Número 31, septiembre 2005
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  La Triangulación como Estrategia de Investigación en Ciencias Sociales

El uso de técnicas de triangulación de los resultados obtenidos durante el trabajo de campo ha gozado de un gran predicamento en la literatura de métodos de investigación social. Una gran parte de los científicos sociales han considerado que cuanto mayor sea la variedad de las metodologías, datos e investigadores empleados en el análisis de un problema específico, mayor será la fiabilidad de los resultados finales. Este artículo lleva a cabo un análisis teórico del fenómeno de la triangulación para poner de manifiesto sus principales ventajas y riesgos como estrategia de investigación en ciencias sociales.

     
Óscar Rodríguez Ruiz
Instituto Universitario de Administración de Empresas
Centro de Investigación para la Sociedad del Conocimiento (IADE-CIC)
oscar.rodriguez@uam.es
 

1. Concepto, fundamento y antecedentes

El progreso de las ciencias sociales a lo largo de la historia ha puesto de manifiesto que ningún método de investigación es superior a otro (Denzin, 1970). Al mismo tiempo, el análisis de una realidad cada vez más poliédrica ha revelado la necesidad de combinar distintas técnicas de indagación para lograr hallazgos complementarios y desarrollar el conocimiento relativo a un determinado objeto de estudio. A este proceso de combinación se le denomina triangulación. Su origen remoto está en el principio básico de la geometría según el cual distintos puntos de vista permiten una mayor precisión en la observación.

De acuerdo con Oppermann (2000) el término triangulación es definido usualmente en los diccionarios de dos formas:

  • En primer lugar, como la división de un área en triángulos a efectos de medición de un terreno.
  • En segundo lugar como la medición y representación de un área mediante el uso de triángulos con una base, altura y ángulos conocidos.

Estas definiciones hacen referencia al sentido originario de la triangulación en el campo de la medición de superficies[1]. En virtud de este principio si se conocen tres medidas interrelacionadas de un triángulo, como por ejemplo dos ángulos y la distancia entre los mismos, es posible calcular las otras distancias y ángulos.

Esto se explica porque los ángulos interiores de un triángulo suman 180º. Evidentemente si se conoce la suma de dos ángulos, se puede calcular fácilmente el tercero. Además, si se sabe la forma precisa del triángulo y la longitud de uno de sus lados se puede conocer automáticamente la de los otros dos. La esencia de la triangulación radica en que las mediciones sean correctas y en que las distintas medidas conocidas estén interrelacionadas.

La triangulación ha tenido aplicaciones básicas en los campos de la navegación marítima y la estrategia militar. Así, por ejemplo, si una embarcación conoce dos referencias de navegación y la distancia entre las mismas con principios de geometría básica puede conocer su posición exacta. En el ámbito de la estrategia bélica resulta más fácil conseguir el objetivo de destruir una determinada posición si se atrapa al enemigo en un fuego cruzado procedente de distintos puntos.

Actualmente, los dispositivos manuales de Global Positioning Systems (GPS) están basados también en el principio de triangulación (Oppermann, 2000). Estos sistemas identifican la posición actual midiendo los ángulos entre al menos tres puntos cuya situación es conocida por satélite.

En la literatura de métodos de investigación social existe una larga tradición que preconiza el uso de técnicas de triangulación[2] o validación convergente de los resultados obtenidos durante el trabajo de campo (Jick, 1979). El fundamento de estas técnicas subyace en la idea de que cuando una hipótesis sobrevive a la confrontación de distintas metodologías tiene un grado de validez mayor que si proviene de una sola de ellas.

Smith (1975) señala en este sentido que el paradigma de la investigación social concede menor grado de validez a las proposiciones confirmadas por un solo método. De hecho, los científicos sociales consideran que la utilización de un único método o enfoque de investigación puede dar lugar a sesgos metodológicos, sesgos en los datos o en los investigadores (Oppermann, 2000).

Este tipo de sesgos aparecen con frecuencia en los procesos de investigación. La utilización de la encuestas genera sesgos metodológicos ya que los datos obtenidos están limitados a las preguntas cerradas que se han formulado y a las categorías de respuesta propuestas.

