Beca io del Gobie no de Chile con ondos Beca P esiden e de la República
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{el_es ay/pas o }@lsi.upc.es
Depa amen de Llengua ges i Sis emes In o mà ics
Uni e si a Poli ècnica de Ca alunya
Ca aluña, España
Oc ub e 20, 2000
Repo e de Rece ca disponible en KWWSZZZOVLXSFHVGHSWWHFKUHSVKWPO .
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Du ing he las yea s, In o ma ion Sys ems Quali a i e Resea ch has been using se e al
esea ch me hods. One o hem is *URXQGHG7KHRU . Gi en i s impo ance and u ili y shown
in i s applica ions in In o ma ion Sys ems, and he lack o app op ia e documen a ion ha
acili a es i s use in In o ma ion Sys ems, we p esen his documen as a p elimina y guide o
*URXQGHG7KHRU , specially hough o he no el esea che s in he me hod.
.(<:25'6: G ounded Theo y, In o ma ion Sys ems, In o ma ion Sys ems esea ch,
In e p e i e pe spec i e, Quali a i e esea ch
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La In es igación Cuali a i a en Sis emas de In o mación du an e los úl imos años se ha
ca ac e izado po u iliza un conjun o a iado de mé odos de in es igación. Uno de ellos es el
denominado mé odo *URXQGHG 7KHRU . Dada la impo ancia y u ilidad de sus ecien es
aplicaciones en Sis emas de In o mación, y la al a de documen ación adecuada que po encie
y acili e su uso, p esen amos es e documen o como una guía p elimina del mé odo
*URXQGHG7KHRU , especialmen e pensada pa a los in es igado es no eles en es e mé odo.
3$/$%5$6 &/$9(: G ounded Theo y, In es igación en Sis emas de In o mación,
In es igación Cuali a i a, Pe spec i a In e p e a i a, Sis emas de In o mación, Teo ía
Fundamen ada en Da os.
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&$5$&7(5Ë67,&$6
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(/352&(62'(,19(67,*$&,Ï1
6.1. EL PROCESO............................................................................................................................4
D (OFLFORGHWDUHDV  
E 7pFQLFDVGHWUDEDMR 
6.2. CARACTERIZACIÓN DEL PROCESO...........................................................................................5
LInduc i o............................................................................................................................................5
LLCon ex ual ........................................................................................................................................5
LLLP ocesal ...........................................................................................................................................6
6.3. EL CICLO.................................................................................................................................6
D (OFRQFHSWREDVHODFRPSDUDFLyQ 
E /DPDWHULDSULPDORVGDWRV 
L O igen de los da os: da os p ima ios de pe sonas, li e a u a secunda ia y da os del p oceso.............7
LDa os ecogidos del abajo de campo.......................................................................................7
LDa os del p oceso .......................................................................................................................7
LLUsos de los da os..............................................................................................................................7
LLLFo ma o de los da os........................................................................................................................8
LYTécnicas de ecogida de los da os....................................................................................................8
F /RVSURGXFWRVLQWHUPHGLRVFyGLJRVFRQFHSWRVFDWHJRU DV SURSRVLFLRQHV 
LCódigos..............................................................................................................................................8
LLConcep os.........................................................................................................................................9
LLLCa ego ías........................................................................................................................................9
LYP oposiciones/hipó esis....................................................................................................................9
G /DVKHUUDPLHQWDVGHWUDEDMRPHPRV 
H /RVPpWRGRVGHWUDEDMRSURFHGLPLHQWRVGHFRGLILFDFLyQ 
LOpen coding.....................................................................................................................................11
LLAxial coding y modelo pa adigma..................................................................................................11
LLEl modelo pa adigma...............................................................................................................12
LLLSelec i e coding ............................................................................................................................12
I /RVKLWRVGHWUDEDMR  
J (OFLHUUHRWpUPLQRSRUVDWXUDFLyQ 
6.3. LAS TÉCNICAS DE TRABAJO ..................................................................................................13
D 6HQVLEOLGDGWHyULFD 
E 7KHRUHWLFDOVDPSOLQJ 
F 7ULDQJXODFLyQ
6.4. EL PRODUCTO: ‘WRITE-UP’ Y LA TEORÍA ..............................................................................14
D µZULWHXS¶  
E /DWHRU D
LValidación posi i is a-cien í ica ......................................................................................................15
LLValidación in e p e a i a ................................................................................................................15
/,0,7$&,21(6'(69(17$-$6 
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Figu a 1: El p oceso de in es igación bajo *URXQGHG7KHRU ..........................................................4
Figu a 2: Los da os............................................................................................................................6
Figu a 3: El paso de los da os a los PHPRV.....................................................................................10
Figu a 4: P ocedimien os de codi icación y PHPRV elacionados...................................................11
1
,1752'8&&,Ï1
Du an e los úl imos años se han es ado usando en Sis emas de In o mación di e sos mé odos de
in es igación (Mye s, 1997; Es ay y Pas o , 1999a). Uno de ellos es el denominado mé odo Teo ía
Fundamen ada en Da os ('*URXQGHG7KHRU '1), el cual ha mos ado se de impo ancia y u ilidad en
la comp ensión de di e sos p oblemas en Sis emas de In o mación (Mye s, 1997)2.
Sin emba go, la ausencia de guías de alladas o ien adas al uso del a iado ins umen al de
in es igación empleado en la in es igación cuali a i a en gene al, y con *URXQGHG 7KHRU  en
