2.10: Datos como fuentes

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Datos como fuentes

El uso de datos como fuentes puede ayudar con todas las necesidades de información de su proyecto de investigación:

Conoce más información de antecedentes.
Responde a tu pregunta de investigación. (La evidencia que proporcionan los datos puede ayudarte a decidir cuál es la mejor respuesta para tu pregunta).
Convence a su audiencia de que su respuesta es correcta. (Los datos a menudo te dan la certeza de que tu respuesta es correcta. (Los datos a menudo le dan evidencia de que su respuesta a su pregunta de investigación es correcta o al menos una respuesta razonable).
Describe la situación que rodea tu pregunta de investigación.
Informa lo que otros han dicho sobre tu pregunta de investigación.

Actividad: Ejemplo de datos

Echa un vistazo a estos datos muy detallados sobre lasaña congelada. ¿Alguna vez pensaste que esta cantidad de datos estaba disponible? ¿Hay elementos nuevos para ti? ¿Cómo podría usar esos datos?

Película: Reinterpretando a Caperucita Roja

Un elemento interactivo o mediático ha sido excluido de esta versión del texto. Puedes verlo en línea aquí: https://ohiostate.pressbooks.pub/choosingsources/?p=843

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¿Qué son los datos? La palabra significa muchas cosas para mucha gente. (¡Considera “datos” en lo que respecta a tu contrato telefónico, por ejemplo!) Para nuestros fines, una definición que nos gusta es “unidades de información observadas, recopiladas o creadas en el curso de la investigación”.

Erway, Ricky. 2013. Iniciando la Conversación: Política Universitaria de Gestión de Datos de Investigación. Dublín, Ohio: Investigación de OCLC.
http://www.oclc.org/content/dam/rese...13/2013-08.pdf

Los datos observados, recopilados o cerados con fines de investigación pueden ser números, texto, imágenes, clips de audio y videoclips. Pero en esta sección sobre el uso de datos como fuentes, vamos a concentrarnos en los datos numéricos.

TIP: Del latín
Data es el plural de datum. (Es similar a cómo los medios son el plural de medio.)

A veces los datos son realmente necesarios para responder preguntas de investigación, particularmente en las ciencias sociales y las ciencias físicas y de la vida. Por ejemplo, los datos serían necesarios para sustentar o descartar estas hipótesis:

Más mujeres que hombres votaron en las últimas elecciones presidenciales en la mayoría de los estados.
Ciertos fármacos muestran resultados prometedores en el tratamiento del cáncer de páncreas.
Escuchar ciertos géneros de música disminuye la presión arterial.
Las personas de ciertas denominaciones religiosas tienen más probabilidades de encontrar objetable un programa de televisión específico.
El peso promedio de los gatos domésticos en Estados Unidos ha aumentado en los últimos 30 años.
El promedio de metros cuadrados de supermercados en Estados Unidos ha aumentado en los últimos 20 años.
En el Reino Unido se consumieron más tomates por persona en 2015 que en 1962.
La explosión de volcanes puede ayudar a enfriar el planeta arrojando dióxido de azufre, que se combina con vapor de agua para hacer aerosoles reflectantes.

Entonces, usar datos numéricos en aquellas porciones de su producto final que requieren evidencia realmente puede fortalecer su argumento a favor de su argumento a favor de su respuesta a su pregunta de investigación. En otras ocasiones, incluso si los datos no son realmente necesarios, los datos numéricos pueden ser particularmente persuasivos y agudizar los puntos que desea hacer en otras porciones de su producto final dedicadas, digamos, a describir la situación que rodea su pregunta de investigación. (Ver Hacer un Argumento)

Por ejemplo, para un trabajo de término sobre la pregunta de investigación “¿Por qué hay una brecha en el número de personas que califican para recibir alimentos de los bancos de alimentos y el número de personas que usan los bancos de alimentos? ”, puedes encontrar datos en el sitio web de Feeding America, la red de bancos de alimentos más grande del país. Algunos de esos datos pueden ser el número de personas que obtienen alimentos de un banco de alimentos anualmente, con el número de adultos mayores y niños desglosados. Esos datos no responderán a tu pregunta de investigación, pero te ayudarán a describir la situación en torno a esa pregunta y ayudarán a tu audiencia a desarrollar una comprensión más completa.

