METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION: CÁTEDRA YNOUB.

La ciencia como práctica social: Bases para situar el examen del proceso de investigación científica en sentido pleno.

La metodología de la investigación como disciplina metacognitiva: la cuestión del método como canon normativo o como ciencia reconstructiva.

La función de la metodología de la investigación científica es identificar ciertas regularidades, ciertos comportamientos invariantes en esa forma peculiar de producción de conocimiento que es el conocimiento científico, con e objetivo de transferirlas y tornarlas explícitas. Desde esta perspectiva la metodología es una disciplina reconstructiva.

Metodología: Función reconstructiva xq identifica irregularidades y las torna explicitas.

Metodología en sentido amplio vs metodología en sentido restringido.

Se entiende a la metodología de la investigación científica (MIC) como una disciplina encargada de examinar las condiciones de posibilidad de la práctica científica, en sus múltiples dimensiones. Ahora bien, el MIC se aplicara sólo a los procedimientos invariantes que se siguen para producir cualquier conocimiento que forme parte de la ciencia, NO de, ejemplo: la magia, la religión el arte.

La ciencia como práctica social puede ser examinada en múltiples dimensiones:

1) Condiciones histórico-sociales: Relacionado a las características históricas, económicas, políticas y culturales que han hecho posible la aparición de la ciencia. (En general, de esto se ocupa la sociología).

Se trata de un conjunto de prácticas que signan la vida social, al servicio de su recurrente reproducción.

2) Condiciones institucionales: Relacionado a identificar las prácticas propiamente científicas, es decir el “modus operandi”. (En general, este campo le corresponde a la Antropología).

En este “segundo nivel” se produce y reproduce la ciencia. Se explica que el contexto institucional está impregnado en el contexto social.

3) Condiciones lógico-referenciales: Examina las operaciones lógico-formales invariantes, involucradas en las diversas fases del proceso de investigación. (En general, de esto se ocupa la Lógica de investigación científica).

4) Condiciones cognitivo-epistemológicas: Refiere a atender a los compromisos ontológicos, gnoseológicos y filosóficos que están implicados en la producción de conocimiento científico. (En general, se ocupa la filosofía de la ciencia).

5) Condiciones operatorio-procedimentales: Refiere a las prácticas validas, en el marco de comunidades disciplinares o científico profesionales. (De esto se ocupa La Metodología de Investigación Científica).

Rasgos distintivos del conocimiento científico:

a. Es un conocimiento que trata sobre las regularidades que presentan los hechos o fenómenos investigados.

b. Se interesa sólo por las regularidades a las que puede atribuir carácter necesario, integrando esas regularidades fácticas o de hecho, a un cuerpo teórico.

c. El conocimiento se asume al modo hipotético: se adopta una actitud precautoria ante las presuntas regularidades.

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d. Los hechos o evidencias constatadas deben tener un carácter comunitario o público: es decir, debe poder ser “reproducida” por cualquier otro investigador. Contrastación empírica.

Esto último es importante, ya que luego se sigue explicando que las operaciones que se realizan para obtener la evidencia que se busca, deben poder ser comunicables, es decir, tener un carácter público, debe estar sujeto a la revisión y a la crítica; en general, se dice que los procedimientos deben ser replicables o reproducibles por cualquier otro investigador.

Investigar: E un proceso donde se hacen preguntas y se buscan respuestas. Tiene un Método y Objeto de estudio que se enmarcan en un determinado contexto. El objeto debe ser universal y comprobable.

La investigación puede tener una mirada:

Positivista: Es más critica y reconoce diferentes formas de investigación.

Prescriptiva: Para que algo sea ciencia debe seguir pautas y reglas de forma estricta.

El proceso de investigación científica y sus escalas de desarrollo.

a. Escalas o “ciclos vitales” del proceso de investigación científica:

El conocimiento científico, se explica, es el producto que resulta de un proceso productor de ese conocimiento. Escalas de desarrollo de la actividad científica:

1. Existe la escala de desarrollo de TODA una disciplina científica. Por ejemplo, la historia de la física.

2. Otra escala es el desarrollo de líneas, escuelas u orientaciones disciplinares que son SUB-NIVELES del interior del desarrollo disciplinar. Ejemplo: si hablamos de la física, “estas escuelas u orientaciones” serían: “física clásica”, o “termodinámica”.

3. La siguiente escala refiere a los programas de investigación científica (PIC), éstos se organizan en torno a ciertos núcleos problemáticos referenciados en marcos epistémicos y conceptuales propios a cada programa.

4. Finalmente, la escala de ejecución de planes o proyectos, ésta es la que resulta más tangible para una descripción de los procedimientos involucrados en su desarrollo. Son procesos de investigación vinculados a problemas acotados y con objetivos mensurables y evaluables al final de proceso.

Ahora bien, si hablamos en escalas macro, meso y micro, nos estaríamos refiriendo a:

Escala macro: Desarrollo de la disciplina.

Escala meso: Desarrollo de grandes programas de investigación

Escala micro: Desarrollo de proyectos de investigación.

Caracterización de un ciclo del proceso de investigación a escala micro o de proyectos.

Ynoub explica que es importante distinguir el momento de “planificación” de un trabajo de investigación (proyecto o plan de investigación), del momento de ejecución o realización. Esa ejecución debe diferenciarse, a su vez, de la exposición o presentación de la investigación; que se materializa en diferentes tipos de escritos científicos (artículos,

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tesis, etc.). En cambios casos la presentación (sea como planificación de un trabajo que está a punto de hacerse, o, sea como exposición de un trabajo realizado, suele seguir una linealidad secuencial que no necesariamente se corresponde con la que se observa en el desarrollo real de una investigación.

Trataremos aquí, la REALIZACIÓN de una investigación; identificaremos sus fases y de cada una de esas fases examinaremos su lógica subyacente en la perspectiva global del proceso.

Por lógica subyacente se entiende que las acciones que se cumplen en la prosecución de la investigación están al servicio de determinadas funciones y tienen específicos fines e la dirección de la realización de esa investigación.

No es posible identificar el fin de una acción, sin tener presente el contexto global al que esa acción sirve. Contrariamente no atender a los “fines” es no atender al “sentido” de esa acción.

El proceso de investigación, concebido como un “ciclo de tres fases”

Fase 1: F. Sincrética (o Ideatoria). CONCEPTUALIZA (Destinada a precisar conceptual y teóricamente el objeto de investigación)

Aquí empieza a detectarse la importancia del entorno en que se mueve el investigador, la bibliografía que lee, los profesores, colegas o maestros con que se relaciona, su ideología y hasta su propia vida privada inconsciente comprometen a la inclinación de la investigación.

En la gran mayoría de los casos, el investigador comienza desde presunciones muy preliminares que pueden estar más próximas a intuiciones que a genuinas conceptualizaciones. Se trata de un proceso que va desde imágenes difusas y relativamente imprecisas a crecientes grados de comprensión que culminará con una genuina conceptualización y encuadre del tema.

Las hipótesis (o también llamadas conjeturas) y los problemas, constituyen lo nuclear de esta fase y marcan el norte de la búsqueda investigativa.

