Guía docente de Etnografía y Análisis Cualitativo de Datos (2941129)

Ninguno.

Profundización en los contenidos de un proyecto de investigación etnográfico. Planteamiento de los interrogantes de investigación. Unidades de análisis y de observación. La experiencia etnográfica: recogida, categorización y análisis de datos empíricos. Estudio en profundidad de las distintas técnicas etnográficas: observación y redacción de notas de campo, entrevistas individuales y grupales, grupos de discusión, recopilación de documentos personales, trabajo de archivo, etnografía virtual, etc. Trabajo práctico del alumnado en recogida y análisis de datos cualitativos.

1. Comprender los fundamentos y la lógica de la investigación social.
2. Aprender a elaborar y manejar matrices de datos, tanto de variables como de relaciones entre casos.
3. Conocer y aplicar las principales técnicas de análisis de datos cualitativos, tanto cualitativas como cuantitativas.
4. Aprender a manejar R para codificar textos, realizar mapas conceptuales y llevar a cabo distintos tipos de análisis cualitativos.

Tema 1. Fundamentos de la investigación sociocultural

• Variables y dimensiones. Variables dependientes e independientes. Conceptos y definiciones operativas. Unidad de análisis y la falacia ecológica. Niveles de medición: variables nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Matrices de datos. Validez, fiabilidad, representatividad. Criterios de validación: validez aparente y validez referida a criterios. Causalidad.

Tema 2. Muestreo

• Validez externa: muestreo y gradiente de similitud. Muestreo: población teórica y de estudio, marco de muestreo y muestra. Estadístico, parámetro, distribución muestral y error de muestreo. Muestreos probabilísticos: aleatorio simple, aleatorio sistemático, de conglomerados y multietápico. Muestreos no probabilísticos: de conveniencia, intencional, modal, de heterogeneidad, de expertos, por cuotas y por referencia en cadena.

Tema 3. Comparación de variables

• Convertir textos en variables. Codificación y libros de códigos. Tipos de data frames: casos x variables; proximidad/distancia entre casos. Manejo y análisis de datos con R y RStudio. Descripción y comparación de variables.

Tema. 4. Teoría fundamentada

• Inducción versus deducción. Muestreo teórico. Codificación y memorandos. El método de comparación constante. Construcción de modelos y teorías: sensibilidad teórica, saturación teórica y línea argumental. Verificación de teorías. Ejemplos.

Tema 5. Análisis de textos con R

• Convertir textos en tablas. Condificación de textos. Frecuencia de palabras. Redacción de memorandos. Elaboración y análisis de tablas de co-ocurrencias. Concordancias y palabras clave en contexto. Análisis de redes semánticas. Análisis de sentimientos.

Tema 6. Análisis de contenido

• Contenido manifiesto y contenido latente. Fases del AC: Formulación de la pregunta, muestreo, elaboración del código, pretest, codificación de los textos, elaboración y análisis de la matriz de datos. Fiabilidad de la codificación: el coeficiente kappa de Cohen.

Tema 7. Análisis del discurso

• Análisis de narrativas. Análisis hermenéutico. Análisis fenomenológico. Análisis conversacional. Análisis de performances o etnopoética. Análisis de modelos culturales. Análisis de metáforas. Análisis crítico del discurso.

Tema 8. Análisis de dominios culturales y mapas conceptuales

• Dominios culturales y mapas conceptuales. Listados libres. Clasificación de tarjetas. Taxonomías. Escalado multidimensional y análisis de conglomerados.

Tema 9. Inducción analítica y análisis comparativo cualitativo

• Inducción y deducción. Versión de Znaniecki de la inducción analítica. Análisis de problemas sociales mediante inducción analítica. El método comparativo cualitativo de Ragin. Inferencia causal en la investigación cualitativa.

Tema 10. Modelos de toma de decisiones

• Modelado de actores humanos: actores racionales y actores basados en reglas. Elección racional y prejuicios psicológicos. Elaboración, verificación y determinación de la validez de modelos de toma de decisiones.

1. Introducción al manejo de R y RStudio.
2. Tabulación y minado de textos con tidytext en R.
3. Elaboración de mapas conceptuales con DiagrammeR.
4. Escalado multidimensional, análisis de correspondencias y análisis de conglomerados en R con smacoff y factoextra.
5. Análisis de redes en R con igraph.
6. Análisis de clasificación de tarjetas en R con FreeSortR.
7. Análisis cualitativo comparativo en R con QCA.

