Apuntes Introducción a la Sociologia, Apuntes de Sociología. Universidad Carlos III de Madrid (UC3M)
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Apuntes Introducción a la Sociologia, Apuntes de Sociología. Universidad Carlos III de Madrid (UC3M)

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Asignatura: Introducción a la Sociología, Profesor: Alberto Fernandez, Carrera: Ciencias Políticas + Sociología, Universidad: UC3M
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INTRODUCCIÓN A LA SOCIOLOGÍA

EXAMEN FINAL – 19 ENERO

3. UNA INTRODUCCIÓN AL MÉTODO

INTRODUCCIÓN

Tres áreas para el proceso de investigación: – Cuestiones teóricas / epistemológicas. • Verdad objetiva Vs comprensión teórica – Cuestiones técnicas. • Cómo utilizar las herramientas y los procedimientos. Elegir las

herramientas que nos parecen más apropiadas para examinar lo que estamos estudiando (entrevistas, observación, cuestionarios, cálculos estadísticos…)

• Relacionar siempre con objetivos. – Cuestiones éticas y políticas.

• Implicaciones sociales de las investigaciones. 3.1. Cuestiones epistemológicas

Epistemología: rama de la filosofía que investiga la naturaleza del conocimiento y la verdad.

Sentido común frente a evidencia científica: – Los pobres violan la ley con mucha mayor probabilidad que los ricos

(profecía autocumplida). – Ahora vivimos en una sociedad de clase media en la cual las personas somos

más o menos iguales. – Las diferencias en la conducta de mujeres y hombres reflejan la «naturaleza

humana. – La mayor parte de las parejas que se casan lo hacen por amor.

Distinción cuantitativo – cualitativa

• Fundamentos: – Dos dimensiones (Ibañez, 1989):

• Estructural. • Intersubjetiva.

– Dos perspectivas (Alvira, 1983): • Cientifista/cuantitativa.

• Humanista/cualitativa. • Cientifista/cuantitativa: – Coincide con dimensión estructural (positivismo, evolucionismo,

funcionalismo).

– Presencia de método común en todas las ciencias. – Características: medición objetiva, búsqueda leyes grales, causalidad y

generalización resultados. • Humanista/cualitativa: – Dimensión intersubjetiva (romanticismo, Weber y sociología

comprehensiva, teoría crítica y fenomenología). – Especificidad ciencias sociales. – Análisis individual y concreto mediando interpretación significados

intersubjetivos acción social. – Énfasis en lenguaje y aspectos micro (interacción), punto vista individual y

comprensión conducta en su marco de referencia.

• (Ibáñez, 1985) tres perspectivas de análisis: – Distributiva: ej. encuesta social. – Estructural: ej. Grupo de discusión. – Dialéctica: aplica el componente semiótico (análisis de fenómenos, objetos

y sistemas de significación del lenguaje y los procesos parejos; producción e interpretación). Ej. Socioanálisis.

• (Ortí, 1989): engloba perspectivas dialéctica y estructural y las distingue de la distributiva.

Base epistemológica: – Positivismo, evolucionismo, funcionalismo, teoría de sistemas,

neopositivismo.

Concepción de la ciencia: – Unidad de la ciencia: analogía metodológica de las cc. Sociales y las cc.

Naturales.

Objeto: – Cohesión estructural y medición precisa y objetiva.

Énfasis: – Búsqueda de regularidades objetivas de fenómenos sociales: identificación

de leyes universales y mediciones válidas y fiables.

Método: – Descripción y explicación de los hechos sociales. – Medición objetiva, demostración de causalidad y generalización resultados. – Prevalencia método deductivo (de teoría a datos).

Recogida de información: – Estructurada y sistemática. – Máximo control y uniformidad en recogida de datos y análisis para

favoreced comparabilidad (objetividad y replicabilidad).

Análisis: – Estadístico. – Datos en forma de números. – Enfocado a inferencia estadística (muestreo probabilístico).