Problema: Llamaremos problemas a las preguntas guía que organizan toda la investigación. Son preguntas derivadas del tema elegido. El problema es una laguna cognitiva en algún aspecto particular del tema elegido. La importancia de los problemas es central si se advierte que toda investigación se desarrolla con el fin de resolver o responder.

Hipótesis o conjeturas: Son las respuestas presuntivas o tentativas a los problemas. Al igual que aquellos tienen una función organizadora en el diseño y el desarrollo de la investigación. Cuándo no hay hipótesis, puede haber presunciones generales que guían la búsqueda investigativa.

Ambos componentes, encierran los núcleos directrices del trabajo, si no se sabe qué se está buscando, aunque sea e una forma muy general, no es posible iniciar ninguna actividad investigativa. Tanto el problema como la hipótesis están relacionados con otro dos componentes que se integran a ellos: por una parte los marcos conceptuales y las tradiciones de referencia y por otra parte, los objetivos o productos que se esperan alcanzar para responder a esos problemas.

Las preguntas que contienen los problemas son subsidiarias a ciertas posiciones teóricas y ciertas tradiciones a las que se adhiere el investigador; esto quiere decir, entonces, que las preguntas surgen de esos marcos y de esas tradiciones. Son ellas las que validan y justifican su formulación y son ellas las que ofrecerán, también, modelos para su abordaje empírico.

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De los problemas planteados se derivan los resultados o productos que se deberán obtener para contestar a ellos y para iluminar las hipótesis. En el momento de la planificación de un trabajo de investigación, estos resultados se expresan como objetivos.

Fase Sincrética

Desde intuiciones tradiciones a conceptualizaciones

Problemas

Modelos y tradiciones de referencia Objetivos

Hipótesis

Se explica que una vez definidos conceptualmente los núcleos de la investigación, se trata de definir y adoptar una estrategia empírica; el modo en que fueron plateados los problemas, el enfoque adoptado en las hipótesis o conjeturas, ya delinea una estrategia empírica. Pero esa estrategia se irá ampliando y precisando en esta fase (sincrética); aquí se especificará la naturaleza de los datos a obtener y el modo de obtenerlos.

Queda por explicar qué; en el caso de las investigaciones que disponen de genuinas hipótesis al comienzo de su desarrollo, es esperable que de esas hipótesis generales se deriven predicciones particulares al modo de hipótesis de trabajo (éstas son las que tendrán una clara orientación empírica), ésta constituye la INTERFAZ entre la fase sincrética y la fase analítica.

Fase 2: Fase Analítica. OPERACIONALIZA (Identifica y diferencia los componentes en que se desagrega el objeto)

Esta fase se caracteriza por brindar la instrumentalización y comienza a diferenciar los conceptos y a realizar una traducción en datos empíricos. Es decir, es el paso al tratamiento empírico en donde se diferencian los componentes del asunto a investigar. Todas estas cuestiones están involucradas en la construcción de la base empírica de una investigación.

Entonces aquí se ven cuántas y cuáles entidades serán estudiados y por qué medios (o instrumentos) se implementarán para obtener la información; todo esto se refiere al diseño de instrumentos y a las definiciones muestrales.

En esta fase hay un diseño de las matrices de datos e implementación operativa para la obtención de datos.

Fase Analítica

De las conceptualizaciones a operacionalizaciones

Hipótesis de trabajo producción de datos

Matrices de datos e implementación operativa

La fase analítica concluye cuándo se alcanza a la producción de los datos, entonces ésta última va a ser la INTERFAZ entre esta fase y la siguiente.

Fase 2: Fase Sintética o de integración: INTERPRETACION Y REMODELACION DE LAS FASES 1 Y 2 (Integra los componentes de objeto y se restituye la unidad diseccionada previamente; se aplica e término síntesis tomandolo como que integra los componentes teóricos y los empíricos, lo que hace esa síntesis es arrojar como resultado una nueva concepción del objeto de investigación)

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Una vez que los datos son producidos se requiere su tratamiento y análisis. Tratar datos implica sintetizar, reducir la información para hacerla abordable e interpretable en el marco de la teoría y los modelos que permitirán darle un nuevo sentido: responder los problemas, iluminar las hipótesis.

En esta fase se reintegra lo que había sido diferenciado y separado en la fase analítica, por eso lleva el nombre de sintética o de integración.

Entonces, teoría y empiria vuelven a ser dimensiones indisociables en el tratamiento e interpretación de datos. El fin de este tratamiento será restituir la unidad del objeto. Deseablemente esa restitución dará lugar a una comprensión más rica y profunda del tema trabajado; y también supondrá algún tipo de re-modelización más o menos creativa e innovadora según sea el alcance de la investigación.

Fase Sincrética

De la producción a la interpretación de datos

Tratamiento

Datos Nuevo objeto

Interpretación

NO SE PLANTEA UNA SECUNECIA LINEAL ENTRE ESTAS FASES, pero sí se postula una cierta relación de anterioridad entre la primera y la segunda, también se acepta la posibilidad de “avances y retrocesos” entre ellas.

Proceso de investigación científica - YNOUB.

Función y componentes de la fase 1: Problemas e hipótesis como destino de la investigación.

Como dijimos hace unas hojas atrás, los componentes nucleares de la fase 1, o Ideatoria o sincrética, son los problemas y las hipótesis.

E l problema de la investigación y su vinculación con los marcos conceptuales.

Investigar es precisamente problematizar; se explica que los avances más importantes en cualquiera investigación científica se alcanzan cuándo se vislumbran nuevos problemas. Se afirma, también, que todo problema presenta una dimensión cognoscitiva y una dimensión práctica o pragmática.

Problema de “hecho”, “problemas de conocimiento” y “problemas de conocimiento científico”.

Se define a los problemas de hecho como aquellos problemas en que la dimensión cognitiva se integra con la dimensión pragmática y su solución o superación se reduce a un “saber-hacer”.

Los problemas de conocimiento, en cambio, abren cierto distanciamiento entre “esa dimensión pragmática” y la “dimensión cognitiva” o “representacional” que acompaña toda acción, la solución para este tipo de problemas es objetivar la situación problemática de modo tal de hacerla inteligible para anticipar y revisar posibles soluciones.

Ahora bien, los problemas de conocimiento científico, se caracterizan porque surgir en el marco de una reflexión o un trabajo estrictamente científico, aquí lo que se intenta hacer son indagaciones con la pretensión de alcanzar algún grado de generalización en los conocimientos alcanzados o bien, revisar los conocimientos disponibles. En este sentido

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se puede decir, entonces, que estos problemas impactan e el cuerpo de un conocimiento disciplinario para hacerlo crecer, consolidarlo o eventualmente abrir nuevos rumbos de desarrollo teórico o técnico.

Se afirma que un problema debe delimitarse en tiempo y espacio, es decir especificar el “dónde” y el “cuándo” de dicho problema. Esa especificación se vincula en términos de hipótesis, hay 2 tipos de hipótesis: “Hipótesis sustantivas” (en donde se enuncia la tesis general) e “Hipótesis de trabajo” (en donde se especifica o delimita el “caso” o el “particular” en que se estudiará y contrastará la hipótesis sustantiva”.

