 ha conseguido tal número de citas. Otras de las opciones de los baselines es saber cuál es el promedio de citas que los trabajos tienen en un año y en una categoría determinada; en nuestro caso de estudio, vemos que en 2008 el promedio de citas por artículo en Economics & Business es 2,37. El trabajo evaluado con 24 citas vuelve a superar dicha cantidad (véase figura 9.14).

Figura 9.13. Selección de la Essential Science Indicators en la Web of Knowledge. © Ediciones Pirámide

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Figura 9.14. Tablas de percentiles y promedio de citas en los Essential Science Indicators.

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La escritura científica en inglés María Ángeles Orts-Llopis

Este capítulo ha sido diseñado como introducción a la escritura académica y científica. El propósito es ofrecer apoyo a los investigadores para que sepan las claves de la escritura clara, correcta y nítida en inglés académico. Este material está enfocado desde una perspectiva cultural concreta, ya que las convenciones actuales o formatos de difusión científica en el mundo occidental están tremendamente influenciados por la tradición anglosajona del pensamiento e investigación empíricos. Esta tradición, por su parte, ha establecido también las reglas de escritura académica en la cultura occidental. Como objetivo secundario, este capítulo pretende que los lectores sean conscientes del tejido lingüístico con el que los científicos publican. La ciencia se hace social a través del lenguaje, y el lenguaje es una herramienta compleja, con una textura que está compuesta de elementos específicos y primordiales —las palabras— y sus combinaciones, primero en oraciones y más tarde en textos, o géneros, científicos. Una mirada general a las diferentes capas de esa textura lingüística suministrará pistas y proveerá de nuevas destrezas a los investigadores potenciales en estas disciplinas para poder escribir con mayor fluidez y efectividad. 1. 1.1.

RASGOS GENERALES DEL LENGUAJE CIENTÍFICO Factores culturales en los textos de investigación occidentales

La investigación científica no puede entenderse desde la perspectiva individual, sino que se

constituye como un medio del que depende el progreso y el avance social. Según Khun, padre del construccionismo social, el conocimiento científico es intrínsecamente la propiedad común de un grupo (Duque García, 2000). Así pues, la investigación no tiene sentido sin su comunicación escrita, cuya función es la de mantener informada a la comunidad científica de la que emana y a la que va dirigida. La escritura científica es una práctica social que implica la comunicación muy especializada en un ámbito de interés científico dado, para su posterior difusión a la sociedad en general. Esto equivale a decir que el trabajo de los científicos no sirve si no se comunica; es decir, si no se divulga a través de la escritura. Al mismo tiempo, el trabajo científico puede perder mucho interés si no se comunica adecuadamente. El razonamiento científico es una actividad que requiere expresar pensamientos que combinan la evidencia, basada en el conocimiento adquirido, con una argumentación lógica. La comunicación de este pensamiento depende del lenguaje. Así, es crucial la comunicación efectiva y su posterior diseminación, que, para ser correcta, ha de realizarse a través de publicaciones científicas. Existe un gran volumen de investigación, pero al mismo tiempo es muy complicado para muchos investigadores escribir artículos con una alta calidad científica. Ésta es una de las razones por las cuales se han estandarizado las normas sobre el estilo y las convenciones que debe seguir un científico al escribir artículos de investigación y otros textos científicos. Transmitir información especí-

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fica de forma eficaz es posible gracias a que los textos científicos gozan de unas estructuras léxicas y retóricas, hasta cierto punto limitadas y previsibles en el contexto particular en el que el investigador/escritor se está moviendo. Además, la mayoría de las revistas tienen unas normas de edición; es decir, que los artículos deben cumplir con unos requisitos preestablecidos de cuyo cumplimiento depende la posibilidad de su publicación. Dicho de otra manera, la ciencia se basa en los conocimientos anteriores, adquiridos a través de la investigación. Lo más difícil es plasmar la idea y la investigación en un artículo, adaptándolas a las convenciones que impone la comunidad científica. En este sentido, es vital resaltar la importancia del inglés en la comunicación científica internacional, mucho más competitiva que la de ámbito nacional, y que requiere, entre otras cosas, usar esta lengua para adquirir y transmitir el conocimiento especializado. Efectivamente, el inglés es la lengua común utilizada por la comunidad científica en general. La supremacía de las escuelas de investigación angloamericanas, y otros factores sociopolíticos y económicos adicionales, hacen del inglés la lengua franca de la comunicación científica. Así pues, un buen investigador debe conocer a fondo su campo de investigación, pero, además, necesita manejar la lengua en que se comunican los miembros de su comunidad científica en todo el mundo. El profesional español se ve condicionado, y a menudo impedido, en su intento de organizar y redactar sus textos en inglés debido, en general, a su falta de competencia comunicativa en inglés o, en particular, a su desconocimiento de las reglas que estructuran la redacción científica en este idioma (Fortanet Gómez, 2002). Es imperativo, pues, que el investigador conozca algo de la lengua y las reglas con las que funciona dicha redacción antes de plantearse publicar. 1.2.

La escritura académica

Cuando decimos que la escritura científica es una práctica social es porque siempre se escribe con una audiencia en la mente, con lo que llama-

mos tenor (el registro, formal o informal) y con un propósito concreto: explicar, exhortar, persuadir... Esto implica que lo que está bien o está mal, es apropiado o inapropiado, dependiendo de las convenciones asumidas por los usuarios del colectivo comunicativo —en este caso, el científico. No hay nada natural en la organización y uso del lenguaje en los textos científicos. Sus características se han desarrollado a través de dos siglos de uso por sus practicantes; es por eso que deben ser aprendidos: porque nadie habla (o escribe) en inglés científico como su primera lengua (Bourdieu y Passeron, 1994). La escritura científica debe educarse a través de su observación, su estudio y su práctica. En cualquier caso, el texto de investigación tiene una audiencia definida, un propósito claro y una estructura nítida. Si tenemos en cuenta que el objetivo fundamental del científico es transmitir conocimiento a la comunidad a la que pertenece, el estilo requerido ha de ser formal, informativo y descriptivo. El investigador necesita conocer las características más relevantes del lenguaje académico utilizado en los artículos de investigación, cuyos rasgos generales son: — El uso de una terminología formal y especializada. — El empleo de ciertos tiempos verbales. — El respeto a la concisión y la coherencia verbales. Además, como norma general, es beneficioso evitar construcciones tortuosas y palabras poco usuales, pues con frecuencia la investigación se juzga por su capacidad de ser comunicada (Fortanet Gómez, 2002). Puede suceder que un trabajo científico exquisito sea rechazado simplemente por su inadecuada expresión escrita. ¿Qué espera el lector de un texto de investigación? Desde el punto de vista del lenguaje: a) que pueda comunicarse de forma precisa y explícita; b) que sea crítico y objetivo en la interpretación de los resultados, y c) que sea conciso y claro en las aportaciones principales. La escritura científica en inglés es lineal; no importa cuál sea el tipo de texto que se esté produciendo, el escritor es respon© Ediciones Pirámide

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sable de que: a) la línea argumental sea clara, y b) esté dispuesta de forma ordenada para que la audiencia pueda seguirla sin mayor dificultad. Todo texto debe tener una estructura clara y bien organizada, con comienzo y final, y cada parte en la que se divida debe contribuir a la línea argumental principal, sin digresiones o repeticiones. Más o menos, el trabajo escrito debe de constar de una introducción, una sección o párrafo principal y una conclusión. A su vez, la sección principal también debe estar organizada en una parte introductoria, una principal y otra final. En estudios empíricos, en recensiones, etc., esto no es así. En muchas publicaciones también hay una sección para la discusión de los hallazgos u otra donde se desarrolla el state-of-the-art. La forma de iniciar y concluir la redacción siempre dependerá del tipo de texto de que se trate. Por lo general, la introducción debe presentar el propósito de la investigación realizada y las bases científicas de partida, así como el interés científico y sus repercusiones socioeconómicas, tecnológicas y/o ambientales. Debe, pues, establecer las razones fundamentales por las cuales se escribe el texto y, hasta cierto punto, la metodología a emplear. Este estadio debe estar intrínsecamente conectado con la cuestión investigadora de partida. El cuerpo o sección principal contendrá datos, ya sean experimentales o extraídos de ideas o fuentes escritas, según la disciplina, y un hilo argumental. Ese argumento llevará a la conclusión, que a su vez se referirá a las afirmaciones o hipótesis establecidas en la introducción, mostrando que se ha cumplido con el objetivo científico. De nuevo, el formato de la sección principal debe obedecer también a las convenciones del tipo de texto (Barret y Perelman, 2001). La primera tarea a emprender es la de ordenar y organizar la información que se desea presentar, porque el orden y la organización son vitales a la hora de escribir para propósitos científicos. Se puede comenzar haciendo un esquema, o escribir y organizar con posterioridad, pero de cualquier manera el texto ha de estar dividido en secciones, y es muy positivo hacer una lista de los puntos principales a incluir en cada sección. Trabajando en equipo, esto es especialmente útil. Un ejemplo es el de la figura 10.1.

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1. Introducción. 1.1. Importancia del tema a tratar. Motivación. 1.2. Pregunta de investigación. 1.3. Objetivos concretos a conseguir. 2. Cuerpo central. 2.1. Revisión de la literatura (state of the art). 2.2. Establecimiento de hipótesis (si las hubiere). 2.3. Método empleado. 2.4. Resultados cuantitativos o cualitativos. 2.5. Discusión de los resultados. 3. Conclusiones. 3.1. Conclusiones. 3.2. Recomendaciones. 3.3. Limitaciones del trabajo. 3.4. Líneas futuras de trabajo. 4. Referencias. 5. Anexos.

Figura 10.1. Estructura de un texto científico dirigido a una revista (en el área de marketing y dirección de empresas).

1.3.

La corrección en la redacción científica y errores comunes

En general, la redacción científica en inglés debe desarrollarse en oraciones completas, sencillas de entender y gramaticalmente correctas. Las ideas tienen poco impacto si no se expresan bien, y de acuerdo con las convenciones del correcto inglés escrito en cuanto a forma oracional, terminología, puntuación y ortografía (Strunk y  White, 1987). Veamos unas cuantas reglas de uso: — La terminología es fundamental: hay que asegurarse de escoger las palabras de forma acertada y adecuada. La grandilocuencia no tiene cabida en el lenguaje  científico, pues no se trata de exhibir nuestro vocabulario, sino de que quede claro lo que queremos comunicar. Tampoco se trata de vulgarizar el lenguaje, así que palabras como things o stuff se deben evitar. — La concisión y coherencia son esenciales en la escritura científica, así que se debe expresar lo que se quiere decir con el me-

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nor número de palabras posibles. De igual manera, hay que asegurarse de que cada oración tenga su núcleo central, o tópico, muy claro, y que el contenido del párrafo apoye a dicho tópico1. — La claridad es obligada. Hay que estar seguro de que cualquier lector entenderá lo que se ha escrito. Se trata de llevar a cabo una descripción de los descubrimientos que el redactor haya llevado a cabo de la forma más clara posible, así que se han de evitar las oraciones largas y complejas del español en lo posible, y asegurarse de que la oración tenga un sujeto y un predicado. Para ello, se debe prescindir de aquellas oraciones que no transmitan información, y de cláusulas tan cortas o tan simples como para que se produzca un efecto de texto entrecortado. El siguiente texto ilustra los requisitos de linealidad, claridad y coherencia que queremos reflejar: [Ejemplo]: This article presents a summary of the general concept of privacy, a review of the consumer privacy literature, and suggestions for future research. Different aspects of privacy and consumer privacy are reviewed and discussed, including the nature of privacy and privacy rights, definitions of both privacy and consumer privacy, ethical dimensions of consumer privacy, and selfregulation of consumer privacy protection by firms. By integrating the extant work on consumer privacy, this article highlights the gaps in the literature and presents future research directions such as 1) defining and mapping out the domain of consumer privacy, 2) understanding the ethical dimensions of consumer privacy rights, and 3) determining the firm-level drivers of customer privacy protection. Substantial progress has 1 Se entiende como tópico la idea central que sustenta el párrafo, y que debe estar apoyada por su contenido.

been made since the late 1980s in our understanding of the concept of consumer privacy and many of the issues surrounding this concept (Clinton y Saini, 2008). El texto muestra un modelo correcto por las siguientes razones: — Es conciso, desde el punto de vista de la expresión de ideas: no hay digresiones ni repeticiones innecesarias. — Es coherente, pues hay un sostenimiento del tópico principal, que, como se ve claramente en el subrayado, es el concepto de privacidad en el marketing, y el tema resulta fácil de seguir. — Es preciso y técnicamente adecuado en el uso de pocas palabras para expresar el concepto de privacidad del consumidor. Sobre esto, vale la pena observar la diferencia: [Ejemplo 1]: Substantial progress has been made since the late 1980s in our understanding of the concept of consumer privacy and many of the issues surrounding this concept. [Ejemplo 2]: We, the marketing specialists, have started to understand the concept of the privacy of consumers and all the things that are related to it much better than they did more than thirty years ago. El primer ejemplo, extraído del texto principal, es mucho más impersonal, por la utilización del recurso denominado «nominalización» (convertir oraciones con verbo en nombres; por ejemplo: Substantial progress in our understanding, en vez de We have started to understand much better). Asimismo, la oración original es mucho más formal al utilizar un recurso muy habitual en el inglés científico como es la premodificación, que garantiza la economía y la precisión expresivas. Un ejemplo es escribir consumer privacy en vez de the privacy of consumers. Además, es patente la utilización de un vocabulario formal y apropiado a la audiencia y tenor del texto, como demuestra el uso de issues en © Ediciones Pirámide

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vez de things. El ejemplo 1 también está escrito en un lenguaje accesible, al estar redactado en oraciones claras y directas y con un lenguaje bien estructurado. Parte de esta claridad se adquiere al desarrollar el concepto de consumer privacy (Clinton y Saini, 2008). Por último, Day (1998) ofrece un listado interesante que hace referencia a errores en términos técnicos que son menos familiares para los no especialistas en la materia. A dicho listado, le añadimos algunos puntos más:

Jerga A considerable amount of An example of this is the fact that At this point in time During the time that It is worth pointing out that — Construcciones no paralelas, o error al usar palabras, frases o cláusulas en teoría equivalentes: [Ejemplo]: The goals of the study therefore are an early intervention in international markets// and to commit to systematically understand and anticipate the express and latent needs of their clients//, together with the plans and capacities of their competitors. — La información coordinada por and y together with pertenece a diferentes categorías gramaticales: un nombre, un verbo en infinitivo y otro sustantivo, lo que hace la oración incomprensible. — El uso de palabras redundantes (full and complet, each and every o basic and fundamental), cuando una es suficiente, incurriendo en la verbosidad: [Ejemplo]: We specifically analyze the role of entrepreneurial company orientations in the international competitiveness of these firms.

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— El uso de contracciones, como don’t, que debe ser do not, e isn’t, que debe ser is not, etc. — El uso de falsos amigos, palabras engañosas que en español tienen un significado, y otro diferente en inglés, de las que las más frecuentes son economical (no barato, sino coste-eficiente), actually (no actualmente, sino realmente) o eventually (no eventualmente, sino a la larga). — El uso de jerga o de circunlocuciones y palabras largas:

Término preferido Much For example Now While To point out Ambas palabras subrayadas se refieren a la empresa, o a lo corporativo, siendo innecesaria su repetición. — Cláusulas innecesarias con that, to o which: [Ejemplos]: Owing to the fact that- because despite the fact that- although. He was unaware of the fact that- he was unaware. — Referencia pronominal débil: uso de it, this, that, these, those, they y which, sin clara referencia a un nombre: [Ejemplo]: Bearing in mind the scarcity of literature about Internet readers’ behaviour, this research analyzes the key factors that influence on users’ attitude to it. En esta oración no está claro si el referente de it es scarcity of literature, research o Internet readers’ behaviour.

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— Confusión de categoría gramatical: un adjetivo por un nombre, o un adjetivo por un adverbio: [Ejemplo]: Bearing in mind the scarce (scarcity) of literature about Internet readers’ behaviour, this research analyzes the key factors that influence on users’ attitude to it. [Ejemplo]: Results recommend companies the use of brand extensions whenever the brand has a good reputation in the market, there is a highly (high) product fit. — Uso incorrecto del artículo the: cuando el redactor lo omite o lo añade de forma aleatoria, se demuestra el desconocimiento del inglés. En inglés, se usa el artículo definido solamente cuando se quiere especificar un sustantivo o un grupo de sustantivos en particular. No se usa el artículo definido cuando se habla del sentido general de un sustantivo o de los nombres abstractos: [Ejemplo]: The incorporation of (the) price as an indicator of (the) consumer sacrifice is important to understand the formation of (the) consumer satisfaction. En estos tres casos entre paréntesis, el artículo debería ser omitido: [Ejemplo]: (the) Empirical application is carried out on a sample of 1086 travel agencies in 2004. (the) Results show low levels of efficiency. En estos tres casos entre paréntesis, el artículo debería haber sido insertado. — Utilización de vocabulario impreciso: [Ejemplos]: Configuration — shape; for this reason — for the above reasons. Normalmente, estos aspectos deben revisarse tras lo que se llama el proceso de copy-editing: la inspección de los párrafos, oraciones y palabras del artículo o monografía debe realizarse por el

autor, o por un profesional, de forma exhaustiva, atendiendo a la forma en que están organizados el párrafo y la oración (fluidez general del texto, incluyendo las transiciones entre párrafos, conceptos y términos bien explicados, pasos del experimento discutidos en la forma en que ocurren) y al estilo, analizando si el texto es legible, conciso y concreto, si no existe uso excesivo de jerga o voz pasiva y si la terminología es correcta y estándar. En suma, que el estilo sea coherente y consistente con el contenido, el propósito y el texto (Tarutz, 1992). 1.4.

La influencia del inglés científico en la prosa española

Desgraciadamente, la aparición de vocablos o conceptos nuevos es mayor que el ritmo editorial de textos especializados y traducidos al español. Por tanto, es habitual que los propios científicos españoles que leen en inglés incorporen muchos barbarismos en su estilo de escritura en español. El contagio se produce cuando los especialistas trasladan todo tipo de neologismos y estructuras falsas al español. Claros (2006) recoge las características del estilo científico en español y su contagio con el inglés: — En la prosa científica española, puede detectarse un excesivo uso de los gerundios en oraciones subordinadas, que debe evitarse. Un ejemplo es: [Ejemplo]: To this end, a sample was made up of 108 field sales managers, allowing us to classify them into two groups and determine the existence of significant differences between them. [Ejemplo anterior traducido]: Para ello se ha tomado una muestra compuesta por 108 jefes de venta, que nos ha permitido  [no permitiéndonos] clasificarlos en dos grupos y determinar la existencia de diferencias significativas entre ambos (procedente de Küster y Canales, 2010). © Ediciones Pirámide

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— Hay una tendencia a las construcciones complejas en español, en contraste con las construcciones simples del inglés. Esto debe respetarse al redactar en ambos idiomas2. Un ejemplo es:

— La posmodificación española debe sustituir a las oraciones cortas inglesas con premodificación. Ejemplos son:

[En español]: Después de efectuar un análisis cluster bietápico que permite conocer las características de los individuos más propensos a cambiar de canal, se utiliza la metodología de los modelos de regresión count-data con efectos directos y moderadores con objeto de analizar el efecto de diferentes tipos de variables sobre el comportamiento de cambio de canal del telespectador (una oración compleja).

[Ejemplo]: Consumer-related privacy issues → Temas de privacidad en el ámbito del consumidor.

[En inglés]: We carried out a two-stage cluster analysis to profile zapping-prone audience. Afterwards, we estimated a full and moderating effects stepwise regression model with the aim of examining the effect of different types of variables on viewers’ zapping behaviour (dos oraciones simples). — Uso de pasiva refleja para sustituir la pasiva pura del inglés. Un ejemplo es: [Ejemplo en español]: Tras describir las diferentes teorías de marketing que dan soporte a este debate conceptual, se contrasta el modelo con una muestra  de 380 clientes de una entidad financiera. [Ejemplo en inglés]: After describing the marketing theories that support this decision, the model is tested with a sample of 380 consumers of a financial company3.

2 De Gázquez Abad et al. (2010). Las versiones en español e inglés son las presentadas por los autores. 3 De Marín y Ruiz, 2010. Versiones en español e inglés presentadas por los autores.

[Ejemplo]: Market orientation approaches → Enfoques de orientación al mercado.

— Abundantes anglicismos léxicos procedentes de la investigación en inglés en marketing, cuya ortodoxia de uso convendría revisar, o que ya están establecidos en la lengua: [Ejemplo]: cluster bietápico, modelos de regresión count-data, compradores online, prime time, zapping. El español expresa las acciones con construcciones de sujeto y verbo y no con construcciones nominales. En el artículo de investigación en inglés, es habitual bloquear la presencia del sujeto (el investigador o el redactor) y centrar toda la atención en la investigación. Una de las maneras de conseguirlo es utilizar construcciones nominales en lugar de verbos, para convertir las acciones dinámicas en objetos observables y estáticos. Estas construcciones no se favorecen tanto en español, donde ocurre lo contrario: [Ejemplo en español]: Nuestra comprensión sobre la privacidad del consumidor, y de sus temas adyacentes, se ha visto ampliada desde la década de los años ochenta. [Ejemplo en inglés]: Substantial progress has been made since the late 1980s in our understanding of the concept of consumer privacy and many of the issues surrounding this concept (Clinton y Saini, 2008). Este uso de la construcción nominal no es extraño en inglés, puesto que este idioma emplea con frecuencia los sustantivos acompañados de verbos sin significado propio (carry out, do, make, need, perform) para expresar acciones. En español, sin embargo, resulta del todo extraña, hallándose pre-

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sente a menudo por influencia del inglés. Debe, pues, erradicarse de la redacción del texto científico en español.

2.1.

2.

El influjo del inglés se manifiesta en todas las áreas y de diferentes formas, y existe un tremendo efecto de absorción de anglicismos en las disciplinas empresariales, que muchas veces suelen denominarse genéricamente como «marketing», «management» o «business». Para centrar este

EL TEXTO A NIVEL DE LA PALABRA

La figura 10.2 resume el contenido y la estructura de las cuestiones a considerar en las palabras a introducir en un texto científico desde el punto de vista estilístico y gramatical.

El ámbito léxico en el lenguaje científico en los campos de comunicación, dirección empresarial y marketing

Léxico

Uso de tecnolectos y préstamos lingüísticos

Uso de acrónimos

Los verbos modales en la escritura científica

La atenuación retórica del lenguaje científico

Figura 10.2. Aspectos tratados a nivel de palabra.

apartado vamos a utilizar el ámbito del marketing como un paradigma. Así, podemos dar ejemplos de incorporaciones puras, o xenismos (préstamos que se incorporan en la lengua meta sin que tenga lugar transformación fonológica o morfológica alguna. Ejemplos son: «timing» (calendario o distribución de acciones en el tiempo), «bartering» (contratación y pago de espacios publicitarios por medio de su producto), «mailing» (envío de publicidad mediante el correo ordinario), «benchmarking» (sistema de comparación de desempeños, tareas, procesos o productos con el de otras empresas que se toman como referencia), «merchandising» (parte del marketing que tiene por objeto aumentar la rentabilidad en el punto de venta), y «feedback» (realimentación o proceso por el que se reutiliza información que se reincorpora a un sistema), entre otros muchos. Otro tipo de incorporación es el calco, o la adaptación, que es también sorprendente por su volumen, con adaptaciones fonéticas como «eslogan»,

«logotipo», «clúster» o «trazabilidad» (de «traceability»), y traducciones, como «anuncio cebo», «asesino de categorías», «lista muerta», «cliente vacilante», «análisis DAFO» y «bienes rojos». El cuadro 10.1 muestra algunos otros ejemplos.

CUADRO 10.1 Algunas incorporaciones y adaptaciones al marketing y su traducción (Orts, 2010) Término inglés

Adaptación/incorporación

Advertising schedule

Plan de publicidad o de medios.

Advertorial (advert + + editorial)

Publicidad insertada dentro de un texto.

Boomerang effect

Efecto bumerán.

Brand (Mark)

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CUADRO 10.1 (continuación) Término inglés

2.2.

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Los acrónimos del marketing y la dirección empresarial

Adaptación/incorporación

Briefing

Briefing, informe previo, propuesta de trabajo.

Clickthrough

Proporción de clicks, ratio de cliqueo.

Clickwrap

Contrato clickwrap, contrato de adhesión online.

Keyed advertisment

Anuncio con código.

Launch

Lanzar.

Look

Look, imagen.

Loyalty

Fidelidad (se habla de la fidelización del cliente).

Marketing research

Investigación de marketing.

Market-led

Generado por el mercado.

Niche market

Nichos de mercado (segmentos).

Place

Colocar/distribuir (el producto en el mercado).

Point of sale

Punto de venta.

Pull-push strategies

Estrategias pull y push, estrategia de atracción y empuje.

Record

Récord, marca.

Self-marketing

Automarketing (marketing para uno mismo).

Slogan

Eslogan.

Sponsor

Espónsor.

Spot

Spot, spot anuncio.

Supply chain

Cadena de suministro.

To click

Cliquear.

To launch a product

Lanzar un producto.

Website

Website, sitio web.

publicitario,

Es también muy importante conocer los acrónimos del marketing, de lo contrario, muchas veces, el discurso se hace indescifrable. Un acrónimo puede ser una sigla que se pronuncia como una palabra o un vocablo formado al unir parte de dos palabras. Este tipo de acrónimos funden dos elementos léxicos tomando, casi siempre, del primer elemento el inicio y del segundo el final. El significado de un acrónimo es la suma de los significados de las palabras que lo forman. A continuación, en el cuadro 10.2 damos algunos ejemplos más representativos con su significado en inglés, y en algún caso más oscuro, su traducción al español. CUADRO 10.2 Algunos acrónimos en el lenguaje del marketing y la dirección empresarial Acrónimo

Significado y su traducción

A2B

Administration to Business: trading between companies and government agencies (relación de la administración con las empresas).

A2C

Administration to Consumer: transactions between citizens and government agencies. (relación de la administración con los ciudadanos).

A2A

Administration to Administration: transactions between government agencies (relación de la administración con otras administraciones —del mismo rango o inferior—).

B2B

Business to Business: e-mailing between companies (relaciones entre empresas).

B2C

Business to Consumer: trading between a company and the final consumer (relaciones entre empresas y consumidores).

C2C

Consumer to Consumer: trading between consumers (as for example auctions) (relaciones entre consumidores).

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CUADRO 10.2 (continuación) Acrónimo

[Ejemplo]: The methodology applied is based on the estimation of a stochastic frontier.

Significado y su traducción

C2B

Consumer to Business: when consumers associate to deal with companies.

ACID

Atomicity, Consistency, Isolation and Durability (atomicidad, coherencia, aislamiento y duración).

USP

Unique Selling Proposition (propuesta única de venta).

BOGOF

Buy one, get one free (dos por uno).

CRM

Customer Relationship Management (dirección de la relación con el cliente).

KM

Knowledge Management (gestión del conocimiento).

SWOT

Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats (FODA o DAFO: fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas).

PR

Public Relations (relaciones públicas).

SNA

Social Network Analysis (análisis de red social).

Introducir verbos modales cambia la actitud del hablante hacia la probabilidad más lejana, o más cercana. Por supuesto, los verbos «may» y «might» se utilizan en los casos en los que un descubrimiento o hallazgo no sea concluyente. El verbo «can», sin embargo, denota cuándo el escritor ha decidido ser asertivo en la expresión de sus descubrimientos. En cualquier caso, todos los verbos modales tienen cabida en la escritura científica, donde el autor, a veces, toma una perspectiva clara respecto a su mensaje, y a veces no decide manifestarlo así (Mackin y Worman, 2010). El cuadro 10.3 muestra un recuento de todos los auxiliares modales, tal y como se utilizan en la escritura científica. CUADRO 10.3 Auxiliares modales y su utilización en la escritura científica Significado

Los acrónimos son muy habituales en lenguaje científico, específicamente en las áreas empresariales (marketing, management y finanzas) por proporcionar una gran cantidad de información en el menor espacio posible. En textos largos, es aconsejable, sin embargo, y aunque sean conocidos por la comunidad científica en cuestión, incluir su versión completa entre paréntesis la primera vez que se usan (Duque García, 2000). Éste es el caso típico en el que, por economía lingüística, el redactor del artículo decide convertir en acrónimo un concepto complejo —de varias palabras— que va a utilizar a lo largo del artículo. Un ejemplo ilustrativo sería WOM, por «Word of Mouth». 2.3.

Los verbos: auxiliares y modales típicos de la escritura científica

Los verbos modales expresan el punto de vista del hablante con respecto al mensaje. Veamos una simple afirmación:

Uso en escritura científica

Probabilidad

COULD: probable. Expresa la idea de posibilidad. En este caso, su equivalente en español es PODRÍA, con lo cual el tiempo que indica puede ser presente, pasado o futuro. MIGHT: menos probable que el anterior. Puede indicar posibilidad más remota de la que expresa MAY. En este caso, su equivalente en español es PODRÍA, y expresa tiempo presente o futuro. MAY: más probable que los anteriores. Indica la posibilidad en el lenguaje de la ciencia; esta posibilidad puede referirse al presente o al futuro.

Imposibilidad

CANNOT. COULD NOT.

Condiciones incambiables, necesidad deber/predicción

MUST. Indica obligación, necesidad, deber o condición que no puede cambiar. Se usa para referirse al presente o al futuro. © Ediciones Pirámide

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CUADRO 10.3 (continuación) Significado

Uso en escritura científica

Ejemplos: — Scientists must be objective (obligación). — Fish must live in water (condición incambiable). — He must study hard to pass (deber). Condiciones in— He must take this medicine (nececambiables, nesidad). cesidad deber/ — He must collect some data (obligapredicción ción futura). MUST tiene su equivalente en HAVE TO; reemplaza su forma de pasado: Had To, cuando indica necesidad. WILL (partícula de futuro). Expresa predicciones sin evidencias.

Capacidad

CAN/COULD. BE ABLE TO. can y sus equivalentes (be able to, y be capable to) indican habilidad física o capacidad mental.

Obligación prescindible, recomendación

«SHOULD» y «OUGHT TO» indican obligación de la cual se puede  prescindir. Indican más bien una recomendación o sugerencia sobre algo que debe hacerse.

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embargo, hoy en día se reconoce, y particularmente en inglés, un fenómeno llamado atenuación retórica o hedging, que sirve para templar la voz del investigador en el proceso de escritura (Gillet, 2011). Estos mecanismos se verán a nivel de oración más adelante, pero son importantes a la hora de matizar la perspectiva del escritor hacia sus afirmaciones. Dicha matización se consigue de varias maneras. Veamos algunas de ellas: — Los verbos cognitivos o de pensamiento/ percepción. Algunos son: seem, tend, look like, appear to be, think, believe, doubt, be sure, indicate, suggest y assume. [Ejemplo]: Theory suggests that managerial power in the companies should increase... [Ejemplo]: Prior research has indicated that these cover a wide range of activities. — Los verbos auxiliares modales. Algunos son will, must, would, may, might y could. [Ejemplo]: Managers must make choices and allocate resources based on future expectations.

Al escribir, siempre se debe recordar que los verbos modales se caracterizan por:

— Los adverbios de frecuencia. Algunos son often, sometimes y usually.

— Ir siempre acompañados de un verbo principal en su forma de infinitivo sin to (a excepción de ought to). — Tener sólo uno o dos tiempos (presente y pasado). — Carecer de s en la tercera persona (he, she, it) del singular del presente. — Interrogar y negar por sí mismos, sin ayuda de auxiliares.

[Ejemplo]: This is not surprising, because managers often use power as a political tool, without regard necessarily for the firm’s interests.

2.4.

La atenuación retórica o hedging en la investigación científica

Es habitual pensar que el propósito de la redacción científica es transmitir información. Sin

— Los adverbios modales. Algunos son certainly, definitely, clearly, probably, possibly, perhaps y conceivably. [Ejemplo]: This would weaken the main effects hypothesized for these sources, possibly even making them nonsignificant, as we find. — Los adjetivos modales. Algunos son certain, definite, clear, probable y possible.

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[Ejemplo]: This success is arguably more probable as executive power increases... — Los nombres modales. Algunos son assumption, possibility y probability. [Ejemplo]: There are studies that go beyond the assumption that more marketing influence is always better. — Las oraciones subordinadas de relativo con that. Algunas son It could be the case that; It might be suggested that y There is every hope that: [Ejemplo]: It could be the case that power is intertwined with politics, and greater influence may not always be optimal. — Oración con infinitivo to + adjetivo. Algunos son: It may be possible to obtain...; It is important to develop...; «It is useful to study... [Ejemplo]: It may be possible to obtain more results with a sharper analysis.

[Ejemplo]: These countries are experiencing rapid rates of growth in terms of both population and gross domestic product (GDP). Otras cláusulas contienen un sujeto y un verbo pero empiezan con una frase o partícula subordinada, como because o which, que expresan una conexión muy cercana con otra cláusula. Ese elemento subordinado convierte las frases en cláusulas dependientes, que no pueden constituirse como oraciones independientes. En cualquier caso, una oración debe estar constituida, al menos, por una cláusula independiente, y puede contener una o más cláusulas dependientes. La cláusula independiente de la oración se llama cláusula principal: [Ejemplos]: {Because these markets are characterized by dramatically different  customers, competitors, and institutional environments (cláusula dependiente)}; {firms need to balance tensions in adapting to different demands in radically divergent markets} (cláusula principal). Así pues, una oración simple está constituida por una sola cláusula independiente:

3.

EL TEXTO A NIVEL DE LA ORACIÓN

3.1.

Revisión de las oraciones y el uso de conectores

Abordamos aquí la estructura sintáctica del texto científico4. La variedad oracional sirve para hacer la redacción más interesante y efectiva. Las oraciones, en general, pueden ser simples, compuestas o complejas, según el tipo de cláusula5 de que estén dispuestas. Las cláusulas independientes pueden constituir oraciones por sí solas. Para ser independiente, una cláusula debe contener un sujeto y un verbo, y no debe empezar por una conjunción o frase subordinada:

4

Todos los ejemplos utilizados han sido extraídos de Nath y Mahajan (2011). 5 Entendemos como cláusula a las frases/partes de que se compone una oración.

[Ejemplo 1]: There are two technical aspects to be addressed. [Ejemplo 2]: This paper envisages indirect measurement methods. Sin embargo, una oración compleja contiene una cláusula independiente y una o más independientes: [Ejemplo]: {Although this approach may be appropriate (cláusula dependiente)}; {given the lack of prior research on managerial power (cláusula dependiente)}; {we note here that a behavioral perspective is also an important one} (cláusula principal). Finalmente, una oración coordinada contiene dos o más cláusulas independientes. Las cláusulas independientes están unidas de forma que constituyen una sola oración: © Ediciones Pirámide

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— Con una coma y una conjunción coordinada6: [Ejemplo]: Firms that invest in research and development (R&D) are not guaranteed success, but the executive team must make choices and allocate resources based on future expectations. — Con una coma y una conjunción correlativa7: [Ejemplo]: These were either not relevant, or unavailable for our research. Next, we controlled for whether a firm was selling to consumers (business to consumer[B2C]), businesses (business to business [B2B]), or a mix of these two types (mixed), given mixed results with this variable in prior research on marketing influence. — Con un punto y coma: [Ejemplo 1]: The subtraction from 1 is the only difference with Finkelstein’s (1992) measure; it ensures that increasing values represent greater influence. [Ejemplo 2]: None of the results reported here differed when we included this square term; however, the number of levels and divisionalization that were negatively significant (at p. < 10) became nonsignificant. No debe intentarse formar una oración coordinada con una coma, pues es un error muy habitual pero muy reprochable; en inglés se llama coma indebida:

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[Ejemplo]: None of the results reported here differed when we included this square term, however, the number of levels and divisionalization that were negatively significant (at p < .10) became nonsignificant. Las cláusulas independientes que forman la oración deberían tener una importancia equivalente. Si una de ellas resulta claramente menos importante que la(s) otra(s), se marca como menos importante introduciéndola con una conjunción subordinada8. La oración resultante será entonces compuesta, y no coordinada: [Ejemplo 1]: {Potential influence, or power as we define it, is the maximum possible social influence that can be applied} INDEPENDIENTE; {while manifest influence is the actual influence that is applied (French and Raven 1959)} DEPENDIENTE. [Ejemplo 2]: {Therefore, we also used them as control variables to account for industry effects} INDEPENDIENTE; {when firm performance was the dependent variable} DEPENDIENTE.

3.2.

El uso de las voces pasiva y activa. Impersonalizar la redacción

Como explica Alcaraz Varó (2000), el lenguaje científico tiende a la impersonalidad y desagentivación9, para borrar al agente de su aseveración científica o para ocultar su identidad. Las técnicas  para evitar la mención, o la identidad del agente de una aseveración científica, o pasarla a un segundo plano para que cobre protagonismo la investigación misma, son: a) la voz pasiva, b) la

6

Son las siguientes: for, and, not, but, or, yet y so, además de los adverbios conjuntivos que expresan relación como accordingly, also, anyway, besides, certainly, consequently, finally, furthermore, hence, however, incidentally, indeed, instead, likewise, meanwhile, moreover, nevertheless, next, nonetheless, otherwise, similarly, still, subsequently, then, therefore y thus. 7 Se trata de both... and either... or just as... so neither... nor not only... but also whether... or...

8 Entre ellas, están las siguientes: after, how, till (or «til), although, if, unless, as, inasmuch, until, as, if, in order that, when, as long as, lest, whenever, as much as, now, that, where, as soon as, provided (that), wherever, since, while, because, so that, even if, even though y though. 9 Se refiere a la práctica que hace desaparecer el agente o sujeto de la oración.

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nominalización, y c) los diversos tipos de construcciones impersonales como la personificación. Estos recursos son los mecanismos de matización que utiliza el investigador para no contradecir a otros con afirmaciones contundentes (Blesa y Fortanet, 2003): — La pasivización: consigue dar un mayor relieve al efecto o resultado de la acción, velando al agente de la misma: [Ejemplo 1]: Research-and-development skills developed in one country can be used to develop products for other markets, and production, engineering, or management techniques developed in one context can often be applied in another10. [Ejemplo 2]: Scale efficiencies in production and marketing are achieved by organizing operations regionally or globally rather than on a country-by-country basis. — La nominalización: se consigue al transformar una oración de sujeto-verbo en un sujeto (nombre) con al, -ing, -tion, -ment, -ure, -sion, -ism, etc. Con ello, la sensación de abstracción es mayor y se consigue hacer anónimo el auténtico agente: [Ejemplo 1]: As a result, attention shifted to examining network models of the MNC and the role of subsidiaries in internationalization and strategy formulation. However, the primary focus has been on the MNC’s organization and related managerial processes.

