WEBVTT

1
00:00:09.565 --> 00:00:14.965
[Orador 1]: Bienvenidos a este curso muy corto sobre
métodos de investigación en ingeniería de

2
00:00:14.965 --> 00:00:15.565
software.

3
00:00:17.399 --> 00:00:19.904
Vengo de Lappeenranta, Universidad de
Tecnología.

4
00:00:20.104 --> 00:00:24.894
Lappeenranta está al sur de Finlandia, es
una pequeña ciudad, pequeña ciudad en

5
00:00:24.894 --> 00:00:27.658
realidad, con aproximadamente 80.000
personas.

6
00:00:27.638 --> 00:00:32.571
un poco más pequeño que Madrid, pero
tenemos una universidad bastante buena

7
00:00:32.571 --> 00:00:32.904
allí.

8
00:00:36.221 --> 00:00:39.354
Vengo de la Escuela de Comercio y Gerencia
allí,

9
00:00:41.138 --> 00:00:44.804
y soy el jefe del departamento de
innovación y software.

10
00:00:48.587 --> 00:00:53.987
Somos alrededor de 35 investigadores en
este campo, que trabajan principalmente en

11
00:00:53.987 --> 00:00:59.053
la investigación de ingeniería de software
empírica, con un punto de vista de

12
00:00:59.053 --> 00:00:59.587
negocio.

13
00:01:05.468 --> 00:01:07.601
Estas lecturas son, en realidad,

14
00:01:08.324 --> 00:01:13.457
Una versión más corta de mi curso que tomé
el año pasado en Lappeenranta sobre

15
00:01:13.457 --> 00:01:17.657
investigación científica en el área de la
ingeniería de software

16
00:01:20.170 --> 00:01:25.636
De hecho, la mayoría de estos ejemplos y
aplicaciones de las que hablo en estos dos

17
00:01:25.636 --> 00:01:30.903
días son de la ingeniería de software,
pero pueden ser directamente transferidos

18
00:01:30.903 --> 00:01:33.770
y usados en cualquier otro campo
científico.

19
00:01:35.726 --> 00:01:40.426
Así que hay este muy aburrido ideal de que
todo el conocimiento de la ciencia es

20
00:01:40.426 --> 00:01:42.092
aplicable a cualquier lugar.

21
00:01:42.252 --> 00:01:45.756
Así que no hay métodos de investigación
específicos en la ingeniería de software.

22
00:01:45.736 --> 00:01:50.469
No hay métodos específicos de
investigación en la física, no hay métodos

23
00:01:50.469 --> 00:01:55.069
específicos de investigación en la
sociología, pero hay una especie de

24
00:01:55.069 --> 00:01:57.802
universo de ciencia que estamos hablando.

25
00:01:59.408 --> 00:02:04.741
Pero, sin embargo, cada campo de estudio
considera ciertos abordajes aceptables y

26
00:02:04.741 --> 00:02:07.141
prefiere ciertos tipos de abordajes.

27
00:02:15.402 --> 00:02:20.535
En el fondo de estas lecturas está el
método de la ciencia, que en realidad no

28
00:02:20.535 --> 00:02:23.802
es una idea muy simple, pero la pregunta
es ¿cómo?

29
00:02:27.515 --> 00:02:32.648
¿Cómo podemos hacer investigación para que
los resultados sean válidos para la

30
00:02:32.648 --> 00:02:33.181
ciencia?

31
00:02:35.644 --> 00:02:39.177
Esto significa que debemos entender qué es
la ciencia,

32
00:02:40.883 --> 00:02:45.392
Y este cómo significa también que debemos
entender el método y la práctica de la

33
00:02:45.392 --> 00:02:45.849
ciencia.

34
00:02:45.869 --> 00:02:47.791
¿Qué es la práctica de la ciencia?

35
00:02:47.811 --> 00:02:49.277
¿Cómo hacemos ciencia?

36
00:02:49.834 --> 00:02:51.100
Esa es la pregunta.

37
00:02:52.657 --> 00:02:57.990
Así que esto no es tanto sobre la teoría
de la ingeniería de software que estamos

38
00:02:57.990 --> 00:03:02.723
hablando aquí, sino sobre cómo hacemos
investigación en la ingeniería de

39
00:03:02.723 --> 00:03:03.323
software.

40
00:03:05.633 --> 00:03:08.566
Y si vamos muy profundo en esta área,
estamos

41
00:03:11.073 --> 00:03:16.673
Hemos tenido problemas muy difíciles en la
filosofía de la ciencia cuando hablamos de

42
00:03:16.673 --> 00:03:18.873
cómo podemos hacer investigación.

43
00:03:20.354 --> 00:03:25.754
Y voy a mencionar algunas de ellas, no voy
a profundizar mucho en esta área porque

44
00:03:25.754 --> 00:03:30.420
seis horas no es suficiente para esto
Entonces, ¿qué es esto realmente?

45
00:03:34.581 --> 00:03:39.247
Es sobre la práctica de la ciencia que
requiere la capacidad de planear

46
00:03:39.247 --> 00:03:42.047
investigación y producir resultados
válidos

47
00:03:42.815 --> 00:03:48.148
Así que el objetivo principal de estas
lecturas es entender cuál es la esencia de

48
00:03:48.148 --> 00:03:52.948
esta práctica de la ciencia Cómo podemos
hacer investigación para que los

49
00:03:52.948 --> 00:03:56.681
resultados sean válidos para la ciencia En
estos dos días

50
00:04:04.347 --> 00:04:09.813
Tendré estos tipos de temas, empezaré con
una introducción desde mi punto de vista,

51
00:04:09.813 --> 00:04:15.413
describiré lo que pienso que es la ciencia
y lo que es la ingeniería de software como

52
00:04:15.413 --> 00:04:15.880
ciencia

53
00:04:21.661 --> 00:04:27.127
Luego voy a presentar una clasificación de
métodos de investigación hecha por Berti

54
00:04:27.127 --> 00:04:32.461
Ervinen, un investigador finlandés Es una
clasificación muy buena que nos permite

55
00:04:32.461 --> 00:04:37.327
entender un poco mejor dónde estamos
cuando estamos haciendo investigación

56
00:04:41.962 --> 00:04:46.695
Luego hoy hablaré un poco sobre
investigación cualitativa, investigación

57
00:04:46.695 --> 00:04:49.162
cualitativa y sobre estudios de caso.