Alcance resultados: Nomotética (búsqueda leyes grales. conducta). • Base epistemológica: – Romanticismo, historicismo, escuela neokantiana, fenomenología,

interaccionismo simbólico, etnometodología.

Concepción ciencia: – Diferenciación cc. naturales y cc. Sociales – Singularidad objeto y método

conocimiento.

Objeto: – Actividad intersubjetiva y procesos interactivos. – Condicionalidad histórica y significado cultural.

Énfasis: – Análisis de lo individual y concreto. – Énfasis en la variedad y especificidad de las sociedades humanas y de sus

manifestaciones culturales.

Método: – Comprensión e interpretación de agentes internos de la acción social. – Destacan aspectos cualitativos: descripción y comprensión conducta

humana en su marco de referencia (individual y colectivo).

– Método inductivo: de datos a teoría. • Recogida de información: – Flexible: un proceso contínuo, marcado por desarrollo investigación.

Análisis: – Interpretacional. – Sociolingüístico y semiológico de los discursos, acciones y estructuras

latentes.

Alcance resultados: ideográfica; búsqueda de significados de la acción humana.

• La objetividad en la investigación se consigue ajustándose cuidadosamente a los procedimientos científicos para no sesgar los resultados.

• ¿Es posible la objetividad? • El método como respuesta. Replicación como garantía. Pero la replicación

también tiene problemas hoy en día.

• Carácter aproximativo de la verdad, la “irreductibilidad del ser”.

Limitaciones a la sociología

• La conducta humana es demasiado compleja para permitir a los sociólogos predecir exactamente las acciones individuales.

• Debido a que los seres humanos reaccionan a lo que les rodea, la mera presencia de un investigador puede afectar al comportamiento que se está estudiando.

• Las pautas sociales cambian constantemente; lo que es cierto en un tiempo y lugar puede no serlo en otro. Diferencias entre cc. Nat. Y cc. Soc.

Limitaciones a la sociología

• Debido a que los sociólogos forman parte del mundo social que estudian, permanecer libres de prejuicios cuando dirigen una investigación social puede resultar difícil.

• La conducta humana es diferente de todos los demás fenómenos precisamente porque los seres humanos somos criaturas simbólicas y subjetivas.

La importancia de la mirada subjetiva

1. Curiosidad Vs método. La importancia de la intuición a la hora de investigar. 2. (Berger y Kellner, 1981). La objetividad permite la acumulación de datos,

no obstante no explica los significados que el ser humano aporta a su conducta.

3. Los datos requieren ser interpretados. Mezcla de arte y ciencia.

Epistemologías emergentes

• A la dualidad entre humanismo y cientifismo se le suman: – Realismo – Sociología crítica

– Epistemologías situacionales – Teoría Queer – Posmodernismo.

La postura realista: teorizar la ciencia.

• El realismo es un sistema de conceptos teóricos que sirve para dar cuenta del fenómeno que se está estudiando.

• Aún basado en evidencias científicas busca la teorización de las mismas. • Búsqueda de conceptos teóricos que definan la conducta humana. • Ej. Marx. Idea del modo de producción; manera en que se organiza una

sociedad para producir bienes y servicios. Partiendo del concepto, trata de comprender las funciones y cambio social.

Sociología crítica

• Postura humanista reactiva con positivismo. • Escuela posmarxista. La finalidad no es la mera explicación sino propiciar el

cambio social.

• Defienden que todo conocimiento alberga intereses políticos y que la tarea de la sociología es desenmascarar críticamente lo que verdaderamente está ocurriendo.

• Esta sociología pone en cuestión las ideologías y creencias de las sociedades dominantes.

Situacionismo

• Todo conocimiento se basa en una situación o experiencia concreta, y reconocer esto permite a las personas analizar sus problemas y opresiones desde dentro del contexto de sus propias experiencias.

• Contra el esencialismo en las ciencias sociales.

