En este capítulo presentaremos, en primer lugar, una breve introducción al software para el análisis cualitativo de datos textuales (CAQDAS)para, a continuación, presentar algunas de las características principales de Atlas.ti.
Parte de este capítulo ha sido publicado previamente en cite:[munozjusticia2011]
El título de este apartado se corresponde con el acrónimo de "Computer-Assisted/Aided Qualitative Data Analysis Software” cite:[lee1991], es decir, Programas Informáticos de Ayuda al Análisis Cualitativo de Datos, conjunto de programas informáticos que surgen a mediados de los 80 y que van más allá de los recursos informáticos genéricos (procesadores de texto, bases de datos) que hasta la fecha utilizaban los analistas cualitativos cite:[weitzman1995]. De entonces a la fecha, la utilización de herramientas informáticas por parte de las personas que se dedican a la investigación cualitativa ha experimentado un notable incremento, de la misma forma que sus características y funcionalidades han evolucionado considerablemente, haciendo que en nuestros días muchas personas podamos hacer nuestras las palabras de Anselm Strauss en el prefacio al manual de usuarios de ATLAS.ti de Thomar Muhr:
En mis días de estudiante de posgrado, no había grabadoras para hacer más fácil la vida del entrevistador; llegaron después de la IIGM, pasando primero por la etapa de las grandes grabadoras. Eran máquinas pesadas, que adelgazaron sólo gradualmente hasta los modelos ligeros actuales. Muchos años después, siguiendo nuestros sueños de ordenadores que hicieran más fácil nuestras vidas como investigadores cualitativos, se inventó el software para nosotros. cite:[strauss1997(1)]
Compartamos o no el entusiasmo de Anselm Strauss, lo que es innegable es que la imbricación entre informática y metodología ha transformado las prácticas de investigación, posibilitando o facilitando un sinfín de actividades y redefiniendo buena parte de las características del oficio.
Cuando hablamos de análisis cualitativo asistido por ordenador, hemos de pensar en el tema como en un aspecto más del proceso de desarrollo de un proyecto de investigación. Sin duda puede ser un aspecto muy importante, pero ni de lejos el único o el más relevante. Más aún, la especificidad de las herramientas utilizadas —lo que puede hacerse con ellas— dependerá en buena medida de las formas en las que se relacione con los demás aspectos del proyecto: el tipo de tareas que tienen que realizarse, los usuarios de las herramientas, los materiales o datos con los que se trabajará, los marcos desde lo que se orienta el proceso de investigación, las fases concretas del proceso en las que se utilizan tales o cuales programas y un largo etcétera.
En todo caso, lo importante es tener presente que antes de utilizar cualquier herramienta informática en el proceso de análisis, hay que definir qué es lo que queremos hacer y cómo hemos de hacerlo. Una vez que se tiene claro el trayecto de un proceso de análisis podemos pasar a considerar las opciones disponibles en cada situación. En otras palabras, primero está el diseño de la investigación y luego la elección del software.
Una vez establecido el marco para abordar el tema que nos ocupa, es conveniente señalar qué es lo que caracteriza, aunque sea de forma general, al software para análisis cualitativo. Antes, realizaremos una caricaturización de las características generales del análisis cualitativo.
Para cite:[patton1990], la pretensión de la investigación cualitativa consiste en dar sentido a grandes volúmenes de datos en un proceso definido por la reducción de información, la identificación de pautas significativas y la construcción de un marco que permita comunicar lo que revelan los datos. Si bien es cierto que la investigación cualitativa en ciencias sociales se caracteriza por su diversidad y pluralidad de enfoques, métodos y técnicas cite:[silverman2005], es posible afirmar que las distintas aproximaciones comparten una orientación naturalista e interpretativa y que la mayoría de las modalidades de análisis que ofrecen se distinguen por estar teóricamente informadas cite:[iniguez_rueda1999].
