La metodología de análisis de contenido si bien no es tan reciente, se ha convertido en una opción valida en el ámbito de las ciencias sociales y las humanidades que da cuenta de la complejidad que tienen y de sus características simbólicas. La aplicación de esta metodología a los medios de comunicación resulta de mucho interés dada las condiciones de las sociedades de información y comunicación en las que hemos devenido.

El texto de Macnamara ilustra las aristas más representativas del análisis de contenido y su contextualización al campo de los medios de comunicación. Nos expone de una manera clara aspectos relativos a los enfoques cualitativo y cuantitativos en el análisis de contenido ilustrando muy bien sus conexiones, pero también las posturas de algunos autores al respecto. Del mismo modo toca temas como los procesos de codificación humana y computarizada que como sabemos, cada vez se han automatizado más, para beneficio de los investigadores, pero sin llegar a sustituirlos. Macnamara detalla algunas características procedimentales del analista de contenido como el muestreo y la rigurosidad de la metodología para, finalmente hacer unas apreciaciones sobre su uso en los medios comerciales.

A pesar de ser un texto académico es descriptivo de la metodología. Por esta razón es susceptible de generar algunas inquietudes que es necesario abordar y comentar críticamente en esta reseña y reflexión. Mi propósito se centrará entonces en esos aspectos que a mi juicio resultan propicios de comentario y observación.

El poder de los medios en la era moderna es innegable.

Se cree que los medios de comunicación causan violencia, promiscuidad sexual y contribuyen a la discriminación contra las mujeres. La publicidad en los medios se utiliza para vender productos y servicios. Se ha demostrado que las noticias en los principales medios afectan significativamente los precios de las acciones; conducen a colapsos corporativos; causan caídas en las ventas de productos; dan lugar a la renuncia de los altos funcionarios e incluso derribar a los presidentes. (Macnamara, 2005)

Si bien es cierto que estos son ejemplos de los efectos de los medios de comunicación, estos mismos son de carácter negativo en las áreas mencionadas, sin embargo, sus efectos también pueden contribuir al direccionamiento de situaciones sociales deseadas, lo que no les quita su carácter de medios cuyos efectos pueden estar orientados y manipular la opinión. Esta situación trae detrás factores de confiabilidad y creencia ciega en la información que fluye de estos y en el reconocimiento y la legitimidad del emisor, aun así, es posible que estos emisores tengan propósitos ocultos y sabiendo esto muy bien, utilizan este poder para sus propósitos. La charlatanería (bullshit) que precisa Frankfurt (2005) y el embaucamiento nacen como una característica sobresaliente en nuestra sociedad y con este poder de los medios, las condiciones están dadas para su explotación.

El amplio espectro en el que se puede emplear el análisis de contenido a la amplia gama de textos que van desde “transcripciones de entrevistas y debates en investigación clínica y social hasta la narrativa y la forma de películas, programas de televisión y el contenido editorial y publicitario de periódicos y revistas”. Son muestra de la versatilidad y potencial de esta metodología pero que reviste complejidad además de limitaciones desde una perspectiva cientificista.

A decir de Shoemaker y Reese (1996) citados por Macnamara (2005) el análisis de contenido trata de “quién dice qué, a través de qué canal, a quién y con qué efecto” esta declaración a manera de eslogan, nos ubica en el terreno en que se mueve la metodología.

Si bien el análisis de contenido se centró inicialmente en los aspectos objetivos y cuantificables de la comunicación y según dice Neurendorf (2012) “the primary message centred methodology” (p. 38) En la comunicación no puede restringirse a este centro, sino que trasciende la naturaleza del mensaje y mueve a la significación del mismo, en tanto la significación no está solo en la estructura del mensaje como es comunicado, sino que involucra a los actores, intenciones y referentes objetivos y simbólicos, el análisis de contenido no solo en comunicación, para ser completo debe contemplar los elementos cualitativos del mensaje.