Cuando se trata de basar una teoría general en una muestra no representativa de un universo poblacional cabe hablar de un sesgo en los datos. El sesgo de los investigadores no es infrecuente. Se aprecia de forma clara cuando los resultados de un estudio varían sustancialmente en función del género, trayectoria o formación de los investigadores.

Los sesgos anteriormente comentados ponen de manifiesto que los resultados obtenidos mediante un único método de investigación "están bajo sospecha" a no ser que sean "triangulados" con otros métodos en una interpretación plausible (Paul, 1996). El análisis de sistemas organizativos complejos requiere, por lo tanto, diversidad en los métodos de recogida de datos para reflejar la complejidad que están tratando de describir.

Parece claro que una de las prioridades de la triangulación como estrategia de investigación es aumentar la validez de los resultados y mitigar los problemas de sesgo (Blaikie, 1991). Desde esta perspectiva puede considerarse que una primera manifestación de la misma son las escalas de medida como referencias más validas y fiables que los indicadores simples. Un buen ejemplo de ello es la escala Lickert. De este modo, de la misma manera que se anteponen las medidas de escala a los indicadores simples, son preferibles varios enfoques metodológicos a uno sólo.

La extensión del concepto triangulación a las ciencias sociales implica, en consecuencia, que cuanto mayor sea la variedad de las metodologías, datos e investigadores empleados en el análisis de un problema específico, mayor será la fiabilidad de los resultados finales. El prefijo "tri" de triangulación no hace referencia literalmente a la utilización de tres tipos de medida (Oppermann, 2000), sino a la pluralidad de enfoques e instrumentos de investigación.

Campbell y Fiske, en su artículo de 1959 "Validación convergente y discriminante mediante la matriz plurimetodológica de características múltiples", fueron los primeros en utilizar una técnica de validación concurrente de datos diferentes pero complementarios. En opinión de estos autores, los enfoques pluri-metodológicos revelan que las medidas de un mismo concepto con distintos métodos (validación convergente) correlacionan más que las medidas de distintos conceptos con un solo método (validación discriminante). Postulan por lo tanto un "operacionalismo múltiple" como estrategia de investigación.

Oppermann (2000) considera que son Webb, Campbell, Schwartz y Sechcrest (1966) los primeros en introducir el término triangulación en la investigación social. Estos autores señalan que los científicos sociales han tomado prestado este término para describir cómo la utilización de distintos enfoques en una investigación permite al observador centrarse en las respuestas o información buscada.

2. Tipos de triangulación

Denzin (1970) es sin lugar a dudas uno de los autores que mayor atención ha prestado al fenómeno de la triangulación. De acuerdo con el mismo, la triangulación puede ser de datos, de investigadores, de teorías, de métodos o múltiple (figura 1).

Figura 1. Tipos de triangulación

Fuente: Denzin (1970) y elaboración propia

La triangulación de datos supone el empleo de distintas estrategias de recogida de datos. Su objetivo es verificar las tendencias detectadas en un determinado grupo de observaciones. Así por ejemplo si se quiere estudiar la propensión a la innovación en función de los distintos sectores industriales, los datos de una determinada región pueden ser contrastados con los de otra para analizar si los patrones de comportamiento son similares. Generalmente se recurre a la mezcla de tipos de datos para validar los resultados de un estudio piloto inicial (Olsen, 2004).

La confrontación de datos pueden estar basada en criterios espacio-temporales y niveles de análisis. La triangulación de datos en el tiempo implica validar una proposición teórica relativa a un fenómeno en distintos momentos. Los datos pueden ser longitudinales o transversales. La triangulación de datos en el espacio recurre a poblaciones heterogéneas para incrementar la variedad de las observaciones. De esta manera se evitan dificultades como el sesgo de las unidades de análisis o el efecto Galton.

Existen distintos niveles de triangulación de datos. Cabe hablar de un nivel de análisis agregado, un nivel interactivo y un nivel colectivo. En el análisis agregado se recopilan las características de un fenómeno sin tener en cuenta los vínculos sociales. No se establecen relaciones en lo observado. Resulta evidente que en muchas ocasiones las propiedades organizativas no pueden deducirse de la mera acumulación de propiedades individuales. De ahí la necesidad de realizar un análisis interactivo. En este tipo de análisis la unidad de observación, más que la persona o grupo, es la interacción. Se tienen en cuenta las redes existentes entre individuos y grupos.

