Resumen—Problema de investigación: este estudio expone una alternativa
para definir el enfoque en trabajos de investigación en Informática, debido a
las dificultades que esto plantea para estudiantes e investigadores de
profesión, al clasificar sus trabajos como cuantitativos, cualitativos o
mixtos. Preguntas de investigación: (1) ¿Por qué es importante para el
ingeniero informático contar con un enfoque alternativo? (2) ¿Cómo se puede
implementar un enfoque alternativo? Revisión de literatura: se ha
recurrido al criterio experto del autor, con base en las fuentes tradicionales
de temas de metodología de investigación. Metodología: se presenta una síntesis
de los hallazgos a través de siete años de impartir cursos de Metodología de
investigación, así como la participación en la tutoría y lectura de más de
doscientos trabajos finales de graduación en varias universidades de Costa
Rica, lo cual ha permitido formular la propuesta del autor, nunca
antes publicada formalmente. Resultados y conclusiones: Esta
alternativa se encuentra respaldada por la práctica a lo largo de los años, con
el visto bueno de diversas autoridades académicas que han dado por válido el
enfoque alternativo. En conclusión el ingeniero
informático requiere de métodos adaptados al quehacer altamente pragmático de
la profesión, así como de la estructuración del enfoque dentro de un marco
metodológico en un trabajo propio de la profesión.
Palabras
clave—investigación en
Informática, enfoque de investigación, cuantitativo, cualitativo, mixto,
alternativo.
Abstract—Research
problem: This study
presents an alternative to define the focus on research work in Informatics,
due to the difficulties that this poses for students and researchers by
profession, when classifying their work as quantitative, qualitative or mixed. Research
questions: (1) Why is an alternative approach important to the computer
engineer? (2) How can an alternative approach be implemented? Literature
review: the author's expert judgment has been used, based on traditional
sources of research methodology topics. Methodology: a synthesis of the
findings is presented through seven years of teaching research methodology
courses, as well as participation in tutoring and reading more than two hundred
final graduation papers at various universities in Costa Rica, which has allowed
formulate the author's proposal, never formally published before. Results
and conclusions: This alternative is supported by
practice over the years, with the approval of various academic authorities who
have validated the alternative approach. In conclusion, the computer engineer
requires methods adapted to the highly pragmatic work of the profession, as
well as the structuring of the approach within a methodological framework in a
job typical of the profession.
Key
words — Computer
science research, research approach, quantitative, qualitative, mixed,
alternative.
I. INTRODUCCIÓN
La investigación en Informática se puede nutrir de varias
prácticas investigativas, aunque su paradigma más tradicional se encuentra
entre el Pragmático y el Naturalista. El Paradigma Naturalista contextualiza la
investigación en el ámbito social, mientras el Paradigma Pragmático brinda el
carácter aplicado, requerido tanto en trabajos finales de graduación a nivel
universitario como en investigaciones por contrato.
En ese sentido, las fuentes tradicionales para impartir
cursos de Metodología de Investigación muestran una clara carencia para la
profesión informática. Los paradigmas que más claramente se abarcan son el
Positivista y el Paradigma Naturalista, con sus respectivos enfoques
Cuantitativo y Cualitativo, además de una fuerte inclinación hacia las
particularidades de las ciencias sociales y de las humanidades.
Es de rigor caracterizar cada propuesta particular de
investigación en Informática, aun en casos que se ajusten al Paradigma Sociocrítico. En este artículo se aborda la necesidad de
sumar un Paradigma Pragmático dicha necesidad se ha detectado con la experiencia.
A continuación, se expone cómo caracterizar adecuadamente una investigación sin
caer en las consignas tradicionales de Enfoques cuantitativos, cualitativos o
mixtos, a través de un Enfoque Alternativo de investigación.
Utilizar un enfoque adecuado tiene entre sus ventajas que
al sumar el pragmatismo desde el Enfoque alternativo permiten al investigador
moverse con libertad por entre una amplia gama de diseños de investigación, así
como los instrumentos que considere adecuados para la consecución de sus
objetivos.