McNamara refiere abundantes definiciones que dentro de la literatura se han formulado y lo que se evidencia de manera manifiesta es una lucha por convalidarse como metodología científica, si hacemos una aproximación a analizar el contenido de las definiciones dadas por estos autores, observaremos que hay una clara intención de reivindicación de la metodología para fines científicos, pues nace como una pretensión práctica de análisis de contenidos con bases científicas, pero que requiere una justificación adicional para que sea creíble. Esto ha sucedido con gran parte de los métodos propios de las ciencias humanas y sociales de orientación mucho más cualitativa. El problema es que se siga insistiendo en esta dirección.

 A este respecto es posible argumentar que el análisis de contenido al pretender las funciones de descripción, inferencial, psicométrica y predictiva compromete de manera importante su proceder y sus resultados al ojo de cientificista.

Estas funciones desde el punto de vista científico tradicional resultan muy problemáticas, pues a diferencia de su función descriptiva; la inferencial y predictiva son pretensiones arriesgadas que no deberían ser asumidas como tales; más bien las veo como asociaciones de carácter hipotético que con metodologías combinadas pueden conducir a verdaderas inferencias y predicciones, si se busca satisfacer la validez de la comunidad científica más tradicional, dado que se está tomando esta como referente. Sin embargo, no quiere decir que la inferencia y predicción no sean posibles solamente con el análisis de contenido, el problema es que, si se toma como referente las bases científicas tradicionales de las ciencias exactas, los resultados de estas inferencias y predicciones serán evaluados sobre tales bases y puede que no se les reconozca validez al análisis de contenido como metodología rigurosa.

El análisis de contenido cualitativo según Macnamara, como complemento del cuantitativo, examina la relación entre el texto y el significado probable para la audiencia, reconociendo que los textos de los medios son polisémicos, y trata de determinar el significado probable de los textos para las audiencias. Presta atención a la audiencia, los medios y los factores contextuales, no simplemente al texto. Es necesario señalar que para un análisis de contenido en comunicación de masas no se puede limitar a las estructuras y al mensaje mismo, porque tanto receptores como emisores tienen pretensiones diversificadas, que llenan de significado los mensajes, por ejemplo, una comunicación científica está cargada de presupuestos de validez y lleva consigo toda una narrativa muy específica, del mismo modo una comunicación de masas las tiene pero muy diferenciales y no necesariamente requiere ni pretende las del científico, por lo tanto lo cualitativo en el análisis de contenido es lo que en realidad le da fortaleza a esta metodología, dado que el componente cuantitativo en sí mismo no permite hacer declaraciones cualitativas de fondo.

Para Shoemaker y Reese (1996) citados por Macnamara, un enfoque humanista que estudia el contenido de los medios como un reflejo de la sociedad y la cultura, y un enfoque conductista que analiza el contenido de los medios con vistas a sus posibles efectos, también es útil para comprender cómo debe ser el análisis del contenido realizado en los medios. Porque ¿Cuál es la funcionalidad y utilidad del análisis de contenido? En la respuesta a la pregunta nos encontramos con que siempre hay pretensiones de direccionamiento como ingeniería social y usos ideológicos de la comunicación en las esferas publicitarias comerciales, políticas y gubernamentales, lo que obliga a que se requiera de profundizar en el desenmascaramiento de la comunicación y sacarlo a la consciencia de los actores que no siempre actúan en consciencia.

La relación de la computación y el análisis de contenido nos presenta el punto de contacto entre un mundo simbólicamente mediado, análisis cualitativo, y un mundo cuantificado en frecuencias y datos estadísticos de la comunicación. Las máquinas pueden indudablemente aportar al manejo de grandes volúmenes de datos e información documentada, los análisis cuantitativos de contenido quizá no fueran los mismos sin los softwares actuales, aun así, hay mucha distancia que recorrer para que las solas máquinas puedan hacer ese análisis de contenido dentro de la polisemia del lenguaje cotidiano y sus efectos. Y de esto se desprende la vigencia y potencia del análisis de contenido visto integralmente.

