entra Entramado Entramado 1900-3803 2539-0279 Universidad Libre de Cali 10.18041/1900-3803/entramado.2.10566 18 Artículos de reflexión Methodological construction for the analysis of social phenomena: case of entrepreneurial decisions in university students* Construção metodológica para a análise de fenômenos sociais: o caso das decisões empreendedoras de estudantes universitários 0000-0002-5739-1191 Londoño-Cardozo José 1 0000-0002-0168-1739 Pineda-Henao Elkin Fabriany 2 Profesor tiempo completo Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO, Cali - Colombia jodlondonoca@unal.edu.co Corporación Universitaria Minuto de Dios Corporación Universitaria Minuto de Dios Cali Colombia jodlondonoca@unal.edu.co Estudiante de Doctorado en Ciencias de la Administración de la Universidad Nacional Autónoma de México efpinedah@comunidad.unam.mx Universidad Nacional Autónoma de México Universidad Nacional Autónoma de México Mexico efpinedah@comunidad.unam.mx

• Author 1: Writing - original draft, translation, and methodology

• Author 2: Conceptualization and writing - review and editin

The authors declare that they have no conflict of interest.

 15 10 2024 Jul-Dec 2024 20 2 e10556 18 11 2023 18 01 2023 28 03 2024 This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License ABSTRACT

This document aims to reflect on a social research method that allows for the examination of complex social phenomena through the operationalization of some of its characteristics. It is not a traditional article that presents and analyzes results; rather its nature is reflective, centering on the presentation and justification of a methodology. To this end, the epistemological and ontological foundations and difficulties of traditional research methodologies are discussed. Additionally the foundations of the proposed approach are presented, and a case application is exposed, demonstrating the convergence of perspectives in a single study. The document concludes that this method can be essential for holistic, transdisciplinary, and interdisciplinary methodological approaches where different perspectives are required for the same phenomenon.

 RESUMO

O objetivo deste artigo é refletir sobre um método de pesquisa social que nos permite examinar fenômenos sociais complexos, operacionalizando algumas de suas características. Não se trata de um artigo tradicional que apresenta e analisa resultados, mas sim de um artigo de reflexão, baseado na apresentação e na justificativa de uma metodologia. Para tanto, são discutidos os fundamentos epistemológicos e ontológicos e as dificuldades das metodologias tradicionais de pesquisa. Além disso, são apresentados os fundamentos da proposta e um caso de aplicação que nos permite ver a conjunção de posições em um único estudo. O artigo conclui que esse método pode ser essencial para abordagens metodológicas holísticas, transdisciplinares e interdisciplinares em que são necessárias diferentes perspectivas sobre o mesmo fenômeno.

 KEYWORDS: Operationalization of qualitative data research dimensions research methodology entrepreneurial decision-making PALAVRAS-CHAVE: Operacionalização de dados qualitativos dimensões de pesquisa metodologia de pesquisa decisão de empreender metodologia de pesquisa metodologia de pesquisa 1. Introduction

Social reality is constructed from the collective imagination of all individuals (Searle, 1997). In this process, a social order is created, manifested in social norms and institutions that constrain action (North, 2006; Williamson, 1989), becoming an extension of human reason itself (Castoriadis, 2013). However, considering that people can change their minds, begin to think differently, and include the dynamics of institutional change, it becomes evident that there are no aspects that can be determined as exact and immutable, and the image of social order becomes more complex. This distinction sets social sciences apart from exact sciences and, consequently, differentiates their research methods (Bunge, 1999; 2004).

In the exact sciences, there are techniques, measurements, and concepts that are constant and can be applied in measurements regardless of context, location, or form. The research methods in the exact sciences are standardized because the nature of their objects of study allows it (Bunge, 1999; 2004). In social sciences, regarding social reality and human behavior, this is a challenge. Therefore, social research methods are often questioned by some researchers for an alleged lack of objectivity, due to their variability and wide range of techniques and methods (Lozano Ardila, 2017; Martínez Ruíz and Benítez Ontiveros, 2016). However, those who make this critique often overlook that these characteristics are inherited from the very object of study. Consequently, observing social phenomena and individuals themselves is a complex process.

This complexity prompts a view that qualitative and quantitative aspects should be seen as tools of knowledge that can be employed as an amalgam according to the needs of the research. It encourages the gathering of different perspectives and studies that fit within what could be considered holistic, transdisciplinary, and interdisciplinary methodologies. It views research partly as an art without predetermined rules (Feyerabend, 1975).

Given this context, this document reflects on a social research method that allows for the examination of such phenomena in a way that some of the characteristics that are difficult to measure or quantify can be operationalized. Therefore, the purpose of this writing is not that of a traditional research article aiming to present the analysis of data through a given methodology, but rather to present and reflect on a method, using supportive elements - such as exemplifications of its use - for greater justification. This method emerged as part of a research training exercise in undergraduate programs in administrative sciences to understand part of the heuristic process in research methodologies, and thus it is presented as a useful framework for such training.

To fulfill this purpose, a practical case will be used as an example. It is reiterated that the practical case does not serve as a traditional framework of results and analysis, but solely as a means to illustrate the use of the method. The practical case to be exemplified refers to the reasons that motivate university students to undertake or not undertake entrepreneurial activities. This methodological exercise was carried out as part of the research project titled "Análisis de las variables características de propensión al emprendimiento de los estudiantes UNIMINUTO de la rectoría Suroccidente - RSO".

Accordingly, the document initially presents a contextual discussion on qualitative and quantitative approaches in the research of social phenomena. Then, the theoretical foundations of the process of operationalizing qualitative data are presented as the central framework for reflecting on this methodological proposal. Subsequently, the practical case related to the entrepreneurial decisions of students from a higher education institution in Colombia is developed, where the procedures of operationalizing qualitative data are applied, accompanied by their respective theoretical reflections.

On Qualitative and Quantitative Approaches to Social Phenomena

A significant part of the difficulty in addressing some of the diverse objects of study in the social sciences lies in the ontological complexity of the phenomena or facts from which these objects of study are constructed (Bourdieu, Chamboredon and Passeron, 2002). This complexity has sparked a broad methodological debate in the social sciences, which includes questioning the type of knowledge that this science should seek (Mardones, 2015). While this methodological discussion has many facets and versions, it is often presented through two classical stances that facilitate its understanding.

The first stance asserts that a certain methodological monism of the sciences should be maintained, so that social and natural sciences share at least some methodological elements, where quantitative methodologies are favored. According to Mardones (2015), these methodologies derive from a methodological tradition he calls the Galilean tradition, whose goal is to find the efficient causes - or explanations -of phenomena. The second stance argues that the ontological basis of natural and social phenomena is so distinct that there cannot be a universal set of methodological elements that encompasses both social and natural sciences. Therefore, for the first type of sciences - social sciences - qualitative methodologies should be favored for ontological coherence. These methodologies in the social sciences stem from a methodological tradition that Mardones (2015) terms the Aristotelian tradition, whose purpose is to find the final causes - or understandings - of social phenomena.

The intriguing aspect of this discussion, which is attractive for the present work, is that this methodological problem does not necessarily have to be seen as an epistemic barrier preventing the transition between qualitative and quantitative approaches in the social sciences. That is, while it is indeed assumed that natural and social phenomena possess different ontological bases - a matter that, however, heavily depends on the intellectual orientation of the researchers - this does not mean that social phenomena cannot be approached qualitatively or quantitatively. Reality is not ontologically qualitative or quantitative - qualitative and quantitative aspects are not two facets of the world - but rather, qualitative and quantitative approaches are epistemological ways of approaching phenomena in research (Díez and Moulines, 1997).

