Ciencia de alto impacto: elaboración y escritura de proyectos de investigación

Para la ciencia, las «evidencias» son aquellos hechos observados, que por medio de las experiencias realizadas y modelizados a través de la investigación científica, dan el apoyo necesario a las «teorías factuales» que «referencian» a dichos hechos. Entonces pues, antes de ver cómo ir en busca de las evidencias, veamos brevemente qué son: las teorías, los modelos, y las referencias.

Teorías

Seguidamente expondremos sobre las teorías, lo haremos en dos partes; en la primera veremos qué son las teorías y cuáles son sus elementos constitutivos, en la segunda parte hablaremos de cómo podemos hacer una teoría o una ley, ya que como científicos buscamos saber qué cosas están mal, o qué es lo que falta, y así crear nuestro espacio de investigación.

Empecemos viendo que son las teorías; coloquialmente algunas personas opinan que las teorías son una descripción de la realidad, las cuales pueden ser descripciones de percepciones o de los datos de los sentidos; en tanto para otras, una teoría, es una "verdadera" explicación de los hechos. En el libro titulado La evolución de la física, Albert Einstein dijo que:

el objeto de toda teoría física, es la explicación del más amplio conjunto de fenómenos posible; y agregó: se justifica, mientras nos hace inteligibles los sucesos de la naturaleza.

Además, toda teoría abarca los siguientes elementos constitutivos:

• conceptos primitivos,
• axiomas,
• postulados, y
• demostraciones;

Veamos a cada uno de ellos; empecemos por los «conceptos primitivos» (básicos o fundamentales): so pena del problema de la regresión infinita, las teorías no pueden dejar de prescindir de los conceptos primitivos; sus términos son consensuados, y todos admitimos que tenemos la misma concepción sobre ellos, como en el caso: del espacio, el punto, la recta, y el plano. Para ejemplificarlo, imaginemos el siguiente diálogo entre dos personas:

• Me podrías decir qué es un «triángulo»,

• un «triángulo» es un «polígono» de tres segmentos que determinan tres puntos del plano no colineales.
• Qué es un «polígono»,
• un «polígono» es una figura geométrica plana, compuesta por una secuencia finita de «segmentos» rectos consecutivos, que encierran una región en el plano.
• Qué es un «segmento»,
• un «segmento» es un fragmento de recta que está comprendido entre dos «puntos», llamados «puntos extremos o finales».
• Qué es un «punto»,
• un «punto» es una unidad indivisible. El «punto» es una figura geométrica sin dimensión; por tanto, no tiene longitud, área, volumen, ni otro ángulo dimensional, entonces no es un objeto físico; con respecto de un sistema de coordenadas preestablecidas, describe una posición determinada en el espacio.

En este ejemplo, vemos que, sin la aceptación de los enunciados básicos, cualquier definición nos podría llevar a una regresión infinita.

Sigamos con otro de los elementos de las teorías, los «axiomas» son principios generales que no precisan ser probados para la ciencia. Tomemos dos ejemplos:

1. el primero de Los Elementos de Euclides: dos puntos cualesquiera determinan un segmento de recta;
2. el segundo de los Axiomas de Peano y de la teoría de conjuntos de Bertrand Ruessell: Todo número natural tiene su subsiguiente.

Otro de los elementos constitutivos de toda teoría, dijimos que son los «Postulados» o definiciones implícitas, y podremos considerarlos como los teoremas iniciales de una cadena deductiva. Tomemos un ejemplo del libro Los elementos de Euclides, en el cual se muestra cómo, a partir de tres postulados, se obtiene la derivación de una definición:

• Postulado: Un punto es lo que no tiene partes (Libro I, definición 1).
• Postulado: Una línea es una longitud sin anchura (Libro I, definición 2).
• Postulado: Los extremos de una línea son puntos (Libro I, definición 3).
• Definición: Una línea recta es aquella que yace por igual respecto de los puntos que están en ella (Libro I, definición 4).

Aquí hagamos una pausa y comparemos a este ejemplo, con el ejemplo de los axiomas, para el cuál habíamos simulado un diálogo que al fin expuso a una noción racional como un cúmulo de conocimientos, en tanto aquí se expone al conocimiento como un encadenamiento de ideas; lo que nos pone ante dos concepciones epistemológicas de la ciencia: como cúmulo o como encadenamiento de ideas.

Ahora volvamos a nuestros elementos constitutivos de las teorías, ya por último tenemos a las «demostraciones», veámoslas con este ejemplo basado en el siguiente postulado:

La suma de los ángulos interiores de un triángulo es igual a dos rectos.

Euclides lo demuestra de la siguiente manera con su Proposición 32 en el libro I de los Elementos:

en un triángulo, si se prolonga uno de los lados, el ángulo externo es igual a los dos ángulos internos y opuestos, y los tres ángulos internos del triángulo son iguales a dos rectos (Elementos, Libro I, 32)

Este ejemplo lo utilizaba Spinoza, en su Tratado breve, para mostrar cómo una idea lleva a otra y su unión implica la existencia de ambas.

En síntesis:

una teoría científica es un sistema deductivo en el cual ciertas consecuencias observables se siguen de la conjunción de hechos observados con la serie de hipótesis fundamentales del sistema.

