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Investigación ciudadana (I): Construyendo herramientas de saber al alcance de tod@s

  • Hackeando la investigación
  • Cuando investigar es ir desarrollando y compartiendo las herramientas que quieras usar en la investigación y que ponen la investigación al alcance de tod@s
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Si crees que la investigación no va contigo o no está a tu alcance, parece que el tiempo no te da la razón. La investigación engloba toda actividad orientada a la obtención de nuevos conocimientos, ya sea a partir de cuestionar hechos o resultados previamente dados por ciertos, dar respuesta a preguntas o arrojar luz a nuevos fenómenos, y en definitiva contribuir al desarrollo de teorías que explican lo que ocurre, o la investigación este orientada a su aplicabilidad a través de desarrollar soluciones a problemas concretos. ¿Quién no tiene una pregunta a la que le gustaria poder dar mejor respuesta a partir de contar con datos o evidencias? .


La investigación tradicionalmente se ha desarrollado y se continúa desarrollando con enfoques (y bases epistemológicas) muy diversos. A lo que se une, que  recientemente este atravesando por un periodo de “movimientos sísmicos”. Tal como extensamente ha descrito Boaventura de Sousa Santos (desde la sociología de la ciencia) las instituciones del conocimiento (principalmente Universidades), y las concepciones del conocimientos y métodos que sustentan el saber, estan bajo una presión hiper pública (con la emergencia de concepciones del conocimiento abierto y accesible, en tanto que bien común) y una presión hiper privada (a favor de una mayor restricción de acceso y privatización del proceso parte de la globalización neoliberal).

En este post, junto con Pablo Rey Mazón (desarrollador de proyectos e investigador en Basurama y en Montera34) nos gustaría detenernos a reflexionar en qué medida la adopción de las nuevas tecnologías de comunicación y de información está abriendo nuevos horizontes para la investigación . En este sentido, están emergiendo tanto enfoques que buscan la mera adaptación al entorno digital de prácticas y relaciones ya existentes -con poco potencial transformador-, como enfoques que invitan a pensar en cambios muy profundos, en cuanto, por ejemplo, a los sujetos que intervienen en la creación de nuevos saberes o a la lógica institucional en torno al conocimiento.


Como ocurre en el periodismo, también en la investigación y en el conocimiento estamos ante un periodo de turbulencias, de grandes potencialidades; pero también ante nuevos retos y peligros. Este es un tema que afrontaremos en varios posts. En el de hoy, queremos debatir sobre un enfoque emergente específico, que consiste en investigaciones cuyo proceso y fin último no es tanto -o no solo- aportar conclusiones, sino el desarrollo de herramientas que doten de recursos a cualquiera para que desarrolle su propia investigación, a partir de las experiencias de UK News Gender Project y Follow Bias .

 

Investigar es ir desarrollando y compartiendo las herramientas que quieras usar y que ponen la investigación al alcance de tod@s.  

Nathan Matias , estudiante de máster en el Centro sobre Medios Cívicos del MIT , quería responder a la pregunta: ¿quién escribe las noticias en la prensa?. Su hipótesis de partida era que existe una desigualdad en quién escribe las noticias, y eso influye en qué noticias leemos o cómo lo hacemos. Más en concreto, quería saber en qué medida interviene el género del autor o autora en las noticias que leemos y cuántos artículos estan escritos por mujeres en la prensa de Reino Unido.


Este tipo de estudios cuantitativos se han llevado a cabo desde hace mucho tiempo, pero generalmente se hace codificando manualmente las noticias en periódicos de papel. Sin ir más lejos, en 2011 un grupo de investigadores clasificó a mano todas las noticias de siete periódicos durante un mes según el género de su autor. Nathan decidió adoptar una estrategia de investigación diferente. Primero decisio automatizar el proceso para evitarse un esfuerzo que le hubiera conllevado jornadas enteras de trabajo. En vez de clasificar manualmente uno por uno todos los artículos (de los tres periódicos del Reino Unido que estudió: The Guardian , Daily Mail y Telegraph ) escribió un programa que los descargaba de sus páginas web y los clasificaba automáticamente por el género del autor.

Herramientas que permiten automatizar el proceso de recolección de datos

En términos informáticos esta forma de recolectar datos de webs se llama scraping (raspar, arañar). “Scrapeando” consiguió que un programa descargue todos los artículos de la web de cada periódico, resultando en una base de datos con los datos que le interesaban, en este caso: nombre de autor, título, fecha de publicación, contenido del texto, sección, entre otros.