Recomendaciones para la formulación de problemas de investigación examinando algunos errores frecuentes.

Se distinguen dos criterios para evaluar la formulación de problemas de investigación; criterios sustantivos y criterios formales.

Criterios sustantivos: Son aquellas características que hace a la naturaleza misma de los problemas de investigación, también son definidos como criterios de pertenencia. Una pregunta de investigación es pertinente sí:

a. La respuesta a ella arroja como resultado un conocimiento no disponible previamente.

b. Sí se formula de manera tal que pueda ser contestada en el marco de una experiencia posible, es decir, contrastable o evaluable de manera empírica.

c. Sí resulta relevante en el marco de problemas o desafíos de conocimientos.

Ahora bien, cualquier pregunta que implique: juicios de valor, que apunten a la intervención, que sean falsas preguntas, que se sustenten en escenarios no accesibles, o preguntas filosóficas, atentarán contra la pertinencia.

Entonces, NO hay temas que sean científicas y temas que NO sean científicas; lo que hay es FORMAS de plantear los temas y problemas conforme a la estructura del tratamiento científico.

Una pregunta de investigación pertinente deberá estar formulada de tal manera que resulte posible su posterior contrastación empírica y debe prever como respuesta algún tipo de conocimiento no disponible antes de que haya sido realizada la investigación.

Criterios formales: Refiere a aquellas características que deben cumplir dichos problemas para que su tratamiento sea viable.

a. Desagregación. Esta característica es la necesaria para no realizar preguntas que encierren un conjunto de supuestos los cuales son deseables explicitar; es decir, hay que separarlos, “desagregarlos”; esto es conveniente para que se pueda explicitar de manera más clara el tipo de abordaje empírico que encierra la pregunta.

b. Claridad. Aquí se entiende por claridad a la precisión y concisión al formular la pregunta. La precisión permite interpretar sin ambigüedades el alcance de la pregunta.

c. Factibilidad. Refiere a los aspectos vinculados a los recursos (materiales y temporales) con los que cuenta la investigación. ( es decir, que sea FACTIBLE, si se trata de un equipo de investigación con escasos fondos, poco personal y escasa disponibilidad de tiempo, hay que reducir a la pregunta a las posibilidades que tiene ese determinado grupo).

Sobre modelos, conjeturas y predicciones en el proceso de la investigación.

Kant propone 3 tipos de categorías con las que nuestor intelecto establece relaciones entre hechos de experiencia:

1) Predicciones o categorías de ATRIBUCIÓN. (ESQ. DESCRIPTIVO)

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2) Predicciones o categorías de CAUSACIÓN (ESQ. EXPLICATIVO)

3) Predicciones o categorías de SIGNIFICACIÓN (ESQ. HERMENEUTICO)

Este modo de clasificar las hipótesis se puede hacer corresponder también con los distintos “esquemas de investigación”:

1) Atribución. Esquema descriptivo. Precisa las dimensiones de nuestros atributos y explica la relación que hay, el caso de que la haya, entre estos.

2) Causación. Esquema explicativo. Determina las relaciones entre variables de tipo causa y efecto. Se plantean, 4 tipos de causalidad: Causalidad lineal, Causalidad de Variable interminable, Causalidad por multicausalidad, Causalidad recíproca.

3) Significación (Hipótesis hermenéutica). Esquema interpretativo. Expresa, representa y significa el sentido de la hipótesis.

Proceso de investigación científica concebido como un conjunto de hipótesis.

Proceso de Investigación Científica: PIC. Proceso de validación de una serie de hipótesis mutuamente dependientes unas de otras, que conducen desde las formulaciones teóricas a las operacionalizaciones y estrategias empíricas que paso a paso se adoptan.

PIC: Validan una serie de hipótesis relacionadas entre sí que van de la formulación teórica a la operacionalidad empírica.

Este proceso puede ser descripto en torno a 3 diferentes hipótesis:

1) Hipótesis nucleares o sustantivas. Constituye la hipótesis nuclear o central de la investigación. A esta hipótesis se le pide validez desde el punto de vista de su adecuación teórica o conceptual. (Corresponde a la fase 1. Sincrética)

2) Hipótesis indicadoras e instrumentales. (Hipótesis de trabajo). Son aquellas predicciones que se derivan de la hipótesis sustantiva; éstas predicciones están orientadas a la contrastación empírica y traducen a enunciados observacionales los contenidos de la H. sustantiva. (Corresponde a la fase 2: Analítica)

3) Hipótesis de integración y representatividad. Refiere a la etapa final de la investigación en donde se deberá poder mostrar que los resultados se integran de manera coherente con el núcleo teórico del trabajo, y que la lectura que hace de ellos es válida y razonable. La función principal, entonces es hacer corresponder lo que dicen los datos con lo que sostiene la teoría.(Corresponde a la fase 3: Sintética).

Estructura y dinámica en la construcción de datos científicos.

Se comienza explicando que el rasgo distintivo de la ciencia es el de someter al “dictamen de los hechos” las presunciones que se asumen como hipótesis de investigación. A esa puesta a prueba se la puede denominar “contrastación” de la hipótesis por referencia a los hechos

Vale aclarar que no todas las investigaciones disponen de genuinas hipótesis en el inicio de su desarrollo. En muchas ocasiones sólo se dispone de “conjeturas o presunciones generales”, siendo la hipótesis resultado del proceso de investigación; esto ocurre cuándo la investigación transita la fase exploratoria.

Del “objeto teórico” al “objeto empírico” de la investigación.

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A la tarea de delimitar el asunto de la investigación se la llama “construcción del objeto de estudio” porque ese objeto no está dado de manera inmediata, sino que resulta de las decisiones y selecciones que va haciendo el investigador o el equipo de investigación.

Dicha delimitación se inicia en el momento en que se piensa o imagina un problema, cuando se formulan las hipótesis o las conjeturas que orientan la investigación, pero termina de delimitarse en el momento en que esas definiciones se traducen al lenguaje de datos

Componentes del dato. Todo dato está cargado de praxis, y por estarlo, puede ser un eslabón entre los hechos y los conceptos. EL DATO VINCULA LO TEORICO CON LO EXPERIMENTAL POR MEDIO DEL INDICADOR.

Dato: Es la predicción de 1 aspecto de 1 entidad en base a 1 procedimiento válido y confiable.

a. Unidad de análisis: Entidades/eventos/sujetos/objetos en las cuales SE FOCALIZA la descripción o el análisis de nuestra investigación.

b. Dimensiones de análisis o variables: Aspectos/características/propiedades/atributos que se han seleccionado para estudiar a las unidades de análisis. Se llaman variables porque refieren a variaciones entre distintos estados o valores. Son todos los estados posibles que potencialmente pueden asumir las unidades de análisis; entonces dicho en criollo es un sistema de clasificación que, justamente, clasifica a las unidades análisis.

c. Valores o categorías: Son los ESTADOS PARTICULARES que pueden asumir las variables. Los valores tienen 3 características importantes:

1. La exhaustividad: Refiere a que una variable debe poder completar TODOS los estados posibles de la Unidad de Análisis, evitando dejar algún estado sin considerar.