Cuando se postula que el núcleo de toda teoría científica es un conjunto de hipótesis verificables, nos referimos a que toda teoría designa una construcción intelectual que aparece como resultado del trabajo científico (Bevan Braithwaite, Richard. La explicación científica, 1963)

Modelos

Los modelos, como representación idealizada de una clase de objetos reales, son sistemas hipotético-deductivos, que en las ciencias fácticas se refieren a partes o aspectos del mundo natural o social. Los modelos difieren de las teorías en tres aspectos:

1. tienen un dominio más acotado que las teorías; así, por ejemplo, podemos hablar de una teoría general económica, pero hablaremos de un modelo de distribución de la renta;
2. son representaciones simplificadas de los objetos que representan, tanto que algunos de ellos pueden llamarse boceto;
3. en los distintos campos del conocimiento científico, la noción de modelo ha sido usada y desarrollada con el fin de exponer y explicar aspectos sustanciales de la realidad.

Es así que el modelo posibilita: representar una entidad, establecer una correspondencia entre cada uno de los elementos, de la representación de la realidad, con los elementos más distintivos de la entidad representada.

Referencia y Evidencia

Toda teoría factual tiene que considerarse desde dos perspectivas:

1. la referencia, y
2. la evidencia.

Referencialmente considerada, una teoría factual apunta de modo inmediato a una imagen conceptual o a un modelo teorético, y a su vez referencia a un sistema real. (Bunge, La investigación científica: su estrategia y su filosofía, 2004, pág. 434)

Las teorías incluyen modelos, que son una representación idealizada de una clase de objetos reales. (Bunge, La investigación científica: su estrategia y su filosofía, 2004, pág. 337)

En tanto, mientras que la teoría se refiere a los hechos experienciales (observados y observables), que se incluyen en el conjunto más amplio de los hechos, sólo el subconjunto de los hechos observados le da apoyo evidencial.

Evidencia

Toda pieza de evidencia empírica, tiene que juzgarse a la luz de la teoría utilizada al diseñar y llevar a la práctica la técnica con la cual se ha obtenido esa información. Entonces, del mismo modo que ninguna teoría factual se sostiene por sí misma, por analogía, tampoco hay dato que se constituya por sí mismo en evidencia a favor o en contra de una teoría. Por lo tanto:

para que el dato se constituya como evidencia, en favor o en contra de una hipótesis científica, éste ha de ser conseguido e interpretado con la ayuda de alguna teoría científica; (Bunge, La investigación científica: su estrategia y su filosofía, 2004, pág. 17, 34)

El camino no va directamente de los datos a la teoría, sino de los datos al problema, del problema a la hipótesis (derivación lógica con consecuencias contrastables), y de la hipótesis a la teoría; y luego a la inversa, de la teoría y la evidencia, a una proyección que podrá someterse a contrastación con la ayuda de otro elemento de evidencia y la de otras teorías. (Bunge, La investigación científica: su estrategia y su filosofía, 2004, pág. 400)

Entonces:

• no hay evidencia sin teoría, es decir, no puede haber o dejar de haber evidencia más que en favor o en contra de alguna teoría;
• la teoría misma lo determina -generalmente con la ayuda de otras teorías-, porque los informes de observación (datos) tienen que interpretarse en lenguaje teorético para poder convertirse en evidencias;
• las evidencias no nacen, se hacen: sólo una teoría puede transformar un dato en una evidencia, por ejemplo el salario como renta disponible es evidencia para la Teoría general del empleo, el interés y el dinero.

Por tanto, la expresión:

• el dato e es una evidencia relevante para la hipótesis h, es una expresión incompleta, y debería sustituirse por esta otra
• en base a la teoría -o trasfondo de conocimiento- T, el dato e es una evidencia relevante para la hipótesis h

Antes de continuar con la descripción del proceso de revisión de la literatura científica que tenga por finalidad recavar información relevante basada evidencias, expondremos las siguientes conclusiones generales:

• los datos utilizados para contrastar teorías no se recogen, sino que se producen con la ayuda de la misma teoría o también con la ayuda de otras teorías. Toda evidencia es un dato, pero no todo dato es una evidencia. El carácter evidencial de un dato no es una propiedad intrínseca suya. Son evidencias, los datos que son relevantes para alguna «idea».
• las teorías, supuestas en la interpretación de los hechos observados como evidencia reconstruyen (hipotéticamente) la cadena entera que está entre el hecho-referencia y el hecho-evidencia, entre el resfriado y el estornudo, entre la amistad y el apretón de manos. En la ciencia no hay experiencias neutrales, pues toda evidencia se produce a la luz de alguna teoría, o conjunto de fragmentos de teorías, y es relevante para alguna teoría. (Bunge, La investigación científica: su estrategia y su filosofía, 2004, pág. 441)

Entonces:

la «evidencia» es un concepto complejo que tiene que ponerse en relación con las particulares hipótesis, para las cuales es relevante, y con el trasfondo de conocimiento -que es a menudo un conjunto de fragmentos de teorías T- en base al cual se sostiene que el dato es una evidencia relevante para la hipótesis.