pa icula (Es ay y Pas o , 2000a), impiden una aplicación más ex ensi a y adecuada de es e
mé odo. Po es e mo i o se p esen a es e documen o de abajo como una mane a de da a conoce
el mé odo y los di e sos elemen os que le componen y se le asocian, con el in de acili a su
aplicación en Sis emas de In o mación bajo una pe spec i a esencialmen e cuali a i a e
in e p e a i a. Pa a consegui lo, es e ha p oducido ha pa i de un abajo de ecopilación de
expe iencias del mé odo en el ámbi o de los sis emas de in o mación.
El documen o se o ganiza de la siguien e mane a. La sección 2 expone los o ígenes del mé odo y,
luego, en la sección 3 se p esen an sus ca ac e ís icas. La sección 4 p esen a las dos a ian es que
exis en del mé odo. La sección 5 expone la u ilidad del mé odo en gene al y en pa icula pa a
Sis emas de In o mación. La sección 6 desc ibe el p oceso de in es igación que con ex ualiza el
uso del mé odo. La sección 7 comen a las limi aciones y des en ajas del mé odo. Finalmen e se
en egan algunos comen a ios gene ales.
25Ë*(1(6
*URXQGHG 7KHRU se p esen a o malmen e en el lib o "The Disco e y o G ounded Theo y"
(Glase y S aus, 1967), plan eándole como “a way o include p ocesses and ac ions in he analysis
o e nacula ep esen a ions [ ... ]; and a sou ce o heo e ical ichness o he unde s anding o
in e mingled ypes o wo k” (S a , 1997, p. 1).
“I was de eloped in he 1960s [ p oduc o de los abajos de in es igación de Ba ney Glase y
Anselm S auss (Sheldon, 1998, p. 2)] , which ained se e al gene a ions o g adua e s uden s in
sociology and nu sing. The me hod has i s oo s [ , p incipalmen e ] in symbolic in e ac ionis
sociology and Ame ican P agma ism [ ... ]” (S a , 1997a, p. 2). En pa icula eme ge desde la
medicina g acias a la ele ancia que gozan en ella los abajos cuali a i os, debido a que, po una
pa e, los p oblemas son únicos (Sheldon, 1998) y, po o a pa e, los p oblemas de salud son
sociales (Baum, 1997).
El desa ollo de *URXQGHG 7KHRU ue esul ado de la unión de dos adiciones académicas
inculadas al abajo cuali a i o (Bú ca, 1995):
• la adición con enida en la o mación de S auss, quien p o enía de la Chicago Uni e si y,
con una la ga y ue e adición clásicaen in es igación y análisis cuali a i o; y,
• la adición con enida en la o mación de Glase , quien había ecibido en enamien o en la
Columbia Uni e si y bajo ue e in luencia de expe iencias nue as e inno ado as en el uso de
análisis cuali a i o y cuan i a i o de da os.
Tal encuen o de o maciones pe mi ió la con e gencia de in e eses po lle a adelan e una
in es igación que se ca ac e iza po (Bú ca, 1995):
• apego a los da os ecogidos,
• abajo en e eno; y,
• gene ación de una eo ía que espe e y e ele la pe spec i a de los suje os humanos en un á ea
de es udio sus an i a.
1 En es e documen o usa emos el é mino en inglés.
2 Cuyo in e és a lle ado inclusi e a elaciona la codi icación de da os que p esen a el mé odo con écnicas de
modelamien o de da os (McKnigh e . al, 1999).
2
De es a mane a se ha llegado a que “G ounded Theo y is a me hod o analyzing da a; i is mos
commonly employed on na u alis ic ield da a [ especialmen e en in es igación cuali a i a (Denzin
y Lincoln, 1994) ], bu has also been used on his o ical and documen a y da a [ ... ]” (S a , 1997, p.
2). Es o ha lle ado a que se conside e al mé odo *URXQGHG 7KHRU en gene al como una
me odología pa a desa olla una eo ía eme gen e que su ge de da os sis emá icamen e cap u ados
y analizados (Bú ca, 1995).
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S auss y Glase obse an en su abajo como in es igado es la mani es ación de un p oceso de
ca ego ización de p opiedades del enómeno es udiado. Es as ca ego ías, y sus p opiedades,
apa ecían en sus in es igaciones a pa i del p opio in es igado y su na u aleza. Como pa e del
an e io p oceso, se eía su gi una eo ía o hipó esis ocul a en el enómeno y que e a explicación
del mismo enómeno.
De ahí que la eo ía se denomine ' undamen ada en da os' ('g ounded da a'), pues en el p oceso no
se exponen ni mani ies an e e encias a da os ex e nos al enómeno. Todo lo que ocu e es en e el
in es igado y los da os que se manejan del enómeno, e sus las ca ego ías que se an
descub iendo y la eo ía que a eme giendo. En o as palab as, en es e p oceso se en iende que los
da os usados son sólo del á ea sus an i a, el p oblema, emá ica o á ea de in e és abo dada.
La no edad de *URXQGHG7KHRU es á en ecoge , analiza y compa a da os mien as se gene an
ca ego ías desc ip i as y explica i as de un enómeno como pa e de un p oceso conducen e a
de e mina una eo ía, modelo o hipó esis que le ca ac e ize. Adicionalmen e se añaden un
conjun o de señales que ale an al in es igado ace ca de cómo es ablece concep os, sin exclui la
eme gencia y desa ollo de emas no is os, c eándose una pe spec i a o comp ensión nue a del
compo amien o común de los indi iduos y/o g upos. Tal comp ensión es p oduc o de que los
análisis de da os pe mi en iden i ica es uc u as o ganizacionales subyacen es en la comunicación
humana, que se encuen an en p ocesos ‘hil anados’ po el lenguaje y las palab as en e pe sonas.
Es e p oceso de *URXQGHG 7KHRU , ha sido cali icado como en oque y como mé odo en la
li e a u a. A con inuación mos a emos las di e encias en e ellos.
• En oque se emplea cuando se alude a una ac i ud de análisis en e al enómeno, que se asume
es una ealidad socialmen e y cul u almen e cons uida.
• Mé odo se emplea en el sen ido de que es un medio pa a consegui una eo ía o una
o mulación eó ica o un modelo, a pa i de los da os de un enómeno y siguiendo un
conjun o de p ocedimien os. En pa icula , con elación a la in es igación cuan i a i a,
*URXQGHG 7KHRU se conside a un mé odo o mal y sis emá ico (cien í ico según S auss y
Co bin, 1990, p. 27, y Haig, 1995), aunque con enga un ue e con enido in e p e a i o3. Sin
emba go, debe obse a se que cómo mé odo de in es igación, es independien e de cualquie
pa adigma de in es igación y/o adición cien í ica.
Si se elacionan, el en oque enma ca el mé odo y el mé odo es el camino pa a consegui lo que el
en oque p e ende. En es e abajo nos e e imos al mé odo pa a concen a nos en su aplicación, si
bien, como es na u al, las ideas implíci as, p opias del en oque, apa ecen con o me el mé odo se
p esen a.
Po úl imo des acamos las ca ac e ís icas p incipales del mé odo (S a , 1997, p. 2):
• “An empi ical, i e a i e app oach o he collec ion and analysis o da a. Tha is, da a a e
collec ed, analyzed, and e ised cyclically as checked agains empi ical indings”;
• “A cons an compa a i e app oach o he de elopmen o heo y”, que pe mi e encon a
dimensiones comunes en los da os;
3 La elación en e in es igación cuali a i a y cuan i a i a, y en e en oques o pa adigmas in e p e a i o y posi i is a se
puede e en Es ay y Pas o (1999a).

