Síntesis: A Handbook of Media and Communication Research (Ed. Klaus Bruhn Jensen, capítulo 4)

Fuente: https://www.outsource2india.com

En este resumen abordaré los principales elementos del capítulo The Quantitative Research Process, escrito por Barrie Gunter.

El autor establece que en esencia hay dos escuelas en los estudios de comunicación: la positivista versus la crítica-interpretativa. La primera se centra en la creación, probar o falsear una hipótesis para establecer explicaciones teóricas de eventos o leyes causales que explican la relación entre las actividades de una persona y su experiencia de un medio y su comportamiento, creencias u opiniones. Esto se operacionaliza con indicadores cuantitativos para facilitar su medición y poner a prueba su relación causal o el grado de asociación entre ellos. En este resumen nos centraremos en la visión positivista de los estudios. Elementos clave de la investigación cuantitativa:

• Concepto: idea abstracta que aglutina la naturaleza de un fenómeno observable, o la interpretación de por qué un fenómeno ocurre.
• Constructo: es la unión de varios conceptos. Generalmente es una característica clara de un grupo de individuos que se asocia con su tipo de personalidad. Dentro de estos puede haber dimensiones (alto/bajo). Es abstracto.
• Variables: representación empírica de un concepto o constructo. Son la parte operacional de los dos. Es algo material. Las variables pueden tener atributos para ser subdivididas. Están las independientes, es decir, la que puede ser manipulada por el investigador y que generalmente tienen una liga causal o predictiva. También está la dependiente, la cual es la medición de la respuesta o efecto. La idea es conocer la liga entre ambas para saber si es fuerte o débil. Para saber esto, se necesita tener evidencia. 
• Hipótesis: una proposición que debe ser constatada, o una afirmación tentativa de la relación entre dos variables. Una investigación puede tener más de una hipótesis y diversas variables dependientes.
• Confiabilidad: dependencia o consistencia de la relación entre dos variables o de una en más de un momento en el tiempo. En algunos casos, se usan dos cuestionarios en el mismo grupo de gente para probar un mismo concepto. 
• Validez: si una medición captura el significado del concepto o constructo que representa. Hay muchos tipos: declarada (juicio), predictiva, concurrente (ambas basada en criterios), de constructo (basada en teorías). Además, existe la validez interna para este seguros que usamos una metodología correcta, así como la externa, para saber si nuestro experimento puede repetirse en otra ocasión, bajo otras condiciones. 
• Niveles de medición: discreto (nominal u ordinal), continuo (intervalos o rangos). Rangos es la más poderosa, pues tiene un cero absoluto y puede determinarse con exactitud la distancia entre las mediciones: por ejemplo, con la velocidad. Diez km/h es exactamente el doble de velocidad que 5km/h.
• Sondeos: es algo que se hace post hoc y no mide la relación causa-efecto directamente. Son muy útiles para complementar aquella información que se recopila con experimentos. Su primera aparición se dio con censos. La clave es saber cómo determinar una muestra. Los hay descriptivos y analíticos (examinan la relación entre variables para investigar una hipótesis). Su herramienta es el cuestionario. 

La muestra puede hacerse de forma aleatoria o probabilística. Los cuestionarios se pueden hacer por correo, teléfono o cara a cara. Cada uno tiene ventajas y desventajas. El muestro no-aleatorio se hace cuando se paga a un grupo o hay un grupo al que le conviene participar, como alumnos de un profesor. Es probable que haya sesgos en este muestreo. También hay muestro no-probabilístico por cuota, intención, o por sorteo. El muestreo probabilístico se puede hacer de forma aleatoria, de forma sistemática, estratificada o por cluster.

Los sondeos pueden hacerse de forma secciónal o de forma transversal en e tiempo. Los segundos tienen mayor representación porque la actitud de las personas cambia con el tiempo. Los estudios longitudinales pueden hacerse para detectar opiniones de tendencias, grupos de personas que comparten un rasgo específico (birth cohorts o cohorte de nacimiento). También hay estudios de panel, para rastrear las opiniones de un mismo grupo de gente de forma transversal. Sondeos en los medios: se puede rastrear al menos hasta los 1940s, cuando se hacia para monitorear las transmisiones radiales de información de la guerra versus música y noticias. Con esto se hacía inteligencia para medir la moral de la tropa o las del enemigo. Desde 1910 Max Weber ya había propuesto estudios para monitorear asuntos de la prensa y opinión pública, anticipándose al agenda-setting research.

El análisis de contenido es muy útil porque es cuantificable y permite medir cuántas veces ocurre algo en un texto a partir de una unidad de análisis clara y entendible para la gente. A esto se le debe añadir una capa interpretativa para hacer el análisis más rico. Su principal objetivo es: describir patrones, probar hipótesis, comparar contenido, evaluar la representación de ciertos grupos en sociedad y hacer inferencias de los efectos de los medios. Una unidad de análisis es un elemento textual que puede ser contado. Puede tener atributos. Para esto se debe hacer un marco de codificación.

También hay diseños experimentales de ejercicios cuantitativos. Estos se pueden producir en laboratorio, pero su validez exterior es muy limitada. Para contrarrestar esto se puede hacer un experimento de campo, natural. La gran diferencia entre experimentos y sondeos es que en el primero se puede obtener resultados cuantitativo, pero solo tendrán validez limitada y serán más que nada artificiales. Están mejor habilitados para mostrar la causalidad entre variables. La ventaja de los sondeos es que se aplican a grandes grupos poblacionales y los resultados pueden ser generalizables.

Manejo de datos cuantitativos: los datos se codifican numéricamente e ingresan a una base de datos. Después se hace una descripción general de los datos, se analiza su tendencia principal o dispersión a través de moda: el número que más se repite, mediana: el número promedio entre los dos extremos de un grupo de números, media: promedio de todos los números de un grupo. También hay formas de medir la diversión: rango, varianza, desviación estándar. Todo esto se hace para probar la distribución “normal” o curva estándar de distribución, tipo campana. También se puede lograr regresión o regresión múltiple para medir cuánto afecta una variable independiente a otra o para ver la correlación entre ambas. La idea es probar que sin el efecto medido, la curva parte de cero absoluto y solo e modifica a partir de la incidencia de alguna variable. Otros datos útiles son chi cuadrada y grados de libertad.