Por último, en el análisis colectivo se lleva a cabo un estudio estructural-funcional. La unidad de observación es el grupo. Dentro del análisis colectivo se distingue entre el análisis ecológico, institucional, cultural y de unidades societales. En el análisis ecológico se buscan explicaciones espaciales para un determinado fenómeno. El análisis institucional, por su parte, compara las relaciones dentro de las instituciones políticas, económicas y legales de la sociedad. El análisis cultural presta atención a las normas, valores, prácticas e ideologías. Finalmente, hay que mencionar el análisis mediante indicadores referidos a las unidades societales.

Desde un punto de vista general puede decirse que la triangulación de fuentes de datos permite utilizar el mismo método para obtener la máxima ventaja teórica. Al verificar una determinada teoría de distintas formas, se reduce el sesgo de los investigadores y se facilita el descubrimiento de hipótesis alternativas.

La triangulación de investigadores consiste en el empleo de una pluralidad de observadores frente a la técnica convencional de un observador singular. Este tipo de triangulación incrementa la calidad y la validez de los datos al eliminar el sesgo de un único investigador.

Así por ejemplo, si dos investigadores realizan la misma observación sin consultarse, se incrementa el nivel de confianza de la información. En el supuesto de que un investigador corrobore indudablemente una observación que acaba de conocer de otro, se incrementa también la fiabilidad de la técnica.

Lógicamente, cuando los datos recogidos por distintos investigadores son significativamente diferentes, hay sesgos que deben ser analizados.

La proliferación de equipos multidisciplinares de investigación en ciencias sociales es una manifestación clara de la triangulación de investigadores. Este tipo de equipos permite incrementar el repertorio de metodologías disponibles en la medida en que se unen observadores con conocimientos distintos procedentes de diversas disciplinas. Las visiones teóricas diferentes y las experiencias prácticas combinadas enriquecen el diseño del estudio, el análisis y el desarrollo de las interpretaciones (Morse y Chung, 2003). Sin embargo la investigación multidisciplinar puede resultar muy costosa y difícil de organizar.

En una interpretación extensiva Oppermann (2000) considera que la variación de las circunstancias físicas y sociales que rodean al punto de observación puede ser clasificada también dentro de esta categoría de triangulación.

El tercer tipo de triangulación es la triangulación de teorías, que Denzin (1970) define como el uso de distintas perspectivas teóricas para analizar un mismo grupo de datos. La triangulación teórica está orientada al contraste de hipótesis causales rivales (Smith, 1975). Es evidente que confrontar distintas teorías en un mismo grupo de datos permite una crítica eficiente coherente con el método científico.

Un aspecto importante es cómo se lleva a la práctica la triangulación de teorías. Este proceso puede ser representado a través de distintas fases que se recogen en la figura 2:

Figura 2. Triangulación teórica

Fuente: Denzin (1970) y elaboración propia

Cada una de estas fases se describe a continuación:

  • En primer lugar, han de listarse todas las proposiciones teóricas en un área determinada.
  • Para cada una de las proposiciones teóricas debe elaborarse una lista de interpretaciones.
  • Es preciso determinar qué relaciones empíricas supuestas existen realmente.
  • Posteriormente se desprecian las proposiciones e interpretaciones que no resisten el contraste empírico.
  • Se seleccionan las mejores interpretaciones.
  • A continuación, deben enumerarse las proposiciones contrastadas.
  • Por último, se procede a la reformulación de teorías.

La triangulación teórica presenta ventajas indudables. Así por ejemplo, confirma o niega un mayor número de proposiciones teóricas. Obviamente, tiene en cuenta también un elenco más amplio de interpretaciones. Es importante destacar que este tipo de triangulación contempla proposiciones que contradicen los sistemas teóricos imperantes. De esta manera las explicaciones alternativas son tenidas en cuenta desde el inicio.

