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Etnografía Virtual. Curso para investigadores e investigadoras sociales

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La etnografía virtual tiene su origen cuando los investigadores comienzan a mostrar interés ante el fenómeno que representa la generación de espacios de asocialidad, producto de la configuración de comunidades virtuales en Internet.

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Etnografía virtual, un acercamiento al método y a sus aplicaciones

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Etnografía virtual, un acercamiento al método y a sus aplicaciones La realidad sólo habla cuando se le interroga Castells y De Ipola Cuando se inició la investigación doctoral cuyo objeto de estudio gira en torno a los aspectos socioculturales, pedagógicos y disciplinares de la actividad docente al insertarse a su

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La etnografía virtual es un enfoque de investigación para explorar las interacciones sociales que tienen lugar en entornos virtuales. Estas interacciones suelen tener lugar en Internet, y es que hoy en día el internet es una herramienta casi indispensable para la investigación.

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La etnografía virtual es un enfoque de investigación para explorar las interacciones sociales que tienen lugar en entornos virtuales. Estas interacciones suelen tener lugar en Internet, y es que hoy en día el internet es una herramienta casi indispensable para la investigación. Puede ser un objeto de estudio en sí mismo, o puede utilizarse para comunicar, intercambiar o investigar.

Imagina un mundo donde los hashtags son tan importantes como los apretones de manos, y los avatares representan comunidades virtuales. La etnografía tradicional se está adaptando a esta era digital.

Conozcamos más de esta manera de hacer investigación.

¿Qué es la etnografía virtual?

La etnografía virtual se refiere a un enfoque de investigación etnográfica que se lleva a cabo en el entorno online (Internet). Los etnógrafos interesados en estudiar la cultura suelen realizar trabajo de campo para sumergirse en la cultura que estudian. Del mismo modo, los etnógrafos virtuales estudian las comunidades y la cultura en línea. Llevan a cabo su investigación en la World Wide Web.

La etnografía virtual ha recibido diferentes denominaciones por parte de varios investigadores y diferentes disciplinas. Un término que se ha hecho especialmente popular fue acuñado por Robert Kozinets. Combinó las palabras "Internet" y "etnografía" para dar lugar a " netnografía ". Otros términos utilizados para describir la investigación etnográfica en línea son etnografía digital, etnografía en línea y ciberetnografía.

La etnografía en línea es una actualización digital de las formas tradicionales de estudiar culturas. En tiempos pasados, los investigadores se sumergirían en comunidades del mundo real para aprender sobre sus comportamientos. Pero ahora, la etnografía en línea sucede en espacios virtuales, en Internet y en plataformas digitales.

La etnografía virtual se considera una metodología de investigación cualitativa e interpretativa que adapta las técnicas tradicionales de investigación etnográfica en persona de la antropología al estudio de las culturas y comunidades en línea formadas a través de las comunicaciones mediadas por una computadora o dispositivo móvil.

Así que, en lugar de estar físicamente en una comunidad, los investigadores se sumergen en comunidades online, foros y plataformas de redes sociales. Observan y analizan cómo interactúan las personas en estos espacios virtuales. Es como explorar un mundo digital donde los hábitos culturales y las dinámicas sociales se desarrollan en el lenguaje de unos y ceros.

Este método implica diferentes actividades, como pasar tiempo en espacios en línea, analizar lo que la gente comparte, hacer tours virtuales e incluso charlar con personas en entornos digitales. Los investigadores utilizan herramientas digitales para asomarse a los mundos en línea, hablar con personas en entornos virtuales y comprender cómo funcionan las redes sociales en las comunidades digitales.

Te invito a conocer también qué es un estudio etnográfico.

Ventajas de hacer etnografía digital

¿Por qué hacer uso de la etnografía online? Bueno, ayuda a los investigadores a encontrar patrones ocultos, comprender la era digital y aprender sobre comunidades globales sin estar limitados por fronteras físicas. Es rápido, rentable y ético, lo que lo convierte en una herramienta útil para aquellos que exploran los misterios del mundo virtual en campos como la antropología y la sociología.

Estos son algunos otros beneficio de hacer una investigación etnográfica digital:

Puedes tener acceso a una gran cantidad de información a través de múltiples formatos, como video, texto, fotografía.

La gran cantidad de datos generados en línea, incluidos texto, imágenes y multimedia, ofrece una fuente rica para análisis e interpretación.

La inmediatez de las interacciones en línea proporciona a los investigadores datos en tiempo real, lo que les permite capturar tendencias y comportamientos en evolución.

La etnografía virtual permite a los investigadores estudiar comunidades y culturas diversas de todo el mundo sin las limitaciones de las fronteras geográficas.

Los participantes se sienten más cómodos compartiendo experiencias auténticas en línea, lo que lleva a respuestas más abiertas y honestas

Realizar investigaciones en línea elimina la necesidad de viajes extensos, reduciendo los costos asociados con la etnografía tradicional.

La etnografía en línea proporciona una plataforma para la investigación ética, ya que los investigadores pueden navegar por la sensibilidad cultural al interactuar con las comunidades en sus propios términos.

Métodos de la etnografía online

La etnografía virtual implica adaptar métodos de investigación etnográfica digital tradicionales y otros métodos de investigación al entorno digital. Aquí hay varias técnicas clave comúnmente utilizadas en la etnografía en línea:

Observación participante

Los participantes en la investigación participan activamente como miembros en comunidades en línea, foros o plataformas de redes sociales. Esto implica participar en discusiones, comentar y observar interacciones para obtener una perspectiva interna.

Conoce más de las características de la observación participante.

Análisis de contenido

Análisis de investigación cualitativa como contenido textual, visual o de audio compartido dentro de plataformas en línea. Los investigadores examinan publicaciones, comentarios, imágenes, videos u otro contenido relevante para identificar patrones, temas y matices culturales.

Aquí más de las características del análisis de contenido.

Entrevistas y encuestas

Realizar entrevistas o encuestas virtuales con miembros de comunidades en línea para recopilar información en profundidad. Este método permite a los investigadores explorar experiencias individuales, opiniones y perspectivas.

Te comparto las características de las encuestas etnográficas.