Accordingly, the objects of study in social phenomena can be approached both qualitatively and quantitatively. Depending on the epistemic objectives pursued and the intellectual orientations of the researchers, one approach or the other will be employed, resulting in types of data with different natures that are susceptible to analysis. In fact, certain research problems address social phenomena of such complexity that a situation might arise where it becomes necessary to approach them both qualitatively and quantitatively, to varying degrees and forms, as the case may require.

 The Operationalization of Qualitative Data

As outlined in the introduction, the purpose of this work is to present and reflect on a methodology, not to present a methodology followed by data analysis. Therefore, the aim of this section is to introduce the proposed methodological framework. In this context and considering the synthesis of the previous discussion between qualitative and quantitative approaches, it is epistemologically conceivable to propose methods to transform qualitative data types so that they can be measured. For this, it is necessary to understand that some research, due to the nature of their objectives or research problems, or the requirements of some applied studies, needs measurable elements.

The foundation for this refers to what Cea D'Ancona discussed regarding the process of concept operationalization. According to this author, the notion of operationalization originates from the natural sciences and refers to the process in which measurements are assigned to concepts (Cea D'Ancona, 2001). This process is considered an intermediate methodological phase where, from concepts, "empirical variables or indicators" are established for respective contrastation with reality (Cea D'Ancona 2001, p. 113).

This method can be applied to the study of social phenomena, considering the points already mentioned. Firstly, social phenomena, like any other phenomenon, can be subsumed into concepts (Díez and Moulines, 1997). Then, depending on the complexity of the social phenomenon studied, these concepts are often broken down into dimensions for respective analysis. Such breakdown into dimensions also depends on the different emphases of the disciplines addressing the social phenomenon. Each dimension of the social phenomenon studied can be disaggregated into types of qualitative data, which are used to gather information about aspects of reality related to that dimension of the phenomenon. By their nature, these types of qualitative data do not provide measurable information, leading to the process of operationalization, in which a way to quantitatively interpret the qualitative data is sought, giving it a numerical value. However, various difficulties associated with the complexity of the phenomenon and the limitations of associated abstraction processes come into play in this process.

To illustrate this, consider the study of complex social phenomena like decision-making. Studying some decisions made by individuals is complex due to the vagueness of the reasons constraining this action (Sánchez Sánchez, 2007). Like other social life phenomena, "[...] decisions are abstract constructs and, therefore, not directly observable" (Cea D'Ancona 2001, p. 115). For this reason, measuring why a person makes a decision about something requires breaking down this phenomenon by conceptualizing it into dimensions (Arenas-García 2021; González Blasco, 1986). This action involves identifying concepts that comprise the phenomenon, generally known as factors (González Blasco, 1986). However, González Blasco mentioned that "by performing this operation, one gains in precision but loses in richness, as generally, no matter how many dimensions are considered, all the aspects that a complex notion entails are never taken" (1986, p. 213).

Social facts are complex and difficult to observe broadly (González Blasco, 1986). Therefore, González Blasco mentioned that an agreement should be reached on the number of dimensions to be used for measuring the phenomenon in such a way that its understanding, operationalization, and complete delimitation are not hindered (1986). To determine the quality, quantity, and relevance of the dimensions, approximations and validity tests must be executed (González Blasco, 1986; Rodríguez Medina et al., 2021). Regarding this, González Blasco considered that:

There are no theoretical rules to determine the dimensions to be considered in a concept. In many cases, it is the intuition and experience of the researcher that sets the limits of the most representative dimensions of a concept, either by analyzing the concept itself or by empirically deducing these dimensions; applying the results of previous studies. (González Blasco, 1986, p. 213)

Similarly, some authors suggest validating the dimensions found through expert contrastation (Escobar-Pérez and Cuervo-Martínez, 2008; Rodríguez Medina et al., 2021). However, this step is often used methodologically more to identify the validity of the instruments (Escobar-Pérez and Cuervo-Martínez, 2008). For this purpose, literature reviews or results from empirical observations are more commonly used (Escobar-Pérez and Cuervo-Martínez, 2008; González Blasco, 1986).

While these dimensions are parts of a concept, they correspond to qualitative properties that allow the classification of individuals or observed social phenomena into a limited number of categories (López-Roldán, 1996). Procedurally, dimensions correspond to categories that can be identified in the individual or social phenomenon. The observer is an individual or group, and each observation or finding is a reflection of the observed phenomenon grouped into symbolic representations or variables (González Blasco, 1986). These symbolic representations can be understood as socio-semiotic codes from the hermeneutics of cultural analysis (González Rojas, 2016). These variables can store interval, nominal, and ordinal data, making the dimensions of these same types (González Blasco, 1986; Dettori and Norvell, 2018), Figure 1. For the first type of data, intervals are understood as discrete data grouped into scales, indivisible, with no absolute zero. The scale is arbitrarily selected to organize data, but all maintain an equivalence in the unit of measure (Dagnino, 2014; Vargas Franco, 2007).

Types of Qualitative Data Susceptible to Measurement Source: Own elaboration based on González Blasco (1986)

The following data are nominal. These, in turn, represent qualities usually referred to as labels. Generally, these labels do not possess a usual numerical meaning; they are non-metric and it is impossible to indicate which category is better than another (Vargas Franco, 2007; Dettori and Norvell, 2018). Additionally, they are often dichotomous, taking only two values, such as alive or dead (Dagnino, 2014; Kara, 2023). Dagnino considered that this

is the weakest level of measurement. Numbers or other symbols are simply used to classify an object, person, or characteristic. In a nominal scale, the operation involves dividing a given class into a set of mutually exclusive subclasses. The only relationship involved is equivalence, symbolized by the sign =, or its absence, by the symbol (2014, p. 110)

The last type of data, ordinal, accounts for a quality and not a quantity. Like nominal data, numbers are usually understood as labels. However, ordinal data differ from nominal data in that the labels must retain the characteristics of the numerical system, represent the characteristics of the object being measured, and generally have a logical valuation (Vargas Franco. 2007). Moreover, these data must a) include at least three possible values and b) have a total limit of options (Dagnino, 2014). The most commonly used form of ordinal data is the Likert scale (Maldonado Manzano, Manaces Esaud and Piñas Piñas, 2022; Lalla, 2017).

Thus, these three types of data comprise dimensions that are, in turn, composed of variables or groups of variables. The number of variables, as well as the number of dimensions, depends on the type of data to be measured, the phenomenon, and the contrastation made between the two. This process usually identifies the aspects to be observed (Merton, 2002) which, in this type of research, are generally considered indicators (González Blasco, 1986).

For González Blasco, indicators can be understood "[...] as measurement instruments that concretize observations and make the dimensions of the considered concept quantitatively measurable" (1986, p. 217). Indicators can be understood as operational terms (Cea D'Ancona, 2001 ). Expressing dimensions in terms of one or more indicators achieves a beneficial concretion, as it allows for numerical manipulation and its relation to other dimensions. However, this concretion results in the loss of part of the conceptual richness of the observed phenomenon (González Blasco, 1986). Now, according to González Blasco, among all the characteristics of indicators (see Figure 2), there are two that he considered essential: "a) being related to the concept or dimension they intend to indicate; and b) being a numerical, quantitative expression of the dimension they reflect" (1986, p. 217). In addition to the above characteristics, this author mentions that other secondary characteristics specific to the dimension to be measured must be considered.