Las preocupaciones por la validez, la generalización y la replicabilidad dejan al descubierto que el análisis de contenido o sus tratadistas luchan por demostrar que es una metodología que si reúne los requisitos de rigurosidad de la ciencia más dura. Sin embargo, la replicabilidad no es una característica que solo pueda ser vista como determinante porque la aplicación puede ser replicable, de hecho cualquier proceso puede ser replicable, el asunto es que en términos científicos, la replicabilidad involucra que los resultados también sean replicables, y eso en términos de contenido simbólicamente mediado es contextualmente complejo y variado, de hecho el procedimiento puede ser replicable pero los resultados, lo normal es que no se repliquen porque varían de contexto a contexto, tiempo, lugares, estados de ánimo, y en general circunstancias que no se repiten y pueden ser únicas.  De ahí que las generalizaciones y las regularidades de los resultados son las que fundamentan las leyes de la ciencia y facilitan las predicciones, y tanto leyes como predicciones no están en la primera línea de propósitos del análisis de contenido.

A decir del autor citando a Newbold y Col (2002) “la lógica de deconstruir significados latentes, y privilegiarlos sobre los más evidentes y “manifiestos”, es cuestionable, ya que la audiencia puede no ver esta última dimensión; el análisis puede ser más grande que el texto. La tarea lleva mucho tiempo y, a menudo, nos dice lo que ya sabemos en un idioma que no entendemos.

Esto pone de manifiesto que los hechos son como son independientemente que las explicaciones se den o no se den de los mismos. La comunicación en acción con sus efectos en la conducta de las personas y comunidades es funcional y su carácter simbólico opera en su pragmática. ¿La necesidad de explicaciones a qué obedece realmente? Surge tal vez de la sospecha o de aparatos ideológicos que sugieren que las comunicaciones son distorsionadas y pretenden manipulación. Según esto hay una pretensión política de liberación por parte de investigadores de buscar develar la verdadera intención de los emisores y sus intereses. De ahí la relevancia que se le otorga a la semiología como herramienta que ayuda a exponer significados ideológicos y latentes en la superficie de los textos y las relaciones de poder que subyacen a los mismos.

En la selección de muestras desde el análisis cualitativos Miles y Huberman (1994) citados por Macnamara, la combinación de ejemplos típicos, des- confirmadores y excepcionales puede mostrar los límites de los datos e identificar el espectro de puntos de vista desconcentrando las observaciones a lo típico, a diferencia de los análisis cuantitativos que buscan la tendencia central. En comparación con el análisis cuantitativo la representatividad de las muestras no es relevante en las cualitativas, destaca esto las particularidades de cada dimensión y en especial la complejidad y tratamiento diferencial de la parte cualitativa, que no se puede perder de vista en los análisis de contenido en los medios de comunicación.

Los efectos de los medios de comunicación son realmente lo que en las sociedades modernas resulta de interés. Estos son los que promueven las investigaciones en dos sentidos: por un lado como ingeniería social para dirigir a los miembros hacia fines deseados y, por otro develar aparatos ideológicos que minan las libertades de las personas y orientan el consumo. En ambos casos está la pregunta sobre la ética en estos estudios. ¿Basta con sostener que se investiga por solo deseo de conocer? O ¿el investigador es responsable también de lo que se hace con sus hallazgos? ¿Qué tan desinteresado resulta el análisis de contenido en el plano no académico? ¿Y qué tan desinteresado lo es en el académico? Estas preguntas no solo son pertinentes para el análisis de contenido, sabemos históricamente que las mismas son extensibles a toda la actividad científica.

Trabajos citados

Frankfurt, H. (2005). On Bullshit. New Jersey: Princeton University Press.

Macnamara, J. (2005). Media content analysis: Its uses; benefits and best practice methodology. Asia Pacific Public Relations Journal, 6(1), 1-34.

Neuendorf, K. (2012). The content analysis. Guidebook. Los Angeles: Sage.

Henry Romero

La importancia de contar con recursos bibliográficos apropiados para el desarrollo de una investigación es evidente. Facilita la identificación temática y de énfasis cuantitativos en la literatura elegida, lo que evita trabajo dispendioso de filtrado de documentos. Para hace el análisis de contenido con Voyant Tools se seleccionó un corpus de 5 documentos de journals contables con orientación crítico – social. Con este ejercicio se buscó encontrar frecuencias de palabras, tendencias, relacionamiento y contexto de uso.