Netnografía

Una forma especializada de etnografía en línea centrada en estudiar el comportamiento del consumidor y las comunidades en línea relacionadas con marcas, productos o servicios. La netnografía a menudo analiza reseñas en línea, discusiones e interacciones en torno a una marca o mercado específico.

Etnografía digital

Utilizar herramientas digitales para estudiar espacios en línea. Esto puede incluir grabación de pantalla, análisis de redes sociales y otros métodos digitales para observar y documentar el comportamiento en línea.

Investigación archivística

Examinar contenido archivado dentro de plataformas en línea para comprender el contexto histórico y rastrear la evolución de discusiones o tendencias a lo largo del tiempo. Este método es beneficioso para estudios longitudinales.

Autoetnografía

Los investigadores participan en autorreflexión y exploración personal dentro de comunidades en línea. La autoetnografía permite a los investigadores comprender sus propias experiencias y sesgos, lo que contribuye a un estudio más reflexivo y matizado.

Tours etnográficos virtuales

Explorar espacios virtuales, como entornos de juegos en línea o mundos virtuales y plataformas de realidad virtual, para observar y documentar interacciones sociales, comportamientos y prácticas culturales dentro de estos reinos digitales.

Entrevistas etnográficas en entornos virtuales

Realizar entrevistas dentro de entornos virtuales, como plataformas de juegos en línea o conferencias virtuales. Este método permite a los investigadores explorar cómo interactúan los individuos en espacios digitales y las dinámicas culturales en juego.

Etnografía multi-situada

Extender el estudio a través de múltiples plataformas o comunidades en línea para comprender la interconexión e influencia entre diferentes espacios digitales.

Análisis de redes sociales

Examinar la estructura y dinámica de las redes sociales dentro de comunidades en online. Este método ayuda a los investigadores a comprender las relaciones, conexiones y patrones de influencia de los miembros de la comunidad en línea.

Consideraciones éticas y reflexividad

Incorporar consideraciones éticas en el proceso de investigación y mantener la reflexividad al reconocer la posición del investigador y los posibles sesgos en línea.

Desafíos y consideraciones de la etnografía virtual

Si bien la etnografía virtual ofrece numerosas ventajas, los investigadores también deben considerar las implicaciones éticas, los sesgos potenciales y la naturaleza dinámica de las comunidades virtuales. Aquí hay algunos aspectos clave a tener en cuenta:

Preocupaciones éticas

Consentimiento Informado: Obtener el consentimiento informado de los participantes online puede ser desafiante. Algunas plataformas pueden tener términos de servicio específicos, pero es importante asegurarse de que los participantes comprendan la investigación y acepten participar voluntariamente.

Anonimato y privacidad: Proteger la privacidad y el anonimato de los participantes es crucial. Los investigadores deben ser conscientes de la información que comparten los participantes y tomar medidas para minimizar el riesgo de identificación.

Brecha digital

Disparidades de acceso: No todos pueden acceder a Internet o a dispositivos digitales de manera equitativa. Esto puede llevar a una muestra sesgada, excluyendo a ciertos grupos demográficos y limitando la generalización de los hallazgos.

Literacidad tecnológica: Los participantes pueden variar en su nivel de literacidad tecnológica, lo que puede afectar sus comportamientos en línea. Los investigadores deben tener en cuenta estas diferencias al interpretar los datos.

Naturaleza dinámica de los espacios online

Cambios rápidos: Las comunidades y plataformas en línea evolucionan rápidamente. El contexto cultural, las normas y las dinámicas de una comunidad pueden cambiar rápidamente, lo que requiere que los investigadores adapten sus métodos y perspectivas en consecuencia.

Matices específicos de la plataforma: Cada plataforma en línea tiene su propia cultura, lenguaje y normas. Los investigadores deben familiarizarse con estos matices para interpretar y contextualizar los datos con precisión.

Calidad y autenticidad de los datos

Representación incorrecta: Los participantes pueden presentarse de manera diferente en línea, creando una brecha potencial entre su persona online e identidad fuera de línea. Los investigadores deben ser conscientes del potencial de representación incorrecta.

Bots y trolls: La presencia de cuentas automatizadas, trolls y perfiles falsos puede complicar la interpretación de los datos e introducir ruido en el análisis.

Compromiso a largo plazo

Construcción de una relación: Establecer confianza y una relación con las comunidades en línea puede llevar tiempo. Los investigadores deben invertir en la construcción de relaciones para obtener una comprensión más profunda de las dinámicas de la comunidad.

Dinámicas de la comunidad: Comprender las dinámicas a largo plazo de las comunidades en línea requiere un compromiso continuo. Los investigadores deben tener en cuenta los cambios con el tiempo y considerar el impacto de su presencia en la comunidad.

Desafíos de análisis

Volumen de datos: La gran cantidad de datos generados en línea puede ser abrumadora. Los investigadores necesitan estrategias efectivas para la recopilación, gestión y análisis de datos.

Subjetividad: La interpretación de las interacciones en línea puede ser subjetiva. Los investigadores deben reconocer sus sesgos y ser transparentes sobre sus perspectivas en el análisis.

Consideraciones legales

Propiedad intelectual: Los investigadores deben ser conscientes y respetar los derechos de propiedad intelectual, como problemas de derechos de autor relacionados con el contenido online.

Asuntos de jurisdicción: Las interacciones en línea pueden involucrar a participantes de diferentes jurisdicciones legales, complicando las consideraciones éticas y legales.

Conclusión

La etnografía es la práctica de "introducirse" dentro de una cultura y vivir con ella para poder entender su funcionamiento.

Y, como la mayoría de las cosas, emigró al mundo de los negocios y las grandes corporaciones contrataron a empresas de investigación de mercado para que vivieran y observaran cómo sus clientes interactuaban con sus productos y servicios para poder entender mejor cómo comercializarlos.

Un ejemplo de ello puede ser Proctor and Gamble y su producto Febreeze. No fue hasta que los investigadores observaron cómo interactuaban los consumidores con el producto que se dieron cuenta de que debían posicionarlo como una forma de hacer que su casa oliera a limpio. Este fue un momento crucial en la vida del producto que lo transformó en uno de los ambientadores más vendidos de todos los tiempos.