3
• “An app oach o sampling which is heo e ical, a he han si e o popula ion d i en. Tha is,
emphasis is pu on making heo ies as ichly complex as possible, a he han on p o ing
ins an ia ions o hypo heses o applica ions o p e ious heo ies”; y,
• “Theo y de elopmen which wo ks om subs an i e (close o desc ip i e) h ough o o mal
(abs ac ) le els as cons an compa ison p oceeds o e ime”, lo cual se in e p e a como
aplica la eo ía esul an e en o as condiciones o ambien es ampliando el po encial de la
compa ación.
Todas es as ca ac e ís icas i án siendo cla i icadas con o me se a anza en el ex o.
9$5,$17(6
Las a ian es en G ounded Theo y se dan en el plano epis emológico y me odológico debido a un
“conside able disag eemen among i s co- ounde s conce ning he implemen a ion o his
app oach” (Babchuk, 1997). Así, Babchuck habla de una a ian e 's aussiana' y una 'glase iana',
cuya di e encia se basa en p egun a se:
• '¿qué pasa sí?', pun o de is a de S auss e sus,
• '¿qué enemos aquí?, pun o de is a de Glase 4.
Ci ando nue amen e a Babchuk (1997, p. 2), Glase "seems o iew G ounded Theo y as a mo e
laissez- a e ype o an ope a ion which is inhe en ly lexible and guided p ima ily by in o man s
and hei socially-cons uc ed eali ies. [ ... ] S auss seems o be ela i ely mo e conce ned wi h
p oducing a de ailed desc ip ion o he cul u al scene. As a gued Glase , his desc ip ion can be a
o ced esul o a i ual ple ho a o ules and p ocedu es o conduc ing G ounded Theo y which
can p o e e y ime in ensi e and con using o he g ounded heo is in he ield. Mo eo e
S auss' epea ed emphasis on G ounded Theo y e aining 'canons o good science'5 such as
eplicabili y, gene izabili y, p ecision, signi icance and e i ica ion, may place him much close o
mo e adi ional quan i a i e doc ines."
Epis emológicamen e las di e encias p o ienen de la o ma como se asume la eme gencia de la
eo ía. Mien as Glase sigue un plan eamien o más ce cano a la c ea i idad, la imaginación
sociológica (Mills, 1986) y la búsqueda sin p econcepciones ni o malismos me odológicos,
S auss plan ea ecu i a elemen os eó icos p e ios como base de la in es igación y en segui de
mane a o mal planes de abajo p e is os pa a la in es igación.
Me odológicamen e exis i án di e encias en el o igen de los da os. Sin emba go, es más cla a es a
di e encia cuando se in en a ‘ alida ’ la eo ía: Glase es á más p óximo a una alidación
in e p e a i a, mien as S auss se halla ce cano una alidación cien í ica y más posi i is a.
87,/,'$'
*URXQGHG 7KHRU se ha usado pa a de e mina o elabo a hipó esis o eo ías desc ip i as y
explica o ias allí donde no las hay. Se es udian si uaciones en espues a a un enómeno social y
psicológico en el cual los indi iduos in e ac úan, ejecu an acciones o son pa e de un p oceso. En
esencia, se es udia cómo la gen e eacciona a es e enómeno e indagando ace ca de cuál es el
compo amien o o in e acción humana en al enómeno, se a a de apo a una nue a pe spec i a.
En Sis emas de In o mación se ha empleado en el es udio de in e acciones (Lewis y Whi eley,
1992, p. 82):
• en e gen e que i e en escena ios ecnológicos con p imacía de sis emas de in o mación y
ecnologías de in o mación y comunicación (SI/TIC), po ejemplo al e alua el impac o de la
in oducción de In e ne en o ganizaciones educa i as; o,
• di ec amen e en la elación indi iduo/g upo y SI/TIC, po ejemplo, es udiando el impac o de
un nue o SI o una nue a TIC en una o ganización-emp esa.
4 Pa a e sus ideas, Glase posee el siguien e ecu so URL: h p://www.g ounded heo y.com .
5 En el o iginal apa ecen comillas dobles.
4
En es e con ex o, se han iden i icado es uc u as que han pe mi ido de e mina las causas de la
acep ación y/o uso de los sis emas de in o mación (G in e , 1996; O likowski, 1993; Sco , 1998).
Como ejemplo a ias aplicaciones de *URXQGHG7KHRU en Sis emas de In o mación son eseñados
al inal de es e documen oi.
Respec o de al o cual a ian e se ha usado en Sis emas de In o mación, no exis en egis os o
comen a ios en la li e a u a que pe mi an dis ingui alguna, sal o el caso de Es ay y Pas o (2000b)
quienes señalan que han usado la a ian e de Glase .
Apa e, hay que des aca que en Sis emas de In o mación, *URXQGHG 7KHRU se emplea como
mé odo, de ec ando que son los p ocedimien os de codi icación ( e más adelan e) los que
p incipalmen e se usan, sea como medio pa a ca ego iza u o dena de da os, o como jus i icación
de abajo cuali a i o. En cualquie caso, es di ícil de ec a en la li e a u a la iqueza de la
pa icipación humana como ac o con ex ual de los da os y la eo ía.
(/352&(62'(,19(67,*$&,Ï1
El mé odo *URXQGHG 7KHRU p esen a a ios elemen os ca ac e ís icos, que conside amos es
con enien e p esen a siguiendo la idea de p oceso, en el sen ido de in en a acla a el uso del
mé odo como pa e de un p oceso de in es igación.
