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.

Al finalizar la asignatura, el alumnado será capaz de:

1. Comprender el análisis etnográfico como un proceso sistemático de transformación de observaciones, entrevistas, documentos y otros materiales empíricos en descripciones, categorías, modelos y explicaciones socioculturales.
2. Formular problemas de investigación y organizar datos etnográficos mediante el uso de conceptos, variables, unidades de análisis, estrategias de muestreo y procedimientos de comparación adecuados a los objetivos del estudio.
3. Transformar materiales cualitativos en datos analizables mediante procesos de codificación, categorización, construcción de matrices y organización de bases de datos.
4. Aplicar diferentes estrategias de análisis cualitativo —teoría fundamentada, análisis de contenido, análisis narrativo, análisis del discurso y análisis de dominios culturales— para identificar patrones, relaciones y estructuras de significado.
5. Elaborar e interpretar inferencias, modelos descriptivos y explicativos a partir de la comparación sistemática de casos, la identificación de configuraciones causales y la reconstrucción de modelos culturales..
6. Evaluar críticamente la calidad de los resultados obtenidos mediante criterios de validez, fiabilidad, coherencia teórica y adecuación metodológica.
7. Utilizar de forma reflexiva herramientas digitales, software de análisis de datos e inteligencia artificial para apoyar la organización, exploración, análisis e interpretación de información cualitativa.
8. Comunicar de forma clara y fundamentada los resultados de un análisis etnográfico, justificando las decisiones metodológicas adoptadas y las inferencias realizadas.

La asignatura aborda el análisis etnográfico como un proceso sistemático de transformación de datos en conocimiento sociocultural. Partiendo de observaciones, entrevistas, documentos y otros materiales empíricos, se estudian los principales procedimientos utilizados para construir descripciones, categorías, modelos y explicaciones sobre fenómenos sociales y culturales. El curso presta especial atención a la relación entre interpretación antropológica, formalización analítica y uso de herramientas digitales para el análisis cualitativo.

BLOQUE I. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS ETNOGRÁFICO

Tema 1. La etnografía como proceso de investigación y análisis

• Etnografía como método, proceso y producto.
• Producción e interpretación de datos.
• Etnografía contemporánea y herramientas digitales.

Tema 2. Fundamentos de la investigación sociocultural

• Conceptos, variables y definiciones operativas.
• Variables dependientes e independientes.
• Unidades de observación y unidades de análisis.
• La falacia ecológica.
• Muestreo probabilístico y no probabilístico.
• Validez interna y externa.
• Fiabilidad.
• Causalidad e inferencia.
• Matrices de datos.
• Relaciones entre investigación cualitativa y cuantitativa.

BLOQUE II. ORGANIZACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS

Tema 3. De los textos a los datos: codificación, matrices y bases de datos

• Transformación de materiales etnográficos en datos analizables.
• Codificación y libros de códigos.
• Matrices y estructuras de datos.
• Organización de bases de datos cualitativas.
• Introducción a R y RStudio.
• Métodos mixtos e interpretación.

Tema 4. Teoría fundamentada y construcción inductiva de modelos

• Inducción, deducción y abducción.
• Muestreo teórico.
• Codificación abierta, axial y selectiva.
• Memorandos.
• Comparación constante.
• Saturación teórica.
• Construcción de modelos y teorías.

Tema 5. Análisis de textos y análisis de contenido

• Análisis de contenido.
• Fiabilidad de la codificación.
• Frecuencias.
• Coocurrencias.
• Concordancias.
• Redes semánticas.

Tema 6. Análisis del discurso y enfoques interpretativos

• Narrativas.
• Hermenéutica.
• Fenomenología.
• Análisis conversacional.
• Metáforas.
• Modelos culturales.
• Análisis crítico del discurso.

BLOQUE III. COMPARACIÓN, MODELIZACIÓN Y EXPLICACIÓN

Tema 7. Dominios culturales y mapas conceptuales

• Listados libres.
• Clasificación de tarjetas.
• Taxonomías.
• Escalado multidimensional.
• Análisis de conglomerados.
• Elaboración de mapas conceptuales.

Tema 8. Comparación, inferencia y modelos explicativos

• Inducción analítica.
• Análisis comparativo cualitativo (QCA).
• Configuraciones causales.
• Modelos de toma de decisiones.
• Elaboración y validación de modelos.

Las actividades prácticas de la asignatura están orientadas a la aplicación de los procedimientos analíticos estudiados en las clases teóricas. A partir de materiales etnográficos reales o simulados (entrevistas, observaciones, documentos, corpus textuales y datos procedentes de ejercicios de investigación), el alumnado llevará a cabo diferentes ejercicios de análisis dirigidos a transformar datos cualitativos en descripciones, categorías, modelos y explicaciones socioculturales.