Como mostramos de forma esquemática en la figura Proceso típico de análisis, una manera habitual y bastante difundida de entender las tareas básicas del análisis cualitativo consiste en trazar el recorrido hacia esa reducción y búsqueda del significado de los datos como un proceso recursivo desde los datos hacia la elaboración de modelos teóricos sustantivos.
El proceso recursivo atraviesa por la segmentación y codificación del conjunto de datos, el establecimiento de relaciones entre códigos, el desarrollo de anotaciones y una cuidadosa revisión del sistema empleado. Aunque sea discutible si esta concepción del proceso de análisis cualitativo es generalizable a la gran mayoría de orientaciones metodológicas, el diagrama ilustra las transformaciones y producciones específicas que operan sobre el material empírico durante un proceso de análisis. Tareas básicas como la organización y el almacenamiento de datos, la selección y etiquetaje de pasajes o secciones del material, la sistematización de los procedimientos de etiquetaje, la recuperación de las secciones etiquetadas y el desarrollo de anotaciones (memos) que den cuenta del proceso y sus resultados suelen estar presentes en la mayoría de los estudios de corte cualitativo.
Parafraseando a cite:[lewins2009], la investigación cualitativa se caracteriza entonces por la necesidad de interpretar datos a través de la identificación y, posiblemente, la codificación de temas, conceptos, procesos o contextos, con el propósito de construir teorías, de ampliarlas o de ponerlas a prueba. Desde un marco más o menos definido, el investigador se formula preguntas respecto al significado de su material empírico. En estas preguntas por el significado de los datos se define un contexto de interpretación que orienta al investigador en la definición de los aspectos operativos del análisis. Dicho de otro modo, en cada proyecto de investigación, la pregunta por el significado de lo que se analiza es la que permite dar sustancia y dirección a tareas tan genéricas como organizar, segmentar y codificar datos. Los aspectos operativos son cruciales porque dependiendo de la forma en la que se concreten pueden favorecer o dificultar una aproximación sistemática, rigurosa, minuciosa y creativa a los datos. Es aquí en donde el software para análisis cualitativo encuentra su razón de ser. No es que el software analice —por si alguien se había formado expectativas en este sentido— sino que ofrece apoyo en la parte operativa del análisis.
Cabe entonces preguntarse qué tipo de apoyo ofrece el software para análisis cualitativo. Simplificando, lo que ofrece es una alternativa a prácticas más "manuales" que pueden desbordar al investigador. Dentro de su gran diversidad, los paquetes CAQDAS nos permiten:
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gestionar grandes volúmenes de datos;
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almacenar de forma organizada la información elaborada durante el análisis,
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segmentar, codificar y recuperar fragmentos significativos de nuestro material empírico y
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elaborar anotaciones del proceso y los resultados del análisis.
Además, dependiendo del programa con el que se trabaje, podemos utilizar diversas funciones que nos ayudan a visualizar la información de formas que estimulan la creatividad del analista y a desarrollar modelos o teorías de los fenómenos estudiados mediante el establecimiento de relaciones entre categorías.
A pesar de que la utilización de CAQDAS es algo cada vez más frecuente, por lo menos en los ámbitos académicos, no son pocas las voces que alertan de posibles problemas ligados a su utilización. Se trata de voces que en sus versiones más extremas aconsejan desechar tales herramientas y continuar analizando "como toda la vida", mientras que en sus versiones más laxas, simplemente insisten en la necesidad de ser conscientes de dichos problemas.
A continuación expondremos algunas de las principales líneas de cuestionamiento y crítica.
Volumen de datos: Una de las ventajas de la utilización de CAQDAS tiene que ver con la posibilidad de gestionar un gran volumen de información de una forma más fácil que con los sistemas tradicionales de análisis. Es decir, podemos organizar y acceder más fácilmente a los documentos que constituyen nuestros datos, podremos crear y acceder más fácilmente a las citas –extractos significativos– en su contexto y a los códigos cite:[blismas2003, kelle1995], podremos acceder más fácilmente a las notas de investigación, etcétera. No obstante, algunos autores alertan del riesgo de que esta posibilidad que nos ofrece la utilización de CAQDAS se convierta en un inconveniente, puesto que aunque la gestión sea más fácil, el aumento del tamaño de las muestras puede llevar a la necesidad de una mayor inversión de tiempo y aunque esto no tiene porqué ser necesariamente negativo, sí que puede repercutir en la realización de un análisis más superficial de los datos cite:[blismas2003, stjohn2000] con tal de no prolongar demasiado el periodo dedicado a esta tarea.
