Enfoques Participativos y Tecnología de Datos

Investigación Social: Enfoques Participativos y Tecnología de Datos

Frente a las limitaciones de la investigación tradicional de “extractiva” (donde los expertos investigan a comunidades de manera unilateral), surge la Investigación-Acción Participativa (IAP)

Este enfoque, desarrollado por autores como Orlando Fals Borda y Paulo Freire, concibe la investigación como un proceso colaborativo entre investigadores y miembros de la comunidad afectada. La IAP propone articular críticamente los aportes de la ciencia y del saber popular, orientándolos hacia la transformación de la realidad​

En otras palabras, combina el rigor metodológico con la experiencia y conocimiento de la gente, con el fin explícito de catalizar cambios sociales.

Por ejemplo, en una comunidad rural, una investigación participativa sobre acceso al agua involucraría a los pobladores en diseñar las preguntas, recopilar datos (mediciones de fuentes, testimonios) e interpretar resultados, de modo que el conocimiento generado sirva para emprender acciones (como gestionar un pozo o negociar mejoras en infraestructura).

Junto a la IAP, la consultoría social en investigación incorpora herramientas tecnológicas y datos masivos. La disponibilidad de big data y técnicas de análisis de datos (minería de redes sociales, aprendizaje automático, etc.) permite extraer información sobre dinámicas sociales a gran escala. Por ejemplo, analizar mensajes en Twitter o Google Trends ha servido para investigar percepciones ciudadanas en tiempo real sobre temas como la salud pública o la inseguridad, complementando encuestas tradicionales.

Otra tendencia es la ciencia ciudadana, donde voluntarios aportan datos para la investigación (p. ej., monitoreo ambiental con sensores caseros, registros fotográficos de biodiversidad) y contribuyen a procesarlos.

Estas estrategias combinan la participación colectiva con la potencia de las plataformas digitales. Sin embargo, presentan desafíos en cuanto a la calidad de datos y la ética (p. ej., privacidad), lo que demanda protocolos claros. En el terreno cualitativo, se experimenta con etnografía digital (observación de comunidades en entornos virtuales) y con técnicas creativas (fotovoz, donde participantes usan fotografías para documentar su realidad).

Un ejemplo innovador fue un proyecto de IAP con enfoque de género en Centroamérica que, mediante grupos de mujeres documentando su día a día, logró identificar causas de violencia doméstica y proponer soluciones comunitarias​.

En cuanto a colaboración, son frecuentes los laboratorios de datos o data labs para el bien social, donde analistas, ONGs y ciudadanos trabajan juntos analizando bases de datos abiertas para proponer políticas (por ejemplo, identificar zonas con mayor desigualdad). La evaluación del impacto de estas metodologías de investigación se refleja en políticas informadas por evidencia y con legitimidad social.

Un conocimiento co-creado tiene más probabilidades de traducirse en acciones concretas y aceptadas por la comunidad. En síntesis, la investigación social innovadora se caracteriza por ser más abierta, participativa e interdisciplinaria, integrando la voz de la comunidad y las ventajas de la era digital para generar conocimiento accionable y confiable