Resumen: Este informe sostiene que el software de análisis de datos cualitativos NVivo puede ser una herramienta muy útil para analizar e interpretar entrevistas semiestructuradas. Para ello, se plantea un ejemplo práctico de cómo aplicar esta herramienta a investigaciones cualitativas, utilizando como caso 10 entrevista sobre posicionamiento en buscadores en cibermedios a un experto en este campo. Asimismo, en este trabajo se explica qué procesos hay que tener en cuenta para manejar e interpretar adecuadamente los datos que proporcionen la codificación de las entrevistas con NVivo. El proceso incluye estrategias de interpretación de datos en nodos de árbol, y en nubes de categorías. El artículo concluye con una serie de recomendaciones para que los investigadores sean capaces de sacar el mayor provecho posible a este software.
Palabras clave: Entrevistas semiestructuradas, NVivo, metodología cualitativa, software de apoyo a la investigación
Introducción
La entrevista es un instrumento de gran eficacia para desarrollar investigaciones cualitativas y tiene como función principal recabar datos que después podremos aplicar a nuestros estudios. Se trata de una técnica que se caracteriza por tratarse de una conversación más o menos dirigida (dependiente del tipo de entrevista) entre el investigador (emisor) y el sujeto de estudio (receptor) con un fin siempre bien determinado y enfocado a la resolución de los objetivos y preguntas de investigación de trabajos.
Para alcanzar este fin el investigador plantea interrogantes al receptor para que éste le dé su opinión, los responda o los resuelva, según el caso.
Existen tres tipos de entrevistas que se pueden aplicar a lo largo de una investigación, cada una de ellas cuenta con sus propias ventajas e inconvenientes, por lo que optar por una u otra condicionará en mayor o menos medida el resultado de nuestro estudio (Díaz-Bravo et al. 2013). A continuación, explicamos brevemente cada una las entrevistas que podemos realizar:
- Entrevistas estructuradas: Se trata de una entrevista que cuenta con preguntas fijadas de antemano con un orden específico y con posibles respuestas cerradas. Los entrevistados deben seleccionar del listado de respuestas las que consideren más adecuadas. Es un tipo de entrevista muy rígida, destaca por permitir una gran sistematización en los resultados y por tanto un alto grado de objetividad, sin embargo, en algunas ocasiones la falta de interpretación por dicha rigidez, ofrece resultados menos ricos que otro tipo de entrevistas.
- Entrevistas semiestructuradas: Tiene menor rigidez que las entrevistas estructuradas, ya que cuentan con preguntas fijas, pero en este caso los entrevistados pueden contestar libremente sin necesidad de elegir una respuesta específica como sucede en las entrevistas estructurada. Incluso los investigadores pueden interactuar y adaptarse a los entrevistados y a sus respuestas, en definitiva, son entrevistas más dinámicas, flexibles y abiertas, y por tanto permiten una mayor interpretación de los datos que con las entrevistas estructuradas.
- Entrevistas no estructuradas: Son las entrevistas más flexibles ya que las preguntas son más abiertas. Los entrevistados responden sin estar dirigidos, lo que ayuda a que vayan más allá de las propias preguntas, esto incluye desviarse en las contestaciones, divagar, etc. Es un tipo de entrevista de gran riqueza a nivel interpretativo, sin embargo, en ocasiones parte de las respuestas pueden desvincularse totalmente del objeto de estudio, y por tanto el investigador tiene la misión de eliminar el contenido de poco o nulo valor y rescatar el que sí lo tiene. Muchas ocasiones esto se puede volver tedioso y/o complicado.
Es importante destacar que no hay que confundir las entrevistas con los cuestionarios, ya que, aunque cuentan con algunas similitudes, las entrevistas permiten, en mayor o menor grado, interactuar con el receptor, ya sea aclarando dudas, o interviniendo directamente en la conversación para dirigir o enfatizar en algún punto o tema propuesto, mientras que las encuestas no. Todo esto hace que la entrevista tenga un grado de eficacia mayor que el cuestionario.
A su vez, y una vez visto las diferencias entre las encuestas y las entrevistas, y los tipos de entrevistas, cabe destacar que, actualmente, la entrevista semiestructurada está considerada la que mayor interés suscita dentro del mundo académico. Esto se debe principalmente a su grado de flexibilidad a la hora de resolver las preguntas, ya que las respuestas que se dan no son ni demasiado rígida ni demasiado abierta.
Esto se traduce en una mayor participación de los entrevistados en ofrecer su punto de vista, una mayor uniformidad de respuestas, y por tanto mayor facilidad para que los investigadores puedan interpretar las respuestas en el contexto de su estudio.
En definitiva, la entrevista es una metodología cualitativa que nos ayuda a recabar datos muy detallados y profundos principalmente porque se adaptan al entrevistado desde aspectos muy variados como , su contexto, su conocimiento sobre el tema, sus creencias, etc.
Ahora bien, ¿cómo podemos identificar qué datos son los más relevantes cuando realizamos una investigación en base a entrevistas a expertos? ¿Cómo saber si las interpretaciones realizadas en las entrevistas semiestructuradas y la elección de los datos son lo que realmente aportan valor a nuestras investigaciones?