La modalidad de validación empleada más frecuentemente es la triangulación de métodos. De ahí que se haga referencia a la misma como el "arquetipo de triangulación".

Su fundamento radica en la idea de que los métodos son instrumentos para investigar un problema y facilitar su entendimiento.

Las técnicas cuantitativas y cualitativas son en consecuencia complementarias (Jick, 1979), y la habilidad de combinarlas permite aprovechar los puntos fuertes de cada una de ellas y cruzar datos[3]. Un ejemplo de triangulación metodológica puede venir dado por la utilización de la técnica de la encuesta y la observación participante en una investigación.

De acuerdo con Paul (1996), la triangulación entre métodos ofrece la oportunidad de mejorar el diagnóstico organizativo sintetizando los resultados derivados de la utilización de múltiples métodos científicos en una interpretación válida y coherente.

Dentro de esta categoría es posible distinguir entre la triangulación intramétodos y la triangulación intermétodos. En la triangulación intramétodos el investigador utiliza múltiples variedades de un mismo método dado para recopilar e interpretar datos. Está dirigida a verificar la consistencia interna y la fiabilidad. Un ejemplo de la misma sería el test-retest.

La triangulación intermétodos mide el grado de validez externa de los datos. Trata de comprobar por lo tanto que los resultados no son consecuencia de la utilización de un método particular. Para ello estudia un fenómeno mediante el empleo de métodos cuantitativos y cualitativos.

De acuerdo con Morse y Chung (2003) la utilización de múltiples métodos permite desarrollar un programa de investigación sistemático. Cada uno de los métodos debe generar un estudio completo en sí mismo. A su vez, debe indicar la naturaleza y dirección del siguiente. Los resultados obtenidos serán validados y extendidos en cada aplicación alumbrando un entendimiento global del objeto de estudio.

La triangulación intermétodos puede ser simultánea o secuencial. En la triangulación intermétodos simultánea, como su propio nombre indica, se utilizan métodos cualitativos y cuantitativos al mismo tiempo. La interacción entre métodos es por lo tanto limitada.

Por el contrario, en la triangulación intermétodos secuencial los resultados de un método son esenciales para poner en marcha el siguiente. De esta forma, se introduce cierto orden en las cuestiones que están siendo analizadas (Olsen, 2004). La dirección teórica de la secuencia de triangulación puede ser deductiva o inductiva[4].

En el primero de los casos, un método cuantitativo precederá a la utilización de un método cualitativo (Quan a Qual). En el segundo, la metodología cualitativa será la que oriente el desarrollo de la investigación cuantitativa (Qual a Quan).

Cuando la dirección teórica de la investigación es deductiva, es decir cuando se concede precedencia y prioridad a la utilización de un método cuantitativo frente a uno cualitativo, es conveniente que los investigadores reúnan los requisitos necesarios para manejar ambos tipos de técnicas. Hay que tener en cuenta que desde las primeras etapas de la investigación deberán contemplarse también aspectos cualitativos[5], ya que las variables de los estudios cuantitativos no son "causas reales" de los fenómenos y pueden llevar a una simplificación de la realidad (Olsen, 2004).

En la triangulación de orientación inductiva datos y categorías cualitativas se incluyen como categorías nominales en técnicas de investigación cuantitativas como la encuesta. Un ejemplo de ello son los estudios piloto que se utilizan para la elaboración de cuestionarios.

Tampoco puede olvidarse que las revisiones de la literatura o estados del arte constituyen una técnica de investigación cualitativa que establece los fundamentos conceptuales y de significado de cualquier estudio cuantitativo.

La última categoría de triangulación es la triangulación múltiple. Puede ser definida como la combinación de múltiples métodos, tipos de datos, investigadores y teorías en una misma investigación (Denzin, 1970).

Algunos autores como Blaikie (1991) consideran que únicamente la triangulación de datos e investigadores responden al concepto de triangulación en su sentido originario. Sólo en estos casos las distintas medidas son de la misma naturaleza y están basadas en la misma ontología y epistemología.

Los "escépticos" de la triangulación tal y como fue propuesta por Denzin (1970) sostienen que la triangulación teórica y metodológica no reducen necesariamente los sesgos ni incrementan la validez.