— La personificación: es cuando se le da carácter animado a cosas inanimadas, y consiste en otorgar la cualidad de persona o de agente de una acción a lo que son los resultados de ésta. Por ejemplo, cuando decimos These data show that... estamos personificando o dando el carácter de animado a algo que es inanimado, como son los datos (Alcaraz Varó 2000, p. 29). [Ejemplo 1]: Similarly, the marketing literature has viewed international expansion as an evolutionary process. [Ejemplo 2]: Here, the firm needs to focus on realizing potential economies of scale by entering international markets. Todos estos mecanismos lingüísticos sirven para dar relieve al texto mismo y a los hallazgos, y son tradicionalmente usados por la literatura científica. Sin embargo, en el área de las ciencias sociales, y en el marketing en particular, está cobrando cada vez más importancia la voz del investigador, normalmente en tercera persona del plural, como: [Ejemplo]: In the next section, we first define CMO power and set up our conceptual model by identifying sources of intraorganizational power (rationales in Figure 1); we then hypothesize effects for the sources of CMO power and outcomes related to CMO power. Next, we describe the study’s methodology, including our sample, measures, and analyses. Finally, we present our results, their implications for theory and practice, and suggestions for further research11.

[Ejemplo 2]: The third phase is global rationalization; this is when the firm attempts to rationalize its far-flung operations.

Otras veces, la autoría se reclama con la tercera persona del singular de los autores, the authors:

10 Todos los ejemplos han sido extraídos de Douglas y Craig (2011).

11 Todos los ejemplos han sido extraídos de Nath y Mahajan (2011).

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[Ejemplo]: The authors examine the implications of these trends and the extent to which they necessitate rethinking and refocusing global marketing strategy. First, they examine the perspective of global marketing strategy as an evolutionary process. Next, they divide markets into five major spheres, examining the economic and cultural diversity of markets in each. Next, they discuss the resultant need to develop and implement different strategies for markets in each of these spheres. Some conclusions are drawn relating to the difficulties involved in developing a coherent strategy in international markets. The authors advocate developing a semiglobal marketing strategy, which involves following different directions in different parts of the world, resulting in greater autonomy at the local level12. No hay reglas mágicas, pero lo cierto es que disciplinas como las ciencias económicas reconocen el uso de la primera persona para referirse al/la  investigador/a. Todo dependerá del contexto,  pero lo normal es que los recursos se alternen, utilizándose la impersonalización y el «nosotros» investigador de manera equilibrada. Este ejemplo lo podemos ver claramente en el abstract de Douglas y Craig (2011), donde the authors se complementa con una voz pasiva en la penúltima oración: [Ejemplo]: Some conclusions are drawn relating to the difficulties involved in developing a coherent strategy in international markets.

3.3.

Errores más comunes a nivel oracional y sus soluciones

Hay errores del todo evitables al componer las oraciones en inglés. Así, las principales recomendaciones a seguir son: 12

Ejemplo extraído de Douglas y Craig (2011).

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— Evitar utilizar demasiadas oraciones pequeñas, que pueden dar efecto de repiqueteo en la prosa. — Variar los tipos de oración, combinando oraciones cortas con el mismo tema en oraciones dependientes al amparo de una oración principal. [Ejemplo]: VERSIÓN DÉBIL: Managers become increasingly mobile and move across national borders from one country to another. They increase cultural diversity in their outlook. This creates greater interest and sensitivity to culturally and economically diverse market opportunities. Emphasis shifts from developed markets. Opportunities are identified in a diverse range of markets throughout the world. Markets are diverse. This is due to inequality in income distribution. There are also differences in living conditions and demand characteristics between rural and urban areas. Emerging markets have developed educationally. This has spawned the growth of a new generation of engineers, scientists, and managers. [Ejemplo]: VERSIÓN CORRECTA: As managers become increasingly mobile and move across national borders from one country to another, increasing cultural diversity in their outlook creates greater interest and sensitivity to culturally and economically diverse market opportunities. As a result, emphasis shifts from developed markets to identifying opportunities in a diverse range of markets throughout the world. Often, there is also considerable diversity within these markets due to inequality in income distribution as well as differences in living conditions and demand characteristics between rural and urban areas. Furthermore, educational progress in emerging markets has spawned the growth of a new generation of engineers, scientists, and managers.

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Por otro lado, a veces, el orden en que van los elementos de la oración no es el correcto. A menudo, existen varias maneras de ordenar las frases dentro de una oración, especialmente si es compleja. Por tanto, al construir la oración hay que pensar a qué elemento/s de la oración se le/s quiere dar más importancia. La información más importante de la oración, su tema o tópico, deben ir en la cláusula principal. Finalmente, la información menos importante de la oración, la información alrededor del tópico, debe ir en una cláusula dependiente. 3.4.

Construyendo párrafos: la coherencia y la cohesión en la escritura

Se ha indicado que es posible unificar párrafos haciendo que cada oración contribuya a una idea general, el tópico, que se expresa por medio de una oración con contenido central. A continuación se muestra un ejemplo de coherencia y cohesión. El ejemplo es parte de un artículo sobre estrategias de marketing globales para multinacionales, y su oración tópica es la primera. Se introduce el tópico con {the marketing strategies of multinational corporations}13: [Ejemplo]: The dramatic changes in the global marketplace have important implications for the marketing strategies of multinational corporations from developed countries. Such companies need to reformulate their global marketing strategy, adopting a broader focus (Ghemawat, 2010). On the one hand, this entails developing new initiatives to stimulate and capture demand in their traditional markets (developed countries and global or regional market segments); on the other hand, they must formulate new strategies to target the wide range of growth opportunities in other countries throughout the world. For example, Reckitt Benckiser has managed to increase its overall revenue, despite a decline in Europe, because it has 13

Ejemplos extraídos de Douglas y Craig (2011).

moved aggressively into developing markets (Carolan, 2010). In the automotive industry, General Motors sales in the United States have declined, but the growth opportunities have arisen elsewhere. Emerging markets are an important avenue for growth: currently, General Motors sells more cars in China than it does in the United States (Barboza y Bunkley, 2010). Puede verse que hay un tópico y tres subtópicos, de la siguiente forma: — Tópico: the marketing strategies of multinational corporations. — Subtópico 1: company’s (traditional) global marketing strategy. — Subtópico 2: new initiatives/strategies. — Subtópico 3: movements into markets. La coherencia en los párrafos no sólo facilita un recuento de los hechos, sino que los organiza, creando un argumento lógico que tiene sentido de idea a idea. Los párrafos con coherencia tienen un principio, una mitad y un final. A continuación veremos un ejemplo de esta estructuración, además de proveer una lista de los conectores que crean transiciones dentro de y entre párrafos: [Ejemplo]: PRINCIPIO: In the first three phases of international expansion, multinational corporations—in particular, those in consumer goods markets—place primary emphasis on opportunities in developed countries, particularly the United States, Western Europe, and Japan, all of which have affluent populations with high per capita income, highly developed marketing infrastructures, and predictable operating environments. MITAD: However, in recent years, these consumer markets have become saturated, and rates of growth have slowed. FINAL: As a result, competition for market share has accelerated, requiring  additional promotional expenditures and effort to expand or even maintain sales. © Ediciones Pirámide

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Las palabras y frases transicionales, o conectores, crean poderosos nexos entre las ideas del texto, y pueden ayudar al lector a entender su lógica. Sin embargo, todas estas palabras tienen significados, matices y connotaciones diferentes. Antes de utilizar una transición en el texto, uno

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debe asegurarse de que se conoce bien el significado y uso del conector, de modo que quede perfectamente adecuado a lo que se quiere transmitir. El cuadro 10.4 refleja un resumen de todos los conectores transicionales en inglés y su aplicación.

CUADRO 10.4 Conectores transicionales y su utilización en la escritura científica Objetivo del conector

Ejemplos de conectores

Adición

— — — — — —

Furthermore, moreover, too. Also, in the second place, again. Even more, next, and, or, nor. Further, besides, in addition. First, second, secondly, etc. Last, lastly, finally.

Tiempo

— — — — —

While, immediately, never. After, later, earlier, always, in the meantime. When, soon, meanwhile, following. Once, next, then, at length, simultaneously. So far, this time, subsequently, sometimes, during, now until now, whenever.

Lugar

— Here, beyond, adjacent to. — There, wherever, neighbouring on. — Nearby, opposite to, above, below.

Ejemplificación o ilustración

— To illustrate/as an illustration. — To demonstrate e.g. (for example). — Specifically/for example/for instance.

Comparación

— In the same way/in like manner. — By the same token/likewise. — Similarly/in a similar fashion.

Contraste

— — — — —

Yet/on the other hand. On the contrary,/in contrast. However/otherwise/though. Nevertheless/notwithstanding/nonetheless. After all/at the same time.

Clarificación

— — — —

That is to say/to clarify. In other words/to rephrase it. To explain/to put it another way. I.e. (that is).

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CUADRO 10.4 (continuación) Objetivo del conector

4.

4.1.

Ejemplos de conectores

Causa

— Because/on account of. — Since/for that reason.

Efecto

— Therefore/thus/hence. — Consequently/accordingly/as a result.

Propósito

— In order that/to that end, to this end. — So that/for this purpose.

Cualificación

— Almost, perhaps, never, frequently. — Nearly, maybe, always, probably, although.

Intensificación

— Indeed, undoubtedly, doubtedly, of course. — To repeat in fact certainly. — By all means, surely, without doubt.

Concesión

— To be sure, it is true. — Granted, of course.

Resumen

— To summarize, in short, in brief. — In sum, in summary, to sum up.

Conclusión

— In conclusion, to conclude, finally.

Demostrativos actuando como transiciones

— This/these, that/those.

Pronombres como nexos para referencia clara y específica de una palabra o frase determinada

— His, her, it, its, our, your, they, their, theirs.

TIPOLOGÍA TEXTUAL EN EL LENGUAJE CIENTÍFICO Características generales del texto científico expositivo

Los textos científicos pueden ser clasificados de muchas maneras. Aquí hemos optado por la perspectiva de Swales (2009), para quien los textos profesionales son géneros. Los géneros son el producto de la actividad comunicativa de las comunidades científicas y profesionales, y gozan de características y propósitos comunicativos muy definidos. Es decir, los científicos y los profesiona-

les se comunican a través de tipos de textos, o géneros, que elaboran y comprenden de manera tácita, y que son aprendidos por su audiencia. En el cuadro 10.5 exponemos una clasificación de estos tipos de textos/géneros según su función comunicativa; es decir, según lo que quieran transmitir al lector: los que mayoritariamente hacen una descripción de hallazgos científicos (como los artículos y las monografías), los que activamente intentan influir en el receptor, o conminarle a pensar de una manera (exhortativos, como charlas y currícula) y los argumentativos, que defienden o rebaten una posición o proposición científica (como las cartas a los editores o los informes de los referees). © Ediciones Pirámide

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CUADRO 10.5 Tipología textual14 en la comunicación científica15 Tipos

Expositivo

Exhortativo

Argumentativo

Medios

Resumen (Abstract)

Cort. Extendidos.

Trabajos en curso

Working Paper.

Tesis y disertación

Tesis de máster. Tesis doctoral. Disertación.

Póster científico

Póster informativo. Póster formativo.

Monografía

Monografía. Libro o ensayo. Capítulo de libro.

Artículo

Nota de investigación. Artículo de investigación.

Charla

Oral. Escrita.

Ponencia Respuesta a las revisiones de pares Propuesta de proyecto

De entre todos éstos, este capítulo se centrará en la redacción de abstracts, artículos de investigación y monografías, además de las cartas al director de una publicación. En general, la clave para redactar textos científicos de tipo expositivo —básicamente abstracts, artículos y monografías— está en su buena organización y su estructuración óptima (Bates y College, 2008): — La monografía científica consta de varios capítulos, escritos por un solo autor o varios, y se caracteriza por estar organizada 14

Formatos

En lingüística, se considera texto tanto a la comunicación escrita como a la oral. 15 También se incluyen los formatos de publicación en papel o digital. Así, un artículo científico se puede publicar tanto en una revista de formato clásico (papel) como digital (e-revista). Igualmente, se obvian las diferencias entre presentaciones y/o formatos sólo textuales, sólo gráficas o mixtas [Nota del coordinador].

alrededor de un tema o problema puntual en el que es necesario aplicar el método científico. Aborda, generalmente, varios puntos de vista sobre el tema tratado. El primer paso en la monografía de investigación es la selección del tema que se va a considerar. Tras la investigación bibliográfica y la lectura de fuentes o documentos, podrá surgir una formulación más precisa del problema y una hipótesis tentativa, es decir, una explicación provisional del problema que el tema propone solucionar. — El artículo de investigación es más breve que una monografía, y se trata de un informe escrito que comunica por primera vez los resultados de una investigación. Los artículos científicos publicados en revistas científicas componen la literatura primaria de la ciencia. — El abstract o resumen es una versión muy reducida del artículo que muestra breves

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explicaciones de las principales secciones. Debe consignar el objetivo principal y ámbito de la investigación, la descripción de la metodología, los resultados más relevantes y las conclusiones más significativas. La descripción de la metodología ha de ser sucinta y debe dar información sobre si nos interesa o no el trabajo. Asimismo, el abstract puede publicarse en revistas que se especializan en la publicación de abstracts, que facilitan al investigador la investigación sobre un tema relevante. En cualquier texto científico expositivo —artículo o monografía— es muy importante una buena selección del título, porque de ello puede derivarse el número de lectores. Es lo primero que aparece en las bases de búsqueda bibliográfica, por eso debe ser impactante y atractivo, pero tiene que definir el tema sujeto de investigación lo más detalladamente posible, y el contenido utilizando el menor número de palabras. Es muy importante el orden de las palabras por el impacto de la primera lectura, y nunca debe incluir afirmaciones irrefutables: [Ejemplo]: A Study of Chief Marketing Officer Power in Firms’ Top Management. [tiene 11 palabras. Es explicativo, pero no impactante]. [Ejemplo]: Marketing in the C-Suite: A Study of Chief Marketing Officer Power in Firms’ Top Management [tiene 16 palabras. Es detallado e impactante]. [Ejemplo]: Convergence and Divergence: Developing a Semiglobal Marketing Strategy [tiene 9 palabras. Es detallado e impactante]. La autoría de textos de investigación expositivos también plantea algunos problemas. Normalmente, aparece el primer apellido y la inicial del nombre, y el autor siempre figura con el mismo nombre y apellido. El orden se determina en función de la participación en el trabajo. En España, tienen mejor consideración el primero y el último

(el senior). En otros países, los autores aparecen por orden de importancia, el primero es el que más trabajo ha realizado, el segundo y el tercero han trabajado menos, y así sucesivamente. 4.2.

El resumen o abstract

El abstract o resumen consiste en una sintetización del artículo de investigación y debe contener normalmente entre 100 y 250 palabras, cuando se trata de un abstract corto, el más habitual. El abstract extendido, por otra parte, encontrándose a medio camino entre éste último y el working paper, no suele sobrepasar las 1.200 palabras. El resumen extendido no sólo se trata de un abstract largo: el esfuerzo de concisión que representa lo hace mucho más difícil de redactar que un artículo, pues debe contener de forma precisa y concisa un recuento exhaustivo de las referencias, líneas de investigación paralelas, el problema científico a resolver y las contribuciones del trabajo en cuestión, además de la metodología, los resultados y las conclusiones. Tanto un tipo como otro, en todo caso, debe incluir información suficiente para que cualquiera que lea la investigación tras leer el abstract no se sorprenda de lo que el artículo expone. Aunque encabece el artículo, normalmente el redactor lo escribe usualmente al final, porque constituye, como hemos dicho, el resumen del trabajo. Además, según ya hemos resaltado, aunque el abstract sea una de las secciones más cortas del estudio, es habitual que los redactores de los mismos cometan crasos errores técnicos al no observar los requisitos de concisión y precisión que un tipo de texto así demanda. La figura 10.3 muestra el lugar y papel del abstract en el artículo científico en general, y su estructura, según la European Journal of Marketing. Así pues, un abstract debe: — Establecer cuál es el propósito o tópico de la investigación. — Indicar diseño/metodología usada/enfoque utilizado (obligatorio). — Presentar los hallazgos principales (obligatorio). © Ediciones Pirámide

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Propósito Abstract o resumen Artículo de investigación

Su planificación

Diseño / método / / enfoque

Sus partes Hallazgos

Estructura IMRAD

Limitaciones / / implicaciones Originalidad / / valor

Figura 10.3. El resumen o abstract y su lugar dentro del artículo de investigación.

— Presentar las limitaciones o implicaciones de la investigación y sus repercusiones sociales (si es aplicable). — Sustentar la originalidad o el valor del trabajo (obligatorio). Es esencial que el abstract incluya las palabras clave de la investigación, ya que éstas darán acceso a las bases de datos de búsqueda. Al elegirlas, se ha de poner énfasis en los descubrimientos principales y las conclusiones fundamentales, ya que son las áreas de mayor interés para los investigadores. Entre los problemas que pueden ocasionar los abstracts al redactor, se cuentan los siguientes: — Longitud extrema. Si resulta demasiado largo, podría ser rechazado. Conviene recordar que entran en las bases de datos y que aceptan un número máximo determinado de palabras. — Detalle excesivo. Los demasiado largos, a menudo, ofrecen excesivos detalles. El abstract no está destinado a ofrecer explicaciones sobre las ramificaciones futuras del trabajo o detalles que no sean claves para la investigación. — Concisión excesiva. Ser muy breve no indica que sea mejor. Si el límite son 250

palabras y sólo se escriben 95, probablemente falten explicaciones. En estos casos  debe revisarse y comprobar que no falta información. Los hallazgos de la investigación, a veces, no se explicitan con detalle. — Información insuficiente. Sus partes tienen que estar equilibradas y ofrecer una información detallada en cuanto a contexto, objetivos y metodología, resultados y conclusión. El abstract que ofrecemos a continuación (de 175 palabras) contiene una estructura armónica entre sus partes y, además, comprende una información suficientemente detallada sin ser prolija: [Ejemplo]: Propósito o tópico: The aim of this paper is to examine the influence of corporate image on shaping the image of its country of origin (hereafter country image). Diseño/metodología/enfoque: The authors develop a conceptual framework and a series of propositions, grounded on previous studies on country of origin (COO), image transfer, corporate and place branding. Hallazgos: The framework proposes that the influence of corporate image on

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country image can be moderated by four individual (country familiarity, corporate familiarity, brand image fit and corporate brand category-country brand image fit) and two corporate level variables (international visibility and market visibility). Limitaciones/implicaciones de la investigación: A series of propositions is offered that aims to stimulate empirical research in this topical subject. Originalidad/valor: Despite increasing acknowledgement of the influence that the image of corporations may exert on the image of their COO, this relationship has been under-researched. This paper draws insights from theoretical and empirical studies to shed some light on this area. A framework is presented which transcends previous corporate image formation models by looking at the other way of the relationship between corporate image and country image16.

teórica», y la explican como theory, theoretical grounding, conceptual framework o prior conceptualizations (Blesa y Fortanet, 2003): [Ejemplo]: Given the multiple perspectives on power that haven emerged from prior research (e.g., Bacharach and Lawler 1980), we first clarify what we mean by chief marketing officers (CMO) power in the top management team (TMT). We draw on prior conceptualizations of power (e.g.,Gaski 1984) and define CMO power in the TMT as the CMO’s ability or capacity to influence the TMT17.

Página de inicio: título, autor, abstract y keywords

Introducción

4.3.

El artículo de investigación. La estructura IMRAD y sus parámetros

Básicamente, para el Writing Center (2009) las partes en las que debe estar estructurado un artículo de investigación son las expuestas en la figura 10.4 Sobre el abstract, el título, el autor y las palabras clave ya hemos hablado en nuestra sección anterior. En cuanto a las demás partes:

Método

Discusión

A) La INTRODUCCIÓN. Debe presentar el propósito de la investigación realizada y las bases científicas de partida, así como el interés científico y sus repercusiones socioeconómicas, tecnológicas y/o ambientales. Aborda la naturaleza y el ámbito del problema investigado y el estado actual del conocimiento sobre el tema: referencia a la bibliografía que permite presentar una teoría general relacionada con el área de estudio, así como las limitaciones de los estudios anteriores. Algunos artículos llaman a esta sección «Fundamentación 16

De Lopez, Gotsi y Andriopoulos (2011).

Conclusión

Páginas finales: referencias, apéndices y anexos

Figura 10.4. La estructura IMRAD. 17

Ejemplos extraídos de Nath y Mahajan (2011). © Ediciones Pirámide

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B) HIPÓTESIS del trabajo y objetivos: [Ejemplo]: Thus, the CMO’s resources become critical in the face of TMT uncertainty from industry instability, which, in accordance with the rationale of criticality identified in the preceding discussion, leads us to hypothesize the following: H1: The degree of industry instability a firm faces is positively related to the power of the CMO in the TMT. C) El MÉTODO es la descripción del diseño experimental, de los materiales empleados y de los métodos analíticos, de modo que otros investigadores pueden repetir con exactitud la experiencia. Esta sección debe ser concisa pero sin omitir detalles, describiendo la muestra y los procedimientos para seleccionarla. A esta descripción le suele seguir una referencia al cuestionario utilizado, llamada Measurements o Measure Development: [Ejemplo]: Primary measures use survey-based scales to capture perceived power or influence over a range of decisions (e.g., Anderson and Narus 1990; Hinings et al. 1974). However, these measures have an inherent limitation of not being longitudinal, along with other issues, such as bias (Hambrick 1981). Secondary measures of power that overcome these limitations typically capture the hierarchical level of the executive or employee. D) Los RESULTADOS presentan los datos obtenidos, de la forma más concisa posible, escribiendo los verbos en tiempo pasado. Los datos, generalmente, se suelen presentar en tablas o gráficas, a no ser que no haya repeticiones, y en el texto se aumentan los hechos encontrados tratando de no repetir los datos. No se debe ser prolijo en la referencia a tablas y figuras. Los rasgos lingüísticos incluyen el uso de lenguaje despersonalizado y de hedging, tal y como explicamos en la sección 2.4: [Ejemplo]: Seemingly, market-/consumer-based TMT uncertainty from innovation also

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increases the power of other TMT executives with resources similar to the CMO, in accordance with the rationale of criticality. The interaction and Figure 2 also show that CMO power increases with firm innovation, as we hypothesized, but only at low levels of TMT marketing experience. E) La DISCUSIÓN no debe ser tan larga como para desanimar al lector, pero ha de contener una argumentación lógica en la interpretación de los resultados. Asimismo, debe tratar detalladamente el significado de los nuevos resultados obtenidos y explicar su aportación a la mejora del conocimiento, así como mostrar cómo los resultados están de acuerdo o contrastar con artículos previamente publicados. Esta sección requiere pensar críticamente, no sólo acerca del trabajo de otros investigadores, sino del propio, por lo que suele ser redactada en un estilo mucho más subjetivo, expresando las especulaciones del autor (The Writing Center, 2009). Éste debe preguntarse: ¿puede mi argumentación ser refutada?, ¿pueden tener otra explicación científicamente lógica mis resultados? El tiempo verbal más habitual es el presente, con incursiones al pasado y al futuro y verbos empíricos del tipo find, tal y como resaltamos en el párrafo siguiente: [Ejemplo]: The objectives of this research were to determine the sources of and outcomes related to the CMO’s power in the firm’s TMT. Our conceptual model in Figure 1 shows the relationships we expected to observe, and Tables 2 and 3 summarize the tests of these hypothesized relationships for sources and outcomes, respectively. Our results show that CMO power is greater when the CMO position is also responsible for sales than when it is not. We also find that marketing experience (the lack of marketing experience) in the TMT reduces (increases) CMO power. We expected firm innovation to increase CMO power but find this relationship to hold  only when TMT marketing experience is low, as Figure 2 illustrates.

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F) Finalmente, la CONCLUSIÓN debe indicar de forma precisa, sin repetir resultados, la significación del trabajo, resaltando las principales aportaciones científicas. Se pueden indicar las implicaciones socioeconómicas y/o ambientales que pudieran derivar de la investigación. El tiempo verbal más habitual es el presente, pero siguen habiendo incursiones al pasado y al futuro, y existe un uso habitual de verbos modales must y should, como recomendaciones a la empresa. También es destacable la cantidad de adverbios, adjetivos y sustantivos en función de modificadores, que subrayamos abajo: [Ejemplo]: Our finding that the CMO’s additional responsibility of sales improves sales growth also leads to important implications for CMOs because, arguably, CMO success is tied to the firm’s success. First, CMOs without this responsibility are encouraged to improve their cooperation with the sales heads, while maintaining their long-term orientation in contrast with the sales function’s short-term one. This kind of integration, which, we argue, CMOs with the additional responsibility of sales achieve, ensures the best of both worlds. Second, our rationale for this finding is the increased effectiveness in resource provision to the TMT, which in turn suggests that CMOs should aim to achieve such effectiveness with respect to the resources they control. G) Para terminar, las REFERENCIAS enumeran las obras citadas durante el estudio, evitando los listados excesivos; en lo referente a los apéndices, Bobenrieth (1994: 77) dice que son instrumentos que ayudan adicionalmente al texto, pero no es adecuada su inclusión en el mismo. Las NOTAS AL PIE son un excelente recurso (Vázquez y del Árbol, 2006) para incluir información adicional o citar fuentes, siempre que estén permitidas por la revista o medio donde publicar. Los CUADROS o TABLAS, como los GRÁFICOS o FIGURAS constituyen ayuda visual que organiza y condensa los datos. Tanto los cuadros o tablas como los gráficos o figuras deben ir numerados y ser autoexplicativos.

4.4.

La carta al editor o director de una publicación18

La carta al editor (o director) es un tipo de texto o género de opinión. Su extensión suele ser de unas 15-20 líneas y, estando relacionadas con los artículos de la revista, suelen servir para exponer nuevas hipótesis y dirigir la atención de los lectores a temas relevantes. La figura 10.5 muestra el formato de una carta, cuyas reglas son bastante rígidas. Sus partes y explicación son: — El encabezamiento debe seguir las normas angloamericanas de incluir datos sobre el remitente (normalmente, éste en forma de membrete o letterhead), el destinatario y la dirección del destinatario con el nombre del periódico o la revista, la dirección y la sección a la que se dirige. — El saludo estándar para un cargo en una empresa o editorial es el de Dear Sir or Madam. Si se conociese el nombre del director o editor, se comenzaría con un Dear Mr (Ms) X, seguido de una coma, o de dos puntos, si la publicación es americana. — El cuerpo de la carta tiene: • Una breve línea u oración introductoria de cortesía (I am writing with reference/ regarding/ in relation to...) en la que el remitente centra el tópico. • Una referencia a dónde apareció la cuestión o tópico sobre la que se abordó (volumen, número, autor, páginas...). • Una estructura argumentativa: exposición de la información a comentar con una opinión razonada del lector, y demandas o propuestas. — La despedida es un breve saludo mediante alguna fórmula de cortesía. Normalmente, la frase I look forward to hearing from you soon» (Looking forward to your news) es muy utilizada y resulta muy correcta. La 18 No confundir con la carta o texto que se envía al editor de una revista presentando el documento o manuscrito que se desea publicar [Nota del coordinador].

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Partes

Yours sincerely

Figura 10.5. La estructura de una carta al editor o director.

Cierre: frase de despedida

Muestra de interés para colaborar o adquirir información

Comentario referente a la estructura o formato de la revista

Comunicación concisa de datos de investigación

Comentario contra o a favor de una publicación anterior

I look forward to hearing from you soon

Yours faithfully

Estructura argumentativa

Breve línea introductoria, centrando el tópico

Dear Mr/Ms X

I am writing with reference to article titled ...in your Journal number...dated...

Membrete, dirección del destinatario, fecha (por ejemplo, 12th July 2011)

Dear Sir or Madam

Frase de conclusión: breve fórmula de cortesía

Cuerpo de la carta

Línea de saludo

Encabezamiento

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despedida varía según el saludo: cuando el saludo es personal, la despedida es siempre Yours sincerely (Sincerely yours); si no lo es, se escribe un Yours faithfully. — Finalmente, la fórmula de cierre, tal y como hemos expuesto anteriormente, seguida de la rúbrica del remitente con una aclaración sobre el nombre completo del firmante, al que se puede añadir su ocupación o cargo. En relación a otros aspectos, la propia revista puede lleva una sección titulada «Instructions to

Authors», en la que puede que se ofrezcan más detalles sobre el formato y sobre el estilo. En cualquier caso, la carta debe ser concisa, evitando la redundancia de argumentos que se exponen (Doherty, Knapp y Swift, 1998), los cuales deben ser razonados en todo momento y formulados siempre en tono positivo. Se ha de obviar la arrogancia y la condescendencia, adoptándose en todo momento un tono cortés y contenido. En cualquier caso, nunca se debe ignorar la importancia de estas cartas, ya que en las publicaciones tienen cada vez más acogida.

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PARTE SEGUNDA Construcción de medidas y metodologías cuantitativas

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Construcción de instrumentos de medida Francisco J. Sarabia-Sánchez

El presente capítulo se centra en la construcción de medidas, que es una de las cuestiones metodológicas clave a cuidar en toda investigación. Se aborda tanto el proceso de diseño de medidas en general como la construcción de instrumentos o escalas concretas. Dada la importancia de la medición, hay una grandísima variedad de sistemas para medir, teniendo a veces un mismo sistema variaciones en función del objetivo. Este capítulo ofrece un conjunto de técnicas y sistemas con los que el investigador puede enfrentarse a casi cualquier investigación. No obstante, hay instrumentos de medición tan específicos (por ejemplo, los sociométricos) que el investigador deberá acudir a fuentes más especializadas si desea utilizarlos. Finalmente, en el capítulo se abordan los factores de calidad de la medición, sin entrar en las cuestiones de fiabilidad, validez e invarianza que se desarrollan en otros capítulos. En ciencias de la empresa (marketing y dirección de empresas) existen tanto medidas científicas como de gestión (Heeler y Ray, 1972). Las primeras son fundamentales para el progreso de la disciplina como ciencia, ya que la construcción de teorías es el resultado de la interacción de los modelos y los datos empíricos. A las segundas no se les concede mucha importancia, pues se afirma que sólo sirven como input en la toma de decisiones. Sin embargo, estimamos que es importante considerar ambas mediciones: se debe mejorar y afinar las medidas científicas para que la percepción sobre el mundo real sea lo más precisa posible, y, además, se debe proveer de estatus científico a aquellas que no posean dicha calificación.

Debido a las limitaciones de amplitud y profundidad que se le imponen a un capítulo de esta naturaleza, no es posible tratar todo lo relacionado con la medición. El objetivo, por tanto, es presentar conceptos básicos sobre esta cuestión y mostrar prácticamente cómo se construyen las escalas más utilizadas en marketing y dirección de empresas. En primer lugar, se muestra el proceso para generar medidas desde una perspectiva no teórica explicando sus principales componentes. A continuación, se exponen las diferentes escalas existentes y se ofrece un desarrollo práctico para las escalas compuestas. Finalmente, el capítulo ofrece una reflexión sobre los principales criterios para decidir qué tipo de escalamiento elegir y cuáles son los factores que afectan a la calidad de las mediciones, excluyendo la fiabilidad y validez, que serán tratadas en el siguiente capítulo. 1.

DEFINICIÓN DE MEDICIÓN Y PROCESO PARA GENERAR MEDIDAS

En ciencias sociales, por medición se ha de entender la asignación de números a conceptos o fenómenos atendiendo a reglas establecidas de antemano. En realidad, es un proceso que permite vincular abstracciones (por ejemplo, conflicto intercanal, recursos y capacidades, cultura empresarial...) a indicadores de naturaleza empírica (Carmines y Zeller, 1994). Este proceso contiene los siguientes componentes y factores (véase figura 11.1):

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2.

3.

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Un sistema abstracto desde el que se articulan conceptos que, por su propia naturaleza, son teóricos y no operacionales: representan ideas, modelos teóricos, arquetipos o nociones absolutas. Un sistema empírico que permite realizar un acercamiento al concepto y proporciona información real. Ofrece percepciones, sensaciones, hechos, actitudes y comportamientos que existen o han existido en el mundo real. Unos elementos externos que influyen en las condiciones de realización de la medi-

Sistema abstracto

Sistema numérico

4. 5. 6. 7.

Sistema de decisión

ción, los sujetos que la van a obtener y los instrumentos que se van a utilizar. Unas reglas de decisión o criterios del investigador. Un sistema numérico que ofrece un valor convencional, consensuado y universal. Una interpretación o significado que provee de contenido al fenómeno u objeto que se mide. La necesidad de consensuar a priori las características mínimas que ha de tener tanto el proceso de medición como la propia valoración que se obtiene.

Factores externos

Sistema empírico

Valor númerico o escalamiento

Conceptos y variables

Proceso de medida

Condiciones de medida

Realidad

Interpretación del fenómeno

Figura 11.1. Modelo básico para generar medidas.

Cuando un investigador pone en conexión el sistema abstracto con el sistema empírico utilizando números para valorar e interpretar los fenómenos objeto de su estudio, se produce una medición. Se han sugerido diversas operativas para crear medidas, siendo la de Churchill la más aceptada (figura 11.2). En primer lugar, esta propuesta parte de la definición del fenómeno bajo estudio. Es imprescindible hacer un trabajo riguroso y profundo para especificar con claridad su dominio, ya que el trabajo no tendrá calidad si la definición está sesgada, es incompleta, no es completa o posee ambi-

güedades inherentes. En segundo lugar, hay que generar una muestra suficiente de cuestiones o ítems para cada dimensión o dominio. En este trabajo, el investigador puede utilizar la revisión de la literatura relevante, entrevistar a una muestra de sujetos, proceder mediante el método del caso, el análisis de contenido o utilizar métodos creativos para generar ideas (brainstorming, dinámica de grupos, etc.). A continuación, se recoge información de la muestra seleccionada a través de un sondeo o pre-test. El objetivo es realizar una depuración inicial del instrumento de medida creado. La mejor forma de conseguir esto es evaluar © Ediciones Pirámide

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Construcción de instrumentos de medida

1. Definir el concepto a medir 2. Generar ítems

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Estudios recomendados Análisis de la literatura relevante Uso de grupos de discusión Experiencia anterior

3. Recoger datos 4. Depurar la muestra

Fiabilidad por alfa de Cronbach Análisis factorial

5. Recoger datos 6. Medir la fiabilidad 7. Medir la validez 8. Establecer normas

Coeficientes de fiabilidad Matriz multirrasgo-multimétodo Desarrollar los estadísticos

Figura 11.2. Proceso de medición propuesto por Churchill (1979).

su fiabilidad (mediante la alfa de Cronbach) y validez (análisis factorial para validez de concepto). Una vez depurada la escala y eliminados los ítems o cuestiones que no aportan información o que introducen sesgos y errores, se procede a un nuevo trabajo de campo con una o varias muestras diferentes. En el caso de que los análisis de fiabilidad y validez muestren un bajo nivel en los índices utilizados es necesario volver al segundo paso, ya que el error estará, normalmente, en una inadecuada selección de los ítems que representan las diversas dimensiones del fenómeno bajo estudio. Recogidos los datos, hay que evaluar en profundidad la fiabilidad y validez de la escala (véase el siguiente capítulo) y, finalmente, definir con claridad cómo se han de interpretar los valores que se obtienen y cuál es su naturaleza. La definición de normas es una tarea poco interesante, pero muy importante si se desea facilitar el camino para posteriores aplicaciones o estudios meta-analíticos, por ejemplo. En 2002, Rossiter propuso el procedimiento C-OAR-SE, que se resume en un proceso de seis etapas: 1.

Definir conceptualmente el constructo. Se debe escribir una definición inicial del

2.

concepto en términos de objeto, atributos y evaluación. Clasificar el objeto: a) Utilizar entrevistas para fijar objetos del concepto. b) Clasificar los objetos como concretos singulares, abstractos colectivos o abstractos formales. c) Generar ítems que representen los objetos (deben generarse ítems para cada clasificación de objetos).

3.

Clasificar los atributos: a) Utilizar entrevistas para fijar los atributos del concepto. b) Clasificar los atributos como concretos, formales o precursores. c) Generar ítems que representen los atributos (deben generarse ítems para cada clasificación de atributos).

4. 5.

Construir el concepto, añadiendo al paso 1 la información sobre los objetos y atributos que componen dicho constructo. Formar la escala:

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a) Desarrollar ítems que contengan los objetos y atributos. b) Pretestar los ítems de la escala. El pretest debe incluir tanto aspectos cognitivos como de formato (cómo se enfrenta el sujeto a los ítems y las categorías que tiene para responder). c) Estudiar y definir los formatos para responder. d) Aleatorizar el orden en el que aparezcan los ítems. 6.

Desarrollar normas internas de la escala: a) Establecer los índices, las medias y los valores de cada ítem. b) Informar de los valores de la escala. c) Comprobar la validez de contenido y la predictiva. d) Comprobar la fiabilidad.

El modelo de Churchill es más claro y directo, pero no considera cuestiones importantes que la literatura sí ha estimado posteriormente (por ejemplo, no utilizar la matriz multirrasgo-multimétodo y sí utilizar otros métodos confirmatorios para estimar fiabilidades y valideces). Sin embargo, el modelo planteado por Rossiter (2002) no tiene en cuenta la depuración muestral ni la necesidad del pretest por etapas. En realidad, cualquiera de los dos sistemas es válido siempre que se sea preciso en su ejecución y se utilicen los desarrollos cuantitativos más aceptados y adecuados a los objetivos que se persigan. 2.

representación literaria no impone que su estructura no sea científica. Bien al contrario, al enunciar un concepto, el propósito ha de ser científico. En muchos casos, los conceptos se construyen a partir de generalizaciones de casos concretos o se limitan a plantear representaciones ideales de algún aspecto de la realidad. En cualquier caso, es imprescindible que la construcción de conceptos cumpla, al menos, con los siguientes requisitos: 1. 2.

3. 4.

El contenido no ha de ser circular. Los elementos que lo definen han de ser precisos y unitarios. Por ello debe rechazarse todo concepto que en su expresión utilice expresiones dilógicas. La expresión (definición) del concepto ha de señalar los elementos esenciales de lo que se trata de definir. Deben tener potencial operacionalizador. Es decir, deben tener capacidad para ser puestos a prueba. No consideraremos aquellos conceptos que por su propia naturaleza no pueden ser comprobados directa o indirectamente.

