Análisis de la información. Hugo Carrión G.

Transcripción

1 Análisis de la información Hugo Carrión G.

2 Datos, información, conocimiento Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades Los datos aisladamente pueden no contener información humanamente relevante La información es un conjunto organizado de datos procesados El conocimiento es la adquisición o captura de información a través de la educación, experiencia, la comprensión, la práctica. El contenido es la forma en que estructuramos formalmente nuestro conocimiento. Lo hacemos poniéndolo en papel, en una película, en una fotografía, en un blog. 2

3 Contenidos no estructurados El 80% del contenido es no-estructurado 3

4 Ciclo del vida del contenido Para implementar una estrategia de gestión de contenido, es necesario unificar los procesos empleados dentro la organización para: la producción, almacenamiento y publicación de contenido de tal manera que le permita compartir y preservar el contenido de manera eficiente. 5. Distribuir 1. Capturar 4. Preservar 2. Administrar 3. Almacenar 4

5 Captura de Información

6 Desafíos de la conversión análoga-digital La digitalización consiste en capturar una imagen mediante un proceso de escaneo y posterior almacenamiento y gestión. 6

7 Dispositivos de captura 7

8 Protocolos de captura Especificaciones de escaneo Resolución Dimensión Profundidad Tamaño Compresión Formato Especificaciones dependen de Tipo de documento Objeto de la digitalización Eficiencia digital accesibilidad/fidelidad 8

9 Resolución Se mide en dpi (dots per inch) es decir puntos por pulgada (ppp) Resolución de pantalla diferente a la resolución de impresión La resolución depende de las dimensiones Una buena resolución es un concepto subjetivo 9

10 Profundidad Blanco y negro (1 bit) Escala de grises (8 bits) Color (24 bits) 10

11 Modelo de estándares de digitalización A Adecuación y preparación documentos U Usabilidad de los archivos digitalizados E Escaneo y Captura O Optimización I Identificación y codificación 11

12 Captura de información estructurada Campo Formularios Web SMS Dispositivos Móviles Tablets Smarthphones Teléfonos celulares Netbooks Chromebooks Notebooks Web Bases de datos 12

13 Formularios 13

14 Ejemplos 14

15 Ejemplo: Google Drive 15

16 Aplicaciones móviles 16

17 Webscraping 17

18 Data Extractor 18

19 Expectativa de las estadísticas agrícolas Se espera que la información estadística del sector agrícola en el Ecuador sea: Consistente Completa Centralizada Exacta Interoperable Amigable Reutilizable Interactiva 19

20 Caso: Banco Mundial 20

21 Caso: Yahoo Finance 21

22 Caso: Gapminder 22

23 Caso: Tableau 23

24 Caso: Tableau 24

25 Caso: Google Earth 25

26 Estructuración de la información

27 Etapas de estructuración de información Armonización Presentación Explotación 27

28 Armonización: gestión de la información Mapeo de información disponible Selección de información relevante Definición de catálogo de información Diccionario de datos Definición de estructura de información Depuración de información Completar información Organización y clasificación 28

29 Presentación: Usabilidad Definición de formatos abiertos Arquitectura de la información Codificación Estandarización de campos Accesibilidad Encontrabilidad Interactivididad Operabilidad Usabilidad 29

30 Explotación: Open Data Definición de política de datos abiertos Transparencia Colaboración Participación Formatos reutilizables Formatos abiertos Sin limitaciones de licencias Genera innovación Impulso a desarrollo de aplicaciones 30

31 Visualización de la información

32 Visualización de reportes

36 Análisis de la información

37 Análisis de información Análisis cuantitativos Datos cuantitativos Análisis cuantitativos de datos cuantitativos (Estadística) (1) Datos cualitativos Análisis cuantitativos de datos cualitativos (Estadística) (2) Análisis cualitativos Análisis cualitativos de datos cuantitativos (interpretación de índices, frecuencias...) (3) Análisis cualitativos de datos cualitativos (Análisis comprensivo) (4) 37

38 Pasos en el análisis cuantitativo de datos 1. Establecer el sistema de codificación de las variables cualitativas y ordinales y la métrica de las cuantitativas. Obtener la fiabilidad intercodificadores con submuestras aleatorias de los datos. 2. Preparar la matriz de unidades por variables. 3. Obtener un primer análisis descriptivo de cada variable y de combinaciones seleccionadas de dos variables, obteniendo una primera versión de los instrumentos descriptivos que hemos detallado. Detectar valores o combinaciones de valores imposibles. Identificar valores atípicos y decidir sobre ellos. Recodificar mediante agregados o subdivisiones de categorías o crear nuevas variables cuantitativas mediante la suma o ponderación de otras variables. Volver a obtener los instrumentos descriptivos tras las eventuales modificaciones derivadas de los puntos anteriores. 4. Analizar la presencia y aleatoriedad de la distribución de valores ausentes mediante las técnicas apropiadas. 5. Aplicar técnicas inferenciales para determinar la significación de los efectos aparentes en los datos. 6. Estimar la magnitud del impacto en los distintos indicadores. 7. Aplicar técnicas inferenciales para decidir sobre la consecución de las magnitudes criteriales establecidas como objetivo del programa. 8. Aplicar técnicas meta-analíticas, cuando proceda, para mostrar y comparar tamaños del efecto diferencial. 38