58
00:04:50.936 --> 00:04:55.802
Y luego te daré una pequeña tarea de
planeación que podrías hacer antes de

59
00:04:55.802 --> 00:04:56.269
mañana.

60
00:05:00.952 --> 00:05:05.485
Y mañana seguiré con abordajes
cuantitativos en investigación y sobre

61
00:05:05.485 --> 00:05:06.352
experimentos.

62
00:05:07.302 --> 00:05:09.435
Esta es una área que es bastante

63
00:05:10.582 --> 00:05:15.915
Estudié también en la Universidad de York
Algunos profesores de la Universidad de

64
00:05:15.915 --> 00:05:21.382
York son muy experientes en hacer estudios
experimentales en Ingeniería de Software

65
00:05:25.988 --> 00:05:31.454
Luego seguiré con la acción y el diseño en
la investigación ¿Cómo podemos hacer una

66
00:05:31.454 --> 00:05:35.188
investigación que desarrolle acciones en
el entorno real?

67
00:05:42.653 --> 00:05:47.919
Y finalmente discutiremos un poco sobre
estas tareas que voy a presentar hoy Por

68
00:05:47.919 --> 00:05:50.653
favor, interrumpanme en cualquier momento

69
00:05:54.355 --> 00:05:57.155
estaré feliz de hablar contigo sobre esto.

70
00:06:02.328 --> 00:06:07.728
Bien, pero comencemos esta primera lectura
titulada ¿Qué es la ciencia y qué es la

71
00:06:07.728 --> 00:06:10.128
ingeniería de software como ciencia?

72
00:06:11.872 --> 00:06:16.538
Hablaremos un poco sobre la ciencia en
general y sobre la investigación

73
00:06:16.538 --> 00:06:21.605
científica en general luego sobre la
importancia de la comunidad científica y

74
00:06:21.605 --> 00:06:26.738
luego discutiremos algunos términos
importantes de la ciencia para que podamos

75
00:06:26.738 --> 00:06:30.472
usar estos términos como herramienta en
nuestra discusión

76
00:06:33.725 --> 00:06:39.191
Y luego voy a terminar esta primera parte
de preguntar qué tipo de investigación es

77
00:06:39.191 --> 00:06:44.591
la ingeniería de software y darles algunos
ejemplos de eso ¿Qué es la ciencia y la

78
00:06:44.591 --> 00:06:46.258
investigación científica?

79
00:06:54.397 --> 00:06:59.330
podemos pensar que hay un significado
profundo de la ciencia y luego hay un

80
00:06:59.330 --> 00:07:04.330
significado amplio de la ciencia el
significado profundo hace una distinción

81
00:07:04.330 --> 00:07:09.463
entre lo natural y lo artificial y piensa
que la ciencia estudia sólo la parte

82
00:07:09.463 --> 00:07:14.396
natural del mundo podemos decir que este
significado profundo de la ciencia

83
00:07:21.734 --> 00:07:26.200
incluye la actividad intelectual y
práctica que incorpora el estudio

84
00:07:26.200 --> 00:07:30.934
sistemático de la estructura y
comportamiento del mundo físico y natural

85
00:07:30.934 --> 00:07:33.534
a través de observación y experimentos.

86
00:07:35.090 --> 00:07:40.290
Así que significa que estamos observando
algo en el mundo natural y un campo de

87
00:07:40.290 --> 00:07:43.023
estudios que están muy contentos con este

88
00:07:47.722 --> 00:07:52.722
definición son, por ejemplo, física,
química, biología, y así sucesivamente.

89
00:07:54.202 --> 00:07:59.135
Estas son las ciencias naturales Y este
tipo de enfoque en la investigación

90
00:07:59.135 --> 00:08:04.068
produce explicaciones testables y
predicciones sobre el universo Así que es

91
00:08:04.068 --> 00:08:09.135
el estudio de las cosas naturales en el
mundo Y luego, por supuesto, hay esta

92
00:08:09.135 --> 00:08:14.202
parte artificial del mundo que es hecha
por los humanos y reproducida por los

93
00:08:14.202 --> 00:08:19.535
humanos que no es realmente el objetivo de
este tipo de significado en la ciencia

94
00:08:26.332 --> 00:08:31.332
Pero luego, por supuesto, si pensamos en
sociología, por ejemplo, o estudios

95
00:08:31.332 --> 00:08:35.732
culturales o estudios de gestión de
negocios, son estudios sobre lo

96
00:08:35.732 --> 00:08:40.798
artificial, son estudios sobre el efecto
humano en lo que sea el objetivo del

97
00:08:40.798 --> 00:08:41.332
estudio.

98
00:08:47.942 --> 00:08:48.742
Y para esto,

99
00:08:52.032 --> 00:08:56.965
En términos de estudios necesitamos un
significado un poco más amplio de la

100
00:08:56.965 --> 00:09:02.365
ciencia Podríamos decir que la ciencia es
un cuerpo de conocimiento sistémicamente

101
00:09:02.365 --> 00:09:07.765
organizado en un tema en particular, lo
que sea Así que es sistémico, es un cuerpo

102
00:09:07.765 --> 00:09:13.032
de conocimiento organizado Esta definición
no dice nada sobre si es natural o no

103
00:09:18.644 --> 00:09:22.777
Y este tipo de ciencia produce
conocimientos lo suficientemente

104
00:09:22.777 --> 00:09:28.110
confiables y enseñables sobre el tema de
alguna parte del mundo, ya sea natural o

105
00:09:28.110 --> 00:09:29.310
artificial Y luego

106
00:09:38.371 --> 00:09:43.504
Como ingenieros de software, debemos
pensar qué significa esta distinción para

107
00:09:43.504 --> 00:09:45.237
la ingeniería de software.

108
00:09:50.346 --> 00:09:54.251
¿Qué es la investigación científica en la
ingeniería de software?

109
00:09:54.271 --> 00:09:58.386
Y la pregunta es entonces si la ingeniería
de software es un estudio del mundo físico

110
00:09:58.386 --> 00:09:58.876
y natural.

111
00:09:58.896 --> 00:10:00.296
¿Qué piensas de esto?

112
00:10:01.019 --> 00:10:05.485
¿La ingeniería de software es un estudio
del mundo físico y natural?

113
00:10:06.246 --> 00:10:06.446
No.

114
00:10:07.666 --> 00:10:09.532
Esa fue una respuesta clara.

115
00:10:13.557 --> 00:10:15.623
Sí, estoy de acuerdo con usted.

116
00:10:19.668 --> 00:10:20.934
¿Por qué no es así?