Los conceptos pueden ser clasificados en objetivos, subjetivos, científicos y literarios. Tanto los dos primeros como el tercero y el cuarto pueden ser considerados como opuestos entre sí. Los científicos se pueden dividir a su vez en generales (sirven para muchas disciplinas, desarrollando fenómenos o ideas de rápida, fácil y amplia aplicación) y específicos (sólo tienen sentido operativo en un campo concreto). El cuadro 11.1 muestra diversos ejemplos de lo antedicho.

CONCEPTO Y VARIABLES: DEFINICIÓN Y TIPOS

El primer paso para poder medir es desarrollar los conceptos. Un concepto es una representación literaria y abstracta de una realidad o idea. Para que aquél sea completo es necesario que todas las dimensiones de la mencionada realidad o idea estén perfectamente delimitadas, clarificadas, expresadas en lenguaje consensuado y basadas, siempre que sea posible, en desarrollos anteriores que le sean afines. Por otra parte, que el concepto sea una

CUADRO 11.1 Ejemplos de conceptos Objetivos

Subjetivos

Generales

Dimensión. Saturación.

Calidad/estilo de vida. Liderazgo.

Específicos

Apalancamiento. Flexibilidad organizaParticipación en tiva. el mercado. Lealtad a la marca. © Ediciones Pirámide

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En marketing y dirección de empresas casi no existen conceptos puramente generales y objetivos que les sean exclusivos. Muchos de los que se utilizan han sido importados desde otras parcelas del saber como la física (entropía), la psicología (comportamiento y actitudes) o la sociología y la antropología (cultura). No obstante, sí hay conceptos que pueden considerarse como generales y cuasiobjetivos. Son aquellos que, debido a la unanimidad de criterio, se han incorporado como tales (por ejemplo, mercado o inflación). La mayoría de los conceptos objetivos que se manejan pertenecen a la categoría de los conceptos específicos. La correcta definición del fenómeno a estudiar, o su nítida diferenciación, es un paso fundamental para poder realizar mediciones. Tomemos el concepto de mercado. Observamos que se puede definir desde muchas perspectivas o dimensiones. Así, podría entenderse como el conjunto de compradores existentes en un área determinada (resaltándose la dimensión geográfica), como una situación en la que se produce una transferencia de bienes y servicios (dimensión de intercambio) o como un conjunto de individuos y empresas que desean un producto y están dispuestos a comprarlo (dimensión de demanda). La existencia de diversas dimensiones implica que el investigador ha de atender a dos cuestiones, que se plantean en los siguientes términos: 1.

Su contenido. Cada definición lleva a la elección de distintas variables y, por tanto, hacia mediciones diferentes. En este sentido, es fundamental reconocer que la definición elegida es la que realmente representa el fenómeno o idea. Por ejemplo, Samli y Bahn (1992) desarrollan el concepto de mercado como una red compleja de comunicación. Es posible que la consideremos como una definición más, por lo que añadiremos una dimensión al concepto ya conocido. Pero también es posible que consideremos que ésta es la definición con el enfoque más correcto y completo. Partir del primer caso o del segundo implica asumir diferentes variables, diversas formas de enfocar un concepto abstracto

2.

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y, por tanto, el punto final será muy distinto en ambos casos. Su redacción. Para cada definición se utilizan palabras distintas; en todo caso, debe ser clara y comprender exhaustivamente los elementos que configuran el fenómeno (ya sea en su conjunto o en una parcela). Cualquier elemento ambiguo debe ser explicado y cualquier elemento superfluo y extraño, eliminado. Volviendo a nuestro ejemplo, Samli y Bahn estudian más de treinta definiciones de mercado y de comunicación clasificando las distintas aportaciones, analizando su contenido y especificando lo que hay y lo que no hay en las definiciones consideradas.

El grado de operacionabilidad de los conceptos es muy bajo. El científico no puede trabajar directamente con ellos, sino que necesita utilizar otros elementos más relacionados con la realidad. Surgen así las variables y los índices. Una variable es una propiedad o característica del concepto a la que se le asigna un valor que muestra el grado en que la cualidad o dimensión representa tal propiedad o característica. Por su parte, el índice es el equivalente empírico que operacionaliza en algo real la variable o característica del concepto. El cuadro 11.2 muestra de forma sucinta las principales condiciones a exigir a las variables e índices empíricos. CUADRO 11.2 Requisitos de las variables de índices Variable

Índice

— Responder a una definición formal. — Relacionarse con el contenido significativo del concepto. — Discriminación de contenido. — Capacidad para ser medida.

— Capacidad definitoria. — Debe tener relación con el contenido significativo de la variable. — Internamente consistente. — Ofrecer una valoración específica.

FUENTE: elaboración propia a partir de Visauta (1989).

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Sin embargo, derivar índices de las variables y éstas de los conceptos no es una tarea sencilla, ya que es necesario tener una clara comprensión de los factores que directa o indirectamente afectan al concepto. Éste es un problema clave, pues la intangibilidad de las variables, la dificultad de su definición y operacionalización y la naturaleza dinámica de los fenómenos del mercado hacen difí-

cil la realización de medidas válidas y fiables. El cuadro 11.3 muestra tres ejemplos de conceptos, presentando algunas de sus variables e índices. Puede verse que algunos de los términos que se citan, nombran algunas variables (por ejemplo, conflicto, motivación e innovación) que son de difícil definición, ya que pueden entenderse desde diversos enfoques.

CUADRO 11.3 Ejemplos de conceptos, variables e índices en marketing Conceptos

Variables

Índice (para cada variable)

Relaciones en el canal de distribución

Conflicto en el canal. Control del canal. Poder en el canal.

Escala de Schul (1987). Escala de Dwyer y Welsh (1985). Escala de El-Ansary y Stern (1972).

Segmento de mercado

Demográfica. Económica. Psicográfica. Comportamiento.

Densidad de población. Nivel de ingresos. VALS. Frecuencia de uso/consumo.

Comportamiento de compra

Motivación social. Grado de innovación. Fidelidad a la marca.

Índice de Moschis (1978). Escala de Hawes y Lumpkin (1984). Tasa de recompra.

Hay muchos tipos de variables e índices. Para una correcta medición, se ha de tener en consideración qué tipo de variables necesita, ante qué tipo de variables se encuentra y qué índices o indicadores ha de elegir. El investigador dispone de, o puede crear, multitud de variables y ha de reconocer cuál es su naturaleza, pues las posibles técnicas cuantitativas a utilizar están en función de ésta y de los objetivos de su investigación. El cuadro 11.4 muestra algunas clasificaciones de variables, presentándose en tres grupos. El primero se refiere a la naturaleza cuantitativa, el segundo al tipo de sujeto al que se refiere la medición y el tercero a la decisión del investigador. Al crear escalas de medida, se suele atender, fundamentalmente a las variables definidas en los grupos I y III.

3.

VALOR NUMÉRICO Y ESCALAS NATURALES

Una vez definidas las variables, se debe reconocer cuál es la naturaleza de su valor numérico. Como se sabe, las valoraciones que se otorgan a las variables provienen del sistema numérico, que tiene las siguientes características: 1. 2. 3.

Universalidad. El proceso de numeración es estándar y consensuado. Operacionalidad. Los números admiten operaciones y manipulaciones. No limitación. El conjunto de los números  es ilimitado, tanto categóricamente como dentro de un intervalo o rango dados. No obstante, la serie de los números © Ediciones Pirámide

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CUADRO 11.4 Tipos de variables Tipo

Definición. Cuando ...

Ejemplos

GRUPO I Cualitativa. Cuasi-cuantitativa. Cuantitativas.

Sólo admite una medición nominal. Medición, al menos ordinal. Medición, al menos de intervalo.

Marca comprada. Preferencia de marca. Renta familiar.

Continuas

Puede adoptar valores intermedios dentro de un determinado intervalo. No puede adoptar valores intermedios. Sólo admite la pertenencia a dos grupos. Los grupos son reales. El investigador crea los grupos. Admite más de dos grupos.

Ingresos. Nivel de estudios. Compra versus no compra. Sexo. Impulsivo versus planificado. Status social.

Discreta... — Dicotómica. — Dicotómica real. — Dicotómica artificial. — Politómica. GRUPO II Individual... — Absoluta. — Relacional. — Comparativa. — Contextual. Colectiva... — Analítica. — Estructural. — Global.

Caracteriza a sujetos determinados. Es exclusiva del individuo. Refiere links entre el sujeto y el grupo al que pertenece. Compara al sujeto con cierto valor del grupo al que pertenece. Se utiliza la propiedad de un colectivo para caracterizar al sujeto. Caracteriza a grupos de sujetos. Utiliza una operación matemática. Se obtiene por análisis y expresa relaciones entre los sujetos. Caracteriza al grupo y no a los sujetos.

Educación. Edad. Índice de liderazgo. Edad relativa. Hábitat. Segmento mercado. Media de consumo. Cohesión de grupo. Saturación publicitaria.

GRUPO III Explicativa... — Independiente. — Dependiente... — ... de frecuencia. — ... de latencia. — ... de duración. — ... de amplitud. — ... de selección. Predictora Extraña... — Controlada. — No controlada.

Es objeto del diseño del estudio y núcleo de la relación a analizar en una investigación experimental. Representa una causa del fenómeno objeto de investigación. Representa una medición de efectos en la variable independiente. Indica las ocasiones en que ocurre una respuesta. Mide el tiempo entre el estímulo y la respuesta. Mide el lapso de ocurrencia de una conducta. Indica la intensidad con la que ocurre un fenómeno. Denota elección de un número de alternativas. Es objeto del diseño del estudio y núcleo de la relación a analizar en una investigación no experimental. No se contemplan en el diseño de la investigación. El investigador conoce o puede suponer su comportamiento. No se conoce o no se puede suponer su comportamiento.

FUENTE: elaboración propia a partir de Visauta (1989), Ato (1991) y Weiers (1986). © Ediciones Pirámide

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4.

5.

6. 7.

3.1.

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se puede truncar a voluntad por el investigador. Identificación. Cada número representa una situación concreta de la cualidad que representa e implica una valoración exclusiva1. Ordenación. La asignación de números a diversos sujetos considerando una cualidad determinada implica un orden natural si dichos sujetos se comparan. Los números poseen una ordenación (0, 1, 2, ..., 9) y la transmiten cuando son asignados a cualidades de los objetos o de los fenómenos. Distancia. Se pueden cuantificar las diferencias entre los números, y tales diferencias tienen sentido matemático. Origen. La medición tiene un origen, cuyo significado es la ausencia de valoración (0). Los números negativos indican la dirección del sistema y de su interpretación. Las escalas naturales

Hay dos tipos principales de escalas: las naturales y las compuestas. Una escala natural es una valoración numérica directa de la cualidad objeto de estudio sin que sea necesario el concurso de técnicas específicas. Si para medir dicha cualidad es necesario acudir a la utilización de estas técnicas, se dice que la escala es compuesta. Las escalas naturales coinciden con los niveles de medición, que son cinco: nominal, ordinal, métrica ordenada, de intervalo y de razón. La medición nominal permite identificar sujetos, objetos o fenómenos por categorías que son colectivamente exhaustivas y mutuamente excluyentes. Los números no tienen valor matemático y sólo representan una descripción. Si, por ejemplo, en una base de datos se identifica al comprador por 1 En matemática borrosa, la característica de identificación exclusiva no existe, ya que la valoración se hace en términos de grado de pertenencia. Al trabajar en términos de probabilidad, la identificación se transforma en no disjunta. Así, un fenómeno puede tener una valoración de 5 al 0,6 de probabilidad, de 6 al 0,3 y de 7 al 0,1.

un «1» y al no comprador por un «2», las valoraciones y las operaciones matemáticas que se realicen con dichos números no tienen sentido alguno. Daría igual que al comprador se le identificase por un «47» y al no comprador por un «45,3» (aunque no  es recomendable). Ejemplos de variables con medición nominal tenemos en el sexo o en la posesión de determinada característica. Se utiliza principalmente para codificar respuestas en cuestionarios y facilitar su tabulación. Pueden realizarse análisis cualitativos y en casos especiales se pueden ofrecer estadísticos cuantitativos, como la moda o el coeficiente de contingencia. La medición ordinal añade a las características de la escala nominal la identificación de la relación «mayor que/menor que». Esto significa que las categorías numéricas no dan información de la distancia entre dos valores numéricamente consecutivos. Así, si en una escala de 1 (totalmente en contra) a 5 (totalmente a favor), siendo 3 el punto neutro, un individuo señala que su posición es «4» y otro manifiesta que la suya es «2», la distancia numérica no tiene sentido, aunque sí podemos afirmar que el primer sujeto se muestra más favorable que el segundo a la cuestión que se le plantea. La medición ordinal sirve para clasificar marcas atiendo a un atributo o para determinar las preferencias en el uso/consumo de productos. Ejemplos de variables ordinales los tenemos en la clase social o en el nivel de lealtad a la empresa. Se pueden realizar análisis estadísticos no paramétricos y de asociación ordinal, siendo la mediana, los percentiles o la trimedia algunos de los estadísticos de posible cálculo. La medición denominada métrica-ordenada está a medio camino entre la medición ordinal y la de intervalo. Identifica las distancias entre las valoraciones dadas a dos cualidades ordenándolas. Si A, B, y C son puntos y d [i, j] es la distancia, entonces, d [A, B] < d [A, C] < d [B, C], por ejemplo. Se utiliza para el análisis multidimensional en el estudio de percepciones y preferencias. La medición de intervalo tiene todas las características de la medición ordinal, añadiéndole la relación «cuánto mayor que/cuánto menor que», por lo que se considera cuantitativa. Además, tie© Ediciones Pirámide

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ne un origen arbitrario o no real e identifica una distancia constante entre dos categorías. En marketing y dirección de empresas es difícil encontrar escalas de intervalo y normalmente se suele echar mano de ejemplo, relacionados con el mundo físico (por ejemplo, escalas de temperatura). Para su construcción es necesario plantear ciertas suposiciones y no hay unanimidad de criterio en la consideración de la naturaleza de intervalo de las escalas creadas. Finalmente, la medición de razón, es una medición de intervalo en la que el origen es absoluto (la edad, la antigüedad, la distancia recorrida, el número de productos comprados, etc.). No puede haber mediciones de razón por debajo de su origen (nadie puede tener −1 años, una an-

/ 283

tigüedad de −15 meses, haber recorrido −20 kilómetros o haber comprado −14 productos). Con estos dos tipos de mediciones se pueden realizar todo tipo de análisis estadísticos, en especial análisis de la varianza, regresiones, correlaciones, análisis multivariable, etc. En resumen, toda medición natural responde a la presencia o no de terminadas propiedades de los números y del significado que se les asigna. El cuadro 11.5 muestra cómo en función del cumplimiento de las propiedades así nos encontramos ante una medición u otra. Algunos ejemplos de los análisis estadísticos para los diversos niveles de medición se detallan en el cuadro 11.6.

CUADRO 11.5 Relación entre el tipo de medida y el significado de la medición Significado implícito en la medición (propiedades) Medición natural Identificación

Orden

Distancia

Origen

Nominal

SÍ

NO

NO

NO

Ordinal

SÍ

SÍ

NO

NO

Intervalo

SÍ

SÍ

SÍ

NO

Razón

SÍ

SÍ

SÍ

SÍ

CUADRO 11.6 Algunas pruebas estadísticas en función del nivel de medición Escala natural Tipos de muestras Nominal

Ordinal

Intervalo-razón

Una muestra

Binomial c2 de Pearson

Binomial Kolmogorov-Smirnov

Prueba t (un grupo) Rangos de Wilcoxon

Dos muestras independientes

c2 de Pearson Exacta de Fisher

U de Mann-Whitney De la mediana Kolmogorov-Smirnov

Prueba t T 2 de Hotelling

Dos muestras relacionadas

De McNemar

Rangos de Wilcoxon Binomial

Prueba t T 2 de Hotelling Rangos de Wilcoxon

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CUADRO 11.6 (continuación) Escala natural Tipos de muestras Nominal

Ordinal

Intervalo-razón

> 2 muestras: grupos independientes

c2 de Pearson

H de Kruskal-Wallis Extensión de la mediana

ANOVA (un sentido)

> 2 muestras: grupos relacionados

Q de Cochran

De Friedman

ANOVA (dos sentidos)

> 2 muestras: dos o más variables independientes

Modelos logit y probit Modelos loglineales

Modelos GSK

Diseños: — Cuasi-experimentales — experimentales

Asociación

t Goodman-Kruskal Coef. de incertidumbre l Goodman-Kruskal Q e Y de Yule

r de Spearman l de Goodman-Kruskal D de Somers W de Kendall

Correlaciones Coef. de determinación Coeficiente h2

FUENTE: elaboración propia a partir de Ato (1991), Siegel (1990) y Sierra (1994).

4.

ESCALAS COMPUESTAS: CONCEPTO Y TIPOS

Se entiende por escala compuesta un procedimiento que permite obtener una medición no directa de una cualidad perteneciente a un fenómeno, objeto o persona. Este tipo de escalas tiene tres componentes: a) la medición, al ser un instrumento que sirve para medir un aspecto de los objetos, fenómenos o personas; b) su operación, al definirse mediante un conjunto de elementos y de sus respectivas valoraciones, con las que se opera matemáticamente de acuerdo a reglas establecidas por el investigador y consensuadas, y c) su construcción, pues se crean mediante una metodología específica. Cada método tiene un objetivo y condiciones especiales para su composición, aplicación e interpretación.

4.1.

Problemas en la definición de escala: usos

No todas las mediciones son fáciles de realizar. La mayoría de las variables utilizadas no son directamente observables (por ejemplo, calidad de servicio) o no se les puede otorgar una valoración

directa (por ejemplo, imagen de marca). En estos casos se debe crear un instrumento de medida que permita medir la variable y estimar la naturaleza del concepto de forma fiable y válida. Un primer problema a la hora de reconocer los diferentes tipos de escalas se deriva de la confusión que se produce entre la naturaleza de la escala y la técnica para crear la medición. Así, por ejemplo, se habla de escalas Likert cuando en realidad sólo se trata de hacer mención al sistema utilizado para su formalización. Es incorrecto denominar como escala Likert a un conjunto de ítems que se valoren en un número específico de categorías cuyo rango oscile entre el «total desacuerdo» y el «total acuerdo». La técnica ideada por Likert no es una escala propiamente dicha, sino un método para construir una escala2. Un segundo problema se deriva de no definir claramente los conceptos y de la incorrecta operacionalización de las variables e índices. Con mucha frecuencia se aplican análisis que no deben realizarse por la naturaleza de las variables, se crean 2

Por ejemplo, la escala EQ (Emotional Quotient) propuesta por Wells (1964) para medir la reacción emocional global al estímulo publicitario. La escala se construyó utilizando la metodología de Likert (12 ítems, 6 favorables y 6 desfavorables, con puntuación final en rango 0-100). © Ediciones Pirámide

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índices en los que se suman, restan, multiplican o dividen dimensiones diferentes o se crean escalas sin una metodología mínimamente coherente. En ciencias sociales, donde el estudio por encuesta está bastante generalizado, se utilizan escalas compuestas como las psicológicas (actitudes) y las sociológicas (por ejemplo, la escala de distancia social de Bogardus-Park o la de estratificación social de Chapin). En el campo del marketing, Bruner y Hensel (1992, 1997) han recopilado más de 800 instrumentos (escalas), y Bearden, Netemeyer y Mobley (1993) han analizado otros 124. De cualquier forma, un investigador que necesite realizar un estudio puede acudir a las publicadas o desarrollar su propio instrumento de medida. 4.2.

Clasificación de las escalas compuestas

Hay muchas formas de clasificar las diferentes  técnicas de escalamiento, aunque las más

/ 285

aceptadas se deben a Torgerson (1958) —considera las escalas compuestas unidimensionales— y a Coombs (1964) —considera, además, las de tipo multidimensional—. Torgerson diferencia tres tipos de técnicas (cuadro 11.7): a) las que se centran en los estímulos (situaciones, marcas, etc.), cuyo análisis puede hacerse tanto para su cuantificación como para reconocer el grado en que los estímulos varían entre los sujetos; b) las que se centran en la valoración de los sujetos, donde el  investigador analiza variaciones entre ellos, y c)  las que se centran en la respuesta, donde se examinan conjuntamente los sujetos y los estímulos. Esta tipología agrupa técnicas de estímulos cuyo output también ofrece valoraciones de los sujetos. También es posible agruparlas en función de si son o no comparativas. Una escala comparativa es aquella donde el sistema de medición implica una comparación intrínseca entre los estímulos o cuestiones a valorar. Como veremos más adelante, la escala de suma constante persigue repartir

CUADRO 11.7 Clasificación de Torgerson3 Escalamiento de

Objetivo

Técnica

Valoración del estímulo

Thurstone intervalos iguales. Osgood o diferencial semántico (DS). Formato Stapel. De suma constante.

Variación del estímulo

Comparación-par de Thurstone.

Medición de estímulos

Medición de los sujetos que responden

Aditiva de Likert. Clasificación Q. Técnica de Edwards y Kilpatrick.

Comparativas

Escalas de comparación por pares. Escalas de ordenación de opciones. Escala de suma constante y variaciones. Procedimiento Q-Short.

Variación del estímulo

Escalas de medida continua de un ítem. Escalas itemizadas (Likert, diferencial semántico, etc.).

Existencia de comparación

3 Sólo se incluyen las técnicas para la construcción de escalas y no aquellas que sirven para evaluar los ítems o frases (Escalograma de Guttman; Estructura latente de Lazarsfeld).

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un total de puntos entre diferentes cuestiones/opciones. La cuestión es que las puntuaciones a otorgar no son independientes entre sí, ya que los puntos dados a una opción no pueden darse a otra. Sin embargo, las escalas basadas en ítems que hay que responder en intervalo «total acuerdo» a «total desacuerdo» (por ejemplo) no son comparativas, ya que la valoración que el sujeto dé a cada ítem no depende de la otorgada a otros de la misma escala. Por su parte, Coombs (1964) ofrece una clasificación en la que se incluyen, además, las técnicas multidimensionales (cuadro 11.8). En los cuadrantes I y II se incluyen las técnicas que trabajan con espacios simples, al utilizar sólo mediciones procedentes de una misma serie (por ejemplo, los métodos para el escalamiento de estímulos según

la clasificación de Torgerson). El cuadrante III comprende los métodos para estudiar las relaciones entre pares de puntos donde se mide un estímulo único (por ejemplo, escalograma de Guttman) y donde la medición es fundamentalmente ordinal. Aquí se engloban la mayoría de las técnicas de respuesta de Torgerson. En el cuadrante IV se incluyen las técnicas que permiten realizar mediciones entre dos o más series y entre pares (o grupos) de pares de puntos o mediciones. La naturaleza de los datos es, por tanto, multidimensional, y pueden utilizarse técnicas sin unidad de medida específica o por punto ideal4. Una clasificación más amplia la proporciona la diferenciación entre técnicas directas versus indirectas y entre experimentales versus no experimentales. El cuadro 11.9 muestra algunos de los

CUADRO 11.8 Clasificación de las técnicas de escalamiento de Coombs (1964) Pares de puntos

Pares de pares de puntos

Puntos procedentes de la misma serie

CUADRANTE I Comparación de estímulo

CUADRANTE II Similitud

Puntos procedentes de dos series distintas

CUADRANTE III Estímulo único

CUADRANTE IV Opción de preferencia

FUENTE: elaboración propia a partir de Green, Tull y Albaum (1988).

CUADRO 11.9 Clasificación ampliada de las técnicas de escalamiento Grupos de técnicas

Directas

Indirectas

Experimentales

Todas las citadas en el cuadro 11.7. De medidas fisiológicas.

Matrices sociométricas. Sociograma de elección. Escala de liderazgo.

No experimentales

No reactivas. Conductales. Escala de distancia social.

Escala de sintalidad5. Técnica de Hammond. Plausibilidad de Cook.

4 Concepto introducido por Coombs en 1950 que implica la ausencia de unidad específica de medida. Cada sujeto ofrece su punto ideal y todos los objetos bajo análisis se analizan según estos puntos ideales.

5 La sintalidad es un concepto introducido por Cattell (1964) que hace referencia a la personalidad de los grupos de individuos.

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instrumentos más comunes. En las técnicas directas, el individuo sabe que se está evaluando alguna característica o cualidad, lo que puede introducir un sesgo que el investigador ha de tener presente. Por el contrario, en las técnicas indirectas, tal conocimiento no existe, lo que puede introducir ruidos de difícil precisión. Por último, las técnicas experimentales son aquellas que se utilizan en entornos controlados. Las anteriores  técnicas para crear escalas secundarias ofrecen medidas planteadas en un continuo unidimensional. 5.

TÉCNICAS PARA FORMAR ESCALAS COMPUESTAS

De todas las citadas, sólo vamos a desarrollar: la Diferencial semántico (DS), el Formato Stapel y la de Suma constante para medir valoraciones de estímulos, fenómenos o conceptos6. La de Comparación-par de Thurstone, para medir variaciones de estímulos. Finalmente, la Metodología de Likert, para medir a los sujetos frente a los estímulos. Las escalas basadas en Likert y Diferencial Semántico son las más utilizadas. 5.1.

Diferencial semántico (DS)

Es una técnica que se puede utilizar cuando el objetivo es medir conceptos o fenómenos bajo el supuesto de que no son independientes de las reacciones de los sujetos. Es decir, se basa en el principio de que para evaluar algo se depende de la actitud que se tenga hacia ello, lo que implica la existencia de una asociación entre el sujeto y el objeto. Este método, desarrollado por Osgood y Tannenbaum, ha sido muy estudiado y suele ofrecer altas cotas de fiabilidad y validez cuando está bien construido. Para su aplicación necesita de la existencia de adjetivos que califiquen al objeto, de forma que cada adjetivo muestra una dimensión de la actitud.

6

Estas metodologías también son válidas para obtener medidas de los sujetos.

/ 287

Entre sus puntos fuertes se encuentran la sencillez de construcción, la facilidad de respuesta por parte de los sujetos, que no es necesario realizar preguntas filtro o previas para centrar la cuestión y permitir medir cambios de actitudes en los sujetos. Sin embargo, para algunos conceptos muy abstractos o específicos suele ser difícil encontrar adjetivos para proceder a la calificación. Además, las cuestiones y los cuestionarios tienden a ser largos y la cuantificación del perfil del sujeto y del objeto no es sencilla ni directa. Finalmente, existe la posibilidad de ofrecer determinados adjetivos que no son conocidos o se conocen erróneamente, ya que el nivel cultural no es igual para todos los sujetos. La clave de esta técnica reside en dos conceptos fundamentales: semántica y estructura EPA. Por semántica hemos de entender lo que se comprende y deduce de lo que se pretende evaluar. Así, los sujetos dan significados a todos los objetos o fenómenos, y son aquéllos los que definen la actitud hacia éstos. La estructura EPA es un rasgo distintivo del Diferencial semántico y se refiere a los tres factores o dimensiones básicas de la variación de la actitud de los sujetos respecto de los fenómenos o conceptos. En concreto los factores son evaluación, potencia y acción, y han sido estudiados profusamente en todo el mundo, mostrándose consistentes y estables incluso entre culturas muy diferentes entre sí, como la inglesa, la japonesa o la árabe. De estos factores pueden obtenerse medidas especiales, como la polarización, que son adecuadas cuando se tiene interés en medir el grado de afectividad de las respuestas. No todos los adjetivos cubren las mismas dimensiones. El cuadro 11.10 muestra los principales tipos de adjetivos existentes y los usos que se pueden derivar. La presentación de los adjetivos y de los intervalos se puede realizar de dos formas: la simple (gráfica o numérica) y la compuesta (gráfica-numérica). En general, los formatos gráficos son los más utilizados. Por ejemplo: Agradable Agradable

Desagradable Desagradable

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CUADRO 11.10 Tipos de adjetivos en el DS relacionados con marketing y dirección de empresas Tipo

Dimensión

Ejemplos

Monopolares

Mensaje adecuado-inadecuado; logotipo bonito-feo

Bipolares

Posición competitiva fuerte-débil; burocracia rígida-laxa

De evaluación

Actitud buena-mala; ambiente de trabajo limpio-sucio

De potencia

Cuota de mercado alta-baja; segmento grande-segmento pequeño

De actividad

Trato cálido-frío; crecimiento rápido-lento

Polaridad

Factores EPA

FUENTE: elaboración propia a partir de Summers (1976) y Visauta (1989).

Para construir un Diferencial semántico se han de seguir las etapas indicadas en la figura 11.3. Como se ve, la construcción de la escala es sencilla, aunque hay tres etapas en las que se suscitan algunas dificultades. Son:

1.

— El planteamiento de las parejas de adjetivos. Para ello:

3.

2.

Hay que identificar las principales dimensiones del concepto a analizar. A una muestra de sujetos se le pide que sugiera adjetivos (usuales) que en su opinión expresen las dimensiones identificadas. Se eligen los adjetivos más sugeridos por la muestra.

Identificar el objeto a medir

Plantear 20 o 30 parejas de adjetivos (mono o bipolares)

Selección de productos u objetos a comparar

Prueba previa. Eliminar adjetivos no relacionados A. Seleccionar 10-12 adjetivos B. Asignar puntuación a categorías

Administración definitiva de la escala

Análisis agregado de individuos

Análisis de perfil (estímulos)

Figura 11.3. Proceso para crear escalas mediante el Diferencial Semántico. © Ediciones Pirámide

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4.

5.

Una segunda muestra de individuos debe evaluar cada concepto situándolo en cada una de las escalas de adjetivos. Esta ubicación mide el grado en que el concepto se acerca más a uno u otro de los polos de la escala (González Blasco, 1986). Se aplica el análisis factorial descriptivo (normalmente, un análisis de componentes principales)7 para determinar los adjetivos que representan una misma dimensión, reduciéndose así el número final de adjetivos.

2. 3.

Desagradable

4.

1 2 3 4 5 6 7 o b) utilizar números negativos y positivos de la forma Agradable

Desagradable –3 –2 –1 0 1 2 3

De cualquier forma, hay que tener en cuenta que es interesante no poner números en los cuestionarios, ya que pueden afectar a la respuesta del individuo. En tal caso, hay que pensar que el punto neutro no tiene por qué coincidir con el centro de la escala indicada («4» o «0» en los ejemplos anteriores). — La valoración final de los resultados, que puede realizarse tanto para los individuos como para los perfiles. Así: 1.

Actitud global del individuo: es la suma de las puntuaciones que se corresponden con las casillas o intervalos que ha marcado.

7 No obstante, se utiliza cada vez más el análisis factorial confirmatorio.

Actitud media del individuo: es la media aritmética simple de las puntuaciones. Polarización: las puntuaciones factoriales de un concepto constituyen una descripción de una reacción afectiva en función de las dimensiones EPA. Se puede calcular la polarización de las actitudes como la distancia entre el origen del espacio tridimensional y el concepto bajo estudio, aplicando: Polarización ( p) = e 2 + p2 + a 2

— La asignación de puntuaciones a las categorías. La asignación de números a los intervalos es fundamental y se suelen poner en los cuestionarios. Hay dos posibilidades: a) utilizar sólo números positivos de la forma Agradable

/ 289

donde e, p y a son las puntuaciones factoriales de las dimensiones de evaluación, de potencia y de actividad, respectivamente. Análisis de las puntuaciones D: el investigador puede estar interesado en obtener una medida de las diferencias combinadas en las tres dimensiones EPA. Se crea la Puntuación D, que es la distancia euclídea entre dos conjuntos de medidas (puntuaciones factoriales) para cada concepto. Se mide como: D = (e1
e2 )2 + ( p1
p2 )2 + (a1
a2 )2

5.

6.

Suele tener una alta fiabilidad cuando el tamaño muestral es mayor de 30 y las correlaciones de los tests y retests suelen superar el 0,90 (Heise, y Summers, 1976). Actitud media de grupo: es la media aritmética simple de las puntuaciones que corresponden a los individuos que pertenecen a un grupo. Análisis de perfil (asociación): es el coeficiente de correlación entre las puntuaciones obtenidas por dos individuos o grupos para cada dimensión (y no para los adjetivos).

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7.

Análisis de perfil (diferencias): se trata de la aplicación de la prueba t o Z. 3.

5.2.

Formato Stapel

4. En muchas ocasiones es difícil encontrar adjetivos bipolares o el investigador desea utilizar las dimensiones del objeto a medir de forma directa. En tal caso, es interesante utilizar el formato ideado por Stapel. La filosofía y metodología que utiliza para construir la escala son iguales a la vista en el DS, aunque ofrecen las siguientes diferencias: 1. 2.

Los adjetivos son siempre monopolares. Los intervalos o puntos de medición se identifican mediante números positivos y

Su ubicación es conveniente

5.3.

+3 +2 +1 –1 –2 –3

1.

En general, es más fácil de administrar y más conveniente que el DS en encuestas de tipo telefónico, pero no es más fácil de construir, ya que la  metodología para elegir los adjetivos es igual que la indicada para el DS. Sus formatos típicos son:

Su ubicación es conveniente

Suma constante

En esta técnica, los sujetos entrevistados deben asignar una cantidad de puntos entre diversos atributos o situaciones dentro de un número total de puntos, que usualmente es 100. El objetivo es el de reconocer la importancia relativa de los atributos y, al igual que en el DS, los atributos deben ser situaciones que impliquen actitudes. La medición se realiza en escala de intervalo o «cuasi-intervalo», lo que permite realizar muchos análisis. Es uno de los métodos más sencillos en su planteamiento, pero la práctica demuestra que no es sencilla de responder y que se producen determinados problemas. Algunos son: Se detecta que los sujetos tienen dificultades para asignar los puntos cuando el nú-

negativos (como la modalidad b del epígrafe anterior). El número de puntos o intervalos es par, ya que no hay un punto 0. La numeración tiene la secuencia ... –2, –1, 1, 2, ... Se suelen utilizar 6, 8 o 10 puntos o intervalos (desde –5 hasta 5 en el caso de 10), mientras que en el Diferencial semántico se utilizan normalmente 7 puntos. El número mínimo de puntos se establece en 6.

2.

3. 4. 5.

–3 –2 –1 1 2 3

mero de atributos es superior a cinco. Esto limita de forma importante el número de características a analizar simultáneamente. Los entrevistados tienden a realizar particiones por decenas (en el caso de 100 puntos). Es raro observar puntuaciones de 17, 34, 29 y 20. No está demostrada su naturaleza de intervalo para todos los casos. Los sujetos han de trabajar con números. Para determinados estratos poblacionales esto es difícil. No debe haber puntuaciones «0», ya que el resto de atributos presentaría una cantidad relativa de infinito.

Su forma más común es: © Ediciones Pirámide

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Reparta 100 puntos entre las siguientes características de forma que expresen la importancia que tienen para usted a la hora de comprar un perfume: Aroma Precio Tenacidad Imagen

Por favor, asigne 100 puntos entre las siguientes marcas de forma que reflejen su nivel de calidad: Marca A Marca B Marca C Marca D Marca E

____ puntos ____ puntos ____ puntos ____ puntos

Una variación de la técnica de la suma constante es el escalamiento por referente (también denominado como de fraccionamiento). Consiste en

/ 291

_____ puntos _____ puntos _____ puntos _____ puntos _____ puntos

que los sujetos deben valorar los ítems, estímulos o situaciones en función de uno dado. Tomando como base un ejemplo anterior, tendríamos:

A continuación interesa que dé valoraciones a diferentes características de un perfume. Considerando que al aroma del perfume se le otorgasen 100 puntos, ¿cuántos puntos daría usted al resto de características?: Aroma Precio

100 puntos ___ puntos

El uso de esta modificación entraña una serie de problemas: 1.

2.

3.

La medida que ofrece es ordinal y no de intervalo. Una persona muy ahorrativa podría otorgar al precio una valoración de 1.000 puntos y a la tenacidad otra de 20 puntos, lo que no necesariamente significa que el precio tenga una importancia 50 veces mayor que la tenacidad. Todos los atributos o estímulos deben tener una importancia aproximada, sin que existan polaridades. En la práctica, esto es muy difícil de conseguir. Exige que los sujetos sean realistas y objetivos. Esto es mucho más difícil de conseguir que la homogeneidad de atributos.

Tenacidad Imagen

de las actitudes de los individuos. En realidad, mide la opinión o expresión verbal de la actitud y parte de los supuestos de continuidad y normalidad. El primero señala que el continuo psicológico se puede hacer corresponder a un continuo físico y que es real en sí mismo. El segundo indica que si un estímulo se compara con otros, los valores adoptan un comportamiento gaussiano (Ley del juicio comparativo). Esta técnica sirve para crear valoraciones que permitan realizar comparaciones entre estímulos o atributos. Muchos autores otorgan a aquéllas las propiedades de la medición de intervalo, aunque no está taxativamente demostrada tal naturaleza. Para su construcción se sigue un método de seis fases, tal y como se indica en la figura 11.4: 1.

5.4.

Técnica de Comparación-par de Thurstone

Permite medir variaciones de estímulos y, por tanto, no está diseñada para ofrecer mediciones

____ puntos ____ puntos

Seleccionar los estímulos (productos o atributos) sobre los que se va a realizar la evaluación. Es muy interesante que la selección sea realizada por una muestra de jueces imparciales y expertos, ya que una inadecuada elección determina un resultado no válido.

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Generación de pares de estímulos

Generación de atributos de comparación

Creación de tarjetas de pares

Selección de los atributos en orden al objetivo

Administración a los sujetos

Recogida de resultados

Construcción de la matriz de pares

Tipificación de la matriz de datos

 = S j
Si = Z(i, j )  i2 +  i2 + 2
 i i

Determinación de la posición de los elementos para cada estímulo

donde r es el coeficiente de correlación entre las desviaciones discriminantes; s2i, j es la varianza discriminante de los estímulos i y j; Z(i, j) es la media tipificada de cuándo un producto es preferido, y Ω es la distancia lineal entre los estímulos. Tras diversas simplificaciones, la posición  del atributo j en una escala ordinal viene dada por:

Figura 11.4. Generación mediante la técnica Comparación-par de Thurstone.

2.

3. 4.

5.

producto j se prefiere sobre el i. Los elementos se transforman en puntuaciones tipificadas. Una vez obtenidas las puntuaciones tipificadas, se suman y se aplica la Ley del juicio comparativo de Thurstone. Esta ley permite transformar el orden en una escala de intervalo (con un origen arbitrario) y se basa en el hecho de que un atributo, cuando es presentado para su evaluación, origina un proceso discriminante que fija su valor dentro del continuo del atributo en estudio (Martén, 1983). Cuantitativamente, la ley se enuncia como:

Crear tantas tarjetas como pares de estímulos haya. El número de tarjetas será igual al número de combinaciones de los n estímulos (por ejemplo, marcas) que se analizan tomados de dos en dos. Por eso es importante que los estímulos sean relevantes y adecuados al objetivo del estudio, ya que un número alto de estímulos hace inviable la aplicación de la técnica8. Los sujetos señalan cuál de los conceptos del par responde al atributo bajo análisis. Se construye la matriz de pares, en donde cada elemento será el porcentaje en que el

8 Si suponemos que tenemos 4 marcas y 3 atributos diferentes (fortaleza de la imagen, calidad percibida y precio relativo), el número de combinaciones será 3 × C4,2= 3 × 6 = 18 comparaciones dos a dos. Si añadimos dos marcas y un atributo, entonces 4 × C6,2= 4 × 15 = 60, que es un número de comparaciones muy alto.