De igual manera, para un proyecto con la pregunta de investigación “¿Cómo algunas aves en Australia utilizan técnicas de caza “inteligentes” para sacar a las presas, incluido el inicio de incendios? ”, puede encontrar un artículo de revista con datos sobre cuántas personas han observado estas técnicas y estimaciones de la frecuencia con la que se utilizan las técnicas y cuántas especies de aves.

Obtención de Datos

Hay dos formas de obtener datos:

Obtener datos que ya han sido recabados y analizados. Eso es lo que cubrirá esta sección.
Recoge datos tú mismo. Esto puede incluir actividades como hacer observaciones sobre su entorno, realizar encuestas o entrevistas, registrar directamente mediciones en un laboratorio o en campo, o incluso recibir datos electrónicos grabados por computadoras/máquinas que recopilan los datos. Explorarás estas actividades en los cursos que tomes.

Encontrar datos en artículos, libros, páginas web y más

Los datos de búsqueda numéricos se pueden encontrar por todas partes. Gran parte se puede encontrar como parte de otra fuente, como libros; artículos de revistas, periódicos y revistas; y páginas web. En estos casos, los datos no son independientes como un elemento distinto, sino que forman parte del trabajo más grande.

Al buscar datos en libros y artículos y en páginas web, términos como estadísticas o datos pueden ser o no útiles términos de búsqueda. Eso es porque muchos escritores no usan esos términos en su escritura académica. Suelen usar las palabras hallazgos o resultados cuando se habla de los datos que podrían serte útiles. Además, la estadística es una disciplina separada y usar ese término generará muchas revistas en esa área, lo que no te será útil. Por lo tanto, use los términos de búsqueda datos y estadísticas con precaución, especialmente al buscar catálogos de bibliotecas. (Ver información en el Catálogo de la Biblioteca. Más información sobre la búsqueda está en Búsqueda de Precisión.)

Incluso sin usar esos términos de búsqueda, es probable que muchas fuentes académicas que aparezcas contengan datos. Una vez que encuentre fuentes potenciales, busque tablas, gráficas o tablas. Estos ítems son exhibiciones o ilustraciones de datos recopilados por investigadores. Sin embargo, a veces los datos y las interpretaciones se encuentran únicamente en el cuerpo del texto narrativo y pueden incluirse en secciones llamadas “Resultados” o “Hallazgos”. (Sin embargo, eso no debería impedirle mostrar los datos en tablas, gráficas o tablas como desee en su propio trabajo. Ver Visualización de Datos más adelante en esta sección.)

Si los datos que encuentra en un libro, artículo o página web son particularmente útiles y desea más, puede comunicarse con el autor para solicitar datos numéricos adicionales de investigación. Los investigadores suelen discutir sus datos y su análisis, y a veces proporcionan algunos de ellos (o ocasionalmente, todos). Algunos pueden vincularse a un conjunto de datos de investigación numéricos más grandes. Sin embargo, si un investigador comparte sus datos con usted, puede ser en una forma cruda. Esto significa que tal vez tengas que hacer análisis adicionales para que sea útil para responder a tu pregunta.

Dependiendo de su pregunta de investigación, es posible que necesite recopilar datos de múltiples fuentes para obtener todo lo que necesita para responder a su pregunta de investigación y hacer su argumento a favor. (Consulte Hacer un Argumento.)

Por ejemplo, en nuestro ejemplo relacionado con los bancos de alimentos anterior, sugerimos dónde se podrían encontrar estadísticas sobre el número de personas que obtienen alimentos de los bancos de alimentos estadounidenses. Pero con esa pregunta de investigación (“¿Por qué hay una brecha en el número de personas que califican para recibir alimentos de los bancos de alimentos y el número de personas que usan los bancos de alimentos?”) , también necesitaría averiguar de otra fuente cuántas personas califican para los bancos de alimentos en función de sus ingresos y comparar ese número con cuántas personas realmente usan los bancos de alimentos.

