De las prácticas locales al conocimiento público: La investigación acción como contribución científica

Kathryn Herr & Gary L. Anderson (2005). The Action Research Dissertation. A Guide for Students and Faculty. Thousand Oaks, CA: Sage; 157 págs., Paper (ISBN 0-7619-2991-6), € 25,19, Cloth (ISBN 0-7619-2990-8), € 47,18

Resumen: En los últimos años la investigación acción se ha ido introduciendo progresivamente en la reflexión académica y, con ello, han aparecido publicaciones como The Action Research Dissertation, específicamente orientadas a la realización y presentación de memorias de investigación desde estas metodologías. Más allá de los aspectos puramente instrumentales (aportar criterios y herramientas para la realización de trabajos académicos mediante investigación acción), el libro plantea algunos puntos que juegan un papel clave en la evaluación de la investigación acción en la universidad: sus fundamentos epistemológicos, la posicionalidad del investigador/a, los criterios de calidad y las formas de narrar el proceso.

Este ensayo revisa los contenidos del libro en los puntos citados e introduce algunas reflexiones sobre las aportaciones y ausencias del libro, sobre la distinción entre el proceso de investigación-acción y la memoria académica, así como también, más globalmente, sobre la relación entre la universidad, la investigación acción y las prácticas sociales suscitadas a partir de la lectura.

Palabras clave: investigación acción; universidad; tesis; calidad; posicionalidad; participación

2.6 De la investigación acción a la memoria de investigación: algunos ejemplos

La investigación acción (IA) goza hoy en día no solo de una creciente consolidación entre profesionales del campo social (educadores, trabajadores sociales, gestores de proyectos, etc.), sino que también se incorpora progresivamente a la reflexión académica, apareciendo cada vez más tanto en planes docentes como en publicaciones científicas.¹⁾ [1]

Este crecimiento ha ido acompañado de la necesidad de fundamentar estas metodologías como una forma pertinente de generar conocimiento diferenciado de las formas "tradicionales" de investigación social. Una parte importante de la literatura en el campo ha profundizado en los fundamentos epistemológicos y diseños metodológicos de estos enfoques (algo que, desde distintas tradiciones, han hecho autores como ARGYRIS, PUTNAM & SMITH 1985; FALS BORDA 1994; GREENWOOD & LEVIN 1998; HERON 1996; KEMMIS & MCTAGGART 1987; RODRÍGUEZ VILLASANTE 1998; además de la exhaustiva compilación realizada por REASON & BRADBURY 2001, que se ha convertido en referencia ineludible en el campo). Otras aportaciones, más específicas, se han centrado en la definición de criterios de rigor y calidad para la IA (AVISON, BASKERVILLE & MYERS 2001; BRADBURY & REASON 2001; CHANDLER & TORBERT 2003; CHECKLAND & HOLWELL 1998; FELDMAN 2007; HEIKKINEN, HUTTUNEN & SYRJÄLÄ 2007; HOPE & WATERMAN 2003; REASON 2006; TORBERT 2000; TURNOCK & GIBSON, 2001). Y un tercer grupo de contribuciones ha prestado atención a como presentar estas prácticas ante la comunidad científica y, más particularmente, en como hacerlo en tesis doctorales y memorias de investigación. En este último grupo de textos, más concreto que los anteriores, podemos situar los trabajos de ANDERSON y HERR (1999), COGHLAN y BRANNICK (2001), DAVIS (2004), GROGAN, DONALDSON y SIMMONS (2007), FISHER y PHELPS (2006), HASLETT et al. (2002), REASON y MARSHALL (2001), ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007), ZUBER-SKERRITT y PERRY (2002), así como también varios recursos electrónicos mantenidos por DICK (1993, 1997, 2000 y 2005). [2]

The Action Research Dissertation, el libro escrito por Kathryn HERR y Gary L. ANDERSON que motiva este ensayo, es, en primera instancia, un texto que se puede situar en este tercer grupo de contribuciones: se trata de una guía dirigida tanto a estudiantes doctorales como a sus evaluadores, centrada en criterios para la realización, presentación y evaluación de trabajos académicos de investigación en el campo de la IA. Aun siendo un libro breve, plantea los temas que juegan un papel clave en la legitimación de la IA en la academia: sus fundamentos epistemológicos, la posicionalidad del investigador/a, los criterios de calidad o las formas de narrar y presentar el proceso de IA. Y, todo ello, lo hace considerando "lo que se espera" en la universidad de un trabajo de investigación. [3]