Sj =


Z(i, j )

2

n

donde Z(i, j) es la puntuación normalizada y n el número de atributos bajo estudio. Como puntos fuertes, hay que decir que es sencilla de administrar, no requiere mucho tiempo para su construcción (excepto en la selección de los atributos o dimensiones), permite la calificación actitudinal en un continuo y el resultado es tanto numérico como gráfico (lo que ayuda mucho a la hora de exponer los resultados). Sin embargo, como inconvenientes, destaca que necesita la presentación de tarjetas, por lo que no es posible su utilización en cuestionarios telefónicos. Tampoco se puede aplicar cuando hay una alta indiferenciación percibida de los atributos o estímulos o éstos son muchos. Finalmente, como se ha apuntado, no está claro que las valoraciones © Ediciones Pirámide

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finales ofrezcan en realidad una medición de intervalo. 5.5.

Técnica aditiva de Likert

Es un método aditivo porque la actitud de un sujeto viene dada por la suma de los valores obtenidos en cada proposición o ítem elegido. Es muy importante que cada ítem sólo se refiera a un factor de la cualidad que se mide (unidimensionalidad del ítem), por lo que es preciso eliminar aquellas proposiciones que no constituyen factores de la cualidad, o aquellas que se solapan con otras y no explican mejor el factor correspondiente. En este sentido, es común comprobar, cuando se construyen escalas tipo Likert, que se utiliza un conjunto de frases que no han sido estudiadas previamente desde el punto de vista factorial. Esto lleva a que en las puntuaciones finales, una o varias dimensiones tienen mayor peso que otras, sin que haya razón clara o justificación de tal hecho. Esta técnica utiliza una categorización del continuo actitudinal, graduada según la intensidad, que debe ser indicada al sujeto. Así, no es adecuado presentar la cuestión indicando sólo los puntos extremos (por ejemplo, «total desacuerdo»-«total acuerdo»), ya que estaríamos más en un sistema diferencial semántico. Como hay que categorizar el continuo, lo adecuado sería indicar los puntos intermedios (por ejemplo, «total desacuerdo», «algo de desacuerdo», «indiferente», «algo de acuerdo» y «total acuerdo»). Lo que interesa es medir la opinión del sujeto y no la de los enunciados que se presentan. Como la valoración que ofrecen los sujetos no supone una distribución uniforme en el continuo y no está asegurado que haya intervalos iguales, estamos ante una escala cuyo resultado cuantitativo es de naturaleza ordinal. Es evidente que este método ofrece puntos fuertes: permite construir escalas con sencillez y en poco tiempo —al trabajar con un número bajo de proposiciones—, el rango de respuestas a un ítem puede ser objeto de decisión —lo que permite un mejor ajuste de la escala final al objetivo de la investigación, siempre que el investigador tenga experiencia en este tipo de análisis— y posibilita

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el uso de factores indirectos y su validez y fiabilidad tienden a ser altos. Por el contrario, presenta algunos inconvenientes. Por ejemplo, suele ser bastante difícil considerar todos los factores. La experiencia demuestra que la inclusión de factores indirectos suele reducir la fiabilidad de la escala (por incremento de la varianza interna). También hay que tener en cuenta que su naturaleza compensatoria influye en la percepción actitudinal. Dos sujetos pueden pensar distinto y tener la misma valoración. Finalmente, hay que destacar el hecho de que la medición final es, fundamentalmente, de naturaleza ordinal, por lo que podrían ser cuestionados muchos análisis paramétricos realizados con posterioridad. Para su construcción se sigue un método de cuatro fases (véase la figura 11.5, p. sig.), que consiste en: preparar los ítems iniciales, probarlos, analizar y seleccionar los ítems o reactivos y proceder a la administración definitiva de la escala. De todas las fases, el análisis y selección de los ítems o reactivos es la que presenta mayor complicación. Se trata simplemente de comprobar cuáles son los que mejor discriminan la actitud. Así, para cada ítem se calculan las puntuaciones extremas (inferiores que Q1 y mayores que Q3) y se aplica una prueba de la mediana (caso de pocos sujetos) o una prueba t (caso de muchos sujetos). Se aceptarán aquellas frases para las que se acepte la hipótesis alternativa (H1). 6. 6.1.

MEDICIONES ESPECIALES MaxDiff o Escalamiento por Máxima Diferencia

Un problema que tienen las escalas que miden preferencias o jerarquías es que son difíciles de contestar adecuadamente. Pensemos en la escala LOV (List of Values), donde al encuestado se le presenta una lista de nueve valores personales (sentido de pertinencia, entusiasmo, relaciones afectivas con otros, autorrealización, respeto por terceros, diversión y alegría de vivir, seguridad, autoestima e importancia de hacer bien las cosas). El entrevistado debe elegir por orden de importancia y esa tarea no es tan sencilla como parece.

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1. Preparación

1a. Supuestos de partida 1b. Búsqueda de factores 1c. Decidir categorización de las respuestas 1d. Asignar puntuaciones a sujetos 1e. Asignar puntuaciones a las categorías

2. Prueba

- El enunciado como factor - Enunciados claros - Expresar conductas deseadas - 50% en sentido positivo y 50% en sentido negativo

2a. Administración previa 2b. Elección de los ítems que más discriminen -Análisis estadístico

3. Análisis y selección

3. Formación definitiva de la batería de ítems

-Mantener categorización -Mantener condiciones

4. Administración 4. Trabajo de campo

Figura 11.5. Metodología para construir una escala usando la técnica aditiva de Likert.

El principal problema es que muchas veces el sujeto no responde adecuadamente, tanto porque no sabe discriminar importancias como por la imposibilidad subjetiva de decantarse por una ordenación global que tenderá a cambiar cada vez que se le pregunte. Además, cuando el número de opciones sobre las que explicitar las preferencias es elevado, las personas no realizan procesos iterativos de comparación racional entre las diferentes opciones/elementos, sino que hacen una aprecia-

No le gusta nada

ción global. Esto implica una importante pérdida de información. También puede darse el caso en el que preguntemos directamente por la importancia que para el sujeto tiene un determinado conjunto de acciones o por cómo se siente ante distintas situaciones. Un ejemplo puede ser: Por favor, ¿qué respuesta daría a cada cuestión planteada?:

No le gusta

Le es indiferente

Le gusta

En realidad, le encanta

Sentirse parte de algo importante Vivir con entusiasmo su vida Tener relaciones afectivas agradables Autorrealizarse Sentir autoestima Hacer bien los trabajos que realice

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En esta ocasión, está claro que en muchos casos obtendremos como respuesta «Le encanta» en todas o casi todas las opciones, lo que implicaría falta de discriminación en las respuestas (o un «todos piensan igual»), lo que haría inservible la escala. Es evidente que todo investigador desea que sus mediciones: a) sean fáciles de contestar por los sujetos, b) permitan una fuerte discriminación entre sujetos e ítems, c) tengan fiabilidad y validez, d) tengan un bajo sesgo y nivel de error, y e) se puedan utilizar en análisis avanzados. Los métodos basados en las comparaciones pareadas (David, 1969), como el de Thurstone de 1927, ayudan a alcanzar estos objetivos. De hecho, se ha comprobado que son más discriminantes entre ítems y tienen una mayor validez predictiva (Cohen y Orme, 2004). Sin embargo, tienen dos graves problemas:

Comparar pareadamente el resto de valores, que daría un total de 21 comparaciones.

b)

2.

Se han planteado tres soluciones a esta cuestión: Reducir el número de comparaciones fijando los criterios, cuestiones o elementos más y menos importantes de la lista ofrecida al sujeto. Posteriormente, se realizarían las comparaciones entre el resto de elementos. Así, en el caso de los nueve valores: a) Hacer una pregunta para fijar el más y el menos importante de una lista.

Igual que en el paso anterior, aplicar un método iterativo de «mejor-peor», eliminando aquellas cuestiones que ya hayan sido identificadas por el sujeto como mejores o peores. Por ejemplo, en la escala LOV sería: a) Elegir el más y el menos importante del total de nueve valores. Pasarían a ser, respectivamente, el primero y el noveno de la lista final. b) De los siete valores restantes, volver a elegir el más y el menos importante. Pasarían a ser, respectivamente, segundo y octavo de la lista final. c) De los cinco valores restantes, volver a elegir el más y el menos importante. Pasarían a ser, respectivamente, tercero y séptimo de la lista final. d) De los tres valores restantes, volver a elegir el más y el menos importante. De esta forma, el valor no elegido quedaría en quinto lugar, mientras que el elegido como «más importante» sería el cuarto y el «menos importante» bajaría hasta el sexto puesto. e) En el caso de un número par de cuestiones sobre las que extraer la preferencia habría que elegir en el par de valores restante. En este caso, el número de comparaciones sería n/2, siendo n el número de criterios, objetos o cuestiones sobre las que señalar las preferencias y realizar una lista o jerarquía.

a) Su extensión. Para comparar nueve valon(n − 1)  = res, cada sujeto debería realizar 2 9×8 =  = 36 comparaciones. Si hubiera 2 que elegir entre 12 productos/marcas distintos, el número de pares a comparar sería de 66. b) Su multidimensionalidad. La mayoría de las mediciones utilizadas en marketing y dirección de empresas son multivariables y, por tanto, la medición no puede hacerse en una única dimensión, tal y como plantea el método de Thurstone y las posteriores derivaciones.

1.

/ 295

3.

Aplicar la metodología MaxDiff. Louviere (1991) propuso este modelo de elección discreta también denominado «Escalamiento por máxima diferencia» o Best-Worst Model, que en realidad es una derivación del ya citado sistema de comparación por pares. Básicamente, se basa

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en la aplicación de un diseño experimental que sigue las siguientes fases: a)

tríos o cuartetos. Si el diseño está bien realizado, es posible estimar valores de importancia para cada uno de ellos. b) Presentar las agrupaciones al encuestado, en las que sólo debe marcar (para cada combinación) la que considera como más o menos importante. En este caso, un ejemplo de contestación sería:

Agrupar los elementos sobre los que se desea valorar las preferencias en bloques de dos, tres o cuatro, siguiendo las pautas del diseño experimental. Esto hace innecesario presentar todas las posibles combinaciones de pares,

A continuación tiene grupos de tres valores. Debe señalar en cada grupo cuál es para usted el más y el menos importante El que considera más importante

Valor sobre el que decidirse

El que considera menos importante

Sentirse parte de algo importante Vivir con entusiasmo su vida Tener relaciones afectivas agradables Autorrealizarse Sentir autoestima Hacer bien los trabajos que realice Autorrealizarse Vivir con autoestima ...

Cuando el número de elementos sobre los que expresar preferencias es menor de 5, es interesante realizar una jerarquización directa. Si se encuentra entre 6 y 10, puede utilizarse el sistema de eliminación descrito en el anterior punto 2 de este epígrafe. Cuando es superior a 10 o se va aplicar un análisis conjunto (conjoint analysis), entonces el mejor sistema es MaxDiff. Este método tiene ventajas adicionales: — Reduce el sesgo que introduce presentar inicialmente los elementos en una ordenación determinada. — Es muy sencillo de contestar, lo que facilita la respuesta de los sujetos.

— No está afectado por sesgos culturales, lo que le hace ser especialmente interesante en entornos interculturales. — Trata a todos los elementos o estímulos con la misma importancia. — Como el resultado para cada elemento es un porcentaje, tiene una interpretación muy sencilla. — Permite obtener funciones de utilidad, de especial importancia en el ámbito empresarial en general. Para conocer mejor este método  recomendamos la lectura de los trabajos de Auger, Devinney y Louviere (2007), Cohen (2003) y Marley (2009). © Ediciones Pirámide

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6.2.

Índices o indicadores sintéticos

Aunque todavía poco utilizados (Diamantopoulos y Winklhofer, 19999) en la investigación científica en marketing y dirección de empresas, la vida empresarial y económica está llena de índices o indicadores que usamos a diario. Un índice o indicador es, básicamente, un número con el que se explica o predice un fenómeno, que se construye conforme a un método estándar. Ejemplos de indicadores son el PIB (producto interior bruto), la solvencia financiera, la eficiencia de un sistema de venta o el odds ratio de la cuota de mercado de un producto en un período t en comparación con la de sus mejores competidores, entre otros muchos. El principal motivo para crear y usar un indicador es que si está bien construido y fundamentado, puede expresar una realidad compleja a través de una única medición, que debe ser fácil de utilizar e interpretar. Así, por ejemplo, el concepto de eficiencia se expresa como la relación entre el resultado obtenido y la cantidad de inputs utilizados para obtener dicho resultado. La construcción del indicador es clara y está muy fundamentada desde el punto de vista económico, utilizándose extensivamente ya que hay unanimidad en su construcción, interpretación, uso y limitaciones. Pero esto no siempre es así. En realidad, lo es pocas veces. Pensemos ahora en un concepto como el de «etnocentrismo», que contiene dimensiones culturales, personales y etnográficas, y cuyo efecto va más allá de la simple aceptación o rechazo de un producto o marca10. El problema es que no hay unanimidad en su conceptuación, en sus dimensiones ni en su complejidad (depende de si el enfoque es de marketing, sociológico, antropológico, etcétera). Esto implica que no haya indicador alguno que permita resumir en un número una parte significativa de dicho concepto. Muchas veces al investigador no le interesa trabajar con indicadores reflectivos, sino formati9 La opinión de estos autores sigue siendo válida 13 años después. 10 Sobre el tema de los indicadores y las estadísticas con base cultural puede consultarse el trabajo de Pfenniger (2004).

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vos11. ¿Por qué? En muchos casos, los ítems no son una muestra representativa del universo de ítems relacionados con el concepto y sus dimensiones, sino aquellos elementos que el investigador define como antecedentes necesarios y significativos del fenómeno que estudia. Avanzamos ahora en la definición de indicador o índice al plantearlo no sólo como: a) una medida; b) construida bajo un proceso y técnica científicamente argumentable, y c) que sintetiza en un único número un conjunto de parámetros, atributos y variables atribuibles a un fenómeno. Además, el proceso o técnica utilizada debe: — Introducir una relación entre datos significativos de dominios que pueden ser semejantes o muy distintos (se construye un indicador dividiendo la producción de X personas entre las horas dedicadas por esas personas —dominios semejantes— o construirlo dividiendo los clientes netos ganados entre los doce meses del año). — Proporcionar información consistente y significativa sobre la situación (presente o futura) de una entidad o fenómeno. — Evaluar un aspecto concreto desde un punto de vista neutro y objetivo. Para construir un indicador hay que cumplir siete condiciones: 1.

2.

Definición clara que sea directamente operacionalizable. El investigador debe partir de definiciones consensuadas o crear una nueva (siguiendo la praxis científica) de forma que se pueda operacionalizar en variables concretas con las que trabajar. Adecuación metodológica. La construcción de indicadores debe seguir unas normas metodológicas. Ejemplos se pueden ver en Bahamón (2003) y Diener y Suh (1997).

11 Hay muy variada literatura sobre esta cuestión fundamental. Se recomienda la lectura del artículo de Diamantopoulos y Siguaw (2006) y la ponencia de Freeze y Raschke (2007).

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4. 5. 6.

7.

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Objetividad en el cálculo. Éste no puede cambiar en función de situaciones coyunturales o del investigador. Así, por ejemplo, es bastante normal ver cómo se eliminan ítems en escalas reflectivas en función de su contribución a la validez convergente. En los indicadores, esto no puede ocurrir y el cálculo se hará de la misma forma y con la información necesaria y predeterminada. Calidad de la medida: valideces de contenido, discriminante, convergente, nomológica, predictiva y parsimonia. Especificidad, ya que las variables a introducir en el indicador deben ser medibles (directa o indirectamente). Sensibilidad, pues debe ser capaz de medir sin sesgo (o con el menor sesgo posible) las variaciones que se produzcan en el fenómeno. Interpretabilidad. No serán utilizados aquellos indicadores que sean difíciles de interpretar, pese a cumplir el resto de propiedades o condiciones. Igualmente, tampoco son adecuados los indicadores que permiten varias interpretaciones, ya que eso genera ambigüedad y desde la perspectiva científica es contraproducente.

Las etapas para su construcción son: 1. 2. 3. 4. 5.

6.

Definir lo que se pretende medir, sus variables y teoría de base. Fundamentar teóricamente su interés e idoneidad para el objetivo que se persigue. Determinar la unidad de medida y las características intrínsecas del indicador. Determinar el método de cálculo (expresión algebraica). Demostrar la idoneidad de dicho método mediante establecimiento de sus límites superior e inferior, comportamiento estadístico esperado y descriptivos asociados. Plantear reglas para su aplicación: frecuencia de medición, tipo de información que necesita y fuentes de la información a utilizar.

7.

6.3.

Cuando sea preciso, definir los márgenes de variación permitidos para el indicador. La escala numérica de Juster

A la hora de medir, una cuestión que preocupa a los investigadores es la frontera entre mediciones ordinales y de intervalo. Cuando las escalas ordinales tienen respuestas de cinco o más puntos (o número de categorías) y carácter sumativo se utilizan como si tuvieran naturaleza cuantitativa o paramétrica. De hecho, diversos experimentos realizados no han demostrado desviación significativa alguna al tratar los datos de forma estrictamente ordinal y como si tuvieran naturaleza de intervalo. Lo cierto es que establecer una medida cuantitativa en algunas cuestiones puede hacer que el sujeto que responda tenga problemas para una evaluación correcta y asignen su respuesta a categorías de forma poco adecuada. Suponga el lector que se le pregunta por el grado de legibilidad del párrafo anterior. Aunque la pregunta esté clara y tenga una evidente noción de que el texto está bien (o mal) escrito, el lector tendría (casi con seguridad) problemas para responder a la pregunta: Por favor, indique el grado de legibilidad del texto utilizando una escala de 0 (nada legible) a 100 (totalmente legible). R: ____ Suponga también que en un cuestionario sobre problemas en la compra se le pregunta: Por favor, señale el grado de frustración que sintió usando la escala de 0 = ninguna frustración a 100 = totalmente frustrado. R = _____ En ambos casos, la escala que mejor información cuantitativa ofrece es poco indicada para obtener dicha información. En esta situación, casi cualquier investigador utilizaría respuestas ordinales del tipo: © Ediciones Pirámide

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Por favor, indique el grado de legibilidad del texto

5 = Muy legible. 4 = Bastante legible. 3 = Ni mucho ni poco legible. 2 = Poco legible. 1 = Nada legible.

Por favor, señale el grado de frustración que sintió

Nada frustrado [1] [2]

Aquí es más sencillo de responder aunque se pierde información y discriminación. Juster (1966) desarrolló y validó una escala de 11 puntos a la que asignó valoraciones cuantitativas. Posteriormente, de esta escala se han realizado diversas derivaciones, aunque la escala inicial tiene la forma y da los valores que aparecen en el cuadro 11.11. Brennan y Esslemont (1994), Colton y Covert (2007) y Day et al. (1991), entre muchos, afirman

[3]

[4]

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Totalmente frustrado [5] [6] [7]

que es una escala que ha mostrado precisión y validez predictiva. Además, puede argumentarse que es más natural en su número de categorías, ya que utiliza una base decimal: todos hemos sido evaluados y evaluamos en escalas de 0 (nada) a 10 (lo máximo), aunque el tope puede ser también de 100. Sin embargo, evaluaciones con 5, 7, 9 u 11 categorías introducen sistemas complejos de trasladar a mediciones en el mundo real.

CUADRO 11.11 La escala de probabilidad de compra de Juster (1966) Valor en escala

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Denominación de la categoría

Valor numérico

Cierto, prácticamente cierto. Casi seguro. Muy probable. Probable. Buena/as posibilidad/perspectivas. Posibilidad bastante buena. Bastante posibilidad. Alguna posibilidad. Poca posibilidad. Muy poca posibilidad. Sin posibilidad.

99 sobre 100 9 sobre 10 8 sobre 10 7 sobre 10 6 sobre 10 5 sobre 10 4 sobre 10 3 sobre 10 2 sobre 10 1 sobre 10 1 sobre 100

FUENTE: Brennan y Esslemont (1994).

7.

LA DECISIÓN DEL TIPO DE ESCALAMIENTO

Uno de los principales problemas se refiere a la elección de la técnica más idónea para construir escalas de medida. No hay una regla objetiva para establecer cuál es la mejor técnica de escalamiento. En todo caso, la decisión pasa, necesariamente, por considerar:

1.

2.

Los objetivos de la investigación. Hay tres objetivos fundamentales: medir los estímulos, cuantificar el nivel actitudinal de los sujetos y tratar de hacer ambas cosas al mismo tiempo. La tipología de los sujetos que han de responder. Por ejemplo, el uso de una escala por referente o diferencial semántico con personas de bajo status cultural puede im-

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plicar un alto nivel de respuestas no válidas ni fiables (dificultad para trabajar con números, discriminación incorrecta de adjetivos desconocidos, etc.). Tampoco es lo mismo trabajar con sujetos que con grupos de sujetos. El tipo de escala natural que se desea utilizar; así, ¿se deben obtener los datos en escala ordinal o de intervalo? En este sentido, casi no hay propuestas que permitan determinar la mejor regla a utilizar y las que hay suelen ser parciales. En general, el investigador puede aplicar distintas técnicas para posteriormente medir su validez, fiabilidad y seguridad. Sin embargo, el alto coste de aplicar algunas de ellas y la urgencia con que se realizan muchas de

las investigaciones comerciales impiden este tipo de operativa. Para solucionar este problema se puede (como una primera solución) plantear una serie de preguntas clave. Las respuestas a dichas cuestiones permitirán elegir la técnica más idónea. Un ejemplo es la propuesta de Martén (1983). Esta propuesta tiene la virtud de ser sencilla en su estructura y en las cuestiones que se deben responder, aunque mezcla las técnicas de escalamiento con su forma de presentación. Una segunda solución consiste en realizar un estudio comparativo de los principales criterios, puntos fuertes y débiles y elementos fundamentales de las técnicas. El cuadro 11.12 presenta algunos de los principales criterios decisionales.

CUADRO 11.12 Criterios para valorar las técnicas de escalamiento Técnicas de escalamiento compuesto Criterios Likert

Osgood

Stapel

Suma constante

Por referente

Comparación-par

Media

Media

Baja

Baja

Baja

Baja

Nivel de uso

Alto

Alto

Medio

Alto

Medio

Bajo

¿Se obtienen datos de intervalo?

No

No

No

Sí

Sí

Sí

Alta

Alta

Alta

Complejidad de construcción

Riqueza final de resultados

Media

Muy alta Muy alta

Facilidad de interpretación

Media

Media

Alta

Alta

Alta

Alta

Facilidad de administración y respuesta

Alta

Alta

Alta

Alta

Media

Alta

Tiempo necesario para responder

Bajo

Bajo

Bajo

Medio

Medio

Alto

Coste de elaboración

Medio

Medio

Bajo

Bajo

Bajo

Bajo

Nivel de sensibilidad a respuestas extremas

Medio

Alto

Alto

Muy alto Muy alto

Bajo

FUENTE: elaboración propia.

8.

FACTORES DE CALIDAD DE UNA ESCALA

La creación de una escala debe atender tanto al uso de una metodología específica como a una serie de factores, cuyo planteamiento es necesario

para optimizar su administración y la respuesta de los sujetos. Se pueden identificar nueve factores que influyen en la calidad de la información que ofrecen las escalas de medida. Aparecen en el cuadro 11.13. © Ediciones Pirámide

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CUADRO 11.13 Factores de calidad en el escalamiento compuesto Problemas desde el punto de vista de ... Factor

... la escala

... los sujetos

Construcción.

Elección de la técnica idónea de escalamiento.

Elección de jueces y muestreo.

Cantidad de información a ofrecer.

Diferenciación y tipo de estímulos o ítems.

Efecto de rechazo por parte de los sujetos.

Capacidad discriminativa de los estímulos.

Identificar cuántas categorías deben tener los ítems.

Dificultad para reconocer las categorías que se deben identificar.

Presentación formal.

Decidir el formato de la escala.

Actitud hacia la contestación.

Facilidad de respuesta.

Dificultad de los ítems.

Tendencia a la no respuesta.

Tiempo de respuesta de la escala.

Tipología de los sujetos que responden.

Cantidad o dificultad de los ítems de la escala.

Error de respuesta.

Variaciones en las respuestas que no explican las diferencias en los estímulos o en los sujetos.

Fiabilidad. Véanse los respectivos capítulos sobre validez y fiabilidad. Validez.

Las medidas que se utilicen en investigaciones comerciales deben estar sujetas a ciertas condiciones, cuyo cumplimiento ha de permitir al investigador asegurar la autenticidad, eficacia y fuerza del instrumento utilizado para medir el fenómeno de interés. Las principales condiciones que se exigen son: fiabilidad y validez. A continuación se analiza cada una de ellas. Para cada uno de los problemas enunciados, el investigador debe ofrecer una solución concreta, que en muchos casos podrá tener poca relación  con la escala. Así, plantear una medición utilizando la metodología de Thurstone necesita  una adecuada elección de los jueces, lo que deriva en un problema fundamentalmente muestral. También, el efecto de rechazo por parte de  los sujetos o la tendencia a no responder se resuelven por la vía de una adecuada motivación y conducción de los sujetos por el entrevistador.

De los 13 problemas citados en el cuadro 11.13, siete de ellos están íntimamente relacionados con la construcción de la medida. De éstos, hay tres que destacan y han sido objeto de análisis diferenciado: 1.

El grado en que se deben identificar las categorías. Al construir la escala hay que recordar que se debe facilitar la respuesta del sujeto, lo que significa que no se han de introducir elementos que puedan distorsionar, directa o indirectamente, la respuesta verdadera del sujeto. Es muy común observar en los cuestionarios que las categorías se identifican con números, con gráficos o con colores. Así, la utilización de números negativos, de gráficos del tipo ☺ o de una escala de colores (desde el pálido hasta el chillón) puede condicionar la respuesta. En este sentido, la presentación

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2.

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de la escala debe ser lo más neutra posible, sin que ello impida ofrecerla de forma tal que se favorezca la obtención de la respuesta verdadera o no condicionada. El número de categorías a poner por ítem. Diversos autores han estudiado el número de categorías que deben tener los ítems en investigaciones por encuesta. No hay conclusiones definitivas, pues mientras se ha defendido que tres categorías pueden ser suficientes en determinados casos (Matell y Jacoby, 1971), también se ha afirmado por diversos autores que el número óptimo es siete categorías. Se suele afirmar que nuestra capacidad para procesar información impide respuestas adecuadas cuando se utilizan más de nueve categorías y que no hay discriminación de categorías cuando son menos de cinco. Lo más común es el uso de cinco categorías, aunque esto no es norma fija, pues también depende del tipo de público, de su actitud hacia el fenómeno o estímulo y de otros factores personales. La recomendación, si se va a utilizar algún tipo de análisis multivariable, es usar siete categorías. El problema de la falsa respuesta. En los cuestionarios y dentro de cada ítem suele

ponerse una opción relativa al no sabe/no contesta. Esto es un error, ya que una opción específica aglutina dos tipos de respuestas muy diferentes: no es lo mismo que el sujeto no sepa qué debe contestar (por ejemplo, desconocimiento de la respuesta o no diferenciación de los adjetivos en una escala diferencial semántica) que el sujeto no quiera responder (por ejemplo, invasión de la privacidad, cansancio o factores externos). La mejor solución es no poner este tipo de opciones, pues: a) El entrevistador debe realizar una conducción de la entrevista que motive al sujeto a contestar. b) El cuestionario debe estar construido de tal forma que se minimicen los riesgos de no respuesta (neutralidad, facilidad formal y de contenido, etc.). c) Al contestar los cuestionarios hay una tendencia a no dejar cuestiones o preguntas en blanco (efecto psicológico por el que el sujeto no desea quedar mal o tiende a rechazar no dar respuesta a una cuestión cuando se ha comprometido a completar el cuestionario o a atender al entrevistador).

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12

La construcción del cuestionario Francisco J. Sarabia-Sánchez

Este capítulo ofrece pautas generales para construir cuestionarios, con especial interés en el formato web, de mayor uso en la investigación, tanto por su bajo coste como porque la cobertura de Internet en el trabajo, en los hogares y en el móvil permite llegar potencialmente a un mayor número de personas. No obstante, el tratamiento de algunas cuestiones es necesariamente superficial: no es posible ofrecer un análisis técnico en profundidad del desarrollo de todos los aspectos necesarios para construirlo. Hay obras de obligada lectura (Axinn y Pearce, 2006; De Leeuw, Hox y Dillman, 2008; Díaz de Rada, 2001; Dillman, Smyth y Christian, 2009) que abordan todos los pormenores necesarios y que el autor recomienda. Por tanto, el capítulo se centra en las cuestiones más importantes y ofrece recomendaciones para construir un instrumento de recogida de información preciso, amigable y eficiente. 1.

INTRODUCCIÓN

Para obtener datos primarios (cualitativos o cuantitativos) de calidad es preciso diseñar un instrumento que permita recopilarlos de forma normalizada y que, al mismo tiempo, esté adecuadamente estructurado, sea claro y se haya definido sobre la base de los objetivos de la investigación. Este instrumento es el cuestionario. En realidad, es un elemento dentro de un sistema más amplio de recopilación de datos que también puede incluir los procedimientos del trabajo de campo, alguna recompensa, regalo o pago que se ofrece a

los entrevistados y apoyos para la comunicación (Malhotra y Birks, 2006). Según Santesmases (2009), un diseño apropiado del cuestionario debe cumplir tres requisitos: definir correctamente el problema a investigar, formular de forma precisa las hipótesis y especificar adecuadamente las variables y las escalas de medida. Sin embargo, el procedimiento para elaborar cuestionarios no tiene una metodología explícitamente definida, adquiriendo especial importancia la creatividad, los objetivos perseguidos, el público al que se va a dirigir y la experiencia del investigador que participa en su creación. La clave de todo el sistema es el investigador, ya que, además de formalizar las preguntas para un gran colectivo de personas, ha de procurar su colaboración y reducir al máximo posible el error en las respuestas. No obstante, existe un conjunto de recomendaciones y reglas generales que han de ser consideradas por quien afronta este trabajo. Éstas se sintetizan en el cuadro 12.1, abordándose a continuación cada una de ellas con más detalle. 2. 2.1.

¿QUÉ INCLUIR EN EL CUESTIONARIO? La definición de los temas a tratar en el cuestionario

Antes de comenzar a escribir el cuestionario, el investigador debe conocer todos los objetivos a alcanzar en su investigación, ya que éstos condicionan no sólo el contenido, sino también la natu-

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CUADRO 12.1 Cuestiones básicas para elaborar cuestionarios Cuestiones fundamentales

Cuestiones a plantear

Definir qué incluir en el cuestionario

— Definición de los temas a incluir. — Naturaleza de la información: escalas a utilizar.

Plantear cómo se va a administrar

— Selección de la forma de recoger la información. — ¿Quién decide cómo se hacen las preguntas? — ¿Quién o qué recoge las respuestas?

Diseñar el formato general

— Extensión (duración, número de páginas y preguntas, etc.). — Secuencia y organización interna. — Diseño visual del cuestionario.

Construir las cuestiones individuales

— Tipos de preguntas. — Redacción de las preguntas. — Sesgos internos de las preguntas.

Pretest del cuestionario

— Pruebas del instrumento (interna y sondeo piloto). — Pruebas de seguridad.

raleza (cualitativa o cuantitativa) de la información a recoger y, por tanto, qué preguntar y cómo recoger las respuestas. Aunque lo normal es que se definan las necesidades de información conforme se avance en la investigación, lo cierto es que, para construir el cuestionario, los objetivos han de estar completamente claros, como también qué desea contrastar el investigador. Esta claridad no sólo se debe tener a nivel general, sino también a nivel específico de escalas, que se usarán para medir las variables de interés. Rodríguez del Bosque (1999) afirma que, en función de los objetivos y de las características de la investigación que se afronte, se podrán emplear diferentes tipos de cuestionarios. Así: 1.

2.

En investigaciones exploratorias se suelen usar cuestionarios semiestructurados, ya que permiten la posibilidad de adaptar la recogida de información a las peculiaridades del informante en las entrevistas a expertos, o a medida que ésta va surgiendo en las dinámicas de grupos. En investigaciones finalistas (sean descriptivas o explicativas) se utilizan cuestionarios estructurados, en los que se de-

finen a priori las preguntas a formular con sus posibles respuestas y el orden en que éstas se han de formular, lo cual permite homogeneizar la recogida de la información y un más fácil procesamiento y análisis de la misma para contrastar las hipótesis planteadas. ¿Cuál es la forma de proceder para definir los temas a tratar en el cuestionario? Básicamente, el investigador debe:

1. 2. 3. 4.

Explicitar la pregunta de investigación. Desarrollar los objetivos derivados de dicha pregunta de investigación. Para cada objetivo (hipótesis), definir el conjunto de variables que intervienen. Definir cada variable de forma operativa.

Supóngase que el investigador desea investigar la relación entre el tratamiento de la queja y la lealtad sobre la que ya ha planteado su hipótesis (variables que se relacionan, intensidad o dirección de la relación, etc.). Deberá definir claramen© Ediciones Pirámide

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La construcción del cuestionario

te qué entiende por «lealtad», ya que no se miden de la misma forma la lealtad activa y la pasiva hacia la marca o hacia el establecimiento. Igualmente debe definir si la va a entender como: a) derivada de una conducta —por ejemplo, número de veces que acude a un establecimiento a comprar sobre el total de establecimientos donde compra—, o como b) una intención o propensión. En cada caso, la variable «lealtad» se medirá de forma distinta, y esto debe estar claro antes de comenzar a diseñar el cuestionario. Tampoco debe introducir temas que no pertenezcan sustantivamente a los objetivos de la investigación. Hay que evitar preguntar sobre lo que no se va a analizar. De esta forma el cuestionario se acorta, lo que es un beneficio directo a la hora de recoger información (tiempo y esfuerzo) y no se pregunta al sujeto por cuestiones que en realidad no son objeto de la investigación. 2.2.

Naturaleza de la información y escalas a utilizar

En el capítulo anterior de esta obra se han abordado las diferentes formas de medir las variables de interés. No están todas, ya que su inclusión merecería un libro independiente, pero sí las más importantes. El investigador debe, una vez definidas operativamente las variables, precisar qué escalas va a utilizar. Es decir, debe elegir el instrumento concreto que va a utilizar. ¿Por qué? Simplemente, cada escalamiento utiliza ítems distintos, sistemas de medida diferentes, tiene presentaciones dispares y sus calidades como instrumentos de medida a veces no tienen comparación. Así, hay escalas que tienen pocos ítems y otras que utilizan muchos, escalas que tienen fiabilidades reportadas muy elevadas y otras moderadas o bajas, las que plantean la medición en formato diferencial semántico y las que lo hacen en un simple escalamiento sumativo de los ítems1. 1 ¿Por qué esta variedad? Principalmente por dos razones: a) cada escala se ha diseñado con un objetivo distinto y en condiciones sociales y de mercado también diferentes, y b) el público al que se dirige introduce o debe introducir cambios en la

/ 305

Supóngase que el investigador necesita medir el materialismo y desea introducir una o dos escalas sobre este concepto en el cuestionario. El cuadro 12.2 muestra dos de las más de 10 escalas que se han desarrollado para medir el materialismo que muestran tener fiabilidad y validez suficientes para ser tenidas en cuenta. Sin embargo, la información que proveen esas dos escalas es distinta, como también lo es su formato. ¿Debe elegir una de ellas?, ¿una tercera?, ¿adaptar el formato de ambas a uno que sea común? Estas preguntas sólo tienen respuesta desde la perspectiva de cada investigador y de cada objetivo de investigación. CUADRO 12.2 Breve resumen de dos escalas de materialismo Escala

Tipo

Rokeach Value Survey (1973)

Confronta los valores materialista versus humanista. Cada uno se mide con cuatro ítems. La medida de materialismo se calcula como la resta entre los scores obtenidos por cada valor. La medición final es −4 (humanista) hasta 4 (materialista).

Richins y Dawson (1992)

Escala de segundo orden de materialismo, ya que contiene tres dimensiones: éxito, centralidad y felicidad. Usa 18 ítems (6 por dimensión) cuyas respuestas se plantean categorías de respuesta de 1 a 5 (hay autores que amplían a 1-7 categorías). La medición final es sumativa.

forma de medir. Así, no es lo mismo medir la «nostalgia por un producto» en adultos que en niños, de igual forma que es diferente hacer preguntas a personas con cierta capacidad de abstracción que a quienes no poseen dicha capacidad. También es cierto que se ha producido una cierta inflación de escalas, ya que, pese a existir mediciones fiables y válidas para muchos fenómenos, muchos investigadores han desarrollado nuevos instrumentos que no sólo no añaden nada sustancial a lo ya existente, sino que no siguen los patrones de la creación de escalas (Bruner y Hensel, 1996).

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Además, ¿se pueden utilizar independientemente del sistema que se utilice para recoger información? Hay mediciones basadas en escalamientos diferencial semántico mientras que otras son de tipo Likert. Incluso dentro de un mismo tipo, las puede haber de tres o de 11 categorías. Utilizar una escala de 11 categorías en una encuesta telefónica se antoja insólito y absurdo, dado que el sujeto difícilmente recordará cada nivel de categoría. Por tanto, el investigador debe:

5.

3.

Predefinir las escalas de interés fijándose en aquellos atributos que pueden influir y ser influidos por el formato, la extensión y la dificultad de cada instrumento de medida.

¿CÓMO SE VA A ADMINISTRAR?

3.1.