2. La exclusividad: Refiere a que cada uno de los valores de una variable debe excluir a los restantes, esto querer decir que ninguna Unidad de Análisis podrá presentar 2 valores simultáneamente.

3. El fundamento en común: Refiere a que debe existir un fundamento que vincule a los valores entre sí.

El “sistema de clasificación”, (VARIABLE), cuenta con la existencia de distintas “escalas de medidas”:

a. Escalar nominales. Distinciones semánticas, alude a la cualidad del fenómeno que se describe. Ejemplo: Estado civil: soltero, divorciado, etc.

b. Escalar ordinales. Ésta reconoce relaciones de jerarquía entre los valores. Ejemplos: mayor que, menor que, bajo, medio, alto, etc.

c. Escalas intervalares. Refiere a que no hay un cero absoluto, éste se asigna arbitrariamente y convencionalmente. Ejemplo: temperatura en grados centígrados.

d. Escalas de razón. Dichas escalas si reconocen un cero absoluto. Ejemplo: índice de analfabetismo.

d. Indicadores o definiciones operacionales: Son las MANERA DE MEDIR o evaluar las variables: QUÉ se medirá (refiere a la dimensión del indicador) y CÓMO se medirá (refiere al procedimiento). Sobre los indicadores, se explica que para una misma variable puede haber muchos indicadores, por otro lado también se sostiene que el indicador posee 2 propiedades:

I= D qué veo?

P cómo lo veo?

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. La validez, se refiere a que la información se va a poder garantizar, es decir que la validez “dice” si el indicador realmente mide a lo que tiene que medir. (También es un rasgo del DATO EN SÍ MISMO)

. La confiabilidad, refiere a cómo se va a llevar a cabo la dimensión del indicador, refiere al procedimiento. (También es un rasgo del DATO EN SÍ MISMO)

Estos 4 componentes del dato pueden ser concebidos como el resultado de ciertas operaciones cognitivas que se siguen. Esas operaciones pueden reducirse a las 3 siguientes:

1. Entificar: Es decir identificar las entidades abordables empíricamente para evaluar aquellos aspectos que se consideran potencialmente relevantes, conforme a las hipótesis de la investigación.

2. Clasificar: Es identificar la “sustancia o asunto” de la variable y definir las categorías en que se clasificarán las entidades.

3. Operacionalizar: Es estimar procedimientos para evaluar los estados o las clases a que pertenecen las entidades.

Entenderemos la noción de dato científico como la información resultante conforme a este conjunto de operaciones.

Ahora bien, la definición de dato es: la predicación que se atribuye a alguna entidad en algún aspecto suyo, en base a algún procedimiento que se pretende válido y confiable.

Acerca de la estructura invariante del lenguaje de datos o matriz de datos.

Galtung advirtió que todo dato se organiza conforme a una estructura lógica variante, a la que denominó matriz de datos. El diseño de la matriz de datos se trata de determinar las características de los datos/información que se necesitan para probar las hipótesis o contribuir a precisarlas, cumplir con los objetivos; etc. En la concepción de Galtung, esta matriz reconoce los siguientes componentes: Unidad de Análisis, Variables y Valores.

Se debe aclarar como un rasgo importante que en toda investigación científica hay más de una matriz de datos, la cual se define como estructura invariante estructural de los datos científicos de cualquier ciencia empírica; ahora bien, toda investigación científica no define una sola matriz de datos (es decir, un único tipo de Unidad de análisis), sino un conjunto de matrices de datos que guardan entre sí relaciones lógico-metodológicas. Toda investigación determina “UN SISTEMA de matrices de datos”.

Viene Samaja y nos re caga la vida a todos (claramente), critica el enfoque de Galtung en 3 grandes tesis:

1) La matriz de datos es una estructura de carácter universal reconocible en todo tipo de datos, no sólo en los datos provenientes de la investigación sociológica.

2) La matriz de datos como estructura invariante y a priori reconoce 4 elementos, y no 3. El cuarto elemento es el “indicador”.

3) Se pueden identificar en un sistema de matrices 3 niveles de integración de matrices de datos:

a. Supra-unitario. Refiere a los contextos de las unidades. N + 1.

b. Nivel de Anclaje Refiere al núcleo duro de la investigación, es en dónde está anclada ésta. N.

c. Sub-unitario. Refiere a los componentes de las unidades de análisis. N – 1.

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Estructura Y Dinámica En La Construcción De Los Datos Científicos

Rasgo distintivo de la ciencia: someter al dictamen de los hechos las presunciones que se asumen como hipótesis de investigación = contrastación de las hipótesis por referencia a los hechos. Relación mediada con la realidad.

En la ciencia se indagan aspectos no siempre evidentes o aprehensibles para la observación espontánea. Las decisiones que se siguen para la obtención de los datos se fijan en base a acuerdos que se validan al interior de una cierta comunidad disciplinaria y/o que pueden estipularse de forma suficientemente precisa como para hacer posible su replicación.

Componentes del dato:

- UNIDAD DE ANALISIS: unidades/eventos/sujetos/objetos en los que se focaliza la descripción o el análisis en un cierto momento de la investigación.

- DIMENSIONES DE ANÁLISIS O VARIABLES: aspectos/características /propiedades/ atributos que se han seleccionado para examinar o estudiar las unidades de análisis. Refieren a variaciones entre distintos estados o valores.

- VALORES O CATEGORÍAS: estados particulares que pueden asumir las variables- INDICADORES O DEFINICIONES OPERACIONALES: maneras de medir o evaluar las variables: qué se medirá

(dimensión) y cómo se medirá (procedimiento).

Los componentes del dato pueden ser concebidos como el resultado de ciertas operaciones cognitivas:

1) ENTIFICAR: identificar las entidades abordables empíricamente para evaluar aquellos aspectos que se consideran potencialmente relevantes, conforma a las hipótesis de la investigación.

2) CLASIFICAR: identificar la sustancia o asunto de la variable y definir las categorías o clases en que se clasificarán las entidades.

3) OPERACIONALIZAR: estimar procedimientos para evaluar los estados o las clases a que pertenecen las entidades, conforme a los criterios de clasificación o categorización seleccionados.

Dato científico: información resultante, estructurada, conforme a este conjunto de operaciones. Unidad de información.

GALTUNG Todo dato se organiza conforme a una estructura lógica invariante (independiente de cualquier contenido particular): la matriz de datos. Ésta tiene 3 componentes: unidades de análisis, variables, valores.

La CRÍTICA DE SAMAJA A GALTUNG se sintetiza en 3 grandes tesis:

1) La matriz de datos es una estructura de carácter universal reconocible en todo tipo de datos, no sólo en los provenientes de la investigación sociológica.

2) La matriz de datos como estructura invariante reconoce cuatro elementos. El cuarto lo constituye el INDICADOR que permite distinguir los aspectos operacionables de las definiciones teóricas a las que ellos se refieren.