• (Collins, 1990; Harding, 1991). Una postura no esencialista debe tener en cuenta de qué modo se interrelacionan los puntos de vista de unos y otros, generados a partir de experiencias y situaciones distintas.

• Ej. Incorporación del feminismo o feminismos. Teoría Queer

• Defiende que la mayor parte de la teoría sociológica todavía tiene prejuicios «heterosexuales» y que las voces no heterosexuales necesitan ser escuchadas.

• Incluir posiciones no heterosexuales en la investigación mejoraría el conocimiento científico.

• Relacionado con el situacionismo. Metodologías posmodernas

• Ruptura con la verdad ilustrada y positiva. • Defensa de que las verdades son múltiples, fluidas, cambiantes y fragmentarias. • Importancia del relativismo. La verdad como ratio.

Metodologías posmodernas

• Fin de cualquier reivindicación de una gran verdad única. • Necesidad de conocimientos locales producidos a partir de contextos

determinados. Mayor conciencia por investigadores (sabiendo los motivos por los que realizan esta investigación y su implicación con él).

• Necesidad de comprender las maneras en que el conocimiento se comunica (representación mediante «técnicas de expresión escrita»). Metáforas, historias, discursos y narraciones forman parte de esta parte del proceso. Importancia de lo visual: películas, vídeos, imágenes.

• Necesidad de saber por qué se está produciendo este conocimiento y cómo se utilizará. Negación del “conocer por conocer”.

3.2. Interpretación de datos sociológicos

Conceptos, construcciones mentales que representan una parte de la realidad, inevitablemente de una forma simplificada. Ej. Sociedad, familia, economía.

Variable es un concepto cuyo valor cambia de un caso a otro. • Medición, el proceso de determinación del valor que toma una variable en un

caso específico 3.2. Interpretación de datos sociológicos

• Ej. Medición clase social. • La medición es un tanto arbitraria dado es definida por el/la investigador/a. • Operacionalizar una variable significa especificar exactamente lo que uno va

a medir al asignar un valor a una variable.

• Para medir la ocurrencia de fenómenos teóricos se procede a su operacionalización: – 1º definición operativa, comprende el significado que se da al concepto. – 2º especificar indicadores empíricos que representarán conceptos teóricos y

se emplearán para medir el grado de existencia del concepto en determinados contextos.

indicadores e índices.

La delimitación de los conceptos depende de dos tipos de definiciones:

Nominal (o teórica): se asigna a un concepto pero carece de las precisiones para medir los fenómenos a los que hace referencia el concepto. – Por concepto se entiende cualquier idea que vincule diferentes fenómenos

bajo una misma etiqueta.

– Ej: El concepto alegría incluye distintas manifestaciones: reir, cantar, gritar, dar saltos, etc.

indicadores e índices.

Operacional: especifica cómo se medirá la ocurrencia de un concepto determinado en una situación concreta. – Se detallará el contenido del concepto que va a medirse. – Vincular los constructos definidos teóricamente con los procedimientos

operacionales.

• Fases en el desarrollo de la operacionalización: – Representación teórica del concepto. – Especificación del concepto, descomposición en dimensiones que engloba. – Selección de indicadores (variables empíricas) que indiquen la extensión

que alcanza la dimensión.

– Síntesis de los indicadores mediante índices (medida común que agrupa a varios indicadores de una dimensión conceptual operacionalizada numéricamente). Asignación de peso y valor.

indicadores e índices.

• Precisiones a fases anteriores: – Por muchas dimensiones que se consideren, nunca puede abarcarse la

totalidad de un concepto. – Operar con demasiadas dimensiones de un concepto puede dificultar los

análisis. Limitar las dimensiones a las más relevantes (intuición). – Tras elegir indicadores ha de volver a considerar el fenómeno observado.

¿Reflejan las medidas obtenidas mediando indicadores los hechos observados?

En cualquier operacionalización habrá que encontrar, al menos, un indicador para cada dimensión del concepto.

