Comprender el contexto y la cultura es fundamental en la investigación social, ya que estos elementos configuran la vida cotidiana y las percepciones de los individuos. Los métodos cualitativos proporcionan herramientas clave para explorar estas dimensiones en profundidad, permitiendo a los investigadores captar las sutilezas y complejidades que definen unaLeer Más >

La investigación cualitativa en la ciencia social se describe frecuentemente como un enfoque que captura la esencia y la complejidad de la experiencia humana, revelando las realidades que subyacen en los datos superficiales. Este enfoque metodológico se distingue por su capacidad para explorar los significados profundos y las dinámicas socialesLeer Más >

Los métodos de investigación cualitativa se han consolidado como herramientas esenciales en la exploración y comprensión de las realidades ocultas que frecuentemente permanecen inexploradas en los estudios cuantitativos. A través de técnicas como entrevistas en profundidad, observación participante y grupos focales, los investigadores cualitativos acceden a las experiencias, percepciones yLeer Más >

La creación de un proyecto científico de desarrollo tecnológico de vanguardia requiere una combinación de visión innovadora y metodología rigurosa. Según Christensen (1997), la innovación disruptiva es clave para el desarrollo tecnológico, ya que introduce avances que pueden transformar industrias y mejorar significativamente la calidad de vida. Un proyecto deLeer Más >

La investigación científica es un proceso sistemático que busca ampliar nuestro conocimiento a través de la formulación y verificación de hipótesis. Según Popper (1959), una hipótesis es una conjetura o suposición que se puede someter a prueba mediante observaciones y experimentos. La investigación comienza con la formulación de una hipótesisLeer Más >

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la investigación científica, ofreciendo herramientas poderosas para el análisis de datos y la generación de conocimiento. Sin embargo, una aplicación acrítica de la IA puede llevar a ilusiones y malinterpretaciones significativas. Según Lipton (2018), uno de los principales problemas es la «opacidad del modelo«.Leer Más >