La selección del sistema de recogida de información y el cuestionario

En otros capítulos se desarrollan métodos cualitativos y cuantitativos para recoger información. Entre los más usados están las entrevistas (encuestas) personales en profundidad, las telefónicas (sean CATI o PATI2), las postales (papel o email), por Web o sistemas autoadministrados. El cuestionario, igualmente, se puede: a) Presentar en soporte: papel versus digital. b) Entregar al sujeto (versión autoadministrada versus ayudada si el entrevistador está presente) o que el sujeto sólo reciba o vea las tarjetas con las categorías de respuestas (para ir respondiendo mirando la tarjetas según se le enuncien las preguntas). La selección de una u otra condicionará la extensión, profundidad, forma y presentación de las 2 Acrónimos utilizados en el mundo de la investigación comercial. PATI: Personal Assisted Telephone Interviewing; CATI: Computer Assisted Telephone Interviewing.

preguntas en el cuestionario (Rodríguez del Bosque, 1999). Así, cabe señalar algunos apuntes rápidos que muestran la interdependencia del sistema de recogida de información y la construcción del cuestionario: — La interacción del entrevistador con el sujeto permite cuestionarios con preguntas complejas y variadas, que tienden a estandarizarse y simplificarse conforme el cuestionario es más autoadministrado. — Los cuestionarios autoadministrados suelen incluir todas las instrucciones necesarias para ser contestados, lo que hace que el sistema de recogida de información sea menos caro. A cambio, los cuestionarios son más densos y la presentación a veces saturada de información, lo que provoca rechazo. — Igualmente, en los formatos electrónicos, las nuevas tecnologías permiten introducir vídeos, imágenes o audios como elementos en las preguntas o en las categorías de respuestas, lo que es imposible en el formato papel. A veces, es posible introducir entrevistadores virtuales, lo que ayuda en los cuestionarios vía web. — En las encuestas telefónicas se requieren cuestionarios breves y ágiles, tanto para reducir el tiempo de realización de las preguntas como para facilitar la memoria a corto plazo (denominación de las categorías, sistemas de evaluación de cada respuesta, etc.). — El incipiente desarrollo de cuestionarios para telefonía móvil obliga a plantear preguntas que quepan en la pantalla de un smarphone y cuestionarios muy reducidos. — La utilización de formatos asistidos web o las encuestas telefónicas permiten cambiar la secuencia de las preguntas (para evitar el sesgo de orden), lo que es imposible en cuestionarios papel autoadministrados, excepto si se imprimen diferentes versiones del mismo cuestionario. En la práctica, esto último es casi inviable. © Ediciones Pirámide

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La construcción del cuestionario

Dado que los sujetos tienen poco tiempo y no suele ser habitual que quieran dedicar una parte del mismo sin una recompensa por su dedicación, es cada vez más necesario tener en cuenta la vieja regla AIDA (desarrollar la Atención, generar Interés, fomentar el Deseo y obtener una Acción), que Suárez Vázquez (1996) (citado en Rodríguez del Bosque, 1999) denominó «Regla de las tres íes» (Impactar, Implicar e Interactuar), que personalmente he traducido como «regla de las 2S» (Seducir al sujeto para que participe en la investigación y Sustanciar su participación3). Todo esto,

/ 307

pensado inicialmente para encuestas online, trata de que el sujeto no sea un agente pasivo, sino que se comprometa en la contestación del cuestionario, y es perfectamente aplicable a las encuestas telefónicas, personales y a las autoadministradas. Cabría pensar que estas formas de recogida de información son antagónicas. Sin embargo, son complementarias entre sí y utilizarlas de esta manera puede resolver muchos problemas de investigación. En el cuadro 12.3 se valoran algunas de las características de estos tipos de entrevistas o sistemas para recoger información.

CUADRO 12.3 Valoración de las alternativas de realización de una encuesta Características

Personal

Telefónica

Postal

Web

Coste

*****

****

**

*

Duración de la encuesta

*****

**

***

*

Posibilidad de inspección

*****

***

**

*

Amplitud de la información

*****

**

***

**

Calidad de la información

*****

***

**

**

Índice de respuesta

*****

****

**

***

Influencia del entrevistador

*****

***

*

*

Control de las respuestas

*****

***

*

*

Nota: el número de asteriscos indica la mayor o menor intensidad de la característica en el sentido que se ha enunciado. FUENTE: Rodríguez del Bosque (1999).

3.2.

¿Quién decide cómo se hacen las preguntas?

Hay dos cuestiones distintas latentes en esta pregunta: — Todo lo relacionado con el trabajo del investigador y de su equipo. 3 Tanto para el investigador (que extrae información relevante para su trabajo) como para el sujeto (que ha de sentir que su participación tiene valor).

— Si el cuestionario va a ser administrado (o no) por un entrevistador (sea real o virtual). Respecto del investigador, hay que tener en cuenta que hoy no se trabaja individualmente, sino en equipo. En un proyecto de investigación son diferentes investigadores los que pueden intervenir en la creación del cuestionario, y cada uno de ellos puede tener sus filias y fobias con respecto a escalas a elegir, forma de redactar las preguntas, presentaciones, software a utilizar, etc.

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Cada investigador y cada grupo de investigación son un mundo, pero todo proyecto de investigación ha de tener un responsable último. Las cuestiones a incluir en el cuestionario pueden (y deben) plantearse y discutirse en grupo, pero finalmente tiene que haber alguien que decida qué se incluye, tanto en contenido como en formato/ presentación. Para dicha decisión lo adecuado es que el decisor no sólo actúe con criterio técnico, sino también que considere las opiniones de su grupo, tenga en cuenta otros cuestionarios previos que hayan mostrado ser adecuados y las escalas ya probadas en la literatura científica. Su objetivo será conseguir que el cuestionario sea lo más informativo posible y, al mismo tiempo, de reducida extensión, fácil de contestar y técnicamente correcto. Además, debe valorar que, en función del sistema de recogida de información, es posible que en el trabajo de campo se precise la intervención de entrevistadores. ¿Es preciso tener eso en cuenta a la hora de construir el cuestionario? Definitivamente, sí. ¿Por qué? Un entrevistador es una persona ajena al equipo de investigación encargada de recoger la información de la forma más normalizada y neutra posible. Sin embargo, su falta de preparación, que desconozca  términos concretos o los objetivos del estudio, que no se le controle o que tenga libertad para explicar preguntas puede introducir sesgos no sólo en las contestaciones, sino también en la propensión del sujeto a contestar el cuestionario. A veces, el «entrevistador» es virtual. En el programa DYANE del profesor Santesmases (2009) está implementado un sintetizador de voz femenina (Dyane) que realiza las preguntas, y en algunos programas informáticos y aplicaciones para encuestas por CATI o web es posible utilizar personajes virtuales que conduzcan las entrevistas. Esto puede ser muy interesante en investigaciones interculturales, donde puede ser  muy elevado el coste de los entrevistadores que trabajen en varios idiomas. Sin embargo, tiene el problema de que muchos sujetos sienten rechazo si les habla una máquina o algo que se le parezca.

3.3.

¿Quién o qué recoge las respuestas?

Ya está obsoleto el sistema clásico basado en hacer el cuestionario en papel, donde el entrevistado escribe sus respuestas y en el que una tercera persona introduce la información en la base de datos, pero se sigue utilizando. Hoy en día se han impuesto los sistemas de lectura óptica (por códigos, por lectura directa de cuestionarios estándar, etc.) o los basados en eliminar todo intermediario, de forma que la respuesta dada en un cuestionario digital se incorpora directamente a la base de datos. El investigador debe, por tanto, decidir cuál es el mejor sistema para maximizar la fidelidad de la base de datos, o dicho de otra forma, para reducir al mínimo los errores de trascripción de la información contenida en los cuestionarios. En los cuestionarios en «papel» habrá que cuidar y vigilar el volcado de los datos en la base de datos. En los cuestionarios electrónicos hay que auditar que los datos que se introduzcan en el cuestionario terminen en las variables que les correspondan. Todos recordamos el famoso experimento OPERA en 2012, que detectó neutrinos en apariencia más rápidos que la luz, hasta que se descubrió que todo se debía a una mala conexión entre un cable de fibra óptica y un GPS. Al autor de este capítulo le ocurrió también una mala conexión entre el cuestionario y la base de datos en una encuesta web. Las respuestas de los sujetos se volcaban directamente en la base de datos. Pero en los análisis se descubrió que dos ítems (A y B) tenían una muy alta correlación negativa..., cuando lo esperado es que fuera muy alta pero positiva. Se realizaron diversas pruebas y se comprobó que estaban implicadas tres variables: A, B y C. Las variables A y B pertenecían a una escala, mientras que C formaba parte de otra que, efectivamente, se correlacionaba negativamente con A y B. Los datos de la variable A eran volcados correctamente en la columna correspondiente al ítem A, pero el sistema cruzaba los datos de las variables B y C, de forma que asignaba a C los de B, y a B los de C. Un error de asignación de columnas generaba un problema importante en los análisis de dos escalas. Por tanto, al investigador le interesa: © Ediciones Pirámide

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6. Decidir el sistema para recoger información (si hay complementariedad entre métodos, se podrán evitar los problemas que produce el uso de un único tipo de encuesta). 7. Establecer cómo se va a proceder dentro de su equipo de trabajo en relación a la construcción del cuestionario: quién o quiénes aportan información y quién decide el contenido y el diseño visual del cuestionario. 8. Decidir si el cuestionario se va a administrar directamente por el sujeto a entrevistar o precisará de la asistencia de un entrevistador (sea real o virtual). 9. Decidir qué sistema se va a utilizar para el volcado de la información. Si el cuestionario es en papel y se puede utilizar un lector óptico, si este sistema no se utilizaba por el tipo de respuesta o si el sistema de volcado será automático. 10. Desarrollar un protocolo para auditar que el volcado de datos sea totalmente correcto.

4.

EL PLANTEAMIENTO GENERAL DEL CONTENIDO

4.1.

La extensión del cuestionario

Cuando se construye un cuestionario, lo habitual es que el investigador suela estar mucho más atento a las cuestiones internas e informativas del mismo («¿están todas las escalas y preguntas que

/ 309

necesito?») que a quien se le va a pasar dicho cuestionario. Sin embargo, son tan importantes las cuestiones internas y de completitud del cuestionario como las externas o relativas al encuestado. ¿Qué sentido tiene para el investigador un cuestionario completo que tenga tal extensión que sea rechazado sistemáticamente por los sujetos que deberían responderlo? ¿Qué valor tiene un cuestionario que sea aceptado por su extensión pero no contenga las variables que el investigador precisa conocer? La extensión del cuestionario puede referirse tanto al tiempo de realización como a la longitud del mismo (ya sea medida en páginas o en número de preguntas). Ambas variables (tiempo y longitud) van a valorarse de forma distinta en función de la persona que deba contestar el cuestionario. Así, un cuestionario que se realice en una media de 10 minutos puede ser adecuado para la mayoría de personas adultas. Pero quizá pueda ser excesivo para un niño, que tiene (normalmente) menos paciencia que un adulto y mayor tendencia a distraerse y cansarse con rapidez. La duración de un cuestionario está afectada por: 1.

La longitud de las preguntas (número de palabras o frases). Se incluyen aquí las explicaciones previas que tratan de poner al sujeto en contexto para responder.

Ejemplo del punto 1 Como sabe, las empresas están interesadas en introducir nuevas tecnologías. Sin embargo, su precio, la utilización de tecnologías ya asentadas u obsoletas o el desconocimiento de sus potencialidades hacen que muchas empresas no adopten las TIC.

En el ámbito de marketing y ventas

Ahora le pregunto por su experta opinión sobre  si  considera adecuado que en su empresa se implante  de forma permanente el uso de nuevas TIC, incluido el caso de que ya tenga una tecnología en marcha. Sí, adecuado

No adecuado

No sabe

(1)

(2)

(3)

En la gestión administrativa

(1)

(2)

(3)

En la gestión financiera

(1)

(2)

(3)

Sólo para los directivos

(1)

(2)

(3)

Otro ámbito _______ (especifique)

(1)

(2)

(3)

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En realidad, la relación entre la introducción y la pregunta es nula y afecta negativamente a la respuesta. Igualmente, la pregunta es excesivamente larga. Se podría plantear una variante más corta como: «Señale si considera adecuado o no implantar nuevas TIC en los siguientes ámbitos de su empresa».

2. La longitud del texto introductorio. Siempre hay una introducción al cuestionario donde se explican las cuestiones básicas (objetivos, investigador, anonimato, etc.). Si la explicación o el texto a leer o escuchar son demasiado largos, es probable que el encuestado se plantee abandonar («si la presentación es larga..., ¡habrá que ver el cuestionario!»).

Ejemplo de presentación inadecuada (del punto 2) La presente investigación está dirigida a recoger información sobre el uso de las TIC (tecnologías de la información y la comunicación) en pequeñas y medianas empresas españolas creadas por emprendedores individuales. Es una investigación de corte universitario, ya que los datos se utilizarán para la tesis doctoral de X, adscrita al departamento X de la universidad Y. En esta investigación colaboran otras dos

El texto introductorio no sólo es largo, sino también desmotivador: no dice nada de interés para el sujeto que recibe el cuestionario, da información inútil para él (incluso pretenciosa) y «amenaza» con ser largo.

universidades, ambas extranjeras (una francesa y otra italiana), recogiéndose también datos en Francia e Italia. Como investigadora, deseo contar con su participación a fin de alcanzar un número de respuestas representativo del total nacional. El cuestionario contiene sólo preguntas que son estrictamente necesarias, aunque inicialmente parezca un poco largo.

3. La facilidad de interpretación del texto, incluyendo las inconsistencias. Conforme sea más difícil de interpretar la pregunta, más tiempo tardará el sujeto en responder, o más probabilidad habrá de que al final la respuesta quede en blanco.

Ejemplo 1 del punto 3 (suponga la pregunta) ¿Está usted a favor de introducir un nuevo modelo tecnológico generado e implantado por empresas para la promoción tecnológica?

El problema evidente es entender qué es «nuevo modelo tecnológico», así como reconocer qué es una «empresa para la promoción tecnológica».

También entra en esta categoría el uso de términos técnicos que los sujetos que responden no tienen por qué conocer.

Ejemplo 2 del punto 3 De los siguientes servicios relacionados con las TIC, señale los tres menos usados por usted en su empresa: ❒ E-mail ❒ Intranet ❒ Cloud computing

❒ Search Engine ❒ Banca online ❒ Videoconferencia

❒ Telefonía móvil ❒ e-administración ❒ e-commerce

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La construcción del cuestionario

En esta pregunta utilizan denominaciones técnicas en inglés que son poco conocidas. Por ejemplo, cloud computing es «almacenamiento en la nube». Aun en español, el término sigue siendo poco conocido y el investigador debería plantearse una explicación del mismo. 4. La ambigüedad, tanto de la redacción del ítem como de la escala de respuesta. Los términos ambiguos llevan a que el encuestado se plantee posibilidades de interpretación, deba decantarse por una (si el cuestionario es autoadministrado) o pregunte al entrevistador. Ejemplo del punto 4 ¿Considera que es bueno introducir nuevas TIC aun teniendo ya en marcha otras probadas?: (1) Sí, seguro

(2) Sí, a veces

(3) No, a veces no

(4) No, seguro que no

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do negativo, pues a veces no son bien comprendidos por muchas personas. 7. La existencia de preguntas redactadas con dobles negaciones (directas o implícitas). Este caso es poco común, pero existe. Por un lado, Hay que cuidar las dobles negaciones. Necesariamente, no tienen que plantearse en términos de negación..., sino que es suficiente con que los significados impliquen negativas. Como ejemplos, tenemos: Ejemplo 1 del punto 7 Si tuviera capacidad para decidir probar versiones beta de software de comunicación en acciones críticas en su empresa (gestionar clientes, por ejemplo), ¿rechazaría denegar su prueba?

Esto se resuelve fácilmente con un «¿aceptaría nuevas solicitudes?». Ejemplo 2 del punto 7 (si el cuestionario fuese en inglés)

Tanto el término «bueno» del enunciado como el «a veces» de las categorías de respuesta 2 y 3 generan ambigüedad. 5. La complejidad de las instrucciones. A veces se plantean preguntas que son casi laberínticas para las que el encuestado debe tener cierta capacidad de abstracción. Otras veces, las preguntas son simples, pero las instrucciones están presentadas de tal forma que oscurecen lo que quiere decirse y comprenderse. 6. La existencia de ítems planteados en términos negativos. Aunque hay tipos de escalas que «obligan» a redactar parte de los ítems en sentido positivo y parte en sentido negativo, lo cierto es que las negaciones despistan a muchos sujetos. Igualmente, cuando se prevé la existencia de un sesgo de aquiescencia, la solución más recomendada es intercalar ítems o preguntas en sentido positivo y negativo. No obstante, hay que llevar cuidado con los ítems redactados en senti

Please, indicate your level of agreement (1 = total disagree; 5 = total agree) with the following statement: Under no circumstance I would not contemplate buying new software.

8. Naturaleza de las preguntas. No es lo mismo preguntar por cuestiones demográficas (edad, sexo, lugar de residencia o número de hermanos) que hacerlo por actitudes o capacidades. Igualmente, dentro de una misma variable, es diferente el tiempo que el encuestado precisa para responder por comportamientos de la pasada semana o por otros más alejados en el tiempo. 9. La naturaleza de la medida solicitada. Se suele tardar más en contestar ítems con muchas categorías de respuesta que con pocas. Sin embargo, muy pocas categorías (dos o tres) pueden producir en algunas cuestiones

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dudas en el sujeto, ya que quizá su respuesta no se ajuste a su pensamiento. 10. Existencia de filtros. La inexistencia de este tipo de preguntas hace que se realicen preguntas a quien no tiene capacidad o interés en responderlas, o simplemente no debe hacerlo. Es importante, por tanto, introducirlas para acortar en lo posible el cuestionario, así como para mejorar su ejecución y navegabilidad (flow). Ejemplo del punto 10 Por favor, a) Si ha utilizado nuevas tecnologías (distintas del teléfono móvil) para contactar con sus clientes, responda desde la P09. b) Si no las ha utilizado, conteste a partir de P15.

Así se evita que quien no haya utilizado las TIC responda las preguntas P09 a P14. 11. La cantidad de preguntas introducidas y el formato utilizado para su presentación. A más preguntas, más se tarda en contestar. No obstante, hay formatos (como preguntas en cuadro, tabla o batería) que simplifican las respuestas a muchas preguntas cuyas categorías son coincidentes. 12. El grado de implicación del informante (Bean y Roszowski, 1995). Una mayor implicación o interés en la temática implica una menor importancia de la duración de la entrevista o de ejecución/respuesta del cuestionario. 13. El lugar de realización (Fernández Nogales, 1997). Es habitual que los cuestionarios pasados a pie de establecimiento deban ser más cortos que los realizados en formato hall-test4 o en el domicilio del sujeto. 4 Sistema que consiste en reclutar a personas para que respondan una encuesta en un lugar diferente. El reclutamiento implica un incentivo (monetario o en especie) y suele tener lugar en centros comerciales o en calles adyacentes al lugar

14. Aspectos situacionales. Hay momentos en que los encuestados están más predispuestos a dedicar más tiempo a contestar un cuestionario, de la misma forma que pueden existir cuestiones coyunturales (hora del día a la que se comience a responder, etc.). Ejemplo del punto 14 Contactar mientras el sujeto realiza trayectos cortos, cuando está sometido a presión de tiempo o cuando acaba de llegar a su domicilio es un error habitual. Sólo debe hacerse cuando realmente interesan esas situaciones en la investigación.

Hay muy diversas propuestas sobre los tiempos óptimos de duración de las encuestas (tiempo de completar un cuestionario). Un buen resumen puede verse en la obra de Díaz de Rada (2001, p. 108). El cuadro 12.4 muestra una propuesta de tiempos máximos aconsejables para completar cuestionarios, incluyendo la presentación, la despedida y el visionado de materiales (tarjetas, vídeos, fotografías, etc.). No obstante, es habitual en la investigación científica (sobre todo si el cuestionario forma parte de un experimento) avisar al sujeto del tiempo estimado de dedicación, así como de otros pormenores de procedimiento. Dado que los sujetos experimentales se encuentran en una estancia cerrada y han sido convocados ex profeso, la cuestión de la duración (longitud del cuestionario) pierde importancia, aunque no se les debe «torturar» con un cuestionario excesivamente largo, complejo y poco amigable. Además, no hay que olvidar que tanto la tasa final de respuesta como la calidad de la información reportada se relacionan negativamente con la longitud del cuestionario: cuanto más largo sea, más posibilidades de tener cuestionarios no contestados, o con respuestas de poca calidad. donde los sujetos serán trasladados. Una vez en el local de destino se les da instrucciones y contestan un cuestionario, hacen pruebas de producto, etc.

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CUADRO 12.4 Duración máxima (minutos) aconsejable según el tipo de encuesta Sistema de recogida de información Implicación del sujeto Personal

Postal

Telefónica

Web

Alta

40

30

15

10

Baja

20

15

5

5

FUENTE: Rodríguez del Bosque (1999).

Por ello, es interesante reducir el tiempo de entrevista  o de respuesta. También lo es especificar desde el inicio el tiempo que llevará contestarlo, aun en  el caso de que el cuestionario sea corto. Igualmente, es muy importante no mentir sobre dicha duración ni ocultarla (la ocultación también es un comportamiento no ético). Así, es mentir manifestar que no llevará más de 10 minutos contestar el cuestionario y que luego se alargue 10 o 15  minutos más. El respeto al tiempo ajeno debe ser (incluso en cuestionarios cuya respuesta esté incentivada) una norma básica para cualquier investigador. La cuestión de la duración puede llevar al investigador a un dilema. Si el cuestionario de interés para la investigación es demasiado largo,  ¿apuesta por pasarlo de forma completa o dividirlo en dos partes? Si lo dividiera, ¿lo pasaría a la misma muestra en dos momentos del tiempo o  a muestras diferentes? Éstas y otras cuestiones no tienen una respuesta estándar, y es cada investigador el que, considerando sus objetivos, tiempo disponible para hacer la investigación, público objetivo y complejidad del estudio, debe dar una respuesta coherente y técnicamente adecuada. Esta cuestión puede resolverse usando una técnica parecida a la usada por Clancy y Waschsler (1971) para comprobar si la duración afecta a la contestación. Pruébese a colocar las preguntas difíciles al principio y al final. Si hay diferencia en la calidad de las respuestas, es que la longitud puede estar afectando e interesa, por tanto, reducir la extensión o modificar la organización interna del cuestionario.

Normalmente, se manejan siempre tiempos medios, pero también es interesante que el investigador fije una estimación de los tiempos máximo y mínimo para responder adecuadamente al cuestionario. ¿Por qué? Si el sujeto invierte demasiado tiempo en contestar, aumentan las posibilidades de que esté consultando a terceros (si fuera autoadministrado o vía web), que realmente no sepa responder o que esté lleno de dudas. Por el contrario, si el sujeto invierte menos tiempo del estimado como mínimo indispensable, casi con seguridad no leerá adecuadamente las preguntas. Un ejemplo es el caso de un cuestionario web en el que también se recogió información relacionada con la hora de inicio de respuesta (hora a la que se clicó «comenzar a responder») y de finalización (hora a la que se presionó el botón de «terminar»). El cuadro 12.5 ofrece esta información para dos sujetos distintos. Se consideró que no tenía mucho sentido computar un tiempo máximo de respuesta, pues el encuestado podía perfectamente dejar el cuestionario a medias y volver sobre él con posterioridad. En cambio, se determinó un tiempo mínimo, estimado en 11 minutos, que era el necesario para leer a velocidad normal todas las preguntas y ver las animaciones que incluía (sin introducir las respuestas). Uno de los sujetos (el 631) realizó el cuestionario en un tiempo bastante inferior al estimado como mínimo necesario. Pese a que cabe la posibilidad de que fuese una persona muy veloz en el visionado y comprensión del cuestionario, la duración se consideró como «sospechosa» y, por tanto, fue eliminado de la base de datos con la que se hicieron los análisis.

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CUADRO 12.5 Extracto de tiempos procedente de una encuesta web N.º cuestionario

Hora del inicio*

Hora del final*

Duración

326

2011:04:15:15:27

2011:04:12:15:47

20 min.

631

2011:04:12:23:12

2011:04:12:23:19

7 min.

* 2011:04:12:23:12 significa que se comenzó el 12 de abril de 2011 a las 23:12 horas.

Por tanto, al investigador le interesa:

11. Tener en cuenta que junto con la completitud del cuestionario debe considerar su extensión para los sujetos que deben responderlo. 12. Tomar decisiones para que se reduzca la influencia de los factores que afectan a la duración de contestación del cuestionario. A la hora de construirlo, los factores básicos son: de comprensión del cuestionario, de visualización, de extensión física y situacionales. 13. Establecer, al menos, la duración mínima necesaria para responder al cuestionario con garantías de veracidad y precisión en las respuestas.

4.2.

La secuencia y organización interna del cuestionario

Hay dos cuestiones a abordar: a) las partes del cuestionario, y b) la organización de las preguntas. Un cuestionario bien organizado permite recoger la información de forma más eficiente, tanto porque reduce el tiempo de recogida de información como porque facilita la contestación del encuestado. Básicamente, hay cuatro partes en un cuestionario: introducción, preguntas de identificación, cuerpo central de preguntas y cierre. La introducción es la presentación de la investigación y: a)

Debe contener información que identifique al investigador, el objetivo de la investigación, el tratamiento anónimo de la in-

formación, el cumplimiento de la ley de protección de datos, la duración estimada de contestación y otra información que sea relevante para el potencial entrevistado. Ejemplo de presentación para un cuestionario web Si ha recibido el link de este cuestionario web, el grupo de investigación X considera que su aportación a nuestra investigación será muy valiosa. El estudio científico-universitario pretende analizar cómo toman dos decisiones de compra de productos cuando la única información relevante disponible y conocida es el nombre de una marca extranjera. No hay respuestas correctas o incorrectas e interesa sólo su opinión. Igualmente, no se recoge información personal, por lo que le solicito sinceridad en sus respuestas. Muchas gracias.

b) Ante todo debe ser seductora, lo que implicará al sujeto. No se trata de decir, por ejemplo, que su opinión es importante o que hay un incentivo por responder, sino mostrar también el tema desde una perspectiva que sea interesante o intrigante (Fanning, 2005). Conseguir un asentimiento del potencial entrevistado es fundamental (en realidad, es una técnica que se utiliza mucho en venta personal). Muchas veces, esto es muy difícil para un investigador académico, centrado en los aspectos científicos, abstractos de su línea y en las cuestiones técnicas. En ese caso, la consulta a terceros es algo más que recomendable. © Ediciones Pirámide

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Ejemplo de presentación inadecuada

Ejemplo de presentación motivadora propuesta por una persona ajena a la investigación

Contacto con usted porque el grupo de investigación de la universidad X, adscrito al departamento Z, con larga trayectoria científica, que tiene como línea de investigación el análisis del emprendedurismo, está realizando un estudio sobre la creación de microempresas en España...

Todos los que trabajamos en empresas (públicas y privadas) nos hemos dado cuenta de que se desaprovechan las capacidades de los trabajadores. El grupo de investigación X se ha preguntado qué lleva a tal desperdicio. ¿Se puede hacer algo para cambiar esta situación? Necesitamos conocer las respuestas a estas preguntas y su colaboración nos ayudará ¿Comenzamos ya?

c)

/ 315

Debe ser corta. En sentido estricto, y en muchas ocasiones, la presentación no pertenece al cuestionario, sino que es un elemento añadido. Sin embargo, muchos entrevistadores la leen en las entrevistas telefónicas o personales, aparece en la primera pantalla del cuestionario web o acompaña a las páginas con las preguntas cuando se envía postalmente. Y ese tiempo el sujeto que responderá lo asigna al tiempo total de contestación del cuestionario.

Se ve rápidamente que lleva casi 20 segundos hablando y no ha dicho nada de interés, al tiempo que desmotiva al escuchante a seguir pendiente de lo que se le dice. Las preguntas de identificación pueden referirse tanto a los datos propios del cuestionario como a las características del sujeto que responde: a) En el primer caso, se suele incluir el número del cuestionario, hora de inicio y fin, lugar de entrevista, etc. Normalmente:

Ejemplo de datos de identificación en un cuestionario web N.º cues.

Fecha

Hora del inicio

Hora del final

IP

Interrup.

Link

0925

2011:06:26

21:55

22:12

192.168.3.35

0

1

N.º cues.: número del cuestionario. IP: Protocolo de Internet o etiqueta que identifica a un interfaz de un ordenador. Se suele utilizar para controlar que no se hacen varias encuestas desde un mismo ordenador que tenga activa una IP determinada. Interrup.: se computa si el sujeto ha estado más de X minutos sin introducir respuesta alguna (1 = sí hay interrupción; 0 = no hay interrupción). Link: 1 = el sujeto ha llegado a la encuesta vía link enviado por email; 0 = el sujeto ha llegado a la encuesta desde cualquier otra dirección.

b) En el segundo caso puede interesar no sólo los datos sociodemográficos habituales, sino algún otro que se considere fundamental para poder realizar la investigación.

Ejemplo 1 para el apartado b) En el caso de una investigación sobre las bases neuronales de las decisiones gerenciales donde haya una fuerte componente afectiva, es fundamental requerir el sexo de la persona que será observada y si es diestra o no.

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Ejemplo 2 para el apartado b) En el caso de un diseño experimental puede ser de interés pasar en el cuestionario previo unas preguntas que permitan al investigador decidir qué sujetos irán al grupo experimental A, cuáles al B y cuáles al de control.

En el cuerpo central de preguntas es donde se incluyen las preguntas directamente relacionadas con las variables que servirán para contrastar las hipótesis. La secuencia de estas preguntas se abordará más adelante. Las preguntas de cierre se pueden dirigir tanto al sujeto que ha respondido como al entrevistador: a) En el primer caso, se le puede requerir un teléfono de contacto y un nombre de pila para un posterior contacto (por control, por reencuesta tras un incidente/fenómeno intermedio, etc.). Ejemplo para el apartado a) La encuesta es anónima para usted, pero no para mí como entrevistador, ya que el investigador controlará si la entrevista ha tenido lugar. Necesitaría sólo su nombre de pila y un número de teléfono para que, si el investigador le llama, pueda indicarle que sí ha contestado usted este cuestionario

b) En el segundo caso, al entrevistador se le pueden plantear unas preguntas sobre la  dinámica de la entrevista. Los datos fríos en la base de datos no «hablan» de la sinceridad percibida en el entrevistado ni de las condiciones en las que se ha podido recoger la información. Preguntar por estas cuestiones es una práctica habitual en muchas encuestas. Un ejemplo puede verse en las encuestas realizadas por el Centro de Investigaciones Sociológicas, que están disponibles en su sitio web.

En cuanto a la organización del contenido, puede variar en función del tiempo disponible, la dificultad intrínseca de las preguntas, el público objetivo y el momento en que se administrará el cuestionario (entre otros factores). Rodríguez del Bosque (1999) plantea que, igual que toda conversación amena, una buena estructura ayuda a mejorar la obtención de información y a maximizar la veracidad en las respuestas. Existen muy diversas propuestas para organizar el contenido y, sobre todo, las preguntas directas de identificación y el cuerpo principal del cuestionario (está claro que la introducción va al principio y las preguntas de cierre al final). La falta de unanimidad (aunque sí hay consenso en la mayoría de las recomendaciones) hace que estos criterios puedan cambiar en función del área de trabajo. Un ejemplo es el relativo a las preguntas identificativas. Mientras en la investigación social y de mercado se suele recomendar que vayan al final del cuestionario, en el ámbito educativo y en muchas encuestas sociológicas van al principio5. ¿Cuáles son los criterios para organizar el contenido? Básicamente son cinco: 1.

2.

Lo primero a tener en cuenta es que hay que ser lógicos. La lógica no es algo absoluto, sino que dependerá de cada objetivo y público objetivo. La primera pregunta es clave, ya que definirá en gran medida la visión del sujeto

5 Un ejemplo de cómo utilizar las preguntas de indentificación fue el uso que les dio el autor en una investigación dirigida a niños y jóvenes tempranos (de 14 a 16 años). En el pretest, se observó que el cuestionario mínimo necesario era un poco largo y que si se ponían todas las preguntas clave, los niños y jóvenes se cansaban de pensar. Se decidió hacer tres bloques de preguntas. Primero se incluyó un bloque de preguntas relativas a su comportamiento actual y pasado. La respuesta a este bloque llevaba una media de 7 minutos. Después se intercalaron las preguntas de identificación, en las que los sujetos no tenían que pensar (edad, número de miembros en la familia, etc.). Por último se incluyó un tercer bloque de preguntas actitudinales cuya duración media de contestación rondó los 9 minutos. Sabíamos que un bloque general de duración 7 + 9 = 16 minutos hubiera cansado mucho a los sujetos y se habrían tenido muchas respuestas en blanco (missing).

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3.

sobre el cuestionario. No obstante, hay que considerar también lo largo que sea. Cuanto más largo, más importancia tendrá dicha primera cuestión. Agrupar las cuestiones por temáticas, o por categorías de respuestas, que sean coincidentes u homogéneas en su forma de responder.

4.

/ 317

Ser conscientes de la existencia de potenciales efectos de orden que pueden llevar a contestaciones diferentes en función de si se altera el orden de dos o más preguntas. Dillman et al. (2009) plantean la existencia de efectos cognitivos y normativos, tal y como se observa en la figura 12.1 y se explica en el cuadro 12.6.

Efectos de orden cognitivos Estímulo

Transferencia

Anclaje

Contraste

Asimilación

Contagio

Descuento

Interconsistencia

No extremismo

Efectos de orden normativos

Figura 12.1. Efectos de orden más comunes en cuestionarios (Dillman et al., 2009).

CUADRO 12.6 Efectos de orden más comunes y su significado Efecto

Significado

Estímulo (Priming)

Las primeras preguntas dan pistas para responder a las subsiguientes.

Transferencia (Carryover)

Los sujetos perciben que dos o más preguntas están relacionadas, usando criterios similares para responderlas.

Anclaje (Anchoring)

Las respuestas a las primeras cuestiones se transforman en un «estándar» con el que se comparan las respuestas a dar en las subsiguientes preguntas.

Descuento (Subtraction)

Las consideraciones, juicios de valor y respuestas dadas a las primeras preguntas tienden a quedar fuera (descontarse) de los juicios y respuestas emitidas en las respuestas a preguntas posteriores.

Contagio (Evenhandedness)

La respuesta dada a una pregunta está condicionada por la respuesta a una pregunta anterior y tiende a ser similar a ésta.

Interconsistencia (Consistency)

Los sujetos tienden a presentar sus respuestas a diferentes preguntas (o dentro de la misma) de forma consistente. Así, las respuestas muestran estabilidad.

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CUADRO 12.6 (continuación) Efecto

No extremismo (Avoiding extremeness)

Significado

Ocurre cuando los sujetos varían en su estilo de respuesta y tienden a dar respuestas neutrales mediante la selección de unos ítems y el rechazo de otros. Su opuesto es el denominado «sesgo de postura extrema», donde los sujetos tienden a dar respuestas extremas para mostrar que son «fans» de productos o que rechazan determinadas situaciones planteadas en las preguntas. Las respuestas neutrales suelen aparecen con mayor intensidad en las cuestiones finales o largas. Otros efectos de orden

De salto

Ocurre cuando los filtros no están bien establecidos en el cuestionario y el sujeto se encuentra ante preguntas extrañas o inesperadas a las que no puede o no sabe responder.

Fatiga

No sólo cansan los cuestionarios largos, sino también aquellos que tienen una estructura demasiado compartimentada. Ocurre cuando el entrevistador indica los bloques de preguntas o cuando se introducen epígrafes numerados.

Aprendizaje

Conforme se avanza en la contestación, el sujeto aprende a resolver las cuestiones que se le plantean y tiende a pensar menos las respuestas que da.

Anticipación de hipótesis

El sujeto se puede poner a favor o en contra de las respuestas que él cree que el investigador espera en función de si está a favor o en contra del objetivo de la investigación.

5.

Usar técnicas para mejorar la secuenciación. Entre las más utilizadas, tenemos: a) Técnica del embudo: iniciar el cuestionario con preguntas fáciles/generales y finalizarlo con las difíciles/concretas. Mientras hay autores que sugieren comenzar por las preguntas más interesantes o sobresalientes (Dillman et al., 2009), otros plantean que se alternen (si el cuestionario es largo) o que se comience por las difíciles y se termine por las que puedan generar sensibilidad. Esta estrategia de embudo es apropiada cuando se pretende conocer el comportamiento general de compra de los consumidores y la evaluación específica de productos (Bickart, 1993), si bien en ocasiones la estrategia inversa también es útil cuando los entrevistados no tienen sentimientos fuertes o no han formulado un punto de vista definido (Malhotra y Birks, 2006).

b) Usar preguntas filtro: para evitar enfrentar a los sujetos a preguntas que no les correspondan responder. c) Usar preguntas en pivote o cascada: normalmente usadas para engarzar preguntas relacionadas. Una ayuda para construir un cuestionario es usar un diagrama de flujo o mimograma. Éste puede ser tanto lineal como de árbol. La figura 12.2 muestra un mimograma lineal de un cuestionario en un proyecto sobre propensión al ahorro de energía en el ámbito residencial (los sujetos bajo análisis son familias y su comportamiento). Añadiremos, por tanto, que el investigador debe: 14. Diseñar una presentación fundamentalmente afectiva para seducir y motivar al sujeto a responder el cuestionario. 15. Definir claramente las partes del cuestionario y pensarlas en consonancia con el contenido, con la facilitación de las respuestas y con la visualidad del cuestionario.

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16. Plantear una introducción informativa (que cumpla con los presupuestos éticos) lo más seductoria posible. 17. Describir las cuestiones de identificación que será necesario preguntar y aquellas otras a obtener directamente (sea por web o por anotación de los entrevistadores). 18. Especificar cómo cerrar el cuestionario (nota final, agradecimiento, datos de teléfono y nombre para el control, etc.). 19. Organizar el contenido para que se maximice la respuesta y su veracidad. 20. Considerar la influencia que pueden llegar a tener los «efectos de orden».

lo feo y desordenado. Y aunque haya amantes de la fealdad y el desorden, la inmensa mayoría es más propensa hacia lo atractivo que hacia lo contrario. Por tanto, el diseño visual es realmente importante cuando el sujeto interacciona directamente con el cuestionario, como ocurre en las encuestas autoadministradas en papel (postales, o entregados en mano) o digitales (vía web, correo electrónico, en aplicaciones para tablets, etc.). Hay diversas recomendaciones, condicionadas al sistema de recogida de información y al tipo de soporte (papel o digital) que se utilice. Las principales son: 1.

Bloque Presentación

Datos de hábitos y comportamiento

Datos actitudinales

Variables a obtener Aceptación protección datos Aceptación reencuesta 30 días Aceptación de incentivo Consumos residenciales Estilo de vida Hábitos familiares de no ahorro Estilo familiar Actitudes hacia el ahorro ¿Qué potenciaría el ahorro? ¿Qué inhibiría el ahorro? Autoeficacia percibida

Datos personales

Histórico de consumo Sociodemográficos de la familia Características de la vivienda

Datos de identificación

IP Horas de inicio y fin Origen del acceso

Figura 12.2. Ejemplo de mimograma lineal para un cuestionario sobre ahorro de energía.