La etnografía en línea representa un cambio de paradigma en el mundo de la investigación, ofreciendo una lente única a través de la cual explorar las comunidades en línea. Sus métodos, que van desde la observación de participantes hasta la investigación digital de archivos, capacitan a los investigadores para descubrir patrones ocultos y comprender las complejidades de la era digital.

Los beneficios, que incluyen alcance global, percepciones en tiempo real, rentabilidad y consideraciones éticas, posicionan a la etnografía virtual como una herramienta valiosa para aquellos que buscan desentrañar los misterios del mundo virtual.

Research Suite de QuestionPro facilita la etnografía en línea al proporcionar una plataforma para el compromiso digital e inmersivo con los participantes. Los investigadores pueden obtener conocimientos profundos sobre comportamientos sociales y culturales a través de encuestas, discusiones y compartición de multimedia.

La plataforma permite interacciones en tiempo real, observación de participantes y análisis en profundidad, fomentando un enfoque transformador para comprender las comunidades online.

Decídete a probar nuevas técnicas y herramientas virtuales para hacer tu investigación. Explora QuestionPro Communities y descubre una nueva manera de hacer investigación de mercados de manera digital.Solicita una demostración de nuestra plataforma de comunidades virtuales.

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Etnografía virtual: Qué es, ventajas y herramientas

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Conoce qué es la etnografía virtual y explora una manera diferente de enfocar tu investigación online. Aquí más de sus ventajas.

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La Netnografía es un concepto realmente nuevo que los investigadores están utilizando para conocer más del comportamiento del consumidor, pero ahora a través del ciberespacio.

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La Netnografía es un concepto realmente nuevo que los investigadores están utilizando para conocer más del comportamiento del consumidor, pero ahora a través del ciberespacio. Su crecimiento se debe precisamente a la situación de la pandemia, que ha obligado a la población a quedarse en casa y a tener mayor presencia en Internet.

Hoy conoceremos más de este concepto, sus ventajas y cuáles son sus usos más importantes.

La Netnografía es básicamente una etnografía aplicada a internet. La etnografía se define como el estudio y registro sistemático de las culturas humanas. También se conoce como un trabajo descriptivo producido a partir de la investigación.

Para utilizar el método de la Netnografía, es necesario combinar el uso de una plataforma en línea con el trabajo de análisis e interpretación por parte de especialistas, a partir de lo que se puede conocer cómo ocurre el consumo de un producto o de un servicio para la toma de decisiones.

Quizá te interese conocer también sobre las encuestas etnográficas.

¿Qué se necesita para realizar una Netnografía?

La Netnografía utiliza varias herramientas online, como foros, salas de chat, blogs, etc., para llegar a sus sujetos de investigación. Estas herramientas son creadas y supervisadas por el investigador, que puede dirigir o redirigir el diálogo según las especificaciones del estudio o del cliente que esté haciendo la investigación.

Muchos investigadores hacen uso de incentivos para alentar a los participantes a que den su opinión, y otros pueden simplemente tener el interés de participar en estas investigaciones porque son fans de la marca y quieren aportar y exponer sus opiniones sin ninguna retribución, simplemente están agradecidos de ser tomados en cuenta.

Esto y más se puede llevar a cabo dentro de una comunidad online, un espacio virtual donde se pueden hacer estudios de investigación a través de encuestas online donde las personas pueden enviar textos, audios, videos o fotos, sondeos, hacer un focus groups online, grupos de discusión virtuales, investigación longitudinal, entregar incentivos y más.

¿Cómo se realiza una Netnografía?

El proceso de aplicación de una Netnografía en un estudio del mercado se realiza a partir de 4 fases principales:

1. Selección de las comunidades virtuales

El primer paso consiste en la elección de las comunidades virtuales que van a ser objeto del análisis. Para iniciar, se pueden considerar todos los grupos y foros relacionados con el tema de interés, y posteriormente se realiza un filtro para quedarse con las comunidades que sean más representativas de la población total.

2. Definición de la duración del estudio

El siguiente paso es decidir la duración que tendrá la fase de recolección de datos . Generalmente, se suele dar un seguimiento durante tres o cuatro meses para recolectar una buena cantidad de información.

Durante este período se recopila la información que se comparte en los chats, foros, grupos y listas de la comunidad virtual. También puede incluir el uso de herramientas de inteligencia artificial para analizar los textos y transformar estos datos en información sistematizada.

4. Interpretación de resultados

En esta etapa, los investigadores se encargan de analizar los mensajes y clasificar los comentarios según los criterios establecidos previamente. Cuando ya se han analizado todas las valoraciones, se realiza una evaluación e interpretación general de la información recopilada.

De este modo, obtienen las conclusiones y recomendaciones que formarán parte del informe de investigación y que permitirán conocer lo que piensan los usuarios sobre determinados productos o servicios, así como tomar decisiones a partir de ello.

¿Cuáles son las ventajas de la Netnografía?

Algunas de las ventajas que representa la Netnografía en la actualidad son:

La Netnografía también es mucho más rentable que los estudios etnográficos, que pueden ser muy costosos y consumir mucho tiempo.

Debido al método de vigilancia utilizado en la etnografía, el número de sujetos que pueden ser observados está muy limitado por el tiempo y el dinero. Aquí es donde la Netnografía representa una alternativa mucho más económica.

Los principales costos en los que gastaría un investigador podrían ser el software y el pago por una muestra de encuestados si es que no tiene una base de datos de sus clientes.

Mayor fiabilidad en las respuestas

Además, la gente suele estar mucho más dispuesta a participar y a dar respuestas sinceras e imparciales en un entorno en línea.

Información más accesible para la toma de decisiones

La Netnografía permite conocer las opiniones de una gran cantidad de usuarios de internet con el fin de determinar las ventajas e inconvenientes de lanzar un producto o servicio al mercado o, una vez comercializado, saber qué impacto ha tenido en la sociedad o qué se puede mejorar para alcanzar un mayor éxito en el futuro.

Importancia de la Netnografía para la investigación

La netnografía te permite innovar y obtener, de primera mano, conocimientos y nuevas ideas de tus consumidores. Ellos no solo cumplen la función de comprar tus productos o hacer uso de tus servicio, sino son una fuente de información valiosa con los que puedes hacer estudios de investigación y validar conceptos.

