Los datos son importantes en una investigación de incidentes porque nuestro objetivo es descubrir lo que realmente sucedió: aprender más sobre las cosas que crean éxito y las cosas que pueden haber sido más intentadas. Hacemos esto como cualquier investigador: recolectando evidencia. La evidencia clara es lo que ayuda a que una investigación sea lo más integral e imparcial posible.
Tenemos dos fuentes principales para ayudarnos a guiarnos a descubrir lo que sucedió: evidencia contundente (o los datos que podemos encontrar y analizar), que incluyen cosas como registros de chat, capturas de pantalla de gráficos, boletos de clientes, grabaciones de llamadas de video. Y luego está la evidencia suave, que es la información recopilada de los propios participantes (como entrevistas). Utilizamos datos basados en acciones reales tomadas (o no tomadas) para impulsar el recuerdo y ayudar a reconstruir las perspectivas de los respondedores a medida que avanzaban en el evento.
Los datos en sí no cuentan toda la historia, por lo que, por lo general, usaremos el primero para ayudarnos a informarnos sobre el segundo. Una vez que examinamos los datos, tenemos una idea de dónde mirar a continuación y con quién hablar.
Podemos reconocer fuentes de datos sobre un incidente porque nos ayudan a responder preguntas como:
- ¿Qué estaba viendo el respondedor?
- ¿A qué tenía acceso el respondedor?
- ¿Qué hizo esto confuso o difícil?
- ¿Cómo respondió el sistema a una entrada o intervención en particular?
Dependiendo de su organización, algunas fuentes estarán disponibles, mientras que otras no lo estarán. Las fuentes pueden estar disponibles para algunos incidentes y no para otros, o algunas fuentes pueden ser más fáciles de recuperar que otras. ¡Al final del día, es mejor simplemente usar cualquier evidencia a la que tenga acceso!
¿Qué son los datos duros?
La verificación de la fuente primaria (PSV) es un proceso de detección de «datos duros» que implica enlace directamente con las fuentes emisoras originales. Los datos duros son documentos que incluyen, entre otros, licencias de conducir, títulos de educación, permisos de trabajo, pasaportes, certificados de empleo y licencias de práctica, cheques de bancarrota, cheques policiales, controles de crédito, verificación de redes sociales de huella digital, entre otros. Literalmente, podría haber más de tres docenas de controles que pueda realizar. ¿Pero entonces, qué? ¿Qué haces cuando encuentras una discrepancia, anomalía, acusación o una preocupación? Incluso si el cheque de la policía o el cheque de bancarrota es adverso y verdadero, la autoridad emisora nunca hace una «evaluación» o «recomendación» en nombre del empleador. Nunca utiliza un estándar imparcial y no discriminatorio establecido por el Departamento de Generales de los Fiscales, porque solo mira un área especializada. Los datos duros por sí solo son deficientes.
La investigación dice que el 53% de los hechos duros (incluidos los CV) pueden contener elementos falsos o engañosos. Descalificar a un candidato debido a reclamos sospechosos, o una brecha plausible o explicable, anomalía o discrepancia no sería lo mejor para nadie.
Piense en «datos suaves» como todo lo que no se mantiene en la base de datos de una autoridad en alguna parte. La información proviene directamente de los humanos. Es inteligencia humana. Puede provenir de un supervisor o colega de trabajo anterior, o un cliente, un árbitro profesional o personal, o un reclutador. A menudo proviene de las propias palabras del candidato. La fuente o la motivación de la información podría ser defectuosa, engañosa, sospechosa o vengativa. Esto debe ser pesado por expertos.
Cuando sale a la luz información o discrepancias potencialmente adversas, la plataforma inicia dinámicamente un «proceso de acción adverso» de dos pasos que brinda al candidato la oportunidad de discutir los problemas y explicar las circunstancias atenuantes que rodean la preocupación. Esto se llama equidad procesal. Proporcionar justicia natural en el reclutamiento, especialmente en torno al comportamiento potencialmente descalificante, es una expectativa de la experiencia de los empleados y la tendencia de la experiencia de los candidatos que continuará creciendo. La plataforma utiliza el protocolo de «toda la persona» obligatoria del gobierno, lo que significa que el análisis posterior impone cualquier preocupación en su contexto adecuado.