Ésta no es una cuestión baladí, puesto que la defensa, debate y superación de una memoria de investigación o tesis doctoral implica, más allá de su carácter ritual o protocolario, la evaluación de determinadas prácticas de investigación por parte de lo que llamamos "comunidad científica", y su aceptación como forma pertinente de generar conocimiento en el marco de las ciencias sociales. En este sentido, el libro permite poner encima de la mesa algunas cuestiones clave: ¿Qué "pide" la academia a la IA? ¿Qué "ofrece" la IA a la academia? ¿Cómo debe la IA "defenderse" ante el "conservadurismo metodológico" que coloniza algunas facultades y determinadas prácticas académicas? [4]

Siendo los contextos universitarios muy diversos, el libro no da respuestas extensas a estas preguntas, pero sí algunas claves para el debate IA-universidad. Los autores tienen una larga trayectoria en el campo de la educación y, después de años de trabajo con estudiantes doctorales, nos ofrecen aportaciones derivadas de su experiencia en la universidad. Algunas personas encontrarán en su publicación una ayuda práctica para sus proyectos en curso o futuros; otras lo verán como un reconocimiento de la IA en el contexto universitario; otras, menos familiarizadas con estos enfoques, como un descubrimiento metodológico; y otras, quizás, se lo tomen como una provocación, como se encontró Patricia MAGUIRE cuando, veinte años atrás, la respuesta que obtuvo de una miembro de su tribunal de tesis durante su lectura fue: "If you want to do research, do research; if you want to organize, then go do activist work" (MAGUIRE, en HERR & ANDERSON 2005, p.xii). Un desprecio a unas formas de investigar que, veinte años después, y pese al camino recorrido, no sería nada extraño encontrar en algunas facultades y disciplinas. Kathryn HERR y Gary L. ANDERSON dan la vuelta a este argumento, replicando algunos de los puntos de partida en los que se basan. [5]

Las reflexiones que se incluyen en este texto parten de una lectura cercana en cuanto a epistemologías y experiencias de investigación, aunque lejana geográficamente; lo que hace que algunas de las aportaciones de los autores, escritas desde EEUU y centradas en EEUU, requieran reinterpretarse para adaptarlas a una realidad distinta. En cualquier caso, el libro aporta argumentos para que, aquello que algunos llaman, de forma reduccionista, "activismo", y otros plantean como una forma distinta de producir conocimiento y prácticas sociales basada en la investigación, contribuya no solo al cambio en los contextos locales, sino también en la propia universidad. Cambio en las formas de conocer, pero cambio también en como la universidad se relaciona con las sociedades de las que forma parte. La investigación-acción tiene algo que decir ahí, y una forma, concreta pero fundamental, de provocar este diálogo, es mediante el debate de investigaciones doctorales. [6]

Aun presentándose como una "guía" dirigida a estudiantes, el libro de Kathryn HERR y Gary L. ANDERSON no se detiene en cuestiones básicas sobre el diseño de una IA o de un trabajo académico, pues parte de la base de que los lectores tienen una formación metodológica previa,²⁾ y es por ello que focaliza directamente el interés en algunos temas que los autores caracterizan como "unique dilemmas" de la IA: tradiciones metodológicas (cap. 2), posicionalidad (cap. 3), calidad (cap. 4), diseño, escritura y defensa (cap. 5) y ética (cap. 7). El capítulo 6 presenta tres trabajos que, desde enfoques y características distintas, utilizan IA en su desarrollo. Cada uno de los capítulos tiene unidad por separado, pudiéndose leer en distinto orden a modo de consulta. Los primeros capítulos revisan trabajos previos realizados por los mismos autores (ANDERSON & HERR 1999; ANDERSON, HERR & NIHLEN 1994; ANDERSON & JONES 2000), por lo que puede acudirse a los textos primarios para una mayor profundización en sus contenidos. [7]

