La codificación abierta: primer momento del análisis cualitativo

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Por: Ángela Tatiana Sierra Muñoz
Integrante SIEPSI

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Lector, por un momento póngase en la siguiente situación. Imagine que decidió realizar su propia investigación con un enfoque cualitativo, escogió como técnica de recolección de datos las entrevistas abiertas y logró llevar a cabo su trabajo de campo de manera satisfactoria. Ahora está sentado en la biblioteca, listo para comenzar con el proceso de análisis pero después de un largo rato sentado frente a sus transcripciones lo asalta ese terrorífico pensamiento al que le huimos todos los investigadores: “no tengo ni idea de qué hacer con todos estos datos”.

No se preocupe, probablemente está atravesando ese bloqueo creativo por el que muchos pasan una vez se enfrentan cara a cara con el análisis cualitativo, pues este no requiere solo conocer las técnicas adecuadas, sino también creatividad, suspicacia, intuición y rigurosidad para analizar el fenómeno desde la perspectiva de sus participantes y no solo desde la suya.

Este primer acercamiento formal hacia el corpus (datos recogidos y preanalizados) se denomina codificación abierta. Consta de examinar y denominar partes del texto mediante frases cortas o palabras, identificar y capturar la esencia del relato, interpretar más allá de lo concreto de las palabras, todo lo cual responde a la pregunta ¿Qué tenemos en los datos y qué quiere decirnos? Los códigos pueden comenzar a escribirse al margen de la página y van desde palabras concretas hasta temas más abstractos. Algunos autores nominan estos códigos como códigos de primer nivel (Tracy, 2020).

El planteamiento y metodología de toda la investigación será relevante en esta primera fase de codificación pues el análisis puede tomar diferentes rutas dependiendo de la(s) pregunta(s) que guíen o direccionen la manera en que el investigador se acercará a la realidad de los participantes o el fenómeno que busca comprender. Por esta razón, los métodos del primer ciclo de codificación constituyen herramientas que el investigador escoge de acuerdo a las necesidades de la investigación, perfilarán los métodos del segundo ciclo de codificación y el carácter de las conclusiones arrojadas.

Ahora bien, veamos un ejemplo concreto de este proceso. ¿Le ha pasado que habla con un amigo o familiar sobre algún tema en particular y luego comienza a encontrar mayor publicidad sobre dicho tema en sus redes sociales? La privacidad se ha convertido en un tema álgido desde que la tecnología permeó todas nuestras esferas públicas y privadas, así como sucedió con el escándalo de Cambridge Analytica y Facebook en las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos, que dejó a los usuarios cuestionados sobre el uso y finalidad de la información personal que circula en sus redes sociales (BBC Mundo, 2018). Ahora los Smart Speakers o los asistentes de voz instaurados en los smartphones se han convertido en una nueva fuente de debate entre los usuarios por su funcionalidad de escucha permanente. 

Para la finalidad de este texto analizaremos la investigación cualitativa realizada por Lau et al. (2018) titulada “Alexa, ¿estás escuchando? percepciones, preocupaciones y comportamientos sobre la privacidad con Smart Speakers”. Como su nombre indica, mediante diarios y entrevistas semiestructuradas, los autores recogieron las percepciones de usuarios y no usuarios de Smart Speakers frente a su privacidad. Para analizar el corpus de datos recogidos implementaron códigos estructurales, descriptivos y de magnitud, según cada pregunta de investigación. Veamos cada uno de manera detallada.

Según Saldaña (2013), la codificación estructural se utiliza para asignar una categoría establecida a priori a partir de la teoría, de temas pertenecientes a la pregunta de investigación o del contenido de la entrevista implementada en la recolección de datos. Para esta investigación, la codificación estructural se relacionó con la pregunta de investigación: ¿cómo las preocupaciones sobre la privacidad afectan el comportamiento cerca y con los Smart Speakers?, es decir, los autores buscaban categorizar el relato de los participantes según su grado de conciencia frente a los riesgos o limitaciones de los Smart Speakers en cuanto a su privacidad y el uso de los controles de privacidad que traen incorporados los dispositivos.
Por ejemplo, una categoría resultado de este método de codificación fue mute button [botón de silencio] y algunos de los subcódigos incluidos fueron: consciente, no consciente, uso, potencial uso y no uso. Se realizaron preguntas enfocadas en este tema durante la entrevista, por ello, los investigadores ya sabían de antemano cuáles serían las categorías que utilizarían para codificar los apartados pertenecientes a las respuestas a la pregunta.