117
00:10:21.211 --> 00:10:23.475
Porque está hecha por los humanos.

118
00:10:23.495 --> 00:10:25.295
Está hecha por los humanos.

119
00:10:25.539 --> 00:10:28.551
Y incluye muchos tipos de interacciones
entre los humanos, que incluye, por

120
00:10:28.551 --> 00:10:31.890
supuesto, aspectos sociales y culturales
muy profundos, y así sucesivamente, que no

121
00:10:31.890 --> 00:10:33.030
son parte del mundo natural.

122
00:10:33.755 --> 00:10:38.755
Por lo tanto, creo que este segundo
significado de ciencia, este significado

123
00:10:38.755 --> 00:10:43.355
amplio de ciencia, es mucho más válido
para la ingeniería de software.

124
00:10:52.869 --> 00:10:58.135
Luego un poco sobre las características de
la ciencia, cómo funciona la ciencia.

125
00:10:59.962 --> 00:11:04.495
La ciencia incluye la reconocimiento de
patrones intersubjetivos o la

126
00:11:04.495 --> 00:11:09.628
verificabilidad intersubjetiva, lo que
significa que hay algunas maneras en la

127
00:11:09.628 --> 00:11:12.695
ciencia que podemos comunicar entre
individuos.

128
00:11:16.050 --> 00:11:20.183
Así que diferentes individuos entienden
las cosas similarmente.

129
00:11:22.121 --> 00:11:24.654
Eso es muy importante para la ciencia.

130
00:11:25.780 --> 00:11:31.046
Y este tipo de reconocimiento de patrón o
variabilidad intersubjetiva es la base

131
00:11:31.046 --> 00:11:36.046
para cualquier investigación científica o
empírica Así que podemos comunicar

132
00:11:36.046 --> 00:11:41.046
efectivamente ideas entre individuos Hay
algo que se llama método científico

133
00:11:54.181 --> 00:11:59.381
que podemos, después de entender lo que
es, podemos preguntar si es válido para

134
00:11:59.381 --> 00:12:03.581
todo Pero incluye la idea de la
explicación de los eventos de la

135
00:12:03.581 --> 00:12:08.381
naturaleza de una manera reproducible
Incluye hipótesis Son explicaciones

136
00:12:08.381 --> 00:12:12.047
propuestas de algo que está bajo el
estudio, el fenómeno

137
00:12:26.142 --> 00:12:31.208
y luego pruebas esta hipótesis por
experimentación o observación Entonces hay

138
00:12:31.208 --> 00:12:36.075
algo que piensas que es verdad y luego
pruebas si es verdad o no Y si esta

139
00:12:36.075 --> 00:12:41.475
hipótesis sobrevive, piensas que después
de esta experimentación y observación que

140
00:12:41.475 --> 00:12:43.675
se hizo de acuerdo con las reglas

141
00:12:50.189 --> 00:12:55.655
Volvemos después a cuáles son las reglas
Puedes adoptar esta hipótesis en tu teoría

142
00:12:55.655 --> 00:13:01.055
porque es lo suficientemente verdadero al
menos Es parte de la teoría científica Y

143
00:13:01.055 --> 00:13:06.389
luego esta teoría es un tipo de modelo o
franquicia logísticamente razonable para

144
00:13:06.389 --> 00:13:09.789
describir el comportamiento de este
fenómeno natural

145
00:13:16.227 --> 00:13:21.293
Pueden notar que estamos hablando del
significado profundo de la ciencia, del

146
00:13:21.293 --> 00:13:24.760
mundo natural Este es el método de la
ciencia natural

147
00:13:27.196 --> 00:13:32.329
Tienes estas ideas de que esto puede ser
verdad y luego lo pruebas a ver si es

148
00:13:32.329 --> 00:13:37.862
verdad o no Y si es verdad, lo incluyes en
tu teoría Así es como funciona la ciencia

149
00:13:37.862 --> 00:13:42.595
natural Este método científico es la base
de la ciencia natural, pero no

150
00:13:42.595 --> 00:13:44.129
necesariamente de otros

151
00:13:51.057 --> 00:13:56.457
Por ejemplo, en la sociología hay formas
bastante diferentes de lidiar con teorías

152
00:13:56.457 --> 00:14:01.323
y cómo investigas la práctica Pero
hablaremos de esto más adelante También

153
00:14:01.323 --> 00:14:05.990
deberíamos hacer algunas otras
distinciones Hay cosas llamadas ciencias

154
00:14:05.990 --> 00:14:06.523
formales

155
00:14:24.335 --> 00:14:29.735
Por ejemplo, la matemática es muy esencial
para muchas ciencias, especialmente las

156
00:14:29.735 --> 00:14:30.401
naturales.

157
00:14:34.726 --> 00:14:39.792
Y también los métodos estatísticos son muy
importantes para la mayoría de las

158
00:14:39.792 --> 00:14:40.392
ciencias.

159
00:14:43.895 --> 00:14:47.561
Y luego tienes los métodos
computacionales, las ciencias

160
00:14:47.561 --> 00:14:52.428
computacionales que son realmente
importantes en el avanzamiento de muchas

161
00:14:52.428 --> 00:14:53.428
otras ciencias.

162
00:14:55.132 --> 00:14:59.065
Pero la pregunta es entonces, ¿es la
matemática una ciencia?

163
00:15:00.177 --> 00:15:03.921
¿Son las ciencias computadoras realmente
ciencias o qué son?

164
00:15:04.121 --> 00:15:08.854
Porque no estudian el mundo natural, por
lo que no están incluidos en el

165
00:15:08.854 --> 00:15:14.054
significado narrativo de ciencia No hay
experimentación o observación incluida,

166
00:15:14.054 --> 00:15:18.854
por lo que el método científico no se
aplica a la matemática, por ejemplo

167
00:15:21.457 --> 00:15:26.723
Por lo tanto, también debemos hacer una
diferencia entre las ciencias formales y

168
00:15:26.723 --> 00:15:28.257
las ciencias empíricas.

169
00:15:28.388 --> 00:15:33.388
Y estas ciencias empíricas pueden incluir,
por ejemplo, ciencias naturales o

170
00:15:33.388 --> 00:15:33.988
sociales.

171
00:15:42.892 --> 00:15:43.177
Bien.