Así, a pa i de la Figu a 1 se puede segui el ol de los elemen os pa ícipes de al p oceso, cuando
se basa en la aplicación de *URXQGHG7KHRU . De o ma pa alela se puede consul a Pandi (1996),
pa a el ejemplo conc e o de un p oceso me odológico de in es igación que se basa en *URXQGHG
7KHRU .
)LJXUD(OSURFHVRGHLQYHVWLJDFLyQEDMR*URXQGHG7KHRU
(
/352&(62
La lógica de *URXQGHG7KHRU es que odo el p oceso y su esul ado (o la eo ía que se ob iene), no
se basan en supues os o ca ego ías p econcebidos que p ecedan al es udio empí ico (Lewis y
Whi eley, 1992, p. 82). Po el con a io, el p oceso se es uc u a al ededo de la compa ación
cons an e, siguiendo un plan eamien o que le de ine como un p oceso induc i o, con ex ual y
p ocesal, lo que ga an iza en cie a medida la eme gencia de la eo ía. Asimismo, como pa e del
p oceso se conside an a ios elemen os inculados a la ejecución de un ciclo de a eas, un g upo
de hi os que pe mi en ca ac e iza de mejo mane a las a eas y, al uso de un conjun o de écnicas
de abajo. Todo lo an e io , en su conjun o conducen al p oduc o inal, la eo ía como pa e de un
ZULWLQJXS
li e a u a SHUVRQDV
eo ía
sensibilidad eó ica
heo e ical sampling
iangulación
memos
bases de la
eo ía y elemen os
de compa ación
SURFHVR
Dxial Foding
Velec i e
Foding
Rpen Foding
sa u ación
DF DF
VFVF
RF RF
5
p oceso de madu ez que se a dando a a és del ‘w i ing-up’ de los da os y a la con inua
sa u ación de la p opia in es igación.
DEL CICLO DE TAREAS
Pa a acili a y ga an iza una adecuada compa ación de da os y eme gencia de la eo ía, el
mencionado ciclo comp ende un conjun o de a eas de di e sa na u aleza, que sin segui una
secuencia, son:
• ecolección de da os, omándose no as sob e lo obse ado y sob e o os da os;
• codi icación de los da os iden i icando concep os, ca ego ías y p oposiciones, empleando es
p ocedimien os de codi icación;
• gene ación de PHPRV; y,
• compa ación y sa u ación con inua.
Se ha plan eado la idea de ciclo en el sen ido de pode da un a amien o ápido a un conjun o de
da os, pasando po su ecogida, análisis, ca ego ización, e c. has a encon a una eo ía o modelo
local al ciclo. Es o pe mi e ene una eo ía desde es adios iniciales del p oceso de in es igación.
No obs an e, el p oceso no posee solamen e un ciclo, sino que pueden da se an os ciclos como
sean necesa ios has a ene una eo ía lo su icien emen e explica i a, ejecu ándose en pa alelo o
solapadamen e.
Lo an e io pe mi e que conjun os de da os puedan p ocesa se con o me ayan eme giendo y, al
ene los conjun os de da os en di e en es es adios de análisis se p o ee un ambien e ico en
compa aciones de da os, ealimen ando da os de o ma con inua y con un c ecimien o de la eo ía
basado en la compa ación de da os de di e sos o ígenes y es adios de p ocesamien o.
Po supues o, lo an e io no e i a que el p oceso se pueda basa en la ejecución de un ciclo
solamen e.
ETÉCNICAS DE TRABAJO
El p oceso en comple i ud equie e po pa e de los in es igado es, la u ilización de a ias écnicas
de abajo que po encian la pa icipación del in es igado y le ayudan a supe a sesgos y
omisiones. Tales écnicas son:
• sensibilidad eó ica (‘ heo e ical sensi i i y’), écnica de dis ingui lo ele an e de lo que no lo
es ;
• WKHRUHWLFDOVDPSOLQJ6 écnica de cues ionamien o de los da os; y,
• iangulación, écnica de compa ación de da os con más de una uen e.
&
$5$&7(5,=$&,Ï1'(/352&(62
El p oceso se de ine como induc i o, con ex ual y p ocesal, es asgos que se án comen ados a
con inuación.
L,QGXFWLYR
Se le conside a ,QGXFWLYR pues se p opone que *URXQGHG 7KHRU es una “ heo y disco e y
me hodology ha allows he esea che o de elop a heo e ical accoun o he gene al ea u es o a
opic while simul aneously g ounding he accoun in empi ical obse a ions o da a" (O likowski,
1993, p. 4). La eo ía es de i ada, descubie a, desa ollada y p o isionalmen e e i icada
siguiendo el p oceso de ecogida y análisis sis emá ico de da os ela i os al enómeno (S auss y
Co bin, 1990).
LL&RQWH[WXDO
Se le conside a CRQWH[WXDOpues *URXQGHG7KHRU “p oduce accu a e and use ul esul s, [ donde ]
he complexi ies o he o ganiza ional con ex ha e o be inco po a ed in o an unde s anding o he
phenomenon, a he han be simpli ied o igno ed” (O likowski, 1993, p. 4).
6 Usamos el é mino en inglés pa a e i a aducciones al cas ellano que puedan induci a con usiones.
6
LLL3URFHVDO
Se le conside a 3URFHVDOpues *URXQGHG7KHRU p omue e ³ he gene a ion o heo ies o p ocess,
sequence, and change pe aining o o ganiza ions, posi ions, and social in e ac ion" (Glase y
S auss, 1967, p. 114). En pa icula , Sa ke e . al (1999) exponen más cla amen e es a isión de
p oceso.
(
/&,&/2
A con inuación hablamos del ciclo, simila a un p oceso o subp oceso, desde el pun o de is a de:
• el concep o base,
• la ma e ia p ima,
• los p oduc os in e medios,
• las he amien as de abajo,
• las mé odos de abajo,
• los hi os de p oducción, y
