La evidencia empírica es información que los investigadores generan para ayudar a descubrir respuestas a preguntas. Las mismas pueden tener implicaciones significativas para nuestra sociedad. Las afirmaciones y argumentos que dependen de la evidencia empírica a menudo se denominan a posteriori (experiencia siguiente). Esto a diferencia de a priori (que la precede). El conocimiento o la justificación a priori son independientes de la experiencia, mientras que el conocimiento o la justificación a posteriori dependen de la experiencia o la evidencia empírica. La visión positivista estándar de la información adquirida empíricamente ha sido que la observación, la experiencia y el experimento sirven como árbitros neutrales entre las teorías rivales.

¿Qué es la Evidencia Empírica?

La evidencia empírica es información que verifica la verdad (que corresponde exactamente a la realidad) o la falsedad (inexactitud) de un reclamo. Desde el punto de vista empírico, uno puede afirmar tener conocimiento solo cuando se basa en evidencia empírica.

La evidencia empírica es información adquirida por observación o experimentación, en forma de datos registrados, que puede ser objeto de análisis. Esta es la fuente principal de evidencia empírica. Las fuentes secundarias describen, discuten, interpretan, comentan, analizan, evalúan, resumen y procesan las fuentes primarias. Los materiales de fuentes secundarias pueden ser artículos en periódicos o revistas populares, reseñas de libros o películas. También puede tratarse de artículos encontrados en revistas académicas que discuten o evalúan la investigación original de otra persona.

La evidencia empírica puede ser sinónimo del resultado de un experimento. En este sentido, un resultado empírico es una confirmación unificada. En este contexto, el término semi-empírico se usa para calificar métodos teóricos que usan, en parte, axiomas básicos o leyes científicas postuladas y resultados experimentales. Dichos métodos se oponen a los métodos ab initio teóricos, que son puramente deductivos y se basan en los primeros principios.

Teoría versus evidencia empírica

Los investigadores pueden tener teorías sobre cómo se desarrollará algo. Sin embargo, lo que se observa o experimenta puede ser diferente de lo que la teoría podría predecir. De esta manera, para saber la efectividad de algo, hay que probarlo. Por lo general, los investigadores recopilan datos a través de la observación directa o indirecta y analizan estos datos para responder preguntas empíricas. Es decir, preguntas que pueden responderse mediante la observación. Al respecto, los científicos sociales producen evidencia empírica en una variedad de formas para probar teorías y medir la capacidad de A para producir un resultado esperado que sería B.

Veamos un ejemplo: Ingenieros y científicos equiparon automóviles con varios dispositivos de seguridad en varias configuraciones. Luego los estrellaron contra paredes, postes y otros automóviles y registraron lo sucedido. Con el tiempo, pudieron descubrir qué tipos de dispositivos de seguridad funcionaban y cuáles no. No hicieron todo bien de inmediato. Por ejemplo, los primeros cinturones de seguridad no eran retráctiles. Algunas bolsas de aire dispararon pedazos de metal a los pasajeros. Pero, la seguridad automotriz mejoró y aunque las personas conducen cada vez más millas, cada vez menos mueren en la carretera.

Tipos de evidencia empírica

Los dos tipos principales de evidencia empírica son la evidencia cualitativa y la evidencia cuantitativa.

Cualitativa

La evidencia cualitativa es el tipo de datos que describe información no medible. Los datos cualitativos se utilizan en varias disciplinas, especialmente en ciencias sociales, así como en investigación de mercado y finanzas. En tales campos, la investigación generalmente investiga el comportamiento humano y sus patrones. La naturaleza no medible de los datos cualitativos, así como su análisis subjetivo, los hace propensos a posibles sesgos.

Cuantitativa

La evidencia cuantitativa se refiere a datos numéricos que pueden analizarse más a fondo utilizando métodos matemáticos y / o estadísticos. Los datos cuantitativos se utilizan en casi todas las disciplinas de la ciencia.

A diferencia de los datos cualitativos, la evidencia obtenida utilizando datos cuantitativos generalmente se considera imparcial. La validez de los datos se puede verificar fácilmente mediante cálculos o análisis matemáticos o estadísticos.

Evidencia Empírica y Análisis de Redes Sociales

Estudiar redes sociales proporciona una introducción concisa e integral al proceso de investigación empírica de redes. El Análisis de Redes Sociales es el método de Investigación Online de mayor profundidad e importancia actualmente. Es el más utilizado tanto por investigadores académicos como extra académicos de todo el mundo, por lo que es necesario entender el uso de la evidencia empírica en este caso.

En ese sentido, al hacer una somera investigación al respecto, resalta el nombre de Helen Hall Jennings. Su aporte fue el desarrollo, antes que nadie, de métodos cuantitativos de investigación que dieron lugar a la Sociometría, un método cuantitativo para medir relaciones sociales. Ese trabajo pionero es considerado el nacimiento del Análisis de Redes Sociales.