¡Conoce cómo realizar una Netnografía con QuestionPro!

A medida que la presencia en línea de nuestra población mundial siga aumentando y las herramientas tecnológicas a nuestro alcance se vuelvan más eficaces, no dudes que en los siguientes años veremos que la netnografía será cada vez más frecuente.

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Qué es la Netnografía y cuáles son los beneficios

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Conoce qué es la etnografía y las ventajas de su aplicación en esta era donde los consumidores tienen más presencia en internet.

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Partiendo de la base de la etnografía, el método empleado en la netnografía tiene como objetivo servir a las empresas para rastrear la valoración de los usuarios de los diferentes productos y servicios que pueden ofertar. Esto permite a las compañías poder enfocar de una forma correcta sus estrategias de marketing digital.

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Equipo de redacción de la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR)

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¿Qué es la netnografía y para qué sirve? | UNIR

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Abordamos qué es la netnografía, cuál es el origen y principales objetivos de esta disciplina de cara a realizar estudios sociológicos.

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Análisis de Redes Sociales - Módulo 1: Historia y Fundamentos

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Realiza fácilmente analítica avanzada en grupos grandes de menciones en línea.

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Discover the power of social listening with SentiOne. Sentiment analysis, crisis prevention, analytics — all this and more await you in SentiOne Listen.

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Si ya conoces y tienes un nivel medio-elevado de análisis de redes, todo esto te sonará como el abecedario.

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Si ya conoces y tienes un nivel medio-elevado de análisis de redes, todo esto te sonará como el abecedario. Si aterrizas aquí y el análisis de redes sociales (ARS) te suena a chino, esta es una breve introducción sobre qué es, de dónde viene y para qué sirve el análisis de redes. Bienvenido a este mundo, cuidado que engancha.

Qué es el análisis de redes

El análisis de redes sociales es una aproximación metodológica y teórica que enfatiza el estudio de las relaciones entre actores, tanto relaciones entre personas, organizaciones, países o cosas. Las redes sociales - relaciones entre actores - han existido siempre, aunque nuestra mente nos es capaz de analizar y visualizar conjuntos grandes de relaciones y complejos entramados de líneas. Imaginemos todas las relaciones posibles en una clase, o los contactos de los amigos de mis amigos, o bien el complejo mapa de los enlaces entre las webs de un determinado sector. Esta dificultad de pensar en red se superó gracias a la formalización de teorías y métodos que permiten analizar cómo cambian las redes, cómo se generan y cómo influyen en otros aspectos. Análisis de redes sociales (ARS) o social network analysis es un avance teórico y metodológico que investiga relaciones, enlaces, contactos, pautas relacionales y estructuras, es decir, redes. Las redes están compuestas de nodos (actores) y líneas (enlaces), y la finalidad es analizar todo este conjunto de nodos y líneas: la cohesión, los subgrupos, la centralidad de los nodos, la composición de los nodos y su relevancia en la creación de enlaces, y muchas otros procedimientos.

Historia del análisis de redes sociales

El ARS nace a partir de las aportaciones de diferentes ciencias - sociología, psicología, antropología, psicología, matemáticas. Todas estas ciencias tenían la inquietud de cómo entender los fenómenos relacionales y cómo las relaciones condicionan la acción y el comportamiento. Por ejemplo, el psicólogo Jacob Moreno realizó gráficos de redes - sociogramas - para explicar la influencia mutua que ocurría entre los pacientes a sus terapias. El antropólogo John Barnes destacó la influencia de las conexiones sociales por encima de la cultura en el comportamiento de las personas migradas en Noruega (si pincháis sobre el enlace de John Barnes podéis leer un resumen de esta investigación). El sociólogo Harrison White señaló que había que mirar el mercado y la sociedad como una red de conexiones. Uno de sus alumnos, Mark Granovetter, fue quien creó teorías que mostraban la importancia de las redes en la vida social, como la fortaleza de los vínculos débiles y la inserción de la acción económica. De la teoría de grafos de la matemática se extrajeron diversos conceptos y procesos para analizar datos relacionales. Todo este conjunto de pequeños granos de arena edificó los cimientos del análisis de redes sociales. Hay documentos que acreditan que incluso a inicios del siglo XX ya había experiencias de graficar las relaciones sociales para identificar actores centrales, como el estudio de la correspondencia postal por parte de la policía del Zar ruso como método de control de los revolucionarios. Por tanto, el ARS no lo creó nadie sino que es fruto de múltiples contribuciones.

Para qué sirve el análisis de redes sociales

Si queremos estudiar las relaciones de varias personas entre sí, necesitamos de herramientas matemáticas e informáticas que nos permitan procesar y analizar toda esa información. Por ello, se han desarrollado software de análisis de redes para procesar y analizar los datos. Además, teorías sobre redes sociales que nos ayuden a interpretar el lugar que ocupan las relaciones en nuestro estudio. Pongamos algunos ejemplos para aclarar la funcionalidad del ARS.

Aunque todos estos usos del análisis de redes sociales suenan muy bien, puede que os preguntéis si realmente se usa el ARS para hacer investigación o si se aplica en la vida real. La respuesta es sí, veámoslo a continuación.

Crecimiento del análisis de redes sociales

La aplicación del ARS ha crecido enormemente durante la última década y sigue en constante crecimiento. Si estudiamos el uso del análisis de redes en investigación científica (contabilizamos el número de artículos publicados en revistas indexadas en Web of Science), podemos comprobar que cada año se publican más artículos científicos donde se usa análisis de redes ("network analysis"). El ARS es una aproximación transveral ya que es usada en múltiples disciplinas: sociología, psicología, física, management, educación-pedagogía, antropología, salud y un largo etcétera.

En fin, esta breve introducción de análisis de redes muestra que el ARS tiene un gran potencial para ver el mundo desde la óptica de las conexiones, viendo a los grupos u organizaciones como conjuntos de relaciones, y a las personas como partes integrantes de entramados relacionales enormes donde estamos conectados a diversos pasos. Si quieres conocer más, te recomiendo consultar los recursos indispensables de análisis de redes sociales y animarte a hacer el curso de análisis de redes.

