Codificación inductiva: una guía paso a paso para investigadores

La codificación inductiva es un método de análisis de datos cualitativos que se utiliza para desarrollar temas a partir de un texto, como la transcripción de una entrevista.

Es el método de análisis de datos más común utilizado por mis estudiantes de investigación.

Esta publicación de blog le brindará todo lo que necesita para escribir su propia sección de métodos de investigación sobre codificación inductiva.

En su sección de análisis de datos en su capítulo de metodología, querrá:

1. Definir codificación inductiva,
2. Resalte sus beneficios y limitaciones (explicando cómo los beneficios superan las limitaciones), luego
3. Proporcione una descripción general clara paso a paso de cómo codificará exactamente sus datos.

Empecemos.

Una nota:Si bien toda la información que necesita para escribir su sección de métodos en su disertación se encuentra a continuación, le recomiendo encarecidamente que se comprometa con dos textos muy importantes: Braun y Clarke (2006) Uso del análisis temático en psicología. (acceda aquí) y Attride-Stirling's (2001) Redes Temáticas (accede aquí).

Definición de codificación inductiva y características clave

La codificación inductiva es un método de investigación para generar temas a partir de conjuntos de datos textuales, como entrevistas semiestructuradas transcritas o transcripciones de discursos y audio.

También se conoce como "codificación abierta" o "codificación basada en datos".

A continuación se presentan algunas características clave de la codificación inductiva, cada una de las cuales debe tener en cuenta en la sección de métodos.

1. Es un enfoque cualitativo

Es un método cualitativo, lo que significa que se enfoca en generar temas contextualizados, interpretativos y comprometidos con significados socialmente mediados (es decir, pragmática y semántica, las cuales vale la pena explorar para familiarizarse con cómo leer textos en contexto). ).

Tenga en cuenta que, como método cualitativo de análisis de contenido, su fuerza radica en su capacidad para desarrollar una comprensión profunda y matizada de los textos. No se enfoca en contar ocurrencias de palabras o frases. Más bien, intenta generar temas generales a partir de los textos.

2. Los temas surgen durante el proceso de codificación

Hay dos formas de codificar el texto. Podrías:

• Aplicar un marco teórico preexistente y temas preexistentes al texto antes de codificar los datos. Esto es bueno para probar hipótesis, o
• Acérquese a los datos con una mente abierta, con el objetivo de que los temas surjan orgánicamente durante la lectura.

La codificación inductiva utiliza el segundo enfoque: nuestro objetivo es dejar que los temas surjan durante nuestra lectura atenta del texto. Si desea probar temas preestablecidos con el conjunto de datos, puede leer mi artículo sobre codificación deductiva.

Este enfoque de mente abierta, donde los temas surgen durante la lectura de los datos, en lugar de antes, significa que la codificación inductiva se denomina enfoque fundamentado (Charmaz, 2014).

Hay varias ventajas en dejar que los temas surjan durante el proceso de codificación de datos. Éstas incluyen:

• Los investigadores pueden descubrir temas que quizás no hayan considerado previamente.
• Los sesgos iniciales de los investigadores (supuestamente) no están integrados en los temas que se generan (Thomas, 2006).
• Puede conducir a una comprensión más matizada y abierta de los fenómenos estudiados.

Una nota crítica: Si bien el objetivo de la codificación inductiva es abordar los datos de una manera sesgada y permitir que los 'datos hablen', en mi opinión, esto es bastante ingenuo. El investigador puede ser abierto y flexible, pero los sesgos, la historia de vida, la subjetividad y los intereses del investigador afectarán inevitablemente la forma en que se codifican los datos. Vea mi crítica al final del artículo y cómo abordar esta crítica en su discusión de métodos.

3. Es un proceso iterativo

La codificación inductiva es un proceso iterativo, lo que significa que implica leer repetidamente los datos y refinar los códigos en cada relectura del texto.

Esto significa que, a medida que nos familiaricemos y nos sumerjamos en el texto, deberíamos poder refinar nuestras percepciones y encontrar capas cada vez más profundas en el texto cada vez que lo leemos (Elo & Kyngäs, 2008).

