Investigación, estadística y el estudio del comportamiento

En las mediciones de KPIs (Key Performance Indicators) conocidos como indicadores claves de actuación se ha abusado de los indicadores cuantitativos en detrimento del análisis y consecuencias de las conductas internas que deben requerir técnicas cualitativas de análisis de datos, siempre que se midan actuaciones de comportamientos humanos.

Una ley de comportamiento no solamente se deriva de los aspectos o comportamientos comunes, sino de las diferencias. En química podríamos expresar que un conjunto de elementos podría pertenecer a un mismo tronco, pero que la combinación con otros elementos de la naturaleza, generarían derivados que, sin dejar de tener propiedades comunes, poseerían también propiedades específicas. La interacción del ser humano con su ambiente, genera propiedades o leyes comportamentales comunes a la especie, y al mismo tiempo, principios específicos a la cultura. En este caso, la estadística es esencial como técnica para describir comportamientos generales y determinar, con cierto grado de confidencia, cuándo una hipótesis particular se mantiene,  a pesar de los grados de desviación que existan. Aún cuando pueda parecer una paradoja, la razón de ser de la estadística, radica en las diferencias de los objetos examinados, ya que, asumir que todas las conductas son iguales o similares, determinaría obviamente la eliminación de la estadística como técnica inferencial y experimental.

Podríamos decir como Murdock que “los datos de la vida social y la cultura son susceptibles al tratamiento científico como lo son también los hechos de las ciencias físicas y biológicas”. Parece verse claramente que los elementos del comportamiento social, en sus permutaciones y combinaciones, se ajustan a las leyes naturales por sí solos con una exactitud escasamente menos impresionante, que la que caracteriza las permutaciones y combinaciones de los átomos en la química y de los genes en la biología. El problema, si bien ha sido descubrir las similitudes y diferencias que caracterizan las propiedades de un comportamiento, no por ello podríamos concluir que la combinación y permutación en la conducta humana no existen, sino más bien que el bajo desarrollo de la medición en ciencias humanas es la verdadera causa de la falta de datos exactos. La respuesta se observa claramente en la misma historia de la ciencia.

El análisis en ciencias de la conducta, especificamente en lo concerniente a la investigación, el reto de todo investigador no solamente consiste en describir el fenómeno, sino en inferir que lo que se ha descrito también se puede observar universalmente. Este proceso denominado razonamiento inductivo, conlleva el riesgo de generalización más allá de los límites lógicos establecidos; pero en este caso, la inducción no depende tanto del proceso en sí mismo, sino del que aplica dicho proceso. He ahí que el diseño experimental, como tercera etapa de la extensión estadística, deba ser el primer proceso de investigación, a fin de legitimar los límites de las conclusiones. Sin el aporte de la estadística multivariada es muy difícil determinar la conducta humana cuando esta es el resultado de múltiples interacciones y es ingenuo creer que nos movemos por sistemas lineales de causa y efecto y no por sistemas complejos y esquemas de incertidumbre (Escotet, 2017).

La estadística no puede alimentarse por sí misma, necesita de la buena interpretación de quien la aplica. Como primer elemento para un buen análisis estadístico, se debe tener en cuenta, como criterio orientador, que aun cuando se están empleando cifras que aparentemente son exactas como símbolos matemáticos, conceptualmente no lo son. Segundo: aunque tengamos prejuicios, no debemos hacer prevalecer nuestro criterio ni acomodar las cifras para llegar a un resultado que satisfaga nuestros deseos. Tercero: para que la estadística sea de utilidad necesita ser una técnica de causalidad que investigue las causas del fenómeno, porque siempre que se presenta una situación patológica se debe buscar la causa, que a veces puede ser múltiple. Cuarto: es prudente comparar datos homogéneos obtenidos análogamente. Quinto: debemos basarnos siempre en hechos concretos, positivos y tangibles y no en simples hipótesis o suposiciones. Sexto: Las medidas estadísticas y las técnicas de medición sobre las personas y sus conductas deben aplicarse en sus niveles complejos en linea con las aportaciones, entre otros, de Ilya Prigogine y los demás que han continuado las estructuras disipativas, evolucionado en sistemas dinámicos y en la física del desequilibrio aplicado al comportamiento humano. Séptimo: debemos tener normas escrupulosas para deducir la mayor exactitud posible de los datos.