Cercanía a los datos: Otra de las líneas críticas a los CAQDAS tiene que ver con quienes manifiestan que la utilización de ordenadores puede llevar a un cierto "alejamiento" de los datos; es decir, que el trabajo con el ordenador puede llevarnos a centrarnos más en la mecánica del análisis, en la utilización de las herramientas que nos ofrece el programa y por lo tanto prestar menos atención a lo auténticamente relevante; es decir, a los datos. Aunque esta crítica, de nuevo, puede tener cierta base, parece llevar implícita la idea de que lo contrario, la no utilización de CAQDAS evita este problema, algo no del todo evidente cite:[fielding1998, lee2000]. También el análisis manual puede alejarnos de los datos, centrando nuestra atención en la "mecánica" del análisis (e.g., recortar segmentos de transcripción, usar post-it de colores para distinguir entre tipos de códigos, pegar los segmentos en tarjetas, ordenar las tarjetas…).
Reificación de la codificación: Dado el énfasis que el software (im)pone sobre la codificación y la facilidad con la que ésta puede realizarse, se puede correr el riesgo de que los analistas basen su análisis en una codificación no reflexiva. Semejante forma de proceder tendría consecuencias como:
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la creación de un número excesivo de códigos cite:[blismas2003];
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la confusión entre codificación y análisis, identificando la primera con el último cite:[coffey1996];
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la reificación del código, con el consiguiente distanciamiento de los datos cite:[bong2002] y
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el descuido del trabajo hermenéutico o interpretativo que implica la investigación cualitativa cite:[lonkila1995, morison1998].
Forzar una metodología: en una línea similar, se afirma que la generalización de la utilización de CAQDAS está llevando al predominio de determinadas formas de análisis y orientaciones metodológicas cite:[blismas2003, carvajal2002, coffey1996, lonkila1995, mangabeira2004, stjohn2000]. Efectivamente, si analizamos las características de los programas más utilizados veremos que una parte importante de las funciones que incorporan recuerdan mucho a conceptos derivados de la Grounded Theory o Teoría Fundamentada cite:[lonkila1995].
Evidentemente, esto no significa que el único tipo de análisis que podemos realizar con el apoyo de programas para análisis cualitativo tenga que basarse en la Teoría Fundamentada. De hecho, los programas son lo suficientemente flexibles como para permitir trabajar desde enfoques diferentes y con diversas modalidades de análisis. Es el analista, con base en una cuidadosa reflexión, quien debe decidir el tipo de análisis pertinente. Pero efectivamente existe el riesgo de que por lo menos los investigadores noveles tiendan a equiparar investigación cualitativa con Teoría Fundamentada y a seguir de una forma no reflexiva las 'sugerencias' de análisis de los programas cite:[lonkila1995].
Después de todo, ¿a qué conclusión podemos llegar? Probablemente a ninguna extrema, ni a reificar el software ni a estigmatizarlo y quizás a tener en cuenta las palabras de Weitzman y Miles:
Como señala Pfaffenberger (1988), es igualmente ingenuo creer que un programa es (a) un instrumento técnico neutral o (b) un monstruo sobredeterminado. La cuestión es la comprensión de las propiedades y presupuestos de un programa, y cómo pueden apoyar o restringir su pensamiento para producir efectos no previstos. cite:[weitzman1995(330)]
Lo que es evidente es que la utilización de CAQDAS puede reportar ciertas ventajas, pero debemos tener siempre presente que el ordenador no puede, en ningún caso sustituir al analista. Por lo tanto, la garantía de un buen análisis no nos la dará la mayor o menor sofisticación de los programas, sino la calidad del analista, su conocimiento del oficio de la investigación cualitativa cite:[bringer2006], el examen previo de los posibles métodos y metodologías apropiados y su aplicación razonada a su problema de investigación cite:[blismas2003, bong2002].