Corpus de documentos

Los textos seleccionados para conformar el corpus fueron:

Thomson, K. y Jones, J. (2016). Colonials in Camouflage: Metonymy, mimicry and the reproduction of the colonial order in the age of diversity. Critical Perspectives on Accounting. Vol. 35, 58-75. doi.org/10.1016/j.cpa.2015.05.001

Lassoua, P. y Hopper, T. (2016).Government accounting reform in an ex-French African colony: The political economy of neocolonialism. Critical Perspectives on Accounting. Vol. 36, 39–57. doi.org/10.1016/j.cpa.2015.10.006

McKernan, J. (2007).Objectivity in accounting. Accounting, Organizations and Society. Accounting, Organizations and Society Vol. 32, 155–180. doi:10.1016/j.aos.2006.03.008

Alawattage, Ch. y Fernando, S. (2017). Postcoloniality in corporate social and environmental accountability. Accounting, Organizations and Society. Vol. 60, 1-20. doi.org/10.1016/j.aos.2017.07.002

Lassou, P., Hopper, T. Tsamenyi, M. y Murinde, V. (2019). Varieties of neo-colonialism: Government accounting reforms in Anglophone and Francophone Africa – Benin and Ghana compared. Critical Perspectives on Accounting. Vol. 65. 1-22. doi.org/10.1016/j.cpa.2019.01.003

Interpretación de la Información

Las tendencias en el análisis de este corpus lo que muestra es que el término accounting es el de mayor frecuencia y se ubica por encima de todos los demás con excepción del término global en el artículo de poscolonialidad. La frecuencia de accounting se explica porque es el término que demarca disciplinarmente a los artículos. A continuación, se muestra la gráfica.

Se evidencia una tendencia en términos de naturaleza política y social en 4 de los 5 artículos dado que la línea editorial de los journals es crítico – social. Aun cuando hay un texto de naturaleza epistemológica que diverge de tal tendencia. Esto se corrobora con el término truth y reality, que son muy frecuentes en el texto epistemológico ubicado en el centro de la gráfica.

Como patrones se puede observar que los términos local, development, government, y political presentan una vinculación dado que crece su frecuencia en la misma dirección, es decir que en los textos donde es más frecuente government los demás términos también tienden a aumentar su frecuencia y lo mismo en la dirección contraria.

Las palabras más utilizadas en la representación cirrus son accounting, government, development, colonial, global, local. El contexto de estas palabras en general es un contexto crítico – político y de relaciones de poder. En forma más detallada es mucho más difícil precisar un concepto del contexto más allá de las frases antecedentes y subsecuentes.

Frecuencia de Palabras más representativas

Accounting                 907

Government               298

Local                          212

Global                        204

Development              199

World                          198

Political                      195

Social                          180

Colonial                      178

Truth                          137

Reality                        133

Link de análisis

https://voyant-tools.org/?corpus=efb31b080fd5a234cfd5a6ce15c084b4&categories=1acec4ccccf68bda78711ba3a3dd83f6&stopList=stop.en.taporware.txt&panels=corpusterms,reader,trends,summary,correlations

Observación Final

Voyant Tools muestra una información valiosa desde el punto de vista cuantitativo que ha permitido identificar tendencia en las relaciones de términos y facilita una comprensión del contexto de uso. También facilita hacer análisis por cada texto y ver la relevancia que puede tener cada término en cada artículo. Este análisis puede facilitar la identificación de literatura direccionada hacia la misma dirección de un problema en particular y a su vez descartar la que tenga poca relación.  

La base de datos que se ha elegido es la de las empresas de interés público cuya forma jurídica en Colombia son las sociedades anónimas sin embargo se excluyen las del sector financiero. Son empresas que están activas en el mercado y con datos disponibles para los años de 2010 y hasta 2018. En la ficha siguiente se detalla la estrategia de búsqueda en la plataforma ORBIS. Del total obtenido se filtran las 50 principales, dado que el total son 58, para emplear un numero cerrado sin que esto afecte la significatividad de la muestra pues es casi el total de la población.