Una vez obtenida esa base de datos, cruzó los nombres de los autores con un listado de nombres de bebés clasificados por género que encontró en la web. Automatizando el proceso y reciclando recursos previos, obtuvo la distribución de artículos por género sin grandísimos esfuerzos.


Dar acceso directo a los resultados y a la posibilidad de interactuar con los datos para desarrollar nuevas investigaciones

El análisis de los datos mostraba que el porcentaje de mujeres que escribe en la prensa inglesa es menor que el de varones. El resultado del estudio se difundió a través de un blog de uno de los periódicos estudiados y de la propia página web del estudio , favoreciendo la accesibilidad de los resultados. Publicar resultados en formato directo de blog post no se ha de ver necesariamente reñido con la revisión entre pares como forma de asegurar la calidad y rigor metodológico de las investigaciones. Por ejemplo Hypothesis.org es una plataforma de revisión entre pares de blog posts resultante de investigaciones científicas. Pero Nathan no solo quiso compartir los resultados, esto es no solo publicó sus conclusiones respecto a la pregunta que le interesaba a él, sino que también los datos mismos. De esta manera, hizo posible que en la web del estudio otros puedan interactuar con los datos a partir de una visualización interactiva, permitiendo por ejemplo comparar por periódico y por secciones del periódico quién escribe las noticias, o explorar otras preguntas. En otras palabras, el proyecto no se centra sin más en difundir las conclusiones del investigador, sino que permite que el usuario “juegue” entre los datos, “entrevisten” ellos mismos a la base de datos y extraiga sus propias conclusiones .
 

  Porcentaje por género y sección de los tres periódicos en estudio en el UK News Gender Project .


El gráfico interactivo y la base de datos están publicadas en abierto, de tal manera que pueden ser la base para futuras investigaciones, tanto por el mismo autor como para otros investigadores o para el público en general interesado en el tema. El código del programa que le permitió hacerlo (que Nathan desarrollo junto con Lisa Evans, Irene Ros y Adam Hyland) también es abierto y está disponible en opengendertracking.org . Mientras, Nathan sigue buscando periódicos, especialmente en castellano, que estén interesados en este proyecto.

Demo or die: Prototipa rápido y equivocate pronto

Como decíamos, para hacer esta investigación Nathan desarrolló una herramienta que le permitió automatizar la codificación de los artículos de prensa y visualizar los datos obtenidos. Pero Nathan no se espero a tenerlo todo “atado y bien atado” para empezar a desarrollarla, ponerla en práctica y compartirla. Para las investigaciones que siguen este enfoque, que es el tipo de investigación que se fomenta en el MIT Media Lab , el prototipado rápido de la herramienta es esencial. Bajo el lema demo or die , que vendría a ser algo como “prototipa o muere”, se promueve el desarrollo rápido de prototipos para su rápido testeo, iniciando muy pronto a desarrollarla y dando acceso a las herramientas ya desde sus primeros pasos. En las comunidades de software libre se hace referencia a este principio con la frase “difunde rápido, difunde frecuentemente” (en ingles Release soon, release frequently ), asi como “equivocate pronto, equivocate sin grandes costes” (en ingles Fail fast, fail cheap ). Se desarrollan las herramientas hasta el punto mínimo en que pueda ser usadas y desde buen inicio se las hace disponibles, sin esperar a que sean productos 100% terminados. Esto permite saber pronto y sin haber invertido grandes esfuerzos, si generan interés o si van a funcionar o no. Esta es una lógica de gestión de los tiempos muy diferente respecto a los tiempos de la publicación académica tradicional en revistas académicas, en que un artículo que presenta resultados (y que pocas veces va acompañada también de los datos) tiende a tardar años en ver la luz. Así mismo, el prototipado trata de favorecer la “antidisciplinariedad” . La idea es crear un espacio no demasiado definido, a partir del cual puedan ocurrir, ya desde el inicio, conexiones entre personas con distintos intereses y ello puede conducir a proyectos e ideas inesperadas en los más diversos campos.


Investigaciones derivadas: “transmediando” la investigación. Activando a los sujetos

El estudio inicial de Nathan, generó también derivados. Se complementó con un análisis sobre cuánto se compartían los artículos de prensa en las principales redes sociales en Internet (Facebook, Twitter y Google⁺), para probar si la “dieta de noticias” que los medios ofrecen es también la que el público decide leer y compartir.