La estructura de este artículo es la siguiente: tras
presentar este apartado introductorio, en el capítulo 2 se realiza una revisión
de literatura, en el capítulo 3 se explica la metodología utilizada para
concebir el artículo, en el capítulo 4 se introducen los tres elementos
fundamentales que constituyen el enfoque alternativo de investigación y en el capítulo
5 se brinda un ejemplo real de uso de este enfoque. Por último, el capítulo 6
presenta las conclusiones y trabajos a futuro.
II. REVISIÓN DE LITERATURA
Autores de amplia tradición en el ámbito metodológico,
como Creswell [1] o Hernández et al. [2] exponen con
amplitud los paradigmas y los enfoques que de ellos derivan, llegando hasta un
cénit de su aporte con sus clasificaciones de métodos mixtos. Estas tradiciones
han servido bien en el ámbito de las Ciencias Sociales y de las Humanidades,
principalmente, pero no logran afirmarse de manera tan natural en las
ingenierías, en las cuales el investigador consulta constantemente sobre la
“verdadera necesidad” y el “verdadero valor” de acogerse a estas guías
metodológicas de tan amplia difusión.
El Enfoque Cuantitativo tiene sus raíces en las Ciencias
Sociales, con los aportes de Auguste Comte y Emile Durkheim [3], quienes
propusieron que el estudio de los fenómenos sociales debía ser científico, es
decir, adquirido mediante el método científico y sostenían que todo fenómeno
existe en cuanto se pueda medir (Paradigma Positivista). Las investigaciones con
Enfoque Cuantitativo persiguen medir o efectuar conteos con variables, que
permitan comprobar o refutar una hipótesis, a través del método científico
tradicional. Esto, con frecuencia implica que el investigador debe contar con
condiciones de laboratorio, para poder aislar las variables dependientes e
independientes, logrando establecer relaciones causales o incluso
correlaciones. En Ingeniería Informática es poco habitual este tipo de
investigación, así como estas condiciones de laboratorio, a menos que se trate
de una investigación no aplicada, sino de tipo puro, más habitual en Ciencias
de la Computación.
El enfoque cualitativo también se origina en las Ciencias
Sociales, con los aportes de Max Weber. A la luz del Paradigma Naturalista,
este enfoque sostiene que no solo la descripción y medición de variables
sociales es importante, sino que también deben considerarse los significados
subjetivos y la comprensión del contexto del fenómeno estudiado [3]. A
diferencia del enfoque cuantitativo, aquí se enfatiza en la interpretación de
significados. Ciertamente, esta interpretación suele ser necesaria en
Informática, toda vez que esta se circunscribe a un entorno en el cual es
necesario interpretar requisitos y requerimientos del equipo técnico y de la
contraparte usuaria, respectivamente. La mayor dificultad para el investigador
en Informática estriba en escoger un diseño adecuado, dado que la mayoría de diseños de investigación están pensados para Ciencias
Sociales, no para ingenierías, y la inmensa cantidad de opciones de diseños
(también conocidos como métodos) cualitativos, obstaculiza más que facilitar en
los cursos de metodología de investigación y en la práctica diaria. Given [4] da cuenta de 95 diseños cualitativos.
El enfoque mixto surge de la necesidad de afrontar la
complejidad de los problemas de investigación planteados en diversas áreas del
saber, enfocándolos de una manera holística, atendiendo al llamado del
Paradigma Pragmático. Aquí el investigador combina técnicas de los enfoques
cuantitativos y cualitativos [5]. El investigador en Informática, no obstante,
utiliza con poca frecuencia este enfoque, no tanto por su trasfondo sino debido
a que los diseños mixtos de investigación no han demostrado aportar mayor valor
en este campo y normalmente resulta difícil decidirse por uno, u otro diseño
con una justificación de peso.