Para citar este artículo: Cárdenas, Julián (2016) El análisis de redes: qué es, crecimiento y futuro. Pensando Sociología 12 (19).

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Qué es el Análisis de Redes Sociales - Networksprovidehappiness.com

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El análisis de redes sociales es una aproximación metodológica y teórica que enfatiza el estudio de las relaciones entre personas, organizaciones o cosas.

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TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN. ANÁLISIS DE CONTENIDO.

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¿Alguna vez te has preguntado cómo los investigadores cualitativos profundizan en los significados contenidos en textos, contenido visual y auditivo?

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¿Alguna vez te has preguntado cómo los investigadores cualitativos profundizan en los significados contenidos en textos, contenido visual y auditivo? Considera un método que sirva como guía, que lo lleve a través de los complicados terrenos del análisis e interpretación. Aquí es donde entra en juego el análisis de contenido.

Es un enfoque que te permite examinar datos cualitativos, como palabras, imágenes y conceptos, de manera más exhaustiva. Si alguna vez te has sentido cautivado por los detalles complejos creados dentro de textos, fotos o palabras habladas, el análisis de contenido es tu boleto para descubrir el significado.

Prepárate para descubrir cómo puedes identificar patrones y sacar conclusiones significativas. Sigue leyendo para aprender más sobre el análisis de contenido en los estudios cualitativos y cómo llevarlo a cabo.

¿Qué es el análisis de contenido en estudios cualitativos?

El análisis de contenido es un método utilizado en estudios cualitativos que te permite analizar y comprender varios tipos de contenido, como una transcripción de una entrevista, una colección de publicaciones en redes sociales o una serie de fotografías.

Dicho de manera sencilla, el análisis de contenido es un conjunto de herramientas para transformar datos sin procesar en ideas útiles. Implica más que simplemente leer u observar. Se trata de definir los puntos clave, categorizar las diferencias e identificar patrones recurrentes que de otro modo podrían pasar desapercibidos.

Ya seas un científico social que estudia patrones históricos o un psicólogo que explora las complejidades del comportamiento humano, el análisis de contenido puede ayudar. A través de este método, puedes descubrir capas de información que enriquecen tu comprensión del tema y contribuyen al conocimiento en general.

El análisis de contenido tiene como objetivo analizar sistemáticamente el contenido para extraer ideas y patrones significativos de los datos. Los objetivos principales del análisis de contenido en la investigación cualitativa incluyen:

Comprender e interpretar los significados y matices subyacentes en los datos.

Identificar patrones recurrentes, temas y conceptos que surgen del contenido.

Contextualizar los datos dentro de su contexto social, cultural o histórico más amplio.

Validar o ampliar teorías existentes.

Resumir y sintetizar información. Identificar propaganda y sesgo de comunicación.

Destacar lagunas en la comunicación en diferentes circunstancias.

Importancia del análisis de contenido en la investigación cualitativa

El análisis de contenido es uno de los métodos cruciales de investigación cualitativa que analiza e interpreta sistemáticamente los datos para extraer ideas significativas y comprender patrones. Es fundamental por varias razones en la investigación cualitativa.

Algunas razones clave se enumeran a continuación:

Para obtener insights profundos: El análisis de contenido permite identificar significados ocultos, mensajes implícitos y temas subyacentes, lo que permite una comprensión completa de tus datos.

Para reconocer patrones: Puede identificar tendencias, actitudes y comportamientos en tu contenido al identificar patrones y temas recurrentes.

Para comprender el contexto: El análisis coloca tus datos dentro de un contexto más amplio para mostrar cómo las tendencias sociales, culturales e históricas dan forma a tu información de investigación.

Para desarrollar ideas: El análisis de contenido contribuye activamente al desarrollo y mejora de tus ideas de investigación al identificar conceptos, relaciones y conexiones dentro de tus datos.

Para tomar decisiones informadas: Las ideas del análisis de contenido guían la toma de decisiones basada en evidencia en varios ámbitos, influyendo en estrategias, políticas y enfoques de comunicación.

Tipos de datos adecuados para el análisis de contenido

Al considerar los tipos de datos adecuados para el análisis de contenido, es importante identificar la amplia gama de fuentes que pueden proporcionar ideas significativas. El análisis de contenido es un método versátil que se puede utilizar para varios tipos de datos, cada uno con su perspectiva única.

Aquí, examinaremos tres tipos de datos que son especialmente adecuados para el análisis de contenido:

Datos textuales: Documentos, transcripciones, textos

Los datos textuales son la base del análisis de contenido. Contienen una amplia gama de información que está incrustada en palabras escritas o mecanografiadas. Puedes estudiar documentos como trabajos de investigación, publicaciones e informes gubernamentales para revelar temas ocultos y extraer patrones importantes.

Las transcripciones de entrevistas, focus groups o conversaciones son una fuente valiosa de relatos personales que te permiten obtener una visión de la complejidad del lenguaje y las ideas de los participantes. Los escritos literarios, las publicaciones en redes sociales e incluso los documentos históricos pueden ser sometidos al análisis de contenido, y pueden revelar capas ocultas de significado.

Datos visuales: Imágenes, fotografías, objetos

Los datos visuales, que incluyen imágenes, fotografías y objetos, aportan un nuevo nivel al análisis de contenido. Estos contenidos visuales pueden transmitir emociones, entornos culturales y tendencias sociales que serían difíciles de explicar a través de datos textuales.

Puedes descubrir símbolos, metáforas visuales y elecciones de diseño que ayuden a comprender mejor el tema estudiado al analizar a fondo el contenido visual.

Ya sea que estés investigando obras de arte, imágenes históricas o comunicación visual moderna, el análisis cualitativo de datos visuales puede ayudarte a comprender el lenguaje visual oculto en estas fuentes.

Datos audiovisuales: Videos, grabaciones de audio, multimedia

Los videos y el contenido multimedia brindan una experiencia inmersiva. Te permiten observar señales no verbales, gestos e interacciones. Las grabaciones de audio capturan detalles vocales, entonaciones y emociones que el análisis de texto podría pasar por alto.

Puedes comprender dinámicas interpersonales complejas, expresiones culturales y la interacción entre la comunicación verbal y no verbal al evaluar el contenido audiovisual.

