Muestreo de bola de nieve

En la investigación de sociología y estadística, el muestreo de bola de nieve (o muestreo en cadena, muestreo de referencia en cadena, muestreo de referencia) es una técnica de muestreo no probabilístico en la que los sujetos de estudio existentes reclutan sujetos futuros entre sus conocidos. Por tanto, se dice que el grupo de muestra crece como una bola de nieve rodante. A medida que se va acumulando la muestra, se recopilan suficientes datos como para que sean útiles para la investigación. Esta técnica de muestreo se utiliza a menudo en poblaciones ocultas, como consumidores de drogas o trabajadores sexuales, a las que los investigadores tienen difícil acceso. Como los miembros de la muestra no se seleccionan a partir de un marco muestral, las muestras de bola de nieve están sujetas a numerosos sesgos. Por ejemplo, las personas que tienen muchos amigos tienen más probabilidades de ser incluidas en la muestra. Cuando se utilizan redes sociales virtuales, esta técnica se denomina muestreo de bola de nieve virtual.

Se creía ampliamente que era imposible hacer estimaciones imparciales a partir de muestras de bola de nieve, pero existe una variación del muestreo de bola de nieve llamada muestreo impulsado por el encuestado. Se ha demostrado que permite a los investigadores realizar estimaciones asintóticamente imparciales a partir de muestras de bola de nieve bajo ciertas condiciones. El muestreo en bola de nieve y el muestreo impulsado por los encuestados también permiten a los investigadores hacer estimaciones sobre la red social que conecta a la población oculta.

Descripción

El muestreo de bola de nieve utiliza un pequeño grupo de informantes iniciales para nominar, a través de sus redes sociales, a otros participantes que cumplan con los criterios de elegibilidad y potencialmente podrían contribuir a un estudio específico. El término "muestreo de bola de nieve" refleja una analogía con una bola de nieve que aumenta de tamaño a medida que rueda cuesta abajo.

Método

1. Borrar un programa de participación (de igual modo estar sujeto a cambios, pero indicativo).
2. Enfoque a los interesados y pida contactos.
3. Ganar contactos y pedirles que participen.
4. Pueden surgir grupos de cuestiones comunitarias que pueden incluirse en el programa de participación.
5. Continuar la bola de nieve con contactos para ganar más partes interesadas si es necesario.
6. Garantizar una diversidad de contactos ampliando el perfil de las personas involucradas en el ejercicio de bolas de nieve.

Aplicaciones

Requisitos

Es probable que los participantes conozcan a otras personas que comparten las características que los hacen elegibles para su inclusión en el estudio.

Situación aplicable

El muestreo de bola de nieve es muy adecuado cuando los miembros de una población están ocultos y son difíciles de localizar (por ejemplo, muestras de personas sin hogar o usuarios de drogas ilegales) y estos miembros están estrechamente conectados (por ejemplo, crimen organizado, comparten intereses similares, participan en los mismos grupos que son relevantes para el proyecto en cuestión).

Campo de aplicación

Informática social

El muestreo de bola de nieve puede percibirse como un muestreo de evaluación en el campo de la informática social. Por ejemplo, en la fase de entrevista, se puede utilizar el muestreo en bola de nieve para llegar a poblaciones de difícil acceso. Los participantes o informantes con los que ya se haya establecido contacto pueden utilizar sus redes sociales para derivar al investigador a otras personas que potencialmente podrían participar o contribuir al estudio.

Entornos conflictivos

Se ha observado que realizar investigaciones en entornos de conflicto es un desafío debido a la desconfianza y la sospecha. Un entorno de conflicto es aquel en el que las personas o grupos piensan que sus necesidades y objetivos son contradictorios con los objetivos o necesidades de otras personas o grupos. Estos conflictos entre personas o grupos pueden incluir reclamos de territorio, recursos, comercio, derechos civiles y religiosos que causan malentendidos considerables y aumentan los desacuerdos, lo que lleva a un ambiente de falta de confianza y sospecha. En un entorno de conflicto, toda la población (en lugar de un grupo específico de personas) está marginada hasta cierto punto, lo que dificulta que los investigadores lleguen a participantes potenciales para su investigación. Por ejemplo, un entorno político amenazador bajo un régimen autoritario crea obstáculos para que los investigadores realicen la investigación. Se ha demostrado que el muestreo en bola de nieve es un método útil para realizar investigaciones en entornos de conflicto, como en el contexto del conflicto árabe e israelí. El muestreo en bola de nieve permite a los investigadores acercarse a la población marginada a nivel cognitivo y emocional e inscribirla en el estudio. El muestreo en bola de nieve aborda las condiciones de falta de confianza que surgen debido a la incertidumbre sobre el futuro a través de una metodología de vinculación de trazas.

