Construcción de un sistema de códigos

Una lista de códigos bien estructurada es importante para el análisis posterior, en el que se buscan relaciones y patrones en los datos con el objetivo de integrar todos los resultados para contar una historia coherente. Si, como en una encuesta, solo se tienen preguntas con categorías de respuesta "sí" y "no" en el cuestionario, los datos solo constarán de variables nominales. Esto significa que el análisis es limitado y no va más allá del nivel descriptivo. Esto es comparable a un libro de códigos que consiste en un conjunto de códigos cuyo nivel de análisis permanece indefinido. El objetivo de construir un sistema de códigos es poder acceder a los datos a través de los códigos y aprovechar al máximo las herramientas de análisis.

Al final del capítulo encontrará una lista de artículos y libros en los que se basan las siguientes recomendaciones.

Cómo empezar a construir un sistema de códigos

A menos que se trabaje con códigos a priori derivados teóricamente, al principio se crearán códigos para capturar ideas a medida que surjan. La lista de códigos crece y resulta cada vez más difícil mantener una visión de conjunto. Es hora de empezar a gestionar la lista de códigos. Esto puede ocurrir después de codificar un documento, una entrevista o algunos documentos. Gestionar los códigos implica comenzar a ordenarlos en carpetas, categorías y subcódigos. Los grupos de códigos también pueden ayudar en este proceso. A través de los grupos de códigos se pueden recopilar códigos relacionados. Luego, se establece el grupo de códigos como filtro para concentrarse en ese subconjunto más reducido de códigos. ¿Qué códigos podrían formar una categoría?, ¿cuáles deben fusionarse o dividirse?

Aplicar un catálogo organizado jerárquicamente al sistema de códigos tiene varias ventajas. Véase también Bazely (2013:179-183).

  • Crea orden: se sabe dónde buscar para colocar o encontrar un código determinado.

  • Aporta claridad conceptual para uno mismo y para los demás.

  • Proporciona un recordatorio para codificar aspectos adicionales a medida que se continúa la codificación. Por ejemplo, se recuerda codificar las 'razones para tener hijos', las 'fuentes de felicidad', la 'definición de felicidad', etc., porque existe una categoría para este tipo de cosas. También sensibiliza para detectar otros subcódigos que aparecen en los datos.

  • Ayudará a identificar patrones de relaciones en los datos. No solo se podrán hacer preguntas sobre una categoría en particular, sino que también permitirá explorar relaciones entre categorías, por ejemplo, entre emociones y eventos. Se puede explorar, por ejemplo, si determinados eventos dan lugar regularmente a determinadas emociones. Esto se logra mejor si los tipos de cosas cuyas asociaciones se desean explorar están codificados en diferentes categorías; en este caso, una categoría 'Emoción' con los distintos tipos de emociones como subcódigos, y una categoría 'Evento' con los distintos eventos como subcódigos. Por lo tanto, solo se necesita una jerarquía de 2 niveles compuesta por categorías y subcódigos.

Varios autores ofrecen sugerencias sobre cómo pueden agruparse los códigos en un sistema de códigos. Lofland (1971), por ejemplo, propuso actos, actividades, significados, participación, relaciones y escenarios. Bogdan y Biklen (1992) propusieron escenario/contexto, definición de la situación, perspectivas, comprensiones de personas y objetos, proceso, actividades, eventos, estrategias, relaciones y estructura social. Bazeley (2013) añadió personas/actores/participantes, cuestiones, es decir, asuntos planteados sobre los que puede haber debate, actitudes, creencias, posiciones ideológicas, marcos, contexto cultural, respuestas o estados emocionales, características personales, impacto/resultados (facilitadores o barreras).

Puede descubrirse que algunas de estas ideas se traducen fácilmente en una categoría con subcódigos; otras pueden ser demasiado abstractas para codificar con ellas. En cambio, pueden usarse a nivel de carpeta. Dentro de la carpeta se pueden desarrollar categorías con subcódigos que puedan aplicarse para codificar los datos.

A continuación se muestra un ejemplo. En la primera captura de pantalla, solo se ve el nivel de carpeta y categoría. Se han creado grupos de códigos como medio para filtrar en el nivel de carpeta y categoría con diferentes propósitos. Consulte Análisis de datos adicional

Sistema de códigos mostrando solo el primer nivel

En la segunda captura de pantalla, las carpetas se han expandido y se puede ver el tipo de categorías que se ordenaron en las distintas carpetas.

Sistema de códigos abierto al nivel de carpeta

Si tiene transcripciones de entrevistas y desea "codificar" atributos de los encuestados como género, edad, estado civil y similares, debe usar grupos de documentos. Solo se codifican las características sociodemográficas si hay varios encuestados en un mismo documento, como es el caso de los datos de grupos focales.

En la tercera captura de pantalla, algunas categorías se han expandido y se pueden ver los subcódigos. En versiones anteriores de ATLAS.ti era útil usar el mismo color para todos los códigos de una categoría. Dadas las nuevas herramientas de visualización, por ejemplo en el Administrador de documentos y de códigos, puede ser útil asignar un color diferente a cada subcódigo, como se muestra para la categoría 'fuentes de felicidad'.