Characteristics of Indicators Source: Own elaboration based on González Blasco (1986) and Cea D'Ancona (2001)

For the development of social research indicators, there are no guiding patterns that guarantee objectivity as with economic indicators. There is no standard, but it is possible to refer to sources of information such as previous research on the studied field. This gives some validity to the indicators as they have been sufficiently contrasted (González Blasco, 1986).

Once dimensions and indicators are identified, the operationalization of information is posible (Cea D'Ancona, 2001; López-Roldán and Fachelli, 2015). For this, it is recommended to formulate guiding questions that direct the sense to be given to the analysis of the phenomenon to be observed (Cea D'Ancona, 2001; López-Roldán and Fachelli, 2015). This action further delimits the number of indicators for each dimension, in line with what González Blasco (1986) proposed. Below is a general schema for the operationalization of qualitative variables that can be applied for a general analysis of this type,Table 1.

Example of a Table for Operationalizing Variables

Source: The authors

Similarly, Salcedo Serna considers that this method allows for the formulation of guiding questions whose answers can be considered research hypotheses (Salcedo Serna, 2021), see Table 1. It is also possible to identify terms or key criteria that facilitate the observation process. These key criteria arise from the question, or the identification of the possible content subsumed in the dimension and the indicator. The use of key criteria is optional and is often employed in some research, particularly based on discourse analysis.

 Practical Case of Operationalizing Qualitative Data

As outlined in the introduction, this practical case does not aim to present results or analysis of results from a traditional research article but serves as an argumentative and supportive element to illustrate the methodology being presented and reflected upon. This practical case was derived from a research training exercise, assuming that, in general, the proposed methodology can be used for students to reflect on the qualitative and quantitative aspects, overcoming orthodox discussions around research.

Regarding the practical case, it involves a study exercise on entrepreneurial decisions. Analyzing the decisions of groups of people is complex due to the various options each of their members can have individually. For the case of the decision to undertake entrepreneurship, it is possible to identify several deciding factors such as: a) tolerance to uncertainty, b) social conditions, c) risk aversion, d) personal characteristics, e) technical or practical knowledge of an activity, f) political factors, g) educational level or influence of education, among others that may positively or negatively influence a person's decision (Lemos Bernal and Londoño-Cardozo, 2024; Ramírez Maya, Tierradentro and Londoño-Cardozo, 2023). Therefore, to identify the factors that could influence the decisions made by a group of university students in Colombia, it was necessary to apply the method of operationalizing variables presented in the previous section. This procedure made it possible to identify the dimensions and indicators that could be assessed in the population under study.

The operationalization of variables in this study was carried out through a systematic literature review. For this review, keywords such as 1) sociodemographic factors, 2) risk aversion, 3) decision making, 4) entrepreneurship, 5) entrepreneurial intentions, 6) entrepreneurial attributes, among others, were used. All types of documents suitable for a systematic literature review according to García Molina and Chicaíza Becerra (2011) and corresponding to the period 2010 - 2022 were considered valid. Additionally, all criteria for a systematic literature review in social sciences outlined by Chicaíza-Becerra et al., (2017) were followed.

All this information was synthesized into a bibliographic matrix. This allowed the identification of dimensions that can be considered to analyze university students' decisions about becoming entrepreneurs or not. In general, four dimensions were identified: a) education, b) life experiences, c) socioeconomic aspects, and d) psychological factors. These dimensions are described in more detail below.

The first dimension to consider is the level of education, which significantly influences the decision to undertake entrepreneurship (Rocha Jácome and Giraldo Gómez, 2015; Torres-Ortega and Campos, 2021). This impact manifests through both the individual's prior training and educational sensitization processes. It has been established that a higher educational level increases the probability of starting an entrepreneurial venture (Villarreal-Álvarez and Roque-Hernández, 2022), especially when possessing prior technical knowledge before university education (Salcedo Serna, Londoño-Cardozo, and Gaitán Vera, 2021). However, a higher educational level can also lead to the decision not to undertake entrepreneurship, opting instead for academia, research, or high-ranking public or private positions (Villarreal-Álvarez and Roque-Hernández, 2022; León Mendoza, 2017). Thus, the educational level emerges as a crucial dimension in the decision to undertake entrepreneurship.

For the case of Colombia, this dimension can be subdivided into two indicators. The first refers to the educational level in the country, classified as: a) university education, b) secondary education, c) primary education, or d) no edu cation (Ministerio de Educación Nacional, 2011). Estrin, Mickiewicz and Stephan (2016) and Johansson (2000) highlight the importance of these educational levels. The second indicator suggests that university education has higher added value if it is technical, technological, or professional (Orozco Castro and Chavarro-Bohórquez, 2008; Schlaegel and Koenig, 2014; Villarreal-Álvarez and Roque-Hernández, 2022).

The second dimension includes the life experiences of the students (Hossain, 2021; León Mendoza, 2017), with indicators such as: i) accumulated work experience (Poschke, 2013a; 2013b; Serrano Orellana, Pacheco Molina and Barriga Arizabala, 2017), where entrepreneurship arises from the desire to solve a current need using previous knowledge (Serrano Orellana, Pacheco Molina and Barriga Arizabala, 2017; Salcedo Serna, Londoño-Cardozo and Gaitán Vera, 2021); ii) success stories influenced by examples of family members, acquaintances, or friends who undertook entrepreneurial ventures (Chen, Greene and Crick, 1998; Krueger, Reilly and Carsrud, 2000) iii) migratory status, where crises force migration, applying previous knowledge in new contexts (Vinogradov and Kolvereid, 2007; Webster and Kontkanen, 2021); and iv) marital status, with the influence of partners, children, or dependents and household size (Gluzmann, Jaume and Gasparini, 2012; Mendoza et al., 2021; Serrano Orellana, Pacheco Molina and Barriga Arizabala, 2017).

The third dimension focuses on socioeconomic factors, considered the most influential in the decision to undertake I entrepreneurship (Contreras Torres et al., 2017; León Mendoza, 2017; Navarrete Fonseca, 2019; Rocha Jácome and Giraldo Gómez, 2015). Society faces multiple problems that, once analyzed, can be solved through innovative entrepreneurial ventures (Ibarvo Urista, Quijano Vega and Loya Olivas, 2018). León Mendoza (2017) mentions that living conditions and poverty stimulate economic models that influence the decision to create a business.

The indicators in this category include: age, with studies indicating that people over 25 years old tend to undertake entrepreneurship more than younger individuals (Oelckers, 2015; Ortega-Lapiedra, 2020); gender, where women show a greater propensity to undertake entrepreneurship (Figuerola Ferretti Garrigues, Aracil Jordá and Infante Infante, 2022; Gutiérrez Rodríguez, Winkler Benítez and Campos Sánchez, 2021); geographical location, with people responding to local needs (León Mendoza, 2017;Torres Marín, González Rodrigo and Bordonado Bermejo, 2019); socio-cultural environment, which can favor or hinder entrepreneurship (Contreras Torres et al., 2017; Krueger, Reilly and Carsrud, 2000; Mancilla and Amorós, 2012) salary, which may not cover basic needs, prompting the search for additional income (León Mendoza, 2017; Torres Marín, González Rodrigo and Bordonado Bermejo, 2019); and the household, as a key motivator for improving quality of life (Gholami and Tahoo, 2021 ; Kautonen, Kibler and Minniti, 2017; Zahra and Wright, 2016).