Pasos para realizar un análisis de contenido

Un marco sistemático te ayudará cuando comiences tu proyecto de análisis de contenido y te guiará a través del proceso de extraer ideas valiosas de tus datos. La mayoría de los métodos de análisis cualitativo utilizan este enfoque para estudiar y analizar.

Siguiendo estos procedimientos, puedes tener la confianza de que tu análisis es completo, organizado y capaz de descubrir las capas ocultas del contenido. Veamos estos pasos:

Paso 1: Recopilación y preparación de datos

La recopilación y preparación de datos son los primeros pasos en el viaje del análisis de contenido cualitativo. Reúne los documentos, transcripciones, fotografías o contenidos audiovisuales de tu conjunto de datos.

Asegúrate de que los datos sean relevantes para los objetivos de tu estudio y cubran el rango de hechos que deseas investigar. Organiza y estructura tus datos para que puedan ser accesibles rápidamente para el análisis. Este paso sienta las bases para el análisis a profundidad.

Paso 2: Familiarización con los datos

Observa los datos textuales, examina imágenes o escucha grabaciones varias veces. Esto te ayudará a familiarizarte con la información, reconocer variaciones y comprender el contexto. Mientras lees la información, anota tus ideas iniciales, preguntas y crea temas.

Paso 3: Codificación inicial

Comienza dividiendo los datos en partes más pequeñas y relevantes. A medida que te involucres con cada fragmento de contenido, asigna etiquetas que resuman los datos.

Permite que las nuevas reglas se desarrollen naturalmente manteniendo una mente abierta y experimental. Este paso requiere atención cuidadosa a los detalles y te permite descubrir patrones y temas subyacentes que pueden no ser visibles al principio.

Quizá te interese conocer sobre la codificación de preguntas abiertas.

Paso 4: Desarrollo de categorías

Con un conjunto de reglas básicas en la mano, es hora de crear categorías utilizando el proceso de codificación axial. Comienza a categorizar códigos relevantes juntos para construir temas o grupos más amplios. Este proceso de codificación implica estructurar los archivos según sus vínculos conceptuales, similar a un análisis relacional.

Al categorizar tus datos, construye un marco que resalta los conceptos generales y las relaciones que se encuentran en la información. Esta etapa de análisis estadístico aclara y estructura su análisis de datos cualitativos.

Paso 5: Refinamiento y selección de códigos

Durante esta etapa, se afinarán y seleccionarán las categorías y etiquetas más importantes que mejor reflejen el propósito de tus datos. Analiza y examina las relaciones entre las categorías, identificando los temas clave que surgen.

Esta técnica de investigación te permite reducir la complejidad de tus datos a una narrativa clara y coherente. Los códigos y categorías que elijas servirán como base para tu análisis e interpretación final.

Paso 6: Análisis de temas y patrones

Observa los temas y patrones emergentes utilizando tus códigos y categorías mejorados. Estos temas capturan las ideas clave y los conocimientos incluidos en tus datos. Considera la frecuencia, la importancia y las relaciones entre varios códigos y categorías.

Identificación de nuevos temas: Presta atención a los temas que surgen naturalmente de sus datos. Estos temas representan los mensajes clave, puntos de vista o fenómenos de su análisis.

Reconocimiento de patrones y relaciones: Identifica patrones y conexiones complejas entre categorías y temas. Estas conexiones proporcionan más información sobre las interrelaciones de ideas en tus datos cualitativos.

Paso 7: Interpretación e informe de resultados

A medida que te preparas para interpretar y presentar tus resultados, sigue estas acciones cruciales:

Extracción de significado de los datos codificados: Examina tus datos codificados en busca de relevancia. Investiga cómo contribuyen los códigos y categorías individuales a la imagen general. Considere cómo cada tema afecta tus objetivos de investigación.

Contextualización de Temas: Contextualiza tus conceptos dentro de la estructura de tu investigación. Discute tus conexiones con la literatura existente, las tendencias sociales o las influencias históricas. Este contexto agrega complejidad y relevancia a tus hallazgos.

Comunicación efectiva de los resultados: Crea un guión claro y sólido que explique tus resultados de manera efectiva. Utiliza un lenguaje descriptivo, fragmentos de datos y elementos gráficos para explicar ideas clave. Tu objetivo es comunicar tus ideas de manera convincente y comprensible.

Paso 8: Mejora de la validez y fiabilidad

Es fundamental asegurar la validez y fiabilidad de tu investigación cualitativa para producir resultados creíbles y confiables. Aquí hay algunas estrategias que puedes utilizar en tu análisis de contenido:

Triangulación: Fortalece tus hallazgos recopilando datos de diferentes fuentes, utilizando varios métodos de investigación y colaborando con varios investigadores.

Verificación de miembros y revisión por pares: Valida tus resultados obteniendo comentarios de los participantes (verificación de miembros) y de otros investigadores (revisión por pares).

Abordar el sesgo del investigador: Para reducir el sesgo, sé consciente de tus propias suposiciones, toma decisiones transparentes y considera tu influencia a lo largo del proceso de estudio.

Quizá te interese conocer más sobre el sesgo de investigación.

Aplicaciones del análisis de contenido en la investigación cualitativa

El análisis de contenido es un método de investigación versátil y potente dentro de la investigación cualitativa, que permite extraer perspectivas y patrones significativos de diversos tipos de datos. A continuación se indican algunos usos esenciales del análisis de contenido:

Ciencias sociales

En tu investigación en ciencias sociales, puedes aplicar el análisis de contenido a diversas áreas, como la investigación de medios sociales, comunidades online y comunicación digital, así como el análisis de entrevistas, grupos de discusión y otros datos cualitativos.

Estudios sobre medios de comunicación

En la investigación de los medios de comunicación, se puede utilizar el análisis de contenido para estudiar cómo se representa a los distintos grupos, como la raza, el género y la orientación sexual, en los medios de comunicación. También puedes analizar el encuadre de los medios, los prejuicios y su impacto.

Ciencias de la salud

Puedes utilizar el análisis de contenido para examinar la comunicación sanitaria en la investigación cualitativa de la salud. Esto implica analizar cómo presentan los medios de comunicación los temas de salud, evaluar la eficacia de las campañas sanitarias y comprender cómo influyen los mensajes sanitarios en las respuestas conductuales de los individuos.