Jennings era una psicóloga social, especializada en diseños de investigación empírica. Trabajando en el laboratorio de Psicología del Psicólogo Gardner Murphy, conoció a Jacob Moreno. Este era un Psicosociólogo eminente, fundador del Psicodrama y la Psicoterapia de Grupo, que sería esencial para sus investigaciones. A través de su experticia en métodos cuantitativos y estadísticos, Jennings trabajó con Moreno para desarrollar una aproximación empírica a la investigación de Redes Sociales. Señala la investigadora Christina Pell que juntos estudiaron cómo las relaciones sociales afectan el bienestar psicológico de los individuos. Utilizaron además métodos cuantitativos para estudiar la estructura de grupos y las posiciones de los individuos dentro de los grupos.

Las Investigaciones de Jennings y Moreno

El trabajo de Jennings es incompleto sin la efectiva dupla que construyó con Jacob Moreno. Desarrollaron un método de aproximación que incluyó todas las características propias del Análisis de Redes Sociales. Estaba basado en intuiciones estructurales, involucró la recolección sistemática de data empírica y se utilizó un modelo matemático explícito. Más importante, esa perspectiva estructural fue aplicada uniformemente a un amplio rango de fenómenos. Así, el grupo de Moreno y Jennings utilizó las cuatro características que definen al Análisis de Redes Sociales.

El aporte de Jennings fue crucial, ya que el enfoque de Moreno era más instintivo. Él sugería ideas de manera intuitiva, Jennings las colocaba dentro de un marco cuantitativo y numérico.

Las investigaciones de Jennings y Moreno en la prisión de máxima seguridad de Sing Sing y en la Escuela Hudson para señoritas constituyeron un importante avance. Este análisis sistemático  y de recolección de data desembocaron en dos célebres trabajos: “Aplicaciones del Método de Grupo para la clasificación” y “Una nueva aproximación al problema de interrelaciones humanas”. Ambos son considerados como la génesis de la Sociometria.

En 1943, la tesis de doctorado de Jennings “Liderazgo y aislamiento: un estudio de la personalidad en las relaciones interpersonales” examina cómo los lideres elegidos y los aislados surgen en una población dada. Era una continuación del análisis de la data recolectada en la Escuela Hudson para señoritas. A las encuestadas se les preguntó con quién les gustaría trabajar y con quien les gustaría vivir. Ocho meses después, sus opiniones sobre quienes habían elegido como líderes y quienes como parias o aislados no habían cambiado. Morris Janowitz, fundador de la Sociologia militar, señala que este trabajo de Jennings es un “Ingenioso estudio empírico que ayudó a convertir a la Sociometría en una herramienta de investigación”. Muchos lo consideran uno de los análisis más profundos sobre liderazgo y aislamiento en el campo de la Psicología Social.

Reunir evidencia empírica en ciencias sociales

La investigación educativa no es lo mismo que la investigación automotriz. Sin embargo, la educación se puede mejorar intentando cosas nuevas. Recopilando datos sobre esos esfuerzos, se analizan rigurosamente los datos. Luego se sopesa toda la evidencia empírica disponible para ver si esas cosas nuevas logran los resultados esperados.

Desafortunadamente, el análisis riguroso a menudo se dificulta en las ciencias sociales. En los laboratorios de ingenieros de automóviles, se  puede cambiar un bit de diseño a la vez para que cada prueba aísle el factor individual. En ciencias sociales tratar de aislar variables es un desafío, pero es posible si los investigadores pueden hacer comparaciones mediante el ensayo de control aleatorio (ECA).

El ensayo de control aleatorizado (ECA) es un ensayo en el que los sujetos se asignan aleatoriamente a uno de dos grupos. Uno (el grupo experimental) que recibe la intervención que se está probando y el otro (el grupo de comparación o control) que recibe una alternativa (convencional). Luego se realiza un seguimiento de los dos grupos para ver si hay alguna diferencia entre ellos en el resultado. Los resultados y el análisis posterior del ensayo se utilizan para evaluar la efectividad de la intervención. Este es el grado en que un tratamiento, procedimiento o servicio hace a los pacientes más beneficioso que perjudicial. Los ECA son la forma más estricta de determinar si existe una relación causa-efecto entre la intervención y el resultado. 

Conclusiones

El objetivo de la ciencia es que todos los datos empíricos que se han recopilado a través de la observación, la experiencia y la experimentación no tengan sesgos. La fuerza de cualquier investigación científica depende de la capacidad de recopilar y analizar datos empíricos. Al respecto, debe realizarse de la manera más imparcial y controlada posible.

Debido a que los científicos son humanos y propensos al error, los científicos suelen recopilar datos empíricos que replican experimentos de forma independiente. Esto también protege contra los científicos que inconscientemente o en casos raros conscientemente, se desvían de los parámetros de investigación prescritos. Esto, por supuesto, podría sesgar los resultados.

El registro de datos empíricos también es crucial para el método científico. La ciencia sólo puede avanzar si los datos se comparten y se analizan. 

 Referencias Bibliográficas

Galán, C. y Montero, J. (2002). El discurso tecnocientífico: la caja de herramientas del lenguaje. Madrid, España: Arco Libros.

León, O. G. (2009). Cómo redactar textos científicos en Psicología y Educación. La Coruña, España: Gesbiblo,S.L.

León,O.G. y Montero,I. (2003). Métodos de investigación en Psicología y Educación (3ªedición). Madrid, España: McGraw Hill.

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