Fiabilidad y validez de la medición

• Una vez se han seleccionado los indicadores, el siguiente pasó será comprobar hasta qué punto la operacionalización de los conceptos teóricos reúne condiciones de validez y fiabilidad.

Fiabilidad hace referencia a la coherencia de una medición.

Validez, es la cualidad de medir exactamente lo que uno tiene intención de medir.

Relaciones entre variables

El ideal científico es encontrar una relación en la causa y el efecto. Nos muestra en qué medida un cambio en una variable produce un cambio en otra variable.

Correlaciones o causalidad. Ejemplos noticias periódicos. funcionamiento en la investigación.

Variables independientes (x), explicativas o predictoras: o Aquellas cuyos atributos se supone influyen en los que adopta la

dependiente. Figuran en las hipótesis de la investigación e indican posibles causas de la

variación de la variable que centra el interés de la indagación.

Variables dependientes o criterio: o Sus atributos dependen de los que adopten las variables independientes.

Variables perturbadoras: o En la relación entre una VI y una VD, siempre cabe la posibilidad de

otras variables mediando la relación. o Contribuye a la existencia de explicaciones alternativas que hagan

espúrea la relación observada. o Si su efecto se tiene en cuenta pasan a ser variables de control.

funcionamiento en la investigación.

Ejemplo variables de control:

Correlación y causalidad

Correlación: dos o más variables cambian conjuntamente.

• Criterios fundamentales del concepto de causalidad (David Hume, “Tratado sobre la Naturaleza Humana”): – Contigüidad causa-efecto: necesidad de covariación en ambas variables;

variación conjunta. – Precedencia temporal de la causa sobre el efecto (la variable independiente

antes que la dependiente). – Conjunción constante entre causa y efecto. Siempre que se presenta la causa

se presenta el efecto y en ausencia de la misma, éste no se observa.

• Tres pilares claves en la configuración y aplicación de la teoría de muestreo: – 1. Anders Nicolai kiaer:

Primero en abogar por empleo de “muestras representativas” frente a censo completo de población. Para ello requiere procedimientos aleatorios que garanticen su “representatividad” y posibilidad estimación parámetros poblacionales.

. También se debe la introducción del procedimiento de “replicación” para evaluar datos de encuesta: repetir operación de muestreo extrayendo submuestras comparables. . Tardíamente enfatizó la necesidad de incluir los errores humanos (variabilidad introducida por entrevistadores, codificadores y supervisores) junto a los referentes al muestreo.

2. Jerzy Neyman: Concreta la propuesta de Kiaer de aplicar la estratificación para la selección aleatoria de la muestra. Desarrolla estratificación óptima, muestreo por conglomerados, muestreo en poblaciones finitas, distribución muestral y error de muestreo (variabilidad de las estimaciones muestrales) que pueden medirse a partir de la varianza del estimador.

Arthur L. Bowley:

Introduce el muestreo probabilístico en la práctica de encuesta. La aleatoriedad en la selección asegura representatividad y/o equivalencia. Posibilidad de todos los integrantes de la población de constituir la muestra. Permite que de las estimaciones muestrales se infieran los parámetros poblacionales (dentro de unos intervalos de confianza concretos).

• Una serie de decisiones clave: –Población (universo de estudio).

Tamaño de la muestra. –Procedimiento selección muestral

Delimitación población estudio:Población: conjunto de unidades para las que se desea obtener cierta

información. Ej: personas, familias, organizaciones, etc. El tema y objetivos del estudio determinan la población a analizar. La definición de la población ha de incluir:

. Unidades que la componen.

. Características sociodemográficas (sexo, edad, estado civil, etc.

. Ubicación en tiempo y espacio. MUESTRAL

• Elección marco muestral y errores cobertura: – Completo: ha de tener todas las unidades posibles, de modo que cualquiera

pueda formar parte de la muestra.

– Actualizado. – Sin duplicados. – No incluir unidades que no corresponden a la población.

– Información complementaria y plasmado base de datos o Excel para tratamiento.