En su opinión los enfoques multi-teóricos y pluri-metodológicos proporcionan más información, pero no garantizan la mayor precisión de la misma. Consideran necesario, por lo tanto, definir combinaciones apropiadas e inapropiadas de métodos y fuentes de datos de acuerdo con los presupuestos ontológicos y epistemológicos de la investigación.

3. La triangulación como estrategia de investigación

El principal objetivo de todo proceso de triangulación es incrementar la validez de los resultados de una investigación mediante la depuración de las deficiencias intrínsecas de un solo método de recogida de datos y el control del sesgo personal de los investigadores. De este modo puede decirse que cuanto mayor es el grado de triangulación, mayor es la fiabilidad de las conclusiones alcanzadas (Denzin, 1970).

Se trata en definitiva de evitar que los resultados de la investigación se conviertan en un "artefacto metodológico". Para ello se utilizan medidas múltiples e independientes que no tienen los mismos sesgos y debilidades. De esta manera, las debilidades de un método de investigación son compensadas con las fortalezas de otro. Paul (1996) destaca en este sentido que una triangulación efectiva requiere un conocimiento previo de los puntos fuertes y débiles de cada uno de los métodos de investigación empleados.

Desde esta perspectiva, las ventajas de la triangulación como estrategia de investigación son fácilmente apreciables. El cuadro 1 recoge algunas de ellas:

Cuadro 1 Ventajas de la triangulación

  • Mayor validez de los resultados
  • Creatividad
  • Flexibilidad
  • Productividad en el análisis y recolección de datos
  • Sensibilidad a los grados de variación no perceptibles con un solo método
  • Descubrimiento de fenómenos atípicos
  • Innovación en los marcos conceptuales
  • Síntesis de teorías
  • Cercanía del investigador al objeto de estudio
  • Enfoque holístico
  • Multidisciplinariedad
Fuente: Elaboración propia.

No puede obviarse también que la utilización de la triangulación requiere creatividad, ingenio en la recopilación de datos e interpretaciones profundas. En este sentido, pueden apuntarse algunos de los riesgos que aparecen estrechamente ligados a esta técnica de validación (cuadro 2):

Cuadro 2 Riesgos de la triangulación

  • Acumulación de gran cantidad de datos sin análisis exhaustivo
  • Dificultad de organización de los materiales en un marco coherente
  • No existen explicaciones claras de la utilización de la técnica
  • Control de los sesgos
  • Complejidad derivada de la multidimensionalidad de las unidades observadas
  • Ausencia de directrices para determinar la convergencia de resultados
  • Coste
  • Dificultad de réplica
  • El enfoque global orienta los resultados a la teorización
Fuente: Elaboración propia

En relación a estos riesgos puede decirse que determinar si ha habido convergencia de resultados es una cuestión difícil de decidir (Jick, 1979).

La triangulación no mezcla aseveraciones de dos paradigmas, realidades estáticas y dinámicas, perspectivas objetivas y subjetivas o aproximaciones inductivas y deductivas. Tampoco pretende aunar visiones integrales y particulares, datos numéricos y textuales, o consideraciones de causalidad e incausalidad. La mezcla de datos no ocurre durante la etapa de análisis, sino en los resultados.

El investigador debe detectar una tendencia lógica en la mezcla de los resultados ya que la validez de la triangulación descansa en la capacidad de organizar los materiales en un marco coherente.

Desde este punto de vista, parece claro que la divergencia es una oportunidad para enriquecer las conclusiones alcanzadas. Obviamente, los datos obtenidos en la investigación deben ser valorados con el mismo criterio. En el caso de que mediciones distintas ofrezcan resultados distintos, el investigador debe reconciliar las diferencias. No obstante, con independencia de que haya divergencia o no, la compilación de datos es útil de por sí. Y esto se explica porque si hay divergencia crece la fiabilidad de los resultados. Y si no la hay surgen nuevas explicaciones.

Paul (1996) ha apuntado en este sentido que la divergencia de los resultados derivados de la utilización de múltiples métodos ofrece oportunidades únicas para entender la realidad organizativa. El investigador tendrá que situarse en un nivel de análisis más profundo pudiendo descubrir dinámicas no percibidas hasta entonces. De este modo, podrá proponer interpretaciones más complejas del fenómeno organizativo.