The fourth dimension encompasses psychological factors, including several indicators. The literature establishes a strong relationship between entrepreneurial intentions and motivation (Bravo García et al., 2021). Adequate motivation balances emotions and responsibility, allowing goals and objectives to be achieved (Alzate Rodríguez and Bravo Santacruz, 2018; Bravo García et al., 2021; Morán Astorga and Menezes dos Anjos, 2016). However, motivation is difficult to quantify, so various asymmetric traits are identified among university students: a) risk aversion, b) uncertainty, c) decision-making, d) creativity and innovation, and e) emotional intelligence.

Regarding risk, individuals may choose to face or avoid high risk (da Silva, 2014), with a general fear of failure (Ferrándiz, Conchado and García-Martínez, 2021). Entrepreneurs with knowledge in financial, economic, political, or business areas tend to take calculated risks (Benítez Aguilar and Riveros Paredes, 2022), aware of a 50% probability of success (Rocha Jácome and Giraldo Gómez, 2015). Uncertainty, a relevant characteristic in entrepreneurship, makes university students overanalyze future situations, generating doubts (Bridge, 2021; Rocha Jácome and Giraldo Gómez, 2015).

Decision-making, discussed in the third point, requires strong will (Lozano Frutos, 2014), and having group support is crucial (Ajzen 1991; Lozano Frutos, 2014; Rocha Jácome and Giraldo Gómez, 2015). Creativity and innovation, essential for entrepreneurs (McGee et al., 2009; Mueller and Thomas, 2001 ; Popescu et al., 2016) are influenced by personality and the ability to perceive and apply external factors (Zahra and Wright, 2016). Finally, emotional intelligence is crucial for managing various situations and emotions, adapting to carry out ideas and projects (González Sierra, 2015; Morán Astorga and Menezes dos Anjos, 2016; Orozco Castro and Chavarro-Bohórquez, 2008).

To illustrate the exercise of operationalizing these dimensions and their subcategories, a Table 2 was prepared, organizing each dimension, its indicators, the guiding question, and the key criteria that must be considered for the subsequent analysis of the data collected with the project's instruments. The results of these analyses can be reviewed in the works of Imbachi Quinayas (2023), Ramírez Maya, Tierradentro and Londoño-Cardozo (2023) and Londoño-Cardozo, Maldonado Vásquez and Taype Huaman (2024), among others.

Operationalization of variables in the case of the decision be an entrepreneur in university students

Source: Own elaboration based on Lemos Bernal and Londoño-Cardozo (2024) and Lemos Bernal (2022)

2. Conclusions

The operationalization of qualitative data types is a social research method that provides an alternative for studying social phenomena that have been independently examined. The strength of this method lies in its ability to combine different analytical perspectives within a single study and to interpret qualitative data using quantitative techniques.

This approach considers one of the discussed assumptions. The reality of research continuously blurs methodological traditions and necessitates the creation of new alternatives to address the complexities of its subject matter. This aligns with epistemological anarchist perspectives, which assert that scientific research is not linear nor bound to strict rules. Research, in essence, has two modes of existence: order - within the frameworks institutionalized by research communities -and chaos - for change, revolutions, heuristic processes, and the creation of methodologies. Therefore, research, particularly in its evolutionary changes and revolutions, must dare to look beyond the established norms in accordance with the complexity of its objects of study and the need to forge new paths for knowledge.

Although this method can be essential for holistic, transdisciplinary, and interdisciplinary methodological approaches, certain limitations must be considered.The potential to establish an indeterminate number of dimensions does not guarantee that all characteristics of the phenomenon will be covered. Consequently, social phenomena can never be studied comprehensively. Additionally, operationalizing these phenomena may lead to a loss of conceptual richness. However, it achieves precision aligned with the interests of the research.

Furthermore, this method is particularly suitable for application in formative research. The experience gained from this research project suggests that, for students, it is relatively easy to identify the dimensions of these complex phenomena from the literature, even if their measurement is challenging. Thus, establishing a solid foundation that enables them to effectively execute their projects and achieve their objectives facilitates their work and motivates them to delve deeper into the study of these phenomena. Nevertheless, it is important to recognize that this method is also useful, and indeed should be utilized by experienced researchers when they wish to quantitatively analyze complex phenomena, such as business decision-making or expert opinions on various topics.

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This is an Open Access article under the BY-NC-SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) Published by Universidad Libre - Cali, Colombia

This article is part of the results from the research project titled Análisis de las variables características de propensión al emprendimiento de los estudiantes UNIMINUTO de la rectoría Suroccidente - RSO with internal code C121-620-003 financed by the Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO, Rectoría Centro Occidente in the city of Cali.

LONDOÑO-CARDOZO, José; PINEDA-HENAO, Elkin Fabriany. Methodological construction for the analysis of social phenomena: case of entrepreneurial decisions in university students. In: Entramado. July-December, 2024 vol. 20, no. 2, e-10556 p. 1-13 https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.10566

Artículos de investigación Construcción metodológica para el análisis de fenómenos sociales: caso de las decisiones de emprender en estudiantes universitarios*

• Autor 1: Redacción - borrador original, traducción y metodología.

• Autor 2: Conceptualización y redacción - revisión y edición

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

 RESUMEN

Este documento tiene como objetivo reflexionar acerca de un método de investigación social que permite examinar fenómenos sociales complejos a partir de la operativización de algunas de sus características. No se trata de un artículo tradicional que presente y analice resultados, sino que su naturaleza es de reflexión, alrededor de la presentación y justificación de una metodología. Para ello, se discuten los fundamentos y dificultades epistemológicas y ontológicas de las metodologías tradicionales de investigación. Adicionalmente, se presentan los fundamentos de la propuesta y se expone un caso de aplicación que permite ver la conjunción de posturas en un solo estudio. El documento concluye que este método puede ser esencial para enfoques metodológicos holísticos, trans e interdisciplinarios donde se requieran distintas miradas para un mismo fenómeno.

 PALABRAS CLAVE: Operativización de datos cualitativos dimensiones de investigación metodología de la investigación decisión de emprender 1. Introducción

La realidad social se construye a partir del imaginario colectivo de todas las personas (Searle, 1997). En ese proceso, se crea un orden social manifestado en normas e instituciones sociales que limitan el accionar (North, 2006; Williamson, 1989) y se convierten en una extensión misma de la razón humana (Castoriadis, 2013). Sin embargo, al entender que las personas pueden cambiar de parecer, comenzar a pensar distinto e incluir a ello las dinámicas de cambio institucional, se podría considerar que no existen aspectos que se pueden determinar cómo exactos e inamovibles, y la imagen de orden social se torna más compleja. Esto diferencia a las ciencias sociales de las ciencias exactas y, por ende, diferencia sus métodos de investigación (Bunge 1999; 2004).