El punto de partida, trazado en el prefacio y la introducción del libro, es la contraposición entre la práctica de la IA y su presentación académica como contribución científica. Mientras que un proyecto de IA centra su interés en generar un conocimiento (y acción) que sea compartido por los miembros de la organización o comunidad estudiada y que sirva a los/las participantes para actuar en sus propios entornos, un trabajo académico de investigación requiere que esta práctica, más allá de su uso en el marco particular de estudio, sea transferible, de forma que se pueda ver su aplicación no solo en el entorno concreto en el que se ha levado a cabo, sino también en otros; y, con ello, que permita construir un conocimiento a un nivel más general. Es en este sentido que HERR y ANDERSON retoman y adaptan la distinción de COCHRAN-SMITH y LYTLE (1993) entre conocimiento local y conocimiento público. [8]

Además, una de las características definitorias de la IA es la co-construcción de conocimiento desde múltiples fuentes, algo que cada tradición conceptualiza de distinta forma pero que, expresado de forma sintética, implica una relación de diálogo y sinergia entre saberes. Frecuentemente, este conocimiento es, por lo tanto, colaborativo y colectivo; incluso, en muchas ocasiones, los informes (escritos, visuales, etc.) son realizados, y firmados, de forma conjunta: el/la "participante" no solo "participa", sino que "coinvestiga". La memoria académica, en cambio, es un trabajo individual por el que alguien obtiene una evaluación de competencias individuales y una titulación académica, independientemente de que los resultados de este trabajo puedan revertir el marco local estudiado. [9]

Es sobre las diferencias entre la práctica de la investigación acción y la presentación del trabajo científico que parte de la academia puede construir resistencias frente a estas metodologías, y es en torno a estas diferencias que Kathryn HERR y Gary L. ANDERSON hilan sus reflexiones. Afectan a las fundamentaciones y justificaciones necesarias en una memoria de investigación, pero también a su desarrollo y a la misma estructuración y presentación del trabajo. [10]

La fundamentación y contextualización de la perspectiva metodológica escogida es tarea ineludible en cualquier trabajo de investigación, pero más especialmente en un trabajo de IA presentado ante la academia, donde la "originalidad" metodológica suele "penalizarse" con mayores requerimientos de justificación. HERR y ANDERSON aportan una breve revisión de distintas tradiciones de IA, aunque no exhaustiva – ni éste es el objetivo del libro, puesto que el lector puede acudir a obras generales como REASON y BRADSBURY (2001) u otros textos originales. En particular, se presentan las siguientes: IA y desarrollo organizativo (GREENWOOD & LEVIN 1998); ciencia-acción (ARGYRIS et al. 1985); investigación participativa (FALS BORDA 2001); evaluación participativa y diagnóstico rural participativo (STAKE 1975; CHAMBERS 1994); autoetnografía y IA como autoanálisis (REED-DANAHAY 1997; BULLOUGH & PINNEGAR, 2001); así como también diversas tradiciones procedentes del campo educativo (ANDERSON et al. 1994; COCHRAN-SMITH & LYTLE 1993; KEMMIS & MCTAGGART 1987; LIEBERMAN & MILLER 1984; LISTON & ZEICHNER 1991). [11]

A estos enfoques recogidos por los autores cabría añadir otros del mundo francófono e hispano que, por haber publicado menos en lengua inglesa, suelen considerarse en menor medida en la literatura anglosajona: el análisis institucional (LAPASSADE 1975), la intervención sociológica (TOURAINE 1978), o la sociopraxis (RODRÍGUEZ VILLASANTE 1998). Tanto sobre estas tradiciones como las anteriores, el lector debe acudir a los textos originales para profundizar en cada uno de los enfoques y autores: es ahí donde encontrará un anclaje desde el que "defender" su posición. [12]

