La investigación de la Comunicación, el Marketing o la Publicidad, desde un punto de vista académico o científico, pertenece a la rama de la investigación en ciencias sociales. Por ello, cuando llevamos a cabo proyectos en los que analizamos comportamientos de audiencias, contenidos en redes sociales, impacto de mensajes en los consumidores, etc. empleamos metodologías analíticas propias de esta rama del conocimiento.
En primer lugar, encontraremos las metodologías de investigación cualitativas, que son aquellas que no buscan la representatividad estadística de los resultados sino una comprensión profunda del objeto de investigación. Es por ello, que trabajamos con muestras de población pequeñas, pero que analizamos en gran detalle. Entre las principales técnicas que podemos utilizar hallaremos la entrevista en profundidad, el método Delphi, los grupos de discusión (lo más parecido al focus group de la investigación comercial), la observación participante o la historia de vida, entre otros.
En segundo lugar, las metodologías de investigación cuantitativas nos permitirán analizar muestras de población representativas del universo que analizamos, de manera que podamos hallar, mediante fórmulas matemáticas, una serie de datos que realmente sean aplicables al conjunto de la población objeto de estudio. Entre las principales metodologías encontraremos la encuesta o la investigación experimental.
Sin embargo, la llegada del Big Data, al igual que otras técnicas analíticas propias del ámbito digital, ha generado, también para la investigación académica, un gran número de oportunidades. Desde herramientas propias del web scrapping aplicado a medios de comunicación hasta el social listening para conocer el estado de la opinión pública con respecto a un asunto concreto, los datos masivos y la analítica avanzada son un campo prometedor para la aplicación en la investigación de las ciencias sociales.
En esta presentación os dejo las principales claves para entender qué es y qué no una investigación con Big Data a partir de la comprensión de cómo han de ser los datos, las infraestructuras y los modelos de análisis. Igualmente, os presentaré un modelo original de aplicación de la metodología CRISP-DM a las ciencias sociales desde un punto de vista académico y una relación de herramientas y accesos a datasets públicos, abiertos y gratuitos que os pueden servir de muchísima ayuda.
¿Necesitas más información al respecto? Indícame en los comentarios y ampliaré el contenido para resolver todas tus dudas. ¡Feliz investigación!
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