Errores de cobertura: – Se da cuando el marco no cubre a la población de estudio. – Los no cubiertos quedan fuera del estudio afectando a la calidad según el

porcentaje del total que representen y de características diferenciales (ej. Hecho de no tener teléfono excluye ciertas “clases sociales”).

Actuaciones ante error cobertura: – Reducir el mismo restringiendo la población de estudio a la incluida en el

marco muestral. El error desaparece al coincidir ambas poblaciones.

– Conjugar varios marcos cuando se prevea que uno no cubre toda la población de interés. Exige eliminar duplicidades.

Ajustes estadísticos mediante ponderación. Exige información adicional sobre casos de no cubiertos. Ajuste estadístico que no elimina error de cobetura; compensa su efecto.

Depende de: – Tiempo y recursos disponibles. – Modalidad de muestreo seleccionada. – Diversidad de los análisis de datos prevista. – Varianza o heterogeneidad poblacional. – Margen de error máximo admisible. – Nivel de confianza de la estimación muestral.

Tiempo y recursos.

La muestra variará según la dotación económica y temporal del proyecto.

• Escaso presupuesto puede generar muestras mermadas. • Un tiempo elevado puede ampliar la muestra.

• Ej. En la encuesta telefónica la muestra puede ser más amplia y abarcar diferentes grupos de población. En encuestas a poblaciones específicas u organizaciones, el esfuerzo en contactación y su participación lleva a una reducción del tamaño. Más en caso de encuesta cara a cara que suele obtener mayor éxito en poblaciones de nivel educativo alto. Modalidad de muestreo.

Muestreos probabilísticos: – Requieren mayor tamaño muestral.

El muestreo aleatorio estratificado requiere mayor tamaño muestral.

Muestreos no probabilísticos: – Requieren menor tamaño muestral. – El muestro por cuotas sería el de mayor requerimiento.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS: Aleatorio simple. Aleatorio sistemático. – Estratificado. – Por conglomerados.

NO PROBABILÍSTICOS: – Por cuotas. – Estratégico o de conveniencia. – Bola de nieve.

ALEATORIO SIMPLE: – Consiste en asignar un número a cada sujeto de una población de N

elementos (marco muestral) y, a través de un medio mecánico (tablas de

números aleatorios, etc..) se seleccionan tantos sujetos como sea necesario hasta completar el tamaño de la muestra requerida (n). – Se aconseja extraer una muestra de sustitución del mismo tamaño para

cubrir posibles eventualidades como la falta de respuesta total o parcial e incidencias.

Ventajas: – Es sencillo y de fácil comprensión. – Se basa en la teoría estadística, y por tanto permite generalizar o inferir los

resultados obtenidos a la población general.

Inconvenientes: – Requiere que se posea de antemano un marco muestral. – Requiere tamaños muestrales más elevados. – En determinadas casos resulta muy costoso.

ALEATORIO SISTEMÁTICO:

– Consiste en asignar un número a cada sujeto de una población de N elementos (marco muestral) y extraer un número aleatorio i comprendido entre 1 y k ( 1<= i <= k), siendo k una constante que se obtiene k=N/n ( N es el tamaño de la población y n es el tamaño de la muestra). Para elaborar la muestra se eligen los elementos que ocupan los lugares: i, i+k, i+2k, ….,i+(n-1)k. – En el caso de falta de respuesta por parte de un informante, éste debe ser

sustituido por el situado inmediatamente antes o después en el marco muestral numerado.

Ventajas: – Es sencillo y de fácil ejecución. – No precisa utilizar una tabla de números aleatorios u otro procedimiento de

asignación aleatoria.

Inconvenientes:

– Es conveniente que el marco muestral esté desordenado antes de proceder a la selección sistemática de la muestra, para evitar posibles sesgos derivados de una ordenación inapropiada.