Una cuestión esencial estriba en el número y tipo de métodos que deben ser empleados para cumplir el requisito de variedad que precisa la triangulación. A este respecto, conviene tener en cuenta que incrementar el número y variedad de los métodos implica también aumentar el tiempo y los recursos invertidos en la realización del diagnóstico organizativo.

Morse y Chung (2003) consideran que en la medida en que la triangulación conduce a una visión más global puede dar lugar a un sesgo hacia la generalización excesiva. De hecho, los resultados obtenidos tratan de organizarse en una teoría útil que estará orientada a su explicación y difusión en publicaciones académicas. Esto puede disminuir la importancia de la aplicación práctica de los hallazgos de la investigación.

En cualquier caso, la triangulación, como estrategia de investigación en ciencias sociales, es algo más que un proceso de validación convergente. Supone un continuum que recoge una visión holística del objeto de estudio (figura 3). No esta orientada meramente a la validación, sino que persigue un ensanchamiento de los límites de la comprensión de la realidad estudiada. Genera en consecuencia una "dialéctica de aprendizaje"[6] (Olsen, 2004).

FIGURA 3. Continuum de triangulación

Fuente: Jick (1979) y elaboración propia.

En su grado mínimo la triangulación puede llevar a desestimar interpretaciones rivales derivadas de la utilización aislada de un único método de investigación. En su máxima expresión conduce a una visión global e integradora del fenómeno organizativo estudiado.

Es cierto que incrementar los enfoques de investigación es sólo una solución parcial para lograr un análisis holístico (Morse y Chung, 2003). Sin embargo, la triangulación simultánea o secuencial de métodos cualitativos y cuantitativos permite ofrecer una visión más equilibrada.

La triangulación, en consecuencia, incrementa las garantías de que la investigación sea holística y multidisciplinar. Esta multidisciplinariedad deriva la generación de "meta-interpretaciones" que prestan atención a los aspectos políticos, sociales y económicos de un fenómeno (Olsen, 2004).

Desde esta perspectiva, hay que considerar que la triangulación, es por encima de todo, un proceso de ampliación y verificación de los resultados. En su desarrollo se tratan de identificar y corregir las limitaciones metodológicas, los sesgos de los datos y de los investigadores. No es por lo tanto de un mero puente entre los métodos cuantitativos y cualitativos, sino un principio inspirador de la investigación orientado invariablemente hacia el progreso científico (Oppermann, 2000).

Bibliografía

BLAIKIE, N. W. H. (1991): A critique of the use of triangulation in social research" Quality and Quantity. N. 25. Pp. 115-136

BRYSON, B. (2003): A short history of nearly everything. Doubleday. London.

CAMPBELL, D. T. y FISKE, D. W. (1959): "Convergent and discriminant validation by multitrait-multimethod matrix" Psychological Bulletin. N. 56. Pp. 81-105

DENZIN, N. K. (1970): Sociological Methods: a Source Book. Aldine Publishing Company. Chicago.

JICK, T. D. (1979): "Mixing Qualitative and Quantitative Methods: Triangulation in action". Administrative Science Quarterly. Vol. 24. Qualitative Methodology. December. P. 602-610.

MORSE, J. M. y CHUNG, S. E. (2003): "Toward Holism: The Significance of Methodological Pluralism". International Journal of Qualitative Methods. Vol. 2. N. 3. Article 2. Pp 12.

OLSEN, W. (2004): "Triangulation in Social Research: Qualitative and Quantitative Methods Can Really be Mixed". En: HOLBORN, M.: Development in Sociology. Causeway Press (En prensa).

OPPERMANN, M. (2000): "Triangulation - A Methodological discussion". International Journal of Tourism Research. Vol. 2. N. 2. Pp. 141-146.

PAUL, J. (1996): "Between Method Triangulation". The International Journal of Organizational Analysis. Vol. 4. N. 2. April. Pp. 135-153.

SMITH, H. W. (1975): Strategies of Social Research. The methodological imagination. Prentice Hall. London.