Comunicación política

En tu investigación sobre comunicación política, el análisis de contenido te permite examinar elementos como discursos políticos, debates y noticias sobre acontecimientos políticos. También puedes analizar anuncios políticos e investigar cómo la comunicación política influye en la opinión pública y en las tendencias de voto.

Investigación de marketing

En la investigación de marketing, se puede utilizar el análisis de contenidos para examinar anuncios, opiniones de clientes y publicaciones en redes sociales sobre productos o servicios. Puede ofrecerte información sobre las preferencias, actitudes y acciones de tus clientes.

Investigación educativa

Puede emplear el análisis de contenidos para examinar materiales educativos como libros de texto, planes de estudio y recursos didácticos en tu investigación educativa. Puede ofrecer información valiosa sobre cómo se representan los distintos temas, puntos de vista y valores.

Consideraciones éticas en el análisis de contenidos

Asegúrate de realizar el análisis teniendo muy en cuenta el contexto ético. En concreto, hay que tener en cuenta lo siguiente:

Privacidad y confidencialidad: Respeta la privacidad de las personas cuyos datos estás analizando. Asegura la información sensible y evita revelar identidades para garantizar la confidencialidad de tus estudios.

Atribución y plagio: Sigue los requisitos de atribución adecuados cuando cites fuentes o recrees información. Para evitar el plagio, da crédito a los creadores y fuentes originales.

Consentimiento informado: Cuando utilices datos de participantes humanos, da prioridad al permiso informado. Asegúrate de que entienden cómo se tratarán sus datos y den su consentimiento libre e informado.

Diferencia entre análisis de contenido y teoría fundamentada

Es importante distinguir entre análisis de contenido y teoría fundamentada a la hora de elegir métodos cualitativos:

Análisis de contenido: El proceso de revisar cuidadosamente los datos para descubrir patrones, temas y significados se conoce como análisis de contenido. Se centra más en la exploración de los datos.

Teoría fundamentada: Por otro lado, es un proceso de desarrollo de teorías basadas en datos. Trata de construir teorías mediante el análisis sistemático de los datos, permitiendo que los temas y conceptos emerjan y creen la propia teoría.

Comprender estas distinciones puede ayudarte a seleccionar la mejor técnica para tus objetivos de investigación.

Conclusión

Queda claro que el análisis de contenido desempeña un papel crucial en los estudios cualitativos. Su capacidad única para extraer perspectivas y patrones significativos de diversas fuentes de datos lo define como una herramienta de investigación versátil.

En la investigación, los enfoques cuantitativo y cualitativo se complementan. QuestionPro puede ser una herramienta de estudio esencial para ambos enfoques. Sus funciones permiten una rápida recopilación y gestión de datos, lo que la convierte en una herramienta de estudio vital. Gracias a sus opciones configurables de encuestas y cuestionarios, podrás recopilar de forma sencilla datos textuales, visuales o de audio de los usuarios.

Las herramientas de gestión de datos de la plataforma simplifican el proceso de codificación y categorización, permitiéndote evaluar y comprender tus datos metódicamente. Además, QuestionPro proporciona amplias herramientas analíticas para ayudar a identificar temas y tendencias en desarrollo, lo que permite realizar un análisis de contenido exhaustivo.

Al utilizar QuestionPro, los investigadores pueden mejorar la validez y fiabilidad de su investigación y, al mismo tiempo, revelar perspectivas significativas de diferentes fuentes de datos.

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Análisis de contenido: Qué es y cómo funciona en estudios cuali

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El análisis de contenido te orienta en el complicado entorno del análisis y la interpretación. Conoce cómo realizarlo correctamente.

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El análisis de contenido es una herramienta de investigación que se utiliza para determinar la presencia de ciertas palabras, temas o conceptos en datos cualitativos (por ejemplo, texto).

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Columbia University Mailman School of Public Health

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Content Analysis Method and Examples | Columbia Public Health

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A content analysis is a tool for researchers to easily determine the presence of words, themes, or concepts from qualitative data. Read on to find out more.

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¿Qué es el Big Data? - La mejor explicación en español

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Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día.

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Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

, tales como Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

2. ¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

. Con la velocidad de Más rápido, mejor toma de decisiones Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Por ejemplo:

Turismo:Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

Empresas manufactureras:Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.

Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data existen en las siguientes áreas:

Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.

Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.

Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.

Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

3. Desafíos de la calidad de datos en Big Data

Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.

Estas 5 características del big data provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.

Hasta la llegada del Big Data, mediante ETL podíamos cargar la información estructurada que teníamos almacenada en nuestro sistema ERP y CRM, por ejemplo. Pero ahora, podemos cargar información adicional que ya no se encuentra dentro de los dominios de la empresa: comentarios o likes en redes sociales, resultados de campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc. Todos estos datos nos ofrecen información que nos ayuda a saber si nuestros productos o servicios están funcionando bien o por el contrario están teniendo problemas.

Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:

1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.

Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

Datos de internet y móviles.

Datos de Internet de las Cosas.

Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.

Datos experimentales.

Y los tipos de datos también lo son:

1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.

2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.

3. Tipos de datos estructurados

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

2. Tremendo volumen de datos

Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme, y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable.

Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto.

Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones.

4. No existen estándares de calidad de datos unificados

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000.

Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de big data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.

La calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.

4. Cómo construir un plan de Data Governance en Big data

Gobernabilidad significa asegurarse de que los datos estén autorizados, organizados y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos, con el menor número posible de errores, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la seguridad.

Esto no parece un equilibrio fácil de conseguir, sobre todo cuando la realidad de dónde y cómo los datos se alojan y procesan está en constante movimiento.

A continuación veremos algunos pasos recomendados al crear un plan de Data Governance en Big Data.

1. Acceso y Autorización Granular a Datos
No se puede tener un gobierno de datos efectivo sin controles granulares.
Se pueden lograr estos controles granulares a través de las expresiones de control de acceso. Estas expresiones usan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y autorización de datos flexibles, con permisos basados en roles y configuraciones de visibilidad.