172
00:15:43.377 --> 00:15:48.377
Otro concepto muy importante en la
práctica de la ciencia Recuerden que esto

173
00:15:48.377 --> 00:15:53.577
es sobre la práctica de la ciencia de lo
que estoy hablando Esto no es sobre la

174
00:15:53.577 --> 00:15:58.110
teoría de la ciencia sino sobre la
práctica de la ciencia Un concepto

175
00:15:58.110 --> 00:16:03.710
importante en la práctica de la ciencia es
la comunidad científica Esto es un tipo de

176
00:16:03.710 --> 00:16:07.577
intersubjetivo que decide si sus teorías
son buenas o malas

177
00:16:16.030 --> 00:16:21.496
podemos definir que es el grupo de todos
los científicos interactivos en el campo y

178
00:16:21.496 --> 00:16:26.963
la mayoría de los campos de estudio tienen
muchas sub-comunidades en muchos niveles

179
00:16:26.963 --> 00:16:32.163
que están intercambiando en muchas maneras
están conectados pero tal vez puedas

180
00:16:32.163 --> 00:16:36.563
reconocer muchas de estas sub-comunidades
y también hay comunidades

181
00:16:36.563 --> 00:16:37.830
interdisciplinarias

182
00:16:48.532 --> 00:16:53.665
Muchas veces la gente pregunta, ¿quién
decide qué investigación es válida y de

183
00:16:53.665 --> 00:16:54.532
alta calidad?

184
00:16:57.132 --> 00:17:01.358
¿Hay un santo de la ciencia que puede
decir si algo es verdad o no?

185
00:17:01.576 --> 00:17:06.976
Y creo que la respuesta aquí es que es la
comunidad científica la que decide si la

186
00:17:06.976 --> 00:17:12.376
investigación es válida y de alta calidad
Y es una cosa intersubjetiva lo que está

187
00:17:12.376 --> 00:17:17.242
sucediendo Por supuesto hay una jerarquía
en estas comunidades científicas

188
00:17:28.019 --> 00:17:32.952
Pero también hay independencia de
individuos y hay lo que se llama revisión

189
00:17:32.952 --> 00:17:38.085
de estudios, que es muy importante para la
ciencia En revisión de estudios, la

190
00:17:38.085 --> 00:17:43.352
mayoría de las escrituras de investigación
son seleccionadas para publicación de

191
00:17:43.352 --> 00:17:44.685
revisión de estudios

192
00:17:52.336 --> 00:17:57.602
Y, típicamente, hay un número limitado de
revisores que evaluan tus manuscritos.

193
00:17:57.993 --> 00:17:59.859
Probablemente ya lo conoces.

194
00:18:06.511 --> 00:18:11.777
A menudo cuando hay resultados importantes
en cualquier área de estudio provocan

195
00:18:11.777 --> 00:18:16.177
discusiones intensivas y
contrapublicaciones Hay argumentación fiel

196
00:18:16.177 --> 00:18:21.577
sobre muchos tipos de foros y eso es muy
importante para esta comunidad científica

197
00:18:21.577 --> 00:18:21.977
porque

198
00:18:35.570 --> 00:18:40.770
Y en algunos niveles de estudio, pero por
supuesto no en todos los niveles, los

199
00:18:40.770 --> 00:18:45.836
resultados deben ser repetidos por
investigadores independientes antes de que

200
00:18:45.836 --> 00:18:47.703
sean generalmente aceptados.

201
00:18:57.136 --> 00:19:01.869
Bien, luego voy a pasar por algunos
términos científicos importantes que

202
00:19:01.869 --> 00:19:03.869
necesitamos en estas lecturas.

203
00:19:08.706 --> 00:19:14.172
Son deducción e inducción, dos diferentes
y opuestos modos de acercarse al estudio.

204
00:19:16.974 --> 00:19:21.974
Luego mencionaré el problema de la
inducción, que siempre está ahí cuando se

205
00:19:21.974 --> 00:19:25.440
trata de una cantidad limitada de datos,
por ejemplo.

206
00:19:27.123 --> 00:19:32.523
un concepto importante de esta inducción
es la falsificabilidad y luego mencionaré

207
00:19:32.523 --> 00:19:36.923
la acumulación de conocimiento y
revoluciones científicas y también

208
00:19:36.923 --> 00:19:41.323
cuestiones importantes son la teoría y la
validez que mencioné aquí

209
00:19:58.257 --> 00:20:02.657
Bien, entonces, hay dos formas básicas de
razonamiento en estudios.

210
00:20:06.549 --> 00:20:09.949
Hay razonamiento deductivo y razonamiento
inductivo.

211
00:20:14.261 --> 00:20:16.661
Y aquí está el proceso de deducción.

212
00:20:16.945 --> 00:20:21.478
Típicamente empieza con algún tipo de
teoría o hipótesis teórica, que

213
00:20:21.478 --> 00:20:23.145
construimos de la teoría.

214
00:20:27.383 --> 00:20:32.716
Y luego observamos la práctica y obtenemos
la confirmación de la hipótesis, si es

215
00:20:32.716 --> 00:20:33.516
verdad o no.

216
00:20:39.537 --> 00:20:44.737
De esta manera, la teoría que tenemos en
el comienzo crecerá porque obtendremos

217
00:20:44.737 --> 00:20:47.537
resultados más confirmados para la teoría.

218
00:20:52.274 --> 00:20:54.940
La inducción funciona de la otra manera.

219
00:20:56.500 --> 00:21:00.833
La inducción es la manera normal en la que
la gente aprende cosas.

220
00:21:02.728 --> 00:21:08.261
Cuando veas algo sucediendo, probablemente
puedas generalizar que sucederá de nuevo.

221
00:21:11.841 --> 00:21:15.907
Observas algo, encuentras que hay un
patrón que has observado,

222
00:21:18.970 --> 00:21:23.903
y luego puedes hacer alguna tipo de
hipótesis tentativa de estos patrones y

223
00:21:23.903 --> 00:21:26.303
luego construyes una teoría de ello.

224
00:21:31.228 --> 00:21:36.428
Entonces ves algo en el mundo que crees
que tiene un determinado patrón en él y

225
00:21:36.428 --> 00:21:38.828
luego construyes una teoría de ello.

226
00:21:41.002 --> 00:21:46.268
Así que esto es una especie de tipo de
razonamiento de base y esto es un tipo de

227
00:21:46.268 --> 00:21:47.668
razonamiento de base.

228
00:21:50.392 --> 00:21:55.725
Y esta es la manera normal en la que, por
ejemplo, los niños normalmente aprenden

229
00:21:55.725 --> 00:21:56.125
cosas.

