La observación participante y no participante son herramientas poderosas para recopilar datos cualitativos, ya que brindan a los investigadores de enfermería la oportunidad de capturar una amplia gama de información, como la comunicación verbal y no verbal, las acciones (por ejemplo, las técnicas de prestar atención) y los factores ambientales —Dos un entorno de cuidado. Otra ventaja de la observación es que el investigador gana una imagen de primera mano de lo que realmente sucede en la práctica clínica.8 Si el investigador está adoptando un enfoque cualitativo para la observación, normalmente registrarán notas de campo. Las notas de campo pueden tomar muchas formas, como un registro cronológico de lo que está sucediendo en el entorno, una descripción de lo que se ha observado, un registro de conversaciones con los participantes o una explicación ampliada de las impresiones del trabajo de campo.9 10
Al igual que con otras técnicas de recopilación de datos cualitativas, la observación proporciona una enorme cantidad de datos que se capturan y analizan: un enfoque para ayudar con la recopilación y el análisis es registrar digitalmente las observaciones para permitir la visualización repetida.11 La observación también proporciona al investigador algunos metodológicos únicos. y desafíos éticos. Metodológicamente, el acto de ser observado puede cambiar el comportamiento del participante (a menudo conocido como el «efecto Hawthorne»), lo que afecta el valor de los hallazgos. Sin embargo, la mayoría de los investigadores informan que tiene lugar un proceso de habitación donde, después de un período de tiempo relativamente corto, los observados vuelven a su comportamiento normal. Éticamente, el investigador deberá considerar cuándo y cómo deberían intervenir si ven una práctica deficiente que podría poner en riesgo a los pacientes.
Los tres enfoques centrales para la recopilación de datos en la investigación cualitativa (interviones, grupos focales y observación) proporcionan a los investigadores con ideas ricas y profundas. Todos los métodos requieren habilidad por parte del investigador, y todos producen una gran cantidad de datos sin procesar. Sin embargo, con un análisis cuidadoso y sistemático12, los datos producidos con estos métodos permitirán a los investigadores desarrollar una comprensión detallada de las experiencias de los pacientes y el trabajo de las enfermeras.
¿Qué es la recolección de datos en una investigación?
La recopilación de datos es el proceso por el cual los investigadores comprenden la información que necesitan, cuyo objetivo es llevar a cabo un estudio.
La recopilación de datos es un paso necesario antes de llevar a cabo un estudio estadístico. De hecho, estos datos son necesarios para el procesamiento de la información y su posterior interpretación.
También se debe tener en cuenta que los datos recopilados pueden ser cualitativos o cuantitativos. En el primer caso, nos referimos a características como raza, sexo, profesión, opinión sobre un tema específico, entre otros. En cambio, los datos cuantitativos son datos digitales. Es decir, aquellos en los que es posible medirlos, como en el caso del tamaño, el peso, el nivel de ingresos, entre otros.
La recopilación de datos puede usar diferentes fuentes, como fuentes bibliográficas (especialmente si la información es cualitativa) o bases de datos accesibles libremente. Por ejemplo, un periodista podría acceder a la información sobre la distribución del presupuesto público en el portal de transparencia de su gobierno.
Las técnicas de recopilación de datos más importantes son las siguientes:
Consiste en hacer una serie de preguntas a las personas que forman parte del estudio. Puede ser preguntas abiertas y/o cerradas.
En el primer caso, lo que se busca es que la persona cuestionada desarrolla un tema específico, por ejemplo, cómo se sintió durante su primera semana en su nuevo lugar de trabajo.
¿Cuando nos referimos a la recolección de datos hablamos de?
Cuando hablamos de datos personales, nos referimos a la información que le permite identificar a una persona natural directa o indirectamente. Algunos, como el nombre, el apellido, el número de teléfono y la dirección, por ejemplo, se utilizan para referirse directamente a alguien, mientras que el código fiscal u otros números de identificación son información que le permite identificar a una persona indirectamente.
El procesamiento de este tipo de datos se rige por el GDPR, llamado SO, o la regulación de la privacidad que ha entrado en vigor desde mayo de 2018 en todos los países miembros de la Unión Europea.
Luego hay datos personales que tienen un perfil de confidencialidad muy alto, estos son datos confidenciales, que el GDPR define datos particulares. Por ejemplo, estos datos revelan origen racial o étnico, opiniones políticas, creencias religiosas o filosóficas, pertenencia de la Unión, la orientación sexual de la persona.