En el nivel más bajo, se protegen los datos confidenciales, ocultándolos, y en la parte superior, se tienen contratos confidenciales para científicos de datos y analistas de BI. Esto se puede hacer con capacidades de enmascaramiento de datos y diferentes vistas donde se bloquean los datos en bruto tanto como sea posible y gradualmente se proporciona más acceso hasta que, en la parte superior, se da a los administradores una mayor visibilidad.

Se pueden tener diferentes niveles de acceso, lo que da una seguridad más integrada.

2. Seguridad perimetral, protección de datos y autenticación integrada

La gobernabilidad no ocurre sin una seguridad en el punto final de la cadena. Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes. Cuando se trata de autenticación, es importante que las empresas se sincronicen con sistemas probados.

Con la autenticación, se trata de ver cómo integrarse con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. También se puede dar soporte a herramientas como Kerberos para soporte de autenticación. Pero lo importante es no crear una infraestructura separada, sino integrarla en la estructura existente.

3. Encriptación y Tokenización de Datos

El siguiente paso después de proteger el perímetro y autenticar todo el acceso granular de datos que se está otorgando es asegúrese de que los archivos y la información personalmente identificable (PII) estén encriptados y tokenizados de extremo a extremo del pipeline de datos.

Una vez superado el perímetro y con acceso al sistema, proteger los datos de PII es extremadamente importante. Es necesario encriptar esos datos de forma que, independientemente de quién tenga acceso a él, puedan ejecutar los análisis que necesiten sin exponer ninguno de esos datos.

4. Constante Auditoría y Análisis

La estrategia no funciona sin una auditoría. Ese nivel de visibilidad y responsabilidad en cada paso del proceso es lo que permite a la TI "gobernar" los datos en lugar de simplemente establecer políticas y controles de acceso y esperar lo mejor. También es cómo las empresas pueden mantener sus estrategias actualizadas en un entorno en el que la forma en que vemos los datos y las tecnologías que utilizamos para administrarlos y analizarlos están cambiando cada día.

Estamos en la infancia de Big Data e IoT (Internet de Cosas), y es fundamental poder rastrear el acceso y reconocer patrones en los datos.

La auditoría y el análisis pueden ser tan simples como el seguimiento de los archivos de JavaScript Object Notation (JSON).

5. Una arquitectura de datos unificada

En última instancia, el responsable de TI que supervisar la estrategia de administración de datos empresariales, debe pensar en los detalles del acceso granular, la autenticación, la seguridad, el cifrado y la auditoría. Pero no debe detenerse ahí. Más bien debe pensar en cómo cada uno de estos componentes se integra en su arquitectura de datos global. También debe pensar en cómo esa infraestructura va a necesitar ser escalable y segura, desde la recolección de datos y almacenamiento hasta BI, analítica y otros servicios de terceros. La gobernanza de los datos es tanto acerca de repensar la estrategia y la ejecución como sobre la propia tecnología.

Va más allá de un conjunto de reglas de seguridad. Es una arquitectura única en la que se crean estos roles y se sincronizan a través de toda la plataforma y todas las herramientas que se aportan a ella.

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Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad

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Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día.

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La analítica del big data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.

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Gestión de datos. Los datos necesitan ser de alta calidad y estar bien gobernados antes de poderlos analizar de manera confiable. Con la entrada y salida constante de datos de una organización, es importante establecer procesos repetibles para construir y mantener estándares de calidad de datos. Una vez que los datos son confiables, las organizaciones deben establecer un programa maestro de gestión de datos que sintonice a la empresa completa en el mismo canal.

Minería de datos. La minería de datos le ayuda a examinar grandes cantidades de datos para descubrir patrones en los mismos - y esta información se puede utilizar para realizar un análisis adicional para ayudar a dar respuesta a preguntas de negocios complejas. Con el software de minería de datos, usted puede filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en los datos, destacar lo relevante, usar esa información para evaluar resultados probables y luego acelerar la velocidad de toma de decisiones informadas.

Esta infraestructura de software de código abierto puede almacenar grandes cantidades de datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware comercial. Se ha convertido en una tecnología clave para hacer negocios debido al incremento constante de los volúmenes y variedades de datos, y a que su modelo de cómputo distribuido procesa el big data a gran velocidad. Un beneficio adicional es que la estructura de código abierto de Hadoop es libre y utiliza hardware comercial para almacenar grandes cantidades de datos.

Analítica en memoria. Mediante el análisis de datos de la memoria del sistema (y no de su disco duro), puede obtener insights inmediatos de sus datos y actuar con ellos con rapidez. Esta tecnología puede eliminar latencias en la preparación de los datos y el procesamiento analítico para probar nuevos escenarios y crear modelos; no sólo es una forma fácil para que las organizaciones se mantengan ágiles y tomen mejores decisiones de negocios, sino que también les permite ejecutar escenarios analíticos iterativos e interactivos.

Analítica predictiva. La tecnología analítica predictiva utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje basado en máquina para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Se trata de proveer la mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro, de modo que las organizaciones puedan tener mayor confianza en que toman la mejor decisión de negocios posible. Algunas de las aplicaciones más comunes de la analítica predictiva incluyen la detección de fraude, riesgo, operaciones y marketing.

Minería de texto. Con la tecnología de minería de texto, usted puede analizar datos de texto de la Web, hacer comentarios en campos, libros y otras fuentes basadas en texto para descubrir insights que no había observado antes. La minería de texto utiliza el aprendizaje basado en máquina o la tecnología de procesamiento del lenguaje natural para repasar documentos - correos electrónicos, blogs, textos de Twitter, encuestas, inteligencia competitiva y más - para ayudarle a analizar grandes cantidades de información y descubrir nuevos temas y relaciones de términos.

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Analítica del big data: Qué es y por qué es importante

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Aprenda cómo la analítica del big data puede descubrir lo inesperado en sus datos, mejorar predicciones y dar soporte a la toma de decisiones - utilizando incluso los más grandes conjuntos de datos.

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Todos hemos oído lo último en frases de moda, "Big Data", y cómo el crecimiento exponencial de la disponibilidad de datos, una vez aprovechados, conducirá a una mejor toma de decisiones. Pero, ¿qué significa esto para el móvil?

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Lukasz Zelezny

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