Se utilizará como libro de texto de la asignatura:

• Bernard, H. Russell, Wutich, Amber y Ryan, Gery W. 2017. Analyzing qualitative data. Systematic approaches (2nd edition). Thousand Oaks, California: Sage

• Angrosino, Michael. 2012. Etnografía y observación participante en Investigación Cualitativa. Madrid: Morata.
• Atkinson, Paul, Coffey, Amanda, Delamont, Sara y Lyn Lofland (eds.). 2010. Handbook of Ethnography. Thousand Oaks, California: Sage.
• Bardin, Laurence. 2002. Análisis de contenido. Madrid: Akal.
• Bazeley, Patricia. 2013. Qualitative Data Analysis: Practical Strategies. Thousand Oaks, California: Sage.
• Bazeley, Patricia y Kristi Jackson. 2013. Qualitative data analysis with NVivo. Thousand Oaks, California: Sage.
• Becker, Howard A. 2011 [1986] Manual de escritura para científicos sociales: Cómo empezar y terminar una tesis, un libro o un artículo. Buenos Aires: Siglo XXI.
• Bernard, H. Russell. 1998. Handbook of Methods in Cultural Anthropology. Walnut Creek, California: AltaMira Press.
• Bernard, H. Russell. 2011. Research Methods in Anthropology. Qualitative and Quantitative Approaches. 5th edition. Lanham, Maryland: AltaMira Press.
• Bertaux, Daniel. 2005 [1997]. Los relatos de vida. Perspectiva etnosociológica. Barcelona: Bellaterra.
• Calsamiglia Blancafort, Helena y Amparo Tusón Valls. 1999. Las cosas del decir. Manual de análisis del discurso. Barcelona: Ariel.
• Caughey, John L. Negociating cultures and identities. Life history issues, methods and readings. Lincoln, Nebraska: Nebraska University Press.
• Cea, M.A. 1996. Metodología cualitativa. Estrategias y técnicas de investigación social. Madrid: Editorial Síntesis.
• Cifuentes, R. 2011. Diseño de proyectos de investigación cualitativa. Buenos Aires: Noveduc.
• Coffey, Amanda y Paul Atkinson. 2005 [1996]. Encontrar el sentido a los datos cualitativos. Estrategias complementarias de investigación. Alicante: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Alicante.
• Davies, Charlotte A. 1999. Reflexive Ethnography. A guide to researching selves and the others. London and New York: Routledge.
• Daniels, L., & Minot, N. (2019). Introduction to Statistics and Data Analysis Using Stata. From Research Design to Final Report. Thousand Oaks, CA: Sage.
• De Miguel, Jesús M. 1996. Auto/biografías. Madrid: CIS.
• Denzin, N. y Lincoln, Y. 2011. Manual de Investigación Cualitativa, Volumen I: El campo de la investigación cualitativa. Barcelona: Gedisa.
• Denzin, N. y Lincoln, Y. 2012. Manual de Investigación Cualitativa, Volumen II: Paradigmas y perspectivas en disputa. Barcelona: Gedisa.
• Dicks, Bella, Mason, Bruce, Coffey, Amanda y Paul Atkinson. 2005. Qualitative research and hypermedia. Thousand Oaks, California: Sage.
• Emerson, Robert M., Fretz, Rachel I. y Linda L. Shaw. 1995. Writing Ethnographic Fieldnotes. Chicago: University of Chicago Press.
• Flick, Uwe. 2012. Introducción a la investigación cualitativa. 3ª ed. Madrid: Morata.
• Friese, S. 2019. Qualitative Data Analysis with ATLAS.ti (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Fradejas Rueda, J.M. (2023). Cuentapalabras. Estilometría y análisis de texto con R para filólogos. https://www.aic.uva.es/cuentapalabras/
• García Ferrando, M. et al. 1986. El análisis de la realidad social. Métodos y técnicas de investigación. Madrid: Alianza Universidad Textos.
• Garson, D. 2021. Data analytics for the Social Sciences. Applications in R. New York: Routledge
• Gibbs, Graham. 2012 [2007]. El análisis de datos cualitativos en investigación cualitativa. Madrid: Morata.
• Goetz, J.P. y M.D. Lecompte. 1988. Etnografía y diseño cualitativo en investigación educativa. Madrid: Morata.
• Hammersley, M. 1988. Reading Ethnographic Research. London and New York: Longman.
• Imai, K. 2018. Quantitative social science. An Introduction. Princeton, NJ: Princeton University Press.
• Krippendorff, K. 2002. Metodología de análisis de contenido. Teoría y práctica. Buenos Aires: Paidós.
• Kvale, Stainar. 2011. Las entrevistas en Investigación Cualitativa. Madrid: Morata.
• King, Gary, Keohane, Robert O. y Sidney Verba. 2000. El diseño de la investigación social: La inferencia científica en los estudios cualitativos. Madrid: Alianza Editorial.
• Miles, Matthew B., Huberman Michael A. y Johnny Saldaña. 2013. Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook. Thousand Oaks, California: Sage.
• Morse, Janice. M. 2005. Asuntos críticos en los métodos de investigación cualitativa. Alicante: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Alicante.
• Murchinson, Julian M. 2010. Ethnography essentials. Designing, conducting and presenting your research. San Francisco, California: Jossey-Bass.
• Page, S. (2018). The model thinker: What you need to know to make data work for you. New York: Basic Books.
• Quinn, Naomi (ed.). 2005. Finding culture in talk. A collection of methods. New York: Palgrave Macmillan.
• Ragin, C.C. y Becker, H.S. (eds.) 1992. What is a case? Exploring foundations of social inquiry. New York: Cambridge University Press.
• Riessman, Catherine K. 1993. Narrative Analysis. Newbury Park, California: Sage.
• Schwartz, H. y Jacobs J. 1984. Sociología cualitativa. Método para la reconstrucción de la realidad. México: Trillas.
• Robben, Antonius C.G.M. y Jeffrey A. Sluka (eds.). 2007. Ethnographic fieldwork: An anthropological reader. Malden, MA: Blackwell.
• Rodríguez, Josep A. 1995. Análisis estructural y de redes. Madrid, CIS.
• Taylor, S. J. y R. Bogdan. 1992 [1984]. Introducción a los métodos cualitativos de investigación. Barcelona, Paidós.
• Saldaña, Johnny. 2009. The coding manual for qualitative researchers. Thousand Oaks, California: Sage.
• Salganik, Matthew J. 2018. Bit by bit. Social research in the digital age. Princeton, NJ: Princeton University Press.
• Silverman, David. 2009. Interpreting Qualitative Data: Methods for Analysing Talk, Text and Interaction. Thousand Oaks, California: Sage.
• Strauss, Anselm y Juliet Corbin [1990] 2002. Bases de la investigación cualitativa : técnicas y procedimientos para desarrollar la teoría.Medellín, Colombia: Universidad de Antioquia.
• Tufte, Edward R. 2006. Beautiful evidence. Cheshire, Connecticut: Graphics Press.
• Vallés, Miguel S. 2000. Técnicas cualitativas de investigación social. Reflexión metodológica y práctica profesional. Madrid: Síntesis.
• Vallés, Miguel S. 2002. Entrevistas cualitativas. Madrid: CIS.
• Velasco, H. y A. Díaz de Rada. 1997. La lógica de la investigación etnográfica. Un modelo de trabajo para etnógrafos de la escuela. Madrid: Editorial Trotta.
• Wodak, R. y Meyer, M. 2003. Métodos de análisis crítico del discurso. Barcelona: Gedisa.