Práctica 1. Del trabajo de campo al análisis

Análisis de materiales etnográficos para identificar procesos de observación, descripción, categorización e interpretación. Reconstrucción del proceso mediante el cual los datos de campo se transforman en resultados de investigación.

Práctica 2. Conceptos, variables y diseño de investigación

Construcción de conceptos, dimensiones, indicadores y variables. Elaboración de definiciones operativas. Análisis de problemas de validez, fiabilidad y causalidad. Diseño de estrategias de muestreo y selección de casos.

Práctica 3. Organización y codificación de datos cualitativos

Transformación de entrevistas, observaciones y documentos en matrices y bases de datos analizables. Elaboración de libros de códigos. Introducción al uso de R y RStudio para la organización y gestión de datos cualitativos.

Práctica 4. Teoría fundamentada y análisis temático

Aplicación de procedimientos de codificación abierta, axial y selectiva. Elaboración de memorandos analíticos. Comparación constante, construcción de categorías y desarrollo de modelos explicativos.

Práctica 5. Análisis de contenido y análisis textual

Codificación y análisis de textos mediante procedimientos manuales y asistidos por ordenador. Elaboración e interpretación de tablas de frecuencias, coocurrencias, concordancias y redes semánticas. Evaluación de la fiabilidad de la codificación.

Práctica 6. Análisis del discurso y de narrativas

Aplicación de diferentes enfoques interpretativos al análisis de entrevistas, relatos y documentos. Análisis de narrativas, metáforas, conversaciones y discursos.

Práctica 7. Dominios culturales y mapas conceptuales

Aplicación de técnicas de listado libre, clasificación de tarjetas, análisis de dominios culturales y elaboración de mapas conceptuales. Interpretación de matrices de proximidad, escalados multidimensionales y análisis de conglomerados.

Práctica 8. Comparación, inferencia y construcción de modelos

Aplicación de procedimientos de comparación sistemática de casos. Análisis de configuraciones causales mediante inducción analítica y análisis comparativo cualitativo (QCA). Elaboración e interpretación de modelos explicativos y modelos de toma de decisiones.

A lo largo de las actividades prácticas se emplearán herramientas digitales, R y aplicaciones basadas en inteligencia artificial como instrumentos de apoyo al análisis, la organización de la información y la exploración de resultados. Su utilización tendrá carácter complementario y estará orientada a favorecer la comprensión de los procedimientos analíticos y la interpretación crítica de los datos.

Bernard, H. Russell, Wutich, A. y Ryan, G. W. (2017). Analyzing Qualitative Data. Systematic Approaches (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

Bibliografía básica

Fundamentos del análisis etnográfico

• Bernard, H. R. (2018). Research Methods in Anthropology: Qualitative and Quantitative Approaches (6th ed.). Lanham, MD: Rowman & Littlefield.
• Coffey, A. y Atkinson, P. (2005). Encontrar el sentido a los datos cualitativos. Estrategias complementarias de investigación. Alicante: Universidad de Alicante.
• Hammersley, M. y Atkinson, P. (2019). Ethnography: Principles in Practice (4th ed.). London: Routledge.
• Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Codificación, análisis cualitativo y construcción de teoría

• Braun, V. y Clarke, V. (2022). Thematic Analysis: A Practical Guide. London: Sage.
• Gibbs, G. (2012). El análisis de datos cualitativos. Madrid: Morata.
• Guest, G., MacQueen, K. M. y Namey, E. E. (2012). Applied Thematic Analysis. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Miles, M. B., Huberman, A. M. y Saldaña, J. (2020). Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Saldaña, J. (2021). The Coding Manual for Qualitative Researchers (4th ed.). London: Sage.
• Strauss, A. y Corbin, J. (2002). Bases de la investigación cualitativa: técnicas y procedimientos para desarrollar la teoría fundamentada. Medellín: Universidad de Antioquia.

Narrativas, discurso y modelos culturales

• Quinn, N. (ed.) (2005). Finding Culture in Talk: A Collection of Methods. New York: Palgrave Macmillan.
• Riessman, C. K. (2008). Narrative Methods for the Human Sciences. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Silverman, D. (2011). Interpreting Qualitative Data: Methods for Analysing Talk, Text and Interaction (4rd ed.). London: Sage.
• Wodak, R. y Meyer, M. (2003). Métodos de análisis crítico del discurso. Barcelona: Gedisa.

Comparación, inferencia y construcción de modelos

• King, G., Keohane, R. O. y Verba, S. (2000). El diseño de la investigación social. La inferencia científica en los estudios cualitativos. Madrid: Alianza Editorial.
• Page, S. E. (2018). The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You. New York: Basic Books.
• Ragin, C. C. (2023). Analytic Induction for Social Research. Berkeley: University of California Press.