En cualquier caso, esta breve revisión permite situar algunos de los ejes que las diferencian y que son ineludibles en la fundamentación epistemológica y metodológica del trabajo de investigación: (i) su orientación al grupo o al individuo; (iii) su carácter "transformador" o "perfeccionador" de las prácticas y los individuos; (iii) el grado de implicación de los/las participantes. Sin embargo, y aunque el trabajo académico requiere una reflexión a fondo sobre estos aspectos, están escasamente desarrollados en el capítulo y a lo largo del libro. [13]

Finalmente, el capítulo incluye un apartado sobre las contribuciones de Jürgen HABERMAS (1971), a partir de las cuales los autores plantean la no neutralidad del conocimiento científico. Con ello, se apuntan algunas reflexiones críticas sobre poder y "conservadurismo" en la IA que desmitifican el supuesto carácter emancipatorio de la metodología per se: "there is nothing in current approaches to action research or reflective practice that might interrupt the mere reproduction of current 'best' practices that support the current social order" (HERR & ANDERSON, 2005, p.26). [14]

La importancia que tiene la relación entre investigador/a y participantes en la investigación social y las especificidades de la IA en este aspecto es motivo para que HERR y ANDERSON dediquen una especial atención a la cuestión de la posicionalidad. Los autores parten de la distinción entre insider y outsider realizada por COCHRAN-SMITH y LYTLE (1993), y desarrollan el siguiente continuum con relación a distintas posibilidades que se pueden identificar en una IA:

Mientras que un investigador/a universitario/a se situará necesariamente en las posiciones 4 a 6 (excepto, claro está, que este realizando IA en la propia institución universitaria), un doctorando/a que esté realizando su tesis o trabajo de investigación sobre IA puede situarse en cualquiera de las posiciones anteriores. Y las implicaciones de esta posicionalidad son tanto epistemológicas como metodológicas y tecnológicas. Por ejemplo, la posición (1) requerirá un especial esfuerzo de autoobservación y autodistanciamiento; la posición (2) deberá afrontar tensiones y conflictos derivados de las relaciones de poder entre miembros de la organización o comunidad en la que se está trabajando, y las dificultades de abordarlas formando parte de la misma; en las posiciones (3), (4) y (5) se deberán gestionar una relación social en la que confluyen intereses muy distintos: los de los/las participantes (con interés en generar cambios en sus propias prácticas, cada cual desde su posición) y los de investigadores/as externos/as (por ejemplo académicos/as, con incentivos específicos para la publicación de resultados). El caso (6) muestra una investigación "convencional" realizada sobre un proyecto de investigación-acción. [16]

Cada una de estas posicionalidades tiene consecuencias en la realización de una memoria académica de IA. Son, sin duda, los casos de mayor internalidad los que más constrastan con los planteamientos positivistas. Y es por ello que HERR y ANDERSON alertan sobre el error de, queriendo adoptar la objetividad del observador externo, presentarse como un outsider cuando, realmente, se es un insider (outsider-within). Una posición que ignora el potencial de estudiar las prácticas y los discursos "desde dentro" y que acaba considerando la acción del profesional-investigador/a como un "problema" por la reactividad. [17]

Por otro lado, el debate sobre la posicionalidad del investigador/a conecta también con la cuestión de las relaciones de poder en las que el investigador/a se encuentra inmerso: su estatus profesional en la organización/comunidad estudiada; su posición de clase, género, edad o etnicidad con relación a los/las participantes; su posición en las relaciones (post)coloniales entre países. Estas relaciones de poder están presentes y condicionan cualquier investigación, pero en el caso de la IA están dentro del propio método, y por ello requieren una atención especial tanto en el diseño del proceso como en la reflexión propia de la memoria académica. [18]

En los últimos años ha aumentado la literatura sobre la "calidad" y "validez" de la IA. Varias razones pueden justificar este interés. Por un lado, la voluntad de debatir y co-construir criterios y formas de trabajo entre investigadores/as y profesionales que, aun compartiendo los fundamentos de la IA, trabajan en contextos y marcos metodológicos diversos. Por otro, la importancia de consolidar estas prácticas investigadoras ante la academia. [19]