39 Análisis Cualitativos (1) Los estudios cualitativos se ocupan de procesos antes que de productos. Los estudios cualitativos estudian objetos acotados en el espacio. Los estudios cualitativos adoptan una visión holística de la realidad. En los estudios cualitativos se pretende penetrar en la subjetividad de los sujetos y de los grupos. En los estudios cualitativos se sigue una vía inductiva en la construcción del conocimiento. En los estudios cualitativos el investigador trata de no alterar la realidad, la estudia e investiga en el modo natural en que se manifiesta. En los estudios cualitativos se subraya el papel del investigador como instrumento de investigación. 39

40 Análisis Cualitativos (2) Los datos y análisis cualitativos exigen que sea el investigador el que atribuya significados, elabore resultados y extraiga conclusiones. El investigador cualitativo se va a encontrar con datos que están expresados en lenguaje verbal. Voluminosidad e heterogeneidad de la información. No debe entenderse como un proceso lineal, sino como un proceso cíclico, a veces simultáneo, en todo caso interactivo. El análisis de datos cualitativos puede hacerse siguiendo un procedimiento más o menos común a la mayor parte de análisis desarrollados en la investigación cualitativa. 40

41 Pasos en el Análisis Cualitativo de Datos (1) CATEGORÍA: Se trata de ideas, temas, conceptos, interpretaciones, proposiciones y tipologías surgidos de los datos observados o de los criterios del evaluador. FASE 1: Reducción de la Información. Selección e identificación de la información a analizar. Determinación de los objetivos del análisis. Establecimiento de un sistema de categorías. Selección de la unidad de registro. Establecer el sistema de categorías. Criterios para la obtención de categorías: bibliografía y experiencia Identificar códigos para cada categoría. 41

42 Pasos en el Análisis Cualitativo de Datos (2) FASE 1: Reducción de la Información. Estudio piloto del sistema de categorías. Codificación. Codificar todos los datos. Separar los datos de cada categoría. Refinar el análisis. Desechar datos irrelevantes. FASE 2: Organización y Presentación de la Información. FASE 3: Análisis e Interpretación de los Resultados. Datos solicitados y no solicitados. Influencia del observador en el escenario. Quién estaba allí. Fuentes. 42

43 Interpretación de la información

44 Interpretación de la información Es hacer una reflexión de fondo en relación a la experiencia; es preguntarnos Por qué paso lo que paso? Es ir más allá de lo descriptivo Se trata de realizar un proceso ordenado de abstracción para encontrar la razón de ser de lo que sucedió en el proceso de la experiencia. El análisis es la identificación de los componentes o partes de una determina situación. Interpretar es darle sentido o darle significado a algo en comparación con algo. 44

45 En que consiste la interpretación Este es un momento clave del proceso de sistematización, pues se trata de ir más allá de la experiencia para comprenderla e interpretarla y realizar un proceso ordenado de abstracción que nos permita encontrar la razón de ser a lo que sucedió a lo largo del proceso. Interpretar es: Teorizar Explicar Demostrar descartar Confirmar o descartar supuestos Establecer tendencias Proponer soluciones 45

46 Condiciones para la reflexión Es necesario penetrar por partes en la experiencia, es decir hacer un ejercicio analítico. Ubicar las tensiones o contradicciones que marcaron el proceso. Establecer relaciones Con los elementos anteriores, volver a ver el conjunto del proceso, es decir realizar una síntesis que permita elaborar una conceptualización a partir de una practica sistematizada. 46

47 Sistematización La sistematización termina cuando llegamos a comprender la lógica interna del proceso y obtener un aprendizaje valioso en relación a lo sucedido que se debiera traducir en conocimiento superior que nos oriente una nueva intervención en ese campo. En ese sentido las conclusiones de una sistematización se expresan como aprendizajes. Como producto de la sistematización pueden también levantarse nuevas preguntas que lleven a realizar otros procesos de conocimiento a partir de la práctica. La sistematización, además de producir un conocimiento nuevo y más profundo sobre la experiencia, puede señalar vacíos que impulsen la búsqueda y la profundización del análisis 47

48 Mayor información Hugo Carrión G. Teléfono: Skype: hcarrion 48