En las ciencias exactas existen técnicas, medidas y conceptos que son constantes y que se pueden aplicar en las mediciones sin importar el contexto, lugar o forma. Los métodos de investigación de las ciencias exactas están estandarizados pues la naturaleza de sus objetos de estudio así lo permite (Bunge 1999; 2004). En las ciencias sociales, y en lo que respecta a la realidad social y el comportamiento de las personas, esto es una dificultad. Es por ello por lo que los métodos de investigación social suelen ser cuestionados por algunos investigadores por una supuesta falta de objetividad, por su variabilidad y gran variedad entre técnicas y métodos (Lozano Ardila, 2017; Martínez Ruíz y Benítez Ontiveros, 2016). Sin embargo, quienes realizan esta crítica suelen desconocer que estas características están heredadas del mismo objeto de estudio. Por lo anterior, la observación de fenómenos sociales y de las personas mismas es un proceso complejo.

Esta complejidad incita a atreverse a mirar lo cualitativo y lo cuantitativo como herramientas del conocimiento que pueden emplearse como una amalgama acorde a las necesidades de la investigación. A reunir diferentes posturas y estudios que caben dentro de lo que podrían ser metodologías holísticas, trans e interdisciplinarios. A mirar la investigación en parte como un arte que no tiene reglas preestablecidas (Feyerabend, 1975).

A partir del contexto anterior, en este documento se reflexiona sobre un método de investigación social, el cual permite el examen de dichos fenómenos de manera que algunas de las características de difícil medición o cuantificación se puedan operativizar. Por lo anterior, el propósito de este escrito no es la de un artículo de investigación tradicional que busque presentar el análisis de unos datos a través de una metodología dada, sino que es el de presentar y reflexionar un método, usando elementos de soporte -como ejemplificación de su uso- para una mayor justificación de este. Este método surgió como parte de un ejercicio de formación investigativa en pregrados de ciencias administrativas con el fin de comprender parte del proceso heurístico en la metodología de las investigaciones, por lo que se presenta como un marco de utilidad para dicho tipo de formación.

Para cumplir este propósito se tomará entonces como ejemplo un caso práctico. Es decir, se reitera que el caso práctico no hace las veces de un esquema tradicional de resultados y análisis de resultados, sino que este caso sólo tiene la función de ilustrar el uso del método. El caso práctico a ejemplificar se refiere a las razones que motivan a los estudiantes universitarios a emprender o no emprender. Este ejercicio metodológico fue realizado como parte del proyecto de investigación denominado Análisis de las variables características de propensión al emprendimiento de los estudiantes UNIMINUTO de la rectoría Suroccidente - RSO.

Para todo lo anterior, el documento presenta, inicialmente, una discusión contextual sobre los abordajes cualitativos y cuantitativos en la investigación de los fenómenos sociales. Luego, se presentan los fundamentos teóricos del proceso de operativización de datos de tipo cualitativo, como marco central para reflexionar sobre dicha propuesta metodológica. Acto seguido, se desarrolla el caso práctico relativo a las decisiones de emprender de los estudiantes de una institución de educación superior en Colombia, en donde aplican los procedimientos de operativización de datos de tipo cualitativo, con sus respectivas reflexiones teóricas.

Sobre los abordajes cualitativos y cuantitativos de fenómenos sociales

Parte importante de la dificultad de abordar algunos de los diversos objetos de estudio en las ciencias sociales radica en la complejidad ontológica de los fenómenos o hechos de los cuales se construyen dichos objetos de estudio (Bourdieu, Chamboredon y Passeron, 2002). Esta complejidad ha generado un amplio debate metodológico en las ciencias sociales, el cual incluye un cuestionamiento sobre el tipo de conocimiento que debe buscar este tipo de ciencia (Mardones, 2015). Esta discusión metodológica, si bien tiene muchas aristas y versiones, suele presentarse por medio de dos posturas clásicas que sirven para su comprensión. La primera de ellas sostiene que se debe conservar un cierto monismo metodológico de las ciencias, de tal forma que las ciencias sociales y naturales compartan al menos ciertos elementos metodológicos, en donde se privilegian las metodologías cuantitativas que, de acuerdo con Mardones (2015), se derivan de una tradición metodológica que él denomina como tradición galileana, cuyo fin es hallar las causas eficientes -o las explicaciones-de los fenómenos. La segunda postura sostiene que la base ontológica de los fenómenos naturales y sociales es tan distinta que no puede existir un conjunto de elementos metodológicos universales que abarquen, a la vez, a las ciencias sociales como a las naturales. Así pues, para el caso del primer tipo de ciencias -las ciencias sociales- se debería privilegiar, por coherencia ontológica, a las metodologías cualitativas. Estas metodologías, en las ciencias sociales, se derivan de una tradición metodológica que Mardones (2015) denomina tradición aristotélica, y que su propósito es el de hallar las causas finales -o las comprensiones- de los fenómenos sociales.

El asunto que llama la atención en esta discusión, y que resulta atractivo para el presente trabajo, es que no necesariamente debe verse este problema metodológico como una barrera epistémica ante la cual no es posible transitar entre lo cualitativo y lo cuantitativo en las ciencias sociales. Es decir, pese a que en efecto se asume que los fenómenos naturales y sociales sí poseen bases ontológicas que son diferentes -asunto que, sin embargo, depende mucho de la orientación intelectual de los investigadores-, esto no significa que los fenómenos sociales no puedan abordarse cualitativa o cuantitativamente: la realidad no es ontológicamente cualitativa o cuantitativa -lo cualitativo y lo cuantitativo no son dos aspectos del mundo-, sino que lo cualitativo y lo cuantitativo son formas de aproximarse epistemológicamente, en la investigación, a los fenómenos (Díez y Moulines, 1997).

De acuerdo con lo anterior, los objetos de estudio de fenómenos sociales se pueden abordar de forma cualitativa y cuantitativa. Según sea el caso, los objetivos epistémicos que se persigan, y las orientaciones intelectuales de quienes indagan, se abordarán de una u otra manera, de lo cual surgirán tipos de datos con naturalezas distintas susceptibles de análisis. Incluso, ciertos problemas de investigación abordan fenómenos sociales que son de tal complejidad que podría plantearse una situación tal que pudiera verse la necesidad de abordarse cualitativa y cuantitativamente, en distintos grados y formas, según el caso lo amerite.

 La operativización de tipo de datos cualitativos

Como se presentó en la introducción, el propósito de este trabajo es el de presentar y reflexionar alrededor de una metodología, y no el de presentar una metodología para luego analizar unos datos. Así, el propósito de este apartado es el de presentar la propuesta metodológica. Bajo este contexto y retomando la síntesis de la discusión anterior entre lo cualitativo y lo cuantitativo, se puede afirmar que es epistemológicamente concebible que se puedan plantear maneras -métodos- para transformar tipos de datos cualitativos, de tal forma que sea posible su medición. Para ello, es necesario comprender que algunas investigaciones, por la naturaleza de sus objetivos o problemas de investigación, o por los requerimientos de algunas investigaciones aplicadas, se requiera contar con elementos medibles.

El fundamento de esto hace referencia a lo expuesto por Cea D'Ancona (2001). relativo al proceso de operativización de conceptos. De acuerdo con este autor, la noción de operativización deviene de las ciencias naturales, y hace referencia al proceso en el cual se asigna una medición a los conceptos (Cea D'Ancona, 2001). Este proceso es considerado como una fase metodológicamente intermedia en la que, a partir de los conceptos, se pasa a un establecimiento de "variables empíricas o indicadores" (Cea D'Ancona, 2001, p. 113) para la respectiva contrastación con la realidad.

