En el artículo anterior explicamos que el método sistémico es una herramienta efectiva para el análisis de información y su utilidad en múltiples disciplinas. Este proceso nos permite plantear objetivos de estudio, mientras que el mapeo de literatura los convierte en preguntas que guiarán nuestra búsqueda de información. Ahora toca revisar las dos herramientas restantes: calidad de la información y las hipótesis competitivas. Además, aprenderemos a integrarlas en una sola propuesta metodológica. 

Analicemos la información de los usuarios

La herramienta de calidad de información mide la materia prima de nuestro trabajo. Para ello, aplicamos la metodología desarrollada por Richard Wang, codirector del programa del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), junto a otros colegas. Este concepto se basa en la información recolectada de los usuarios y no en los desarrollos teóricos o abstractos realizados tras un escritorio. 

Se descubrió que era difícil entender qué significaba calidad de datos para los consumidores y desarrolló un marco de referencia sobre los aspectos de calidad más importantes para ellos. La calidad de información permite calificar la data obtenida tras la revisión sistemática de la literatura y puede ser cuantitativa o cualitativa, según el tipo de información trabajada y los objetivos de la investigación. 

Las categorías de agrupamiento de dimensiones son las siguientes:

Cuadro 1: Categorías de calidad de datos (elaboración propia en base a lo producido por el MITIQ).

Definamos los resultados más probables

Las hipótesis competitivas son la última herramienta de nuestra lista. Fue desarrollada entre 1978 y 1986 por Richards Heuer Jr., experto de la Agencia Central de Inteligencia de Estados Unidos (CIA), y publicada en su libro Psychology of Intelligence Analysis. Permite resolver problemas complejos con varias hipótesis planteadas ante un solo problema, con abundantes evidencias para verificar cada una.

La calidad de información permite calificar la data obtenida tras la revisión sistemática de la literatura y puede ser cuantitativa o cualitativa.

Realizamos un estudio simultáneo de todas las hipótesis posibles y las relacionamos con las evidencias para clasificarlas por orden de probabilidad. Luego construimos una matriz donde ubicamos la probabilidad estimada de correlación entre ambos elementos e identificamos, mediante suma de las probabilidades, la hipótesis con más apoyo en las evidencias disponibles.

 No tratamos de obtener la hipótesis con más probabilidad de ocurrencia, sino aquella con más apoyo en la evidencia disponible. Para generar hipótesis, se hacen preguntas de investigación construidas en la revisión de la literatura. Las evidencias usadas se identifican durante la revisión sistemática y se jerarquizan con la herramienta de calidad de información. Así obtenemos una ponderación con evidencias de mejor calidad. 

Al usar como evidencia a los artículos obtenidos en la revisión, evitamos sesgos cognitivos que nos habrían hecho elegir solo las evidencias confirmatorias de las distintas hipótesis. En este cuadro observamos el formato de la matriz:

Cuadro 2: Valorización de las evidencias considerando las distintas hipótesis (elaboración propia a partir del original de R. Heuer).

La hipótesis con más evidencia de apoyo es la 4, mientras que la 3 podría reformularse porque no tiene relación con la mayoría de evidencias. Así procedemos a estudiar las distintas hipótesis y generaremos conclusiones tentativas sobre los resultados de nuestra tabla. Finalmente, elaboramos un cuadro de situación e intentamos predecir la ocurrencia de los eventos bajo estudio. 

El paso a paso de nuestra metodología

La integración de las cuatro herramientas funciona de esta forma:

1. El método sistémico enmarcará el problema de investigación e identificará los objetivos sobre los cuales trabajaremos.
2. Durante el mapeo de la literatura, los objetivos se transforman en preguntas de investigación para identificar los artículos que usaremos como materia prima.
3. Las referencias seleccionadas se jerarquizan con la herramienta de calidad de información.
4. En la etapa de hipótesis competitivas, usamos las preguntas de investigación de la revisión y las transformamos en hipótesis.
5. Los artículos seleccionados en la revisión y jerarquizados con calidad de información son las evidencias para contrastar las hipótesis. 

Esta propuesta de integración metodológica presenta una solución innovadora que ayudará al investigador a trabajar en entornos de gran volumen de información, alta incertidumbre y sesgos cognitivos. Si bien ninguno de estos procesos es innovador por sí mismo, sí lo es su articulación y los resultados obtenidos mediante su aplicación. ¿Cuánto te ayudará este proceso en el análisis de información? Déjanos tu opinión.

Bibliografía: 

-ESPONA, MARÍA J. (2014) Calidad de Información: una nueva herramienta para la investigación. VII Congreso del IRI, I Congreso del CoFEI, II Congreso de la FLAEI. (La Plata, Argentina).

-FISHER, C., E. LAURIA, I. CHENGALUR-SMITH & RICHARD Y. WANG (2006) Introduction to Information Quality. MITIQ: Cambridge.

-GENERO BOCCO, MARCELA, JOSÉ A. CRUZ-LEMUS Y MARIO G. PIATTINI VELTHUIS. (2014) Métodos de investigación en ingeniería del software. Ra-Ma, Madrid. Pp. 199-246.

-HEUER, R. (1999). Psychology of Intelligence Analysis. Center for the Study of Intelligence: Washington. Ver: https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-publications/books-and-monographs/psychology-of-intelligence-analysis/PsychofIntelNew.pdf (último acceso 03/03/2015)

-VON BERTALANFFY, LUDWIG. (2009). Teoría General de los Sistemas. Ver: http://suang.com.ar/web/wp-content/uploads/2009/07/tgsbertalanffy.pdf (último acceso, 27/7/2015)

-WANG, R & Y. LEE. Apuntes del curso: Information Quality: Principles and Foundations [ESD.IQ1] March 21-25, 2005, MIT, Cambridge.