Las ideas expresadas por autores como Chavarría [6],
Padrón [7], Fernández [8] o Cuadra [9], insisten en la necesidad de reconocer
que los enfoques cualitativos y cuantitativos no aportan mayor valía si se
utilizan de manera separada y que, más aún, no tiene sentido hablar de enfoques
mixtos, dado que intentan mezclar de una manera artificiosa cosas que nunca han
estado realmente desligadas. Fernández [10] va más allá cuando afirma que la
complejidad y los múltiples planos de la realidad requieren eliminar el
concepto de métodos mixtos, en cuanto resultan inadecuados por realizar una
sumatoria simple de cuantitativo más cualitativo, cuando se podría hablar con
más propiedad de multi-métodos o métodos combinados.
A raíz de estas ideas, se considera conveniente proveer
de una opción adicional, que resulte natural y con abordaje todavía más
pragmático que el mismo enfoque mixto. Para alcanzar este propósito, se hace
necesario definir lo que la literatura explica en cuanto al encuadre
epistemológico, ontológico y axiológico de la investigación. Estos términos, aunque
se originan en discusiones de orden filosófico, adquieren significados
sumamente precisos y de fácil comprensión para el investigador en Informática,
como se ve a continuación.
La tecnología, entendida de manera simple como ciencia
aplicada, obliga a comprender los postulados básicos de la epistemología, es
decir, la teoría del conocimiento científico [11]. Esta teoría del conocimiento
científico gira alrededor de la interacción del hombre con su medio, a fin de
sistematizar el saber. En otras palabras, tiene que ver directamente con la
postura del investigador, ya sea de involucramiento directo con el fenómeno
estudiado o, por el contrario, en calidad de observador.
La definición clásica de lo que es una ontología se
refiere a una especificación formal y explícita de una conceptualización
compartida [12]. Debe ser explícita debido a que es necesario especificar de
forma consciente todos los conceptos relevantes que conforman la ontología. Por
otra parte, debe ser presentarse de manera formal por medio de un lenguaje de representación
formalizado. Por último, ha de ser compartida, dado que será presentada a la
comunidad encargada de evaluarla y usarla.
La axiología se encarga de estudiar los valores, es
decir, clasificar cuáles cosas son buenas y qué tan buenas son [13]. La
importancia de la axiología es que permite formalizar escalas de valores para
no utilizar conceptos cuya definición o medición de su valor intrínseco resulta
muy vaga, como por ejemplo robustez, amigabilidad o eficiencia.
III. METODOLOGÍA USADA
Para elaborar esta propuesta no se partió de un proyecto
formal de investigación, de ahí la afiliación genérica del autor.
Este artículo no es un derivado de dicha clase de
proceso, inscrito como un proyecto de investigación académica, ante una
Vicerrectoría de Investigación, sino que nace de la experiencia en docencia,
tanto impartiendo cursos de metodología de investigación como tutelando o
leyendo trabajos finales de graduación. Se trata, por lo tanto, de una
propuesta que debía ser formalizada mediante su publicación arbitrada, puesto
que se ha venido usando satisfactoriamente a lo largo de varios años, así como
en distintos niveles académicos, para diversos planes de estudio y en tres
casas de enseñanza. La inquietud fundamental surgió de la dificultad detectada
en el estudiantado a la hora de seleccionar el enfoque y el diseño de su
investigación. De esta dificultad no están exentos, naturalmente, los
investigadores de profesión.
La academia es particularmente sensible al cumplimiento
de cánones aceptados, en forma de estructura genérica.
En ese sentido, esta metodología ha consistido en
abundantes estudios de caso, usando técnicas de observación y contrastación
analítica de las teorías expuestas en la literatura contra casos de éxito al
aplicar el enfoque alternativo.
Como se mencionó en la introducción, este trabajo
presenta tanto un ejemplo real de aplicación del enfoque alternativo como un
listado de algunas investigaciones de estudiantes de Licenciatura y Maestría
que han aplicado a satisfacción este enfoque.