WEBB, E. J.; CAMPBELL, D. T.; SCHWARTZ, R. D.; SECHCREST, L. (1966): Unobstrusive Measures: Nonreactive research in the Social Sciences. Rand McNally. Chicago.



Notas :

[1] El astrónomo griego Hiparco de Nicea fue uno de los pioneros en la utilización de la triangulación. En el año 150 a. C. empleó este método para calcular la distancia de la tierra a la luna. Ha habido otras aplicaciones célebres en el transcurso de la historia. En 1669 el astrónomo francés Jean Picard diseñó un complicado método de triangulación basado en cuadrantes, péndulos de relojes, sectores cenitales y telescopios para determinar la circunferencia de la tierra. En 1735 una expedición de la Real Academia Francesa de Ciencias, en la que tomó parte el matemático y soldado Charles Marie de La Condamine, viajó a Perú con el propósito de triangular distancias a través de Los Andes (Bryson, 2003). Oppermann (2000) señala que en el S. XIX se hicieron mediciones precisas de muchas partes de Europa mediante el uso de grandes triángulos que posteriormente eran subdivididos en una densa red de puntos de referencia.

[2] La utilización de la metáfora de la triangulación en ciencias sociales ha sido muy discutida. Blaikie (1991) sugiere la necesidad de una moratoria en el uso de este concepto en investigación social. En esta misma línea Oppermann (2000) considera que el término es "cuestionable, pudiendo crear una falsa sensación de rigor científico y exactitud".

[3] La combinación de métodos cuantitativos y cualitativos plantea algunas dificultades epistemológicas. Resulta claro que si se adopta como punto de partida una teoría del conocimiento que solamente percibe como válidos un determinado tipo de datos, seria incoherente recurrir a otros tipos. Olsen (2004) distingue dentro de la investigación en triangulación tres tradiciones: el empiricismo, el realismo y el construccionismo. El empiricismo es una epistemología que considera que los "los hechos hablan por si mismos". Propugna por lo tanto la utilización de técnicas cuantitativas por la información impersonal que proporcionan. El realismo sostiene que los fenómenos sociales están afectados por la forma en que están construidos, pero al mismo tiempo tienen una existencia real. Por esta razón se inclina por la utilización de una pluralidad de métodos de investigación. El construccionismo se fundamenta en la idea de que todos los objetos sociales son construidos socialmente. A diferencia del empiricismo y del realismo no postula la utilización de metodologías determinadas.

[4] La epistemología realista ha propuesto una ampliación de las actividades de los científicos sociales más allá de la deducción y la inducción, ya que ambos tipos de exploración tienen debilidades manifiestas (Olsen, 2004). La deducción contrasta una serie de hipótesis derivadas de la teoría con datos empíricos. Este contraste permite a los investigadores continuar con sus hipótesis justificadas y no falsables, pero no prueba la realidad de las mismas. En los procesos de inducción, se desarrollan teorías a través del análisis de los datos, sin embargo no se obtiene una base sólida para hacer afirmaciones ciertas sobre un fenómeno. Para superar estas limitaciones el realismo epistemológico postula los conceptos de retroducción y abducción como una lógica de análisis que coexiste con los procesos de creación de datos. La retroducción implica conjeturar qué puede haber causado las observaciones que existen en los datos. Todo parece indicar que hay aspectos de la vida social, como el poder o el status, que son inobservables. Por ello es preciso recoger datos empíricos sobre los mismos y tratar de explicar como son en la realidad. La abducción es el intento fenomenológico de introducirse en el interior del objeto de investigación. El estudio de experiencias como el ejercicio del liderazgo o el sentimiento de motivación requieren probablemente este tipo de técnicas.

[5] Aunque el método de recogida de datos sea el cuestionario, casi siempre se hacen preguntas abiertas al entrevistado. Las respuestas a estas preguntas deben ser objeto de un análisis cualitativo.

[6] En opinión de Olsen (2004) esta "dialéctica de aprendizaje" prospera con el contraste entre lo que parece evidente en las entrevistas en profundidad, en las encuestas o en el análisis del discurso, así como con el contraste de todos estos hallazgos con las interpretaciones oficiales sobre un determinado objeto de estudio.