230
00:21:57.405 --> 00:22:02.871
Ellos ven cosas y luego aprenden que hay
algún tipo de patrón que se repite y luego

231
00:22:02.871 --> 00:22:05.005
construyen sus modelos mentales.

232
00:22:09.764 --> 00:22:14.764
Y si pensamos en este método de ciencia,
la ciencia natural suele ir de esta

233
00:22:14.764 --> 00:22:15.230
manera.

234
00:22:21.520 --> 00:22:25.120
Tienes algún tipo de hipótesis que pruebas
y confirmas.

235
00:22:26.848 --> 00:22:31.248
Mientras que en las ciencias sociales el
proceso es de otra manera.

236
00:22:35.684 --> 00:22:39.150
Here are some examples about deduction and
induction.

237
00:22:42.111 --> 00:22:43.444
Deductive reasoning.

238
00:22:43.513 --> 00:22:45.379
All Frenchmen like red wine.

239
00:22:45.796 --> 00:22:50.796
Pierre is a Frenchman, therefore we know
already that Pierre likes red wine.

240
00:22:53.204 --> 00:22:58.470
If the premises here are true, that these
two things are true, therefore we know

241
00:22:58.470 --> 00:23:00.270
that Pierre likes red wine.

242
00:23:03.123 --> 00:23:05.250
No es cuestionable en absoluto, es verdad.

243
00:23:05.271 --> 00:23:08.871
Mientras que la razonación inductiva va de
otra manera.

244
00:23:12.757 --> 00:23:16.423
Encontramos que los primeros 5X en la caja
fueron rotos.

245
00:23:17.770 --> 00:23:23.103
Y todos estos huevos tienen el mismo BEST
BEFORE DATE estampado en ellos y por lo

246
00:23:23.103 --> 00:23:28.503
tanto podemos, quizás, causar que el sexto
huevo también esté roto en la caja y no

247
00:23:28.503 --> 00:23:31.103
deberíamos usarlo ¿Podríamos saber eso?

248
00:23:46.021 --> 00:23:47.554
¿Es posible saber esto?

249
00:23:52.043 --> 00:23:56.109
¿Podríamos saber la conclusión de estas
primeras dos primeras?

250
00:24:01.120 --> 00:24:06.586
No, no es posible, no lo sabemos Esto es
solo nuestra asumción de las cosas Esto es

251
00:24:06.586 --> 00:24:08.320
como funciona la inducción

252
00:24:13.205 --> 00:24:17.605
Así que hay este famoso ejemplo de que
todas las vacas son blancas.

253
00:24:18.491 --> 00:24:23.624
Creemos que todas las vacas son blancas,
lo que no es realmente verdad, porque

254
00:24:23.624 --> 00:24:27.557
había una especie negra de vacas
encontrada en Sudáustralia.

255
00:24:27.783 --> 00:24:32.249
Pero antes de eso, era una verdad
universal que todas las vacas eran

256
00:24:32.249 --> 00:24:36.049
blancas, porque no hemos visto nada más
que vacas blancas.

257
00:24:37.876 --> 00:24:40.276
Este es el problema de la inducción.

258
00:24:42.021 --> 00:24:45.021
No podemos demostrar algo como 100%
verdadero.

259
00:24:54.237 --> 00:24:55.970
Podemos solo asumir cosas.

260
00:24:57.761 --> 00:25:03.227
Este es un famoso ejemplo de los monstruos
negros que falsificaron esta asumción de

261
00:25:03.227 --> 00:25:05.627
que todos los monstruos son blancos.

262
00:25:06.532 --> 00:25:08.456
Esto se trata de falsificación.

263
00:25:08.656 --> 00:25:12.922
Así que la inducción no puede demostrar
algo como 100% verdadero.

264
00:25:15.882 --> 00:25:20.012
Y en realidad, si piensas más
profundamente sobre esto, se aplica a la

265
00:25:20.012 --> 00:25:22.108
mayor parte de las investigaciones.

266
00:25:22.128 --> 00:25:26.994
Cualquier investigación que estés
haciendo, a menos que tengas un conjunto

267
00:25:26.994 --> 00:25:30.328
completo de datos, todo lo que puedas
medir con ti.

268
00:25:34.919 --> 00:25:38.375
Por ejemplo, la maíz genéticamente
modificada es segura para los humanos.

269
00:25:38.575 --> 00:25:43.575
Se ha probado con un gran número de
humanos y ninguno de ellos sufrió ningún

270
00:25:43.575 --> 00:25:46.708
problema ¿Podemos decir que esto es 100%
verdad?

271
00:25:50.460 --> 00:25:54.926
No, no podemos porque también es una
inducción ¿Alguna investigación

272
00:25:54.926 --> 00:25:58.593
estatística que también use un ejemplo es
una inducción?

273
00:26:03.787 --> 00:26:08.853
Porque siempre es posible encontrar un
específico que falsifique tu teoría No

274
00:26:08.853 --> 00:26:14.187
puedes decir que si no está en el ejemplo,
no está en tus resultados Pero si está

275
00:26:14.187 --> 00:26:19.453
fuera de tu ejemplo, pronto o después
falsifica tu asumción falsa, si tienes una

276
00:26:19.453 --> 00:26:20.053
Y también

277
00:26:30.382 --> 00:26:34.733
Toda investigación cualitativa está basada
en la inducción, así que la mayor parte de

278
00:26:34.733 --> 00:26:38.619
la investigación estatística y toda
investigación cualitativa está basada en

279
00:26:38.619 --> 00:26:39.293
la inducción.

280
00:26:39.373 --> 00:26:42.706
Siempre hay un problema de inducción en tu
estudio.

281
00:26:48.444 --> 00:26:53.444
Por supuesto, puedes tener un censo
completo de la población, no un ejemplo,

282
00:26:53.444 --> 00:26:58.510
pero una completa población, todo el datos
de la población, entonces no es la

283
00:26:58.510 --> 00:27:00.644
inducción lo que estás haciendo.

284
00:27:04.182 --> 00:27:09.315
Este es un tema muy importante en la
filosofía de la ciencia, esta solución de

285
00:27:09.315 --> 00:27:13.982
Karl Popper, que todas las teorías
científicas deben ser falsificables.

286
00:27:23.133 --> 00:27:28.599
Así que un solo experimento o observación
puede falsificar una teoría de tal manera

287
00:27:28.599 --> 00:27:33.866
que esta una ocurrencia de una vaca negra
falsifica esta teoría de que todas las

288
00:27:33.866 --> 00:27:35.066
vacas son blancas.