Las variables que se consideran son financieras y se detallan a continuación:

Nombre empresa

Ingresos de explotación (turnover)

Fondos de los accionistas

Capital

Otros accionistas de fondos

Pasivos no corrientes

Deuda a largo plazo

Otros pasivos no corrientes

Provisiones

Deudas a corto plazo

Préstamos

Acreedores

Otros pasivos circulantes

Total pasivo

Activos

De estas variables es posible relacionar el nivel de ingresos de explotación con los pasivos, los activos, con el capital o con los fondos de los inversionistas.

Una manera de disponer las variables es considerar la variable ingresos como dependiente y las demás como independientes la razón de ello es que el conocimiento empírico indica que el nivel de ingresos de una empresa depende de muchas variables internas y externas. En este caso son internas y se expresan en los recursos empleados por las empresas para generar sus ingresos, los cuales son los activos que se reflejan como la sumatoria del capital, los pasivos y los fondos de los inversionistas.

Preguntas e hipótesis

Las preguntas que estadísticamente podemos hacer a estos datos son:

1. ¿De qué manera están relacionados los ingresos con los niveles de recursos de las empresas?
2. ¿Qué relación hay entre las obligaciones de las empresas y el rendimiento del capital?
3. ¿Cómo se ven reflejadas variables del sistema en los niveles de ingresos?

Hipótesis en cada caso:

1. La relación es directa y positiva
2. No hay una relación regular
3. Los efectos de las variables externas afectan positiva o negativamente los ingresos de manera directa.

Reflexión No. 3

Introducción a los Métodos del Análisis de Redes Sociales de Robert A. Hanneman (1998)

Autor: Henry Romero

El texto de Robert Hanneman describe las características de los métodos de análisis de redes sociales desde su alcance hasta las diferentes formas en que se pueden construir redes de relaciones, pasando por la explicación de por qué tales métodos se centran más en estadística descriptiva que en la inferencial. En esta reflexión centraré la atención en los puntos que juzgo problemáticos.

El análisis de redes sociales es una perspectiva de métodos que responden a dimensiones sociales que no siempre se valoraron. Lo distintivo según Hanneman es que “la mayor diferencia entre los datos convencionales y los reticulares, es que los datos convencionales se centran en actores y atributos mientras los datos de red se centran en actores y relaciones”. En este sentido son las relaciones y no los atributos de los objetos observados, las que se vuelven relevantes.

La existencia de redes sociales siempre ha estado presente, pero el interés por ellas y haberlas hecho explícitas en las investigaciones sociales es relativamente reciente gracias a la aplicación de la teoría de grafos a la descripción social. Si bien la ciencia ha buscado las relaciones entre variables y las causas de su variabilidad; con el interés en la relación del análisis de redes sociales, podemos decir que la relación sirve para describir el vínculo entre actores sociales y no las características de estos, representando un avance en el análisis social.

Los métodos de redes son un instrumento muy potente para analizar las relaciones entre individuos en investigación social pues potencializan la interpretación de los vínculos entre actores, que por lo general son los detonadores y factores explicativos de los problemas sociales. A pesar de permitir acceso a una mayor cantidad de datos, en tanto los análisis por lo general abordan las poblaciones completas al no hacer muestreos explícitos superando las limitaciones, errores e imprecisiones tradicionales del muestreo y la inferencia estadística, los datos que presentan las relaciones se limitan a una formalidad y no ofrecen contenido relacional a profundidad, es decir que no pueden ir más allá de un dato estático. Por ejemplo, en los casos señalados por Hanneman preguntar a un actor si su afecto es positivo o negativo frente a otro, probablemente nos indique quien resulta tener o no mayores afectos en una red social, pero no nos dirá mucho sobre las causas, el contexto, naturaleza e intensidad de tales afectos, los que cualitativamente no se expresan en la relación gráfica formal.