3) Todo dato implica un proceso constructivo por referencia a niveles subunitarios que se utilizan como rasgos o aspectos de los niveles de anclaje, a partir de los cuales se infieren los valores correspondientes al nivel de anclaje, al tiempo que participa como parte componente de contextos o niveles supraunitarios.

Las operaciones invariantes del lenguaje de datos se reconocen en todo enunciado descriptivo (informa sobre un estado de cosas).

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INDICADORES: procedimientos que se aplican sobre algún aspecto de la UA para determinar el valor que le corresponde en cierta variable. Función: conectar el mundo inteligible con el mundo sensible, la empiria con la teoría. No se trata de una conexión directa, sino que siempre se interpone alguna operación (un esquema de acción) que hace posible la traducción entre planos. Aluden a los procedimientos que se aplican a ciertas dimensiones de la variable para obtener el valor correspondiente a ésta para una cierta unidad de análisis. Lo que guiará la selección del indicador es la presunción de que existe cierta semejanza, cierta correspondencia entre el indicador y la variable:

- semejanza entre el asunto que mide el I y que conceptualiza V- semejanza entre el modo en que se clasifican los valores del I y el modo en que se clasifican los valores de V.

Las inferencias que vinculan al indicador con la variable son la abducción y la analogía.

Los conceptos clasificatorios deben cumplir con dos condiciones de adecuación:

- condiciones formales, comunes a todas las ciencias: exhaustividad, exclusividad, existencia de un fundamento común.

- Condiciones materiales, peculiares a cada ciencia.

VALIDEZ. ¿Mide o expresa el indicador los contenidos de la variable? Un indicador es válido si cumple con la adecuada correspondencia entre sus contenidos (los de la dimensión) y lo que se expresa en la variable.

CONFIABILIDAD. El procedimiento del indicador es confiable si al aplicarlo no se introducen sesgos en el relevamiento por efecto de distorsiones en el procedimiento.

La transducción de indicadores en variables se asienta en dos inferencias, abducción y analogía, que no garantizan validez formal sobre los valores de verdad de sus conclusiones. De modo que nunca hay certeza plena sobre la validez y la confiabilidad que está en la base de la construcción del dato.

Semiótica de la ciencia. Primera Parte.

*Los caminos del conocimiento.

2.1 Métodos para fijar creencias.

Se habla de un esquema de 4 métodos:

1. Método de la tenacidad. Éste método también es llamado como el método de la intuición, o de la corazonada. Pierce hace referencia a que el procedimiento de éste es resolver cierta duda tomando aquella creencia que nos surja internamente. Samaja explica que el paradigma de la tenacidad para nosotros, los hombres, lo constituye la percepción visual, lo justifica dando como ejemplos frases hechas que los hombres decimos comúnmente, al estilo “ojos que no ven corazón que no siente”, entonces, a partir de estas frases implicamos una doble referencia a la inmediatez y a la emotividad, sostiene Samaja. Entonces, se puede definir como el método que adoptamos cuando nos surge una creencia que nos involucra corporalmente en la situación en la que se nos presenta alguna duda. Éste método no consiste en consultar a otro sujeto, en el cual, por ejemplo, hayamos depositado nuestra confianza, tampoco consiste en razonar, ni en poner a prueba diversas hipótesis; sólo consiste en consultar a nuestras “corazonadas”, tal como ellas nos surgen cuándo realmente estamos comprometidos con algo.

El método de la tenacidad/intuición, posee rasgos dominantes:

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a. Inmediatez b. involucramiento personal-corporal c. individualismo e incomunicabilidad d. emotividad e. resistencia al cambio, etc.

Pierce explica que el método de la tenacidad es incapaz de mantener sus bases ya que el impulso social va contra él; así aparece el método de la autoridad. (NO HAY ACUERDO COMUNITARIO)

2. Método de la autoridad. Éste método también es llamado el método de la tradición. Éste, consiste en resolver ciertas dudas adoptando las creencias de otro que aparece con el saber.

El método de la autoridad posee, también, rasgos dominantes:

a. Carácter indiscutible b. Carácter involuntario c. Comunicabilidad d. Colectivismo.

Pierce explica que el método de la autoridad no tiene capacidad de generar consensos más que los propios de ciertos grupos o sub-culturas. SUPERIORIDAD MORAL RESPECTO DEL ANTERIOR

3. Método de la metafísica. También es llamado de reflexión. Es un método que se caracteriza por realizar un procedimiento para resolver alguna duda mediante el examen de las diversas creencias propuestas, procurando establecer cuál de todas ellas es la más razonable.

El método de la reflexión se parece, por una parte, al método de la tenacidad, en tanto y en cuanto cada sujeto lleva a cabo por sus propios medios el examen y la decisión; pero, por otra parte, se distingue totalmente de éste, en la medida en que no adhiere a la creencia que le nace, ni se mantiene en su “corazonada” al margen del parecer de los demás, sino que condiciona su elección a la consideración atenta a todas las alternativas planteadas, a todas las objeciones posibles. El método de la tenacidad/reflexión, a diferencia del método de la tenacidad, implica un mundo social, pero a diferencia del método de la autoridad, la opinión de los otros no es adoptada sin reflexión, sino mediante una “conversación” entre las diferentes opiniones; el sujeto elije la más razonable, es decir la “mejor explicativa” y “la mejor fundada”.

Este método de la reflexión, como todos los sistemas filosóficos según Samaja, aspira a exponer la verdad absolutamente fundada, pero sólo alcanzan el fundamento relativo a un principio históricamente determinado.

DA COMO RESULTADO CREENCIAS MÁS UNIVERSALES QUE LOS 2 ANTERIORES.

4. Método de la ciencia. También llamado método de la eficacia. Aquí cada sujeto deberá establecer por sí mismo, mediante sus propias capacidades perceptivas, si las consecuencias de las hipótesis examinadas, se verifican o no se verifican. Se caracteriza por su disposición a examinar todas las opiniones a título de hipótesis y su compromiso a decidir por una de ellas, mediante una metódica comprobación de la eficacia predictiva de cada una de las hipótesis en juego. Éste rasgo operativo esencia del método científico se conoce con el nombre de “procedimiento hipotético deductivo”, que cuenta, lógicamente la adopción de la “contrastación empírica” de la hipótesis que se planteo en un comienzo de la investigación.

El trabajo de la ciencia, Samaja lo define, como el arte de integrar en un todo el trabajo de los 4 métodos.

CÓMO SE RELACIONAN LOS MÉTODOS CON EL PROCESO DE INVESTIGACION:

El proceso de investigación supone un pasaje entre los distintos tipos de modelos. Comienza de manera INTUITIVA (M. TENACIDAD) estas intuiciones se relatan y transforman en modelos narrativos dando cuenta de la TRADICION (M. AUTORIDAD) y se llevan hacia la modelización conceptual mediante la REFLEXION, el debate, el acuerdo que van a guardar relación con los modelos en juego, esto ocurre en la fase sincrética, para elegir el modelo más conveniente y

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luego pasar a una modelización operacional (fase 2) donde entra en juego la EFICACIA para validar lo que tengo mediante el proceso hipotético deductivo.