En el primer ejemplo es evidente cómo el participante, que era un no usuario (NU) de Smart Speakers es consciente de las posibles violaciones a la privacidad que pueden suceder con estos dispositivos. El no uso de los mute button [botón de silencio] es sustentable teniendo en cuenta la poca confianza del participante frente a estas opciones de seguridad incorporadas. Por otro lado, el participante 6, que era un usuario (U), habla sobre una posible funcionalidad más eficiente que podrían tener los controles de privacidad en los Smart Speakers diferente a los botones de silencio, como por ejemplo, el modo incógnito para la búsqueda en internet. 

Siguiendo con el otro método de codificación implementado, Saldaña (2013) define la codificación descriptiva como una palabra o expresión que recoge el significado o tema central tratado en un fragmento del corpus. Como su nombre lo indica, este método permite aproximarse a una categoría mayor mediante la descripción de sus componentes, por esto se implementa cuando queremos abordar un tema desconocido ya que las subcategorías pueden ser tan amplias como las percepciones de los participantes. En esta investigación, la codificación descriptiva se relacionó con la pregunta de investigación: ¿cuáles son las percepciones y preocupaciones de privacidad hacia los Smart Speakers? y ¿qué factores afectan la (no) adopción de Smart Speakers? Por ejemplo, una categoría de este método de codificación fue factores de privacidad y algunos de los subcódigos incluidos allí fueron: preocupación por terceros, elección, siempre escuchando, intrusión del espacio personal, nada que esconder.

En este ejemplo el participante habla sobre un tema que describe uno de los factores de privacidad que llaman la atención de los usuarios y no usuarios, el vender información privada que recogen los dispositivos a otras compañías para utilizarla en publicidad. A diferencia del método anterior, el autor no tenía preestablecidos los temas que iban a aparecer en los relatos para describir la categoría mayor. 
Por último, la codificación de magnitud indica la intensidad o frecuencia con que aparece un fenómeno o actitud de interés en el relato de los participantes. El código puede ser una breve descripción, numérica o una palabra.

A pesar de que no se mencionan explícitamente los códigos o subcódigos de este método, la intención de los autores fue nominar categorías de frecuencia como el uso que se le da al Smart Speaker. En esta cita el participante menciona que ahora utiliza mucho menos el dispositivo, a diferencia de cuando lo compró, por lo que otros posibles subcódigos de la categoría frecuencia de uso podrían ser: mayor uso, menor uso o mismo uso. 

Ahora bien, a pesar de que no se menciona explícitamente en el artículo, como lectores aprendices de la investigación cualitativa podríamos inferir que el grupo de categorías emergentes (resultado del segundo ciclo codificación temática) tuvo que identificarse en primera instancia desde la codificación abierta. Por ejemplo, a pesar de no ser un elemento de interés en las preguntas de investigación, los autores encontraron que algunos participantes se describen a sí mismos como early adopter (cliente temprano), es decir, que adquieren ciertos productos nuevos con la intención de permanecer a la vanguardia de los avances en materia de tecnología. Esto nos da información sobre un tipo de identidad en los consumidores de productos tecnológicos, tema interesante a tratar en próximas investigaciones.  

Aunque el presente blog se centra solo en tres de los principales, existen muchos tipos de métodos para realizar codificación abierta, los cuales es indispensable conocer para relacionarlos con las demás fases de la investigación. Es deber y responsabilidad de cada investigador comprometerse con la producción de conocimiento, fundamentada desde la teoría, para representar de manera transparente el fenómeno de estudio y generar investigaciones rigurosas y de calidad desde la investigación cualitativa. Si te gustó este blog y quieres conocer otros métodos de codificación abierta o deseas contarnos tu percepción sobre la privacidad con los dispositivos tecnológicos, no dudes en dejarnos tus comentarios.

Referencias

BBC Mundo. (20 marzo de 2018). 5 claves para entender el escándalo de Cambridge Analytica que hizo que Facebook perdiera US$37.000 millones en un día. BBC News Mundo. https://www.bbc.com/mundo/noticias-43472797 

Lau, J., Zimmerman, B. y Schaub, F. (2018). Alexa, are you listening? Privacy perceptions, concerns and privacy-seeking behaviors with smart speakers. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2(CSCW), 1-31.

Saldaña, J. (2013) First Cycle Coding Methods. En: The Coding Manual for Qualitative Researchers. (pp. 58-186). SAGE. 
Tracy, S. (2020). Qualitative Research Methods. Wiley Blackwell.