Los métodos de análisis de redes están sujetos a la recolección de datos de manera tradicional, por lo general entrevistas estructuradas o semiestructuradas. En los años en que se escribió y publicó el texto de Hanneman, la incursión de las redes sociales digitales aún no se había dado, lo que hacía de estos métodos algo con una importante proyección. La aparición de las redes sociales digitales ha potencializado estos métodos, pues basta con rastrear las redes sociales mismas e identificar las relaciones y los nodos. Esto no quiere decir que sea suficiente; por el contrario, la forma como las redes sociales reflejan relaciones sociales reales es un problema a resolver, pues el medio digital ha transformado la naturaleza de la propia relación social. Del mismo modo los volúmenes de información se han convertido en big data, posibilitando mejores aproximaciones descriptivas a las que se lograban con las formas tradicionales.

Una condición del análisis de redes es su carácter solamente descriptivo y limitado a la medición, el cual es muy importante y válido para mostrar patrones de relacionamiento. Siendo así, es aun legítimo preguntarnos si los procesos sociales y relacionales pueden ser representados con la teoría matemática de grafos ¿requiere acaso de estudios longitudinales necesariamente?

El enfoque de redes sociales es importante, pero cabe desatacar que hay una diferencia significativa del tipo relacional que se prioriza en las redes sociales y es que las relaciones de tipo material pueden ser objetivas, por ejemplo, los flujos migratorios o los flujos comerciales y económicos o financieros, sobre los cuales el analisis de redes es muy potente y cuantitativamente preciso. Pero las relaciones de tipo cualitativo, por ejemplo, las de orden emocional solo tienen un carácter manifiesto por los actores y asignados como valores dentro de una escala, con poca profundidad y reduciendo todo lo social a datos medidos y representados tendenciosamente en un momento estático. Si bien esto no es un desperfecto de los métodos en sí mismos, si nos muestra una vez más la naturaleza muy subjetiva de algunos aspectos sociales que son explicativamente de relevancia en las investigaciones sociales y la dificultad de asirlos metodológicamente.

En el siguiente link http://visionofhumanity.org/indexes/global-peace-index/ podemos apreciar un ejemplo de como opera un informe construido con métodos de información Geográfica Social

Comparto mapa conceptual de proyecto en el siguiente link https://app.gitmind.com/doc/dda58374 o en la imagen adjunta

Autor Henry Romero

Esta reflexión se centra en los aspectos considerados históricos y críticos planteados por Ruíz Bolívar alrededor del enfoque multimétodo en la investigación y que aun comprendiendo el sentido del autor, la reflexión sobre la vigencia de tal discusión resulta aún más interesante.

El debate y análisis crítico sobre las diferencias y alcance de los enfoques para investigar en ciencias sociales ha sido una herencia del debate europeo alrededor de la sociología resultado de las pretensiones de los fundadores de esta. Al ser un discurso heredado se corre el riesgo de desnaturalizar su origen y quienes la heredan no lo dimensionan en su totalidad.  Fue una disputa propia del siglo XX y cumplió su función. En tanto la misión de la ciencia es el conocimiento consistente y bien fundamentado de la realidad, sea en formas particulares o más generalizables, los enfoques empleados para tal misión pueden diferir.

El centro del debate entre explicación y comprensión subyacente, proviene de la idea moderna de ciencia, la cual es entendida como un conocimiento absoluto y enteramente racionalizado, razón por la cual las ciencias denominadas naturales fueron las primeras en aplicar a tal adjetivación. El problema de los enfoques se da cuando se pretendió hacer tránsito hacia los conocimientos referidos a los asuntos sociales y humanos, atípicos en las ciencias, los cuales tenían unas particularidades que, en dicho momento, siglo XIX, se consideraban suficientemente distintos a los naturales. La consecuencia fue la crítica al enfoque positivista en la investigación, pues en términos de asuntos sociales y humanos su alcance fue reducido. Esta disputa si bien tuvo sus justificaciones y buenas razones, también condujo a una distorsión radical de lo que llegaron a ser las ciencias sociales y humanas por un lado y las naturales por otro. Como la crítica fue tan fuerte, trascendió los planos del conocimiento y configuró gran parte de la teoría social del siglo XX, estigmatizando el quehacer de la ciencia natural positivista en razón del alcance de su método y del uso dado a sus resultados. A pesar de ello fue un debate necesario que permite en la actualidad asimilar enfoques mixtos de investigación de una manera mucho más flexible, sin radicalismos y sin rasgarnos las vestiduras.