Este método puede ser aplicado en el estudio de los fenómenos sociales, asumiendo lo ya señalado. En primer lugar, los fenómenos sociales, como cualquier otro fenómeno, pueden ser subsumidos en conceptos (Díez y Moulines, 1997). Luego, dependiendo de la complejidad del fenómeno social estudiado, estos conceptos suelen ser descompuestos en dimensiones para su respectivo análisis. Dicha descomposición en dimensiones también depende de los distintos énfasis de las disciplinas que aborden dicho fenómeno social. Cada dimensión del fenómeno social estudiado puede ser desglosada en tipos de datos cualitativos, los cuales son usados con el fin de recabar información de los aspectos de la realidad, relativos a dicha dimensión del fenómeno. Por su naturaleza, dichos tipos de datos cualitativos no brindan información medible, por lo que aquí se pasa a realizar el proceso de operativización, en el cual se buscaría una forma de interpretar cuantitativamente el tipo de dato cualitativo, brindándole un valor numérico. Pero, en este proceso, entran en juego diversas dificultades asociadas a la complejidad del fenómeno y las limitaciones de los procesos de abstracción asociados.

Para ilustrar lo anterior, se puede considerar el estudio de fenómenos sociales tan complejos como la toma de decisiones. El estudio de algunas decisiones de las personas es complejo dada la vaguedad de las razones que constriñen esta acción (Sánchez, 2007).Al igual que otros fenómenos de la vida social, las decisiones son constructos abstractos "[...] y, en consecuencia, no directamente observables" (Cea D'Ancona, 2001, p. 115). Por esta razón, para medir por qué una persona toma una decisión sobre algún aspecto requiere la descomposición de este fenómeno conceptualizándolo en dimensiones (Arenas-García, 2021; González Blasco, 1986). Esta acción escala en la identificación de conceptos que componen dicho fenómeno y que generalmente se les conoce como factores (González Blasco, 1986). Sin embargo, González Blasco mencionó que "al realizar esta operación se va ganando en precisión, pero se pierde en riqueza, ya que en general, y por muchas dimensiones que se consideren, no se toman nunca todos los aspectos que entraña una noción compleja" (1986, p. 213).

Los hechos sociales son complejos y difíciles de observar con amplitud (González Blasco, 1986). Por lo tanto, mencionó González Blasco, se debe llegar a un acuerdo sobre la cantidad de dimensiones que se van a emplear para la medición de ese fenómeno de tal forma que no se dificulte su entendimiento, su operativización y quede completamente delimitado (1986). Para determinar la calidad, cantidad y pertinencia de las dimensiones se deben ejecutar aproximaciones y pruebas de validez (González Blasco, 1986; Rodríguez Medina et al., 2021). Al respecto, el González Blasco consideró que:

No hay reglas teóricas para fijar las dimensiones que hemos de considerar en un concepto. En muchos casos es la intuición y la experiencia del investigador la que le marca los límites de las dimensiones más representativas de un concepto, ya sea analizando el mismo concepto o bien deduciendo empíricamente esas dimensiones; aplicando los resultados de estudios previos. (1986, p. 213)

De igual forma, algunos autores sugieren una validación de las dimensiones encontradas a partir de la contrastación con expertos (Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez, 2008; Rodríguez Medina et al., 2021). Sin embargo, este suele ser un paso que metodológicamente se emplea más para identificar la validez de los instrumentos (Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez, 2008). Para este propósito, suele emplearse en mayor medida la revisión de literatura o resultados de observaciones empíricas (Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez, 2008; González Blasco, 1986).

Si bien estas dimensiones son partes de un concepto, corresponden a propiedades cualitativas que permiten clasificar a los individuos o a los fenómenos sociales observados en un número limitado de categorías (López-Roldán, 1996). En términos procedimentales, las dimensiones se corresponden a las categorías que se puedan identificar del individuo o fenómeno social. Quien hace las observaciones es un individuo o grupo de estos y cada observación, o hallazgo, es un reflejo del fenómeno observado que se agrupa en representaciones simbólicas o variables (González Blasco, 1986). Estas representaciones simbólicas se pueden entender como códigos sociosemióticos desde la hermenéutica del análisis cultural (González Rojas, 2016). En estas variables se pueden almacenar datos en intervalo, nominales y ordinales lo que hace que las dimensiones puedan ser de estos mismos tipos (González Blasco, 1986; Dettori y Norvell, 2018), Figura 1. Para el caso del primer tipo de datos, los intervalos se entienden como datos discretos agrupados en escalas, indivisibles, donde no hay unos cero absolutos. La escala es seleccionada de forma arbitraria para organizar datos, pero todos conservan una equivalencia en la unidad de medida (Dagnino, 2014; Vargas, 2007).

Tipos de datos cualitativos susceptibles de medición Fuente: Elaboración propia con base en González Blasco (1986)

Los siguientes datos son los nominales. Estos por su parte, representan cualidades que suelen denominarse etiquetas. Generalmente, estas etiquetas no poseen un significado numérico usual, son de naturaleza no-métrica y es imposible indicar que categoría es mejor que la otra (Vargas, 2007; Dettori y Norvell, 2018).Adicionalmente, suelen ser dicotómicos y tomar únicamente dos valores, verbigracia, vivo o muerto (Dagnino, 2014; Kara, 2023). Dagnino considero que este

es el nivel de medición más débil. Los números u otros símbolos se usan simplemente para clasificar un objeto, persona o característica. (...) En una escala nominal, la operación consiste en dividir una clase determinada en un conjunto de subclases mutuamente excluyentes. La única relación envuelta es la de equivalencia, simbolizada por el signo =, o su ausencia, por el símbolo (2014, p. 110)

El último de los tipos de datos, el ordinal, da cuenta de una cualidad y no de una cantidad. Al igual que los datos nominales los números suelen entenderse como etiqueta. Sin embargo, los ordinales se diferencian de los nominales en tanto las etiquetas deben conservar las características del sistema numérico, deben representar las características del objeto a medir, y suelen tener una valoración lógica (Vargas, 2007). Además, estos datos deben a) comprender un mínimo de tres posibles valores y b) un límite total de opciones (Dagnino, 2014). La forma más utilizada de datos ordinales es la escala Likert (Maldonado, Manaces y Piñas, 2022; Lalla, 2017).

Así pues, estos tres tipos de datos conforman las dimensiones que a su vez están conformadas por variables o grupos de variables. El número de variables, así como el número de dimensiones depende del tipo de dato a medir, el fenómeno y la contrastación que se haga entre estos dos. De este proceso suelen señalarse los aspectos a observar (Merton, 2002) que, generalmente, en este tipo de investigación se consideran como indicadores (González Blasco, 1986).

Para González Blasco los indicadores se pueden entender "[...] como unos instrumentos de medida que concretan las observaciones y hacen medible cuantitativamente las dimensiones del concepto considerado" (1986, p. 217). Los indicadores pueden entenderse como términos operacionales (Cea D'Ancona, 2001). Al expresar las dimensiones en términos de I uno o varios indicadores se logra una concreción beneficiosa pues se obtiene la posibilidad de manipulación numérica y su relación con otras dimensiones. Sin embargo, esta concreción hace que se pierda parte de la riqueza conceptual del fenómeno observado (González Blasco, 1986). Ahora bien, para González Blasco entre todas las características de los indicadores -ver Figura 2 -, existen dos que consideró como esenciales: "a) estar relacionados con el concepto o dimensión de que tratan de ser indicación; y b) ser expresión numérica, cuantitativa, de la dimensión que reflejan" (1986, p. 217). Además de las características anteriores, este autor menciona que se deben tener en cuenta otras características secundarias, que son propias de la dimensión a medir.

