¿Qué es la codificación de datos en una investigación? (2024)

¿Qué es la codificación de datos en una investigación? (1)

La codificación de datos en una investigación es uno de los pasos más importantes para realizar un tratamiento adecuado de la información recolectada y responder a las preguntas de investigación de forma correcta.

Por ello, en este artículo te presentaremos en qué consiste este proceso, qué tipos de codificación existen, cómo realizar una codificación de datos de forma efectiva y qué herramientas puedes utilizar para optimizarla al máximo.

¿Qué es la codificación de datos en una investigación?

La codificación de datos en una investigación consiste en el proceso en el que se definen las categorías sobre las que tratan los datos que se van a abordar. Generalmente este proceso se utiliza para realizar el análisis de datos en una investigación cualitativa.

La codificación es un proceso que consiste en identificar un pasaje de un texto u otros datos (fotografía, imágenes, etc.), buscar e identificar conceptos y encontrar relaciones entre ellos. Por lo tanto, codificar no es solo etiquetar, es relacionar los datos con la idea de la investigación y con otros datos.

Los códigos que se aplican permiten organizar los datos para poder examinarlos y analizarlos de forma estructurada, por ejemplo, observando las relaciones entre los códigos.

¿Por qué es necesario codificar los datos cualitativos?

La codificación de los datos cualitativos hace que la información desordenada sea cuantificable, y ayudan a convencer a las partes interesadas de que los datos que ha recogido reflejan realmente las necesidades y deseos de los usuarios.

Los códigos en la investigación cualitativa son tan importantes como los números en un estudio cuantitativo, ya que dan credibilidad a la hora de presentar los resultados a los equipos, clientes y a las partes interesadas.

Un aspecto importante que debes tener en cuenta es que la codificación de los datos en una investigación puede realizarse de manera manual o automatizada. A continuación te presentaremos cada una.

¿Cómo se realiza una codificación de datos manual?

El proceso general que debes seguir en una codificación de datos de investigación manual puede resumirse en estos 5 pasos:

  1. Elige si vas a utilizar una codificación deductiva o inductiva.
  2. Lee los datos para hacerte una idea de su aspecto. Asigna el primer conjunto de códigos.
  3. Revisa los datos línea por línea para codificar lo más posible. En este paso, los códigos deben ser más detallados.
  4. Clasifica los códigos y averigua cómo encajan en el marco de codificación.
  5. Identifica los temas que más aparecen y actúa en consecuencia.

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Tipos de codificación de datos manual en una investigación

Como mencionamos previamente, existen dos tipos de codificación manual de los datos: la codificación deductiva y la codificación inductiva. Ahora te presentaremos en qué consiste cada una.

Codificación de datos deductiva

La codificación deductiva es un método en el que se elabora un libro de códigos como referencia para guiar el proceso de codificación. Generalmente, el libro de códigos se elabora antes de que comience la fase de recolección de datos e investigación del campo.

Si se tiene una orientación general en mente, se podrá elaborar un libro de códigos aproximado. Este libro de códigos puede cambiar a medida que la investigación avanza, pues se añaden nuevos códigos y se reorganizan las categorías. Al final, el libro de códigos debe reflejar la estructura de los datos.

El enfoque deductivo puede ahorrar tiempo y ayudar a garantizar la codificación de tus áreas de interés. Sin embargo, se debe tener cuidado con el sesgo, pues cuando se empieza con códigos predefinidos, puede presentarse un sesgo sobre cuáles serán las respuestas.

Codificación de datos inductiva

Esta se aplica cuando se tiene poco conocimiento sobre el tema de la investigación. En este caso, no se tiene un libro de códigos, sino que se construye desde cero a partir de los datos.

Los dos tipos de métodos de codificación tienen sus propios pros y contras, pero el resultado final debería ser similar. La mayoría de los datos deben estar codificados y ser capaces de formar una narrativa.

Pasos para realizar una codificación inductiva

El proceso para realizar una codificación de datos en una investigación desde un enfoque inductivo es:

  1. Divide tu conjunto de datos cualitativos en muestras más pequeñas.
  2. Lee una muestra de los datos.
  3. Crea códigos que cubran la muestra.
  4. Vuelve a leer la muestra y aplica los códigos.
  5. Lee una nueva muestra de datos, aplicando los códigos que creaste para la primera muestra.
  6. Observa dónde no coinciden los códigos o dónde necesitas códigos adicionales.
  7. Crea nuevos códigos basados en la segunda muestra.
  8. Vuelve a codificar todas las respuestas.
  9. Repite el paso 5 hasta que hayas codificado todos los datos.

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¿Cómo se realiza una codificación de datos de investigación automatizada?

La codificación de datos automatizada consiste en el uso de herramientas como el software de análisis de datos cualitativos que utilizan el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural para codificar los datos cualitativos y dividir el texto en temas.

La codificación temática, también llamada análisis temático, es un tipo de análisis de datos cualitativos que encuentra temas en el texto analizando el significado de las palabras y la estructura de las frases.

Cuando se utiliza la codificación temática para analizar los comentarios de los clientes, por ejemplo, se puede saber qué temas son los más frecuentes en los comentarios. Esto te ayudará a entender qué es lo que impulsa la satisfacción del cliente de una manera precisa y procesable.

Conoce más de las ventajas del análisis de texto.

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Como puedes ver, el proceso de codificación de datos en una investigación requiere de un trabajo minucioso que puede realizarse de forma manual y de forma automática.

QuestionPro cuenta con un software de análisis de texto y contenido que te permitirá realizar una codificación de los datos cualitativos de investigación de forma automatizada, permitiendo ahorrar tiempo valioso de trabajo y recursos asignados para esta tarea.

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