Elementos éticos y sistemas de codificacion

 

Tomado de: (276) Conflictos éticos en la investigación científica - YouTube

Definición de ética:

La ética es un conjunto de valores que se adhieran con respecto a determinar (diferenciar) el bien del mal. La ética indica la práctica de la acción correcta y el bien común. En esencia, la ética es un conjunto de principios para la forma como vivir tu vida. La ética incluye la buena conducta o comportamiento humano.

(C. J. Smith, 2012, p. 8)  

Gracias a la investigación se ha podido hacer muchos avances en todos los aspectos, ya sean científicos, tecnologicos, humanos, médicos, etc. Sin embargo en varias ocasiones se ha visto la falta de ética en estas investigaciones, ya que se han violado los derechos humanos de las personas. Así que por esa razón se sacaron diferentes normativas que rigen a los investigadores al momento de realizar una investigación para que este las cumpla y no haya daño alguna dentro de la ética de la persona.

-Código de Núremberg, 1947 

-Declaración de Helsinki, 1964, ampliada en el año 2000 

-Pacto de Derechos Civiles y Políticos, artículo 7 – aprobado por la Asamblea General de las Naciones Unidas 

-Propuesta de Normas Éticas Internacionales para la Investigación Biomédica con Sujetos Humanos, 1982

 (Acevedo Pérez, Irene, 2002)

Lo anterior como a términos generales en cuanto a la ética del investigador debe tener todos los valores propios de una persona como lo son el respeto, la responsabilidad, la solidaridad, la honestidad, entre otras.

Así como sus 4 principios básicos como lo son: el respeto, la beneficencia, la no maleficencia y la justicia. 

De acuerdo a lo anterior se tendrá una relación de mutua ayuda la cual no afecte a la persona la cual brindara los datos necesarios para realizar la toma de datos según sea el caso. El concepto de justicia según la tradición aristotélica consiste en “tratar igual lo que es igual y desigualmente lo que es desigual", con esto se refiere a buscar un buen trato para que este se reciproco, esto se puede tomar en cuenta durante una entrevista ya sea directa o por el teléfono. En cuanto al principio de no maleficencia o no beneficencia se toma en cuenta el no obtener ganancia personales esto se puede tomar en la situación de querer modificar los datos para que se acomoden al modelo previamente planteado, pero esto seria algo muy deshonesto por eso se tienen en cuenta los principios. Por ultimo el principio de autonomía u honestidad el cual te da la razón al investigador como persona que es de tomar decisiones, pero aquí es donde entra la moral para que este tome decisiones basadas en el bien común.

Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos

Las herramientas que nos brinda los sistemas de codificación de datos nos ayuda a organizar los datos obtenidos a través del instrumento que se haya elegido y a partir de eso poder interpretar, relacionar y analizar mejor los datos dividiéndolos en categorias. Esto es de suma importancia en la evaluación de proyectos ya que gracias a estas herramientas se recorta el tiempo empleado en análisis ya que visualmente son mas fáciles de entender. No obstante, hay que tener en cuenta la naturaleza de las variables, ya sean cualitativas o cuantitativas y despendiendo de esto se optimiza el proceso de la realización del sistema.

Teniendo en cuenta lo anterior hay dos tipos de codificación de datos. Los cuales son los siguientes:

-Deductiva: Este método consiste en elaborar un libro de códigos, el cual se tomaría como referencia para poder realizar el proceso de codificación como tal, en pocas palabras seria una guía. Por lo general este libro debería realizarse antes de implementar el instrumento de recolección de datos.

- Inductiva. Este método se usa cuando no se tiene mucha información sobre el tema de investigación.

En este método no se tienen un libro de  ya estipulado, en este caso se debe empezar a elaborar desde sus bases iniciales.

Pasos para realizarlo:

1. Divide tu conjunto de datos cualitativos en muestras más pequeñas.

2. Lee una muestra de los datos.

3. Crea códigos que cubran la muestra.

4. Vuelve a leer la muestra y aplica los códigos.

5. Lee una nueva muestra de datos, aplicando los códigos que creaste para la primera muestra.

6. Observa dónde no coinciden los códigos o dónde necesitas códigos adicionales.

7. Crea nuevos códigos basados en la segunda muestra.

8. Vuelve a codificar todas las respuestas.

9. Repite el paso 5 hasta que hayas codificado todos los datos.

-Automatizado. Para este hay muchos software los cuales se pueden implementar según sea lo que se quiera obtener, estos software usan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para realizar el procesamiento de datos.

Referencias:

-ACEVEDO PÉREZ, IRENE. (2002). ASPECTOS ETICOS EN LA INVESTIGACION CIENTIFICA. Ciencia y enfermería, 8(1), 15-18. https://dx.doi.org/10.4067/S0717-95532002000100003

-Amaro Cano, M. D. C., Marrero Lemus, A., Luisa Valencia, M., Blanca Casas, S., & Moynelo, H. (1996). Principios básicos de la bioética. Revista cubana de enfermería, 12(1), 11-12.

- Zielinska E. Top Science Scandals of 2012. The Scientist [revista en Internet]. 2013 dic [consultado 20 de diciembre de 2013]; 27 (12). Disponible en:http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/33695/title/Top-ScienceScandals-of-2012/ 

-CSIC. Código de Buenas Prácticas científicas del CSIC. Comité de Ética del CSIC. Madrid: Consejo Superior de Investigaciones Científicas; 2011 [consultado 18 de diciembre de 2013]. Disponible en: http://www.csic.es/web/ guest/etica-en-la-investigacion#BPC

-Questionpro. (s.f.). Obtenido de https://www.questionpro.com: https://www.questionpro.com/blog/es/codificacion-de-datos-en-una-investigacion/