MUESTREO ESTRATIFICADO. Consiste en dividir la población objeto de estudio en subgrupos homogéneos

(estratos) respecto de alguna o algunas características de interés para la encuesta,

por ejemplo: grupos de edades, sexo, lugar de residencia…

• En la práctica, cada estrato constituye una muestra independiente y se suele aplicar en cada uno de ellos un muestreo aleatorio simple o sistemático para seleccionar los elementos de la muestra.

Ventajas: o Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la

población en función de unas variables seleccionadas. o Se obtienen estimaciones más precisas. o Su objetivo es conseguir una muestra lo mas semejante posible a la

población en lo que a la/s variables estratificadoras se refiere. – Facilita la organización del trabajo de campo.

Inconvenientes: o Se ha de conocer la distribución en la población de las variables

utilizadas para la estratificación.

En los casos de muestreo aleatorio estratificado con afijación aproporcional o

afijación óptima, es necesario utilizar pesos o ponderaciones para generalizar los

resultados obtenidos.

EXPERIMENTACIÓN

3.3. Las herramientas de la investigación sociológica

• Una herramienta de investigación es una técnica sistemática para conducir la investigación.

Ejemplos: experimento, encuesta (cuestionario y entrevista), trabajo de campo, etnografía y observación participante, datos secundarios y método histórico…

• Más cercano a la lógica positivista. • Un método de investigación que sirve para examinar la relación entre causa y

efecto bajo condiciones muy controladas. • Ej.

– Philip Zimbardo. Cárcel de Stanford. Pasos en la experimentación en aras a la comprobación de hipótesis:

1. El experimentador mide la variable dependiente (el efecto). 2. El investigador expone la variable dependiente a la variable independiente

(tratamiento)

3. El investigador mide de nuevo la variable dependiente para ver si tuvo lugar el cambio previsto. Se acepta o rechaza la hipótesis si se ha producido el cambio esperado.

LA LÓGICA EXPERIMENTAL EN LA INVESTIGACIÓN SOCIAL • Experimentación: estrategia de investigación social que más se fundamenta

en principios del positivismo. • Es la estrategia que más se adecua a la comprobación de principios causales, mayor control sobre explicaciones alternativas a una rel. causa-efecto. • Más ampliamente empleada en psicología

Neuman (2000:22) destaca su aportación en Educación, Justicia, Periodismo, Márketing, Ciencia Política y Sociología.

FUNDAMENTOS DE LA EXPERIMENTACIÓN

• Originaria de las cc. Naturales comienza su empleo en psicología de la mano de Wilheim Maximilan Wundt (1932-1920). Fisiólogo, filósofo estructuralista y psicólogo alemán.

• Funda el primer laboratorio experimental en Leipzig (1989). • Análisis experimentales sobre sensaciones y percepciones (memoria de

imágenes, ilusiones visuales…).

CARACTERÍSTICAS ESENCIALES DE LA EXPERIMENTACIÓN

• Es una estrategia de investigación basada en el control e intervención de la realidad analizada.

• Consiste en la comprobación de los efectos de una o varias variables (características de un sujeto u objeto), que se manipulan (independiente o predictoras) en la ocurrencia del fenómeno analizado (dependiente).

• La medición de la variable dependiente puede hacerse mediante: observación, entrevista, escalas, cuestionarios, respuestas fisiológicas.

• En la experimentación el control sobre variables es a priori, antes de la recogida de datos.

• La información se obtiene mediante una o varias técnicas de investigación. • A partir de dichas técnicas se recaba información que permita medir cambios

que la manipulación experimental provoca en el fenómeno que estudia.

• Tres características diferenciales: • A-Manipulación experimental: – Creación de situación experimental en aras a comprobar la influencia causal

de una o más variables en otra. – La variable independiente adquiere la forma de tratamiento o estímulo

experimental. – El número de tratamientos varía en función de cuántos valores o categorías

incluya la variable independiente.

B-Control del experimentador/a:

• Crucial en la investigación experimental, tratar de controlar cualquier factor que pueda incidir en la relación causa-efecto; aislar los efectos del tratamiento y eliminar explicaciones alternativas.