4.3.

Diseño visual o presentación del cuestionario

El ser humano «come por los ojos», evalúa por las apariencias, gusta de lo estético y rechaza

/ 319

Sobre el diseño básico de la página. Se ha de plantear en función del público al que se dirige, de las características del soporte y de si precisa incluir texto, imágenes, vídeos y/o tarjetas: a) El público, se suele olvidar de que en España hay unos cuatro millones de personas con discapacidad visual, auditiva o de movilidad moderada o severa. Esto puede hacer que no vean adecuadamente las pantallas o páginas del cuestionario, los vídeos que se incluyan, tengan problemas para poder dejar sus respuestas en los marcadores correspondientes o ciclar sobre los enlaces. Igualmente, niños y adultos seniors perciben de forma muy diferente la pantalla del ordenador y la hoja de papel. Así, que el cuestionario se dirija a niños, jóvenes y ancianos debe imponer limitaciones al diseño que hay que tener en cuenta. b) No todos los soportes permiten el mismo «juego», por lo que tener claro si habrá más de un soporte es una cuestión básica para pensar en la estética del cuestionario, ya que debe ser compatible con posibles soportes diferentes. La irrupción de dispositivos móviles (tablets, smartphones o portátiles) hace que la confección y el diseño de los cuestionarios también

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c)

2.

se deban adaptar a la creciente movilidad de los terminales. Hay que tener en cuenta que las hojas de papel y las pantallas se pueden saturar si se incluyen enunciados, opciones de respuesta, instrucciones previas y botones de enlace a vídeos/ audio. Cargar de información la pantalla o la hoja de papel produce rechazo en los sujetos.

3.

Sobre el tamaño, el estilo y el color de la letra: a) El tamaño o cuerpo es una característica básica del texto y quizá la más importante. Las personas mayores y los niños tienen problemas para leer letras de tamaño reducido. Aunque las fuentes más utilizadas son de tamaño 11 o 12, se puede aumentar a 13 y 14 en función de necesidades específicas. No es recomendable utilizar tamaños de texto más reducidos. b) El color ideal para escribir es el negro, ya que ofrece el mayor contraste con los fondos claros. Además, es un color neutro que se ve igual en casi cualquier soporte. Esto no ocurre con el resto de colores, que están desaconsejados cuando el cuestionario es sobre papel y, en la mayoría de los casos, también vía web. En los soportes que utilizan pantallas también se pueden utilizar letras en gris oscuro (marengo) que dan impresión de estilo, seriedad y neutralidad. c) Las tipografías más usadas son Arial y Times New Roman. La primera es casi idéntica a la fuente Helvética, pero tiene menos estilo que la Times. Cualquiera de ellas permite un texto muy legible. Los estilos «cursiva» y «negrita» empeoran la legibilidad de los textos y no se recomienda su uso. También se desaconsejan otros tipos de fuentes tipográficas ya que algunas son difíciles de leer.

4.

Sobre el color del fondo y las marcas de agua. Es casi universal el uso de fondo blanco y sin marcas de agua, tanto en papel como digitalmente. En cuestionarios web también se utilizan a veces fondos ligeramente grises que no empeoran la legibilidad y dan una imagen más «profesional». Son desaconsejables los fondos en otros colores o con tramas (los que simulan páginas de libretas, por ejemplo). Las marcas de agua se suelen utilizar para avisar del origen del documento, pero si se hacen copias en papel fuera de la imprenta, se incorporan casi como una parte del texto y lo enturbian. Por tanto, están desaconsejadas. No obstante, a veces se usan fondos de distinto color para distinguir los enunciados de las categorías de respuesta. Sobre la distribución del texto y las figuras en el espacio (páginas/pantallas). A la hora de distribuir los elementos en el cuestionario hay que considerar tanto la creatividad como la percepción que podrán  tener quienes lo respondan (Fanning, 2005). Básicamente, se siguen tres recomendaciones: Fijar la consistencia de la presentación visual. Se recomienda usar una alineación clara y un espaciado vertical para organizar instrucciones, enunciados y categorías de respuesta. b) Agrupar espacialmente las preguntas relacionadas, siempre que la agrupación no genere «efectos de orden» significativos. c) Identificar claramente el principio de cada sección. A ser posible, se debe evitar el uso de numeraciones romana o arábiga o viñetas con diferentes imágenes. Suelen despistar más que ayudar.

a)

5.

Sobre los elementos de marcado de respuestas. Suelen ser espacios en blanco (recuadrados o no) para responder de forma libre o botones para marcar la res© Ediciones Pirámide

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6.

puesta. Es importante comprobar que: a) hay espacio suficiente para responder —espacio físico, número de palabras permitidas, etc.—; b) los botones deben tener un tamaño suficiente para que la respuesta no se transforme en un ejercicio de puntería, y c) estén claramente visibles. Sobre los elementos de guiado, son especialmente interesantes cuando no existe interacción de entrevistador y sujeto que responde (Bradburn, Sudman y Wansink, 2004): a) En el caso de encuestas web, básicamente, son: ayuda de la aplicación (para las instrucciones), botón del idioma (normalmente banderas que representan los idiomas en los que se puede leer y contestar el cuestionario), botones de avance6 (una vez que se ha terminado de contestar una pregunta), barras de desplazamiento (no se recomienda la existencia de scrolls; todo lo que haya en la pantalla es lo que hay que contestar, y nada más), barra indicativa de progreso (señala cuántas páginas o preguntas quedan por contestar), botones de inicio y fin de cuestionario, etc. b) En el caso de cuestionarios en papel, los elementos de guiado son normalmente líneas o flechas, el número de página y las llamadas de recuperación de tarjetas7, entre otras. c) En caso de que se use un procesador de textos para documentos digitales (tipo Word, adobe pdf, etc.) y se envíe por email, como en realidad es un formato asimilable al «papel digital»,

6 La mayoría de las encuestas web no incluyen botones de retroceso. Se hace por dos motivos: a) para evitar rectificaciones a posteriori en función de lo contestado en otras preguntas, y b) para evitar dificultades informáticas de sobreescritura en función de datos o la acción de borrado del dato almacenado y reescritura del nuevo.

/ 321

podrá tener las características indicadas en los puntos anteriores. 7.

Sobre la presentación de las preguntas: a) En aquellas que usen escalamiento Likert, sumativos o diferencial semántico, se suele recurrir al formato de preguntas en cuadrado o tabla. Sin embargo, su uso indiscriminado puede llevar a plantear en este formato preguntas complejas (al ser de doble entrada). En realidad, es uno de los formatos que tiene más dificultades para ser contestado y el investigador debe hacer pruebas previas antes de incluirlas en el cuestionario definitivo. Best y Krueger (2004) y Dillman (2008) muestran que estos formatos necesitan que los encuestados tengan cierta formación para leer tablas y cierta capacidad de abstracción. b) En preguntas individuales, hay que cuidar la diagramación de categorías: es mejor ponerlas verticalmente a hacerlo en horizontal si hay muchas opciones de respuesta.

8.

Sobre la impresión (en formato papel). Tanto el cuestionario como el material de apoyo, las tarjetas para responder o la identificación de los entrevistadores han de ser cuidados al máximo. Se les debe dar apariencia profesional, ya que de esa forma se puede conseguir una mayor apreciación o valoración de los sujetos de la muestra. En los cuestionarios cuyas respuestas vayan a ser leídas por un sistema de lectura óptica se recomienda no numerar las preguntas ni precodificar las posibles respuestas en los cuestionarios. Por el contrario, si la introducción de los datos en la hoja de cálculo o base de datos va a ser manual, entonces se aconseja tanto la numeración como la precodificación.

7 Son notas a pie de página o símbolos que reclaman al encuestado que observe una tarjeta externa al propio cuestionario que ha sido suministrada con él.

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Ejemplo para el punto 7.b) Señale en qué rango de edad se encuentra: (Opción no recomendada) ❒ 18 a 28

❒ 29 a 38

❒ 39 a 48

❒ 49 a 58

❒ 59 a 68

❒ 69 o más

(Opción recomendada) ❒ 18 a 28 ❒ 29 a 38 ❒ 39 a 48 ❒ 49 a 58 ❒ 59 a 68 ❒ 69 o más

9.

Sobre los ítems de una misma pregunta, pues han de estar en una única página. Su separación en distintas hojas o pantallas puede generar omisiones y datos missing.

4.

¿Qué es lo que no hay que hacer? 1.

2.

3.

Olvidar lo indicado anteriormente sobre la importancia de la primera página. Debe ser visualmente impecable y que provoque el seguir contestando el cuestionario. Ahorrar espacio de forma que en una hoja o pantalla quepan largas preguntas o varias de ellas. Se suele conseguir reduciendo márgenes y tamaños de letra o utilizando en demasía el formato de preguntas en cuadrado. A pesar de la fascinación que ofrecen los cuestionarios de pocas páginas, no es aconsejable ahorrar espacio de esta manera, pues produce rechazo en el sujeto que debe responder. Usar una gran variedad de tipos de letra (uno para las instrucciones, otro para el enunciado, otro para las posibles respuestas...). Muy diversos tipos o estilos de letra suelen despistar y no ayudan a la

5.

6.

navegabilidad por el cuestionario (Fanning, 2005). Saturar el cuestionario con imágenes grandes o incrementando el tamaño del texto para ocupar más espacio. El espacio/fondo en blanco no sólo no molesta, sino que ayuda a que una hoja o pantalla mejore la legibilidad y la propensión a responder. Lo contrario de la saturación (dejar demasiado espacio en blanco) hace que el sujeto perciba que va a pasar por muchas páginas, lo que puede ser un inhibidor de su participación completa. Se recomienda que el espacio en blanco (ocupado por el fondo exclusivamente) no sea superior al 50 % de la parte de la pantalla destinada al cuestionario. En encuestas web, es normal que algunas se desarrollen en ventanas emergentes. Aunque esto tiene sus ventajas en seguridad y diseño, lo cierto es que también tiene el gran inconveniente de que muchos usuarios tienen bloqueado este tipo de ventanas. Al inicio del contacto, es conveniente informar de que se va a utilizar este sistema, y de que no tendrá riesgo alguno para el usuario. © Ediciones Pirámide

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7.

8.

Olvidar que la precodificación de las respuestas es un apoyo para el volcado de datos cuando el cuestionario es en papel, pero no tiene sentido cuando se trata de una encuesta web o de otra que vuelque la información de forma automática en la base de datos. Además, los códigos deben aparecer de forma que no molesten en el texto ni introduzcan sesgos de valoración en las respuestas. Utilizar cuestionarios sin numerar correlativamente. Esto hay que hacerlo siempre, sea cual sea el sistema de recogida de datos. La numeración permite identificar casos. En muchos programas informáticos, la numeración la da el sistema por defecto, por lo que el investigador deberá estar atento a no duplicar numeraciones en el caso de que complemente el uso de dos o más sistemas de recogida de datos.

5.

/ 323

EL DISEÑO DE LAS CUESTIONES/ PREGUNTAS

La figura 12.3 muestra un ejemplo de una típica pregunta por Internet. Para diseñarla, el investigador ha tenido que: a) definir el contenido de la pregunta8; b) elegir la mejor forma de presentarla; c) redactarla en términos comprensibles, y d) prever si es preciso que aparezcan precodificaciones, indicaciones especiales, botones para acciones (de vídeo o audio) y un largo etcétera. Normalmente, tras la definición del contenido de las preguntas (variables a incluir), el investigador aborda la cuestión de cómo recoger dicha información. Por tanto, en primer lugar, hay que abordar las diferentes formas de preguntar, después, cómo redactar los enunciados y categorías de respuesta y, finalmente, cómo afrontar el problema de las preguntas con información sensible.

P7. ¿Con qué frecuencia realiza las siguientes actividades? (La frecuencia se refiere a cada vez que precisa o puede realizar cada actividad) Siempre Mucha Poca Bastante Raramente Nunca Reciclar plásticos y envases Depositar pilas en sus contenedores Cerrar el grifo de la ducha al enjabonarse Usar transporte público y no su vehículo Reducir el uso de bolsas y envases Reutilizar productos y materiales

Figura 12.3. Ejemplo de una pregunta en cuestionario web.

5.1.

Tipos de preguntas

En cualquier libro de investigación por encuesta aparecen diversas clasificaciones de preguntas (véase el cuadro 12.7). Cada una tiene su funcionalidad, ventajas e inconvenientes. No se realizará un análisis pormenorizado de cada una de ellas, pero hay cuatro que, por sus especiales

características, merecen unas referencias más detalladas. Son las de respuesta múltiple, filtro, de control y reservadas o sensibles. 8 El contenido de las preguntas ya ha tenido que ser previamente fijado mediante la definición de variables, tanto las ya previstas en la literatura como aquellas que hayan sido desarrolladas para la correspondiente investigación.

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CUADRO 12.7 Una clasificación de los tipos de preguntas Tipología

Formatos de presentación y contenido

Por la formulación

— Abiertas (semiabiertas/semicerradas). — Cerradas. • Dicotómicas. • Politómicas. • De respuesta múltiple. — Cuantitativas versus cualitativas. — Espontáneas versus sugeridas. — Introductoria o finalizadora. — Esencial. — Filtro. — De control. — Rompehielos o alivio. — Conductuales. — Actitudinales e intencionales. — Evaluativas. — Sociodemográficas (personales). — Reservadas o sensibles. — Textual versus gráfica. — Cuadrado o tabla.

Por su grado de libertad Por su función

Por la naturaleza del contenido

Por la presentación

Las preguntas de respuesta múltiple son aquellas en las que el sujeto puede seleccionar más de una opción entre todas las que se le propongan. También se las conoce como preguntas multirrespuesta (Santesmases, 2009). Su razón de ser estriba en que las opciones dadas como posibles respuestas no tienen por qué ser excluyentes. Esto puede llevar a que los sujetos deseen seleccionar más de una opción, o que se les indique la selección de dos o más posibles respuestas. Es el caso del siguiente ejemplo: Señale las actividades que realizaría durante un fin de semana de turismo rural: ❒ Excursiones (guiadas o independientes). ❒ Visitar alguna granja cercana y participar de alguna actividad. ❒ Visitar pueblos y zonas pintorescas. ❒ Descansar y visitar, como mucho, los alrededores del hotel. ❒ Actividades lúdicas nocturnas. ❒ Otra actividad (detalle) _______________________

El problema que plantea este tipo de preguntas es que los análisis estadísticos se suelen limitar a distribuciones de frecuencias y tabulaciones cruzadas, así como aproximaciones cualitativas. Una solución muy utilizada es construir tantas variables dicotómicas como opciones de respuesta se presenten, de forma que un «1» indicará que dicha opción se ha marcado y un «0» señalará que no ha sido elegida. En el ejemplo anterior se construirían seis variables dicotómicas. Las preguntas filtro tienen dos funciones básicas: a) identificar a los sujetos para comprobar si cumplen los requisitos de la muestra, y b) dirigir la contestación del cuestionario de forma que los sujetos respondan sólo a aquellas cuestiones que el investigador haya planteado como necesarias, en función de sus características. En el primer caso, las preguntas filtro actúan como identificativas, mientras que en el segundo caso evitan que el entrevistado responda sin saber (Malhotra y Birks, 2006) o sin deber responder a determinadas cuestiones. Las preguntas de control se hacen tanto para reconocer la consistencia de las respuestas como para comprobar el cumplimiento de alguna condición externa. En el primer caso, existe la idea extendida de que la pregunta de control detecta si el encuestado miente o no. No es así. En realidad, sirven para conocer si hay coherencia en las respuestas. Un ejemplo: supóngase que se le pregunta a un sujeto por el número de productos que compró en su última compra. Si compró un número bajo, es muy posible que recuerde dicha cantidad con más facilidad que si llenó una bolsa o un carro completo. Si fuera éste el caso y en dos momentos del tiempo de la encuesta dijese «12» y «sobre 15», ¿estaría mintiendo? No necesariamente, y la diferencia no alertaría al investigador. Sin embargo, si las respuestas hubieran sido «sobre 12» y «más de 20», sí podría denotar incoherencia. Un cuestionario con varias incoherencias sería un firme candidato a ser eliminado de la base de datos. En cuanto a las preguntas sensibles, existen diferentes situaciones en las que el encuestado puede desear no responder, tanto porque se aborde una cuestión íntima, porque le sea molesta, o por© Ediciones Pirámide

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que contraríe su ánimo. Supóngase, por ejemplo, que en una investigación sobre «determinantes del

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comportamiento no ético de los compradores» se preguntase:

Señale cuál de los siguientes comportamientos ha tenido en los últimos dos meses en un establecimiento comercial: Llevarme algo de una tienda sin pagarlo. Consumir un producto en el establecimiento y no pagarlo. Cambiar la etiqueta del producto para pagar menos. Reclamar como defectuoso un producto que ha roto. Romper un producto y ocultarlo. Otro comportamiento que considere ahora no adecuado. ¿Ha mantenido una relación íntima en los probadores?

Es evidente que algún ítem puede molestar o hacer que el sujeto se sienta amenazado en su intimidad. En el siguiente ejemplo, de un estudio

❒ ❒ ❒ ❒ ❒ ❒ ❒

Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí

❒ ❒ ❒ ❒ ❒ ❒ ❒

No No No No No No No

que pretendía conocer la relación entre etnocentrismo y xenofobia dentro de la empresa, se planteó la siguiente pregunta:

Señale en qué grado sus compañeros en la empresa muestran: Un rechazo abierto a los trabajadores extranjeros Críticas encubiertas de rechazo a lo extranjero

❒ Elevado ❒ Elevado

❒ Medio ❒ Medio

❒ Bajo ❒ Bajo

❒ Nulo ❒ Nulo

¿Cuántas veces en la última semana ha comentado alguno de estos hechos con sus compañeros? ____

Ante este tipo de preguntas, la empatía del encuestador (si la encuesta es personal) o la adecuación del contacto pueden ser claramente insuficientes para evitar el rechazo del encuestado. En estas circunstancias se suelen utilizar tres estrategias: la pregunta indirecta, la descomposición y la tabla encriptada: a) La pregunta indirecta consiste en aproximarse al tema en cuestión formulando preguntas que traten transversalmente o veladamente tal cuestión. También puede consistir en preguntar por el comportamiento ajeno y no sobre el propio. Esta estrategia se basa en el mecanismo psicológico conocido como «proyección» (en psicoanálisis se denomina «transferencia»). b) La estrategia de la descomposición es una opción siempre que sea posible obtener la

misma información a través de elementos independientes. Por ejemplo, es conocido el rechazo de los comerciantes a responder a la pregunta «¿cuáles son las ventas medias mensuales en su establecimiento?» La respuesta suele ser siempre evasiva, o directamente dicen «no llevo los datos» o un «muy bajas, apenas nos mantenemos» (aunque se compruebe que la tienda recibe muchos clientes). Una posibilidad sería transformar la pregunta sobre el volumen de ventas en dos distintas e independientes que estén alejadas en el cuestionario: P10. Un día normal, ¿cuántos clientes por término medio compran? ____ P22. ¿Cuál es la compra media de un cliente en un día (hoy, por ejemplo)? ____

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c)

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La fórmula Ventas = P10 × P22 × 26 (días de apertura) dará una estimación que, aunque con ciertos problemas de precisión, será mejor que ese «muy bajas, apenas nos mantenemos». El tercer sistema es la tabla o cuadro encriptado (véase la figura 12.4). Consiste en que el entrevistador hace una pregunta y entrega una tarjeta «encriptada» al encuestado. La «encriptación» (por ejemplo) puede consistir en sustituir números por letras aleatorias. Así, el sujeto que responde da una letra que no tiene significado alguno para el encuestador. Puede consistir en una tabla donde las columnas sean el último dígito del código del cuestionario y las filas representen el número de orden de la entrevista. En el caso de que el cuestionario sea el 318 y la encuesta sea la décima que haga ese día, la respuesta «sí» quedaría computada como Z en el cuestionario, y la respuesta «no» lo haría como K. Posteriormente, un sistema informático cambiaría las letras por 1 y 0 según correspondiera.

0

1

...

8

9 Sí = Z No = K

0 1

Sí = A No = T

... Sí = L No = R

9

— Ser neutrales respecto de su semántica y con la introducción de elementos emocionales. Igualmente, no deben contener suposiciones implícitas, guiar las opiniones o sesgar los juicios, pues provocan sobreestimaciones en las opiniones de los entrevistados. — Facilitar la memoria del sujeto cuando se le requiera detallar conductas o hechos pasados. — Ser precisos en su redacción. Es aconsejable plantearlos con una estructura clara (Boyd, Westfall y Stasch, 1989), eliminando al máximo los adverbios, pues generan imprecisiones (Luque, 1997), y evitando los términos vagos e imprecisos (como «antes», «después», «siempre», «mucho», «bastante», etc.) (Santesmases, 2009). — Estar basados en escalas o redacciones previas que se hayan mostrado adecuadas. En la investigación científica esto es especialmente importante, ya que avala la validez del cuestionario para los objetivos que persiga la investigación. — Evitar términos connotativos o de doble sentido. No sólo produce mala imagen, sino también malas respuestas, ya que todos no interpretarán el doble sentido de la misma forma o reaccionarán igual ante connotaciones diversas. — Esenciales, pidiendo información clave y no introduciendo preguntas retóricas. — Simples, en cuanto a que un enunciado no debe incluir varias cuestiones. En las categorías de respuesta hay que:

Figura 12.4. Ejemplo de tabla encriptada simple.

5.2.

La redacción de las preguntas

Hay que diferenciar entre «enunciado» y «categorías de respuesta». Los enunciados deben: — Ser redactados en un lenguaje asequible, claro y de fácil comprensión, lo que no significa utilizar términos vulgares.

— Utilizar unidades de medida que conozcan y usen los sujetos. — Usar tarjetas o soportes en los que aparezcan las categorías de respuestas (en entrevistas personales). Así, no sólo se evitan los sesgos de memoria, sino también invertir más tiempo en la administración del cuestionario (relectura de las opciones con cierta frecuencia, etc.). — Vigilar la ordenación de las opciones de respuesta. Hay que tener especial cuidado © Ediciones Pirámide

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con la influencia del orden de las opciones, que puede producir sesgos. — Por principio, no incluir la opción «no sabe, no contesta» (Ns/Nc) como posible respuesta. En una misma opción no se deben mezclar dos cuestiones diferentes: una cosa es que el entrevistado no sepa qué responder y otra que no lo desee. En el primer caso, la información es (o suele ser) muy interesante, porque es un indicador del nivel de conocimientos o del grado de respuesta consciente del individuo. En el segundo caso, se muestra un deseo de nocolaboración, lo que va en contra del objetivo de obtener toda la información pertinente. Sin embargo, en función del objetivo del investigador, en algunos casos podría constituir una respuesta legítima. En otros casos, para el entrevistado representa una forma de eludir preguntas desagradables o comprometedoras (Iacobucci y Churchill, 2009). En general, las personas más implicadas en la investigación contestan en menos ocasiones la opción «no sabe, no contesta», y dicha respuesta será más utilizada cuanto mayor sea el intervalo de la escala

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(Leigh y Martin, 1987). En términos generales, se ha de utilizar esta categoría siempre que aporte información relevante, asumiendo el riesgo de que algún entrevistado la utilice como subterfugio, pero se deberá evitar como norma general. 5.3.

Problemas potenciales en las preguntas

Si no se siguen las anteriores recomendaciones, es muy posible que el cuestionario contenga importantes sesgos que, en el mejor de los casos, provoquen obtener información de baja calidad. Siempre puede haber errores, que normalmente son aleatorios, por ejemplo: no entender correctamente una pregunta, quien, deseando responder una opción, marca otra sin intencionalidad, etc.). Pero hay determinados errores que provocarán problemas sistemáticos, alcanzando a todos los sujetos por igual. A continuación se presenta el cuadro 12.8 que resume los principales errores sistemáticos o sesgos que se pueden producir en la construcción de cuestionarios.

CUADRO 12.8 Algunos problemas potenciales sistemáticos (sesgos) en las preguntas Sesgo de

Explicación

Respuesta

Tendencia de los sujetos a responder preguntas con propensión a dar respuestas erróneas, ya sea de manera consciente o inconsciente.

Postura extrema

Dado que los estilos de respuestas varían entre sujetos, algunos tienden a expresar posturas extremas cuando responden. Un ejemplo lo tenemos en el caso de que se le pregunte a un fan de una escudería de fórmula 1 por el reparto de 100 puntos entre diferentes deportes. También existe el sesgo contrario, referido a aquellos sujetos que no optarán por las categorías extremas, ya sea por una cuestión social o personal.

Conformidad

Propensión a estar de acuerdo con todas las preguntas o que las respuestas sean coincidentes con una postura particular.

Entrevistador

El tipo de encuestador (hombre, mujer, ama de casa, estudiante, etc.), su preparación y motivación (infra versus sobremotivado), forma de presentación o disposición ante el sujeto afectan a las respuestas de éste.

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CUADRO 12.8 (continuación) Sesgo de

Explicación

Interés

Puede haber preguntas que interesen especialmente al sujeto, lo que le llevará a centrar la atención en ellas y descartar otras.

Ambigüedad

Se produce cuando dos sujetos pueden dar interpretaciones diferentes del mismo enunciado o entender de forma distinta una misma categoría de respuesta. Por ejemplo, la ambigüedad aparece con el uso de términos como «¿es posible que...?» en un enunciado o «Probablemente lo haría» como categoría de respuesta.

Complejidad

Ocurre cuando el sujeto no entiende el enunciado o una categoría de respuesta, tanto por no estar en su lenguaje habitual como por usar unidades de medida diferentes de las estándar.

Redacción

Ocurre cuando, además de la situación de complejidad, se introducen frases relativas, dependientes, subjuntivas o comparativas. La redacción debe invitar a colaborar y no a recordar los ejercicios que se resolvían en clase de lengua.

Acumulación

Consiste en la introducción de dos o más preguntas o posibles respuestas distintas del sujeto en un único enunciado. Si esto sucede, el enunciado deberá compartimentarse en tantos enunciados como respuestas diferentes pueda dar el sujeto. Un ejemplo claro es: «señale el tiempo medio que dedica diariamente a actividades como pasear, montar en bicicleta o ir a comprar andando». Es evidente que se obliga al sujeto a hacer una media de los tres (desaconsejado). Lo mejor es hacer tres preguntas y medir el tiempo medio para cada actividad.

Apoyo

Durante su contestación, el sujeto está influido por terceros (por ejemplo, hacen el cuestionario autoadministrado en grupo).

Deseabilidad social

Consiste en que el sujeto no responde estrictamente lo que piensa sino que amolda su respuesta a lo que el grupo de referencia o quienes tenga delante opinen sobre una cuestión concreta.

Selección forzada

Ocurre cuando el número de categorías de respuesta es inferior a un mínimo que el sujeto desearía para responder. En este caso, se fuerza a responder en un sentido determinado. Un ejemplo es la supresión de las categorías de respuesta centrales, lo que obliga a responder un «favorable versus desfavorable».

Incongruencia

A veces se pregunta sobre un hecho, fenómeno u opinión, y las categorías no se corresponden con la respuesta natural. Un ejemplo sería: ¿cómo fue el trato recibido en su última visita al establecimiento? y que las categorías de respuesta sean «muy satisfecho»-«poco satisfecho»«nada satisfecho».

Intervalo faltante o sobrante

A veces se olvida incluir todas las posibles categorías de respuesta o hay intervalos que permiten una respuesta duplicada. Dos ejemplos serían: ¿Cuántos productos de droguería/perfumería ha comprado esta semana? ❒ ❒ ❒ ❒

De tendencia central

Ninguno de 1 a 5 de 10 a 15 más de 15

❒ ❒ ❒ ❒

Ninguno de 1 a 5 de 5 a 10 más de 10

Propensión a responder en los puntos centrales de la escala cuando el sujeto no sabe exactamente qué responder..., o se ha cansado de hacerlo. © Ediciones Pirámide

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CUADRO 12.8 (continuación) Sesgo de

Explicación

Focalización

Ocurre cuando un enunciado va acompañado de un ejemplo y el sujeto focaliza su respuesta pensando en el ejemplo y no en el enunciado general.

Por cambio de escala

Ocurre cuando a un sujeto se le modifica con cierta frecuencia las escalas en las que ha de responder (unas preguntas con cuatro categorías de respuesta, otras con cinco o siete, se pregunta para que valore de 0 a 10, etc.). Hay que evitar cambios continuos en las mediciones, ya que introducen sesgos de muy difícil detección.

Memoria

Las respuestas son más precisas cuanto menor es el tiempo transcurrido desde que acontecieron los hechos que se estudian y mayor es la importancia que tiene para el entrevistado. Así, para evitar que se olvide algún dato, se altere el orden o se indiquen eventos que no han sucedido, se hace necesario ofrecer al entrevistado algunas claves que le ayuden a hacer memoria.

Optimismo versus pesimismo

Tendencia a responder en función del estado anímico (positivo o negativo) y no en función de los hechos ocurridos. Sucede cuando ésta se reinterpreta en función de las sensaciones del momento. Se suele evitar identificando previamente el estado anímico del sujeto. Este sesgo afecta a las preguntas motivacionales, actitudinales, de autoeficacia y otras de enfoque psicológico.

Distancia afectiva

Ocurre en aquellas cuestiones que plantean riesgos, de forma que se es más optimista en los riesgos para con el entorno cercano que con el lejano.

FUENTE: adaptado de Choi, Granero y Pak (2010), Dillman et al. (2009) y Foddy (1993).

Es evidente que es muy difícil controlar todos los sesgos. Sin embargo, un buen pretest puede ayudar a detectar la mayoría o aquellos que suelen tener más influencia en la administración del cuestionario y en la respuesta a las preguntas que se planteen9. Llegados aquí, hay que recordar que el investigador debe:

— Cómo han de ser los elementos de marcado de respuestas. — Si es preciso introducir elementos de guiado en el papel o en la pantalla. — Los formatos más adecuados para presentar las preguntas. — La impresión del cuestionario. 22. Definir cómo desea obtener la información mediante: — La consideración de los tipos de preguntas. — La definición de los saltos y controles en el cuestionario. — La prudencia a la hora de abordar los aspectos sensibles para el encuestado.

21. Cuidar el aspecto visual del cuestionario considerando: — Los diseños de cada página del cuestionario en función del soporte. — El tipo de letra y el fondo a utilizar. — La distribución del contenido (texto y figuras).

23.

Redactar los enunciados de las preguntas y las categorías de respuesta considerando los problemas potenciales que a priori se puedan presentar.

9 A priori, no hay sesgos más importantes que otros y la influencia de cada problema potencial dependerá de cada investigación concreta y del público objetivo al que se dirija.

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EL PRETEST DEL CUESTIONARIO

No hay que olvidar que el trabajo de campo lleva tiempo, es difícil de organizar y suele tener un coste elevado (en el caso de que se subcontrate). ¿Está dispuesto el investigador a recoger la información sin comprobar primero si su cuestionario es adecuado? Puede suceder que a mitad del trabajo de campo, o ya recogida la información, alguien del equipo de investigación se percate de algún problema (que falte una categoría de respuesta, que una pregunta esté mal redactada y nadie sepa lo que significa, que el cuestionario no se vea igual en un navegador que en otro, etc.). Por tanto, una vez construido el borrador del cuestionario hay que probarlo técnicamente (pretest in-

Mejora del cuestionario y de la recogida de datos

terno) y externamente (sondeo previo). En los casos donde no queda un registro tangible del cuestionario contestado, hay que auditar también aspectos específicos de la recogida de la información (principalmente la recepción, el volcado y el mantemiento). Y si los ficheros contienen datos de carácter personal, entonces habrá que cumplir la legislación. Snijkers (2002) plantea el interesante esquema de prestest cognitivo para la mejora de la calidad de los datos que aparece en la figura 12.5 y que denomina «Paradigma CASM» —Cognitive Aspects of Survey Methods—. El método tiene una filosofía sencilla, aunque llevarla a la práctica sea algo complejo. Lo más habitual es utilizar pruebas técnicas y sondeos previos.

Mejora de las tareas cognitivas de los sujetos a la hora de responder

Mejora de los resultados del cuestionario

Pretest cognitivo del cuestionario

Pretest cognitivo del cuestionario

1. Reducir los errores sistemáticos de medida. 2. Incrementar la amigabilidad del cuestionario.

1. Reducir los errores sistemáticos de medida. 2. Incrementar la amigabilidad del cuestionario.

Pretest cognitivo del cuestionario 1. Detectar problemas sistemáticos en las cuestiones y en el proceso de respuesta. 2. Identificar errores que causen los problemas detectados. 3. Mejorar el cuestionario por la revisión de los errores identificados. Cuestionario y recogida de datos validados

Figura 12.5. El Paradigma CASM de Snijkers (2002).

6.1.

Pruebas del instrumento (interna y sondeo piloto)

La prueba interna consiste en someter el cuestionario a una lista de chequeo que básicamente contiene los diferentes temas que hemos visto de

forma secuencial en este capítulo. Fundamentalmente se deben tratar, al menos, siete cuestiones: — ¿Están todas las variables de interés? De esta manera se sabe si el cuestionario es completo en cuanto a sus objetivos. © Ediciones Pirámide

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—

—

— —

—

¿Es adecuado al tipo de público al que se dirige en función del sistema elegido para recoger la información? Aquí es donde se debe analizar su visualización, amenidad, adecuación, etc. ¿Se navega adecuadamente por el cuestionario (flow)? ¿Están correctamente diseñados los saltos (filtros) y los bloques de contenidos? ¿Es igual su visualización y contestación en todos los formatos para los que ha sido diseñado? ¿Hay problemas de redacción en función del público objetivo? Muchas veces el investigador piensa en sí mismo o en personas de cultura similar a la suya a la hora de escribir enunciados y categorías de respuesta. Sin embargo, por muy sencilla que parezca la existente, hay cuestiones de redacción o del lenguaje utilizado que pueden ser importantes testar. Un ejemplo lo tuvo el propio autor del capítulo cuando diseñó un cuestionario cuyo objetivo era comprobar «la influencia de algunos determinantes del aprendizaje de niños y jóvenes de hasta 16 años en materia de consumo». El investigador tomó las variables procedentes de la literatura y las redactó de la forma más fiel y con el lenguaje más sencillo posible. Posteriormente, pasó el cuestionario a dos profesores de Primaria para que lo analizaran. La sorpresa fue comprobar que ellos manifiestaron que muchos niños de 8 a 14 años no entendían bastantes frases tal y como estaban redactadas, además de que no sabían cómo proceder con las dos únicas preguntas filtro existentes en el documento. Esto obligó a un replanteamiento de la estructura y la redacción de todo el cuestionario, de acuerdo con lo sugerido por De Leeuw, Borgers y Smits (2004). ¿Es el material auxiliar adecuado al tipo de recogida de información? ¿Va a ser utilizable en las condiciones que tengan los sujetos a la hora de responder el cuestionario?

—

/ 331

¿Se detectan sesgos o problemas en las preguntas (enunciados y categorías de respuestas)? ¿Qué soluciones hay para evitarlos? ¿Ayudan a mejorar las preguntas o cambian su sentido? ¿Es oportuno cambiar las preguntas?

Sin embargo, se ha demostrado que los pretests que se centran mucho en los aspectos técnicos suelen olvidar o terminar dificultando las respuestas de los sujetos que han de responder (Presser et al., 2004). Esto obliga a realizar un sondeo previo con el objetivo de comprobar aspectos de la respuesta efectiva. Normalmente, se testan las mismas cuestiones que en los aspectos técnicos y se añaden otras, como: — Tiempo efectivo de realización del cuestionario, — ¿Cómo se enfrenta el sujeto a las cuestiones? ¿Qué dificultades tiene al interpretar los enunciados para elegir la categoría más adecuada a la respuesta que le gustaría dar? ¿A cuántas personas hay que pasar el borrador del cuestionario definitivo en un sondeo previo? Hay diversidad de opiniones en la literatura, encontrándose una banda general de 20 a 50 sujetos cuando la población es amplia (general). No obstante, en poblaciones reducidas, 50 personas suelen ser muchas. El autor recomienda que el sondeo previo se realice con el 10 % de la muestra deseada, no superando las 30 entrevistas, principalmente por una cuestión de coste y tiempo. Sin embargo, no importa tanto el número de personas que realizan el pretest como la calidad de sus comentarios. Hay varias formas de hacer los sondeos previos: — Mediante una dinámica de grupos con personas del público objetivo. Es un método rápido y no muy caro, ya que se entrevistan entre 6 y 12 personas. Lo interesante es que no se recoge información individual, sino de todo el grupo en interacción. — Mediante un sondeo usando «entrevistas cognitivas». Fundamentalmente, se obtie-

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ne información sobre la comprensión de las cuestiones, de cómo se recogen las respuestas, de las reacciones ante cuestiones sensibles, de cómo se activa la memoria o de la adecuación del sistema de recogida de información. Hay que prevenir el impacto que puedan tener los sujetos (Diamantopoulos, Schlegelmilch y Reynolds, 1994). — Usar entrevistadores expertos como público objetivo. En cualquier caso, hay que tener en cuenta que la selección de una estrategia de pretest tiene efectos tanto sobre el coste del proyecto como sobre el tiempo necesario para iniciar el trabajo de campo. En los cuestionarios que se pasan como parte de un experimento, Fowler (2004) ha descrito tres

formas de evaluarlos técnicamente: a) usar el método de diferencias en las distribuciones de las respuestas; b) validar el resultado contra un estándar, y c) comprobar el grado de facilidad para contestarlo (navegabilidad, comprensión, etc.). 6.2.

Controles de seguridad

Se aplican, fundamentalmente, en las encuestas que se hagan asistidas por ordenador y sin intervención del entrevistador (CASI o Computer Assisted Seff Interviewing). En este formato, la información se recoge automáticamente y no queda una copia tangible del cuestionario. Básicamente, se trata de controlar la idoneidad del sistema (véase el cuadro 12.9), así como el cumplimiento de la legislación correspondiente.

CUADRO 12.9 Tipos de control y acciones que implican Control de

Acciones: hay que comprobar...

Acceso

Si los cuestionarios proceden del link enviado por email, se ha localizado por navegación web, procede de un banner patrocinado por el investigador, etc.

Visionado

Si el cuestionario tiene la misma visualidad independientemente del navegador utilizado o del soporte de papel usado.

Saltos o filtros

Si los saltos previstos en el cuestionario se realizan adecuadamente.