A pesar de la diversidad existente en cuanto a planteamientos y definiciones, si estas aportaciones tienen algo en común a la hora de abrir el debate sobre los criterios de calidad es la clara voluntad de distanciarse de las nociones clásicas de validez establecidas por CAMPBELL y STANLEY (1963): el énfasis en la acción y el aprendizaje de los/las participantes la sitúan en un marco epistemológicamente distinto a otras metodologías; y, por ello, es necesario establecer criterios específicos. [20]

Esta es la postura en la que se sitúan HERR y ANDERSON que, retomando trabajos anteriores (ANDERSON et al. 1994) proponen cinco criterios para la IA: "validez de resultados" (acciones orientadas a abordar el problema abordado), "validez de proceso" (método y formas de relación con participantes), validez democrática (presencia de las distintas partes en juego), validez catalítica (capacidad de los/las participantes para conocer y transformar la realidad) y validez dialógica (revisión por parte de otros). Estos criterios son presentados y discutidos con relación a los propuestos por BRADBURY y REASON (2001) en Handbook of Action Research. Menos desarrollada está, en cambio, la relación entre criterios de calidad en la IA y la posicionalidad del investigador/a, algo que se introduce en el capítulo anterior, pero que no se sistematiza ni desarrolla en éste. Tampoco se entra en el debate sobre la distinción entre la "calidad en el proceso" y la "calidad en la memoria": ¿se deben juzgar ambas cosas desde los mismos parámetros? [21]

El capítulo aborda también otros puntos vinculados con la calidad: los sesgos en la IA; la cuestión de la transferibilidad (del conocimiento local al conocimiento público); y un tercer aspecto que nos vuelve a remitir al poder – la política en la IA. Una cuestión, la política, que los autores sitúan muy acertadamente en el apartado de calidad porque, en IA, los grupos sociales, sus intereses y las relaciones de poder no están en el contexto, sino "dentro" del método. [22]

En este capítulo se tratan aspectos más operativos sobre la planificación, redacción y presentación del trabajo de investigación, prestando atención a las especificidades a tener en cuenta en el caso de la IA. [23]

En la redacción del proyecto los autores apuntan la importancia de fundamentar sólidamente las cuestiones que enmarcan la investigación: desde la definición de las preguntas de investigación y los valores que hay detrás de las mismas, hasta la pertinencia de basarse en un enfoque de IA y las implicaciones de la posicionalidad del investigador/a en el proceso. Este tipo de fundamentaciones son capitales en memorias de IA, porque a muchos evaluadores estas metodologías pueden serles poco familiares. Asimismo, haber iniciado el espiral de IA antes de presentar el proyecto puede ayudar a probar las oportunidades y amenazas del proceso, valorar el tiempo que requerirá y ayudar a delimitarlo. [24]

En la redacción del informe también deben considerarse las especificidades de la IA. Los lectores menos familiares con estas metodologías buscarán rápidamente los "hallazgos" de la investigación, mientras que una memoria de IA se suele centrar más en el proceso. Una vez más, explicar la epistemología de la IA es fundamental, así como también mostrar, en los resultados, como la apertura conceptual permite una comprensión más rica del fenómeno estudiado, que quizás implique menos respuestas y más preguntas. [25]

La defensa de la memoria puede tomar direcciones muy diversas dependiendo de los rituales establecidos en cada contexto académico: si se considera como un paso más de un trabajo que deberá ser revisado posteriormente, o como una "celebración final" de algo ya completado; si existe o no presentación oral, y si ésta está abierta al público (y en especial a la presencia de los participantes) o no. Por supuesto, todo lo que tiene que ver con la composición de la comisión evaluadora y su "proximidad" con la IA es fundamental. Aunque HERR y ANDERSON centran sus reflexiones en EEUU, como afirman ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007, p.414) la situación puede variar mucho en un contexto como el alemán, en el que "the first examiner is the supervisor and the second examiner is a professor – often from the same university – selected by and known to the supervisor and in most cases also to the respective candidate", el anglosajón, en el que "the supervisor is the student's teacher, mentor and advisor, but not an examiner"; o el español, en el que habitualmente el director no forma parte del tribunal pero lo propone. Cuanto más similar sea el sistema de selección de evaluadores a la revisión anónima por pares propia de las revistas indexadas, "peor" lo tienen las metodologías no convencionales en su defensa: porque mientras los autores envían sus artículos para ser revisados a revistas apropiadas, en la elección de los evaluadores puede no haber, en ocasiones, este margen de decisión. [26]