Por todo ello, la metodología cuantitativa para el estudio de los fenómenos conductuales, sociales o culturales es insuficiente. En una buena parte de estudios de esta índole, se infiere del contenido cuando en realidad se está determinando únicamente el contenedor. El ser humano debe concebirse como una gestalt en donde el todo es más que la suma de sus partes. El conocimiento que se produce en un contexto de análisis y aplicación es cada vez más transdisciplinario e interdisciplinar. Esta característica está determinada por la complejidad que tienen los problemas de la conducta humana y su cultura. La estructura de conocimiento generada por las disciplinas científicas aisladamente resulta muy limitada para comprender y buscar las soluciones a los problemas de la propia sociedad o subculturas.

Todo estos enfoques dan paso a las técnicas de investigación cualitativa en donde se estudian las personas y los grupos de referencia en sus ambientes naturales sin generar artificialidad de la observación. Estos métodos cualitativos generados primariamente de la antropología e inspirados en el positivismo tienen un enfoque holístico, hermenéutico, de interacciones simbólicas y fenomenológico. En las mediciones de KPIs (Key Performance Indicators) conocidos como indicadores claves de actuación se ha abusado de los indicadores cuantitativos en detrimento del análisis y consecuencias de las conductas internas que deben requerir técnicas cualitativas de análisis de datos, siempre que se midan actuaciones de comportamientos humanos. Este es un gran problema en los procesos de evaluación investigativa y control de calidad en muchos entornos empresariales.

En el fondo, el gran desafío de la investigación de sujetos humanos está en no polarizar las metodologías a una u otra tendencia, sino en hacer uso de las dos en función del problema y de las hipótesis planteadas. Sólo así podremos atacar las dos dimensiones. La orientación científica de la investigación contemporánea en aprendizaje, por ejemplo, además del interés de generar universalidad en las leyes del comportamiento, han ido dando mayor énfasis al desarrollo y aplicación del método transcultural y es que para generar principios y leyes del comportamiento humano se hace necesario la utilización de un método comparativo, dado que las investigaciones desde hace más de cincuenta años demuestran que el estudio del aprendizaje en las culturas, sin previamente definir la variación cultural, generan resultados que difieren de las que incluyen dicha variación (Campbell 1968; Escotet, Aiello y Sheepshanks 2010).

Este hecho nos lleva a presentar la hipótesis alterna de que «a mayor variación intracultural en la muestra, mayor probabilidad de llegar a conclusiones generalizadas y con alto grado de validez externa». Esto ha dado pie al desarrollo de una tercera dimensión del aprendizaje, a la luz de la metodología ‘cuanticualitativa’, el aprendizaje cultural de Arthur Staats. Dimensión esta que se une al aprendizaje individual y al aprendizaje social. No importa si esas ‘culturas’ son institucionales, nacionales o de cualquier índole. Con ello, podríamos arriesgarnos a expresar que todos los estudios de conglomerados humanos en los que intervienen las tres dimensiones del aprendizaje requieren de la utilización de métodos de investigación multidimensionales (cuantitativos y cualitativos) si buscamos controlar tanto las fuentes de validez interna y externa, no sólo de los experimentos en la línea de Campbell y Stanley, sino en los de la propia esencia de la investigación y de los sujetos analizados. (Escotet 2004)

Ver anotaciones: M.A. Escotet (2017). Análisis Multivariado en Ciencias Humanas. Miami: TransCampus, 478 páginas.

M.A. Escotet, M. Aiello y Victoria Sheepshanks (2010). La Actividad Científica en la Universidad. Buenos Aires-Paris: UNESCO-UNU y U de Palermo. 240 páginas.

M.A. Escotet. (2004). “Cross-Cultural Research Development and Cultural Learning” En M. A. Escotet y C.M. Alvarez. The Psychosocial and Cultural Nature of Education. Boston: Pearson. pp. 73-82.

Campbell, D.T. (1968). A cooperative multinational opinion sample exchange. Journal of Social   Issues.   24, 245-258.

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