Otro derivado del proyecto inicial es el proyecto que estan desarrollando Nathan con Sarah Szalavitz . Ambos compartían las mismas ideas sobre lo importante que era medir y favorecer la diversidad de género en los medios de comunicación. En vez de escribir el enésimo artículo sobre la escasa presencia de mujeres que firman artículos en la prensa y poner la atención en las decisiones del comite editorial, decidieron poner la atención en el “público” lector en tanto que “prosumidores”. Estan desarrollando Follow Bias , una herramienta que muestra el porcentaje de mujeres y varones a los que se sigue en Twitter.


 

Porcentaje según género de las cuentas de Twitter que sigue @numeroteca.

 

El cambio es sustancial: en vez de analizar cuán sesgada es la información que el lector recibe en función de los editores de un periódico, ahora la herramienta mide cómo es el sesgo de información que el propio usuario ha decidido recibir.   Follow Bias permite analizar lo diverso que es el grupo de cuentas que se sigue en Twitter ( followers ). La herramienta hace posible codificar el género asignado a tus followers . Permite colaborar en esta codificación, haciendo posible que el usuario se involucre en el análisis, lo corrija o se dé cuenta de cómo funciona.

                  


Bajo este enfoque, investigar, abrir el proceso de investigación, difundir, invitar al diálogo, dotar de recursos, favorecer la reutilización o la replicabilidad, y el desarrollo de investigaciones ulteriores por parte de otros, va todo de la mano. La investigación atrae la atención sobre un determinado tema por la información que nos suministra o conclusiones que sugiere, sino que, además, haciendo posible que el usuario también participa en el análisis, ya sea explorando los datos a través de interfaces gráficas o recodificandolos. El diseño, y el propio concepto de herramientas, invita a ser reapropiadas, sin acotar o restringir los usos o derivados que se quiera hacer de las mismas. Así mismo, las herramientas tienden a incluir manuales de usuario, “kits”, y son de código abierto, de manera que el conocimiento para la utilización y reutilización de la herramienta sea accesible.

Desde que se empezaron a adoptar las nuevas tecnologías, encontramos precedentes de este enfoque. Entre los movimientos globales de principios de siglo surgieron lo que se dio en llamar herramientas tecnopolíticas . Herramientas que favorecen la sistematización y el acceso al conocimiento generado en procesos de movilización, como los mapas de la transformación social desarrollados por Euromovements . Entre experiencias recientes similares estan The Public Laboratory for Open Technology and Science (Public Lab) (que se basa en desarrollar hardware open source para monitorizar el medio ambiente, y que es utilizada por grupos ecologistas de base, y que, por cierto, se financia habitualmente por crowdfunding ), PageOneX (una herramienta de medida y comparación de la agenda de los medios a partir del análisis de las portadas de periódicos ) o Eventweet (una herramienta que convierte en archivo navegable los tuits de un evento que de otra manera se perderían o sería complicado analizar). Resulta llamativo que una institución académica como el MIT , considerada entre las mejores universidades del mundo (aunque los rankings universitario sea también un tema a debate), tenga como uno de sus pilares apoyar y formar en estos métodos.  

 

En fin, en este post nos hemos hecho eco de una serie de experiencias parte de los enfoques de investigación que están apareciendo a partir de explorar las opciones abiertas por la nuevas tecnologías. Obviamente, los métodos emergentes tienen limitaciones, como también los tienen los métodos consolidados. Hay que estar atentos a identificar los sesgos y problemas que pueden tener asociados, y también en qué condiciones es favorable adoptarlos y en cuáles es mejor optar otros métodos. Aun así, de primeras abrir las investigaciones y crear herramientas al alcance de un mayor número de personas nos invita a pensar sobre qué tipo de relaciones y de poder se construye el saber. Siguiendo con el paralelismo con los medios de comunicación y la emergencia del periodismo ciudadano, también entorno a la investigación estan apareciendo formatos cuya idea de fondo es hacer la investigación accesible a tod@s, y que son parte de un movimiento más amplio que se ha dado en llamar ciencia de la ciudadanía .

Pablo Rey Mazón y Mayo Fuster Morell


* Este post es un derivado de un trabajo sobre Métodos de investigación en red de un estudio más amplio que se llevó a cabo en el marco del grupo IGOPnet.cc , con la colaboración de Montera34 , para la Fundación Centro Reina Sofía sobre adolescencia y juventud .

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