Identificación

Si se reúne la información identificativa de la persona que responde (IP, fecha, hora de inicio, de fin, lugar desde donde se responde, etc.).

Marcado

Si existe correspondencia numérica entre la opción marcada en la pantalla y la registrada en la base de datos.

Volcado

Si las variables marcadas en pantalla son las que realmente reciben la información de forma correcta.

Copia de seguridad

Si se hacen copias de seguridad y con qué periodicidad. Se recomienda que la copia sea diaria o conforme avance el trabajo de campo. En algunos casos, se puede diseñar un sistema para crear un cuestionario en formato pdf que contenga las respuestas de cada sujeto. Esto puede ser interesante cuando se desee que el encuestado tenga una copia de sus respuestas.

Borrados/ediciones accidentales

Si se pueden borrar accidentalmente casos, variables o la base de datos en su totalidad. Esto hay que evitarlo a toda costa. © Ediciones Pirámide

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CUADRO 12.9 (continuación) Control de

Acciones: hay que comprobar...

Almacenado

Si se guarda en lugar seguro al menos una copia del fichero que contenga la base de datos maestra (bruta y sin depurar). Tanto el acceso y el mantenimiento como la recuperación de datos deben cumplir con la legislación en los casos en que esto sea necesario (consúltese la correspondiente ley de protección de datos).

Copia

Si se pueden detectar cuestionarios procedentes de reenvíos del enlace a terceros no elegidos o no autorizados (en el caso de cuestionarios web a los que se accede mediante un enlace dado por el investigador, o mediante alta en una página). Un ejemplo es comprobar si funcionan links únicos y si el sistema bloquea las siguientes encuestas realizadas con el mismo enlace. En el caso de cuestionarios en papel, las marcas de agua, por ejemplo, ayudan a detectar copias no autorizadas del cuestionario.

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Enfoque y métodos de muestreo Isabel Cañadas-Osinski Francisco J. Sarabia-Sánchez

El muestreo es una cuestión metodológica con la que usualmente se tiene poco cuidado. Si preguntásemos a un número elevado de investigadores, veríamos que la atención metodológica  se centra en definir y justificar correctamente  las hipótesis, así como en elegir y aplicar el método estadístico para analizar los datos. Son dos aspectos relevantes en cualquier investigación, pero también lo es la adecuada captación de datos, que suele quedar relegada a un segundo plano. Esto es porque, básicamente, en la investigación científica en el área de empresa se utilizan muestreos que raramente son aleatorios o información que proviene de todos los que responden un cuestionario en un período de tiempo determinado. Sin embargo, el muestreo es una cuestión metodológica trascendental porque es el tercer eslabón de la cadena para recoger información relevante1. Efectivamente, tan importante es tener un número suficiente de respuestas como que sean de calidad. Ésta se obtiene a través de un cuestionario bien diseñado, de la adecuada selección del método para obtener la información y por seguir en su captura un procedimiento adaptado a los objetivos y naturaleza de la citada información. En el presente capítulo se abordan las cuestiones fundamentales de este proceso. No se pretende un contenido meramente estadístico, sino dar 1 El diseño del cuestionario sería el primer eslabón (Berkenbosch, 2011), mientras que la elección del sistema de recogida de información (tipo de encuesta, experimento y observación) sería el segundo eslabón.

pautas básicas para que el investigador realice un muestreo que le permita obtener información de la forma más adecuada posible y sin generar errores sistemáticos. 1.

¿ES NECESARIO REALIZAR UN MUESTREO?

La respuesta dependerá de si es posible recoger información de todos los individuos de interés y de cuál es la información de la que se dispone para esa tarea. De forma más precisa, para reconocer si es necesario realizar un muestreo, hay que solventar cuatro cuestiones básicas: 1.

2.

¿Cuál es el número de sujetos de interés? En la inmensa mayoría de las ocasiones, el total de objetos/sujetos que potencialmente serían objeto de análisis es demasiado elevado como para poder obtener información de todos. Sin embargo, en aquellas ocasiones en que ese número es reducido, el investigador debe replantearse realizar un muestreo, ya que poder acceder a toda la población tiene un gran efecto en la reducción de errores. ¿Cuál es la homogeneidad de las características de los individuos? Si todos ellos pensaran, percibieran o actuaran de la misma forma, está claro que con obtener información de uno solo tendríamos suficiente para reconocer lo que piensan, perciben o cómo actúan los demás. A mayor

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3.

4.

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dispersión en las respuestas, mayor debe ser el número de individuos a muestrear. ¿Cuál es el grado de relevancia de las respuestas dadas por los sujetos? Es importante que el investigador se centre en aquellos objetos/sujetos que puedan ofrecer información relevante, que suele ser un reducido porcentaje del total. ¿Cuáles son las restricciones de tiempo y de presupuesto? Éstas son las dos principales limitaciones que soporta el investigador: suele disponer de poco tiempo para recoger los datos (por ejemplo, para evitar contextos que alteren las respuestas, fecha límite para iniciar el análisis, etc.) y su presupuesto real siempre es menor (mucho menor) que el óptimo.

Ahora bien, lo normal es que el investigador desconozca la respuesta a las tres primeras preguntas, lo que le lleva a acudir a las técnicas de muestreo para: — Maximizar la relevancia y fiabilidad de la información. — Asegurar con procedimientos (estadísticos o cualitativos) información válida para extraer conclusiones.

— Optimizar el esfuerzo humano para recogerla (normalmente, en el trabajo de campo). — Reducir los costes de recoger información. — Reducir el tiempo necesario para obtenerla.

2.

ASPECTOS BÁSICOS DEL MUESTREO

2.1.

Definición y terminología básica

Muestrear es diseñar, implantar y aplicar un procedimiento técnico para seleccionar un conjunto reducido de individuos sobre los que extraer conclusiones que, por principio, deben ser generalizables a toda la población. Dos conceptos subyacen en esta definición: a) la cantidad, y b) la calidad en el muestreo. Efectivamente, se trata de seleccionar individuos; por tanto, hay que conocer cuántos elegir para que el análisis pueda ser realizado. Pero también hay que ser conscientes de que diferentes individuos ofrecen información con distinto nivel de calidad, por lo que es necesario escoger a aquellos que ofrezcan la mejor (Biemer y Lyberg, 2003). En muestreo se utilizan diversos conceptos cuya definición (cuadro 13.1) es importante a fin de establecer un posterior proceso muestral.

CUADRO 13.1 Principales conceptos utilizados en muestreo Concepto

Población

Definición

Todos los elementos objetivo potencial sobre los que se desea concluir o generalizar los resultados. Agrupa a todos los individuos definibles del universo. Se prefiere éste, siendo de amplio uso en las publicaciones científicas. Ejemplo: conjunto de empresas Hi-Tech que sean born-global.

Marco poblacional

Subconjunto de la población integrado por los individuos que son admitidos por el investigador. Ejemplo: el investigador ha decidido realizar su estudio en Europa, excluyendo la población no europea.

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Enfoque y métodos de muestreo

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CUADRO 13.1 (continuación) Concepto

Marco muestral

Definición

Subconjunto del marco poblacional que se erige como grupo del que se obtendrán los individuos que pertenecerán a la muestra. Lo ideal es que coincida con el marco poblacional, pero raramente es así. Ejemplo: el investigador consulta anuarios especializados, bases de datos empresariales y parques tecnológicos. De ahí obtiene un listado.

Conglomerado

Los individuos están agrupados según criterios de interés para la investigación. Ejemplo: empresas Hi-Tech born-global de servicios informáticos, estratégicos, de ingeniería, etc.

Muestra

Conjunto de individuos con los que se contacta mediante algún protocolo de muestreo y de los que se obtiene información para inferir las características del conjunto de la población. Ejemplo: 210 (número de empresas a seleccionar procedentes del marco muestral). Pueden considerarse tres tipos de muestra: a) Muestra elegible: aquella cuyos individuos cumplen determinados criterios (de inclusión) y no tienen otros (de exclusión). b) Contactada o invitada: individuos a quienes se les propone la participación en el estudio. c) Muestra participante: individuos de los que se obtiene información. d) Muestra real: individuos cuya información se considera para los análisis. La diferencia entre b y c se debe principalmente a depuraciones o eliminación de casos extremos y outliers.

Unidad muestral

Cada objeto/sujeto elegido que forma parte de una muestra. Ejemplo: empresa A, empresa B, empresa C...

Respondiente, encuestado

Persona de la que se obtiene la información que se busca. Ejemplo: ejecutivos de marketing, de finanzas, de recursos humanos, etc.

Selección

Se refiere al número de muestras definidas para una población. Corresponde a los muestreos denominados simple, doble y múltiple. — Simple: una única muestra de la que se inferirán conclusiones. — Se diseñan dos muestras que pueden ser simultáneas o sucesivas. El sistema más común es que se trabaje con la primera muestra y, si los resultados no son concluyentes, se trabaje con la segunda. Si los resultados siguieran sin ser concluyentes, se accedería a una tercera, y así sucesivamente (muestreo múltiple).

2.2.

Calidad del muestreo

El muestreo debe entenderse como un conjunto de herramientas a aplicar según un procedi-

miento determinado y bajo unas pautas de uso concretas (Manzano, 1998). De nada sirven las fórmulas o los métodos si el investigador no sabe cómo llegar a ellos ni cómo activar sus resultados.

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Lo cierto es que en muchas investigaciones el muestreo es bastante deficiente, principalmente porque: a) se utilizan muestras de conveniencia sin criterio objetivo, b) no se sabe cómo hay que implantarlo en la investigación. Más allá del cálculo de las muestras y algunos de estimadores, el muestreo plantea un conjunto de enfoques, decisiones e

instrumentos que han de permitir una recogida de información de calidad. Esto lleva a que el muestreo y su diseño también tengan que ser de calidad. El concepto de «calidad» no tiene una definición universal y dependerá del ámbito y contexto en los que se desee aplicar. El cuadro 13.2 muestra algunos de los enfoques más usuales.

CUADRO 13.2 Enfoques sobre el concepto de calidad en muestreo Calidad

Se da cuando...

Del procedimiento

— Existe un protocolo escrito que define todas las cuestiones muestrales relevantes y describe el proceso práctico para recabar información de los individuos. Puede cumplir alguna norma de calidad institucional sectorial (por ejemplo, ISO 20252:2006). En todo caso, su enfoque debe ser coherente con la técnica usada y los objetivos del estudio. — Se comunican los elementos clave representativos del muestreo (en revista, monografía, etcétera) y se archivan para posibles futuras comprobaciones.

Del método

— Se siguen los procedimientos y pautas de uso de cada método o sistema muestral. — Se respetan los requisitos metodológicos de los métodos usados.

Del individuo (sujeto/ objeto)

— Muestra habilidad para responder ítems complejos y actitudinales, su respuesta es válida y tiene la voluntad de dar información personal (Rogers, 1976). — Hay ausencia de sesgo de respuesta y se responden los ítems (Nevin y Ford, 1976).

Referida a la encuesta

— La ratio de respuesta y el porcentaje de unidades muestreadas que responden a una encuesta (Schouten, 2010) alcanzan un umbral mínimo. — Las tasas de respuesta, cooperación y contacto se maximizan y la de rechazo se minimiza.

Del resultado

— El diseño muestral contribuye a maximizar la precisión en la obtención de la información y la fiabilidad de las mediciones.

Considerando la calidad de respuesta como un tipo de calidad muestral, es mejor disponer de pocos sujetos fiables que de muchos cuyas respuestas sean cuestionables por imprecisión o desconocimiento. Dicho de otra forma, es más deseable tener un menor tamaño muestral, y que las respuestas disponibles sean más veraces y contengan menos sesgos, que lo contrario. Es muy interesante disponer de amplias bases de datos, pero si éstas contienen un número significativo de datos missing o éstos sólo son aproximaciones a los reales, entonces la base de datos tendrá comprometida su calidad. Veámoslo con un ejemplo. Supongamos que deseamos estudiar de forma comparativa el valor de las marcas

(brand equity) de lujo en automoción, diferenciando entre marcas alemanas y otras europeas2. Incluso haciendo un muestreo en un salón de lujo del automóvil, es probable que encontremos personas que desconozcan alguna(s) marca(s) o  que no estén cualificados como para responder  determinados ítems. Cavusgil y Elvey-Kirk (1998) afirman que un criterio básico para mejorar la calidad es identificar y entrevistar a la población informada, cuestión que se puede abordar desde el muestreo. 2 Por ejemplo, comparar tres marcas alemanas (Porsche, Brabus, Carlsson) con otras tres europeas no germanas (Aston Martin, Lamborgini, Koenigsegg).

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También hay que tener en cuenta que, además de los criterios referidos, el tiempo disponible para responder, la implicación hacia el estudio, el contexto en que se recoge la información o el método de contacto (entre otras variables) hacen que las respuestas puedan tener mayor o menor nivel de calidad. Por ello, hay que diseñar un sistema que permita seleccionar a las personas más adecuadas en cantidad y calidad. 2.3.

Tipos de muestreo

Hay tres tipos de muestreo: el probabilístico o cuantitativo, el no probabilístico o cualitativo o no estadístico y el mixto3. El primero, también denominado «aleatorio», se basa en que: a) todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra; b) a todos se les otorga homogeneidad en la relevancia/calidad de sus respuestas, y c) existe equiprobabilidad de elección o todos ellos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. El último supuesto puede ser superado con facilidad, dado que existe el muestreo para la situación de probabilidades desiguales (Gabler, 1984), aunque apenas se utiliza en la investigación en el ámbito de las disciplinas de empresa. Sin embargo, no ocurre lo mismo con las dos primeras condiciones. En la primera condición se parte del supuesto de que cualquier individuo da información si es requerido para ello. Sin embargo, esto no ocurre así: las personas, empresas, etc., pueden autoexcluirse al declinar su colaboración. Por tanto, aunque en teoría los individuos deberían dar información, en la realidad no quieren darla (por el motivo que sea), lo que hace que se pierda la posibilidad de que formen parte de la muestra4. En 3

En este capítulo preferimos el uso de los términos muestreo cuantitativo y cualitativo para referirnos a los muestreos probabilístico/aleatorio y no probabilístico/no aleatorio, respectivamente. 4 A posteriori, esto se puede «remediar» mediante el equilibrado de la muestra. No obstante, no deja de ser una solución de compromiso para salvar el propio diseño muestral y no un argumento para solventar el problema planteado por la autoexclusión de los sujetos o por la existencia de datos missing.

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la segunda condición se supone que todos los sujetos tienen la misma calidad a la hora de dar sus respuestas y éstas son igualmente relevantes. Esto puede ser cierto si muestreamos objetos, pero no cuando la unidad muestral es un sujeto, ya que, como se ha visto anteriormente, todos ellos no tienen la misma relevancia para la investigación. Además, el investigador puede estar interesado en investigar un fenómeno que ocurra en una población «oculta», por lo que tendrá muchos problemas para volcar el enfoque cuantitativo de forma directa. El incumplimiento de las citadas dos condiciones y la existencia de poblaciones especiales hace que en muchas ocasiones no se puedan llevar a cabo muestreos estrictamente probabilísticos en el ámbito de las ciencias sociales. Surge, por tanto, la segunda opción, que es realizar un muestreo cualitativo. Aquí no se persigue la representatividad, sino la selección de individuos siguiendo reglas diferentes a las que marca la estadística. Es un sistema de muestreo que ha sido tachado de «no científico», aunque eso sólo es cierto desde una perspectiva científico-analítica. Muchos métodos cualitativos son muy rigurosos y atienden más a un enfoque subjetivo donde el investigador no es un mero instrumento, sino quien decide los individuos que pueden dar información relevante para comprobar sus hipótesis. Creemos que el divorcio existente entre ambos enfoques de muestreo se debe más a la adopción de un estilo de investigación y menos a la valía intrínseca de cada método. Finalmente, cabe emprender el camino doble: realizar un muestreo cuantitativo hasta donde sea posible y utilizar el cualitativo para complementar los datos obtenidos o los sujetos que hayan participado en el primero. 3.

EL PROCEDIMIENTO DE MUESTREO

Hemos indicado que el muestreo es un elemento clave dentro del proceso de investigación. Es el investigador quien debe elegir el sistema o método muestral más adecuado. En este epígrafe se abordan tres cuestiones que consideramos básicas: el cumplimiento de las condiciones del diseño muestral, la formulación de un diseño muestral

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sobre los objetivos de la investigación, siendo la muestra una imagen de la población (Srivastava y Rego, 2011). Para estos autores, un muestreo es relevante si:

y la posible aplicación de un muestreo confirmatorio o remuestreo. 3.1.

Condiciones para un buen diseño muestral

Una condición de muestreo es un requisito que tiene que cumplir el procedimiento muestral para tener éxito en la captación de información y para que ésta pueda ser tratada adecuadamente. En algunas disciplinas, las condiciones de muestreo son muy estrictas, ya que un fallo en ellas puede anular la propia captación de información. Por ejemplo, en una investigación sobre la calidad del agua de un río, se debe saber qué se recoge, cuánto, dónde, con qué periodicidad y el tiempo máximo entre la obtención de la muestra y su análisis, etc. También es necesario tener en cuenta que quien diseñe el muestreo debe conocer la finalidad e importancia de obtener muestras en perfectas condiciones, así como introducir procedimientos de precaución y asepsia más pertinentes. En el ámbito de las ciencias sociales, en general, y en las disciplinas de marketing y dirección de empresas, en particular, no se llega a estas condiciones muestrales tan severas, aunque persista el riesgo de malograr la utilidad de la medición si éstas no se cumplen. Así, la información puede faltar o ser incompleta si se contacta con el sujeto/objeto en momentos inadecuados, si no hay una buena estratificación poblacional o si no se elige el mejor método muestral para el objetivo de la investigación. Eso sí, son invisibles, por lo que su detección es más difícil. No conocemos ninguna compilación de las condiciones de muestreo que deba seguir el investigador para optimizar su diseño muestral y, por ende, el trabajo de campo y la obtención de información relevante. Por tanto proponemos que el investigador, a la hora de plantear un muestreo para su investigación, tenga en cuenta los siguientes requisitos: 1.

Relevancia. Se refiere a que el diseño muestral debe permitir captar información para poder analizarla y concluir

— Se realiza por personal competente o experto en muestreo. — Es posible obtener estimaciones representativas de la población con un bajo nivel de error. — Permite reducir el coste, el tiempo y los recursos humanos en la recogida de información sin comprometer su calidad. 2.

3.

Validez. Desde una perspectiva general, Krippendorff (1990) afirma que la validez del muestreo está en juego si la naturaleza de la muestra real difiere de la población de interés. Se refiere a que el diseño definido debe ser capaz de obtener muestras representativas (si son cuantitativas) o adecuadas (cualitativas) que permitan acercarse al fenómeno bajo estudio con la mayor precisión posible y que respondan a la población objeto de la investigación. Un ejemplo de falta de validez es el uso de muestras de estudiantes5 para analizar hipótesis donde este grupo de sujetos no tiene apenas papel alguno. Así, si el objetivo fuese concluir sobre la compra de electrodomésticos y se utilizase una muestra de estudiantes, ésta no tendría validez y el diseño muestral tampoco. Coherencia metodológica. A menos que la propia investigación plantee una innovación en el diseño muestral desde una perspectiva metodológica, éste debe ajustarse a los procedimientos habitualmente aceptados en la literatura6. Para Meadows y Morse (2001), la coherencia es ajustarse a las asunciones y estrategias de un determinado método o sistema de muestreo. Al

5 Hay que tener presente que muchas revistas (y cada vez más) rechazan el uso de muestras de estudiantes, a no ser que sean el grupo poblacional meta. 6 Sobre todo cuando se publica en revistas científicas, es muy importante señalar que el procedimiento muestral aplicado se corresponde con otros ya utilizados anteriormente.

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4.

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mismo tiempo, debe ser coherente con la naturaleza de la información necesaria para realizar los análisis cuantitativos o cualitativos precisos. El diseño muestral debe establecer a priori el error de muestreo máximo (si es aleatorio), así como el tratamiento que se dará si se detectan errores sistemáticos (por cobertura, falta de respuesta, etc.). Comparabilidad. Se refiere al impacto de las diferencias entre procedimientos y diseños muestrales a la hora de comparar zonas, sectores o distintos momentos en el  tiempo (Ehling y Körner, 2007; European Communities, 2009, 2010). Se trata de utilizar diseños muestrales compatibles cuando es preciso realizar una comparación (por ejemplo, en los estudios internacionales o de segmentación). Ética. El diseño debe observar las normas deontológicas aplicables (de la institución donde trabaje el investigador, de ESOMAR u otra organización con código ético) y legales, así como respetar la intimidad y voluntad del sujeto muestreado. Adecuación operativa. Se incluyen aquí cuatro cuestiones: — Características de interés. El diseño debe tener en cuenta las variables relevantes y de control necesarias para evitar sesgos sistemáticos, incluyéndose aquellas que caractericen a la población7. Se incluyen aquí las características del contexto en el que se va a desarrollar la recogida de información. — Duración. Debe considerar el tiempo necesario para obtener la información, que dependerá de la naturaleza del fenómeno bajo estudio, de las caracterís-

7 Es posible el muestreo indirecto, que es aquel que utiliza otras variables vinculadas a la de interés cuando no es factible acceder a ésta. En la realidad, el marco muestral no siempre es alcanzable (o es oculto) y se utiliza una muestra de una población B para realizar estimaciones para la población B teniendo en cuenta la relación que hay entre las poblaciones A y B (Lavallée, 2007).

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ticas de los objetos/sujetos y del contexto en que se realice el estudio. Así, fenómenos muy fugaces o transitorios deberán ser objeto de un muestreo con un tempo distinto a si fueran estables/ duraderos o estacionales. — Frecuencia. En función del objetivo del estudio, es posible que: a) se deba recoger la información de un mismo sujeto/objeto de forma periódica; b) exista un segundo contacto con determinados individuos, o c) se distribuyan las muestras a lo largo del tiempo. — Aspectos espaciales. Los individuos se distribuyen heterogéneamente en el territorio y este hecho debe tenerse en cuenta, sobre todo cuando la captación de la información se hace a través de medios personales (entrevistas personales, hall-test, etc.). No obstante, hay situaciones en las que alguno de los requisitos anteriores no es controlable por el investigador (situación socioeconómica y cultural, aspectos climatológicos persistentes, etc.). En el caso de encontrar situaciones que afecten al diseño muestral y su aplicación, el investigador deberá ponderar la idoneidad de utilizar más de un método de muestreo (métodos mixtos) a fin de mejorar la calidad de sus datos.

3.2.

Etapas en el diseño muestral

Es importante que el investigador siga unas pautas para crear un plan muestral completo, con un diseño eficiente y adecuado a los objetivos de investigación. El proceso de muestreo contempla las siguientes etapas: Etapa 1. Definir la población objetivo sobre la base de las características relevantes planteadas en los objetivos de la investigación. El investigador debe estar atento a si su población es «oculta», entendiéndola como aquella con un reduci-

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do número de individuos, que son difíciles de identificar, no hay marco muestral o es incompleto y/o no hay información sobre su distribución geográfica o temporal (Marpsata y Razafindratsimab, 2010). Estos autores proponen aplicar el «muestreo de localización en el tiempo» (Time location sampling), que consiste en definir una variable de comportamiento de la población para delimitarla conforme ocurra dicho comportamiento. En el caso de muestras ocultas, proponemos adoptar lo indicado por Spreen (1992) respecto de la aplicación de muestreos cualitativos, así como aplicar los métodos señalados por Kalton (2009). Etapa 2. Definir los marcos poblacional y muestral, que deben ser argumentados sobre la base de los objetivos perseguidos y la definición de quién es el sujeto que se pretende alcanzar. Igualmente, se puede acudir a la literatura en el caso de que existan referentes. Sin embargo, hay que cuidar que las citas sean actuales y estén contextualizadas. A modo de ejemplo, supongamos que un investigador desea realizar un sondeo sobre el consumo de productos de comercio justo. Inicialmente, define su población objetivo de forma muy amplia como todos los individuos que habitualmente realicen compras por sí mismos. Podría plantearse el uso de la guía telefónica como base para definir el  marco muestral en su investigación (Díaz de Rada y Andréu, 2004). Sin embargo, pese a la valía del citado estudio, deberá tener en cuenta que los autores utilizaron la guía telefónica de 1996, en el contexto de 1998. Considerando que desde entonces la telefonía móvil en España no ha parado de crecer (hoy, la mayoría de las líneas telefónicas son móviles), que han aparecido nuevos operadores tradicionales y virtuales, que hay una tendencia a no aparecer en las guías por privacidad, que hay hogares donde ya no se dispone de terminal fijo y el gran dinamismo de altas y bajas producidas por la compra de paquetes promocionales, debe concluir que la citada aportación ha quedado anticuada y que no sirve para argumentar sobre ambos marcos, ni como base para justificar el uso de la guía telefónica. No obstante, la argumentación no tiene por qué basarse únicamente en la literatura.

Etapa 3. Definir las variables para caracterizar a la población a fin de aplicar subsiguientes métodos de muestreo y obtener la información de los estratos que sean de interés. Especial interés: — Que se señalen las variables potencialmente interesantes en relación al objetivo investigador. — Que se argumenten los criterios de inclusión y exclusión de variables. — Que se definan los criterios de estratificación poblacional y muestral. Etapa 4. Definir los tipos de muestreo aplicables a la situación de investigación para alcanzar los objetivos de representatividad o relevancia. Para ello, hay que responder a las siguientes cuestiones. — ¿Es necesario un muestreo cuantitativo, cualitativo o mixto? La respuesta dependerá de la naturaleza de la información a recoger, del objetivo perseguido, del acceso a la población y de las restricciones de tiempo, espacio y presupuesto que tenga el investigador. — ¿Es necesario un muestreo simple, doble o múltiple? La respuesta dependerá de si el investigador puede argumentar consistentemente que se pueden obtener estimaciones fiables y válidas del fenómeno bajo estudio con una muestra o si necesita más, según la naturaleza del fenómeno bajo estudio. — ¿Es suficiente y adecuado un diseño muestral donde la selección de la muestra se realice antes de la recogida de información  o es preciso tomar decisiones de muestreo según se avance en dicha recogida? En el primer caso, se optará por un muestreo convencional; en el segundo, la opción más interesante será un muestreo adaptativo (adaptive sampling). — ¿Cuál es la información disponible? Algunos métodos de muestro precisan datos de proporciones, varianzas y otros indicadores para poder ser utilizados. El investiga© Ediciones Pirámide

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dor debe distinguir si la información está disponible o si es estimable, así como distinguir el efecto que tendrá en su diseño muestral el hecho de no poder usar información que no es accesible. Etapa 5. Determinar el tamaño de la muestra y de las submuestras mediante la fórmula más adecuada, debiendo tener en cuenta las restricciones de coste, plazo y geográficas. El cálculo del tamaño muestral y submuestral dependerá del tipo de muestreo elegido en la etapa anterior. El investigador debe considerar que el tamaño muestral procedente de los cálculos estadísticos se refiere a la muestra real. Recuérdese que ésta es una porción de la muestra participante y esta otra, a su vez, lo es de la muestra contactada. Por tanto, deberá diseñar un trabajo de campo para alcanzar un número determinado de intentos de contacto y no el que se obtiene de la muestra real. Etapa 6. Análisis de los contactos, incentivos y antecedentes en dicha población. Trata de: — Desarrollar estrategias para maximizar el número de contactos de acuerdo con las restricciones de tiempo y coste. Normalmente, consisten en la elección de un método específico de recogida de información (PAPI, CAPI, WAPI, PATI, CATI, etc.)8 y en la acción sobre el equipo de encuestadores. — Desarrollar un sistema de incentivo o información que reduzca al máximo el porcentaje de individuos que declinen participar en el estudio. Aquí entra en juego considerar la tasa de cooperación y conocer si hay antecedentes sobre el particular. — Reconocer la proporción de respuestas extremas y outliers que, posteriormente, se 8 Acrónicos referidos a sistemas de recogida de información. PAPI: Personal Assisted in Personal Interviewing; CAPI: Computer Assisted Personal Interviewing; WAPI: Web Assisted Personal Interviewing; PATI: Personal Assisted Telephone Interviewing, y CATI: Computer Assisted Telephone Interviewing.

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excluirán de la base de datos global y serán analizadas de forma separada. Etapa 7. Seleccionar las unidades muestrales. Una vez definida la muestra y las submuestras, hay que desarrollar el protocolo de campo, que debe tener, como mínimo, información sobre: — Si el muestreo es cuantitativo, cualitativo o mixto. — Las instrucciones de elección. — Cómo localizar al sujeto/objeto del que se va a obtener información considerando las restricciones de localización y contestación de estrategias de contacto. Etapa 8. Definir el tratamiento a dar a la falta de respuesta y de cooperación. En esta fase hay que plantear soluciones potenciales ante los sesgos derivados de que el sujeto/objeto no conteste a todos los ítems solicitados (falta de respuesta) o decline participar al ser elegido por el procedimiento muestral que se use (falta de cooperación). Asimismo, se deberá prever las acciones y estrategias en el caso de que intervenga el encuestador o el investigador. 3.3.

Muestreo confirmatorio o remuestreo

Algunos autores plantean la diferenciación entre un muestreo exploratorio y otro confirmatorio según el objetivo de la investigación (Daniel, 2012). Éste último puede entenderse como un sistema que se activa tras detectar las unidades muestrales que cumplan los requisitos impuestos por el investigador y que, al mismo tiempo, presenten cierto grado de la variable dependiente de interés. Una estrategia de maximización de la información obliga a preguntar cuestiones en situación de tener la expectativa más alta de obtener información correcta. Sin embargo, esto es difícil a priori. Por ello, la estrategia de muestreo confirmatorio busca obtener información de aquellos sujetos que muestren características que aumenten las posibilidades de tener la característica bus-

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cada por el investigador (Nelson, Tenenbaum y Movellan, 2007). Igualmente, se ha indicado que los sujetos tienen tendencia a utilizar estrategias de confirmación, independientemente del valor que tenga la información que reporten (Klayman y Ha, 1987). El muestreo confirmatorio, por tanto, se suele utilizar cuando: a) el investigador intenta comprobar si la presencia de la variable dependiente está de acuerdo con lo pronosticado por el estudio o el modelo, o b) si determinados

sujetos que parecen mostrarla realmente la tienen o desarrollan. Es un muestreo muy habitual en estudios sobre contaminación, clínicos, etc., donde se necesita confirmar exhaustivamente si el fenómeno bajo estudio se detecta. También comienza a aplicarse en las investigaciones en el ámbito del neuromarketing, así como en marketing digital (web). Para aplicarlo, se suele utilizar el proceso de preguntasrespuestas-acciones sintetizado en el cuadro 13.3.

CUADRO 13.3 Proceso de muestreo confirmatorio Preguntas en el proceso del muestreo confirmatorio

Acciones

1. ¿Se ha aplicado un diseño muestral a los objetivos de la investigación?

Sí: elegir los sujetos y extraer la información. No: realizar el muestreo.

2. ¿Cumple/n la/s muestra/s las especificaciones del investigador?

Sí: ir al paso 3. No: remuestreo y paso 1.

3. ¿Se detecta la variable dependiente?

Sí: ir al paso 5. No: ir al paso 4.

4. ¿Se ha conducido el muestreo considerando el momento más idóneo, el/los lugar/es más adecuados y las situaciones más desfavorables?

Sí: realizar inferencia estadística o predicción. No: remuestreo y paso 3.

5. ¿Se ha realizado el remuestreo y monitorizado los sujetos de la muestra?

Sí: ir al paso 6. No: realizar remuestreo.

6. ¿Cumple/n la/s nueva/s muestra/s las especificaciones del investigador?

Sí: realizar inferencia estadística o predicción. No: volver al paso 3.

Veamos un ejemplo. Supongamos que un investigador desea averiguar la respuesta emocional que tiene el uso de la publicidad en el lugar de venta (PLV) para delimitar los departamentos (alimentación, bazar, electrodomésticos, etc.) en superficies comerciales. En este tipo de investigaciones, basadas en el neuromarketing, las muestras son pequeñas y, a veces, la detección del fenómeno bajo estudio (la respuesta emocional) puede estar condicionada por multitud de cuestiones internas y externas al sujeto. En estos casos, el muestreo confirmatorio es una estrategia interesante para asegurar los resultados obtenidos y minimizar el impacto del tamaño sobre

la base del cumplimiento de condiciones estrictas  impuestas por el investigador. Otro ejemplo podría ser el estudio de la fuerza de una asociación de una marca con respecto a un referente externo (situación personal, persona referencial, etcétera). 4.

LA DINÁMICA DEL MUESTREO CUANTITATIVO O ALEATORIO

Este tipo de muestreo incluye los métodos que se basan en el supuesto de que todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser © Ediciones Pirámide

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escogidos. Ahora bien, la forma de seleccionar a los sujetos puede ser diferente en función de las características de la población que queramos estudiar, o bien según la viabilidad para llevarla a cabo. 4.1.

Muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio9

Consiste en seleccionar una muestra de tamaño n de una población de tamaño N mediante un procedimiento totalmente aleatorio, como, por ejemplo, usando una tabla de números aleatorios. Con un ejemplo se verá claramente. Supongamos

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que deseamos averiguar la opinión que suscita entre los ejecutivos de una multinacional de telefonía móvil la nueva política de formación. Dado que la multinacional tiene 8.100 ejecutivos, no vamos a preguntarles a todos, pero sí poseemos un censo entregado por el departamento de recursos humanos. Decidimos seleccionar una muestra aleatoria de tamaño 100. Para obtener la muestra,  usaremos la tabla de números aleatorios (figura 13.1), cuya principal característica es que los números que contiene no muestran tendencia alguna en su  aparición. Se puede leer en cualquier secuencia, desde cualquier punto y en los bloques que se deseen.

9469960530065938484430920199507368844804841990060698988387673511403939568 1493171209502153848258698235263707915650215122248448847422388314629233572 3122069167807158220569116503836967674354492782501506725781021430984732088 9651912423930936409988326134353862266387906052702970084992684455749447881

Figura 13.1. Ejemplo de tabla de números aleatorios.

Para nuestro ejemplo, tomar el listado con los 8.100 trabajadores, acudimos a la tabla de números aleatorios y escogemos una fila al azar, la tercera, por ejemplo. Debemos utilizar grupos de 8 cifras, ya que tenemos a nuestros trabajadores numerados del 1 al 8.100. Si obtenemos un número mayor que 8.100, pasaremos al siguiente y, si alguno se repite, lo excluimos también. Como ejemplo tenemos: 3122 | 0691 | 6780 | 7158 | 2205 | 6911 | 6503 | | 8369 | 6767 | 4354 | 4927 | 8250 | 1506 | y así sucesivamente hasta completar los 100 que necesitamos para la muestra. Se han escogido 100 9 Hay que aclarar que en nuestros ámbitos del Management y del Marketing apenas se utiliza el muestreo con reposición, por lo que también se puede hablar de un muestreo irrestrictamente aleatorio.

sujetos por decisión subjetiva, pero, ¿cuántos sujetos debemos escoger? La respuesta dependerá de lo que deseemos investigar. ¿La actitud media de los ejecutivos o la proporción que cumpla determinada opinión? Las fórmulas, en uno u otro caso, son muy sencillas: n=

Z
2 /2 2 para el caso de la media aritmética; e2

n=

Z
2 /2 0,25 para el caso de la proporción. e2

Existen fórmulas para estimar otros parámetros que se pueden consultar en cualquier manual de análisis de datos; sin embargo, hemos presentado las anteriores como ejemplo para ilustrar una situación frecuente en investigación. En las expresiones anteriores, e indica el error máximo de estimación que estamos dispuestos a

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cometer en la estimación de la media o de la proporción poblacionales; Za/2 es un valor de la distribución normal que depende del intervalo de confianza que queramos darle a nuestras estimaciones de los parámetros y s es la varianza poblacional que, en el caso de la proporción, se considera máxima, es decir, p  =  q  =  0,5, por lo que pq = 0,25. La ventaja fundamental del muestreo aleatorio simple es su sencillez. Sin embargo, su gran inconveniente es que necesita de un censo de la población, y esto no siempre es posible. Además, aun cuando contásemos con él, si la población de partida es muy grande, localizar a los sujetos que van a formar parte de la muestra podría ser una tarea imposible o muy costosa. Por ejemplo, si en lugar de seleccionar a los empleados de una multinacional debiéramos hacerlo sobre los empleados de un país, tendríamos muchísimas dificultades: realizar un listado completo a partir de millones de personas, seleccionar a los sujetos entre tamaños de ficheros muy grandes, localizarlos y proceder al trabajo de campo, es decir, a la recogida de información. Los costes y el tiempo empleado en la obtención de la muestra podrían hacer que la investigación fuese inviable.

4.2.

y necesitáramos una muestra de 300 ejecutivos, tendríamos que: k=

8.100 300

El primer número elegido al azar, y no superior a 27, podría ser, por ejemplo, i = 14 (primeros dos dígitos de la tabla aleatoria en la segunda fila). Por tanto, la selección sería: 14, 41, 68, 95, 122... El principal inconveniente de este tipo de muestreo es la periodicidad en la población. Si el censo estuviera ordenado conforme a algún criterio, existiría el riesgo de introducir un sesgo en la muestra que no exista en la población. En la figura 13.2 se observa la diferencia entre una situación con periodicidad y sin ella. En la segunda, el valor de k obtenido siempre nos lleva a elegir a sujetos que comparten una misma característica, por lo que la muestra resultante estará sesgada. Será muy importante revisar la población de partida y disponer los elementos de tal forma que se evite este fenómeno. En definitiva, si bien este tipo de muestreo tiene como principal ventaja su sencillez, tengamos en cuenta que ésta puede convertirse en su principal enemigo. Veamos a continuación otro procedimiento aleatorio de extracción de sujetos de la población.

Muestreo aleatorio sistemático Ausencia de periodicidad

También parte de un censo, pero la diferencia principal estriba en que extrae al azar un solo elemento (i), en lugar de n. Los demás elementos serán los que ocupen las posiciones:

Presencia de periodicidad

i, i + k, i + 2k, ..., i + (n − 1)k En la expresión anterior, k es el coeficiente de elevación, e indica que los individuos se toman de N k en k. Se obtiene mediante k = , donde N es el n tamaño de la población y n el tamaño de la muestra que necesitamos. En el ejemplo sobre la encuesta a los ejecutivos, si la población es de 8.100

Figura 13.2. Situaciones diferentes en el muestreo aleatorio sistemático.

4.3.