Búsqueda de datos, depósitos de datos y directorios

A veces, los datos numéricos de investigación que necesitas pueden no estar en los artículos, libros y sitios web que has encontrado. Pero eso no quiere decir que no haya sido recogido y empaquetado en un formato que se pueda usar. Los gobiernos y las instituciones de investigación suelen publicar datos que han recopilado en depósitos de datos específicos de disciplina que ponen los datos a disposición en línea. Aquí hay algunos ejemplos:

Las Naciones Unidas y casi todos los países proporcionan información como datos numéricos disponibles en línea. Datos gratuitos y accesibles como este se llaman datos abiertos. El gobierno federal de Estados Unidos, todos los estados y muchos gobiernos locales proporcionan datos abiertos. Los puedes encontrar (entre otros lugares) en el sitio: .gov.

Otros datos están disponibles a través de proveedores que publican los datos recopilados por los investigadores. Aquí hay algunos ejemplos:

¿No sabes si un depositario que pudiera contener datos en tu disciplina? Echa un vistazo a un directorio de datos como re3Datects

Actividad: Dónde encontrar datos

Actividad abierta en un navegador web.

Evaluación de datos como fuentes

Evaluar los datos para determinar su relevancia y credibilidad es tan importante como evaluar cualquier otra fuente. Otra cosa que es lo mismo con los datos es que nunca hay una fuente 100% perfecta. Entonces así como se señala en Evaluando Fuentes, tendrás que hacer conjeturas (inferencias) educadas sobre si los datos son lo suficientemente buenos para tu propósito.

El pensamiento crítico a medida que evalúas las fuentes es algo que tus profesores esperarán. Pero también te beneficiarás de otras formas, porque estarás practicando una habilidad necesaria para el resto de tu vida, tanto en el lugar de trabajo como en tu vida personal. Son esas habilidades las que te impedirán ser engañado por fake news y aprovechado por publicaciones que son ignorantes o, a veces, simplemente estafas.

Para evaluar los datos, deberá averiguar cómo se recopilaron los datos. Si los datos están en otra fuente, como un libro; página web; o periódico, revista o artículo de revista de investigación, evalúe esa fuente de la manera habitual (ver Evaluación de fuentes). Si el libro o periódico, revista o página web obtuvo los datos de otro lugar, haga la misma evaluación de la fuente de donde el libro o artículo obtuvo los datos. El artículo, libro o página web debe citar de dónde provienen los datos. Si no es así, entonces esa es una marca negra contra el uso de esos datos. (Los datos de un artículo de revista de investigación suelen ser obra de los autores del artículo. Pero querrás estar seguro de que proporcionan información sobre cómo recopilaron los datos).

Además, si los datos están en un artículo de revista de investigación, lee el artículo completo, incluyendo la sección llamada Metodología, que cuenta cómo se recolectaron los datos. Luego determine la relevancia de los datos para su pregunta de investigación considerando preguntas tales como:

¿Los datos recopilados fueron suficientemente recientes?
¿Los datos son transversales (basados en información de personas en cualquier momento) o longitudinales (basados en información de las mismas personas a lo largo del tiempo)? Si uno es más apropiado para su pregunta de investigación que el otro, ¿hay información que aún pueda inferir lógicamente a partir de estos datos?
¿Los tipos de personas de las que se recolectaron los datos eran el mismo tipo de personas a las que se dirige tu pregunta de investigación? Cuanto más representativa sea la muestra del estudio del grupo que aborda tu pregunta de investigación, más confianza podrás estar en usar los datos para hacer tu argumento en tu producto final.
¿El análisis de datos se realizó en el nivel adecuado para su pregunta de investigación? Por ejemplo, puede haberse hecho a nivel individual, familiar, empresarial, estatal o código postal. Pero si eso no se relaciona con tu pregunta de investigación, ¿aún puedes hacer lógicamente inferencias que ayuden a tu argumento? Aquí tienes un ejemplo: Imagina que tu pregunta de investigación se pregunta si la participación en deportes de secundaria en Columbus City Schools está positivamente asociada con la inscripción en la universidad. Pero los datos que estás evaluando se analizan a nivel estatal. Entonces tienes datos sobre todo el estado de las escuelas de Ohio y no de Columbus en particular. En este caso, pregúntate si todavía hay alguna inferencia que puedas hacer a partir de los datos.