Reunión de información de expertos

El muestreo de bola de nieve se puede utilizar para identificar expertos en un campo determinado, como la medicina, los procesos de fabricación o los métodos de relación con el cliente, y recopilar conocimientos profesionales y valiosos.

Por ejemplo, 3M convocó a especialistas de todos los campos que se relacionaron con cómo se podría aplicar un paño quirúrgico al cuerpo mediante muestreo de bola de nieve. Cada experto involucrado puede sugerir otro experto que sepa que podría ofrecer más información.

Investigación en salud pública y poblacional con poblaciones marginadas y estigmatizadas

El muestreo en bola de nieve se puede utilizar para reclutar participantes en investigaciones sobre comportamientos marginados, criminalizados u otros comportamientos estigmatizados, y sus consecuencias. Los ejemplos incluyen el uso de sustancias ilegales (p. ej., drogas sin receta), la recolección de materiales ilegales (p. ej., marfil, armas sin licencia) o prácticas estigmatizadas (p. ej., apoyo a la anorexia, fetiches sexuales). La exclusión de la sociedad mayoritaria o el miedo a ser expuesto o avergonzado dificultan el contacto con los participantes por los medios habituales. Sin embargo, la naturaleza de muchos de estos comportamientos significa que las personas que los practican tienen contacto entre sí. El muestreo en bola de nieve se utiliza en muchos estudios de poblaciones involucradas en la calle.

Ventajas y desventajas

Ventajas

1. Localizar poblaciones ocultas: Es posible que los encuestadores incluyan a las personas en la encuesta que no lo hubieran sabido, pero mediante el uso de la red social.
2. Localización de personas de una población específica: No hay listas u otras fuentes obvias para localizar a miembros de la población (por ejemplo, los sin hogar, los usuarios de drogas ilegales). Los investigadores utilizan contacto previo y comunicación con temas, entonces, los investigadores pueden obtener acceso y cooperación de nuevos temas. La clave para obtener acceso y documentar la cooperación de temas es la confianza. Esto se logra que los investigadores actúen de buena fe y establezcan una buena relación de trabajo con los sujetos.
3. Metodología: Como sujetos se utilizan para localizar a la población oculta, el investigador invierte menos dinero y tiempo en muestreo. El método de muestreo de bolas de nieve no requiere una planificación compleja y la plantilla necesaria es considerablemente menor en comparación con otros métodos de muestreo.

El muestreo en bola de nieve se puede utilizar en metodologías de investigación tanto alternativas como complementarias. Como metodología alternativa, cuando no se pueden emplear otros métodos de investigación, debido a circunstancias desafiantes y cuando no es posible el muestreo aleatorio. Como metodología complementaria a otros métodos de investigación para impulsar la calidad y eficiencia de la realización de la investigación y minimizar el sesgo de muestreo como el muestreo por cuotas.