La investigación, en el sentido más amplio, es decir, el modo humano de enfrentarse a situaciones problemáticas, entraña una constante reconsideración de los medios y también de los fines; esto es así porque los objetivos establecidos por los fines, no se encuentran misteriosamente grabados, bajo la forma de una «función de preferencia racional» en nuestra mente, ni tampoco todo lo que se nos está permitido, como inmutables o idiosincrásicos fines o valores, por consiguiente como seres «racionales» buscaremos aquellos medios más eficientes para realizar los fines propuestos.

En un sentido más amplio, Hilary Putnam (2004, págs. 118, 119) expone que la investigación es el modo que las personas tienen para enfrentarse a situaciones problemáticas (complicadas como decía Einstein). Toda investigación tiene, por tanto, «suposiciones fácticas» (incluidas las relativas a la eficiencia de ciertos medios para conseguir ciertos fines) como «presuposiciones valorativas», y si nuestro problema es de difícil solución podemos muy bien replantear nuestros fines del mismo modo que nos replanteamos nuestros «supuestos fácticos» (lo que entraña una constante reconsideración de los medios y de los fines). En resumen, cambiar los propios valores no es sólo un medio legítimo de resolver un problema, a menudo es el único modo de hacerlo. Por lo tanto, lo que fenomenológicamente parece ser una decisión de cambiar los propios valores, en realidad es:

• descubrir nuevos y mejores medios para alcanzar fines a la vista preexistentes, lo que Immanuel Kant (2000, pág. 140) llama imperativos hipotéticos, y
• aprender, mediante la experimentación y la discusión, a aumentar el bienestar en nuestras vidas, con valores más fundamentales (y de un orden superior) que siempre han estado entre nosotros.

Ya vimos que la ciencia es una investigación empírica y cognoscitiva, que además se encuentra en una dimensión social que contiene a los estados mentales cognitivos de los sujetos y de sus disposiciones conductuales para llegar a la comprensión de los objetos físicos o cuestiones fácticas y para ello se precisará del conocimiento, más particularmente de la episteme o sea el de los contenidos objetivos del pensamiento o conocimiento científico constituido por: teorías, problemas y también de argumentos.

Esta disposición conductual es a lo que Tomas Kuhn (2002, pág. 136) da por llamar negociación y que, como tal, cuenta con dos aspectos:

1. uno el fáctico, que son los hechos a partir de los cuales podrían extraerse las conclusiones científicas;
2. el otro el de la interpretación, que son junto con las conclusiones, las nuevas leyes o teorías que podrían basarse en aquellos.

Estos dos aspectos de la negociación (el fáctico y el de la interpretación) se prosiguen al mismo tiempo, esto quiere decir que: las conclusiones determinan la descripción de los hechos, al igual que los hechos determinan las conclusiones sacadas de éstos.

Desde aquí, siguiendo a Mario Bunge, veremos que toda Idea Proyecto (Ip) de Investigación, debe especificar la siguiente tupla:

Ip = P= < D, G, A, O, M >

Formulación del método científico: describir, problematizar, conjeturar, contrastar

Siguiendo la acepción de Mario Bunge (2013, págs. 33, 35, 36) (1980, págs. 39, 40), diremos que el método científico es un proceso formativo que implica la actitud que ha de asumir un investigador, ante un conjunto de reglas que le servirán como instrumentos para la resolución de problemas. Tanto es así, que la mejor manera de aprender a plantear y resolver problemas científicos no es solamente el estudiar un manual de metodología (actitud erudita), sino es el estudiar y aplicar modelos de investigación exitosa; en síntesis, el método científico es la teoría de la investigación.

Ahora bien, el método científico ayudará a ordenar y precisar las siguientes cuestiones, que son necesarias para llevar adelante una investigación, como son las de:

• entrar en materia (o sea, apropiarse de ciertos conocimientos),
• advertir qué se ignora,
• escoger qué se quiere averiguar, y
• planear la manera de hacerlo.

Podemos así, especificar para el método científico, las siguientes dimensiones:

• descripción,
• problematización,
• conjetura, y
• contrastación,

Todas ellas han de ser operacionalizadas a través de las siguientes etapas:

• Plantear un problema
• Descubrimiento del problema o laguna en un conjunto de conocimientos. Si el problema no está enunciado con claridad, se pasa a la etapa siguiente; si lo está, a la subsiguiente.
• Planteo preciso del problema, en lo posible en términos matemáticos, aunque no necesariamente cuantitativos. O bien replanteo de un viejo problema a la luz de nuevos conocimientos (empíricos o teóricos, sustantivos o metodológicos).
• Búsqueda de conocimientos o instrumentos relevantes al problema (p. ej., datos empíricos, teorías, aparatos de medición, técnicas de cálculo o de medición). O sea, inspección de lo conocido para ver si puede resolver el problema.
• Tentativa de solución del problema con ayuda de los medios identificados. Si este intento falla, pásese a la etapa siguiente; si no, a la subsiguiente.
• Construir una hipótesis (Modelo Teórico)
• Invención de nuevas ideas (hipótesis, teorías o técnicas) o producción de nuevos datos empíricos que prometan resolver el problema.
• Elaborar predicciones (Deducción de consecuencias particulares)
• Obtención de una solución (exacta o aproximada) del problema con ayuda del instrumental conceptual o empírico disponible.
• Probar la hipótesis
• Investigación de las consecuencias de la solución obtenida. Si se trata de una teoría, búsqueda de predicciones que puedan hacerse con su ayuda. Si se trata de nuevos datos, examen de las consecuencias que puedan tener para las teorías relevantes.
• Sacar conclusiones e introducirlas en la teoría (alcance y valor cognoscitivo del resultado de la investigación)
• Puesta a prueba (contrastación) de la solución: confrontación de ésta con la totalidad de las teorías y de la información empírica pertinente. Si el resultado es satisfactorio, la investigación se da por concluida hasta nuevo aviso. Si no, se pasa a la etapa siguiente:
• Corrección de las hipótesis, teorías, procedimientos o datos empleados en la obtención de la solución incorrecta. Éste es, por supuesto, el comienzo de un nuevo ciclo de investigación.