• el cie e o é mino.
DEL CONCEPTO BASE: LA COMPARACIÓN
El análisis compa a i o consis e en p egun a y ep egun a ("pe iodically s ep back and ask",
S auss y Co bin, 1990, p. 45), man eniendo siemp e una ac i ud escép ica y aplicando los
p ocedimien os de in es igación (S auss y Co bin, 1990, p. 42-45). Se a a de analiza los
inciden es o e en os del enómeno, compa ándoles en e sí i e a i amen e (Tho esen, 1995, p. 50)
⎯a semejanza de la compa ación en un Es udio de Caso (Yin, 1994)⎯, a ando que los
in es igado es puedan encon a las elaciones que dan o ma o explican un enómeno. Tales
p ocedimien os de in es igación son los p ocedimien os de codi icación y las écnicas de abajo,
que en su conjun o asis en al in es igado en es e p ocede de busca y desa olla la eo ía, basada
en el “in e play” de cap u a da os y analiza los (S auss y Co bin, 1994).
ELA MATERIA PRIMA: LOS DATOS
La ma e ia p ima son los da os y ellos se án desc i os sob e la base de su o igen y uso, su o ma o
y la o ma como ob ene los ( e Figu a 2).
)LJXUD/RVGDWRV
da os p ima ios
SHUVRQDV li e a u a
da os secunda ios
en e is a/encues a
obse ación
egis o audio isual
documen os y a chi os
a e ac os
da os del
p oceso
LQYHVWLJDGRU
da os en b u o da os de apoyo
da os ecogidos
da os en b u o da os de apoyo
da os ecogidos
expe iencia pe sonal
da os cuali a i os-cuan i a i os
13
su ge, con a los da os ya analizados u o os nue os de apoyo, con obje o de des aca la bondad de
la p oposición del ciclo que se es á plan eando ( e Sa ke e . al, 1999, pa a un ejemplo).
ILOS HITOS DE TRABAJO
Los es mé odos de abajo se o ganizan secuencialmen e al como se ha des acado en la Figu a 1,
comenzando con RSHQFRGLQJ, luego D[LDOFRGLQJ y inalizando con VHOHFWLYHFRGLQJ. Tal como se
comen ó, ellos se dis inguen po ealiza de e minadas unciones. No obs an e, aho a se des acan
los hi os que pe mi en econoce cuando cada uno puede conside a se e minado o concluido
den o del ciclo.
• 2SHQFRGLQJse conside a e minado cuando los da os han sido sa u ados ( e siguien e pun o
pa a concep o de sa u ación).
• $[LDO FRGLQJ se le conside a e minado cuando la eo ía o modelo que eme ge pe mi e da
cuen a o es desc ip i o del ema a ado. Se debe añadi que aquí es donde se mani ies a en
mayo medida la di e encia en e las dos a ian es de g ounded heo y, en el sen ido del
alcance que adquie e la eo ía.
• 6HOHFWLYHFRGLQJ e mina cuando se consigue una desc ipción adecuada del ema según o a
pa i de la ca ego ía seleccionada.
JEL CIERRE O TÉRMINO POR SATURACIÓN
La sa u ación no es algo que pueda ubica se con exac i ud en la plani icación de un p oyec o de
in es igación con *URXQGHG7KHRU . Po sa u ación se en iende alcanza un pun o de compa ación
en que cualquie nue o da o ya no ag ega o apo a nada, no modi ica lo exis en e. Lo cla o es que
cuando se alcanza es e pun o de sa u ación, el espec i o ciclo se da po concluido. Así como la
sa u ación no puede p e e la can idad de compa aciones en un ciclo, a lo la go de un p oyec o no
se puede sabe cuan os ciclos se án necesa ios has a alcanza un pun o de sa u ación que ga an ice
una eo ía o modelo adecuado.
Si bien la sa u ación es una a ea asociada a ga an iza un é mino de análisis y compa ación en
RSHQFRGLQJ, pa a e ec os de la desc ipción de JURXQGHGWKHRU que se lle a adelan e, es a a ea se
conside a omnip esen e a a és de odo el p oceso. Es o signi ica que la sa u ación es
conside ada, an o en D[LDOFRGLQJ, po ejemplo, sa u ando ‘majo ca ego ies’ como en VHOHFWLYH
FRGLQJ, po ejemplo sa u ando la na ación inal.
/
$67e&1,&$6'(75$%$-2
Las écnicas de abajo son aquellas que el in es igado usa a lo la go de oda la in es igación.
DSENSIBLIDAD TEÓRICA
La VHQVLELOLGDGWHyULFDo lo que ‘dic a mi sabe ’ (Glase , 1978; S auss y Co bin, 1990) consis e
en:
• se capaz de da signi icado a los da os (comp ende los) y,
• se capaz de sepa a lo pe inen e de lo que no lo es, siendo siemp e escép ico de lo que es á
eme giendo.
Las uen es de es a écnica se hallan en la li e a u a, la expe iencia p o esional y la expe iencia
pe sonal, que an la mano de la compa ación y el pensamien o c ea i o (S auss y Co bin, 1990, p.
42). Además, pa a e i a los e ec os de sesgos y omisiones p opios de la on ogenia del
in es igado (Ma u ana, 1984) se plan ean a ias écnicas de apoyo ( e ibid, p. 75, pa a más
de alle): analiza palab as, ases y o aciones como lo ha ía un análisis de discu so (B own y Yule,
1993; an Dijk, 1983) o de con e sación (Psa has, 1995), plan ea se opues os y compa a con
o os enómenos, e c. Todas es as écnicas es án elacionadas con ab i al in es igado a o as
posibilidades de obse a los da os. Po ejemplo, en Sa ke e . al (1999), la sensibilidad eó ica
in luida po la expe iencia de los in es igado es, les hizo suge i a los in es igado es que el
p oblema que es udiaban sob e equipos de abajo i uales enía ca ego ías que no se