289
00:27:44.530 --> 00:27:46.930
Lo explicaré un poco más en detalle.

290
00:27:50.377 --> 00:27:54.777
Esto está en el libro de Karl Popper,
Logik der Forschung, de 1933.

291
00:27:57.064 --> 00:28:00.330
También se llama refutabilidad en algunos
lugares.

292
00:28:04.793 --> 00:28:09.459
Dice que las teorías empíricas son
caracterizadas por falsificabilidad.

293
00:28:09.725 --> 00:28:15.058
La teoría no es una buena teoría si no es
posible falsificarla La teoría debe ser

294
00:28:15.058 --> 00:28:19.658
construida para que sea posible
demostrarla falsa si es falsa Debe ser

295
00:28:19.658 --> 00:28:24.725
posible demostrar una teoría científica
falsa Así que hay una asimetría entre

296
00:28:24.725 --> 00:28:26.991
verificabilidad y falsificabilidad

297
00:28:38.935 --> 00:28:44.401
Porque una observación contradictoria es
suficiente para falsificar una declaración

298
00:28:44.401 --> 00:28:47.735
universal, como esta, todos los sueños son
blancos.

299
00:28:58.002 --> 00:28:59.544
Se falsifica con solo un específico.

300
00:28:59.564 --> 00:29:03.051
Pero la pregunta es entonces, ¿cuántas
observaciones necesitas para verificar una

301
00:29:03.051 --> 00:29:04.010
declaración universal?

302
00:29:04.030 --> 00:29:05.296
¿Cuántas necesitas?

303
00:29:10.812 --> 00:29:11.945
¿Infinitivamente?

304
00:29:14.577 --> 00:29:15.443
¡Todos ellos!

305
00:29:18.583 --> 00:29:23.849
Así que a menudo es imposible verificar
que es completamente un estado universal

306
00:29:23.849 --> 00:29:28.849
Pero es fácil falsificar Con sólo un
específico correcto puedes falsificarlo

307
00:29:28.849 --> 00:29:31.649
Pero para verificarlo necesitas todos
ellos

308
00:29:41.525 --> 00:29:46.591
Bien, esto nos lleva a la cuestión de la
validez del pensamiento científico y

309
00:29:59.176 --> 00:30:03.976
La pregunta es, ¿cómo evaluar la validez
de una proposición, inferencia o

310
00:30:03.976 --> 00:30:06.042
conclusión en la investigación?

311
00:30:06.670 --> 00:30:11.403
Y esta es una pregunta filosófica
extremadamente difícil que incluye que

312
00:30:11.403 --> 00:30:16.403
debes entender lo que quieres decir con
conocimiento y debes entender lo que

313
00:30:16.403 --> 00:30:18.336
quieres decir con la realidad

314
00:30:24.708 --> 00:30:29.774
Y cada vez que estamos discutiendo temas
como la validez, debemos entender la

315
00:30:29.774 --> 00:30:32.508
epistemología y la ontología del estudio.

316
00:30:35.930 --> 00:30:40.930
Y hay diferentes tipos de abordajes y
diferentes tipos de concepciones sobre

317
00:30:40.930 --> 00:30:45.463
epistemología y ontología en la
investigación No voy a entrar en esta

318
00:30:45.463 --> 00:30:50.930
pregunta, pero esta es una investigación
más para ustedes Si quieren introducirse a

319
00:30:50.930 --> 00:30:55.796
la filosofía de la ciencia, tendrán un
mejor conocimiento de las preguntas

320
00:30:55.796 --> 00:30:57.730
epistemológicas y ontológicas

321
00:31:04.803 --> 00:31:10.269
Y es importante que entiendas qué tipo de
epistemología y ontología es típica en tu

322
00:31:10.269 --> 00:31:15.269
campo de investigación Cada campo y
metodología de investigación puede tener

323
00:31:15.269 --> 00:31:18.469
diferencias en los criterios para la
validez Bien

324
00:31:29.980 --> 00:31:35.113
Así que estamos hablando de investigación
científica, que es una actividad que

325
00:31:35.113 --> 00:31:39.913
establece y resuelve problemas de
investigación Y hay preguntas difíciles

326
00:31:39.913 --> 00:31:44.780
como cómo evaluar la significancia de los
problemas de investigación, cómo

327
00:31:44.780 --> 00:31:47.246
establecer problemas de investigación

328
00:31:58.094 --> 00:32:03.094
que se relacionan con las preguntas de
cómo hacer investigación, qué tipo de

329
00:32:03.094 --> 00:32:08.627
métodos de investigación pueden ser usados
Y la respuesta a todas estas preguntas es

330
00:32:08.627 --> 00:32:10.560
que es la pregunta científica

331
00:32:18.412 --> 00:32:23.145
de alguna manera acepta o confirma qué
tipo de abordajes son aceptables.

332
00:32:26.023 --> 00:32:31.423
Así que la investigación se realiza usando
los métodos aceptados por la comunidad.

333
00:32:31.971 --> 00:32:33.837
Esto es importante entender.

334
00:32:34.094 --> 00:32:38.119
Tienes que entender la comunidad en la que
estás haciendo la investigación.

335
00:32:38.139 --> 00:32:40.139
Qué es valorado allí y qué no.

336
00:32:41.444 --> 00:32:44.377
Pero la comunidad científica no es
homogénea.

337
00:32:45.089 --> 00:32:46.822
Es un grupo de compañeros.

338
00:32:47.172 --> 00:32:48.505
Están interactuando.

339
00:32:49.445 --> 00:32:54.778
a través de varios foros, conferencias y
jornales típicamente y no hay una y solo

340
00:32:54.778 --> 00:32:59.911
método científico en estas comunidades,
varian y hay muchos tipos de métodos y

341
00:32:59.911 --> 00:33:02.311
abordajes para diferentes propósitos

342
00:33:12.614 --> 00:33:17.414
Pero es muy típico en la investigación
científica que la solución para un

343
00:33:17.414 --> 00:33:22.080
problema de investigación debe ser
justificada y o probada Y también es

344
00:33:22.080 --> 00:33:26.680
importante entender que una opinión
subjetiva no es suficiente para la

345
00:33:26.680 --> 00:33:31.280
investigación Es la valididad
intersubjetiva evaluada por la comunidad

346
00:33:31.280 --> 00:33:33.014
científica que es esencial

347
00:33:41.538 --> 00:33:46.804
y hay muchas concepciones múltiples sobre
el conocimiento, la epistemología, los

348
00:33:46.804 --> 00:33:52.071
métodos científicos y los propósitos de la
ciencia en esta comunidad científica.