Una analogía: ¿Alguna vez ha vuelto a leer su libro favorito tres o cuatro veces y descubrió que cada vez que lee el libro, obtiene algo nuevo de él? ¿Un nuevo sentimiento, percepción o apreciación de la narrativa? Lo mismo sucede cuando releemos iterativamente nuestros textos durante el proceso de codificación inductiva.

Codificación inductiva vs deductiva

La codificación inductiva y deductiva son dos métodos principales utilizados en la investigación cualitativa para analizar e interpretar datos.

En su sección de métodos, vale la pena explicar por qué eligió un enfoque inductivo sobre un enfoque deductivo.

Aquí hay una definición de cada uno:

• Codificación inductiva: Los códigos y temas se derivan directamente de los datos (es decir, mientras lee las transcripciones), no de teorías o hipótesis preconcebidas.
• Codificación deductiva: Los códigos y temas están predeterminados en base a teorías, hipótesis o preguntas de investigación existentes. Leer los datos se trata de probar las teorías (por ejemplo, ver qué tan fuertes son sus temas e hipótesis preconcebidas) en lugar de generar temas y teorías. de el texto.

La codificación inductiva y deductiva son, en muchos sentidos, opuestas.

Codificación inductiva comienza con observaciones específicas hechas mientras lee el texto, luego desarrolla patrones o temas más amplios a partir del conjunto de datos. Con el tiempo, podrá desarrollar una teoría o un argumento general que responda a la pregunta de investigación.

La ventaja de la codificación inductiva es que permite que surjan temas nuevos e inesperados a partir de los datos, lo que puede conducir a conocimientos novedosos. Sin embargo, carece de la estructura clara de un método de codificación deductivo. Los investigadores (especialmente los nuevos investigadores) pueden sentirse perdidos y confundidos durante el proceso de generación de temas.

En cambio, codificación deductiva comienza con una teoría o hipótesis, luego busca contrastarla con los datos observados. Por ejemplo, si ya tiene cuatro temas que realmente desea probar en el conjunto de datos, puede usar la codificación deductiva para ver si los temas coinciden con su hipótesis que ya generó antes de leer los datos.

La codificación deductiva permite a los investigadores abordar directamente preguntas o hipótesis de investigación específicas. A menudo lo uso si realicé una revisión de la literatura y concluí la revisión de la literatura con un interés centrado en abordar una "brecha en la literatura" o probar algunos temas que encontré surgidos de la literatura académica sobre el tema.

El enfoque deductivo de la codificación puede ser más sencillo y rápido que la codificación inductiva, ya que implica la codificación de datos en categorías predeterminadas. Sin embargo, una desventaja significativa (y, para mí, la razón por la que la codificación inductiva es superior) es que la codificación deductiva puede no capturar todos los matices de los datos y, a menudo, no logra revelar temas inesperados o novedosos que no se tuvieron en cuenta en la hipótesis inicial, ni en las anteriores. literatura sobre el tema.

A continuación se muestra una tabla de comparación que describe las diferencias:

Guía paso a paso de codificación inductiva

En este punto, probablemente se esté preguntando exactamente cómo leer sus datos y desarrollar temas (también conocido como 'codificación').

La codificación inductiva tiene como objetivo ser flexible y dejar que los temas surjan a medida que trabajamos. Sin embargo, aún necesitará algunas pautas para abordar el conjunto de datos para saber qué hacer primero, segundo, tercero, etc.

Para esto, me apoyo mucho en Braun y Clarke (2006) Uso del análisis temático en psicología. (acceda aquí) y Attride-Stirling's (2001) Redes Temáticas (accede aquí). La siguiente guía paso a paso está basada y adaptada de su importante trabajo.

Paso 1: Lea los datos

El primer paso en la codificación inductiva es sumergirse en los datos leyendo y releyendo sus transcripciones varias veces (Elo & Kyngäs, 2008). Literalmente leer las transcripciones.

En este punto, es posible que desee tomar notas en un cuaderno o pegar sus pensamientos o impresiones iniciales. Es probable que estas notas generales sean desordenadas: son sus pensamientos iniciales. No lo piense demasiado ni intente imponer demasiado orden en este punto. Simplemente tomar notas aproximadas. Su objetivo es comenzar a interactuar con las transcripciones y "conocerlas".