Muestreo aleatorio estratificado

Decidir qué sujetos van a participar en la muestra no es tarea fácil cuando se encuentran agrupados por estratos o clusters, como, por ejemplo, la © Ediciones Pirámide

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profesión, el lugar de residencia, el sexo, el estado civil, etc. El objetivo del muestreo aleatorio estratificado es que los estratos de la población estén representados adecuadamente en la muestra. Una vez están determinados, se puede aplicar un muestreo aleatorio simple dentro de cada uno de ellos. Un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado lo encontramos en la distribución por sexos en la multinacional: si los varones exceden en gran número al de las mujeres, digamos en una proporción 10:4, este muestreo reflejará el mismo equilibrio en la muestra de 10:4. La figura 13.3 muestra la diferencia entre un muestreo aleatorio simple y un muestreo aleatorio estratificado.

Muestreo aleatorio simple

Muestreo aleatorio estratificado

Figura 13.3. Muestreos aleatorios simple y estratificado.

Los estratos de la población pueden representarse en sus correspondientes muestrales de diferentes maneras: — Por afijación proporcional: la distribución se realiza de acuerdo con el tamaño de la población en cada estrato. En efecto, si partimos de una población N, con estratos de tamaño Ni, una vez determinado el tamaño de la muestra global n, cada submuestra ni será igual a: ni = n

Ni N

— Por afijación óptima: aquí se tiene en cuenta la variabilidad de cada estrato poblacio-

/ 347

nal, por lo que los tamaños de las submuestras responden también a la desviación típica de los estratos de la población. Así pues, los tamaños de las submuestras, ni, vendrán dados por: ni =

nNisi ∑Ni si

En este caso, suele suceder que se desconoce si, por lo que habrá que recurrir a estudios previos o realizar un trabajo piloto para estimar las varianzas de los estratos. Si lo que se trata de estimar es la proporción en la población, puede utilizarse pq = 0,25, igual que se hizo en el muestreo aleatorio simple. Las anteriores no son las únicas formas de repartir la muestra. El investigador puede elegir la partición como desee, siempre y cuando mantenga la representatividad de la población y tenga en cuenta, además, que puede perder la precisión para un mismo tamaño muestral global si no utiliza la afijación proporcional u óptima. En efecto, las condiciones de partida, varianza poblacional conocida, distribución normal de la variable estudiada, etc., deben cumplirse y aparecer en los informes. Si no es posible, entonces se deberá acudir a otro tipo de muestreos, válidos también, que no dependen de supuestos en ocasiones muy restrictivos o inalcanzables para los presupuestos económicos del investigador, como, por ejemplo, realizar estudios pilotos. 4.4.

Muestreo aleatorio por conglomerados

En los métodos anteriores hemos seleccionado directamente a los sujetos de la población. A los sujetos así escogidos los llamamos unidades muestrales. Sin embargo en el muestreo aleatorio por conglomerados, la unidad muestral la constituyen grupos de sujetos, que reciben el nombre de conglomerado. Siguiendo con el ejemplo de la multinacional, cada departamento o país de implantación podría constituirse en un grupo y, con este método, elegiríamos aleatoriamente un número de departamentos (conglomerados) e investigaríamos a todos los empleados pertenecientes a las unidades seleccionadas.

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Métodos de investigación social y de la empresa

La ventaja principal de este tipo de muestreo radica en que no necesitamos el listado completo de toda la población. En efecto, como sólo precisamos muestrear los conglomerados y estudiar a los sujetos que los conforman, no se requiere el resto de la población. Por esta razón, además, otro de los beneficios frente a otro tipo de muestreos es la reducción de costes y tiempo de realización, ya que las muestras están más concentradas. Gráficamente, el muestreo aleatorio por conglomerados es como aparece en la figura 13.4.

tos, procedemos a otro muestreo dentro de cada conglomerado, es decir, nos hallaríamos ante una segunda etapa de muestreo. Incluso, en ocasiones, debemos realizar varias etapas, de ahí el término muestreo aleatorio polietápico o multietápico. En cada una de las etapas podemos utilizar un muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, etcétera, con la ventaja de que el listado de la población se va reduciendo a medida que avanzamos en el proceso, necesitando únicamente a los integrantes de la última etapa. La figura 13.5 muestra un proceso de dos etapas.

Figura 13.4. Muestreo aleatorio por conglomerados.

Normalmente, los conglomerados responden a distribuciones naturales, como sucede en las familias, que viven en casas, las cuales se agrupan en barrios y éstos en municipios, que pertenecen a provincias, etc. Cualquiera de estos grupos puede tomarse como unidades de muestreo. De hecho, como se utilizan con frecuencia con áreas geográficas, también suelen llamarse muestreo por áreas (Rodríguez, 2001). Sin embargo, a veces, sucede que los conglomerados son tan grandes que no puede investigarse a todos los sujetos que los conforman. En estos casos, deberemos emplear un submuestreo, por lo que hablaremos de muestreo polietápico o multietápico.

Figura 13.5. Muestreo aleatorio polietápico o multietápico.

Todos los procedimientos de muestreo anteriores, denominados aleatorios, al mismo tiempo que proporcionan una muestra, permiten al investigador conocer la probabilidad de error que con ella cometerá en su estudio (es decir, su grado de representatividad), ya que la determinación de su tamaño se fundamenta en la teoría de la probabilidad. 4.6.

4.5.

Muestreo aleatorio polietápico o multietápico

Tal y como acabamos de decir, si en los conglomerados tenemos un número elevado de suje-

El tamaño de la muestra y la potencia de la prueba

Además de los factores que hemos presentado, el tamaño de la muestra real también depende de las probabilidades de cometer los errores de Tipo I © Ediciones Pirámide

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Enfoque y métodos de muestreo

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CUADRO 13.4 Decisiones y probabilidades asociadas En realidad, ocurre que

El investigador decide Aceptar H0

Rechazar H0

H0 es cierta

Decisión correcta (1 − a)

Decisión no correcta Error de Tipo I (a)

H0 es falsa

Decisión no correcta Error de Tipo II (b)

Decisión correcta Potencia de prueba = 1 − b

y Tipo II10. Esta cuestión es especialmente relevante en el diseño de experimentos, ya que, en la práctica, las muestras utilizadas suelen ser reducidas y las exigencias de los métodos elevadas. No ocurre lo mismo en el planteamiento de encuestas, donde no es problemático (aunque sí laborioso) obtener un elevado tamaño de muestra real y hacer un pretest. De hecho, los investigadores se preocupan poco por la relación entre el tamaño de la muestra real y la potencia de la prueba a utilizar, como lo demuestra que es una cuestión casi ausente en los artículos publicados en muy diversas áreas científicas (Bono y Arnau, 1995; Quezada, 2007). Sin embargo, se está comenzando a demandar esta información a los autores como un elemento de seguridad de las hipótesis confirmadas. El objetivo del investigador puede ser explorar un fenómeno, describirlo, inferir conclusiones sobre su naturaleza o comportamiento y predecir sus futuras evolución y situación. Especial relevancia tiene el denominado error de Tipo II y su

10

Recordamos que, simplificadamente, un error de Tipo I es el que aparece si se rechaza la hipótesis nula (H0) cuando en realidad se debería aceptar, y un error de Tipo II es si se acepta H0 cuando en realidad se debería rechazar. Sus respectivas probabilidades se denominan a (o nivel de significación) y b. (1 – b) se denomina potencia de la prueba. Hay otra visión respecto del error de Tipo I que aportan Bono y Arnau (1995) cuando afirman que «En cuanto al error de Tipo I, característico de la tradición fisheriana, cabe destacar que no consiste en rechazar la H0 cuando es verdadera, sino en el nivel de riesgo que el investigador está dispuesto a aceptar cuando interpreta los resultados de una prueba estadística» (p. 194).

concepto asociado de «potencia de la prueba». Se define como la capacidad del método estadístico para detectar un efecto significativo, es decir, de rechazar H0 cuando realmente hay una discrepancia entre la hipótesis planteada y lo que sucede realmente en la población; es decir, rechazar H0 cuando realmente es falsa. El cuadro 13.4 muestra las decisiones que se pueden plantear. Como vimos en el capítulo sobre hipótesis, lo normal en la práctica científica es plantear hipótesis alternativas cuando existe literatura que indica que dicho planteamiento es coherente (por ejemplo, si en la literatura se ha mostrado que existe relación entre la orientación al cliente del vendedor y sus resultados comerciales, plantear de nuevo la no existencia de relación o hipótesis nula no parece tener sentido). Sin embargo, cuando no se dispone de información o es contradictoria, lo más adecuado es plantear H0. El investigador se enfrenta a dos posibilidades: a) Fijar a y b para calcular el tamaño necesario de la muestra real. b) Fijar a y n (tamaño de la muestra real) para conocer la potencia de la prueba (1 – b). Si queremos aumentar la potencia de la muestra en un contraste, tendríamos, como primera opción, disminuir b. La consecuencia inmediata sería un incremento de 1 − b, pero también de a, lo que no parece tener mucho sentido. Igualmente, se puede aumentar la potencia aumentando el tamaño de la muestra real. La figura 13.6 ilustra esta relación entre errores y potencia.

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H1

H1

H0

H0

1–b b m0

1–b

a

b

m1

a

m0

m1

Figura 13.6. Potencia de la prueba en función de los valores de a y b.

CUADRO 13.5 Potencias asociadas a diferentes tamaños muestrales (si a = 0,05) Tamaño del efecto11 s = 0,7 Muestra

Potencia

10 30 40 50 75 100 150 175 200

0,3392 0,7243 0,8329 0,9017 0,9764 0,9949 0,9998 0,9999 1,0000

1,0

Tamaño de la muestra

0,8 Potencia

Otra posibilidad es disminuir el error típico de la distribución muestral, que está inversamente relacionado con el tamaño de la muestra. Así, manteniendo constante a, incrementaríamos la potencia de la prueba (por tanto, se produciría una disminución de b) si aumentáramos el tamaño de la muestra. Para Keppel y Wickens (2004) hay cierto consenso sobre que una potencia de 0,8 permite detectar efectos «genuinos» y, por tanto, rechazar H0 en el ámbito de las ciencias del comportamiento, argumentando que este valor permite un equilibrio entre los errores de Tipo I y Tipo II. En el cuadro 13.5 se observan las diferentes potencias asociadas a distintos tamaños de muestra real, y en la figura 13.7 se presenta la curva de potencia, en la que se puede observar, sin modificar el valor de a, la relación directa entre la potencia y el tamaño de la muestra. En el cuadro 13.5 y la figura 13.7 se presentan los resultados obtenidos tras calcular la potencia a partir un tamaño de efecto igual a 0,7 y un nivel de significación a = 0,05, con tamaños de muestra desde 10 hasta 200. Se observa que la potencia aumenta rápidamente hasta llegar a un valor de n = 150, donde ese incremento es más lento. Por tanto, tras una valoración de costes (económicos y de tiempo), así como de beneficios (mejora de la

10 30 50 100 150

0,6 0,4 0,2 0,0 0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

Curva de potencia 11 El tamaño del efecto es la magnitud mínima de la asociación entre dos variables para que sea considerada como relevante, produciéndose la relación de que a mayor tamaño del efecto, mayor será la potencia estadística del estudio.

Figura 13.7. Curva de potencia para los datos del cuadro 13.5 (representados con puntos). © Ediciones Pirámide

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potencia del análisis), podríamos detenernos en un tamaño muestral igual a 10012 con el que alcanzaríamos una potencia de 0,99. Visto lo anterior, también cabría preguntarse, ¿qué tamaño de muestra necesitaremos para que la prueba de significación tenga una potencia de, por ejemplo, 0,95? Muchos programas estadísticos dan respuesta a esta cuestión, con lo que es fácil resolver la duda. No obstante, hay que hacer una importante advertencia: en una prueba de significación estadística se puede rechazar una hipótesis nula simplemente aumentando el tamaño de la muestra, aunque el tamaño del efecto sea pequeño. En otras palabras, podemos obtener un resultado estadísticamente significativo, con una elevada potencia, siempre que el tamaño muestral sea lo suficientemente grande; sin embargo, no necesariamente tendrá que ser relevante desde el punto de vista del objetivo y del ámbito de la investigación (comercial, organizacional, financiero, etc.). Hay diversos programas informáticos y sitios web que permiten realizar los cálculos, por ejemplo, SISA, R o G*Power 3, entre otros)13. El lector puede acudir a ellos (algunos son GNU o de licencia pública general) para hacer las estimaciones que precise en su planteamiento muestral.

4.7.

Estimación del número de contactos

Como se ha indicado, el investigador debe trabajar con una estimación del número de intentos para contactar/obtener respuesta de la población objetivo y no sólo con el tamaño deseado para la muestra real. Para generar dicha estimación proponemos que siga las siguientes etapas: 12

También hay que considerar los requisitos de tamaño muestral que imponen algunos métodos estadísticos o el número mínimo de casos por variable a estimar. 13 SISA, o Simple Interactive Statistical Analysis (http:// www.quantitativeskills.com/sisa/calculations/sampshlp.htm); R de Revolution Analytics (http://www.revolutionanalytics. com); G*Power 3, del Instituro de Psicología Experimental de Düsseldorf (http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilun gen/aap/gpower3/download-and-register).

1. 2. 3.

/ 351

Calcular el tamaño de la muestra real (procedente de fórmulas estadísticas). Estimar las tasas de contacto y cooperación. Corregir los resultados según la ratio probable de outliers en la población.

Las tasas de contacto y cooperación Existen muy diferentes ratios para reconocer la calidad de la encuesta, entre los que destacan las tasas de elegibilidad, contacto, rechazo, cooperación y respuesta (véase Lynn et al., 2001). Sin embargo, hay cierta confusión respecto a cómo definirlas y qué variables incluyen. En nuestra propuesta usamos las tasas de contacto y cooperación, ya que son las relevantes para determinar el total de intentos para los que se debe plantear el diseño muestral (Langer, 2003). La tasa de contacto (contact rate) será la proporción de individuos alcanzados por el investigador (hayan aceptado o rechazado dar una respuesta completa) sobre el total de intentos. Analíticamente, es: Tcont =

Contactos A+R = Intentos A + R + NC

siendo A = aceptan participar, R = rechazan participar y NC = No contactados (pese a intentarlo). La tasa de cooperación (co-operation rate) es la proporción de individuos de los que se obtiene una respuesta completa (muestra real) considerando el total de contactos realizados. Analíticamente, sería Tcoop =

Mr Mr = Contactos A + R

siendo Mr  =  muestra real e incluyendo también en R (rechazos) las respuestas parciales. En las áreas empresariales es práctica habitual desechar aquellos casos con valores missing en las variables clave, o estimarlos mediante algún método de sustitución. Por tanto, aunque es posible estimar los valores no reportados, se prefiere contar con respuestas completas, considerando como

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no colaboración a aquellos que hayan dado una respuesta parcial. Ahora bien, ¿hay alguna estimación de estas tasas? Diversos autores plantean investigaciones empíricas con resultados bastante diversos. Creemos que estas tasas son un resultado de las estrategias que el investigador diseñe para minimizar los intentos fallidos (no contactos) y para maximizar la colaboración del sujeto/objeto contactado. Por ello, recomendamos obtenerlas del pretest que se realice antes de lanzar el trabajo de campo definitivo. La tasa de la respuesta outlier, que se define como aquella que es significativamente diferente (distante) del resto de respuestas, es importante porque afecta a los valores medios (menor incidencia si se utiliza la media armónica o la geométrica que si se hace con la aritmética) y de dispersión. La existencia de un número significativo de outliers puede indicar que en realidad no hay una población (o estrato), sino dos o más. Diversos estudios empíricos muestran que la proporción de outliers en encuestas no es desdeñable (desde el 5 % al 15 % de media) y Nielsen (2011) encuentra que la tasa de outliers no varía de forma significativa entre diferentes tipos de encuesta (personal versus web). En realidad, no hay un límite objetivo para delimitar el valor outlier, y dependerá del investigador. Así, puede: a) Utilizar reglas del análisis exploratorio y suponer normalidad en la población usando los límites de valores aceptables [Q1  −  kIQR; Q3  +  kIQR]  =  [Q1  −  k (Q3 − Q1); Q3 + k (Q3 − Q1)], donde k es el coeficiente de distancia e IQR el recorrido intercuartílico. Así, Para k = 1,5 → Pr (outlier) = 0,01 (valor outlier leve) → Intervalo más utilizado. Para k = 2,0 → Pr (outlier) = 0,0008 (valor outlier medio). b) Tipificar los datos originales y aplicar la distancia en desviaciones típicas: Para sigma = 2 → Pr (outlier)  2,58), confirmándose seis de las nueve hipótesis postuladas (todas salvo las que vinculan los constructos a la fortaleza afectiva). Esto demuestra que cada constructo propuesto está relacionado positivamente con dos de las dimensiones de la fortaleza de la relación vendedor-cliente, lo que demuestra la existencia de un buen nivel de validez nomológica. Para comprobar la validez nomológica también se pueden estimar directamente las correlaciones bivariadas entre el constructo central y el resto de constructos que forman parte de la red nomológica, sin hacer uso de modelos estructurales o del análisis de regresión. Dos ejemplos en

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esta línea son los trabajos de Sprott et al. (2009) y Fernández Sabiote y Román (2005). 9.4.

Cuarto paso: validez de criterio

Existen distintos métodos para evaluar la validez de criterio (por ejemplo, correlaciones o regresión). Para ejemplificar este paso analizaremos varios trabajos que utilizan distintas formas de evaluación de este tipo de validez. En primer lugar, Matsuno et al. (2000) examinan la validez predictiva de una nueva escala de orientación al mercado (OM). Para ello, utilizan como variable criterio el desempeño del negocio, dado que la literatura indica una relación positiva entre la OM y este criterio. Desarrollan un modelo de ecuaciones estructurales en el que incluyen siete medidas de desempeño como variables dependientes y la puntuación total de la escala de OM como variable independiente. Los resultados muestran que la escala está relacionada de manera positiva y significativa con las siete variables dependientes. Esto demuestra que la escala goza de una buena validez predictiva. Otra forma de validar un concepto desde el punto de vista del criterio es regresar una variable que mida globalmente el concepto en cuestión sobre la escala que deseamos validar. Por ejemplo, Walsh y Beatty (2007) diseñan una escala multidimensional del concepto reputación percibida por el cliente sobre la empresa y examinan la validez de criterio agregando todos los ítems de la escala y regresándolos sobre una variable suma compuesta por dos ítems que representan el concepto de manera global (variable dependiente). Los resultados de la regresión muestran un valor relativamente alto del coeficiente de determinación (R2 = 0,60) y un coeficiente de regresión de 0,77 (p < 0,01). La relación positiva y significativa confirma la validez de criterio de la medida. Stone et al. (1995) desarrollan una escala multidimensional de responsabilidad medioambiental (ECOSCALE) de 31 ítems. Su validez de criterio es demostrada a través de un análisis de correlaciones entre dicha escala y seis comportamientos (como reciclaje, cambios en el estilo de vida, edu-

car a otras personas...) con los que teóricamente está relacionada esta actitud. Cada dimensión de la ECOSCALE, salvo dos, tiene una alta correlación (p < 0,01) con cada comportamiento. Estos resultados demuestran un alto grado de validez de criterio de la escala. 9.5.

Quinto paso: generalización de los resultados (validez externa)

En este último paso examinaremos cómo se puede justificar la generalización de una escala propuesta. En particular, analizaremos dos ejemplos relativos a la selección de la muestra para demostrar la validez externa de un instrumento. En el primero de ellos, Sin et al. (2005) tratan de generalizar una escala de gestión de la relación con el cliente (CRM) que aplican a una muestra de empresas de servicios financieros en Hong Kong. En el trabajo reconocen que los resultados que alcanzan pueden ser específicos a la muestra considerada; por ello, para demostrar la evidencia de la generalización de la escala de CRM, realizan una replicación del estudio en otras industrias (manufacturera, hotelera, minorista, comunicaciones...). Los resultados de este segundo estudio son alentadores en términos de la generalización de la escala propuesta, ya que se repiten los resultados obtenidos en el primer estudio en cuanto a validez, fiabilidad y significatividad de las relaciones. Por tanto, la escala goza de validez externa desde la perspectiva del contexto. Webb et al. (2000) desarrollan dos escalas, una para medir la actitud hacia el acto de ayudar a otros y otra para medir la actitud hacia las organizaciones de beneficencia. En un primer estudio, testan la fiabilidad y validez de estas escalas tras su aplicación a una muestra de estudiantes universitarios. Los resultados son igualmente validados en una población perteneciente a una extensa área geográfica caracterizada por su diversidad cultural y étnica, demostrándose, por tanto, la capacidad de ambas escalas para medir la actitud hacia el acto de ayudar y hacia las organizaciones de beneficencia en poblaciones de características distintas a las analizadas en el primer estudio. © Ediciones Pirámide

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La invarianza del instrumento de medida1 Joaquín Aldás-Manzano

Cuando al investigar en ciencias sociales se utilizan variables latentes, es habitual querer evaluar el efecto moderador de una variable nominal sobre una relación estructural, o también querer comprobar si la media de una variable latente toma valores significativamente distintos en los grupos que genera la mencionada variable nominal. Realizar estas tareas exige la comprobación de la invarianza del instrumento de medida de ese modelo estructural. El presente capítulo define los tipos de invarianza a comprobar, tanto para el caso de igualdad de la estructura factorial (igualdad de las cargas para el caso del análisis de moderación) como para el de igualdad de los interceptos (para comparar las medias de las variables latentes). Utilizando un caso práctico, se ilustran todos los pasos para contrastar la invarianza usando la sintaxis y las salidas reales del programa EQS 6.1. El capítulo termina describiendo los cambios en la estrategia de análisis de la invarianza que provoca la habitual ausencia de normalidad multivariante en los datos utilizados.

1 Para comprender este capítulo es necesario que el lector sepa realizar un análisis factorial confirmatorio. Esta técnica estadística no está incluida en la presente obra, ya que no se abordan técnicas estadísticas multivariantes. Todo el capítulo se desarrolla con el programa estadístico EQS versión 6.1 (Bentler, 1995). Posterior a la entrega del capítulo, salió la versión EQS 6.2 del EQS, que no altera todo lo visto en el presente capítulo y la sintaxis sigue siendo la misma. [Nota del coordinador.]

1.

INTRODUCCIÓN

En la investigación en marketing es muy habitual enfrentarse a problemas del tipo: a) ¿es la media de una variable latente significativamente distinta en dos colectivos, digamos hombres y mujeres?, o b) ¿ejerce una variable nominal, digamos el sexo, un efecto moderador sobre una relación estructural determinada, es decir, la relación entre la variable latente A y la variable latente B es significativamente más intensa en hombres que en mujeres? La respuesta a esas preguntas no puede proceder, sin más, de estimar los modelos estructurales en ambos colectivos y realizar una comparación directa entre los parámetros evaluados: los valores medios de la variable latente y el coeficiente estructural b. ¿Cuál es la razón? Básicamente porque hay que asegurar que las variables latentes representan lo mismo en ambos colectivos, lo que se denomina «comprobación de la invarianza del instrumento de medida». Supóngase que la variable latente F1 (que forma parte de nuestro modelo estructural) está medida por tres indicadores: V1, V2 y V3. Imaginemos que la carga factorial que une V1 con F1 no fuera equivalente en los dos grupos bajo evaluación (hombres y mujeres); ¿qué consecuencias podría acarrear esta situación? Como se ilustra en la figura 16.1 (paneles c o d) la variable latente F1 podría tomar los mismos valores en los dos colectivos, con niveles muy diferentes de V1. Supongamos que F1 es una medida del nivel de etnocentrismo de un individuo, ¿cuán fiable sería la escala

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de Shimp y Sharma (1987) si resulta que una mujer puede alcanzar el mismo nivel de etnocentrismo que un hombre con contestaciones totalmente distintas a su escala? Hay que destacar que esto

A

ocurre tanto porque las cargas factoriales puedan ser distintas (paneles c o d) como porque, siendo iguales, los interceptos (punto de corte con el eje y) sean distintos (panel b).

B Hombres

Hombres = Mujeres V1

V1 Mujeres

F1

F1

C

D Hombres

V1

Hombres

V1 Mujeres Mujeres

F1

F1

Figura 16.1. Ejemplos de existencia y ausencia de invarianza (Brown, 2006).

Como ilustra la figura 16.1, las fuentes de ausencia de invarianza del instrumento de medida van a ser, en esencia, de dos tipos: diferencias en las cargas factoriales que relacionan las variables latentes con los indicadores (pendiente de la recta de la figura 16.1) o diferencias en los interceptos (punto de corte con el eje y en la misma figura). Pues bien, dependiendo de que el problema a resolver sea el de evaluar un efecto moderador o el

de comparar medias de las variables latentes, deberán darse una o las dos situaciones. Como se ilustra en la figura 16.2, si se busca evaluar si un coeficiente estructural es significativamente distinto en los dos grupos evaluados, bastará con que las cargas factoriales sean equivalentes (factor loadings invariance). Sin embargo, si el objetivo es comparar medias de las variables latentes, deberá darse también la igualdad de los interceptos (in© Ediciones Pirámide

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La invarianza del instrumento de medida

tercept invariance, que incluye la invarianza métrica). Luego debe quedar claro que distintos problemas de investigación exigirán distintos niveles de invarianza de los instrumentos de medida.

V4

V5

V6 Equal loadings

F2 b1

V1 V2

b1 hombres ≠ b1 mujeres

F1

F1 hombres ≠ F1 mujeres

V3 F3

Equal loadings + Equal intercepts V7

V8

V9

Figura 16.2. Niveles exigidos de invarianza ante distintos problemas de investigación.

2.

TIPOS DE INVARIANZA DEL INSTRUMENTO DE MEDIDA

Llega el momento de ser más precisos en las definiciones de los distintos tipos de invarianza del instrumento de medida en los modelos estructurales. Y el primer problema, como señala Brown (2006), es la gran diversidad de terminologías que existen para referirse a los mismos conceptos. Por ello, el primer paso es elegir una y ofrecer las equivalencias para que el lector pueda enfrentarse a la lectura de otros libros o artículos de investigación. Un segundo problema reside en la traducción de los términos. Si la diversidad terminológica es amplia en inglés, lo es mucho más en español, fruto de las diferentes traducciones que se han realizado. Por este motivo, en este capítulo, se opta por:

/ 423

— Seguir la terminología propuesta por Brown (2006), ya que es más pedagógica al denotar claramente qué hay que hacer para contrastar ese tipo de invarianza. — Mantener la terminología en inglés para no contribuir con más traducciones a la confusión terminológica existente. El cuadro 16.1 recoge los distintos niveles de invarianza del instrumento de medida y conforma, a la vez, los pasos que hay que seguir en su evaluación. La primera columna sigue la terminología usada en este capítulo. La segunda columna ofrece terminologías alternativas que pueden encontrarse en la literatura. Finalmente, la tercera columna presenta una definición operativa de su contenido. Como se puede comprobar, el planteamiento es crecientemente exigente. Es decir, cada vez se incorporan más restricciones; pese a ello, el ajuste del modelo no debería empeorar. Esto lleva a la siguiente pregunta: ¿qué nivel de exigencia de invarianza es estrictamente necesario? Ya se ha señalado que cuando se quiere comprobar efectos de moderación sobre los coeficientes estructurales es imprescindible llegar al paso 2 (equal factor loadings). Igualmente, cuando se quiere comparar los niveles medios de las variables latentes, sería necesario llegar al paso 3 (equal intercepts). Pero, ¿son necesarios los pasos 4 a 6? De acuerdo con Hair et al. (2010), la igualdad de covarianzas, varianzas de factores y varianzas de errores no sólo raramente existen, sino que su efecto es mínimo para la mayor parte de problemas de investigación a los que nos enfrentamos. En la misma línea se manifiestan los trabajos de McCallum, Rosnowski, Mar y Reith (1994) o de Byrne (2006). De hecho, en la literatura, hay abierto un debate iniciado por Byrne et al. (1989), quienes afirman que, en la mayor parte de los casos, el hecho de que todas las cargas factoriales no fueran equivalentes (paso de equal factor loadings), o que no lo fueran todos los interceptos (paso de equal intercepts), no debería impedir que se avanzara en el análisis siempre que se alcanzara un nivel mínimo de equivalencia en los instrumentos. La lógica de

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Métodos de investigación social y de la empresa

CUADRO 16.1 Distintos niveles de invarianza de los instrumentos de medida Tipos de invarianza

Términos alternativos

Definición

Igual forma (Equal form)

— Invarianza configural (Configural invariance). — Estructura de factores (Factor structure).

Comprobar que existe la misma estructura factorial en los dos grupos, es decir, el mismo número de factores y de indicadores en cada constructo. Se realizará en dos pasos: estimando un AFC en los dos grupos y comprobando que el ajuste es bueno en ambos (loose cross-validation) y luego realizando un AFC multigrupo (comprobando que el modelo ajusta bien simultáneamente en ambos grupos).

Iguales cargas factoriales (Equal factor loadings)

— Invarianza métrica (Metric invariance). — Invarianza factorial débil (Weak factorial invariance).

Las cargas factoriales de cada indicador son equivalentes en los dos grupos. Al AFC multigrupo se le añaden ahora las restricciones de que cada carga ha de ser igual en los grupos y que el ajuste de la estimación resultante no debería ser significativamente peor.

Iguales interceptos (Equal intercepts)

— Invarianza escalar (Scalar invariance). — Invarianza factorial fuerte (Strong factorial invariance).

Los interceptos de cada indicador han de ser iguales. Se añaden estas restricciones al AFC multigrupo y el ajuste del modelo no debería ser significativamente peor.

Igual covarianza entre factores (Equal factor covariance)

Las covarianzas entre los factores han de ser equivalentes. Se añaden estas restricciones al AFC multigrupo y el ajuste del modelo no debería ser significativamente peor.

Igual varianza del factor (Equal factor variance)

Las varianzas de los factores han de ser equivalentes. Se añaden estas restricciones al AFC multigrupo y el ajuste del modelo no debería ser significativamente peor.

Igual varianza del error (Equal error variance)

— Invarianza factorial estricta (Strict factorial invariance).

su argumento reside en que en muchos modelos, la cantidad de parámetros a restringir es tan alta (sobre todo si existen variables latentes con muchos indicadores) que es muy posible que algunos de esos parámetros difieran simplemente por azar. Dado que los análisis factoriales confirmatorios tienen una elevada potencia de prueba para detectar pequeñas diferencias y que el estadístico de contraste usado (chi-cuadrado) es muy sensible a tamaños muestrales elevados, mientras no existan métodos para corregir este sesgo, Byrne et al.

Las varianzas de los errores de los indicadores han de ser equivalentes. Se añaden estas restricciones al AFC multigrupo y el ajuste del modelo no debería ser significativamente peor.

(1989) opinan que debería continuarse el análisis en situaciones de «invarianza parcial de los instrumentos de medida». En resumen, se podrá seguir cuando, al menos, dos indicadores por factor tengan cargas equivalentes (partial equal factor loadings) o dos interceptos equivalentes (partial equal intercepts). La cuestión de la invarianza parcial es un debate abierto en la literatura. Autores como Brown (2006) o Vandenberg y Lance (2000) son escépticos y recomiendan que no se aplique este princi© Ediciones Pirámide

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La invarianza del instrumento de medida

pio cuando hay muchos indicadores no equivalentes. Sin embargo, en la práctica, muchos trabajos hacen uso de este recurso, y, con la debida referencia al debate abierto, se seguirá en este capítulo.

/ 425

A modo de síntesis de lo expuesto, el cuadro 16.2 sigue a Hair et al. (2010) en su sugerencia de los niveles mínimos de invarianza que deben exigirse según cuál sea el objetivo de investigación planteado.

CUADRO 16.2 Niveles mínimos de invarianza sugeridos en función del problema de investigación Modelo de medida

Modelo estructural

Estructura básica: ¿es el constructo percibido y usado de una manera similar?

Medias: ¿tienen los dos grupos el mismo nivel de la variable latente?

Coeficientes estructurales: ¿es la relación entre las variables latentes la misma entre los grupos?

Completa

Completa

Completa

Parcial

Parcial

Parcial

Equal intercepts

—

Parcial

—

Equal factor covariance

—

—

—

Equal factor variance

—

—

—

Equal error variance

—

—

—

Nivel de invarianza

Equal form Equal factor loadings

FUENTE: adaptado de Hair et al. (2010, p. 742).

3.

3.1.

PROCEDIMIENTO PARA CONTRASTAR LA INVARIANZA DEL INSTRUMENTO DE MEDIDA Aplicación a la evaluación de un efecto moderador

Para ilustrar los pasos a seguir para realizar el contraste se parte del problema planteado en la figura 16.3, que es un clásico modelo de aceptación de tecnología (TAM) propuesto inicialmente por Davis (1986). Este modelo sugiere que la intención de uso de una tecnología tiene como antecedente básico una actitud favorable hacia la misma. Lo que ocurre es que para que esa actitud favorable exista, es necesario que la tecnología se perciba como fácil de utilizar y, por supuesto, que se encuentre alguna utilidad en ella. En la medida en que esto se produzca, la actitud más favorable se traducirá en una intención de uso mayor que se acabará manifestando en un uso real final. Dado

que el objeto de este capítulo no es la estimación en sí del modelo estructural planteado, si se quiere profundizar en la lógica del mismo y conocer la base teórica que justifica sus hipótesis, y ver su aplicación a distintas tecnologías, el lector puede consultar Aldás et al. (2009; 2010), Ruiz, Sanz y Aldás (2009) o Sanz, Ruiz y Aldás (2008). Algunos autores, como Nysveen, Pedersen y Thorbjornsen (2005), en lo referente al uso de Internet, plantean que el sexo ejerce un efecto moderador sobre la relación entre la facilidad percibida de uso y la utilidad percibida. Así, consideran que esta relación es significativamente más intensa en las mujeres que en los hombres, por cuanto su incorporación a Internet ha sido más lenta y una menor experiencia relativa hace que si la website que están visitando es más fácil de utilizar, entonces la utilidad que perciban en la misma se acreciente en mayor medida que en los hombres, usuarios incorporados con anterioridad, más expertos y donde la facilidad de uso percibida juega un rol menor.

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Métodos de investigación social y de la empresa

...

USEF 1

USEF 5

Bl 1

Utilidad percibida

Bl 2

Bl 3

Intención de uso

USE 1 Facilidad percibida de uso

Sexo

USE 2 Facilidad percibida de uso

...

EOU 1

Actitud

EOU 5

ATT 1

...

ATT 5

Figura 16.3. Modelo estructural con hipótesis de moderación.

Por tanto, el objetivo es evaluar la hipótesis de moderación del sexo sobre la relación estructural entre la facilidad percibida de uso y la utilidad percibida bajo el supuesto de que ese coeficiente será mayor en mujeres que en hombres (bm > bh). De acuerdo con el cuadro 16.2, para contrastar esa hipótesis es necesario previamente evaluar la invarianza del instrumento de medida, al menos hasta el paso 2, esto es, equal factor loadings, y que exista, al menos, invarianza parcial. Paso 1. Equal form Como se ha señalado, consiste en comprobar que existe la misma estructura factorial en ambos grupos. Se realizará en dos pasos. En primer lugar se ejecutarán dos análisis factoriales confirmatorios (AFC, en adelante) separados para cada grupo (para comprobar que el ajuste es bueno por separado en los dos grupos), y, a continuación, se

ejecutará el mismo análisis, pero multigrupo (comprobación de que el ajuste es bueno, simultáneamente en ambos grupos). Como esta diferenciación a veces causa confusión, la mejor forma de aclararla es explicitar las hipótesis nulas que se contrastan en ambos análisis. Cuando se estiman los AFC por separado, la hipótesis que se contrasta es que las matrices de varianzas y covarianzas  muestrales y teóricas son iguales en los subgrupos: ∑h = Sh ∑m = Sm

}

mientras que cuando se estima el modelo multigrupo, la hipótesis que se contrasta es la siguiente: ∑h = Sh = ∑m = Sm © Ediciones Pirámide

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La invarianza del instrumento de medida

Para estimar los AFC separados utilizamos la sintaxis estándar de un AFC que se ofrece en la figura 16.4. Se muestra sólo la correspondiente al grupo de hombres porque es idéntica a la de mujeres, modificándose únicamente el nombre de la base de datos2. El ajuste ha de ser bueno en ambos casos y, por tanto, esa es la información que hay que trasladar al cuadro que se publicará en el documento (futuro artículo), que se irá construyendo a lo largo de los distintos pasos. En esta primera etapa del Paso 1 la ilustración aparece en el cuadro 16.3 . Para la estimación del AFC multigrupo, es decir, simultáneamente en los dos grupos, es necesario introducir algunas modificaciones en la sintaxis. Básicamente, consiste en poner juntas las dos anteriores (AFC para hombres y mujeres) con ligeras modificaciones: 1.

Informar al programa que está realizando un AFC multigrupo con dos grupos, lo que se realiza incorporando a la parte de /SPECIFICATIONS, sólo en el primer grupo, la indicación: GROUPS=2.

2.

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Luego sólo hay que tener en cuenta que la petición de los índices de modificación (multiplicadores de Lagrange y test de Wald) y la solicitud de impresión de todos  los indicadores de ajuste (/PRINT FIT=ALL) sólo se han de solicitar en la parte correspondiente al segundo grupo. La sintaxis final aparece en la figura 16.5.

De nuevo, el único requisito es que el ajuste, ahora simultáneo, sea bueno. El programa ofrece un único bloque de indicadores de ajuste para la estimación anterior, tal y como se ilustra en la figura 16.6a, puesto que todos los parámetros se estiman simultáneamente. Puede comprobarse cómo, aunque la chi-cuadrado es significativa, el resto de indicadores de ajuste es excelente. Tomamos esa información y la incorporamos al cuadro 16.4. Debe notarse que, cuando se estima por máxima verosimilitud, los estadísticos chi-cuadrado son sumativos y el chi-cuadrado global obtenido en esta etapa es la suma directa de los chi-cuadrado de la etapa anterior, como también lo es el número de grados de libertad.

CUADRO 16.3 Resumen de la evaluación de la invarianza tras la primera etapa del Paso 1 (Table X. Tests of measurement invariance) Single Group Solutions

c2

df

Men (n = 605)

527.11**

Women (n = 585)

561.95**

Dc2

p

RMSEA (90 % CI)

SRMR

CFI

TLI (NNFI)

160

0.062 (0.056|0.044)

0.035

0.955

0.946

160

0.066 (0.060|0.049)

0.042

0.941

0.930

Ddf

Nota: N = 1190. RMSEA, root mean square error of approximation; 90 % CI, 90 % confidence interval for RMSEA;SRMR, standardized root mean square residual. CFI, comparative fit index; TLI, Tucker-Lewis Index; NNFI (Benter-Bonnet non-normed fit index) **p