• La manipulación experimental está condicionada a la posibilidad de controlar la incidencia por otra variables en la relación causal entre dos variables.

Aunque no es probable controlar todos los factores que afectan a una relación causal, han de mantenerse constantes (controlar) aquellos se prevea pueden afectar.

C- Aleatorización: –Componente esencial del experimento. –Presente en dos momentos fundamentales:

• Cuando se asigna cada sujeto a los grupos constituidos. • Cuando se asigna cada grupo a una de las condiciones experimentales.

• En experimento habrá, al menos, 2 grupos: grupo experimental (se le aplica tratamiento) y grupo de control (se le priva de dicho tratamiento o asignación tratamiento placebo).

• A partir del segundo grupo se trata de controlar factores ajenos al estímulo que pueda afectar a los resultados del estudio.

LA ENCUESTA • Método de investigación en el cual los sujetos responden a las preguntas

incluidas en un cuestionario. • Un cuestionario es una serie de preguntas escritas que un investigador hace

llegar a los sujetos solicitando sus respuestas. • Una entrevista es una serie de preguntas que un investigador dirige

personalmente a las personas de las que solicita sus respuestas. – Cerradas: cuestionario estandarizado; respuestas entre opciones. – Abiertas: mayor flexibilidad, respuestas abiertas; libres.

TRABAJO DE CAMPO, ETNOGRAFÍA Y OBSERVACIÓN PARTICIPANTE

Observación participante, un método por el cual se observa sistemáticamente a las personas mientras estas desempeñan sus actividades rutinarias.

Etnografía, descripción, mediante observación y entrevista de grupos sociales. • Trabajo de campo, conjunto de técnicas y herramientas encaminadas a la

producción de información directa de los informantes.

ANÁLISIS SECUNDARIO

• Investigamos con datos previos o fuentes de datos externas (no obtenidos o elaborados por los propios investigadores). Datos primarios vs. datos secundarios.

• Existen instituciones dedicadas a la producción constante de datos sociales y políticos.

• Coste/Tiempo/Organización y gestión. • Cambio cualitativo con Internet: Búsquedas. • Secundario no es necesariamente complementario, accesorio o irrelevante

(connotaciones negativas).

• Es absolutamente vital disponer de datos secundarios hoy en día para casi cualquier investigación. Buenos datos primarios (diseño investigación) parten del buenos análisis de datos secundarios. Las CCSS comenzaron a partir de datos secundarios.

• Desarrollo institucional y oficial de grandes bases de datos permanentes y públicas.

Herramientas de investigación emergentes

Historias de vida. El Campesino Polaco en Europa y América (W. I. Thomas y F. Znaniecki).

Diarios Apuntes y distribución del tiempoCartas. No suele ser habitual su empleo • Sociología visual / Fotografía. Imágenes de todo tipo se pueden considerar

como temas o recursos • Sociología visual / Películas y vídeos

Análisis on line. 3.3. Cuestiones éticas, estratégicas y políticas

• ¿Puede desligarse la ciencia de la política? La metodología feminista: el género y la investigación

Género: hace referencia a las distintas expectativas sociales que se asignan a las personas por el hecho de nacer hombre o mujer

Sexo: cuestiones biológicas al respecto 5 amenazas, relacionadas con el género, a la investigación: – Androcentricidad – Sobregeneralización – Ceguera de género – Dobles estándares – Interferencia

Androcentricidad

• Focalización desde perspectiva masculina. • Fijar el interés en las actividades masculinas excluye a más de la mitad de la población.

• Por ejemplo poner el foco en actividades laborales masculinas excluyendo las actividades femeninas.

• Su opuesto: ginocentricidad Sobregeneralización

• Establecer generalizaciones empíricas a partir de datos obtenidos únicamente de posiciones masculinas.

Ceguera de género

• Refiere a la incapacidad de introducir en la investigación las perspectivas – variables – de género.