En este orden, es posible reconocer que, si bien es una discusión en gran medida superada por los centros hegemónicos de conocimiento, es importante destacar que los enfoques y métodos de investigación, todos tienen sus limitaciones y alcances, están determinados por los propósitos y usos que se busquen con el conocimiento mismo. No sobra decir que las diferencias entre enfoques cuantitativos y cualitativos, normalmente asociados con la disputa del positivismo, contaron con un ingrediente de fe en la medición, los datos y en la experimentación, que como toda creencia tiene algo de dogmática. Sin embargo, esta calificación es compartida en el otro extremo, pues los interpretativistas en las ciencias sociales y humanas cayeron también en reduccionismos, contextualizando y relativizando todo conocimiento, en tanto todo se convirtió en interpretación sin reconocer hechos, en palabras de Nietzsche. Las cifras no sirven para expresar la riqueza y complejidad de los fenómenos sociales y humanos, pudo ser su eslogan. Esta ceguedad y autolimitación de las ciencias sociales y humanas contribuyó en gran medida en un estancamiento.

Frente a una realidad compleja que lo contiene, el hombre no tiene más alternativa que emplear las múltiples opciones para conocerla y, en la actualidad ya no se justifica alimentar disputas que limitan el conocimiento. El rigor es deseable en todo conocimiento pues conduce a su validez. Sea cuantitativa o cualitativamente, el rigor no se puede perder.

De otro lado las proporciones de los indicadores relacionados con publicaciones académicas de hace diez años, han cambiado sensiblemente; si bien el dato citado por el autor, vinculando el 30 % de la producción académica dentro del paradigma positivista, puede ser correcto, las tendencias actuales en materia de publicación hacen suponer que esto ha tendido a cambiar, pues los perfiles de las revistas científicas apuntan más a privilegiar producción cuantitativa o mixta, en lugar de solo cualitativa. Esto puede darnos una idea de en qué sentido se dirige la ciencia en general.

La vigencia de la discusión del método no radica en el método mismo, como supuso el debate en el siglo XX. La discusión perdió el norte y desestimó el para qué se investiga, qué se busca con esta y si el método en cuestión lo permite o no. Las diferencias en los objetos de investigación son evidentes, aunque tiendan a diluirse, pero no por ello exigen métodos diferentes. Como bien los sostuvo Karl Popper para realidades simples el método científico único, positivista funciona. Sin embargo, las realidades sociales al ser más complejas, pueden requerir un tratamiento complementario que facilita abordar dicha complejidad y no necesariamente un tratamiento diferencial.

El diagnóstico de la complejidad no es la razón principal para incursionar en los enfoques de métodos múltiples, la impredictibilidad e indeterminabilidad son una constante, dada la dificultad en conocer todas las condiciones iniciales de un fenómeno o de la realidad. El conocimiento total es una aspiración que le adjudicamos a los dioses, y que mientras no lo seamos (deseable que así sea), como humanos nos queda solo reconocer que nos aproximamos a explicar y comprender diseccionando la realidad, aun cuando los big data están contribuyendo a la disminución de esta indeterminabilidad e impredictibilidad. Esto sugiere que la complejidad es tal porque no tenemos las prótesis necesarias para conocer todas las condiciones iniciales. En igual sentido, y en conjunto con lo anterior, los métodos computacionales han permitido trascender la discusión significativamente, pues se han convertido en un instrumento de extensión y mayor alcance a lo que antes no se podía acceder. Es decir, se han convertido en una nueva prótesis humana que potencializa la capacidad explicativa, comprensiva y predictiva del conocimiento científico.

En la misma línea argumentativa, cabe destacar que una vez enfriada la discusión sobre métodos de investigación, el foco de atención para la comunidad científica deberá ser más ¿cuál es el interés de la investigación? ¿cuáles son los efectos en la sociedad, el medio ambiente, en la vida, etc.? En tanto empresa libre humana tiene anexa la responsabilidad de todo acto libre, por lo tanto, la reflexión epistemológica ya no se limita a asuntos solamente metodológicos, sino que involucra una observación ético- política de la empresa científica, sea cualitativo, cuantitativo o mixto su trasegar.