IV. EL ENFOQUE ALTERNATIVO DE INVESTIGACIÓN
Para subsanar las deficiencias de ubicar el enfoque de
investigación fuera del Paradigma Pragmático, el autor utiliza a satisfacción
el enfoque alternativo con sus estudiantes de Maestría y de Licenciatura. A continuación se explican los fundamentos de este enfoque.
El enfoque alternativo se ubica en el Paradigma
Pragmático.
Para alcanzar este fin, se hacen explícitas las
dimensiones epistemológica, ontológica y axiológica de la investigación.
Este apego al pragmatismo permite al investigador una
enorme flexibilidad en el uso de diseños cuantitativos, métodos cualitativos o
diseños mixtos, ampliamente documentados en las fuentes bibliográficas. La
ganancia de ello es que no se ve obligado a encuadrarse dentro de un enfoque
con diseños o métodos predefinidos, más bien utiliza lo necesario para alcanzar
sus objetivos.
En el apartado de enfoque, basta con que el investigador
indique que usa el enfoque alternativo y explique cómo su investigación cubre a
satisfacción las dimensiones epistemológica, ontológica y axiológica. La
dimensión metodológica cubre otros aspectos de la investigación, por ejemplo,
la población y muestreo; sin embargo, estos aspectos no están dentro del
alcance de este artículo.
La dimensión epistemológica se refiere a la postura del
investigador frente a su objeto de estudio. Para ello, deberá explicar si asume
una postura de observación o de involucramiento con el fenómeno. En
investigaciones de tipo puro o evaluativo, normalmente el investigador asume una
postura de observador y relator de lo acontecido. En las de tipo aplicado, por
el contrario, es necesario interactuar e involucrarse directamente con lo
estudiado.
En cuanto a la dimensión ontológica, se parte del
concepto expresado por Gruber [12]: “lo que existe es
exactamente aquello que puede ser representado”. La representación del
conocimiento requiere de mecanismos formales, para expresar con precisión la
idea que se desea comunicar. En Informática se entiende por ontología un
conjunto de términos básicos y relaciones entre ellos. La representación
ontológica del objeto de estudio se hace explícita entonces con una figura que
deja claros los elementos y relaciones a estudiarse.
La dimensión axiológica se refiere a la escala de valores
de lo que se va a medir, para evitar el uso de “buzzwords”
(conceptos de moda o de jerga), como pueden ser amigabilidad, eficacia,
eficiencia, portabilidad, escalabilidad, seguridad, robustez, etc. Basta con
elaborar una rúbrica a conciencia para asignar valores medibles, basados en
estándares o debidamente justificados por el investigador y explicar cómo se
van a calificar. Esto resulta sumamente útil para lograr un cometido básico de
los objetivos y es que estos sean medibles. También resulta muy apropiado en
investigaciones de tipo aplicado o evaluativo.
Es importante notar que esta propuesta no varía
sustancialmente la estructura de un marco metodológico tradicional (tipo de
investigación, alcance investigativo, enfoque, diseño, población y muestreo, instrumentos
de recolección de datos, técnicas de análisis de la información, estrategia de
desarrollo de la propuesta), pero sí implica un cambio importante en la
subsección de enfoque, pues libera al investigador para usar cuánto considere
adecuado para alcanzar sus objetivos en las subsecciones de diseño e
instrumentos de recolección de datos. Esto, en cuanto se sustenta en el
Paradigma Pragmático y lo lleva hasta sus últimas consecuencias, agilizando la
etapa de planificación de la investigación y concediendo mayor tiempo al
ingeniero-investigador para concentrarse en las fases de análisis de hallazgos
y redacción de escenarios de propuesta.
El enfoque alternativo es enteramente compatible con
propuestas en boga, como la ciencia de diseño [14], que también están orientadas
a facilitar la investigación en Informática y en otras ingenierías [15]. La
ciencia de diseño permea varias secciones de una estructura tradicional de
trabajo de investigación, sin interferir en manera alguna en el enfoque
investigativo, tradicionalmente usando la vista de tres ciclos de Hevner [16].