Sistema de códigos abierto al nivel de subcódigo

Características de una lista de códigos bien estructurada

  • Cada código es distinto; su significado es diferente al de cualquier otro código.
  • El significado de cada código está descrito en el comentario del código.
  • Cada categoría puede distinguirse claramente de las otras categorías.
  • Todos los subcódigos pertenecientes a una categoría son similares, ya que representan el mismo tipo de cosa. No obstante, cada subcódigo dentro de una categoría es distinto.
  • Cada código aparece solo una vez en el sistema de códigos.
  • El sistema de códigos es ateórico. Esto significa que el sistema de códigos en sí mismo no representa un modelo ni una teoría. Los códigos simplemente describen los datos para que se pueda acceder a ellos fácilmente a través de ellos.
  • El sistema de códigos debe ser lógico, de modo que se pueda encontrar lo que se busca.
  • El sistema de códigos contiene entre 10 y 25 categorías de primer nivel.
  • El sistema de códigos tiene no más de dos o tres niveles de profundidad. Por lo tanto, consta de carpetas, categorías y sus subcódigos. Si hay capas de significado en una sección de los datos, es mejor crear códigos separados y codificar los datos con varios códigos. De esta forma se pueden asociar posteriormente esas capas de significado, por ejemplo, usando la tabla de co-ocurrencias de códigos.

Consejos de buenas prácticas

Organice la estructura de códigos según similitudes conceptuales, no según asociaciones observadas o teóricas, ni según cómo se piense escribir los capítulos de resultados.

Use un código separado para cada elemento del contenido del texto, es decir, cada código debe abarcar un solo concepto. Si hay múltiples aspectos, el pasaje puede codificarse con múltiples códigos.

No se preocupe si no todos los códigos pueden ordenarse en una categoría. Algunos códigos permanecerán como códigos individuales. Para no "perderlos", recójalos en una carpeta, de modo que aparezcan en su propia sección en el sistema de códigos.

El papel de los grupos de códigos en la construcción de un sistema de códigos

Si tiene muchos códigos de baja frecuencia que desea o necesita fusionar, los grupos de códigos son una buena manera de recopilarlos. Después de haber añadido todos los códigos de bajo nivel que pertenecen al mismo tema / tópico / idea, puede establecer ese grupo de códigos como filtro. Esto facilita la fusión de los códigos. El siguiente paso más probable es crear una categoría y añadir los códigos fusionados como subcódigos. Puede que desee conservar el grupo de códigos porque resultará útil más adelante en el análisis como filtro.

Avanzar

Una vez codificados los datos, se tiene una buena visión general del material y se puede describir. A continuación, se puede profundizar el análisis consultando los datos. Las herramientas disponibles incluyen la tabla de co-ocurrencias de códigos, la tabla de código-documento, la herramienta de consulta y las redes.

El objetivo es profundizar en los datos y encontrar relaciones y patrones. Escribir memos es muy importante en esta etapa, ya que gran parte del análisis no ocurre simplemente por aplicar una herramienta. Las ideas surgen al leer los datos resultantes de una consulta y al redactar resúmenes e interpretaciones.

Literatura

Las recomendaciones de esta sección se basan en los siguientes autores:

Bazeley, Pat (2013). Qualitative Data Analysis: Practical Strategies. London: Sage.

Bernard, Russel H. and Ryan, Gery W. (2010). Analysing Qualitative Data: Systematic Approaches. London: SAGE Publications.

Bodgan, R., and Biklen, S.K. (1992). Qualitative Research for education: An introduction to theory and methods (2nd ed.). Boston: Allyn & Bacon.

Charmaz, Kathy (2006/2014). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London: SAGE Publications.

Corbin, Juliet and Strauss, Anselm (2008/2015, 3rd and 4th ed.). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

Freeman, Melissa (2017). Modes of Thinking for Qualitative Data Analysis. NY: Routledge.

Friese, Susanne (2019). Qualitative Data Analysis with ATLAS.ti. London: Sage.

Gibbs, G. (2008). Analysing Qualitative Data. London: SAGE.

Guest, G., MacQueen, K.M., and Namey, E.E. (2012). Applied Thematic Analysis. Los Angeles: SAGE Publications.

Guest, G., Kathleen M. MacQueen, and Emily E. Namey (2012). Applied Thematic Analysis. Los Angeles: Sage.

Hammersley M., and Atkinson P. (2007) Ethnography: Principles in Practice. Third edition. London: Routledge.

Johnston, L. (2006). Software and method: Reflections on teaching and using QSR NVivo in doctoral research. International Journal of Social Research Methodology, 9(5), 379–391.

Lofland, J. (1971). Analyzing social settings: A guide to qualitative observation and analysis. CA: Wadsworth.

Miles, Matthew B., Huberman, M., and Saldaña, J. (2014, 3rd ed.). Qualitative Data Analysis. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

Richards, L., and Morse, J.M. (2013, 3rd ed). Readme first: for a user's guide to Qualitative Methods. Los Angeles: Sage

Richards, L. (2021, 4ed). Handling qualitative data: A practical guide. London: SAGE Publications.

Saldaña, J. (2021). The Coding Manual for Qualitative Researchers. London: SAGE Publications.

Spradley, James P. (2016). The Ethnographic Interview. Waveland Press.

Strauss, A. (1987). Qualitative analysis for social scientists. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Weston, C., Gandell, T., Beauchamp, J., Beauchamp, C., McApline, L., and Wiseman, C. (2001). Analyzing Interview Data: The Development and Evolution of a Coding System, Qualitative Sociology, 24(3): 381-400.