Los artículos de investigación a veces son difíciles de leer hasta que te acostumbras a ellos. Aquí hay un PDF útil: violentmetáforos.files.wordp... -Artículo.pdfPara evaluar la credibilidad de los datos en un artículo de revista de investigación que ya has leído, toma los pasos recomendados en Evaluando Fuentes, además considera estas preguntas:

¿El artículo está en una revista revisada por pares? (Mire las instrucciones de la revista para los autores, que a menudo se encuentran en el sitio web de la revista, para ver si habla de pares que revisan el artículo y piden cambios [revisiones] antes de publicarlo). Si se trata de una revista revisada por pares, considérela como un plus para la credibilidad del artículo. Ser revisado por pares no significa que sea perfecto; solo que es más probable que sea creíble.
¿Los autores discuten la causalidad o correlación? Desconfíe de las afirmaciones de causalidad; es muy difícil determinar un efecto causal. Si bien los estudios de investigación a menudo encuentran relaciones (correlación) entre diversas variables en los datos, esto no equivale a causalidad. Por ejemplo, volvamos a nuestro ejemplo anterior: Si el estudio de la participación deportiva de los estudiantes de secundaria de Ohio mostró una correlación positiva entre la participación deportiva y la matrícula universitaria, el investigador no puede decir que la participación causó la inscripción universitaria. Si se hubiera diseñado para mostrar causa y efecto, el estudio no habría resultado en una correlación. En cambio, habría tenido que haber sido diseñado como un experimento o cuasiexperimento, haber utilizado diferentes análisis estadísticos y habría apoyado o no sus hipótesis.

ACTIVIDAD: Evaluar datos como fuentes

Actividad abierta en un navegador web.

Visualización de datos

El software moderno puede ayudarlo a mostrar sus datos de formas llamativas y, a menudo, incluso hermosas. Pero el mejor criterio para juzgar cualquier pantalla que uses es si te ayuda a ti y a tu audiencia a entender tus datos mejor que solo texto, tal vez incluso notar puntos que de otro modo te habrías perdido.

Tipos específicos de tablas y gráficos logran diferentes cosas, lo cual es importante tener en cuenta al evaluar datos y fuentes de datos. Por ejemplo:

Los gráficos de líneas se suelen utilizar para mostrar tendencias, comparando datos a lo largo del tiempo.
Las gráficas de dispersión muestran la distribución de los puntos de datos.
Los gráficos de barras suelen comparar categorías de datos.
Los gráficos circulares muestran proporciones de un todo.

Es importante decidir qué quiere que haga una pantalla antes de tomar su decisión final. Estudiar primero tus datos para que sepas lo que tienes te ayudará a tomar esa decisión. Además, también puede ser convencional en tu disciplina mostrar tus datos de ciertas maneras. Examinar las fuentes que te asignaron para leer en tu curso o preguntar a tu profesor te ayudará a aprender lo que se considera convencional.

Sus profesores estarán examinando su pantalla visual para asegurarse de que no tergiversó los datos. Por ejemplo, todas las proporciones de rebanadas en un gráfico circular tienen que sumar hasta el 100%. Si el tuyo no, has hecho algo mal.

Es fácil sentirse abrumado por todas las opciones que se deben tomar entre las pantallas potenciales y lo que cada una puede hacer: Aquí hay dos sitios para ayudarlo a resolverlos una vez que conozca sus datos:

http://datavizproject.com/

https://datavizcatalogue.com/

Si aún no está listo para usar algunas de las herramientas especializadas para la visualización, proponga aprender a usar las capacidades de visualización de datos en Microsoft Word y/o Excel. Puedes encontrar útiles tutoriales en la Web. Las buenas declaraciones de búsqueda para encontrar esos tutoriales son:

“Microsoft Word” (tablas o gráficas)
“Microsoft Excel” (tablas O gráficas).

Si eres personal, estudiantes o profesores de OSU, Research Commons de OSU Libraries' puede ayudarte a elegir una pantalla, recomendar una herramienta para lograrlo y verificar tu visualización de datos terminada antes de tener que entregarla. Contacta con el especialista en visualización de datos.

