Recopilación de datos

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Ejemplo de recopilación de datos en las ciencias biológicas: Los pingüinos de Adélie se identifican y pesan cada vez que cruzan el pesadillo automatizado en su camino hacia o desde el mar.

La recopilación de datos o recopilación de datos es el proceso de reunir y medir información sobre variables específicas en un sistema establecido, lo que permite responder preguntas relevantes y evaluar resultados. La recopilación de datos es un componente de investigación en todos los campos de estudio, incluidas las ciencias físicas y sociales, las humanidades y los negocios. Si bien los métodos varían según la disciplina, el énfasis en garantizar una recopilación precisa y honesta sigue siendo el mismo. El objetivo de toda recopilación de datos es capturar evidencia que permita que el análisis de datos conduzca a la formulación de respuestas creíbles a las preguntas que se han planteado.

Independientemente del campo de aplicación o de la preferencia para definir los datos (cuantitativos o cualitativos), la recopilación precisa de datos es esencial para mantener la integridad de la investigación. La selección de instrumentos de recopilación de datos adecuados (existentes, modificados o desarrollados recientemente) y las instrucciones delineadas para su uso correcto reducen la probabilidad de errores.

Metodología

La recolección y validación de datos consta de cuatro pasos cuando se trata de un censo y de siete pasos cuando se trata de un muestreo.

Es necesario un proceso formal de recopilación de datos, ya que garantiza que los datos recopilados sean precisos y definidos. De esta manera, las decisiones posteriores basadas en los argumentos incorporados a los hallazgos se toman utilizando datos válidos. El proceso proporciona una línea de base a partir de la cual medir y, en ciertos casos, una indicación de qué mejorar.

Herramientas

Sistema de reunión de datos

Plataforma de gestión de datos

Las plataformas de gestión de datos (DMP) son sistemas centralizados de almacenamiento y análisis de datos, que se utilizan principalmente en marketing. Las DMP existen para recopilar y transformar grandes cantidades de datos de oferta y demanda en información discernible. Los especialistas en marketing pueden querer recibir y utilizar datos de primera, segunda y tercera parte. Las DMP lo permiten, porque son el sistema agregado de las DSP (plataformas del lado de la demanda) y las SSP (plataformas del lado de la oferta). Las DMP son fundamentales para optimizar las campañas publicitarias futuras.

Cuestiones de integridad de los datos

La razón principal para mantener la integridad de los datos es facilitar la observación de errores en el proceso de recopilación de datos. Esos errores pueden ser intencionales (falsificación deliberada) o no intencionales (errores aleatorios o sistemáticos).

Existen dos enfoques que pueden proteger la integridad de los datos y asegurar la validez científica de los resultados del estudio:

  • Garantía de calidad – todas las acciones realizadas antes de la recopilación de datos
  • Control de calidad – todas las acciones realizadas durante y después de la recopilación de datos

Garantía de calidad (QA)

El control de calidad se centra en la prevención, que es principalmente una actividad rentable para proteger la integridad de la recopilación de datos. La estandarización del protocolo, con descripciones detalladas y completas de los procedimientos para la recopilación de datos, es fundamental para la prevención. El riesgo de no identificar problemas y errores en el proceso de investigación suele deberse a directrices mal redactadas. A continuación se enumeran varios ejemplos de tales fallos:

  • Incierto de tiempo, métodos e identificación de la persona responsable
  • Lista parcial de los artículos necesarios para recoger
  • Vague description of data collection instruments instead of rigorous step-by-step instructions on managing tests
  • No reconocer el contenido exacto y las estrategias de capacitación y readiestramiento de los funcionarios encargados de la reunión de datos
  • Instrucciones claras para usar, hacer ajustes y calibrar el equipo de recogida de datos
  • No predetermined mechanism to document changes in procedures that occur during the investigation

Cuestiones de privacidad del usuario

Existen serias preocupaciones sobre la integridad de los datos de usuarios individuales recopilados mediante computación en la nube, porque estos datos se transfieren entre países que tienen diferentes estándares de protección de datos de usuarios individuales. El procesamiento de la información ha avanzado hasta un nivel en el que los datos de los usuarios ahora se pueden utilizar para predecir lo que dice una persona incluso antes de que hable.

Control de calidad (QC)

Dado que las acciones de control de calidad se llevan a cabo durante o después de la recopilación de datos, todos los detalles se pueden documentar cuidadosamente. Es necesario contar con una estructura de comunicación claramente definida como condición previa para establecer sistemas de monitoreo. No se recomienda la incertidumbre sobre el flujo de información, ya que una estructura de comunicación mal organizada conduce a un monitoreo laxo y también puede limitar las oportunidades de detectar errores. El control de calidad también es responsable de la identificación de las acciones necesarias para corregir prácticas de recopilación de datos defectuosas y también de minimizar tales incidencias futuras. Es más probable que un equipo no se dé cuenta de la necesidad de realizar estas acciones si sus procedimientos están escritos de manera vaga y no se basan en retroalimentación o educación.

Problemas de recopilación de datos que requieren una acción rápida:

  • Errores sistemáticos
  • Violación del protocolo
  • Fraude o mala conducta científica
  • Errores en los elementos de datos individuales
  • Problemas individuales del personal o de la ejecución del sitio
  • Efecto de la sombra

Véase también

  • Experimento controlado
  • Adquisición de datos
  • Curadora de datos
  • Gestión de datos
  • Estudio observacional
  • Muestra (estadística)
  • Archivo de datos científicos
  • Estudio estadístico
  • Recopilación de datos
  • Método cualitativo
  • Método cuantitativo
  • Métodos cuantitativos en criminología
  • Minería de datos

Referencias

  1. ^ Lescroël, A. L.; Ballard, G.; Grémillet, D.; Authier, M.; Ainley, D. G. (2014). Descamps, Sébastien (ed.). "Cambio climático antártico: eventos extremos Disrupt Plastic Phenotypic Response in Adélie Penguins". PLOS ONE. 9 (1): e85291. Bibcode:2014PLoSO...985291L. doi:10.1371/journal.pone.0085291. PMC 3906005. PMID 24489657.
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  • Todo sobre la recopilación de datos – TechTarget.com
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