Desventajas

1. Sesgo comunitario: Los primeros participantes tendrán un fuerte impacto en la muestra. El muestreo de bolas de nieve es inexacto y puede producir resultados variados e inexactos. El método depende en gran medida de la habilidad del individuo que conduce el muestreo real, y la capacidad del individuo para red verticalmente y encontrar una muestra apropiada. Para tener éxito requiere contactos previos dentro de las áreas de destino, y la capacidad de mantener el flujo de información a lo largo del grupo de destino.
2. Non-random: El muestreo de bola de nieve contraviene muchas de las suposiciones que apoyan las nociones convencionales de selección y representatividad aleatoria. Sin embargo, los sistemas sociales están más allá de la capacidad de los investigadores para reclutar aleatoriamente. El muestreo de bola de nieve es inevitable en los sistemas sociales.
3. Población de muestreo desconocido tamaño: No hay manera de conocer el tamaño total de la población en general.
4. Anchoring: Otra desventaja del muestreo de bolas de nieve es la falta de conocimiento definido sobre si la muestra es o no una lectura exacta de la población objetivo. Al apuntar sólo a algunas personas seleccionadas, no siempre es indicativo de las tendencias reales dentro del grupo de resultados. Identificar a la persona adecuada para realizar el muestreo, así como localizar los objetivos correctos es un proceso que consume mucho tiempo, de manera que los beneficios sólo superan ligeramente los costos.
5. Falta de control sobre el método de muestreo: A medida que los sujetos ubican a la población oculta, la investigación tiene muy poco control sobre el método de muestreo, que se vuelve principalmente dependiente de los sujetos originales y posteriores, que pueden añadir a la piscina de muestreo conocida utilizando un método fuera del control del investigador.

Compensaciones

La mejor defensa contra las debilidades es comenzar con un conjunto de informantes iniciales que sean lo más diversos posible. Los esfuerzos para mejorar la principal desventaja del muestreo en bola de nieve dieron como resultado el método de muestreo impulsado por el encuestado (RDS). RDS aumenta el método de referencia ponderando la muestra para compensar la selección no aleatoria inicial, lo que puede conducir a la reducción de errores que ocurren en el muestreo mediante el método de referencia.

Muestreo virtual de bola de nieve

El muestreo virtual de bolas de nieve es una variación del muestreo tradicional de bolas de nieve y se basa en redes virtuales de participantes. Ofrece nuevas ventajas, pero también desventajas para el investigador.

Ventajas

• En las poblaciones de difícil acceso y difícil de involucrar, el muestreo en línea puede detectar mejor a individuos de interés del investigador y permite ampliar el alcance geográfico de los estudios
• Permite aumentar la representatividad de los resultados
• El muestreo virtual puede aumentar el número de respuestas en comparación con el muestreo tradicional de bolas de nieve. Según Baltar (2012) que utilizó Facebook para buscar a los participantes en su estudio y realizar la investigación, fue posible reducir el tiempo necesario para construir confianza entre el participante y el investigador. Los participantes tenían más probabilidades de compartir su información personal porque el investigador también estaba compartiendo información personal sobre su perfil de Facebook. Aumento del nivel de confianza contribuyó a aumentar la tasa de respuesta
• Menos costoso relativo a la técnica tradicional de muestreo de bolas de nieve

Desventajas

• Aunque el método de muestreo virtual puede aumentar la representatividad de los resultados, la selección de muestras está sesgada a las características de la población en línea, como el género, la edad, el nivel educativo, el nivel socioeconómico, etc.
• La población objetivo no siempre puede tener acceso a Internet

Ejemplo utilizado en la investigación

Se utilizó la técnica de muestreo virtual de bolas de nieve para encontrar participantes en el estudio de un grupo minoritario – empresarios argentinos que viven en España. Alrededor del 60% de esta población tiene doble nacionalidad, tanto española como argentina. Las estadísticas nacionales españolas las clasifican como ciudadanos europeos y tampoco hay información sobre el lugar de nacimiento vinculado a los perfiles de empresarios en España. Por lo tanto, refiriéndose únicamente a las estadísticas nacionales, hizo imposible construir un marco de muestra para esta investigación. El uso de redes virtuales en este ejemplo de difícil acceso a la población, aumentó el número de sujetos participantes y, como consecuencia, mejoró la representatividad de los resultados del estudio.