El ATLAS.ti se originó en la Universidad Tecnológica de Berlín, en el marco del proyecto ATLAS, entre 1989 y 1992. El nombre es un acrónimo de Archiv für Technik, Lebenswelt und Alltagssprache, que en alemán quiere decir "Archivo para la Tecnología, el Mundo de la Vida y el Lenguaje Cotidiano". La extensión .ti significa interpretación de textos. Se pueden encontrar mayores detalles sobre el origen del programa en el interesante relato de Heiner Legewie cite:[legewie2014]. En 1996 fue lanzada la primera versión comercial y en 2012 apareció la versión 7. El lanzamiento de la versión 8 fue anunciado para finales de 2015.
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Note
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Finalmente, la versión 8 apareció en diciembre de 2016. |
A continuación describiremos algunas de las características principales de ATLAS.ti. En primer lugar haremos un repaso de los componentes principales del programa. En segundo lugar, presentaremos algunas de las operaciones básicas relacionadas con la documentación, la segmentación y codificación y el establecimiento de relaciones entre elementos
Unidad Hermenéutica: El trabajo de análisis con ATLAS.ti se organiza y almacena en un único archivo que se denomina Unidad Hermenéutica (UH a partir de ahora). La extensión de una unidad hermenéutica —lo que identifica al fichero en el ordenador— es .hpr7 (en la versión 7 del programa). Para que quede claro, una unidad hermenéutica es al ATLAS.ti, lo que un libro de cálculo es al Excel.
La UH contiene toda la información producida en el transcurso de nuestro análisis. La información se organiza en diferentes objetos. Los objetos básicos, los "componentes principales" del programa, son los Documentos Primarios (DPs a partir de ahora), las Citas, los Códigos y los Memos (anotaciones). Junto a ellos, otros objetos importantes de la UH son las Familias, los Vínculos (relaciones entre objetos) y las Vistas de red.
Los Documentos Primarios serán normalmente la base de nuestro análisis, puesto que se corresponderán con nuestros datos (entrevistas, observaciones, diarios de campo, documentos y registros de información de diversa índole). Una UH puede incluir un gran número de DPs, tantos como datos se incluyan en nuestro análisis. En cuanto al formato de los datos que podemos utilizar, tenemos un amplio abanico de posibilidades. En primer lugar —lo más habitual— podemos tener archivos de texto con las transcripciones de las entrevistas, observaciones o cualquier otro tipo de material textual. Podemos incluir archivos de texto "plano" o sin editar (*.txt), documentos de Microsoft Word (*.doc), documentos con formato de texto enriquecido (*.rtf) —la opción más recomendable— e incluso documentos adobe (*.pdf). Podemos incluir también archivos multimedia como imágenes o fotografías, archivos de audio y archivos de vídeo. Y, finalmente, otra de las posibilidades es incluir como DPs archivos de Google Earth.
Las Citas son fragmentos de los DPs que tienen algún significado, es decir, son segmentos significativos. Podemos entenderlos como una primera selección del material de base, una primera reducción de la información cite:[patton1990]. Dependiendo de la naturaleza de los documentos primarios a segmentar, las citas pueden ser fragmentos de texto (palabras, frases, enunciados, párrafos), secciones rectangulares dentro de una imagen, lapsos en un archivo de audio o vídeo, o puntos en un mapa.
Los Códigos suelen ser (aunque no necesariamente) la unidad básica de análisis. Habitualmente el análisis se basará en ellos. Podemos entenderlos como conceptualizaciones, resúmenes o agrupaciones de las Citas, lo que implicaría un segundo nivel de reducción de datos. Aun así, debemos tener en cuenta que no necesariamente tienen que estar relacionados con las Citas, es decir, los Códigos pueden utilizarse también como “conceptos” útiles para el análisis que no necesariamente tienen una relación directa con selecciones de texto, imagen, sonido, etc.