Algunos datos afectan la relación laboral más y directamente: la empresa, de hecho, para administrar al empleado y ejecutar el contrato de empleo, necesariamente debe procesar algunos datos personales del trabajador, como nombre, apellido, código tributario, fecha de nacimiento, dirección de Residencia, datos relacionados con el curso profesional y de capacitación, datos de remuneración, datos relacionados con el rendimiento laboral, Iban.
El procesamiento de esta información es legítimo si es parte de la ejecución de un contrato del que pertenece la parte interesada. En el caso de la empresa y una nueva suposición, por ejemplo, estos datos son necesarios para realizar la relación contractual y, por lo tanto, el empleador puede procesar legalmente dichos datos.
¿Cómo se lleva a cabo la recolección de datos?
El perfil puede tener lugar utilizando datos individuales o de identificación (por ejemplo, datos personales), o datos agregados que se derivan de datos personales individuales. El nivel de agregación es variable y, por lo tanto, podría ocurrir que los datos utilizados, incluso si están en forma agregada, permiten, siguiendo la intersección con otros datos, la identificación de las partes interesadas. Es por eso que la evaluación de impacto del tratamiento se impone con el GDPR.
El GDPR prohíbe el uso de datos personales confidenciales para fines de toma de decisiones automatizadas, a menos que: – La parte interesada ha expresado su consentimiento explícito; – o la decisión automatizada es necesaria por razones de interés público.
Además, el controlador de datos debe cumplir con las obligaciones con respecto a las medidas de seguridad, el análisis de los riesgos de tratamiento, la capacitación del personal, el nombramiento de administradores del sistema, los procedimientos de recuperación de desastres. En particular, tendrá que verificar si existe un riesgo de discriminación, robo de identidad, daño a la reputación u otros efectos negativos para las partes interesadas. Por ejemplo, el controlador de datos puede tomar seudonimato o minimización de datos para evitar que el tratamiento automatizado afecte la extensión significativa de las partes interesadas.
Además, el propietario es apropiado para establecer medidas técnicas y organizativas adecuadas para garantizar que los factores que involucren inexactitudes de datos y el riesgo de errores de medidas matemáticas o estadísticas se minimicen, y que impidan efectos discriminatorios contra las personas en las personas en las personas en las Base del procesamiento de datos para actividades de perfiles.
Finalmente, el tratamiento basado en sistemas automatizados (incluso si no exclusivamente se basa en la evaluación de la máquina, pero también el que tiene intervención humana) debe estar precedido por la evaluación de impacto, precisamente porque el procesamiento puede derivar detalles de información considerados de un particular invasivo Naturaleza pero también porque se puede utilizar una cantidad significativa de datos a las que se deben garantizar los niveles apropiados de protección y garantizar los posibles riesgos para los derechos y libertades de las partes interesadas.
¿Dónde se aplica la recolección de datos?
La recopilación de datos es un término grande que se aplica a varios campos. En general, la recopilación de datos se refiere al proceso de recopilación y medición de información sobre variables específicas en un sistema establecido, lo que permite evaluar los resultados.
En los negocios, uno de los aspectos más importantes de la recopilación de datos se refiere a la información personal. Los métodos que se pueden usar para recopilar datos están definidos por el tipo de aplicación, y pueden ser manuales y automáticos (donde se aplica tecnología específica).
Algunos de los métodos de recopilación de datos más comunes incluyen funciones de recopilación de datos computarizadas directamente integradas en aplicaciones de software, sitios web y aplicaciones móviles; sensores que recopilan datos operativos de equipos industriales; Recopilación de datos realizada por proveedores de servicios; monitoreo de las redes sociales; Encuestas y cuestionarios en línea; Encuestas realizadas por correo electrónico, por teléfono o en persona, etc.
En el campo de las tecnologías de la información, la recopilación de datos es información personal directamente conectada, que puede ser tanto sensible como no sensible, identificable personalmente y no personal (anónimo).
Hay familias de malware específico diseñado para robar (recopilar) información personal y financiera de las víctimas, incluida la banca (financiera), los detalles relacionados con las cuentas en línea, etc. Dicho dicho, seguramente lo dirá, dependiendo de las circunstancias, la recopilación de datos puede ser perjudicial o benigna.
Artículos Relacionados:
- Cómo recopilar datos para tu investigación
- 5 métodos de recolección de datos para una investigación efectiva
- 5 Tips para mejorar el análisis de datos en una investigación
- 10 ejemplos de análisis de datos en investigaciones
- Taller de investigación 2: Mejorando la recolección y el tratamiento de datos
- Tabular datos en una investigación puede optimizar el análisis y la toma de decisiones