Vale destacar que, al momento de abordar una investigación científica y encarar la elaboración del procedimiento metodológico, deben considerarse las siguientes máximas del método científico (Bunge, 2013, págs. 33, 35, 36):

• El análisis lógico, tanto sintáctico como semántico, es la primera operación que debiera emprenderse al comprobar las hipótesis científicas, sean fácticas o no. Esta norma debiera considerarse como una regla del método científico.
• El método científico, aplicado a la comprobación de afirmaciones informativas, se reduce al método experimental.
• Observar singulares en busca de elementos de prueba universales.
• Formular preguntas precisas.
• Aplicar las reglas de la estadística para la recolección y el análisis de datos.
• No existen respuestas definitivas, y ello es simplemente porque no existen preguntas finales.

Inicialmente diremos que las preguntas de investigación son adecuadas y necesarias para toda clase de investigaciones y más particularmente en las investigaciones cualitativas; en tanto, las hipótesis son exigibles para las investigaciones experimentales y cuantitativas.

Un problema es una pregunta; una sentencia declarativa que refiere a una situación-problema de un hecho, observado u observable, que es percibido y contextualizado a través de un determinado «trasfondo de conocimiento», por lo cual debe expresarse semánticamente en un lenguaje filosófico científico.

Entonces, la esencia de la filosofía científica es saber hacer las preguntas correctas sobre lo que no se, y así poder ir a buscar y descubrir los datos necesarios que requerirá mi investigación para poder responder aquellas preguntas. Así podremos, metodológicamente, y en el marco de la filosofía científica:

plantear, mediante preguntas significativas y no triviales, cuestiones fácticas razonables, para luego utilizando teorías, leyes, o reglas existentes o concebibles, probar respuestas probables.

En otras palabras, la pregunta de investigación atiende a la elaboración del proyecto de investigación; más concretamente, la pregunta problematizante sobre el objeto de estudio (dominio del discurso) estará en el contexto del background «trasfondo de conocimiento»:

• un trasfondo general determinado por una filosofía inherente del campo de conocimiento especificado para la línea de investigación a través de su ontología, su gnoseología (teoría del conocimiento) y de sus aspectos éticos;
• un trasfondo formal constituido por proposiciones lógicas y matemáticas constituidas en teorías, leyes, y reglas;
• un trasfondo específico constituido por el conjunto de datos, hipótesis y teorías ya confirmadas que fueran obtenidas en otros campos de investigación relevantes para nuestro propio campo disciplinar; y
• un trasfondo acumulado de conocimientos en el campo disciplinar y que se presentaran eficaces y verdaderos para nuestra línea de investigación.

Por lo tanto, la pregunta de investigación debe ser:

• conceptualmente clara,
• precisa,
• viable de tener una respuesta (porque el correcto planteo del problema implica su respuesta), y
• relevante (o sea atender a una necesidad concreta y justificada).

Pregunta de investigación: cómo elaborarla

Si queremos resolver un problema, lo primero que debemos hacer es suponer al problema resuelto, y darle nombre a cada uno de los «elementos esenciales» que consideremos necesarios para su constitución; luego, deberemos desentrañar su dificultad según el orden en que se vayan mostrando, que naturalmente debería darse mediante las relaciones de dependencias entre los elementos, hasta encontrar la manera de expresar a una misma cantidad (proposición al fin), de dos formas: esto nos permitirá constituir una ecuación o función proposicional del tipo y=f_(x), pues los términos de una de estas formas son iguales a los de la otra.

Hipótesis

Más allá de asumir que no existen preguntas finales y por consiguiente respuestas definitivas, la principal regla del método científico nos indica que la primera operación que debe emprenderse es la del análisis: lógico, sintáctico y semántico de estas preguntas que han de expresarse a través de proposiciones que, sistematizadas en un silogismo, se constituyen en las hipótesis científicas.

Veamos un poco más en detalle a este análisis que se nos presenta como una serie de leyes lógicas que establecen relaciones entre términos universales, a las que Aristóteles (Aristóteles, 1994, págs. 212, 213, 216, 295) definió como silogismo de la siguiente manera:

Un silogismo es un argumento en el cual, establecidas ciertas cosas, resulta necesariamente de ellas, por ser lo que son, otra cosa distinta de las antes establecidas.

Con esto nos referimos a una inferencia por la cual se establece un proceso de deducción que conduce a establecer una relación del tipo Sujeto-Predicado partiendo de enunciados que manifiestan asimismo la relación Sujeto-Predicado.