V. UN EJEMPLO DE ENFOQUE ALTERNATIVO
Al momento de escribir este artículo, ya se han defendido
varios trabajos finales de graduación en Costa Rica los cuales se desarrollaron
a la luz de este enfoque alternativo. De inmediato se muestra un listado de
defensas satisfactorias en tres universidades costarricenses, todas
experiencias investigativas integradas a través del enfoque alternativo, lo
cual puede resultar útil para los lectores interesados en ampliar en casos de
estudio particulares.
La tesis de Alvarado y Carvajal [17] usó el enfoque
alternativo, bajo la tutoría del autor de este artículo. Se usará como caso de
estudio para ilustrar los conceptos anteriormente expuestos de una manera más
tangible.
El trabajo en cuestión tuvo como objetivo valorar la
eficiencia y la eficacia del algoritmo GDS para la ubicación espacial de
nombres personales, a fin de detectar los duplicados ingresados con un teclado
estándar QWERTY con disposición de teclas al estilo latinoamericano.
Para lograr, su cometido, los investigadores explican,
primero el razonamiento de los investigadores para escoger el enfoque
alternativo. Seguidamente se procede a explicar su postura frente al fenómeno
estudiado (epistemología), para continuar con una formalización de los componentes
del fenómeno (ontología) finalmente se elabora una rúbrica para hacer explícita
la dimensión axiológica.
A continuación, se transcribe la redacción que dos
estudiantes de Maestría en Tecnologías de Bases de Datos dieron al apartado de
enfoque dentro del marco metodológico en su trabajo final de graduación [17],
en donde se aprecian en la práctica los conceptos anteriormente explicados de
epistemología, ontología y axiología:
Esta investigación utiliza un abordaje alternativo a la
hora de definir el enfoque. Se parte de referencia de autores como (Chavarría,
2011) que insisten en la necesidad de reconocer que los enfoques cualitativos y
cuantitativos no pueden existir de manera separada y que, más aún, no tiene
sentido hablar de enfoques mixtos pues estos intentan mezclar de manera
artificiosa cosas que nunca han estado desligadas.
A continuación, se definen cada una de las dimensiones
epistemológica, ontológica y axiológica de la investigación, sin hacer alusión
explícita a un enfoque en particular.
La dimensión epistemológica, al tratarse del estudio de
algoritmos existentes y contrastar resultados contra una solución nueva,
implica que los investigadores tendrán una posición de observadores. Los
investigadores prestarán atención a los detalles de eficacia, eficiencia,
escalabilidad y facilidad de implementación. Por ello, las mediciones que se
realicen deben efectuarse en condiciones similares para comprobar y documentar
los resultados de los experimentos.
La dimensión ontológica, parte de algunos conceptos como
el expresado por (Gruber, 1993): “lo que existe es
exactamente aquello que puede ser representado”. (Borst,
1997) lo define como “Una ontología es una especificación formal de una
conceptualización compartida” (Citado por Arano, 2005).
Studer y su grupo, en 1998, se encargaron de fusionar
las definiciones de Gruber y Borst:
“Una ontología es una especificación formal y explícita de una
conceptualización compartida” (Studer, Benjamins V.,
& Fensel, 1998).
Conceptualización se refiere a un modelo abstracto de
algún fenómeno en el mundo a través de la identificación de los conceptos
relevantes de dicho fenómeno. Explícita significa que el tipo de conceptos y
restricciones usados se definen explícitamente. Formal representa el hecho de que
la ontología debería ser entendible por las máquinas. Compartida refleja la
noción de que una ontología captura conocimiento consensual, esto es, que no es
de un individuo, sino que es aceptado por el grupo”.
El diccionario de la Real Academia de la Lengua Española
define ontología como” Parte de la metafísica que trata del ser en general y de
sus propiedades trascendentales”. El primer campo en que se utilizó el término
fue en la Filosofía; a partir de la década de los años noventa, el concepto de
ontologías comienza a tener mayor importancia en las Ciencias de la Computación,
entendiendo por ontología como un conjunto de términos básicos y relaciones
entre sí.