¿Qué es un datos duro?
Cuando los cálculos renales son pequeños, a menudo logran cruzar el uréter, la vejiga, la uretra y ser expulsadas afuera con la orina, sin dolor.
Sin embargo, la presencia y el paso de los cálculos renales pueden causar la apariencia de dolor agudo y repentino que se extiende en la región abdominal y lumbar, conocida como cólico renal.
Cuando el cálculo permanece bloqueado en el riñón, o no puede pasar fácilmente a través del tracto urinario varios trastornos (síntomas) que incluyen:
- Dolor persistente y violento en la parte baja de la espalda y el abdomen, a veces puede irradiar hasta la ingle y puede durar unos minutos o horas (cólico renal). A menudo se describe como una «herida de arma blanca»
- inquietud e incapacidad para permanecer inmóvil
- náuseas
- Necesita orinar con más frecuencia de lo normal (estranguria)
- dolor mientras orina (disuria)
- presencia de sangre en la orina (hematuria), debido a los traumas causados en la pared del tracto urinario desde el paso del cálculo
Si un cálculo renal obstruye completamente el uréter, la acumulación y el estancamiento de la orina pueden ocurrir en el riñón (hidronefrosis), la multiplicación de bacterias y la infección del riñón omolateral (pilonefritis).
Los trastornos (síntomas) causados por la infección renal son similares a los de los cálculos renales, a los cuales se agregan:
Las piedras renales, a menudo, no se deben a una sola causa bien definida, pero puede depender de varios factores que incluyen:
- Dolor persistente y violento en la parte baja de la espalda y el abdomen, a veces puede irradiar hasta la ingle y puede durar unos minutos o horas (cólico renal). A menudo se describe como una «herida de arma blanca»
- inquietud e incapacidad para permanecer inmóvil
- náuseas
- Necesita orinar con más frecuencia de lo normal (estranguria)
- dolor mientras orina (disuria)
- presencia de sangre en la orina (hematuria), debido a los traumas causados en la pared del tracto urinario desde el paso del cálculo
¿Qué son los datos duros de una investigación?
En general, el laico, el experto y el periodista lo creen que los números son duros y los juicios son suaves. Significa que cuando vemos un número, o una estadística, lo consideramos objetivo, preciso e incontestable. Sin embargo, cuando escuchamos que alguien considera, cree o tiene una opinión que nuestra mente escéptica despierta. Pero a menudo los números son mucho más suaves de lo que comúnmente suponemos. Se ha demostrado que las métricas básicas como la inflación, o la deuda como proporción del PIB, cambian radicalmente después de las revisiones y, a veces, se ha revelado que son fraudulentos. Resulta que así como tomaríamos la opinión de una persona como una observación anecdótica que debe ser cuestionada, los números y las estadísticas también deben estar sujetos a un interrogatorio grave.
Hay muchas razones por las cuales los números y las estadísticas son tan populares en el uso, pero quizás la más importante es porque nos permiten decir algo y tomar decisiones sobre cosas de las que no sabemos nada. Un ejemplo importante para el periodismo financiero proviene de las calificaciones de crédito de bonos, donde los países están calificados como «triple A» o no, lo que a su vez permite a los inversores decidir si deben poner sus millones en, por ejemplo, un bono chipriota o no.
Sin la calificación Triple A, el inversor no tendría señal, ninguna información ni base para tomar esa decisión de inversión. La calificación Triple A permite al inversor clasificar a los países, de los cuales no tienen conocimiento e invertir en función de esta señal de la valía crediticia de la economía. Si Chipre tiene una buena calificación, por ejemplo, los inversores pueden comprar bonos sin saber si es un estado soberano o si es una dependencia de Italia, Grecia, Turquía o Gran Bretaña, y mucho menos cuál es su capital y exportación principal, o el nombre de la moneda. Además, permite al inversor cambiar de opinión sobre la inversión cuando cambia la calificación, incluso si este cambio solo refleja el estado de ánimo de los inversores, en lugar de la estabilidad de la economía.