14
co espondían con la secuencialidad del modelo pa adigma, lo cual hizo eemplaza el modelo
pa adigma po o o que enía en conside ación la idea de p oceso, que e a lo que iba apa eciendo
en los da os.
E7
+(25(7,&$/6$03/,1*
Los mencionados p ocedimien os de
codi icación se hallan elacionados con el
WKHRUHWLFDO VDPSOLQJ (S auss y Co bin,
1990, p. 176). En es a écnica, los da os se
some en al cues ionamien o con inuo, sob e la base p egun as y compa aciones, con elación a
o as e idencias. Es a écnica incluye la e olución de los cues ionamien os pa a i o aleciendo la
a gumen ación a que ellos dan luga . que an e olucionando du an e el análisis pa a ayuda al
in es igado a descub i ca ego ías, p opiedades y sus dimensiones más ele an es, p es ando
especial a ención a la ele ancia y p opósi o eó ico de la in es igación. Po ejemplo O likowski
(1993) e ec úa un WKHRUHWLFDOVDPSOLQJ median e la con as ación de da os ob enidos de dos si ios
de es udio, una sue e de compa ación mu ua en e dos es udios de caso; mien as que Calloway y
Knapp (1995) simila men e con as an da os pe o de dos en e is as.
7KHRUHWLFDOVDPSOLQJ es esencialmen e acumula i o y p oduc o del juego de cap u a y análisis de
da os. Se busca ga an iza consis encia en las ca ego ías, pe mi iendo al in es igado cie a
lexibilidad pa a que pueda inco po a nue as pe spec i as a la in es igación, ello con el in de
ga an iza a iabilidad y una isión de p oceso donde la eo ía en o mación a adqui iendo
densidad y comple i ud (Glase , 1978, p. 36).
En pa icula , WKHRUHWLFDOVDPSOLQJ puede usa se de di e sas o mas según las necesidades (Pandi ,
1997): “
(a) choose a case o ill heo e ical ca ego ies, o ex end he eme ging heo y; and/o ,
(b) choose a case o eplica e p e ious case(s) o es he eme ging heo y; o ,
(c) choose a case ha is a pola opposi e o ex end he eme ging heo y.”
Además, según el p ocedimien o de codi icación, WKHRUHWLFDO VDPSOLQJ p esen a di e en es ines
(S auss y Co bin, 1994):
• en RSHQ FRGLQJ, llamado ‘open sampling’, se pe sigue “ o unco e as many po en ially
ele an ca ego ies as possible, along hei p ope ies and dimensions” (ibid, p. 181);
• en D[LDOFRGLQJ, llamado ‘ ela ional and a ia ional sampling’, se pe sigue “unco e ing and
alida ing hose ela ionships” (ibid, p. 185) del modelo pa adigma o de cualquie o o,
buscando “ o maximize he inding o di e ences” (ibid, p. 176); y,
• en VHOHFWLYHFRGLQJ, llamado ‘disc imina e sampling’, se pe sigue “ o maximize oppo uni ies
o e i ying he s o y line and ela ionships be ween ca ego ies and illing in poo ly
de eloped ca ego ies” (ibid, p. 176).
FTRIANGULACIÓN
La iangulación13 es un análisis de esul ados a la luz o con as e de o os da os, di e en es pun os
de is a, o as eo ías y/u o as me odologías de abajo (Be g, 1995). Es o pe mi e gene a
con iabilidad y alidez de los esul ados:
• con iabilidad al sabe que o as uen es ga an izan los esul ados; y,
• alidez al ene una mane a de cues iona las obse aciones p opias e sus las de o os.
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D‘WRITE-UP’
*URXQGHG7KHRU es un p oceso que equie e la edacción con inua y sin in e upción de PHPRV.
El p oceso de esc ibi PHPRV pe mi e i obse ando de qué mane a las no as se an comple ando,
complemen ando y/o e u ando, en una cadena de PHPRV que no es más que el e lejo de la
ayec o ia del in es igado en la búsqueda de la eo ía. En es a ayec o ia, los PHPRV eó icos
13 Ve Es ay y Pas o (1999a, p. 41) pa a mayo de alle.
7KHRUHWLFDO VDPSOLQJ.“Is sampling on he basis o concep s ha
ha e p o en heo e ical ele ance o he e ol ing heo y” (S auss
y Co bin 1994, p. 176).
15
si en pa a " he heo ising w i e-up o ideas abou codes and hei ela ionships as hey s ike he
analys while coding" (Glase , 1978, p. 83). Y, como p oceso, es lo que Haslam (1998) llama el
‘w i ing up’ de la in es igación, pa a indica que la eo ía su ge de un p oceso de esc i u a, como
un es ado más de una ayec o ia, ya sea como una na ación, una imagen isual, o una se ie de
hipó esis/p oposiciones ( e P ies-Heje, 1992, pa a una sen encia de eo ía; o Sco , 1998, pa a un
discu so).
ELA TEORÍA
El esul ado de *URXQGHG7KHRU es un modelo, una eo ía o una hipó esis de un á ea sus an i a.
Idealmen e ella nace en D[LDOFRGLQJ y se a ianza en VHOHFWLYHFRGLQJ. En D[LDOFRGLQJ la eo ía es
un modelo que ha su gido po explicación de un enómeno (lo que hace O likowski, 1993);
mien as en VHOHFWLYHFRGLQJ es una p oposición, o p opues a inal ace ca de un o den de cosas (las
ca ego ías en sín esis), que apa en emen e desc ibe una si uación, que se halla conc e a en las
elaciones en e la ca ego ía cen al y las o as ca ego ías o concep os.
En é minos de un p oduc o de i ado de un p oceso, p ocesalmen e la eo ía debe se (Haig, 1995,
p. 1):
• induc i amen e de i ada de los da os;
• suje a a pos e io elabo ación eó ica; y,
• ‘juiciosamen e’ adecuada al á ea sus an i a en elación a un conjun o de c i e ios de
e aluación.
Tales c i e ios de e aluación podemos oma los an o de la alidación posi i is a-cien í ica como
de la in e p e a i a. Escoge una u o a o ma de alidación depende an o de la a ian e de
*URXQGHG7KHRU a emplea como del pa adigma de in es igación en uso.