Bibliografía complementaria

Etnografía y trabajo de campo

• Emerson, R. M., Fretz, R. I. y Shaw, L. L. (1995). Writing Ethnographic Fieldnotes. Chicago: University of Chicago Press.
• Robben, A. C. G. M. y Sluka, J. A. (eds.) (2007). Ethnographic Fieldwork: An Anthropological Reader. Malden, MA: Blackwell.
• Velasco, H. y Díaz de Rada, A. (1997). La lógica de la investigación etnográfica. Madrid: Trotta.

Herramientas digitales y análisis textual

• Fradejas Rueda, J. M. (2023). Cuentapalabras. Estilometría y análisis de texto con R para filólogos.

• PRADO (UGR)
• NotebookLM
• Delve
• Atlas.ti
• Qualquant
• CAQDAS Networking Project
• HRAF World Cultures
• AAA Research Methods
• Field Methods
• Quality and Quantity
• Open Science Framework
• Anthropology: 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

La evaluación continua se realizará mediante actividades de evaluación desarrolladas a lo largo del curso orientadas a valorar tanto la comprensión de los contenidos como la capacidad para aplicar procedimientos de análisis etnográfico.

La asistencia a clase es obligatoria. Todas las actividades de evaluación se realizarán presencialmente durante el desarrollo de las clases.

Pruebas periódicas de evaluación (70%)

Se realizarán controles presenciales a lo largo del semestre vinculados a los distintos bloques temáticos de la asignatura. Estas pruebas podrán incluir preguntas tipo test, preguntas de respuesta breve, ejercicios prácticos de análisis, interpretación de materiales empíricos y resolución de problemas metodológicos.

Actividades prácticas realizadas en clase (30%)

A lo largo del curso se desarrollarán actividades prácticas individuales o grupales orientadas a la aplicación de los procedimientos analíticos estudiados en la asignatura. Estas actividades podrán consistir en ejercicios de codificación, categorización, análisis de textos, interpretación de resultados, comparación de casos y elaboración de modelos explicativos.

La calificación final será el resultado de la suma ponderada de las puntuaciones obtenidas en las distintas actividades de evaluación.

EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA

La evaluación extraordinaria consistirá en una única prueba escrita que integrará los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura.

La prueba podrá incluir preguntas tipo test, preguntas de respuesta breve, ejercicios prácticos de análisis, interpretación de materiales empíricos, resolución de problemas metodológicos, análisis de textos y discursos, interpretación de tablas, matrices y representaciones gráficas, así como ejercicios de comparación, inferencia y construcción de modelos explicativos.

La prueba será calificada sobre 10 puntos y representará el 100 % de la calificación final.

EVALUACIÓN ÚNICA FINAL

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.

Consistirá en una única prueba escrita que integrará los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura.

La prueba podrá incluir preguntas tipo test, preguntas de respuesta breve, ejercicios prácticos de análisis, interpretación de materiales etnográficos, actividades de codificación y categorización, análisis de textos, narrativas y discursos, interpretación de resultados obtenidos mediante diferentes procedimientos de análisis cualitativo, así como ejercicios de comparación, inferencia y construcción de modelos explicativos.

Atención al estudiantado con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE)

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.

Uso de herramientas de Inteligencia Artificial

El uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) está permitido en esta asignatura como apoyo al aprendizaje, la búsqueda de información, la generación de ideas, la organización de contenidos, la revisión de textos y otras tareas académicas, siempre que se realice de forma crítica, responsable y transparente.

La IA debe entenderse como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del trabajo intelectual propio del estudiante. En consecuencia, no está permitido presentar como elaboración personal trabajos, ejercicios, prácticas, informes, proyectos o pruebas de evaluación realizados total o sustancialmente por sistemas de IA sin una intervención significativa, supervisión crítica y autoría efectiva por parte del estudiante.

Cuando se utilicen herramientas de IA en la elaboración de una actividad evaluable, el estudiante deberá poder explicar y justificar el proceso seguido, así como identificar las aportaciones realizadas por dichas herramientas. El profesorado podrá requerir información adicional sobre el uso de la IA o solicitar evidencias del proceso de trabajo desarrollado.

El uso inadecuado de herramientas de IA que implique falsa autoría, suplantación del trabajo personal o cualquier otra vulneración de los principios de integridad académica podrá ser considerado una práctica académicamente deshonesta y tendrá las consecuencias previstas por la normativa universitaria.

En esta asignatura se fomenta el uso reflexivo y crítico de la IA como competencia académica y profesional, siempre subordinado al desarrollo de las capacidades analíticas, interpretativas, creativas y metodológicas propias de la materia.

Dada la naturaleza de la asignatura, la observación, el trabajo de campo, el análisis e interpretación de materiales empíricos, así como la reflexión crítica sobre los datos y los contextos socioculturales, deben ser realizados personalmente por el estudiante. Las herramientas de IA podrán emplearse como apoyo, pero no podrán sustituir los procesos de análisis, interpretación y elaboración intelectual que constituyen los resultados de aprendizaje fundamentales de la asignatura.

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).

R

RStudio