Clasificaciones financieras de los estados europeos por Standard & Poor’s Calificación el 18 de febrero de 2019. Crédito: Wikimedia (CC BY-SA 4.0).
¿Qué tipos de datos existen en la investigación?
¿Escribe un trabajo científico y desea recopilar y evaluar datos cualitativos como artículos periodísticos, datos de Twitter o entrevistas? ¿O piensa en los datos de observación o la evaluación de videos? Hay una visión general de varios tipos cualitativos de datos que son adecuados para dicho trabajo científico empírico. Para cada tipo de datos, las ventajas y las desventajas se explican brevemente y se proporcionan consejos para evaluar los datos.
Muchos proyectos de investigación utilizan datos empíricos para verificar y desarrollar teorías existentes. Esta también puede ser su tarea como parte de una casa, seminario o tesis. Además, existen datos cualitativos (en el enfoque de este artículo) y datos cuantitativos.
En primer lugar, debemos aclarar cómo las diferencias cualitativas difieren de los datos cuantitativos. Esto no tiene nada que ver con la «calidad» de los datos, pero con su tipo. En general, se puede decir que con datos cualitativos se trata más de textos y datos cuantitativos. De esta manera, los métodos de encuesta y evaluación para ambos tipos de datos difieren fundamentalmente, y también las preguntas de investigación que pueden responderse con ellos.
Los datos cuantitativos generalmente contienen muchos puntos o casos de datos y desean asignar un grupo en su representatividad y ancho. Los datos suelen ser números que se recopilan, por ejemplo, por cuestionarios. Los procedimientos estadísticos se utilizan para la evaluación.
¿Qué son los datos de identificación en una investigación?
La identificación forense es la aplicación de la ciencia forense, o «forense», y la tecnología para identificar objetos específicos de la evidencia traza que dejan, a menudo en una escena del crimen o en la escena de un accidente. Forensic significa «para los tribunales».
Las personas pueden ser identificadas por sus huellas digitales. Esta afirmación está respaldada por la identificación de la filosofía de la cresta de fricción, que establece que la identificación de la cresta de fricción se establece a través del acuerdo de las formaciones de la cresta de fricción, en secuencia, con suficiente singularidad para individualizar.
La identificación de la cresta de fricción también se rige por cuatro premisas o declaraciones de hechos:
- Las crestas de fricción se desarrollan en el feto en su forma definitiva antes del nacimiento.
- Las crestas de fricción son persistentes durante toda la vida, excepto por cicatrices permanentes, enfermedades o descomposición después de la muerte.
- Los caminos de la cresta de fricción y los detalles en pequeñas áreas de crestas de fricción son únicos y nunca se repiten.
Las personas también se pueden identificar a partir de trazas de su ADN de sangre, piel, cabello, saliva y semen [1] por huellas dactilares de ADN, de su huella en la oreja, de sus dientes o mordisco por odontología forense, de una fotografía o una grabación de video de Sistemas de reconocimiento facial, desde la grabación de video de su caminata por análisis de la marcha, a partir de una grabación de audio por análisis de voz, a partir de su escritura a mano por análisis de escritura a mano, a partir del contenido de sus escritos por su estilo de escritura (por ejemplo, frases típicas, sesgo objetivo y//// o errores ortográficos de palabras), o de otras trazas utilizando otras técnicas biométricas. Se ha demostrado que muchos métodos que se utilizan en evidencia de ciencias forenses no son confiables. Se han revisado muchos ensayos y el testimonio que implica principalmente comparación microscópica del cabello, pero también marcas de mordida, huella de zapatos, suelo, fibra y comparaciones de huellas digitales se han revocado porque los analistas forenses han proporcionado testimonio no válido en el ensayo.