Aunque cada uno de los componentes anteriores puede tener asociado un comentario, podemos entender los Memos como comentarios de un nivel cualitativamente superior, puesto que son todas aquellas anotaciones que realiza el analista durante el proceso de análisis. Podemos escribir memos analíticos en los que desarrollemos hipótesis sobre formas de codificación o relación entre códigos. Podemos elaborar memos procedimentales en los que describamos nuestro proceso de análisis de forma que podamos dar cuenta del mismo. Podemos incluso tener memos en los que se incluya todo aquel material que no forma parte de nuestros datos pero conviene tener fácilmente accesible (e.g. los objetivos de la investigación, el guión de una entrevista o la estrategia de muestreo). En los memos esperaríamos encontrar la redacción progresivamente refinada y organizada de los aspectos más significativos del proceso y los resultados del análisis.
Las Familias son grupos de objetos. En el caso de los documentos primarios, los códigos y las anotaciones, podemos realizar agrupaciones en unidades que el programa denomina familias y que incluirán aquellos elementos que para el analista presentan alguna característica común.[1] Estas agrupaciones pueden ser útiles como forma de organización y como forma rápida y fácil de seleccionar y filtrar los componentes que cumplan unas determinadas características. En el caso de los códigos, la creación de familias puede ser un paso hacia el establecimiento de relaciones, la creación de códigos más abstractos y la elaboración de bloques de modelos teóricos.
Podemos establecer Vínculos (relaciones) de diferentes tipos entre objetos como citas, códigos y memos: cita-código,[2] cita-memo, código-memo, cita-cita, código-código y memo-memo. En el caso de las relaciones cita-cita y código-código, vincular estos elementos significa crear una relación lógica entre ellos, relación que debe definir el analista y que podemos entender como una de los elementos importantes del análisis. Los elementos vinculados pueden representarse gráficamente y editarse en las vistas de red.
Las Vistas de red son uno de los componentes más interesantes y característicos de ATLAS.ti, y uno de los elementos principales del trabajo conceptual. Permiten operar con información compleja de una forma intuitiva mediante representaciones gráficas de los diferentes componentes y de las relaciones que se hayan establecido entre ellos.
La figura Componentes y relaciones ilustra los componentes principales del ATLAS.ti y las relaciones que pueden establecerse entre ellos. La presentación de los componentes y sus relaciones muestra la progresiva reducción de información, que es simultáneamente un proceso de interpretación y abstracción. El punto de partida son los documentos primarios, de los cuales se extraen citas que después se vinculan a códigos. Tanto las citas como los códigos pueden relacionarse entre ellos mismos. Además, es posible y frecuente incluir códigos que no están directamente asociados a citas, pero sí a otros códigos. Finalmente, podemos vincular memos con citas, códigos y otros memos.
A lo largo del texto iremos ilustrando las diferentes fases y procedimientos de trabajo con ATLAS.ti con un análisis sobre “la cortesía en el discurso parlamentario español”. Para ello, hemos seleccionado como fuentes de datos las preguntas (y sus respuestas) formuladas al presidente del gobierno español en las sesiones de control parlamentario (tanto en el Congreso de los Diputados como en el Senado). En concreto, los datos utilizados han sido las sesiones de control parlamentario correspondientes a la IX legislatura (desde el 26 de enero de 2011), con José Luis Rodríguez Zapatero como presidente del gobierno (Partido Socialista Obrero Español) y a la X legislatura (desde el 28 de febrero de 2012 hasta inicios del 2013), con Mariano Rajoy Brey como presidente del gobierno (Partido Popular).
Para ilustrar la utilización de diferentes formatos de datos, en algunos casos se dispone, junto a la transcripción textual, de la grabación en vídeo y del archivo de sonido correspondiente a la sesión.