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Recopilación de datos

Ejemplo de recopilación de datos en las ciencias biológicas: los pingüinos Adelia son identificados y pesados ​​cada vez que cruzan la báscula automatizada en su camino hacia o desde el mar. [1]

La recopilación de datos o la recolección de datos es el proceso de reunir y medir información sobre variables específicas en un sistema establecido, lo que luego 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 [2] 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 recopilación y validación de datos constan de cuatro pasos cuando se trata de realizar un censo y de siete pasos cuando se trata de un muestreo . [3]

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. [4] 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 recolección 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 demanda y oferta 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 DSP (plataforma del lado de la demanda) y SSP (plataforma del lado de la oferta). Las DMP son fundamentales para optimizar las campañas publicitarias futuras.

Problemas de integridad de los datos

La razón principal para mantener la integridad de los datos es apoyar 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 ). [5]

Hay dos enfoques que pueden proteger la integridad de los datos y asegurar la validez científica de los resultados del estudio: [6]

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:

Problemas de privacidad del usuario

Existen serias preocupaciones sobre la integridad de los datos de usuarios individuales recopilados por la computación en la nube , porque estos datos se transfieren entre países que tienen diferentes estándares de protección de datos de usuarios individuales. [7] El procesamiento de la información ha avanzado hasta el nivel en que los datos de los usuarios ahora se pueden usar para predecir lo que dice una persona incluso antes de que hable. [8]

Control de calidad (CC)

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:

Véase también

Referencias

  1. ^ Lescroël, AL; Ballard, G.; Grémillet, D.; Authier, M.; Ainley, DG (2014). Descamps, Sébastien (ed.). "Cambio climático antártico: los eventos extremos alteran la respuesta fenotípica del plástico en los pingüinos Adelia". PLOS ONE . ​​9 (1): e85291. Bibcode :2014PLoSO...985291L. doi : 10.1371/journal.pone.0085291 . PMC  3906005 . PMID  24489657.
  2. ^ Vuong, Quan-Hoang; La, Viet-Phuong; Vuong, Thu-Trang; Ho, Manh-Toan; Nguyen, Hong-Kong T.; Nguyen, Vietnam; Pham, Hiep-Hung; Ho, Manh-Tung (25 de septiembre de 2018). "Una base de datos abierta sobre productividad en las ciencias sociales y humanidades de Vietnam para uso público". Datos científicos . 5 : 180188. Código Bib : 2018NatSD...580188V. doi :10.1038/sdata.2018.188. PMC 6154282 . PMID  30251992. 
  3. ^ Ziafati Bafarasat, A. (2021) Recopilación y validación de datos: una guía sencilla para investigadores. Advance. Preprint. https://doi.org/10.31124/advance.13637864.v1
  4. ^ Recopilación y análisis de datos Por el Dr. Roger Sapsford, Victor Jupp ISBN 0-7619-5046-X 
  5. ^ Northern Illinois University (2005). «Data Collection». Conducta responsable en la gestión de datos . Consultado el 8 de junio de 2019 .
  6. ^ Most, Marlene M.; Craddick, Shirley; Crawford, Staci; Redican, Susan; Rhodes, Donna; Rukenbrod, Fran; Laws, Reesa (octubre de 2003). "Procesos de garantía de calidad dietética del estudio de dieta controlada por sodio DASH". Revista de la Asociación Dietética Estadounidense . 103 (10): 1339–1346. doi :10.1016/s0002-8223(03)01080-0. PMID  14520254.
  7. ^ Wang, Faye Fangfei (10 de enero de 2014). Derecho de las transacciones comerciales electrónicas: cuestiones contemporáneas en la UE, los EE. UU. y China. Routledge. pág. 154. ISBN 978-1-134-11522-8.
  8. ^ "Los datos, no la privacidad, son el verdadero peligro". NBC News . 4 de febrero de 2019.

Enlaces externos