Este documento presenta una introducción a las estrategias y técnicas de investigación en ciencias sociales. Explica los diferentes tipos de investigación social como descriptivas, de análisis de relaciones y diseños cuantitativos-cualitativos. También describe conceptos clave como variables, niveles de medición, estadísticos, gráficos y coeficientes de correlación utilizados para analizar y resumir datos en la investigación social.

1. Estrategias de investigación en
Ciencias Sociales
Mg. Miguel OlivaMg. Miguel Oliva
Universidad Tres de FebreroUniversidad Tres de Febrero
Grupo de Investigación
Educación, lenguas y cultura digital
Universidad de la Salle.
Bogotá, Colombia.

2. Universidades participantes:Universidades participantes:
Universidad de La Salle Noroeste,
Universidad de La Salle Chihuahua,
Universidad Autónoma de Chihuahua,
Instituto Cervantes de TelAviv
Universidad de Chubut
Proyecto
“Brechas Didácticas y
brechas digitales”.

3.  A fin de conocer aspectos relevantes
sobre la sociedad, se pueden aplicar
distintos tipos y técnicas de investigación.
 En los últimos años se ha avanzado
significativamente en las técnicas de
investigación y la capacidad de captar y
manejar información social: avances
tecnológicos y en metodologías de
investigación.
 Estos avances en general no están
integrados a avances teóricos más
generales.
Investigación socialInvestigación social

4.  Los instrumentos de investigación social,
como los censos, directorios o encuestas,
aumentan nuestra capacidad de
percepción y análisis, del mismo modo que
los telescopios o los microscopios.
 Nadie, por perceptivo que sea, podría con
sus propios sentidos captar fenómenos tales
como la cantidad de desocupados o
pobres en un país.
 Los cientistas sociales utilizan y conocen
estos instrumentos y su aplicación.

5.  La metodología de investigación aporta a
especificar conceptos. Por ejemplo:
izquierda o derecha; clase social; religioso o
no religioso.
 Operacionalización de los conceptos:
ponerlos en dimensiones e indicadores. Es un
trabajo arduo.

6.  Ayuda a orientar intervenciones sobre lo
social: políticas de empleo, programas
sociales.
 Hace miles de años que existen estados y
gobierno pero recién en los últimos años se
tiene acceso a instrumentos de investigación
social generalizados que orientan las
acciones públicas.

7.  Efectos sociales de crear información.
 Descubrimientos no “fungibles”:
experimentos, e idea de causa
 Tiempo
 Conciencia humana.

8.  Efectos sociales de crear información: ¿qué
ocurre cuando clasificamos gente?.
 ¿Qué pasa si clasificáramos a un individuo en
una clase y se lo comunicamos? El individuo
ya no es el mismo.
 ¿Por qué quedan tantos temas sin investigar?
¿Cuál es el PBI que generan actividades
ilegales? No lo sabemos.

9.  Ningún descubrimiento – al menos en el estado
actual del conocimiento -- es extrapolable
directamente a otra situación social, o en el
tiempo. Ninguna tabulación de variables en
ciencias sociales es fungible. Esto crea también
problemas en los pronósticos y los experimentos
en las ciencias sociales.
 La situación es distinta a la física (por ejemplo las
leyes de la gravedad), en el sentido de que son
leyes generales.

10. 51.6 34.0
6.5 5.9
25.1 45.4
16.9 14.8
100.0 100.0
Ocupado
Desocupado
Inactivo
Menor de 10 años
Condicion
de actividad
Total
%
Varon
%
Mujer
Sexo
Fuente: INDEC. Argentina. EPH. Año 2012.

11.  Conciencia: poco estudiada en las ciencias.
 Desde el punto de vista de la metodología
en ciencias sociales, simplificadamente,
produce impredictibilidad; hay libertad en el
objeto de estudio.
 Lectura recomendada: Michio Kaku: “el
futuro de la mente”.
https://www.youtube.com/watch?v=laY_TCDsvpY

12.  El tiempo influye en nuestras concepciones causa –
efecto. La causa es siempre anterior al efecto.
 Según Marradi ( 2010) en las ciencias sociales
predomina el paradigma de la asociación
estadística, y no la causalidad.
 Si se analiza una variable independiente, y una
dependiente, esto implica un orden temporal. El
sexo es anterior a la inserción en el mercado laboral,
por ejemplo (estar o no en el mercado de trabajo no
me cambia el sexo).
 Encontramos también efectos a largo plazo: estamos
acostumbrados a la relación causa efecto
instantánea.

13.  Obsolecencia: el paso del tiempo influye
en la posibilidad de utilizar ciertos
indicadores (por ejemplo,
videograbador como indicador de nivel
socioeconómico): ya no se usa, ha sido
superado por otras tecnologías.
 Alfabetismo como indicador de
situación social, ya no permite
diferenciar situaciones sociales
diferenciales entre países.