349
00:33:55.512 --> 00:34:00.245
Normalmente la relación entre el
conocimiento existente o prevalecido es

350
00:34:00.245 --> 00:34:05.512
importante y especialmente los conflictos
con el conocimiento anterior deben ser

351
00:34:05.512 --> 00:34:08.112
demostrados y si no hay conflicto entre

352
00:34:12.706 --> 00:34:17.772
entre los resultados, hay una especie de
acumulación de conocimiento que está

353
00:34:17.772 --> 00:34:20.639
sucediendo en la comunidad de
investigación.

354
00:34:26.442 --> 00:34:30.235
Pero luego hay esta cuestión de
breakthroughs científicos que pueden

355
00:34:30.235 --> 00:34:34.992
invalidar el conocimiento anterior, lo que
causa un tipo de cambio de paradigma en el

356
00:34:34.992 --> 00:34:36.974
cuerpo científico del conocimiento.

357
00:34:36.994 --> 00:34:38.927
Pero volveré a eso más tarde.

358
00:34:42.794 --> 00:34:47.727
El método de las ciencias naturales es
también comúnmente llamado el método

359
00:34:47.727 --> 00:34:52.727
positivista ¿Cuántos de ustedes han
escuchado de este positivismo antes y se

360
00:34:52.727 --> 00:34:53.727
acuerdan de él?

361
00:35:03.810 --> 00:35:06.410
Nunca Ok, entonces tengo que explicarlo

362
00:35:11.279 --> 00:35:16.745
En este método positivista, el propósito
de la ciencia es la explicación, encontrar

363
00:35:16.745 --> 00:35:21.479
leyes generales y conexiones causales
entre diferentes partes del mundo.

364
00:35:28.324 --> 00:35:33.790
La idea es que la ciencia es valiosísima y
basada en factos objetivos que se pueden

365
00:35:33.790 --> 00:35:34.190
medir.

366
00:35:36.187 --> 00:35:41.320
Y este valor libre significa que el
investigador es independiente del objetivo

367
00:35:41.320 --> 00:35:46.587
de investigación El investigador es un
observador independiente Como por ejemplo

368
00:35:46.587 --> 00:35:51.720
en la física, donde estás mediendo algunos
átomos y movimiento o lo que sea El

369
00:35:51.720 --> 00:35:55.053
investigador no afecta al objetivo, ese es
el ideal

370
00:36:07.186 --> 00:36:12.586
Y también debe ser cierto que los estudios
y los medidores pueden ser repetidos en

371
00:36:12.586 --> 00:36:16.586
cualquier momento y por cualquiera con los
mismos resultados.

372
00:36:24.073 --> 00:36:28.599
Entonces, no importa quién hará el estudio
y dónde, los resultados siempre serán los

373
00:36:28.599 --> 00:36:28.981
mismos.

374
00:36:29.001 --> 00:36:30.401
¿Qué piensas de esto?

375
00:36:31.385 --> 00:36:35.918
idea de observador independiente y
repetirlo en cualquier momento, en

376
00:36:35.918 --> 00:36:40.785
cualquier lugar en la investigación de
ingeniería de software ¿Es posible?

377
00:36:48.117 --> 00:36:49.850
Es difícil, es muy difícil

378
00:36:51.331 --> 00:36:56.731
No recuerdo cuál fue el estudio y quién lo
hizo, pero hay un estudio en sociología

379
00:36:56.731 --> 00:37:01.464
que muestra que incluso cuando el
investigador va al trabajo, el trabajo

380
00:37:01.464 --> 00:37:05.197
empieza a funcionar mejor, sin importar lo
que haga allí.

381
00:37:12.444 --> 00:37:17.665
Por lo tanto, probablemente no es posible
ser un observador independiente porque

382
00:37:17.665 --> 00:37:21.235
incluso tu presencia en el trabajo
cambiará el trabajo.

383
00:37:23.191 --> 00:37:28.257
Y cuando estás haciendo investigación
organizacional en una gran empresa, por

384
00:37:28.257 --> 00:37:32.991
ejemplo, y vas a otra gran empresa, el
ambiente es totalmente diferente.

385
00:37:36.029 --> 00:37:41.295
Hay una cultura diferente, un negocio
diferente, así que no puedes repetir nada.

386
00:37:42.218 --> 00:37:46.351
¿Has visto algún estudio repetido en la
ingeniería de software?

387
00:37:49.280 --> 00:37:50.080
Títulos, sí.

388
00:37:55.068 --> 00:38:00.668
Sí, así que no he visto ningún estudio que
haya sido repetido exactamente de la misma

389
00:38:00.668 --> 00:38:01.134
manera.

390
00:38:02.037 --> 00:38:04.660
Pero esta es la idea de las ciencias
naturales.

391
00:38:04.680 --> 00:38:05.680
Puedes repetir.

392
00:38:09.126 --> 00:38:14.459
Por ejemplo, si inventas una manera de
hacer la fusión fría, por ejemplo, y haces

393
00:38:14.459 --> 00:38:19.926
el experimento en algún lugar, alguien más
quiere repetirlo, si es posible hacerlo.

394
00:38:23.570 --> 00:38:29.103
También en este método positivista la idea
es que los resultados de la investigación

395
00:38:29.103 --> 00:38:33.703
aumenten la cantidad de conocimiento
científico Así que la cantidad de

396
00:38:33.703 --> 00:38:38.570
conocimiento científico aumentará todo el
tiempo Y luego este conocimiento

397
00:38:38.570 --> 00:38:43.636
científico acumulado y el método que se
usa para producirlo forman un sistema

398
00:38:43.636 --> 00:38:46.103
internamente armonioso sin conflictos

399
00:38:56.476 --> 00:39:01.809
Si piensas en los estudios sociales, por
ejemplo, ¿es posible hacer que todos los

400
00:39:01.809 --> 00:39:05.276
estudios sociales estén internamente en
armonía o no?

401
00:39:14.103 --> 00:39:19.636
Probablemente no Entonces la pregunta es,
¿es este método positivista el criterio de

402
00:39:19.636 --> 00:39:20.369
la ciencia?

403
00:39:23.982 --> 00:39:28.248
Así que en las ciencias naturales esto es
definitivamente verdad.

