La elaboración de datos en la investigación cualitativa: Compromisos, ética y enredos

Opiniones de los lectores

Actualmente no hay opiniones de lectores. La calificación se basa en 2 votos.

Título original:

Making Data in Qualitative Research: Engagements, Ethics, and Entanglements

Contenido del libro:

Making Data in Qualitative Research ofrece una alternativa generativa a los enfoques anticuados de la recopilación de datos. Al reimaginar los métodos a través de un modelo de compromiso con los datos, los investigadores cualitativos consideran lo que está en juego -ética, metodológica y teóricamente- cuando co-creamos datos e imaginamos posibilidades para hacer datos de manera diferente.

Ellingson y Sotirin se basan en perspectivas críticas e interseccionales, como la feminista, la postestructuralista, la nueva materialista y la teorización postcualitativa, para redefinir las prácticas metodológicas de recopilación de datos para el momento contemporáneo. El modelo de compromiso con los datos de Ellingson y Sotirin ofrece un marco vibrante a través del cual los datos se crean en lugar de encontrarse; se ensamblan en lugar de recopilarse o recogerse; y se convierten o dinamizan en lugar de ser estáticos. Además, el pragmatismo, la compasión y la alegría forman una base ética convincente para trabajar con datos cualitativos que reflejan toda la gama de métodos de investigación críticos, postpositivistas, intepretivistas y basados en las artes. Los capítulos iluminan las posibilidades creativas de trabajar con notas de campo, grabaciones de audio/vídeo y fotografías, transcripciones, datos digitales/en línea, datos participativos y autodatos.

Making Data in Qualitative Research es un gran recurso para los investigadores que quieren ir más allá de los enfoques simplistas de la recopilación de datos cualitativos y adoptar posibilidades provocativas para interactuar con los datos. Este libro, que tiende un puente entre la teorización abstracta y las estrategias pragmáticas para la obtención de una amplia variedad de datos, será de interés para estudiantes de posgrado (y de grado avanzado) de métodos cualitativos e investigadores que inician su carrera, así como para académicos avanzados que buscan actualizar y ampliar el alcance de sus métodos.