El proceso de investigación supera una fase de síntesis, remodelización, recuperación de todos los métodos al servicio de la interpretación y la constitución de una nueva versión del objeto.

Semiótica de la ciencia. Segunda parte.

*El papel de la hipótesis y de las formas de inferencia en el trabajo científico.

Inferencias: Es un camino lógico para ir de un conocimiento hacia otro conocimiento.

Inferencias deductivas : Inferencias de particularización. Permite desprender consecuencias no explicadas todavía de la conjetura del caso, como resultado de la aplicación de la regla. (Prueba que algo “debe ser”)

Están compuestas por:

* Premisa mayor (Regla) R

* Premisa menor (Caso) C

* Conclusión (Rasgo) r

Va de lo general a lo particular, entendiendo lo general como conjunto de elementos y lo particular como un subconjunto de elementos de ese conjunto. Va de lo Universal a lo Particular.

Ejemplo: r : Todos los porotos de esta bolsa son blancos.

C: Estos porotos son de esta bolsa

r: estos porotos son blancos.

Si las premisas son falsas queda indeterminada la conclusión.

Inferencia Inductiva: Inferencia de generalización. Permite confirmar o falsar la presunción realizada (=hipot.) reafirmando que la regla se ha mostrado eficaz para predecir o falsando la conjetura de que la regla sea aplicable. (Muestra que algo es o no realmente operativo).

Va de lo particular a lo general

Ejemplo: C: estos porotos son de esa bolsa

r: estos porotos son blancos

R: todos los porotos de esa bolsa son blancos.

Es aquella inferencia que aunque todas sus premisas sean verdaderas su conclusión queda formalmente indeterminada, dado que falta información sobre los demás elementos del conjunto, y si el conjunto es infinito por más que siga agregando muestras eso no significa que vaya a ser verdadero.

Solo se puede decir que si alguna de las premisas es falsa la conclusión necesariamente es falsa.

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Inferencia de abducción: Hace funcionar una regla (=hipot.) ya disponible conjeturando que unos razgos anómalos dados son comprensibles como caso de 1 regla. (Se limita a sugerir que algo “puede ser”)

La operación mental de la abducción es diferente que la deducción o inducción

Porque ella no supone un movimiento inferencial entre lo sabido en general y en lo particular. Sino que es un movimiento inferencial entre el rasgo r y el tipo de objeto, a partir de conocer la regla.

La abducción presupone que la regla no es un mera afirmación de pertenencia de elementos de un conjunto, sino el término medio que relaciona un componente de una totalidad con la totalidad misma.

La abducción va de la parte al todo, pero no por generalización, sino como identificación del sustrato al que pertenece la parte.

Síntesis de estas 3 primeras:

La deducción: va del conjunto al subconjunto- de lo general a lo particular.

La inducción: va del subconjunto al conjunto- de lo particular a lo general.

La abducción: va de una parte – órgano a un todo orgánico.

La analogía: Hace posible el descubrimiento de nuevas reglas e hipótesis.

Se llega a una analogía cuando tenemos como premisa la proposición que afirma que el rasgo r que tenemos planteado nos evoca un rasgo r de un caso de otro fenómeno, que nos es muy familiar.

La percepción de una semejanza con algo muy conocido.

Va de un todo- orgánico conocido a otro todo- orgánico desconocido.

La diferencia con las otras 3 es que en la analogía no se deriva el conocimiento de una proposición dada, sino de un contexto significativo para una proposición, que todavía resta averiguar cuál es.

Epistemología y Metodología. Cap. 3. Está dentro del resto del resumen, ya que repite.

Epistemología y Metodología. Cap. 4.

4.5.2.1. a. Momento “c”. Análisis de las fuentes de datos.

Samaja define a la fuente de datos como “el tipo de práctica” que produce la información.

Toda fuente de dato depende esencialmente de la tecnología disponible para actuar sobre la realidad que se quiere conocer. La elección de la fuente de dato de la investigación está sujeta a tres series de condiciones:

a. Factibilidad. Indica que las prácticas sean posibles de desarrollar.

b. Viabilidad. Refiere a que los objetivos de la investigación científica sean viables.

c. Accesibilidad. Indica a la posibilidad de acceder a su conocimiento y empleo.

Dentro de las fuentes de datos, nos encontramos con datos primarios y datos secundarios (directos e indirectos)

Datos primarios: Son los resultados de las acciones del propio equipo de investigación, mediante acciones como: observar, entrevistar, manipular variables, etc.

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Datos secundarios directos: Son los resultados ya producidos por otros, son datos en bruto dados en contextos institucionales y que están destinados a otros fines.

Datos secundarios indirectos: Son los resultados del procesamiento dado en otras instituciones cuyos datos ya fueron presentados/publicado/analizados para un fin determinado.

El lado oscuro de la razón.

Cap. I.

Se explica que la ciencia es un fenómeno de orden socio-cultural, pero como todo fenómeno tiene componentes contradictorios. Una de esas contradicciones es el eje de su estructura, ya que son dos requisitos indispensables porque si alguno de ellos falta, no hay conocimiento científico, pero justamente es ésta misma “la contradicción interna de la ciencia, ya que, por otro lado, si tomamos alguno de los dos componentes de modo riguroso, nos veríamos obligados a negar el otro término. Los dos componentes que se contradicen son la exigencia de la universalidad (o necesariedad) y la exigencia de la comprobabilidad. En la antigüedad y hasta hoy en día prima “la autoridad”(esto es asi porque lo dijo tal..)

La ciencia exige 2 requisitos para que haya un conocimiento científico válido: Universalidad y Comprobabilidad (eh aquí la contradicción ya que nada puede comprobarse infinito numero de veces como para lograr la universalidad).

Tradiciones que intentaron resolver esta paradoja.

.Descartes: Escuela racionalista (aprioristas o innatista). Plantea que la razón tiene que ser capaz de obrar contenidos y conocimientos verdaderos, por otro lado, también sostiene que la conciencia tiene contenidos que son innatos (ejemplo: la existencia de un Dios perfecto), y por último plantea que se pueden conocer las causas a partir de la razón.

SE PARA DEL LADO DE LA UNIVERSALIDAD NEGANDO EL OTRO POLO.

.Locke: Escuela empirista. Esta escuela se caracteriza por sostener que el conocimiento se da a través de lo que logramos captar por los sentidos. Explica que los sujetos racionales no tienen contenidos innatos, sino, todo lo contrario somos “tabula rasa”, es decir, sujetos en blanco que vamos a ir generando conocimiento.

SE PARA DEL LADO DE LA COMPROBABILIDAD NEGANDO EL OTRO POLO.

.Vico: Historicismo. Kant sostiene que la razón es un elemento que posibilita estructurar el conocimiento, no es algo innato ni se da a partir de los sentidos. Plantea que la razón se da a través de la historia, dependiendo de la cultura y las condiciones históricas. Vico, quién también sostiene estas aclaraciones, sostiene, por su lado, que lo verdadero es el resultado de su historia; se centra en la matemática. Vico retoma las ideas de Kant, entonces concluye sus ideas sosteniendo que: a partir de la racionalidad como resultado histórico el sujeto enfrenta el mundo empírico para construir un sujeto válido para poder fundamentar el conocimiento universal.