Dobles estándares

• Aplicar dobles estándares a hombres y mujeres. • Ej. Un investigador de familia que etiquete a una pareja como «hombre y

esposa» puede definir al hombre como el «cabeza de familia» y tratarlo en

consecuencia, mientras asume que la mujer simplemente se ocupa del «trabajo de apoyo» de la familia.

Interferencia

• El género distorsiona un estudio porque un sujeto reacciona ante el sexo del investigador de una manera que interfiere con la investigación.

Ej. mientras estudiaba una pequeña comunidad en Sicilia, Maureen Giovannini (1992) se encontró con que muchos hombres le respondían como a una mujer más que a una investigadora, comprometiendo los esfuerzos de su investigación.

LOS CIMIENTOS DE LA SOCIEDAD: DE MACRO A MICRO Capítulo 4: Sociedad Temas clave: 1. Diferentes tipos de sociedades a lo largo de la historia. 2. Nacimiento de las sociedades industriales modernas y los enfoques de Marx, Durkheim y Weber ante estos cambios. 3. Estructura general de las sociedades del mundo contemporáneas. 4.1. DIFERENTES SOCIEDADES, ESTADIOS SOCIALES 4.1. Pautas cambiantes de la sociedad • Del mismo modo que un biólogo estudia cómo ha evolucionado una determinada especie a lo largo de miles de años, un sociólogo que haga uso de este enfoque observa cómo cambian las sociedades con el paso de los siglos a medida que van consiguiendo un mayor control sobre sus entornos físicos. • Gerhard Lenski y Jean Lenski; evolución sociocultural: un proceso de cambio que es el resultado de la adquisición de nueva información por parte de una sociedad, especialmente tecnología. • A partir de los trabajos de mencionada pareja, describiremos cinco tipos generales de sociedades según su tecnología: – sociedades cazadoras y recolectoras – sociedades horticultoras y ganaderas – sociedades agrarias – sociedades industriales – sociedades posindustriales

Sociedades cazadoras y recolectoras • Hacen referencia a las tecnologías simples que son necesarias para cazar animales y recolectar plantas. • Los estudios realizados sugieren que aún existen unos 300 millones de personas indígenas: personas que viven muy arraigadas a la tierra, el agua y la vida salvaje de sus dominios ancestrales. • Pertenecen a estos grupos los aka y los pigmeos de África Central, los bosquimanos del suroeste de África, los aborígenes y los isleños del Estrecho de Torres en Australia, los maorís de Nueva Zelanda, los indios kaska del noroeste de Canadá, y los batek y los semai de Malasia (Endicott, 1992; Hewlett, 1992: UN Commissioner on Human Rights Facts Sheets). • Las sociedades cazadoras y recolectoras establecen fuertes lazos de parentesco. • La mayor parte de las actividades son comunes para todos y se centran en la búsqueda de la próxima comida; sin embargo, algún tipo de especialización se corresponde con la edad y con el sexo. • Las sociedades cazadoras y recolectoras no suelen tener un liderazgo formal. La mayoría reconoce un líder espiritual, que disfruta de un elevado prestigio pero que no recibe más recompensas materiales que los otros miembros de la comunidad y que debe procurarse el alimento. • Durante el siglo XX, las sociedades tecnológicamente complejas fueron acorralando lentamente a las comunidades cazadoras y recolectoras. Sociedades horticultoras y ganaderas • Entre 10.000 y 12.000 años. • Horticultura: tecnología basada en el empleo de herramientas manuales para el cultivo de plantas. • Los seres humanos utilizaron por primera vez estas herramientas en las fértiles regiones de Oriente Medio y, más tarde, en América Latina y en Asia. La difusión cultural extendió el conocimiento de la horticultura en la mayor parte del planeta hace unos 6.000 años. • Los pueblos cazadores y recolectores que vivían entre abundante vegetación y caza probablemente no vieron razón ninguna para adoptar las nuevas tecnologías (Fisher, 1979) • La domesticación de plantas y animales aumentó la producción de alimentos.

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