Qué es hecho, dato y teoría: Los hechos como construcción social.

Metodología I Profa. Lorena Umaña

El problema de investigaciónTodo problema de investigación es un problema de conocimiento y requiere del planteo de un conjunto de interrogaciones en relación con algún asunto que no conocemos.

Pero ese asunto no debe responder solamente a preferencias personales acerca de alguna cuestión, sino que debe definirse también a partir de demandas colectivas. Si partimos de la certeza de que todo conocimiento es social, tanto en su construcción como en sus posteriores aplicaciones o consecuencias, no podemos obviar que todo saber socialmente construido se funda en interrogantes colectivos.

Es la pregunta de un colectivo o alude a una pregunta posible dentro de un colectivo

En este sentido, el conocimiento científico es un conocimiento consensuado incluso antes de su construcción, porque ciertos colectivos –en un tiempo y espacio histórico-social específico– determinan los objetos de conocimiento sobre los cuales podremos hacernos preguntas, y al mismo tiempo, definen las orientaciones que esas preguntas tendrán.

El dato

No existe ciencia factual sin datos empíricos, pero tampoco existe ciencia factual sin algunos filtros de datos que le permiten a uno discriminar entre la información pertinente y la que no lo es, en particular en esta era de sobrecarga informativa.

Tales mecanismos de filtración son la filosofía y la teoría: ambas nos dicen qué tipo de datos deberíamos recolectar o producir.

¿Qué es el dato? Un dato, o dado, es un fragmento de conocimiento particular (en oposición a general).

En matemáticas la palabra dato designa premisas especiales en un problema, tales como los valores de dos lados de un triángulo rectángulo

En la vida ordinaria muchos datos son precisamente eso: dados; son los datos de la memoria, de la percepción, de lo que se dice. No necesariamente se buscan y casi siempre se los supone verdaderos (aunque equivocadamente). Más aún, en el lenguaje ordinario 'dato' y 'hecho' se usan con frecuencia indistintamente.

¿Cuál es la diferencia entre dato y hecho?

La diferencia

los datos son proposiciones, no hechos. En consecuencia, los datos pueden ser más o menos verdaderos, y si son menos que verdaderos son corregibles, en tanto que los hechos pueden ser reales o imaginarios, placenteros o dolorosos, etc., pero no verdaderos ni falsos.

En las ciencias factuales todos los datos son empíricos: son resultados de observaciones, mediciones o experimentos con cosas concretas como las personas o los sistemas sociales.

Datos

Los datos

son resultado de la investigación y posiblemente objeto de investigación posterior. Por ende, están sujetos a error y pueden ser cuestionados tan pronto como se obtienen.

Ejemplo relación dato y hecho

Pensar un ejemplo de hecho en el que se presenten datos que puedan o no estar sujetos a error

¿Datos objetivos y/o subjetivos?Una razón fundamental de semejante dificultad es por supuesto que los hechos macrosociales no son directamente observables: se debe acceder a ellos mediante indicadores que no siempre son fidedignos.

Los datos empíricos pueden ser objetivos o subjetivos. Los objetivos aportan información acerca del mundo externo al observador, en tanto que los subjetivos aportan información acerca de los sentimientos, percepciones, deseos, intenciones, y semejantes, de un sujeto.

Por ejemplo, "Fulano no tiene trabajo" es un dato objetivo (aunque quizá falso), en tanto que "me siento inútil" es un dato subjetivo. Los datos subjetivos no son admisibles en las ciencias naturales, en tanto que sí lo son -de hecho son indispensables-en la psicología y las ciencias sociales

Ej. necesitamos saber no sólo si un determinado gobierno es honesto, sino también si se "percibe" popularmente así

¿Hecho o dato? ¿Subjetivo u objetivo

SENTIR FRÍO

LA POBREZA

LA DESCONFIANZA EN EL GOBIERNO

EL MALESTAR SOCIAL

SENTIR DOLOR

VERIFICAR GASTOS DE FUNCIONARIOS PÚBLICOS

UN INFORME DE GOBIERNO

Primarios o derivados

Los positivistas –en particular los behavioristas- rechazan todos los datos subjetivos. Por otro lado, los idealistas, como Hayek han afirmado que todos los datos de las ciencias sociales son subjetivos.

