Separar para construir. Análisis cualitativo de información

Investigación social de discursos – 41 clasificaciones sirven. Los esfuerzos por estabilizar el campo al que refiere la denominación “análi- sis de discurso”, puede ser evaluado como una deficiencia, insuficiencia o carencia técnica de una perspectiva archi-aludida en los estudios sociales “cualitativos” ¿No existe algún instructivo que nos indique lo que se debe hacer para realizar un análisis de discurso? Diría que no, que hay una prudencia propia al tanteo que reconoce que hay más de un modo y ninguna propuesta logra abracar todos los modos. Por eso, desde allí se puede cambiar de perspectiva y evaluar la vacila- ción y oscilación de los empeños por estabilizar un “análisis del discurso”, como un síntoma de inmunidad al algoritmo, a la captura algorítmica del sentido que constituye y configura lo social, ningún algoritmo alcanza para conocer los dis- cursos. Es lo que nos enseñó Jesús Ibáñez (“transitar del algoritmo al sujeto”) 2 . De todos modos, tendría que darse cuenta de lo que en este capítulo se en- tenderá por discurso, aquello que se interpretará y analizará. Para decirlo del modo más descriptivo y grosero: el discurso late en cualquier conversación, es- pecialmente en aquellas que hemos programado para investigar una realidad so- cial. Es decir, el discurso yace en las conversaciones que hemos producido, en el contexto de una investigación, como un “dato”. Las reuniones de grupo (grupos focales, grupos de discusión, diálogos intergrupales, etc.) o las entrevistas cuyo centro es la conversación (como las entrevistas en profundidad sin guion, las en- trevistas biográficas, las entrevistas abiertas semi-directivas, etc.), como técnicas que buscan generar el “dato” conversación, pueden ser interpretadas y analizadas en búsqueda del discurso. Dicho a la inversa: discurso es aquello que buscamos en conversaciones generadas como datos en los procesos de investigación social. La conversación como dato, como efecto de una técnica de investigación social, desde la perspectiva que propongo, se traduce en una transcripción (audio convertido a letra). La transcripción, o las transcripciones, de una o más con- versaciones, es el corpus de la data, es el equivalente a las bases de datos esta- dísticamente producidos. Por lo tanto, trabajamos con transcripciones, en ellas debemos rastrear el discurso como aquella matriz que posibilita los distintos 2 Los avances en programación de operadores informáticos que automatizan el estudio de con- versaciones en “lenguaje natural”, son asombrosos en los últimos cinco años, asociados a las investigaciones sobre inteligencia artificial (IA). El investigador Noam Slonim, durante seis años, ha desarrollado un programa (financiado por IBM) que presentó en febrero de 2019 como inter- locutor de “el campeón mundial en debates”. Como me ha comentado el investigador chileno en estas materias, Claudio Fuentes Bravo, “el programa procesa 10.000 millones de frases (las fragmenta, las entiende, las analiza y responde) en un debate de 90 minutos”. No obstante, las perspectivas que han trabajado los distintos tipos de “análisis de discurso” están lejos (¿aún?) de estos avances de la IA.