Características de los indicadores Fuente: Elaboración propia con base en González Blasco (1986) y Cea D'Ancona (2001)

Para la elaboración de indicadores de investigación social no existen patrones de guía que garantice objetividad como si ocurre con los indicadores económicos. No existe un estándar, pero es posible recurrir a fuentes de información como investigaciones previas sobre el campo estudiado. Esto otorga cierta validez a los indicadores pues han sido suficientemente contrastados (González Blasco, 1986).

Una vez identificadas las dimensiones y los indicadores es posible la operacionalización de la información (Cea D'Ancona, 2001; López y Fachelli, 2015). Para ello, se recomienda el planteamiento de preguntas guía que direccionen el sentido que se le quiere dar al análisis del fenómeno a observar (Cea D'Ancona, 2001; López y Fachelli, 2015). Esta acción permite delimitar aún más el número de indicadores de cada dimensión en sintonía con lo planteado por González Blasco (1986). A continuación, se presenta un esquema general de operativización de variables cualitativas que puede ser aplicado para un análisis de este tipo de forma general, Tabla 1.

Ejemplo de tabla para operativización de variables

Fuente: Los autores

De igual forma, Salcedo Serna considera que con esta método se pueden plantear preguntas guía cuya respuesta se puede considerar una hipótesis de la investigación (Salcedo, 2021), ver Tabla 1.También, es posible la identificación de términos, o criterios clave que faciliten el proceso de observación. Estos criterios clave surgen de la pregunta o de la identificación del posible contenido que se subsume en la dimensión y en el indicador. El empleo de los criterios clave es opcional y suele emplearse en algunas investigaciones, sobre todo con base en el análisis de discurso. Caso práctico de operativización de tipo de datos cualitativos

Como se planteó en la introducción, el presente caso práctico no obedece a la presentación de resultados o de análisis de resultados de un artículo tradicional de investigación, sino que es un elemento argumentativo, de soporte, para ilustrar la metodología que se está presentando y reflexionando. Este caso práctico fue sustraído de un ejercicio de formación investigativa, por lo que se asume que, en general, la metodología planteada puede usarse para que los estudiantes reflexionen en torno a lo cualitativo y lo cuantitativo, con el fin de superar las discusiones ortodoxas en torno a la investigación.

En cuanto al caso práctico, este se trata de un ejercicio de estudio sobre las decisiones de emprender. El análisis de las decisiones de grupos de personas es complejo dadas las diferentes opciones que pueden tener de forma individual cada uno de sus componentes. Para el caso de la decisión de emprender, es posible identificar algunos factores decisores como: a) el nivel de tolerancia a la incertidumbre, b) las condiciones sociales, c) la aversión al riesgo, d) características personales, e) conocimiento técnico o práctico sobre una actividad, f) factores políticos, g) nivel educativo o influencia de la educación, entre otros que pueden influir positiva o negativamente a una persona para tomar esta decisión (Lemos y Londoño-Cardozo, 2024; Ramírez, Tierradentro y Londoño-Cardozo, 2023). Por lo tanto, para la identificación de los factores que podrían incidir en las decisiones tomadas por un grupo de estudiantes universitarios en Colombia, fue necesario aplicar el método de operativización de variables presentado en el apartado anterior. A partir de este procedimiento fue posible identificar las dimensiones y los indicadores que podrían evaluarse en la población a estudiar.

La operativización de variables de este estudio se efectuó a partir de una revisión sistémica de literatura. Para esta revisión se emplearon palabras clave como 1) factores sociodemográficos, 2) Aversión al riesgo, 3) toma de decisiones, 4) emprendimiento, 5) Intenciones emprendedoras, 6) atributos emprendedores, entre otras. Fueron válidos todos los tipos de documentos aptos para una revisión sistémica de literatura según García & Chicaíza (2011) y correspondieron al periodo 2010 - 2022. Adicionalmente, se siguieron todos los criterios para una revisión sistémica de literatura en ciencias sociales expuestos por Chicaíza et al. (2017),

Toda esta información se sintetizó en una matriz bibliográfica. Esto permitió la identificación de las dimensiones que pueden tenerse en cuenta para analizar las decisiones de los estudiantes universitarios acerca de ser o no emprendedores. En general, se identificaron cuatro dimensiones. Se trata de a) educación, b) experiencias de vida, c) aspectos socioeconómicos y d) factores psicológicos. A continuación, se describen con mayor profundidad.

La primera dimensión por considerar es el nivel de educación, el cual influye significativamente en la decisión de emprender (Rocha y Giraldo, 2015; Torres y Campos, 2021). Este impacto se manifiesta tanto a través de la formación previa de la persona como por los procesos de sensibilización educativa. Se ha establecido que un mayor nivel educativo aumenta la probabilidad de iniciar un emprendimiento (Villarreal y Roque, 2022), especialmente cuando se posee conocimiento técnico previo a la educación universitaria (Salcedo, Londoño-Cardozo y Gaitán, 2021). No obstante, un mayor nivel educativo también puede llevar a la decisión de no emprender, optando en su lugar por la academia, la investigación o altos cargos públicos o privados (Villarreal y Roque, 2022; León, 2017).Así, el nivel educativo emerge como una dimensión trascendental en la decisión de emprender.

Para el caso de Colombia, esta dimensión puede subdividirse en dos indicadores. El primero se refiere al nivel educativo en el país, que se clasifica en: a) educación universitaria, b) educación media, c) educación primaria, o d) sin educación (Ministerio de Educación Nacional, 2011). Estrin, Mickiewicz y Stephan (2016) y Johansson (2000) destacan la importancia de estos niveles educativos. El segundo indicador señala que la educación universitaria tiene un mayor valor añadido si es de carácter técnico, tecnológico o profesional (Orozco y Chavarro, 2008; Schlaegel y Koenig, 2014; Villarreal y Roque, 2022).

La segunda dimensión incluye las experiencias de vida de los estudiantes (Hossain, 2021 ; León, 2017), con indicadores como i) la experiencia laboral acumulada (Poschke, 2013a; 2013b; Serrano, Pacheco y Barriga, 2017), donde el emprendimiento surge del deseo de resolver una necesidad actual usando los conocimientos previos (Serrano, Pacheco y Barriga, 2017; Salcedo, Londoño-Cardozo y Gaitán, 2021 ); ii) casos de éxito influenciados por ejemplos de familiares, conocidos o amigos que emprendieron (Chen, Greene y Crick, 1998; Krueger, Reilly y Carsrud, 2000); iii) estado migratorio, donde las crisis obligan a migrar, aplicando conocimientos previos en nuevos contextos (Vinogradov y Kolvereid 2007; Webster y Kontkanen 2021); y iv) estado civil, con la influencia de las parejas, hijos o personas a cargo y el tamaño del hogar (Gluzmann, Jaume y Gasparini, 2012; Mendoza et al., 2021 ; Serrano, Pacheco y Barriga, 2017).