Los datos empíricos, ya sean objetivos o subjetivos, pueden ser primarios o derivados, según cómo se obtengan en el origen, o bien son resultado de procesamientos matemáticos (estadísticos) como es el caso de los datos agregados y los parámetros estadísticos.

Por ejemplo, la cantidad de grano vendido por un país a otro durante un periodo dado es un dato secundario que se obtiene al sumar ("agregar") las ventas de los diversos exportadores, en tanto que el precio del grano por tonelada es un dato primario.

Los científicos sociales obtienen sus datos primarios de varias maneras, como estudios de casos, cuestionarios, sondeos, encuestas de opinión, balances, censos y reportes de los medios. Aunque algunos son microdatos -es decir, datos con respecto a individuos o a sistemas sociales muy pequeños-, otros son macrodatos, sobre grandes sistemas sociales.

Datos secundarios

Además de los datos primarios o directos, existen los datos secundarios que se derivan de los primeros mediante técnicas estadísticas o de otro tipo.

Cuando los datos vienen de forma masiva, pueden -deben- someterse a un análisis estadístico para encontrar porcentajes, promedios, modas, desviaciones de los promedios, coeficientes de correlación y otros parámetros estadísticos que caracterizan a una población en su totalidad

Aprioristas y empiristas

Los datos se evalúan de manera diferente por diferentes filosofías de la ciencia. Los aprioristas, especialmente los idealistas, creen que las teorías son omnipotentes, en tanto que los datos o bien son inútiles o sólo derivables de teorías. En particular, los aprioristas no gustan de los datos desfavorables

En el otro extremo encontramos a los que rinden culto a los datos, o empiristas ingenuos, que recolectan y procesan datos en bruto de manera indiscriminada. Su tarea se ha facilitado considerablemente con la computadora electrónica, que es capaz de manejar masas de datos inimaginables para cualquier científico social clásico

Los datos en el inductivismoObviamente, un gran volumen de datos no sustituye a los datos pertinentes para hipótesis capaces de explicar los hechos a los que se refieren los datos. Es verdad que los datos pueden sugerir hipótesis, pero no hay garantía de que éstas serán interesantes.

los datos son valiosos por sí mismos, así como en tanto medios de generación y evaluación de hipótesis y teorías. Sin embargo, esto es erróneo en varios aspectos:

1. La observación directa es superficial, pues la mayoría de las cosas y de los procesos son o bien demasiado pequeños, o demasiado grandes, o están demasiado escondidos para ser detectados mediante los sentidos

1a. En consecuencia, los datos no son suficientes para sugerir hipótesis de alto nivel (o profundas).

2. la observación no comienza de la nada sino que la desencadena algún problema y la guían algunas hipótesis. Estas últimas son a menudo de tipo programático: conjeturas

Inducción y deducciónla inducción es necesaria, en particular cuando se trata de explorar nuevos territorios o de confrontar las hipótesis con las pruebas.

Sin embargo nunca es suficiente porque se limita a resumir la experiencia: es superficial y no provee comprensión y mucho menos poder predictivo

Bunge afirma que la práctica científica actual no se ajusta ni al inductivismo ni al deductivismo: más bien toma un camino medio, y utiliza la inducción para construir generalizaciones de bajo nivel y evaluar la correspondencia entre las hipótesis y los hechos, y la deducción para derivar particularidades a partir de generalidades y de otras particularidades (Bunge 1960, 1976).

La investigación científicala investigación científica adopta el realismo científico, según el cual las relaciones entre los datos y la teoría son múltiples y recíprocas:

1. los datos pueden sugerir (nunca generar por sí mismos) generalizaciones de bajo nivel

2. los datos "activan" teorías al proveerles la información requerida para llevar a cabo las operaciones deductivas implícitas en la explicación o predicción de los hechos según el esquema:

Generalización (o Generalizaciones) y Circunstancia (s) => Proposición (es) que representan el hecho o los hechos de los que se va a dar cuenta

3. los datos pueden confirmar o invalidar las hipótesis y las teorías, si éstas son comprobables

4. las teorías ayudan a evaluar los datos -en particular, sugieren desechar datos anómalos-; y

5. las teorías ayudan al diseño de las operaciones empíricas, los artefactos y los planes de acción

¿Cuál es la diferencia entre dato e información?