DIALECTICA ENTRE AMBOS POLOS.

Cap. 2.

Kant al igual que Copérnico va a postular que debe haber un movimiento inadvertido en el sujeto. Con lo cual va a proponer un sujeto dual: por una parte el sujeto empírico que está encargado de recibir datos empíricos, y por otro lado el sujeto trascendental quien se agrega al objeto de la ciencia; éste sujeto no es investigable directamente porque no es un objeto, no hay nada que objetivar, porque él es solamente un conjunto de condiciones de posibilidad que dan cuenta de la ciencia, o sea de toda la objetivación. Se dice, para que se entienda un poco más, que algo es trascendental si está fuera del mundo real. Sin embargo, el sujeto trascendental, no se encuentra ni dentro ni fuera del mundo real, porque no está, éste sujeto contiene las condiciones de posibilidad de todo sentido espacial, temporal y experiencial .

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El sujeto trascendental no es un hecho empírico ni una relación particular, es un sistema implícito en todo acto de conocimiento.

KANT ROMPE CON LA CONTRADICCION AL PROPONER UN SUJETO ACTIVO Y DUAL QUE MIENTRAS ACCIONA SOBRE EL MUNDO Y LOS OBJETOS QUE LO RODEAN, ENTIENDE EN INTERPRETA A ELLOS MEDIANTE SU RAZÓN.

DEL SUJETO TRASCENDENTAL QUE ÉL PROPONE ES QUE APARECE LA IDEA DE “YO” COMO ENTIDAD.

Límites y alcances del MÉTODO HIPOTÉTICO-DEDUCTIVO

POPPER. Los enunciados científicos son inverificables: no se puede demostrar concluyentemente la verdad de los enunciados universales ni por vía de la razón ni por vía de la experiencia. Es en la experiencia donde hay que buscar el control del progreso científico (= empirismo), pero, no es la experiencia el punto de partida del conocimiento y la inducción no es conducente para validar, fundamentar y demostrar concluyentemente un conocimiento científico (= racionalismo).

Irracionalidad en el descubrimiento, no hay lógica del descubrimiento. No existe un método lógico de tener nuevas ideas ni una reconstrucción lógica de este proceso. Todo descubrimiento contiene un elemento irracional o una intuición creadora. El descubrimiento es asunto de generación espontánea reductible a la inventiva e inteligencia del sujeto creador de hipótesis.

Convencionalidad en la justificación y puesta a prueba. Popper busca erigir un criterio demarcatorio para separar la ciencia y la metafísica. Rechaza el principio de verificabilidad empírica para reemplazarlo por la noción de corroboración empírica.

Falsacionismo: las leyes de la ciencia no son verificables sino que son falsables, se puede demostrar empíricamente bajo qué circunstancias concretas resultan falsas, pero no se puede demostrar su verdad. La ciencia trabaja con verdades hasta cierto punto provisorias; la hipótesis puede ser rechazada válida pero no verificada como válida. No es posible postular leyes, lo único que tenemos son hipótesis, que en caso de resistir las contrastaciones serán corroboradas pero nunca probadas, porque siempre podrán presentarse nuevas experiencias potencialmente refutadoras.

Modelo Hipotético deductivo: Una vez formulada la hipótesis, derivar deductivamente predicciones particulares (hipótesis de trabajo y enunciados observacionales) que permitan ponerla a prueba empíricamente.

En primer término, las hipótesis pueden juzgarse según sea su mayor o menor potencia contrastadora. La posibilidad de falsación de las hipótesis se deriva del hecho de que una afirmación universal afirmativa excluye la afirmación particular negativa. La hipótesis sustantiva no puede ser probada: no hay experiencia empírica que de manera concluyente nos permita tomar nota de la situación de todos. Sin embargo, podemos derivar deductivamente una predicción o hipótesis particular que sí puede ser puesta a prueba: la hipótesis de trabajo, que permitirá probar si la hipótesis es falsa.

Popper, pese a postular la primacía de la deducción, reconoce que el contragolpe falsador se comporta como si fuera un procedimiento inductivo. La falsación popperiana procede por vía inductiva y no deductiva y la ley lógica que describe el procedimiento por el cual se invalida una regla es la ley de la inducción.

Falsacionismo metodológico. Versión renovada que se proponía precisar el problema de la base empírica. La supuesta base empírica que constituía la piedra de toque del falsacionista dogmático encierra en sí misma innumerables cuestiones a la hora de aceptarla como enunciado básico. En la noción misma de datos observacionales se deben aceptar como válidos y confiables no sólo los procedimientos y los instrumentos utilizados para observar sino también la teoría que fundamenta la adecuación de esos procedimientos. Popper reconoce entonces que es necesario tomar

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decisiones para separar la teoría que se contrasta del conocimiento fundamental no problemático. Este reconocimiento abre nuevos problemas en el esfuerzo original de proponer un criterio de demarcación. Se abandona la idea de que existe una distinción natural entre los enunciados teóricos y la base empírica y se reconoce que la aceptación o rechazo de la experiencia, al igual que los enunciados espacio-temporales singulares que se utilizan para contrastar las hipótesis, son fruto de un acuerdo convencional (metodológico).

El MHD con su prescripción falsadora se mostró insuficiente para dar cuenta del desarrollo y el comportamiento de la ciencia real. Si se examina el comportamiento científico con los mismos cánones que exige el MHD se constata que los criterios demarcatorios con los que Popper pretende diferenciar el método de la ciencia de otros métodos no se constatan en la historia de la ciencia.

LAKATOS. Sistematizó y precisó los límites del falsacionismo dogmático y del falsacionismo metodológico ingenuo. Los supuestos en los que descansa el FD no sólo no se cumplen sino que además la irrefutabilidad (imposibilidad de falsar) de una teoría parecería ser el rasgo característico de la ciencia.

No existe observaciones puras, toda observación está cargada de teoría y basada o apoyada en procedimientos que deben a su turno ser sometidos a evaluación. No es posible establecer la base empírica o el conjunto de falsadores potenciales de una teoría de forma absoluta. Las teorías que contienen leyes probabilísticas resultan irrefutables por su propia naturaleza, mientras que gran parte de la puesta a prueba de teorías relevantes requiere de la incorporación de una cláusula ceteris paribus que exige que no exista ningún otro factor además del considerado en la hipótesis a la hora de la puesta a prueba de la misma. Cualquier experiencia que no confirme una hipótesis dada no puede dar lugar a su rechazo, siempre cabe la posibilidad de postular la intervención de elementos no previstos que impiden el cumplimiento de la máxima ceteris paribus y que son precisamente los que afectan la experiencia.

Con el FMI se cae en un exceso de convencionalismo. Pese a la supuesta superación del FD, ambos comparten algunas tesis fundamentales que les impiden dar cuenta de la historia real de la ciencia:

- Una contrastación es un enfrentamiento entre dos contendientes, la teoría y la experimentación, de modo que en la confrontación final sólo estos dos se enfrentan el uno al otro.