Tomemos un silogismo hipotético de tipo categórico: este silogismo hipotético está compuesto de tres proposiciones; la última de ellas, denominada conclusión, es una consecuencia lógica de las dos primeras llamadas las premisas. (Bunge, La ciencia: su método y su filosofía, 1995, págs. 35,36)

Todo silogismo tiene tres y sólo tres términos; de los cuales el que es Sujeto (S) de la conclusión es llamado el término menor, el Predicado (P) de la conclusión es llamado término mayor y el restante, común a ambas premisas, es denominado término Medio (M). (Boole, 1960, pág. 78)

Veamos el siguiente ejemplo:

Todos los Ingreso son distribuidos entre los Agentes Económicos

Todo Valor Agregado es Ingreso

Todo Valor Agregado es distribuido entre los Agentes Económicos

Por último, un factor importante en la aceptación o rechazo preliminar de muchas hipótesis, estará dado por la medida de hasta qué punto forman un conjunto sólido con las teorías y hechos vinculados.

Ejemplo de Carnap (Carnap, 1998, pág. 9)

Tomemos la proposición P1: "Esta llave está hecha de hierro." Existen muchos modos de verificar esta proposición; por ejemplo:

Si coloco la llave cerca de un imán, y luego percibo que la llave es atraída. Aquí la deducción se ha hecho de la siguiente manera, a través de las siguientes Premisas (P):

P1: "Esta llave está hecha de hierro"; la proposición que va a ser examinada (Hipótesis).

P2: "Si se coloca un objeto de hierro cerca de un imán, es atraído"; ésta es una ley física ya verificada.

P3: "Este objeto (una barra) es un imán"; proposición ya verificada.

P4: "La llave se coloca cerca de la barra"; esto se verifica ahora directamente por medio de nuestra observación.

De estas cuatro premisas podemos deducir la conclusión:

P5: "La llave será atraída ahora por la barra." Esta proposición constituye una predicción que puede ser examinada mediante la observación.

Ahora pasemos este ejemplo a una estructura silogísitca deductiva del tipo categórica (Peirce, 1878, págs. 65-90, 323-338):

Para poner en contexto estamos combinando la semántica de Carnap con la lógica de Boole, es hacer el juego que propone Hegel entre juicios y silogismos, a saber:

A los que se llegará partiendo del conjunto axiomático y a través del proceso de deducción.

Entonces:

Un problema es una pregunta que nace en una «situación-problema» en un determinado «contexto social», que luego entra en un «lenguaje filosófico científico». Por lo tanto, desde la filosofía científica es importante saber qué es lo que no se, y cómo debo formular las preguntas correctas a fin de ir a buscar los datos necesarios que requerirá mi investigación para resolver el problema; y para ir a la búsqueda de las «evidencias» disponibles y relevantes será importante realizar una revisión de la literatura científica.

Para constituir el primer paso de una Idea-Proyecto, vimos que precisaremos descubrir el gap o intersticio en el dominio del discurso sobre el cual estamos investigando; y para percibir este espacio, necesitaremos plantear al problema de forma precisa; y es así que con ello deberemos ir a la búsqueda de las «evidencias disponibles y relevantes. Para ello:

La «revisión de literatura científica» expone el nivel de conocimiento que se ha alcanzado en la propia línea de investigación que se lleva adelante, y por el que se permite justificar la relevancia de los aportes esperados al campo del conocimiento científico en el cual se constituye. (Royal Literary Fund)

Es importante destacar que una «revisión de literatura científica», se constituye en una investigación en sí misma, que tiene como principales objetivos:

• examinar la literatura sobre los trasfondos teóricos del objeto de estudio,
• sintetizar, la información relevada, en un conjunto de ideas fundamentales sobre el objeto de estudio,
• analizar la información obtenida, con el fin de identificar intersticios en los conocimientos actuales que muestren: alguna limitación teórica, controversias en los puntos de vista, u "opiniones" necesarias de especificar. y
• exponer los resultados relevados de manera organizada.

Con ello,  la revisión de literatura científica permite generar alguno de los siguientes informes:

• Estado del Arte: una revisión de tipo global de un ámbito del conocimiento, que atiende al dominio del discurso sobre el objeto de estudio de la investigación. Puede ser un artículo del tipo Review, o bien puede formar parte de un trabajo más amplio, como una tesis de maestría o doctorado.
• Marco conceptual, teórico, o metodológico: describe la filosofía inherente, las teorías, leyes, reglas e hipótesis acumuladas, en el campo de conocimiento propio de la investigación. Puede formar parte de un artículo del tipo scientific essay de género académico (Scientific Essay).
• Antecedentes teóricos o metodológicos en artículos científicos: principalmente establece los antecedentes al día, de saberes y supuestos, que se constituyen en los conocimientos verdaderos o eficientes que permiten abordar la investigación.
• Trabajo de revisión sistemática (systematic review): una investigación basada en la selección y el análisis de la evidencia publicada sobre una intervención, un programa determinado, o un ámbito del conocimiento.

Es así que todo proceso de «revisión de literatura científica» ayuda a identificar los intersticios, que se exponen como oportunidades de investigación, y a su vez proporcionan el marco teórico y los aspectos metodológicos que permitirán hacer los propios aportes de la investigación.