Ejemplo
Imagine que está trabajando con transcripciones de entrevistas de maestros de primer año a quienes entrevistó sobre sus transiciones de la universidad a la enseñanza. Durante la lectura inicial de los datos, puede tomar algunas notas aproximadas sobre las experiencias, emociones y eventos detallados por los maestros.

Paso 2: crear códigos

En la segunda lectura completa, debe tener una idea general sobre las ideas que se repetirán a lo largo del texto.

Leerá un comentario y podrá recordar que este comentario vuelve a aparecer más adelante en la transcripción. En otras palabras, puede leer las transcripciones con mayor conocimiento contextual.

En este punto, etiquete directamente las transcripciones con códigos o base de notas en ideas que haya notado que surgieron más de una vez en el conjunto de datos (vea el ejemplo a continuación).

Es posible que estas observaciones aún no se combinen en temas coherentes, pero representan áreas potenciales para un análisis más profundo, que se reunirán en un tema coherente en el próximo paso.

Ejemplo
Cuando vuelva a leer su transcripción de las entrevistas de los nuevos maestros, comience a tomar notas en los márgenes sobre los temas que parecen sobresalir porque ocurren varias veces. Por ejemplo, junto a un párrafo podrías escribir "habla de ansiedad" o "siente que le falta apoyo". Estos son sus códigos básicos.

Paso 3: desarrollar temas básicos

En su tercera lectura, su objetivo es combinar sus códigos en lo que Attride-Stirling (2001) llama 'temas básicos'. Identifique los códigos que parecen apuntar a un tema similar o una idea recurrente que ve en su conjunto de datos.

Estos temas básicos son los componentes básicos de su hipótesis o argumento emergente en su disertación. Pueden usarse para crear párrafos en su sección de 'discusión'.

Tenga en cuenta que este es el paso más largo, ya que es un proceso iterativo que implica avanzar y retroceder entre los datos, los códigos y los temas emergentes, refinándolos y definiéndolos continuamente hasta que tenga un conjunto de temas que representen con precisión los datos (Elo & Kyngäs , 2008).

Ejemplo
Es posible que descubras que escribiste "habla sobre la ansiedad" en el margen de una transcripción, "se siente preocupado" en otra y "está perdiendo el sueño" en una tercera. Aquí, es su trabajo como investigador ser capaz de reconocer que todos estos códigos son coherentes en torno a un tema básico: "Ansiedad". Junto a cada uno de estos comentarios, etiquételos como parte del tema 'Ansiedad'. Uso # para escribir temas, así que al lado de cada uno de esos tres comentarios al margen, escribiría #Ansiedad

Paso 4: Desarrollar temas organizacionales

Ahora que tiene temas básicos, querrá ver si puede combinar temas que apunten a una idea coherente de nivel superior que surja de los datos. Attride-Stirling llama a estos "temas organizacionales". Uso temas organizacionales como base para los capítulos en mi discusión y análisis.

Paso 5: desarrollar un tema global

Por último, querrá desarrollar un tema global, que es el argumento central de su disertación. Es el discurso de ascensor de una oración sobre su disertación que reúne todos sus hallazgos en un tema final, expresado como un argumento. Vea el ejemplo a continuación.

Ejemplo
Necesito encontrar un argumento general que combine mis dos temas organizacionales: "Los nuevos maestros se sienten abrumados" y "Los nuevos maestros están experimentando una rápida curva de aprendizaje". Decido sobre el tema global: "Los nuevos maestros necesitan apoyo adicional para manejar la abrumación durante su rápida curva de aprendizaje".

De la codificación inductiva a la discusión de tesis

Permita que el proceso de codificación inductivo dé forma a la estructura organizativa de las secciones de discusión de su disertación.

En general, animo a los estudiantes a dar forma a su disertación de la siguiente manera:

• El tema mundial se convierte en la declaración de tesis, expresada como una afirmación sobre el conjunto de datos.
• El temas organizacionalesque describen el tema global subyacente, se convierten en capítulos de discusión, redactados nuevamente como afirmaciones sobre el conjunto de datos.
• El temas basicos convertirse en subsecciones en los capítulos de discusión. Cada tema básico podría tener entre 500 y 800 palabras e incluir citas clave directamente del conjunto de datos, así como un análisis detallado de las citas.

