Es el procedimiento riguroso, formulado de una manera lógica, que el investigador debe seguir en la adquisición del conocimiento, existen numerosos métodos de investigación.
MÉTODOS TEÓRICOS O LÓGICOS
1.- Método de análisis
Proceso del conocimiento que se inicia por la identificación de cada una de las partes que caracterizan una realidad. De esta manera se establece la relación causa efecto entre los elementos que componen el objeto de la investigación. Consiste en la separación de las partes de un todo a fin de estudiarlas por separado así como examinar las relaciones entre ellas.
2.- Método de síntesis
Proceso del conocimiento que procede de lo simple a lo complejo, de la causa a los efectos, de la parte al todo, de los principios a las consecuencias. Consiste en integral todos los elementos dispersos para estudiarlos en su totalidad.
Ejemplo:
Para hacer una tesis sobre “ los factores determinantes y proponer un modelo de economía política para la seguridad ciudadana en una ciudad Metropolitana” se debe partir de un método sistémico que contemple enfoques vitales, cómo el enfoque de salud, transversal, de procesos, de gasto de calidad y la participación de los siguientes sectores o instituciones: policía nacional, municipalidades, ministerio de justicia, ministerio público y otros.
3.- Método de deductivo
Proceso del conocimiento se inicia por la observación de fenómenos particulares con el propósito de señalar verdades particulares contenidas explícitamente en la situación general, parte de un marco general de referencia y se va hacia un caso en particular.
Ejemplo:
La pérdida de peso, los sudores nocturnos, toser mucho y escupir sangre son síntomas de tuberculosis, este enfermo manifiesta estos síntomas, luego entonces, este enfermo tiene tuberculosis.
4.- Método de inductivo
Proceso del conocimiento que se inicia por la observación de fenómenos particulares con el propósito de llegar a conclusiones y premisas generales que pueden ser aplicadas a situaciones similares a la observada. En la inducción se trata de generalizar el conocimiento obtenido en una ocasión a otros casos u ocasiones semejantes que pueden presentarse en el futuro o en otras latitudes.
Ejemplo:
Si un investigador encuentra la vacuna contra el cáncer, no le importa si solamente cura a aquellos casos en los cuales se probó sino en todos los demás casos de esta enfermedad.MÉTODOS EMPÍRICOS
1.- Método de observación
Proceso del conocimiento por el cual se percibe deliberadamente ciertos rasgos existentes en el objeto del conocimiento
2.- Método de medición
3.- Método de experimentación
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) puede participar tanto en análisis inductivos como deductivos, dependiendo de cómo se utilice la IA en el contexto de la investigación.
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| Generada con IA DALL-E3 |
A continuación, se describen estos enfoques (Roiman, 2021):
1. Análisis Inductivo: Utilizado para descubrir patrones y generar hipótesis a partir de datos sin suposiciones previas.
1.1 Descubrimiento de Patrones
La IA, especialmente en técnicas como el aprendizaje automático (machine learning), se utiliza para identificar patrones en grandes conjuntos de datos sin una hipótesis previa. Este enfoque es inductivo porque los algoritmos analizan los datos para generar nuevas teorías o hipótesis basadas en los patrones observados.
1.2 Exploración de Datos
Cuando los datos se analizan sin una expectativa predefinida y la IA descubre relaciones o tendencias emergentes, el proceso es inductivo. Por ejemplo, al analizar datos de redes sociales para identificar tendencias de comportamiento o de opinión pública.
2. Análisis Deductivo: Empleado para probar hipótesis preexistentes y validar modelos teóricos con datos.
2.1 Validación de Hipótesis
En un análisis deductivo, la IA se utiliza para probar hipótesis predefinidas. Los investigadores formulan una hipótesis basada en la teoría existente y luego usan algoritmos de IA para analizar los datos y confirmar o refutar la hipótesis.
2.2 Modelado Predictivo
Se aplica un modelo basado en una hipótesis teórica existente. La IA se entrena con datos etiquetados y luego se utiliza para hacer predicciones en nuevos conjuntos de datos, verificando si las predicciones concuerdan con las expectativas teóricas.
3. Enfoque Mixto
En muchos casos, la IA se utiliza en un enfoque mixto donde se combinan el análisis inductivo y deductivo.
Por ejemplo, un investigador puede comenzar con un análisis inductivo para descubrir patrones y luego desarrollar hipótesis que son probadas mediante un análisis deductivo.
En resumen:
La elección entre análisis inductivo o deductivo depende del diseño de la investigación, los objetivos específicos y el tipo de datos disponibles. En muchas investigaciones científicas, la IA puede facilitar la integración de estos enfoques, permitiendo una exploración más amplia y profunda de los datos.
- Córdova, I. (2014). El informe de investigación cuantitativa. Lima: Perú. Editorial San Marcos.
- Hernández R., Fernández C., & Baptista P. (2014). Metodología de la investigación: Sexta Edición. México D.F.: México. Editorial McGraw-Hill.
-Larrea, R. (2009). Guía Práctica para la Selección del Tema y Elaboración del Proyecto de Tesis. Facultad de Posgrado UTEG.
- Roiman, V. (2021). Inteligencia Artificial: Investigación Científica Avanzada Centrada en Datos. Venezuela. Editorial Centro de capacitación alternativa.