Cuestiones éticas

Las preocupaciones éticas pueden impedir que el personal de investigación se comunique directamente con muchos encuestados potenciales. Por lo tanto, los directores de programa o el personal que conocían a posibles encuestados pueden hacer contactos iniciales y luego pedir a aquellos que estaban dispuestos a cooperar que se pongan en contacto personalmente con el proyecto. En cada caso, el participante de la investigación recién reclutado debe estar capacitado para comprender y aceptar los criterios de elegibilidad de la investigación. Por ejemplo, en un estudio sobre el tratamiento del trastorno por uso de sustancias que utilizó un muestreo en bola de nieve, a muchos les resultó difícil comprender los criterios de elegibilidad porque algunos criterios violaban el sentido común sobre el tratamiento y la no tratamiento. Por ejemplo, muchas personas se definen a sí mismas como no tratadas a pesar de posibles permanencias prolongadas en programas de internamiento civil porque sus internamientos en estas instituciones fueron involuntarios y/o porque se volvieron adictos al ser liberados y luego se recuperaron más adelante. Por lo tanto, la calidad del consentimiento informado estaba en duda.

En una investigación cualitativa, se revisa la aprensión en torno a los sentimientos de compulsión en busca de posibles dilemas éticos y se hacen recomendaciones para el proceso de investigación.

Mejoras

El muestreo de bola de nieve es un método de reclutamiento que emplea la investigación de las características de los participantes. redes sociales para acceder a poblaciones específicas. Según la investigación mencionada en el artículo escrito por Kath Browne, es accesible utilizar las redes sociales para investigar. En esta investigación, Kath Browne utilizó las redes sociales para investigar a mujeres no heterosexuales. El muestreo en bola de nieve se utiliza a menudo porque es difícil acceder a la población bajo investigación, ya sea debido al bajo número de participantes potenciales o a la sensibilidad del tema. El autor indicó la técnica de reclutamiento de muestreo en bola de nieve, que utiliza relaciones interpersonales y conexiones dentro de las personas. Debido al uso de las redes sociales y las relaciones interpersonales, el muestreo en bola de nieve forma cómo actúan e interactúan los individuos en grupos focales, entrevistas de pareja y entrevistas. Como resultado, el muestreo en bola de nieve no sólo resulta en el reclutamiento de muestras particulares, sino que el uso de esta técnica produce relatos de las vidas de los participantes. Para ayudar a mitigar estos riesgos, es importante no depender de un solo método de muestreo para recopilar datos sobre un sector objetivo. Para obtener información con mayor precisión, una empresa debe hacer todo lo posible para garantizar que el muestreo esté controlado. Además, es imperativo que se utilice el personal adecuado para ejecutar el muestreo real, porque una oportunidad perdida podría sesgar los resultados.

Muestreo impulsado por el encuestado

Un nuevo enfoque para el estudio de poblaciones ocultas. Se utiliza eficazmente para evitar sesgos en el muestreo de bola de nieve. El muestreo impulsado por los encuestados implica tanto una técnica de muestreo de campo como procedimientos de estimación personalizados que corrigen la presencia de homofilia en los atributos de la población. El método de muestreo impulsado por los encuestados emplea un sistema dual de incentivos estructurados para superar algunas de las deficiencias de dichas muestras. Al igual que otros métodos de referencia en cadena, RDS supone que aquellos que tienen más capacidad para acceder a miembros de poblaciones ocultas son sus propios pares.

Aumento de la estima de los pares (PEST)

Peer Esteem Snowballing es una variación del muestreo de bola de nieve, útil para investigar pequeñas poblaciones de opiniones de expertos. Sus defensores argumentan que tiene una serie de ventajas en relación con otras técnicas de bola de nieve:

1. reduce el sesgo de selección inherente a las muestras iniciales de semilla para una bola de nieve abogando por una fase de nominaciones que identifica objetivamente las semillas de contacto para la primera ola;
2. mediante el análisis de datos de red proporciona una estimación del tamaño de la población, imparcial por cualquier investigador definido de límites de población;
3. al informar de la estimación del tamaño de la muestra respecto de la población, proporciona una medida de importancia relativa (los datos de muestreo óptimos pueden ser reportados en este contexto);
4. a través de un análisis de la red de referencias que permite identificar grupos de expertos que puedan ser instrumentales para explicar las variaciones en su perfil de respuesta;
5. permite una estrategia de presentación de propuestas de remisión que, en algunos casos, podría mejorar las tasas de respuesta, mientras que la estrategia de presentación de candidaturas actúa como una validación definitiva de los conocimientos especializados de los informantes y, por consiguiente, mejora la validez de los contenidos.