Una «revisión sistemática» de literatura científica (systematic literature review) es un tipo de «revisión bibliográfica» por la que se recopila y analiza, a través de un proceso sistemático, múltiples estudios o trabajos de investigación, y por el cual podemos: identificar, evaluar, e interpretar, trabajos de investigación en un campo de conocimiento científico determinado; y cuya principal finalidad es la de proporcionar a la pregunta o hipótesis de investigación previamente establecida, un resumen vasto y exhaustivo de la literatura científica disponible. (Fink, 1998)

Ahora bien, para que una «revisión bibliográfica», pueda constituirse en una «revisión sistemática», precisará atender a la siguiente metodología:

• definir:
• la pregunta de investigación,
• los criterios de inclusión y exclusión, y
• los términos de búsqueda.
• identificar las bases de datos científicas y los motores de búsqueda, académicos o genéricos, que se vayan a utilizar,
• buscar y extraer los datos relevantes,
• evaluar la calidad de esos resultados, y por último
• reunir los resultados más importantes para su análisis.

Definir la preguntas de investigación y establecer la hipótesis

En el capítulo: Preguntas de investigación e hipótesis (ir a 3.4), vimos que precisamos de la pregunta de investigación para poder buscar los datos y las evidencias que son necesarias para abordar la investigación; y que la misma debe ser: relevante, clara, y precisa. Solo a título de ejemplo citamos a las indicaciones del Journal Article Reporting Standard (APA) y los requerimientos de APA Style Journal Article Reporting Standards – JARS para informes cuantitativos ver»

Identificar las bases de datos científicas y los motores de búsqueda, académicos o genéricos

Una base de datos académica es un sistema de información que registra documentos que resultan de actividades académica y científicas, tales como artículos, actas de congresos y capítulos de libros. Su objetivo es doble:

1. apoyar la producción de nuevo conocimiento, gracias a la naturaleza acumulativa de la ciencia, que se beneficia de los trabajos anteriores;
2. proporcionar métricas e informaciones sobre las características de la producción científica que permita a los gestores de la ciencia tomar decisiones informadas.

La estructura de una base de datos académica consta de tres módulos interrelacionados para cubrir al primero de los objetivos:

1. Sistema de búsqueda
2. Página de resultados con sistema de análisis y métricas de la producción científica
3. Registro

1 Sistema de búsqueda

Toda base de datos académica necesita básicamente de los siguientes componentes:

• Los registros, mediante el uso de metadatos representan la información clave de cada documento que forma parte de las bases de datos, por ejemplo: título, autor, afiliación, tipo de recurso (artículo científico, informe, artículo de datos), editorial, idioma, fecha, palabras clave, clasificación del campo disciplinar.
• El sistema de búsqueda toma las palabras clave y la estructura lógica de la consulta, constituida por el usuario para realizar la búsqueda.

2 Página de resultados

La página de resultados presenta de forma ordenada, según los criterios establecidos por el usuario, aquellos documentos seleccionados por la aplicación. Estas páginas presentan funciones para exportar la información en diversos formatos (pdf, xml, csv), también permiten establecer perfiles de búsqueda reutilizables, y obtener métricas (citaciones, cantidad de lecturas o descargas) y otros análisis diversos.

3 registro

Un registro, es el componente que permite que una base de datos exhiba su principal característica: el tratamiento sistemático, fiable y seguro de la información que contiene. En una base de datos académica, cada recurso (artículo, informe, tesis, libro) está representado en un registro. Los registros, a su vez, se estructuran en campos, tales como:

• Título del documento
• Autor(es)
• Afiliación
• Resumen
• Palabras clave
• Referencias
• Idioma
• Fuente
• Fecha de publicación
• Categorías
• Métricas
• Altmétricas

También los usuarios pueden constituir o adoptar estructuras propias u otras normatizadas. Seguidamente se presentan otros dos esquemas de registro, uno elaborado en base a la perspeciva epistémica presentada en la tupla de Mario Bunge, y otra por la Declaración PRISMA 2020:

Bases de datos académicas: constitución de un grupo óptimo

Algunas de las principales bases de datos y motores de búsqueda académicos:

• Scopus →
• El Sevier →
• Web of Science →
• Scimago Journal & Country Rank →
• Springer →
• Scielo →
• Dialnet Plus →
• Google Scholar →
• WorldWideScience.org →
• IDEAS →
• BASE →
• WorldCat.org →
• JSTOR →
• ERIH PLUS →
• Latindex →

Buscar y extraer los datos relevantes

Sistema de Búsqueda

Principalmente los sistemas de búsqueda han de permitir constituir las funciones proposicionales que permiten constituir una matriz de análisis de los recursos bibliográficos y así recuperar aquellos que contengan las evidencias buscadas, esta búsqueda se realiza a través de:

operadores lógicos AND, OR inclusivo (uno, u otro, o los dos), y OR exclusivo XOR (uno, u otro, pero no los dos), operador de exclusión NOT, Operadores cercanos (NEAR, NEXT y ADJ), lógica de Boole: se trata en silogismos hipotéticos

Reunir y presentar los resultados más importantes para su análisis

La función primordial, es la de presentar la lista de resultados y en la cual se deben contar con cuatro funciones:

1. ordenar,
2. filtrar,
3. resumir,
4. analizar y exportar.