Si está interesado en mostrar datos geoespaciales en un mapa, considere cómo Research Commons también ayuda a los estudiantes, personal y profesores de OSU a encontrar datos geoespaciales y elegir herramientas para mostrarlos.

Citando datos

Los datos no son derechos de autor, pero la expresión de los datos sí. Entonces, al igual que con cualquier otra fuente de información, debes citar cualquier dato que uses de una fuente, ya sea que haya aparecido en un artículo o hayas descargado los datos de un repositorio en la Web.

Desafortunadamente, los estándares de citación de datos no existen en muchas disciplinas, aunque la iniciativa DataCite está trabajando en ellos. Las soluciones actuales incluyen:

Citando un “documento de datos”, cuando esté disponible.
Citando un artículo de revista que describe el conjunto de datos.
Citando un libro que incluya los datos.
Citando el conjunto de datos como un sitio web, cuando sea posible.

Ejemplos: Citando datos

Datos de una base de datos de investigación:

APA: Departamento de Agricultura (USDA) (2008). “Cultivos cosechados”, Producción de cultivos [archivo de datos]. Data Planet, (09/15/2009).
MLA: “Cultivos cosechados”, Departamento de Agricultura (USDA) [archivo de datos] (2008). Data Planet, (09/15/2009).

Datos de un archivo encontrado en la Web abierta:

APA: Centro de Estadísticas de Salud, Departamento de Salud del Estado de Washington. (2012, noviembre). Mortalidad Cuadro D1. Tasas ajustadas por edad para las principales causas de cáncer para residentes, 2002-2011. [Archivo Microsoft Excel]. Departamento de Salud del Estado de Washington. Recuperado a partir de http://www.doh.wa.gov/
MLA: Centro de Estadísticas de Salud, Departamento de Salud del Estado de Washington. Mortalidad Cuadro D1. Tasas ajustadas por edad para las principales causas de cáncer para residentes, 2002-2011. Departamento de Salud del Estado de Washington, noviembre de 2012. Archivo Microsoft Excel. Recuperado a partir de http://www.doh.wa.gov/

Uso adecuado de los datos

Una vez que tengas tus datos, podrás examinarlos y hacer una interpretación. En ocasiones, puedes hacerlo fácilmente. Pero no siempre.

Y si...

... ¿tenías mucha información? A veces los datos pueden ser muy complicados y pueden incluir miles (o millones... o miles de millones... ¡o más!) de puntos de datos. Supongamos que solo tienes una fecha y la alta temperatura para Columbus —pero tienes esto por 20 años de días. ¿Quieres calcular los máximos promedio de cada mes en base a 20 años de datos a mano o incluso con una calculadora?

... quieres poder probar una relación? Quizás tu teoría es que a los estudiantes de ciencias sociales les va mejor en cierta clase que los estudiantes de artes y humanidades o de vida y ciencias físicas. Es posible que tenga una enorme hoja de cálculo de datos de 20 años de las secciones de este curso y necesitaría usar métodos estadísticos para ver si existe una relación entre la calificación mayor y la calificación del curso.

Es posible que se encuentre usando software especial, como Excel, SAS y SPSS, en tales situaciones.

Muchas personas pueden tener tendencia a buscar datos para probar su hipótesis o idea, en lugar de responder realmente a sus preguntas de investigación. Sin embargo, puede encontrar que sucede lo contrario: los datos en realidad pueden desmentir su hipótesis. Nunca se debe tratar de manipular los datos para que le den crédito a su resultado deseado. Si bien puede que no sea la respuesta que querías encontrar, es la respuesta que existe. Usted puede, por supuesto, buscar otras fuentes de datos — tal vez hay múltiples fuentes de datos para el mismo tema con resultados diferentes. Hallazgos inconclusos o contradictorios sí suceden y pueden ser la respuesta (¡aunque no sea el que querías!).
Los resultados contradictorios sobre el mismo tema son comunes. Esta es la realidad de la investigación porque, después de todo, las preguntas que los investigadores están estudiando son complicadas. Cuando tienes resultados contradictorios no puedes simplemente ignorar las diferencias, tendrás que hacer todo lo posible para explicar por qué ocurrieron las diferencias.