La respuesta está en la investigación exhaustiva del contenido de las respuestas de los entrevistados. Se trata de analizar punto por punto cada una de las respuestas de los entrevistados y resaltar los puntos de convergencia y divergencia que se dan entre todos ellos, sistematizarlos y categorizanrlos hasta reducirlos a conclusiones solventes, específicas, y adecuadas que resuelvan nuestros objetivos y preguntas de investigación.
Si bien es cierto que esta labor se viene realizando en base a una lectura (en caso de entrevistas transcritas), o una escucha (en caso de entrevistas en audio) concienzuda, cada vez es más frecuente encontrar programas informáticos que ayudan a categorizar y automatizar los resultados de las entrevistas.
Con ello, no solo se obtiene resultados en un menor periodo de tiempo, sino que además nos permite descubrir patrones de respuesta que quizá con una lectura o escucha activa pueda pasarse por alto.
NVivo: El software para la automatización de datos para investigaciones cualitativas
información y la comunicación se vienen desarrollando herramientas capaces de codificar datos electrónicamente dotando a las investigaciones de mayor eficacia y rigor.
Uno de estos programas informáticos es NVivo. Se trata de uno de los softwares más utilizados para analizar datos relacionados con investigaciones cualitativas y métodos mixtos (NVivo, 2019, 2019ª). Destaca por ser una herramienta capaz de automatizar datos no numéricos como entrevistas, encuestas, y contenido textual y ayudar así a los investigadores (Alyahmady y Saleh, 2013).
Nvivo está desarrollado por QSR International y se puede adquirir desde este enlace (http://www.qsrinternational.com/). Este programa permite, no solo organizar todos los materiales que componen nuestras investigaciones, sino que además nos ayuda a sistematizar, procesar y analizar los datos dándoles forma y sentido (Dias et al. 2016).
Con NVivo podemos importar distintos tipos de datos ya sean estos textuales, audio, imagen, tweets, etc. y evaluarlos en una misma interfaz (Gómez, 2015).
Esto nos permite trabajar desde un mismo panel con una gran cantidad de datos, además, estos datos se pueden convertir fácilmente y de manera automatizada en presentaciones, informes, y/o diagramas (Leech y Onwuegbuzie, 2011).
En esencia, NVivo es una herramienta que ayuda a los investigadores a organizar y manejar sus materiales para que puedan encontrarle un mayor sentido.
NVivo destaca porque mejora en tiempos y en calidad los resultados de las investigaciones que estemos desarrollando con métodos cualitativos.
Cuenta con servicios que automatizan los procesos de análisis de los datos obtenidos, permite descubrir patrones, temas y tendencias, por tanto, nos ayuda a resolver las conclusiones de nuestros estudios de manera solvente y eficaz (Walsh 2003).
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- Acceso al anuario Methodos. Anuario de Métodos de Investigación en Comunicación Social, 1
Referencia:
Lopezosa, C. Entrevistas semiestructuradas con NVivo: pasos para un análisis cualitativo eficaz. En: Lopezosa C, Díaz-Noci J, Codina L, editores Methodos Anuario de Métodos de Investigación en Comunicación Social, 1. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra; 2020. p. 88-97. DOI: 10.31009/methodos.2020.i01.08 http://hdl.handle.net/10230/44605
Referencias bibliográficas:
- AlYahmady H.; Saleh S. (2013). Using NVivo for Data Analysis in Qualitative Research. International Interdisciplinary Journal of Education, 2(2), 181-186.
- Dias, J.;Meireles, I.;Ribeiro, M.; Braga, T.; Catafesta, F.;Bernardino, E. (2016) Uso del software NVivo® en una investigación con Teoría Fundamentada. Index de Enermería, 25 (4)
- Díaz-Bravo, L.; Torruco-García, U.; Martínez-Hernández,M.; Varela-Ruiz, M. (2003). La entrevista, recurso flexible y dinámico, Investigación en educación médica, 2 (7)
- Gómez, O. (2015). Tutorial Nvivo 4 trabajo entrevistas, autocodificación, cruces de información, Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=2HppQp3zHhM [Fecha de consulta: 16/02/2019].
- Leech, N.; Onwuegbuzie, A. (2011). Beyond constant comparison qualitative data analysis: Using NVivo. School Psychology Quarterly, 26 (1), 70-84
- NVivo (2019). What is NVivo?, Disponible en: https://www.qsrinternational.com/nvivo/what-is-nvivo [Fecha de consulta: 14/02/2019].
- NVivo (2019a). Comience a usar NVivo. Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=qmWfmkv3NKw [Fecha de consulta: 14/02/2019].
- Sabariego, M. (2018) Análisis de datos cualitativos a través del programa NVivo 11 PRO. Dosier 1. Tutorial del programa. Repositorio UB. Disponible en: http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/118884/1/Dosier%201.pdf [Fecha de consulta: 15/02/2019].
- Walsh, M. (2003). Teaching Qualitative Analysis Using QSR NVivo. The Qualitative Report, V.8 (2), 251-256
- Wiltshier, F. (2011). Researching with NVivo. Forum: Qualitative Social Research Sozialforschung, 12(1) http://dx.doi.org/10.17169/fqs-12.1.1628
- Zamawe, F. (2015). The Implication of Using NVivo Software in Qualitative Data Analysis: Evidence-Based Reflections. Malawi Medical Journal, 27(1) http://dx.doi.org/10.4314/mmj.v27i1.4