El Informe Belmont, emitido en 1978 en EEUU por la National Comission for the Protection of Human Subjects of Biomedical and Behavioral Research, establece los principios básicos para abordar cuestiones éticas que implican a personas participantes en la investigación, y suele ser el punto de partida de los debates sobre el tema. En IA, estos aspectos han sido abordados en los últimos años (COGHLAN & SHANI 2005; LÖFMAN, PELKONEN & PIETILÄ 2004; MORTON 1999; WALKER & HASLETT 2002; WILLIAMSON & PROSSER 2002; ZENI 2001). [27]

HERR y ANDERSON tratan esta cuestión centrándose en los requerimientos que, en el contexto académico norteamericano, se exigen a los proyectos realizados con financiación pública o bajo el auspicio de instituciones que reciben soporte gubernamental: un comité ético independiente o comité de revisión institucional (Institucional Review Board), formado por miembros ajenos a la investigación, debe revisar y aprobar todo proyecto cuyo diseño involucre a personas. [28]

Y es aquí cuando, una vez más, los proyectos de IA entran en tensión con los parámetros tradicionales de evaluar la investigación. La relación investigador/participante es cambiante, sujeta a los intereses de ambas partes y no predecible desde el inicio. Con ello, cuestiones como el consentimiento informado o la ponderación de beneficios y riesgos requieren de un abordaje específico, ya que el desarrollo del proceso no depende únicamente del investigador/a, sino también de los/las participantes (como pasa, igualmente, en la investigación etnográfica). [29]

Sin embargo, hay que tener en cuenta que, fuera de EEUU, el control normativo de los aspectos éticos de la investigación puede ser muy diverso según países y disciplinas. Siendo una práctica ampliamente generalizada en el campo biomédico (por ejemplo, con ensayos clínicos para nuevos tratamientos) la situación en las ciencias sociales es mucho más diversa internacionalmente, y puede ir desde la regulación institucional (centralizada o descentralizada), los códigos deontológicos y las recomendaciones (realizadas por asociaciones y colegios profesionales) o la inexistencia de pautas específicas. [30]

2.6 De la investigación acción a la memoria de investigación: algunos ejemplos

Para profundizar en los aspectos tratados, y especialmente si el interés del lector es el de realizar una tesis o memoria de doctorado mediante IA, además de consultar publicaciones como la de HERR y ANDERSON, se deberá recurrir a trabajos realizados y presentados. En buena parte de ellos se encontrarán fundamentaciones sobre la pertinencia de utilizar IA y de su desarrollo: su apuesta por planteamientos y métodos menos convencionales así lo exige. [31]

Aunque a lo largo del libro ya aparecen muchas referencias a trabajos realizados, los autores dedican además un capítulo específico a presentar, con mayor detalle, tres tesis realizadas – o en curso – desde distintas posicionalidades y enfoques. Los tres casos corresponden a universidades norteamericanas, por lo que el lector deberá valorar la idoneidad de completar, confrontar o sustituir estas lecturas por otras más cercanas a sus países e universidades (los múltiples catálogos internacionales, nacionales y universitarios sobre tesis doctorales consultables en línea incluyen, hoy en día, desde el título y abstract de los trabajos presentados hasta el texto completo). Por lo que aquí se refiere, haremos una breve referencia a los trabajos incluidos en el libro. [32]

El primero de ellos (MOCK 1999) se sitúa en el campo de la psicología comunitaria y se centra en el desarrollo de líderes en la comunidad afroamericana del sur de Chicago. Se trata de un proyecto que puede situarse en el centro del contiuum insider-outsider, puesto que se basa en una colaboración recíproca entre investigadores/as externos/as y agentes comunitarios. La segunda tesis presentada (MCINTYRE 1995) se sitúa en el campo educativo y en una posicionalidad más externa: se trata de una doctoranda que solicita a un grupo de profesores llevar a cabo una investigación participativa sobre la identidad "racial" (sic) blanca entre el profesorado; el trabajo plantea las tensiones derivadas de una imposición externa de los temas de investigación. Finalmente, el tercer caso (DYKE 2003) corresponde a una investigación en curso llevado a cabo por un insider en su propio entorno de trabajo. La investigación se centra en el proceso de toma de decisiones sobre custodia de menores por parte del equipo de profesionales de Child Protective Services, donde el autor desarrolla su actividad laboral. [33]

