Rompiendo las fronteras entre la investigación cualitativa y la cuantitativa.

Siempre que llevamos acabo una encuesta online nos pasa lo mismo: comenzamos poniendo algunas preguntas abiertas con respuesta «otros» para que el participante indique otra respuesta no prevista y al final el cliente quiere que todo el cuestionario sea una conjunto de preguntas abiertas cuyo análisis es inviable en tiempo y coste.

Y claro, la posición del cliente es lógica, prefiere la riqueza propia de la metodología cualitativa pero con la representatividad que supone obtener respuestas de 1000 encuestados propia de la cuantitativa. Y entonces es cuando el técnico de campo se quiere cortar las venas.

Esta es una de las características que diferencia en mayor medida la investigación cualitativa y la cuantitativa (aunque no la única): La investigación cualitativa permite una profundidad de análisis mucho mayor que la cuantitativa pero es inviable realizarla con las muestras propias de ésta.

De hecho éste es el origen de una de las preguntas típicas de los clientes cuando se propone realizar una investigación cualitativa, por ejemplo un focus group: «¿pero cómo me voy a fiar de lo que dicen 8 personas?, eso no es representativo» Y ahí es cuando hay que explicar las diferencias entre cada metodología y la validez de ambas por caminos diferentes.

El caso es que la irrupción de las herramientas de análisis semántico en Internet abre una nueva frontera para la investigación online. Por ejemplo, los buscadores semánticos permiten que una máquina «entienda» el significado de una fase en su conjunto, en vez de identificar palabras sueltas como hacían los buscadores tradicionales. Y luego sugieren contenidos relacionados con ese significado completo, no que contengan las palabras sueltas coincidentes con las del términos buscado como se hacía con anterioridad. La adecuación y la pertinencia de los resultados es mucho mayor, claro.

Si empleamos el motor de búsqueda de un buscador semántico para analizar los comentarios que unos usuarios han dejado en una noticia de actualidad, por ejemplo, y lo programamos para que los sistematice de determinada manera, habremos dado un paso muy importante. Podremos estar extrayendo información muy rica sin perder los matices del discurso de los usuarios llegando a miles de ellos. Y serían las máquinas las encargadas de manejar el ingente volumen de información. Así el técnico de campo no estaría avocado al suicidio. Lo mejor de ambas metodologías en una sola técnica.