La tercera dimensión se centra en los factores socioeconómicos, considerados los más influyentes en la decisión de emprender (Contreras et al., 2017; León, 2017; Navarrete, 2019; Rocha y Giraldo, 2015). La sociedad enfrenta múltiples problemas que, una vez analizados, pueden ser resueltos mediante emprendimientos innovadores (Ibarvo, Quijano y Loya, 2018) . León (2017) menciona que las condiciones de vida y la pobreza estimulan modelos económicos que influyen en la decisión de crear un negocio. Los indicadores de esta categoría incluyen: la edad, con estudios que indican que personas mayores de 25 años tienden a emprender más que los jóvenes (Oelckers, 2015; Ortega, 2020); el género, donde las mujeres muestran una mayor propensión a emprender (Figuerola, Aracil e Infante, 2022; Gutiérrez, Winkler y Campos, 2021); la ubicación geográfica, con las personas respondiendo a las necesidades locales (León, 2017; Torres, González y Bordonado, 2019) ; el entorno socio-cultural, que puede favorecer o no el emprendimiento (Contreras Torres et al., 2017; Krueger, Reilly y Carsrud, 2000; Mancilla y Amorós, 2012) el salario, que puede no cubrir las necesidades básicas, impulsando a buscar ingresos adicionales (León, 2017; Torres Marín, González Rodrigo y Bordonado Bermejo, 2019); y el hogar, como un motivador clave para mejorar la calidad de vida (Gholami y Tahoo, 2021; Kautonen, Kibler y Minniti, 2017; Zahra y Wright, 2016).

La cuarta dimensión abarca los factores psicológicos, que incluyen varios indicadores. La literatura establece una fuerte relación entre las intenciones emprendedoras y la motivación (Bravo et al., 2021). La motivación adecuada equilibra emociones y responsabilidad, permitiendo alcanzar metas y objetivos (Alzate y Bravo, 2018; Bravo et al., 2021; Morán y Menezes, 2016). Sin embargo, la motivación es difícil de cuantificar, por lo que se identifican diversos rasgos asimétricos entre los estudiantes universitarios: a) aversión al riesgo, b) incertidumbre, c) toma de decisiones, d) creatividad e innovación, y e) inteligencia emocional.

En cuanto al riesgo, las personas pueden optar por enfrentar o evitar un riesgo elevado (Da Silva, 2014), con un miedo generalizado al fracaso (Ferrándiz, Conchado y García, 2021). Los emprendedores con conocimientos en áreas financieras, económicas, políticas o empresariales tienden a asumir riesgos calculados (Benítez Aguilar y Riveros Paredes, 2022), conscientes de un 50% de probabilidad de éxito (Rocha Jácome y Giraldo Gómez, 2015). La incertidumbre, característica relevante al emprender, hace que los estudiantes universitarios sobre-analicen situaciones futuras, generando dudas (Bridge, 2021; Rocha Jácome y Giraldo Gómez, 2015).

La toma de decisiones, abordada en el numeral c), requiere de voluntad fuerte (Lozano, 2014), siendo crucial contar con el apoyo de un grupo (Ajzen 1991; Lozano, 2014; Rocha y Giraldo, 2015). La creatividad e innovación, esenciales para emprendedores (McGee et al., 2009; Mueller y Thomas, 2001 ; Popescu et al., 2016), están influenciadas por la personalidad y la capacidad de percibir y aplicar factores externos (Zahra y Wright, 2016). Finalmente, la inteligencia emocional es crucial para manejar diversas situaciones y emociones, adaptándose para llevar a cabo ideas y proyectos (González, 2015; Morán y Menezes, 2016; Orozco Castro y Chavarro, 2008).

Para evidenciar el ejercicio de operativización de estas dimensiones y sus subcategorías se preparó la Tabla 2 en la que se organizan cada dimensión, sus indicadores, la pregunta guía y los criterios clave que deben ser tenidos en cuenta para el análisis posterior de los datos recogidos con los instrumentos del proyecto. Los resultados de dichos análisis se pueden revisar en los trabajos de Imbachi (2023), Ramírez Maya, Tierradentro y Londoño-Cardozo (2023) y Londoño-Cardozo, Maldonado Vásquez y Taype Huaman (2024), entre otros.

 2. Conclusiones

La operativización de tipos de datos cualitativos es un método de investigación social que brinda una alternativa para el estudio de fenómenos sociales que han sido estudiados de forma independiente. La fortaleza de este método se encuentra en la posibilidad de agrupar distintas posturas de análisis en un mismo estudio y permite interpretar datos cualitativos a partir de técnicas cuantitativas.

Operativización de variables caso decisión de emprender en estudiantes universitario

Fuente: Elaboración propia con base en Lemos Bernal & Londoño-Cardozo (2024) y Lemos Bernal (2022)

Aquí se tiene en cuenta uno de los supuestos discutidos. La realidad de la investigación lleva a desdibujar constantemente las tradiciones metodológicas y a idear nuevas alternativas que hagan frente a los retos de la complejidad de su objeto de estudio. Esto se encuentra en consonancia con las posturas anarquistas epistemológicas, desde los planteamientos según los cuales la investigación científica no es algo lineal ni que tenga que obedecer reglas estrictas. La investigación tiene, por así decirlo, dos modos de existencia: el orden -dentro de formas de investigación institucionalizados por comunidades- y el caos -para el cambio, las revoluciones, la heurística y creación de metodologías-. La investigación, entonces, al menos en su devenir de cambios y revoluciones, debe atreverse a ver más allá de lo establecido en consonancia con la complejidad de los objetos de estudio y la necesidad de generar nuevos caminos para el conocimiento.

Aunque este método puede ser esencial para enfoques metodológicos holísticos, trans e interdisciplinarios se deben tener en cuenta algunas limitaciones. La posibilidad de establecer un número no determinado de dimensiones no garantiza que se abarquen todas las características del fenómeno. Por lo tanto, estos fenómenos sociales nunca podrán ser estudiados de forma completa. Incluso, al operativizar estos fenómenos se puede perder riqueza conceptual. No obstante, se gana precisión alineada a los intereses de la investigación.

Por otra parte, este método es particularmente adecuado para su aplicación en investigación formativa. La experiencia obtenida a partir de este proyecto de investigación sugiere que, para los estudiantes, es relativamente sencillo identificar desde la literatura las dimensiones de estos fenómenos complejos, aunque su medición resulte complicada. Así, establecer una base sólida que les permita ejecutar eficazmente sus proyectos y alcanzar sus objetivos facilita su labor y los motiva a profundizar en el estudio de estos fenómenos. No obstante, es importante reconocer que este método también es útil, y de hecho, debe ser utilizado por investigadores experimentados cuando deseen analizar cuantitativamente fenómenos complejos, como la toma de decisiones empresariales o las opiniones de expertos en diversos temas.

Este es un artículo Open Access bajo la licencia BY-NC-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) Published by Universidad Libre - Cali, Colombia.

Este artículo hace parte de los resultados del proyecto de investigación titulado Análisis de las variables características de propensión al emprendimiento de los estudiantes UNIMINUTO de la rectoría Suroccidente - RSO con código interno C121-620-003 financiado por la Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO, Rectoría Centro Occidente de la ciudad de Cali.

LONDOÑO-CARDOZO, José; PINEDA-HENAO, Elkin Fabriany. Construcción metodológica para el análisis de fenómenos sociales: caso de las decisiones de emprender en estudiantes universitarios. En: Entramado. Julio-Diciembre, 2024 vol. 20, no. 2, e-10566 p. 1-13 https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.10566