Se trata de trabajos bien diferentes en cuanto a posicionalidad, temática y enfoque, pero todos ellos con un denominador común: el de plantearse no solo un conocimiento e intervención en un marco local de investigación, sino también la producción de un conocimiento más general dirigido a la comunidad científica y profesional. [34]

En síntesis, el libro ofrece una doble aportación: una de tipo más instrumental (aportar herramientas para la realización de trabajos doctorales desde enfoques metodológicos menos habituales en la academia); otra, más estratégica, respecto a la relación con la universidad (poner encima de la mesa algunas cuestiones clave en el debate IA-academia). [35]

Su lectura permite revisar los fundamentos de la IA, aunque un conocimiento previo, tanto teórico como práctico, sobre estas metodologías, facilitará una mejor comprensión. Y, en cualquier caso, requerirá lecturas posteriores para profundizar en las diversas cuestiones que plantea: la brevedad de la publicación no permite ahondar en las tensiones y retos planteados, que en ocasiones los autores resuelven de forma muy instrumental y, por consiguiente, simple. Por ello, y por las implicaciones de los temas tratados, en algunos casos la lectura sugiere más preguntas, debates y retos, que respuestas. [36]

La diferenciación entre "proceso de IA" y "memoria de IA", aunque se presenta en la introducción y subyace a lo largo de todo el libro, no se sistematiza. Ello puede dificultar, especialmente en el caso del investigador/a novel, diferenciar los aspectos que se refieren a "como hacer una buena IA" y los que se refieren a "como hacer una buena memoria". Aspectos que, aunque íntimamente relacionados, son conceptualmente distintos, como muestran ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007, pp.421-22): el "núcleo" de la IA (core action research) es donde se ubica el espiral clásico planificar-actuar-observar-reflejar llevado a cabo con participantes y constituye, a su vez, la base de reflexión para generar un producto (el trabajo individual del investigador/a) que es la memoria o tesis. Mientras que el primer proceso va dirigido a los/las participantes y marco local en particular, el segundo es transferible y dirigido a la academia. Mientras que el primero es colaborativo/participativo, el segundo responde a un trabajo individual: exige una planificación del proyecto (que, obviamente, gira entorno al proceso de IA), una evaluación del mismo y una teorización que, aunque retroalimentada por el proceso de IA, se "cierra" más allá de los equipos de trabajo y de las dinámicas colaborativas. [37]

Por otro lado, el lector no norteamericano deberá completar y/o adaptar a su propio entorno tanto la revisión de literatura como las referencias al contexto social y académico.

Figura 1: Núcleo de la IA y memoria doctoral, en el esquema de ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007, p.421) [38]

Algunas recomendaciones para posteriores lecturas: FISHER y PHELPS (2006) para entrar de forma original en el debate sobre las tensiones entre las tesis de IA y la universidad; ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007) y DICK (1993, 1997, 2000, 2005) para aproximaciones estructuradas sobre la realización de trabajos doctorales mediante IA; para cuestiones más específicas, otras referencias señaladas en este texto; y, finalmente, los trabajos realizados en los propios países para mayor contextualización. [39]

3.1. Cerrando y abriendo círculos: la devolución del trabajo científico a la práctica social

La IA necesita a la academia. Como afirman los propios autores en el último párrafo del libro (HERR & ANDERSON 2005, p.128):

"By going public with our work, we learn from and inform each other, pushing our respective fields of study as well as the methodology itself. By doing this, we come full circle: In the documenting of the change effort, academe too is potentially challenged to encompass methodological progressions and breakthroughs." [40]