- El único resultado interesante de esa confrontación es la falsación concluyente. Los únicos verdaderos descubrimientos son las refutaciones científicas.

Pero las contrastaciones implican al menos un triple enfrentamiento, entre teorías rivales y experimentación, y además algunos de los experimentos más importantes resultan de la confirmación más que de la falsación. El desarrollo de la ciencia no puede medirse en base al destino de hipótesis aisladas; no es posible admitir una experiencia confirmatoria o refutadora sin un contexto interpretativo de la misma.

Para Lakatos, la ciencia se desarrolla en el marco de Programas e Investigación científica (PICs), que constituyen la unidad de análisis en torno a la cual debe medirse el derrotero de una cierta tradición investigativa. Estos programas se instituyen cuando se consolida un conjunto de supuestos que se tornan progresivamente incuestionables. La comunidad científica que comparte ese núcleo teórico lo considera irrefutable, en torno a ese núcleo se construyen hipótesis protectoras que tienen como fin preservarlo (heurística positiva). A toda experiencia falsadora se le puede anteponer siempre la cláusula ceteris paribus, siempre es posible postular un sinnúmero de circunstancias que distorsionan o alteran las condiciones experimentales.

Falsacionismo sofisticado: las teorías se abandonan cuando existe una teoría mejor que explique lo que ya explica la teoría anterior conjuntamente con hechos nuevos no explicados por aquella. Toda teoría convive con distintos grados de anomalías y disconfirmaciones. Este falsacionismo plantea una concepción más laxa pero más ajustada a la evidencia histórica.

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Las refutaciones pueden abonar el camino para el desarrollo de un mismo programa de investigación o pueden dar lugar al abandono de un programa cuando se presentan una teoría o programa alternativo mejor. Pero no pueden trazarse demarcaciones definitivas sino a condición de someterlas al análisis retrospectivo: sólo en el marco de un análisis histórico reconstructivo puede determinarse qué elementos hicieron posible el abandono de una teoría y la victoria de otra.

La competencia entre teorías rivales alimenta el progreso de la ciencia.

Paso a una posición historicista (no prescriptivista): no se trata de fijar un criterio a partir del cual prescribir qué es y qué no es ciencia, qué se debe hacer y qué no se debe hacer si se quiere hacer ciencia.

El FS le otorga un papel decisivo al núcleo teórico epistemológico de los Programas de investigación, que es previo e independiente de su base empírica. La adhesión a ese núcleo es la que sostiene un PIC aun en contra de lo que pueda informar la evidencia empírica. Es este núcleo el que posibilita la aceptación de ciertos enunciados como base empírica, el que sostiene los acuerdos metodológicos que guían el trabajo empírico. Existe un fundamento metafísico en la base de todo PIC: la ciencia no consiste en el mero hallazgo de una hipótesis sustentable, sino también en la incorporación del contenido de tal hipótesis en un sistema teórico de conocimiento.

El trabajo de investigación arraiga en modelos que remiten a núcleos teóricos o concepciones generales que trascienden las definiciones estrictamente empíricas y operacionales del trabajo científico.

Cada uno de los pasos del proceso de investigación no queda adecuadamente descripto si se lo concibe sólo por referencia a una única hipótesis (sustantiva). Su puesta a prueba involucra una serie de decisiones metodológicas que el investigador debe asumir, las que a su vez se constituyen en presunciones hipotéticas.

El proceso de investigación puede describirse como un proceso de validación de una serie de hipótesis mutuamente dependientes unas de otras, que conducen desde las formulaciones teóricas a las operacionalizaciones y estrategias empíricas que paso a paso se adoptan.

- HIPÓTESIS SUSTANTIVA (NUCLEAR). Hipótesis nuclear o central de la investigación. La estrategia de la investigación se despliega para su descubrimiento o puesta a prueba. Se le pide validez desde el punto de vista de su adecuación teórica o conceptual, se debe poder demostrar que los términos que utiliza así como las relaciones que postula entre ellos se derivan de teorías establecidas o de referencias conceptuales que se muestran coherentes entre sí, integrables a marcos más amplios y que iluminan nuevas relaciones no postuladas previamente.

o Fase 1: validación conceptual- HIPÓTESIS DE TRABAJO (INDICADORAS O INSTRUMENTALES). Predicciones que se derivan de la HS. Están

orientadas a la contrastación empírica y como tales comprometen las decisiones metodológicas para la interpelación a los hechos: traducen en enunciados observacionales (contrastables) los contenidos de la HS: la derivación de la HDT de la HS supone muchas veces asumir presupuestos no triviales y no justificables de manera evidente. Se compromete en la HDT la validez empírica de la investigación. La traducción de los términos teóricos de la HS a los términos empíricos de la HDT compromete definiciones operacionales. Las dimensiones escogidas para expresarlas deben mostrarse validos desde el punto de vista de la representación del concepto y los procedimientos para evaluarlas deben poner justificarse desde la perspectiva de los procedimientos empleados para su medición.

o Fase 2: validación empírica- HIPOTESIS DE INTEGRACION O DE SIGNIFICACION.

o Fase 3: validación conclusional.

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La PLANIFICACIÓN de una investigación se da en 2 sentidos:

1) Formal/Estructural: Se refiere a la matriz de datos.a) Sentido Vertical: Permite predecir cómo actúa la población en función de esa variable.b) Sentido Horizontal: Permite configurar los valores para caracterizar a la población.

2) Genético/Funcional: Se refiere al tipo de diseño.

a) Explicativo: Busca explicar las causas y efectos. Su análisis se basa en la UA.b) Descriptivo: Describe o caracteriza una población, qué la motiva a, etc. Su análisis se basa en la Variable.

Estos 2 tipos de esquemas están guiados principalmente por CRITERIOS FORMALES y tienen MUCHAS variables.

c) Exploratorio: No tiene Hipótesis y apunta a construirlas. Su análisis se basa en los valores R de la variable.d) Hermenéuticos: Apunta a explicar el sentido de la hipótesis. Su análisis también se basa en los valores R de

la variable.

Estos 2 tipos de esquemas son guiados por CRITERIOS SUSTANTIVOS y tienen POCOS valores R.

Ciencia, Política y Cientificismo – Varsavsky.

El autor explica que el valor del científico debe medirse por la calidad de su trabajo y NO por la cantidad de producción.

La ciencia actual se adopto a las necesidades del mercado social. Los medicamentos o tratamientos pasan a ser una mercancía.

“El giro tecnológico de la ciencia actual promovido por la desmesura de la sociedad de consumo inmersa en un sistema capitalista, lleva al pecado” dice Samaja.

El Estado que debería ser el regulador de las industrias aparece “ausente” ya que obtiene grandes ganancias por este mercado de oferta y demanda.

MERCADO (industria)

CIENCIA (científicos) ESTADO (ausente)

SOCIEDAD (de consumo capitalista)

Varsavsky sostiene que la universidad debe ocuparse de mantener y enseñar los valores adecuados del científico y la importancia de estas ciencias para no caer en el mercado actual. Este pensamiento es el que comparte la cátedra Ynoub con el autor.

Sirve de ej. La película: “Efectos colaterales”

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