L9DOLGDFLyQSRVLWLYLVWDFLHQW ILFD
Desde una pe spec i a posi i is a-cien í ica, la eo ía se espe a que sea (S auss y Co bin, 1990):
• cohe en e, ya que la eo ía debe se sus an i a del á ea y cuidadosamen e inducida de los
da os;
• comp ensible y ele an e al á ea sus an i a de donde salió;
• gene alizable, en el sen ido que de se comp ensible aunque lo bas an e abs ac a pa a que su
in e p e ación concep ual sea de amplio uso; y,
• con olable, o sea modi icable, aunque p o eyendo con ol sob e la acción hacia el enómeno.
LL9DOLGDFLyQLQWHUSUHWDWLYD
Desde una pe spec i a in e p e a i a, la eo ía se espe a sea (Guba y Lincoln, 1994):
• c eible, ga an izando un ma co eó ico de i ado de la e isión de la li e a u a y el
conocimien o del ema y, po que exis e simili ud en e las ep esen aciones cons uidas po los
suje os es udiados y aquellas a ibuidas a los suje os po in es igado ;
• ans e ible, con una iangulación que pe mi a o alece y ga an iza que los esul ados
ienen un alcance mayo al del ema y/o gene an o os p oyec os;
• dependien e, con un p oceso de anspa en e, documen able, audi able y esc u able; y,
• con i mable, apo ando da os iables y cohe en es, sus an i os y eó icos, ácilmen e
accesibles que pe mi an a ala la exis encia del enómeno es udiado y el p oceso de
in es igación seguido, con el complemen o de un cue po de esul ados publicados en
encuen os y/o publicaciones cien í icas, académicas y/o p o esionales.
/,0,7$&,21(6'(69(17$-$6
Las limi aciones y des en ajas del mé odo que se p esen an a con inuación solamen e ienen
sen ido desde una pe spec i a posi i is a-cien í ica. No obs an e son iel e lejo de las p incipales
limi aciones de *URXQGHG7KHRU .
16
• El in es igado debe en en a se a la doble he menéu ica (Peñal e , 199814) del p oceso de
codi icación, in luyendo con inuamen e en la ca ego ización y clasi icación. Además, asumi
que los da os sean idedignos, equie e man ene la dialéc ica da o-análisis15, que gene a
p oblemas de obje i idad.
• Al se el único mé odo que econoce la dependencia explíci a de los da os ecogidos, su
dependencia del da o le con ie e en blanco de los p oblemas de gene abilidad.
• El hecho que *URXQGHG7KHRU siemp e se base en lo que se obse a especí icamen e de un
ema, siemp e se á un elemen o en con a de la p ueba cien í ica.
Además, po es a ce cano a la in es igación cuali a i a, se le imp on a un al o ni el de iesgo, en
el sen ido de que el abajo cuali a i o pos ula que es posible acome e una emp esa de
in es igación en é minos absolu amen e explo a o ios.
En é minos más conc e os Pandi (1996) señala algunos p oblemas de usa *URXQGHG7KHRU a
pa i de su expe iencia:
• el consumo de iempo;
• la exis encia de pe íodos de ambigüedad e ince idumb e po la ausencia de hipó esis o
p egun as de in es igación p e ias (po ejemplo al empeza 16), como po la na u aleza poco
es uc u ada de la gene ación de la eo ía (Huese , 1998);
• la incomple i ud de los da os ecogidos es un iesgo p esen e;
• la ecogida de da os es cos osa; y,
• la di icul ad de compa ación le hace poco adecuado a un in es igado no el.
Po úl imo, sensibilidad eó ica y WKHRUHWLFDOVDPSOLQJ plan ean la máxima di icul ad de *URXQGHG
7KHRU . Se a a de que la in es igación equie e se abo dada po in es igado es con expe iencia
pa a (Huese , 1999):
• en en a con madu ez el empleo de las écnicas basadas en compa ación y mues eo;
• se lexible den o del p oceso de in es igación pa a esponde a lo que aya eme giendo
según la na u aleza deses uc u ada y cambian e del p oceso induc i o; y,
• ac ua con p udencia en e a sa u aciones que e ec i amen e no lo son, o iangulaciones
incomple as o e adas.
Con el añadido de que la misma expe iencia puede se is a como una debilidad, pues la in uición
implíci a inhe en e en la p axis de la expe iencia, se le conside a subje i a y, po an o, no es
cien í ica.
&20(17$5,26
*URXQGHG 7KHRU es un mé odo aplicado en Sis emas de In o mación de di e sas mane as. En
pa e es o esul a de su desconocimien o y al a de p o undidad en el conocimien o que se iene de
él. Lo an e io se puede cons a a con la inexis encia en la li e a u a de algún ipo de indicación
que pe mi a a i ma con p ecisión en qué g ado de comple i ud y cómo se han usado los elemen os
que se han p esen ado en es e documen o. Es as ausencias lle an a acíos me odológicos. Po
supues o se espe a que con el iempo, en Sis emas de In o mación, se cuen e con expe iencias más
documen adas.
Sin emba go, eco damos y añadimos que *URXQGHG7KHRU debe conside a se un mé odo que aún
es á en desa ollo y e aluación. En odo caso, una guía de abajo como el p esen e documen o que
aquí p esen amos ayuda a ene mayo cla idad espec o de los concep os y acciones que in oluc a,
y de las p ecauciones que hay que ene .
14 Ve Es ay y Pas o (1999b, p. 15) pa a mayo de alle.
15 Con aposición de dos cosas con una ensión en e ellos que se elimina cuando su ge una sín esis de es a con on ación.
16 Se ‘ abaja en el ai e’.
17
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i Es a es una lis a de aplicaciones de
*URXQGHG7KHRU
:
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es udia el "use o compu e suppo in g oup mee ing" (Lewis y Whi eley, 1997, p. 80);