Este es el objetivo que HERR y ANDERSON se proponen con su libro, pero no es la única consecuencia de la reflexión académica sobre IA. Más allá de la construcción de teoría y de la innovación metodológica, esta reflexión permite, a su vez, retroalimentar las prácticas locales de IA. En primer lugar, y de forma más directa, a los insiders que realizan proyectos en su propia organización o comunidad: porque les ayuda a introducir método y reflexión para promover el cambio en su entorno inmediato. Pero también para introducir, más globalmente, una reflexión externa y teórica en el proceso de IA en su conjunto. Este argumento permite enriquecer el esquema de ZUBER-SKERRITT y FLETCHER (2007) para incluir un último círculo, de retorno, hacia el proceso nuclear de IA, desde el cual el doctorando/a devuelve a la organización/comunidad los aprendizajes a las que ha llegado mediante su trabajo doctoral.

Figura 2: Retroalimentación del proceso de IA desde el trabajo doctoral (adaptado de ZUBER-SKERRITT & FLETCHER 2007, p.421) [41]

Probablemente, no hay una sola respuesta a esta pregunta. La aceptación de la IA es muy distinta según países, según disciplina y según departamentos (según haya o no equipos trabajando en estos temas y la posición de estos equipos en la propia institución). La respuesta de HERR y ANDERSON en este contexto la podríamos considerar como posibilista: adaptémonos a los requerimientos formales y metodológicos de las memorias académicas de investigación respetando la esencia de la IA, formemos en IA a los directores para que puedan guiarlas, y difundamos la IA entre la comunidad científica para que la entienda. [42]

Pero si bien el libro explica qué deben hacer los doctorandos/as para "cumplir su parte", poco se explica sobre qué es lo que tiene que cambiar en la academia. Más allá de la IA, el lúcido diagnóstico de Boaventura de Sousa SANTOS (2005, 2007) sobre la universidad actual, y su apuesta por lo que denomina la sociología de las emergencias pueden aportar mucho a un debate que, por supuesto, no es solamente metodológico. [43]

En este texto – y en el libro de HERR y ANDERSON– las reflexiones han girado entorno al diálogo entre IA y academia. Como puente entre la práctica social y la actividad científica, la IA necesita de este diálogo con la academia, de cuyas reflexiones teóricas y metodológicas se nutre. Con la presentación de trabajos doctorales, este diálogo se hace en un terreno de juego, el de la universidad. Y, en su terreno, la relación es asimétrica, porque es ella quien marca las reglas de juego. [44]

Pero la razón de ser de la IA es el diálogo con las personas participantes. Diálogo sobre lo que es y deja de ser la IA, sobre los roles y posicionalidades del investigador/a, sobre la "calidad" que se persigue en un proceso o sobre los parámetros éticos que lo regirán. Todo ello no solo atañe a la academia; también a quienes participan. Parece sugerente, en este sentido, la apertura de espacios de relación más simétricos entre academia y prácticas locales. [45]

Por ello, el libro de HERR y ANDERSON es solo un paso más para la consolidación de la IA como perspectiva epistemológica para conocer y transformar la realidad social. Los siguientes pasan, a mi modo de ver, por una reflexión sobre el papel que tiene la universidad actual en la construcción de valores y conocimientos socialmente compartidos y en su vinculación con los agentes sociales, que no son, solamente, actores públicos o privados. [46]

1) Buen indicador de ello es la evolución del número de artículos registrados en el SSCI (Social Science Citation Index) con el tópico "action research", que en 1999 superó los 100 artículos anuales y que ha llegado a 167 en el año 2007. <regresar>

2) Quien, sin embargo, quiera consultar referencias sobre ello, puede acudir a DICK (1993, 1997, 2000). Aunque, como advierten los propios autores (p.xvii), quien busque esquemas lineales y cerrados para desarrollar su trabajo, mejor que no escoja la IA. <regresar>

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Joel MARTÍ es profesor de sociología en la Universidad Autónoma de Barcelona desde 1995. Su área de especialización gira entorno a los métodos de investigación social, y particularmente a la investigación participativa, el análisis del discurso y el análisis de redes sociales.

Departament de Sociologia
Universitat Autònoma de Barcelona
Campus UAB – 08193 Bellaterra (Barcelona), España

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Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research (FQS)

ISSN 1438-5627

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