Dado que la identificación forense se introdujo por primera vez en los tribunales en 1980, la primera exoneración debida a evidencia de ADN fue en 1989 y ha habido 336 exoneraciones adicionales desde entonces. [2] [3] Aquellos que se especializan en identificación forense continúan avanzando con nuevos descubrimientos y avances tecnológicos para hacer que las convicciones sean más precisas. [4] [5]
¿Qué son los datos blandos?
Las personas frecuentemente buscan datos económicos en busca de pistas sobre la dirección de la economía. Pero, ¿podrían los muchos tipos de datos causar confusión sobre cuál es exactamente el estado de la economía? Un reciente ensayo de sinopsis económicas examinó parte de esta posible confusión.
El economista de negocios y el oficial de investigación Kevin Kliesen señaló que los datos esencialmente caen en dos campamentos:
- Datos duros, como los de las agencias estadísticas gubernamentales utilizadas en la construcción del producto interno bruto (PIB) real (PIB)
Kliesen elaboró dos medidas de índice de estos tipos de datos, que se pueden ver en la figura a continuación.1 Señaló que estos índices podrían ser útiles para mostrar cuantitativamente cómo los diferentes tipos de datos pueden influir en los pronósticos del PIB real y, a su vez, las expectativas de formuladores de políticas.
«Los índices exhiben el comportamiento cíclico normal que uno esperaría en los datos: aumentan en las expansiones y disminuyen en las recesiones», escribió Kliesen.
También señaló que el índice de datos duros mostró condiciones económicas más fuertes desde el comienzo de la reciente recuperación hasta finales de 2013. Más recientemente, sin embargo, el índice de datos suaves muestra condiciones económicas más fuertes.
Para mostrar los posibles efectos de favorecer un tipo de datos al pronosticar, Kliesen realizó pronósticos de crecimiento mensual del PIB real utilizando solo datos duros y usando solo datos suaves:
- Datos duros, como los de las agencias estadísticas gubernamentales utilizadas en la construcción del producto interno bruto (PIB) real (PIB)
¿Qué significa datos blandos?
Ahora que estamos establecidos con la definición de datos duros, comparemos con datos suaves.
Los datos suaves generalmente se describen como datos subjetivos que carecen de la precisión de los datos duros. Normalmente resulta de métodos semi-científicos, como aquellos que carecen de muestreo y condiciones formales aleatorizados o aquellas basadas en el mito o el rumor. Los datos suaves son principalmente descriptivos y se usan para interpretar datos duros.
A diferencia de los datos duros, los datos suaves son cualitativos y no siguen un proceso de investigación típico. Los datos suaves se basan en sentimientos, opiniones, impresiones, suposiciones e interpretaciones, en otras palabras, en las cosas típicamente atribuidas a los humanos. Es casi imposible medirlo o cuantificarlo en números reales. Y por esta razón, los datos suaves tienen una mala reputación de no ser completamente confiables.
Sin embargo, incluso a pesar de la falta de evidencia científica, los datos suaves se usan comúnmente para complementar los datos duros para obtener la imagen completa. Debido a la naturaleza personal de los datos blandos, ayuda a las empresas a obtener una comprensión más profunda de las acciones, motivaciones, necesidades y reacciones de sus clientes. Esto, a su vez, contribuye a construir una estrategia óptima sobre cómo interactuar con los clientes y cumplir con sus expectativas. Por lo tanto, combinado con datos duros, los datos suaves juegan un papel crucial en la planificación estratégica.
Los datos suaves juegan un papel crucial en la planificación estratégica.
Sin embargo, las formas en que se pueden recopilar datos suaves son muy similares a las de los datos duros, sin embargo, con ciertas peculiaridades. En general, hay dos ejemplos principales de datos blandos según las fuentes y el método de recopilación. Son datos recopilados a través de estudios de grupos focales y datos generados en línea.
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