Para el desarrollo de la asignatura se utilizará la plataforma moodle de recursos de apoyo a la docencia de la Universidad de Granada: Prado. Es imprescindible su uso para seguir adecuadamente el desarrollo de la asignatura. El contenido del temario, las instrucciones para realizar los ejercicios de prácticas, el calendario para su entrega y la comunicación individualizada de los resultados de la evaluación se harán a través de la plataforma.

• Cuentapalabras. Estilometría y análisis de texto con R para filólogos
• Delve
• Qualquant
• Field Methods
• Atlas.ti
• American Anthropological Association. Research Methods
• Human Relations Area Files. World Cultures
• Quality and Quantity
• Open Access Repositories for Data and Research

• MD01. Lección magistral/expositiva. 
• MD02. Sesiones de discusión y debate. 
• MD05. Seminarios. 
• MD06. Análisis de fuentes y documentos. 
• MD07. Realización de trabajos en grupo. 
• MD08. Realización de trabajos individuales. 

Evaluación continua:

El curso será evaluado mediante la realización de las siguientes actividades:

• Ejercicios breves (preguntas tipo test, de respuesta breve, ensayos cortos) sobre los conocimientos teóricos y las lecturas obligatorias del curso: hasta el 50% de la evaluación.
• Ejercicios de prácticas: hasta el 50% de la evaluación.

Todos los ejercicios se realizarán en clase, de manera que la asistencia a las mismas es obligatoria. La calificación final será resultado de la suma de las calificaciones obtenidas en las distintas actividades.

En la convocatoria extraordinaria la evaluación constará de las mismas actividades:

• Un examen con ejercicios sobre los conocimientos teóricos del curso (preguntas tipo test, de respuesta breve, ensayos cortos): hasta el 50% de la evaluación.
• Ejercicios de prácticas: hasta el 50% de la evaluación.

La calificación final será resultado de la suma de las calificaciones obtenidas en las distintas actividades.

La solicitud de evaluación única final deberá realizarse de acuerdo con Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada.

Para la evaluación única final se deberá realizar un examen sobre los contenidos teóricos del curso (50% de la evaluación) y realizar los ejercicios de prácticas el mismo día del examen (50% de la evaluación). La calificación final será resultado de la suma de las calificaciones obtenidas en las distintas actividades.

El seguimiento de las clases es necesario y obligatorio para la realización del curso y de las pruebas de evaluación continua.

De acuerdo con la Normativa para la atención al estudiantado con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo aprobada en Consejo de Gobierno de la UGR el 20 de septiembre de 2016, en esta asignatura se fomentará el derecho a la educación en condiciones de igualdad de oportunidades a los estudiantes con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo.

Se establecerán las actuaciones de atención necesarias para lograr su plena y efectiva inclusión, garantizando su derecho de educación inclusiva, conforme a los principios de no discriminación, igualdad de oportunidades y accesibilidad universal, para que puedan alcanzar el máximo desarrollo posible de sus capacidades personales y, en todo caso, los objetivos establecidos con carácter general para todo el estudiantado.

Al alumnado con necesidades especiales, se les adaptará el sistema de evaluación siguiendo la Normativa vigente de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, las recomendaciones de la Guía para la atención a los estudiantes con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE) y las que indique para cada caso concreto el Servicio de Asistencia Estudiantil.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

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RStudio