Ordenar la página de resultados

Dada la gran cantidad de contenidos que almacenan y gestionan las bases de datos es que las búsquedas permiten realizar una selección de la información. Es por ello que se torna necesario ordenar el resultado de acuerdo a criterios de prioridad establecidos en la investigación, como bien puede ser la relevancia temática establecida en las palabras clave, o bien por un orden cronológico establecido en el período de estudio.

Algunos refinamientos adicionales para calcular la relevancia pueden consistir en combinar otros elementos, como la fecha (a igualdad de condiciones, los más recientes, mejor), la variedad de palabras clave (cuantas más palabras clave de la ecuación presentes, mejor).

Otras formas de orden puede estar dada por:

• Títulos, que establezcan tema y problema
• Relevancia del autor
• Impacto dado por sus citaciones
• Por número de lecturas y descargas

Filtrar en la página de resultados

Filtrar es reducir el conjunto de documentos a un número más fácil de manejar y que permita conseguir un conjunto de documentos con características uniformes. Por tanto, las facetas que usamos en una operación de filtrado pueden actuar tanto como criterios de inclusión como de exclusión. Entre las facetas de filtrado más habituales tenemos las siguientes:

• Temas según campo disciplinar (Ciencias Sociales, Ciencias Sociales Aplicadas, Contabilida)
• Tipo de documento (artículo científico, artículo académico, artículo de datos, conjunto de datos)
• Fuente: Autores (Docentes-Investigadores, Investigadores, Instituciones)
• Afiliación: Universidades, Facultades, Escuelas, Grupos de investigación
• Financiación: Organismo que financia el proyecto (UN, CEPAL, OCDE, BID, Banco Mundial)
• Idiomas

Resumir

Preferentemente las Bases de Datos han de presentar un resumen que permita tener una síntesis de la búsqueda realizadas, el cual suele ir complementado por dos acciones:

• editar la búsqueda, y
• guardarla para futuros usos.

Analizar y Exportar

La expectativa de los usuarios, al examinar una página de resultados, es la de acceder a los metadatos del documento y al recurso, a fin de poder realizar un análisis del mismo que permita:

• Clasificar y establecer la importancia de la línea de investigación en el campo del conocimiento establecido
• Identificar las evidencias y su relevancia sobre el objeto de estudio
• Validar la problemática, y el propósito u objetivo de la investigación
• Validar los Métodos utilizados
• Concordar con los objetivos y los resultados o principal hallazgo
• Analizar el aporte de los resultados a su campo de conocimiento

Por último, las bases de datos suelen proporcionar la posibilidad de poder exportar los recursos seleccionadas, a un archivo de intercambio que luego permita su importación; a un formato determinado.

El Framework SALSA, es un marco que considera cuatro faces en una revisión sistemática (o sistematizada) y son los siguientes:

• Search | Búsqueda
• AppraisaL | Evaluación
• Synthesis | Síntesis
• Analysis | Análisis

El procedimiento indica que:

• los trabajos objeto de análisis deben proceder de una búsqueda bien planificada.
• los recursos así obtenidos deberán ser evaluados y, en su caso, se rechazarán los que no cumplan los criterios de calidad con los cuales hemos decidido hacer esta evaluación.
• los resultados de cada artículo serán sintetizados de acuerdo con algún esquema, y
• los resultados globales analizados o valorados para poder ser presentados de forma coherente.

Esto tomará la forma de un trabajo de investigación del tipo de revisión o de un estado de la cuestión.

Search = búsqueda

Esta fase se refiere al modo de planificar la búsqueda de los trabajos que serán objeto de revisión. La systematic review prevé que tal búsqueda se realice principalmente utilizando bases de datos de referencia, como Web of Science (WoS) o Scopus (Elsevier) en el ámbito multidisciplinar.

La S del framework se refiere también a que la búsqueda debe hacerse con criterios bien definidos, tanto de inclusión como de exclusión de los trabajos a analizar. Normalmente, estos criterios se expresarán con la elección de la pregunta y de las palabras clave, las ecuaciones de búsqueda correspondientes y posiblemente aplicando filtros de algún tipo. Por ejemplo, documentos publicados en los últimos 5 o 10 años, o en determinados idiomas.

El objetivo final de esta fase es conseguir un banco de artículos formado por un número variable que puede oscilar entre unas decenas o miles, dependiendo del tipo de estudio, los objetivos y los criterios de selección y exclusión aplicados.

Entre estos últimos, se suelen especificar criterios que deben cumplir los documentos encontrados para formar parte del banco de documentos. Por ejemplo, que atiendan a la matriz de análisis de Mario Bunge. (Perissé, Marcelo Claudio. Episteme)

Appraisal = evaluación

Esta fase se refiere a la evaluación de los trabajos obtenidos a través de las diversas búsquedas, con qué criterios se considerarán las contribuciones de cada uno de los componentes del banco de artículos inicial para decidir si finalmente formarán parte de la revisión.

Suelen utilizarse criterios que establecen un doble filtro: criterios pragmáticos, como la fecha de publicación de los trabajos, los ámbitos geográficos o temático, entre otros; y criterios de calidad de los trabajos, como la calidad de la investigación, las metodologías utilizadas, o los resultados acordes a los objetivos planteados.