Para el estudio de muestra anterior sobre las experiencias de los nuevos maestros, la sección de discusión terminaría luciendo así:

Una nota:Cuando escriba su sección de discusión, incluya muchas citas directamente del conjunto de datos, que puede encontrar rastreando su proceso de codificación. Después de cada cita, discútala y analícela en detalle.

Puntos fuertes y limitaciones de un enfoque de codificación inductiva

Fortalezas

1. Descubrimiento de nuevos temas: Una de las fortalezas clave de un enfoque de codificación inductiva es la capacidad de descubrir temas o patrones novedosos que pueden no haber sido considerados previamente (Thomas, 2006). Debido a que la codificación inductiva no requiere un marco teórico preexistente, los investigadores a menudo pueden identificar tendencias e ideas inesperadas en sus datos.
2. Basado en datos: La codificación inductiva se basa inherentemente en los datos mismos, y ofrece una comprensión auténtica, detallada y matizada de los fenómenos estudiados. Esto asegura que los hallazgos estén directamente vinculados a las perspectivas y experiencias de los participantes (Braun & Clarke, 2006).
3. Flexibles y Adaptables: Este enfoque es flexible y puede adaptarse a las necesidades de varios diseños de investigación. No requiere hipótesis o categorías predeterminadas, por lo que es adecuado para estudios exploratorios o con menos conocimiento sobre el tema (Charmaz, 2014).

Limitaciones

1. Pérdida de tiempo: El proceso de codificación inductiva puede requerir bastante tiempo, ya que implica un análisis detallado y detallado de los datos y requiere múltiples iteraciones para refinar códigos y temas (Elo & Kyngäs, 2008).
2. Requiere Habilidad: Para realizar la codificación inductiva de manera efectiva, los investigadores deben tener una comprensión sólida del proceso y un cierto nivel de habilidad de análisis cualitativo. Sin ella, existe el riesgo de perder matices significativos en los datos o malinterpretar los significados de los participantes (Saldana, 2015). Los nuevos investigadores deben estudiar pragmática, semiótica o semántica para desarrollar habilidades en la codificación de datos.
3. Potencial de sesgo del investigador: Si bien el enfoque se basa en los datos, la naturaleza interpretativa de la codificación inductiva significa que el sesgo del investigador puede influir potencialmente en el proceso de codificación y desarrollo del tema. Los investigadores deben ser conscientes de esto y tomar medidas para limitar la influencia de sus ideas preconcebidas en el análisis (Charmaz, 2014). Para minimizar este sesgo, puede pedirles a sus compañeros que también codifiquen los datos por separado y que comparen y contrasten sus temas.

Conclusión

La codificación inductiva es mi enfoque preferido para codificar datos para una disertación cualitativa basada en conjuntos de datos textuales, como transcripciones de entrevistas semiestructuradas o análisis de contenido de conjuntos de datos puramente textuales. Con conjuntos de datos más complejos, como textos multimodales, es posible que deba utilizar un enfoque como el análisis del discurso, el análisis multimodal o el método de análisis de medios. Si su objetivo es probar directamente un conjunto de temas predefinidos, querrá optar por un enfoque de codificación deductiva.

Asegúrese de explicar claramente por qué eligió la codificación inductiva en su sección de métodos, incluso explicando sus debilidades y fortalezas, antes de indicar por qué, en general, cree que las fortalezas superan las debilidades. Además, deberá explicar su proceso paso a paso para generar códigos, temas básicos, temas organizacionales y un tema global, para que sus lectores comprendan claramente cómo analizó los datos.

Referencias

Braun, V. y Clarke, V. (2006). Uso del análisis temático en psicología. Investigación cualitativa en psicología, 3(2), 77-101.

Charmaz, K. (2014). Construyendo teoría fundamentada. Nueva York: Sabio.

Elo, S. y Kyngäs, H. (2008). El proceso de análisis de contenido cualitativo. Diario de Enfermería Avanzada, 62(1), 107-115.

Saldaña, J. (2015). el manual de codificación para investigadores cualitativos. Nueva York: Sabio.

Thomas, DR (2006). Un enfoque inductivo general para analizar datos de evaluación cualitativa. Revista estadounidense de evaluación, 27(2), 237-246.