15. Edad
Nivel educativo formal

16.  Descriptivas
 De análisis de relaciones entre variables ;
diseños explicativos o de análisis de
asociación
 Diseños cuantitativos – cualitativos

17.  Cuantitativo: enfoque que busca la
generalización de las conclusiones a un
universo.
 Diseños cualitativos: enfoque de
investigación basado en la comprensión
de los individuos, y no en la
generalización de las conclusiones.

18. Habitualmente se utilizan procedimientos de muestreo aleatorio:
permiten estudiar mediante algunos casos grandes grupos

19. Se enfoca a la comprensión del actor.
También a elaborar hipótesis que luego
serán analizadas mediante otras técnicas.
Habitualmente se trabaja con entrevistas,
historias de vida, focus groups.

20.  La materia prima de la investigación es el dato.
Siguiendo la descripción clásica de Galtung de la
estructura tripartita de los datos (Galtung, 1967),
para que exista un dato se requiere de objetos o
unidades de análisis, dimensiones (variables) y
categorías de las dimensiones (valores).
 El análisis de variables y las relaciones entre ellas es
el procedimiento más habitual en las ciencias
sociales (si bien podría ser de otro modo).

21.  ¿Qué técnica de análisis de datos debe
emplearse? Depende del tipo de datos que
enfrenta el investigador, y el foco del análisis.
 Hay tres preguntas que ayudan: 1) ¿cuántas
variables van a analizarse simultáneamente? 2)
¿queremos contestar preguntas descriptivas o
de inferencias? 3) ¿cuál es el nivel de medición
de las variables de interés?.

22.  Nominal: El valor de la variable indica sólo la clase
de pertenencia
 Ordinal: Las clases de pertenencia pueden ser
ordenadas.
 Intervalo: El valor de la variable tiene un sentido y
en general podremos (en la mayoría de los casos)
calcular promedios, medidas de dispersión y
aplicar test. Pero no siempre podremos establecer
razones ente dos valores de la variable.
 Razón: Existe un cero absoluto, podemos efectuar
cocientes de los valores de la variable.

23.  Estadísticos de posición o locación:
¿Donde esta ubicado nuestro conjunto
de datos?
› Modo
› Mediana
› Media
 Estadísticos de dispersión
› Rango
› Coeficiente de variación

24.  La graficación y la interpretación visual
es muy importante en la investigación
social.
 En particular, en la descripción de
relaciones entre variables, y en el
resumen de la información.

27.  Cuando las variables son de nivel de medición de
intervalo, se pueden usar coeficientes, como el
Coeficiente de correlación de Pearson (Karl
Pearson, 1857-1936), o el de Spearman (Charles
Spearman, (1863-1945).
 Estos coeficientes reflejan en general el hecho de
que una de las variables aumenta de valor cuando
la otra lo hace.

28.  En el siguiente gráfico se muestran 8511
radios censales del Gran Buenos Aires,
según datos del CENSO 2001 en Argentina.
Los datos se graficaron mediante un gráfico
X-Y.
 El eje de las X (horizontal) indica al % de
hogares con freezer, el eje de las Y (vertical)
el % de hogares con celular.
 Vemos que hay una relación
aproximadamente lineal entre ambas
variables.

29. -50
0
50
100
150
200
250
300
0 20 40 60 80 100 120
Serie1
Lineal (Serie1)
y=1.9852x+22.132
R2 =0.8244

30. Facebook connections

31. ¿Con quien simpatiza?
Elección
¿Quién elige? Roberto Carolina Ted Alicia
Roberto --- 0 1 1
Carolina 1 --- 0 1
Ted 0 1 --- 1
Alicia 1 0 0 ---
 El siguiente ejemplo (Hanemman, 1993) ilustra
relaciones de amistad / simpatía. Estas estructuras
de bases de datos son distintas a las habituales en
metodología de ciencias sociales (unidad de análisis
/ variable / valor). Se identifican relaciones.

32. Una red con siete nodos con todas las posibles
conexiones bidireccionales (realizado con software
UCINET).

34.  ¿Preguntas?
 Gracias!
 Miguel Oliva: Lic. En Sociología Mgs. en Administración Pública (UBA), candidato a
Doctor en Ciencias Sociales (UBA). Profesor adjunto UNTREF.
https://neotvlab.academia.edu/MiguelOliva

35.  LATINOBAROMETRO
 http://www.latinobarometro.org/latino/latinobarometro.jsp
 EUROBAROMETRO
 http://ec.europa.eu/public_opinion/flash/fl_356_present.pdf
 BLALOCK, H. (1982). Estadística Social. Fondo de Cultura
Económica, México.
 GARCIA FERRANDO, M. (1985), Socioestadística. Alianza, Madrid.
 LAZARSFELD, P. (1979), "De los conceptos a los índices empíricos".
En BOUDON, R. y LAZARSFELD, P., Metodología de las Ciencias
Sociales. Barcelona: Laía.
 MARRADI, A.; ARCHENTI, N. y PIOVANI, J. I. (2010), Metodología
de las Ciencias Sociales. Cengage. Buenos Aires
 OLIVA, M. (2013). Investigación social para el análisis de la
opinión pública y el comportamiento electoral , Ed. Antigua,
Buenos Aires.