Esta fase permitirá seleccionar, por su pertinencia y calidad, aquellos trabajos del corpus final.

Synthesis y Analysis = Síntesis y Análisis

Estas dos fases se refieren a aquellas que nos permitirán reunir y comparar los resultados de cada uno de los componentes del banco de artículos. En el caso de investigaciones cuantitativas, se hará mediante técnicas estadísticas.

En el caso de investigaciones cualitativas, se puede presentar en diversas formas, entre ellas, la revisión o la narración crítica y el estado de la cuestión (state of the art).

• Mediante la Synthesis se lleva a cabo una representación de cada trabajo basándose en un esquema que permita la extracción de las características de cada artículo considerado. En el caso de las investigaciones cuantitativas se referirá a aspectos numérico-estadísticos mediante técnicas de metasíntesis; en el caso de investigaciones de tipo cualitativo se pueden utilizar tablas o fichas para sintetizar las dimensiones comunes con las que se han estudiado los diferentes artículos o trabajos seleccionados.
• Por su parte, Analysis se refiere a la descripción y valoración global de los resultados encontrados. Por eso decimos que, en el caso de los estados de la cuestión, son las dos fases que nos permiten presentar un discurso global sobre la situación del campo de estudios considerado, a través del análisis de los mismos.

Cabe insistir que algunos aspectos del marco SALSA se entienden mejor si consideramos que procede de estudios de revisión donde se analizan resultados cuantitativos de tipo clínico o experimental. De este modo, por ejemplo, el doble filtro (pragmático y de calidad) serviría para establecer si se admiten o no trabajos en función de la metodología aplicada o del tipo de diseño experimental utilizado.

No obstante, tanto la filosofía como los principios operativos del marco SALSA y de las revisiones sistemáticas son válidos, y necesarios también en investigaciones cualitativas, como tantas de las que se llevan a cabo en el ámbito de las Humanidades y las Ciencias Sociales en general.

Bibliografía

Universidad de Navarra. Guía introductoria sobre qué es una revisión sistemática, los tipos de revisiones, los pasos para realizar una revisión sistemática y otros recursos de utilidad https://biblioguias.unav.edu/revisionessistematicas/inicio

Lluís Codina. Revisiones de la literatura y cómo llevarlas a cabo con garantías: systematic reviews y SALSA Framework https://www.lluiscodina.com/revision-sistematica-salsa-framework/

Portada

• título,
• director.

Resumen

• Contextualization | Contextualización: campo de conocimiento y su importancia,
• Gap | Intersticio: espacio faltante en las evidencias relevantes disponibles, por una brecha o un vacío observable, o un problema que será estudiado,
• Purpose | Propósito: principal fin, meta, u objetivo de la investigación,
• Methodology |Metodología: métodos utilizados,
• Results | Resultados: principal hallazgo esperado,
• Implications | Implicaciones: Derivar las consecuencias lógicas contrastables de las conjeturas.

Si se tratara del informe final del proyecto de investigación

Tipos de resúmenes:

• Descriptivo: narra la naturaleza y el propósito de la investigación, o
• Informativo: expone la información más relevante de la investigación

Estilo de resúmenes:

• oraciones concisas y completas,
• utilizar el tiempo verbal pasado, y
• de preferencia la voz activa;

Estructura del resumen:

• Contextualization | Contextualización: campo de conocimiento y su importancia,
• Gap | Intersticio: espacio faltante en las evidencias relevantes disponibles, por una brecha o un vacío observable, que será estudiado,
• Purpose | Propósito: principal fin, meta, u objetivo de la investigación,
• Methodology |Metodología: métodos utilizados,
• Results | Resultados: principal hallazgo,
• Conclusions | Conclusiones: cómo los resultados aportan al campo de conocimiento.

Directores experimentados:

• Purpose | Propósito,
• Methodology |Metodología,
• Results | Resultados,
• Conclusions | Conclusiones.

Si el informe fuera de revisión:

• Contextualization | Contextualización,
• Gap | Intersticio.

Introducción: justificación e hipótesis

• Contextualización: enunciar el área de investigación, su importancia, y el tópico de interés (correctamente referenciada y citada; revisión sistematizada).
• Gap: describir limitaciones, cuello, problemas: motivación

Nota: por «gap» entendemos un Intersticio o una brecha existente en el campo de conocimiento, y consecuentemente sustentada en una constatación del vació existente en las líneas de investigación (Research gap)

• «evidencias relevantes disponibles» (revisión sistémica): describir lo más relevante y reciente.
• Objetivos
• general (toda el área), y
• específicos (los que precisa hacer para alcanzar el objetivo general)

Si la investigación es del tipo experimental:

Métodos

Formas para el análisis de resultados

• Métodos de recolección y análisis de datos en la evaluación de impacto
• Metodología para analizar el «significado» de los datos examinando patrones de manera «sistemática» (UNICEF)

Resultados esperados

Implicaciones para el área

Plan de trabajo

• Metas y cronograma

Bibliografía

Recursos

Informes científicos y técnicos: detalles para su elaboración

Proyecto Social: formulación y evaluación (Perissé, Marcelo Claudio) El impacto de un proyecto o programa social