La representación del conocimiento requiere de mecanismos
formales, para expresar con precisión la idea que se desea comunicar.
Este tipo de algoritmos ha sido ampliamente estudiado y
es práctica común en las carreras de Informática recurrir a ellos para mostrar
técnicas de programación. Por ello se considera que el estudio propuesto tiene
una posibilidad clara de representación del conocimiento que se desea producir.
La representación ontológica del tipo de implementación
algorítmica que se propone se puede apreciar en la Figura 1.
Figura
1: Ontología de Algoritmos de duplicación basada en su metodología. Fuente:
Elaboración propia.
El algoritmo que se propone busca acelerar el tiempo de
ejecución de algoritmos de vecino más cercano y actuales algoritmos híbridos, y
mantener una buena eficacia en los resultados.
La dimensión axiológica requiere especial tratamiento en
cuanto a la facilidad de implementación del algoritmo. La eficacia, eficiencia
y escalabilidad únicamente demandarán de los investigadores un esfuerzo por
realizar mediciones exactas y documentarlas de manera adecuada. La facilidad de
implementación, por otra parte, será evaluada de acuerdo con la escala de
valores mostrada en el Cuadro 1.
Cuadro
I: Evaluación de la facilidad de implementación.
Para esta tabla de rúbrica, entre mayor sea el porcentaje
asignado, más fácil de implementar es el algoritmo. Se considerará que un 80% o
más significan que el algoritmo es fácil de implementar, de un 50% a un 80%
significa que es medianamente complejo de implementar y menos de un 50%
significa que es de implementación muy compleja.
VI. CONCLUSIONES Y TRABAJOS A FUTURO
Las dos preguntas de investigación han sido contestadas a
lo largo de este trabajo. Se recapitula, la primera pregunta hace alusión a la
necesidad de contar con enfoques investigativos más adecuados para Informática.
Esto se contesta sugiriendo el uso del enfoque alternativo, alineado con el
paradigma pragmático, que es más natural para la investigación en este campo
que los paradigmas positivista o sociocrítico,
mientras que toma del Paradigma Naturalista cuanto le sirve para enriquecer al
Pragmatismo.
La segunda pregunta cuestiona cómo puede estructurarse
una sección de enfoque alternativo en un marco metodológico, se encuentra una
respuesta en la descripción de las dimensiones epistemológica, ontológica y
axiológica, las cuales han sido explicadas e ilustradas con un caso de estudio
real.
A futuro, se considera valioso realizar experimentos en
los cuales se solicite a estudiantes o investigadores de profesión que redacten
el enfoque de su trabajo usando los medios convencionales y el enfoque
alternativo, a fin de comparar los niveles de naturalidad, el tiempo necesario
para producir este apartado crítico, toda vez que sea posible, el nivel de
satisfacción con el resultado final de sus investigaciones.
En el Cuadro 2 se muestra un listado de algunos TFG’s arbitrados y defendidos a satisfacción que han usado
el enfoque alternativo y que pueden servir de insumo para efectos de
experimentación.
REFERENCIAS
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[11] M. Tamayo,
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Editores, 2001.
[12] T. R. Gruber et al., “A
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Jul 2016. [Online].
Available:
https://plato.stanford.edu/entries/value-theory/
[14] R. J. Wieringa, Design science methodology for information
systems and software engineering. Springer, 2014.
[15]
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Robles-Sandoval, H. Vásquez-Carvajal, and
L. Naranjo-Zeledón, “Adaptación
de la metodología deficiencia de diseño en el desarrollo de luminarias adapting design science
methodology in luminaires development.”
[16] A. R. Hevner, “A three cycle view of design science research,”
Scandinavian journal of information systems, vol. 19, no. 2, p. 4, 2007.
[17] K. Alvarado and R. Carvajal, “Valoración de la
eficiencia y eficaciade algoritmo gds
para ubicación espacial de nombres personales como apoyo a la detección de
duplicados ingresados con un teclado qwerty
latinoamericano,” Tesis de Maestría, Universidad Cenfotec,
2015.