a e igua "how [ he people in he o ganiza ions ] hey use in o ma ion esou ces " (Lamb y Kling, 1999, p. 5);

conoce "impac o access o elec onic in o ma ion esou ces" (Picka d, 1998, p. 1);

"disce n he o ganiza ional and echnological ac o s han con ibu e o success ul implemen a ion o [CASE]
echnology" (Knapp, 1996, p. 1);

esponde "wha a e he c i ical dimensions shaping o ganiza ional changes du ing he adap a ion phase o en e p ise
applica ion so wa e implemen a ion" (Volko , 1998, p. 1170);

p o ee un "... amewo k o he in e ac ion be ween o ganiza ional knowledge and he In ane (Sco , 1998, p. 3);

"... o concep ualizing he o ganiza ional issues a ound he adop ion and use o hese [CASE] ools" (O likowski,
1993, p. 1);

"use ul o ca y ou an e alua ion o he e ec s and using he new [IT] esou ce" (Oli e , 1997, p. 2);

esponde a la cues ión "how o ma i e e alua ion sys ems can be applied" (Basiel, 1997, p. 2; Basiel, 1998);

"in es iga e he na u e, mani es a ions, and beha io o successi e sea ching by use s in digi al en i onmen s, and o
de i e c i e ia o use in he design o in o ma ion e ie al in e aces" (Spink e . al, 1998, p. 1);

pa a "educa ional so wa e e alua ion" (Baumga ne y Pay , 1997, p. 1);

compa a " he e iciency and e ec i eness o he cogni i e in e iew wi h he s anda d in o ma ion equi emen s
in e iew in an expe imen using e e ence lib a ians and in e iewees (Moody e . al, 1998, 1997, p. 1);

a e igua lo "conce ning he use o compu e -based ools in in o ma ion sys ems de elopmen " (P ies-Heje, 1992, p.
1);

esponde "how pa icipa ion in in o ma ion sys ems design is buil in p ac ice " (Timpka y Sjöbe g, 1996, p. 2).
ii En O likowski (1993) se encuen a un abajo in eg ado de es udio de caso, e nog a ía y ‘g ounded da a’. Es e abajo
in en a encon a las azones que al e an la es uc u a de las o ganizaciones con o me se in oducen/usan he amien as
CASE.
U ilizando dos casos en é minos compa a i os, dos emp esas, la SCC y la PCC, elegidas po sus simili udes y sus
di e encias, o mejo dicho, po cuán o ellas pueden apo a a pa i de su compa ación, se ecoge el ma e ial pa a con o ma
un modelo o eo ía que explique el enómeno de al e ación.
Plan eándose esencialmen e un mé odo del ipo ‘g ounded’, con los da os de la emp esa SCC se de e minan algunos
concep os que luego son eelabo ados, eesc i os a pa i de los da os ob enidos desde PCC. De es a mane a su ge un
modelo con el cual se de e mina que la al e ación po un CASE puede se del ipo inc emen al o adical. Es e ipo de
gene ación de concep os y compa ación pos e io , como un es udio de casos compa a i o, mues a el abajo ca ac e ís ico
de ‘C oss-Case Análisis’, is o aquí como un análisis de documen o o ex o desde la misma eo ía emanada del es udio.
El mé odo ‘g ounded’ es á sus en ado en un Análisis de Con enido, con el cual los concep os an siendo con o mados
median e el análisis del ex o o ganizacional, ecopilado en en e is as, no as de campo y análisis de documen os. Tal
análisis, una ez ‘leído’, es ca ac e izado en concep os que son suge idos po los mismos da os más que po imposiciones
ex e nas. Inicialmen e se es ablecie on ca ego ías (‘open coding’), pos e io men e los da os ue on o ganizados po emas
ecu en es y pasa on a se candida os pa a el conjun o es able de ca ego ías comunes en e los casos (‘axial coding’). En
esencia los da os e an eexaminados y ecodi icados con inuamen e. P ime o lo ue on pa a la emp esa SCC, y luego e-
isados con los gene ados desde PCC.
Como abajo in e p e a i o es in e esan e de des aca como al inal del a ículo se ecalca que el modelo p opues o debe
obse a se como esul ado del análisis de una si uación especí ica, cuya alidez o gene abilidad depende de ealiza más
análisis de casos, y así sos ene (o e u a ) el ma co p opues o.