404
00:39:31.918 --> 00:39:36.118
Solo el estudio que cumple este método
positivista es aceptable.

405
00:39:38.612 --> 00:39:43.238
En la física, en la química, en la
biología, en muchos otros áreas también.

406
00:39:44.350 --> 00:39:49.683
Este es el método científico típico de las
ciencias naturales Pero luego hay este

407
00:39:49.683 --> 00:39:53.350
método de las ciencias humanas que es
bastante diferente

408
00:39:57.378 --> 00:40:01.978
Porque ahí, en el centro, está esta
comprensión y interpretación de la

409
00:40:01.978 --> 00:40:03.111
actividad humana.

410
00:40:09.733 --> 00:40:13.666
Cómo los humanos actúan individualmente en
una organización.

411
00:40:17.483 --> 00:40:22.749
Cómo su historia, su cultura y sus ideales
afectan la forma en que trabajan, por

412
00:40:22.749 --> 00:40:23.283
ejemplo.

413
00:40:24.091 --> 00:40:25.424
y así sucesivamente.

414
00:40:28.237 --> 00:40:33.437
Y luego hay la pregunta de cómo medir
ambigüezmente actitudes, normas sociales,

415
00:40:33.437 --> 00:40:37.370
creencias y lo que sea, lo que es muy
típico de los humanos.

416
00:40:40.355 --> 00:40:43.688
¿Crees que es posible medir actitudes, por
ejemplo?

417
00:40:51.023 --> 00:40:56.223
es posible interpretarlos para medir como
medir la temperatura o la velocidad Y

418
00:40:56.223 --> 00:41:01.689
luego esta pregunta de si el investigador
es un observador independiente es también

419
00:41:01.689 --> 00:41:05.289
muy difícil porque los que estás
estudiando son como tú

420
00:41:18.175 --> 00:41:23.575
Tienes sentimientos para otros humanos,
por ejemplo, que afectan tu interpretación

421
00:41:23.575 --> 00:41:29.108
Así que los investigadores normalmente no
pueden ser completamente, por supuesto, lo

422
00:41:29.108 --> 00:41:33.508
más posible, pero completamente neutros,
independientes y sin valor

423
00:41:41.615 --> 00:41:46.415
Y ya mencioné que la presencia del
investigador puede tener un efecto Sin

424
00:41:46.415 --> 00:41:50.881
hacer nada puede haber un efecto
importante Y es a menudo no posible

425
00:41:50.881 --> 00:41:55.948
repetir el estudio Entonces la pregunta
es, ¿es la ingeniería de software una

426
00:41:55.948 --> 00:41:57.015
ciencia natural?

427
00:42:04.315 --> 00:42:05.981
Ya lo he preguntado, creo

428
00:42:10.471 --> 00:42:15.671
Y creo que no es así, especialmente si
estás haciendo investigación de software

429
00:42:15.671 --> 00:42:20.271
empírico Tiene algo que ver con cómo
actúan y se sienten y cómo puedes

430
00:42:20.271 --> 00:42:25.071
interactuar con ellos, que no es
exactamente como se hace en las ciencias

431
00:42:25.071 --> 00:42:25.671
naturales

432
00:42:40.171 --> 00:42:45.304
Entonces, si pensamos que el desarrollo de
software realmente es una actividad

433
00:42:45.304 --> 00:42:50.637
humana, entonces hay ciertos efectos en
cómo hacer investigación en la ingeniería

434
00:42:50.637 --> 00:42:51.437
de software.

435
00:43:00.565 --> 00:43:03.628
La software en sí misma es un artefacto
técnico.

436
00:43:04.522 --> 00:43:09.052
Pero, por supuesto, se puede pensar que
hay un montón de conocimiento humano

437
00:43:09.052 --> 00:43:13.763
encodado en este artefacto técnico, lo
cual en realidad no es tan sencillo como

438
00:43:13.763 --> 00:43:16.180
pensar que es sólo un artefacto técnico.

439
00:43:16.220 --> 00:43:21.286
Pero si pensamos que el software en sí
mismo es un artefacto técnico puro que

440
00:43:21.286 --> 00:43:26.020
puede ser estudiado con ciencias
naturales, entonces bien, el desarrollo

441
00:43:26.020 --> 00:43:28.486
del software es una actividad humana.

442
00:43:30.421 --> 00:43:32.754
Entonces hay dos lados a este tema.

443
00:43:34.222 --> 00:43:39.488
Y cuando admitimos eso, debemos pensar en
cómo estudiar las actividades humanas,

444
00:43:39.488 --> 00:43:44.222
cómo medir y evaluar las actividades
humanas Es bastante fácil medir las

445
00:43:44.222 --> 00:43:49.622
cualidades y propiedades de la software
Podemos medir la complejidad ciclomática o

446
00:43:49.622 --> 00:43:53.688
calcular el número de líneas o clases o
variables o lo que sea

447
00:44:02.740 --> 00:44:07.940
Pero es bastante más difícil medir y
evaluar la actividad humana del desarrollo

448
00:44:07.940 --> 00:44:08.740
de software.

449
00:44:23.609 --> 00:44:23.870
¿De acuerdo?

450
00:44:23.890 --> 00:44:24.556
Sí, un sí.

451
00:44:25.403 --> 00:44:30.936
Entonces, si creemos que el desarrollo de
software es una actividad humana, entonces

452
00:44:30.936 --> 00:44:34.803
deberíamos preguntar ¿qué afecta a las
actividades humanas?

453
00:44:39.390 --> 00:44:42.911
Aquí hay una lista muy incompleta de cosas
que podemos pensar, por supuesto la

454
00:44:42.911 --> 00:44:43.277
genética

455
00:44:43.257 --> 00:44:48.057
Es lo más natural que afecta a las
actividades humanas, actitudes, normas

456
00:44:48.057 --> 00:44:53.123
sociales, control de comportamiento
percibido, experiencias de dificultades y

457
00:44:53.123 --> 00:44:57.123
recompensas, lo que es usualmente
beneficioso y lo que no es.

458
00:45:01.184 --> 00:45:04.184
¿Cómo puedo obtener penitencias y
recompensas?

459
00:45:05.768 --> 00:45:09.168
¿Cuál es mi creencia, creencia, religión,
filosofía?

460
00:45:13.459 --> 00:45:16.325
¿Cuáles son mis instintos, miedos y
hábitos?

461
00:45:16.443 --> 00:45:17.625
Y así sucesivamente.

462
00:45:17.645 --> 00:45:22.045
Hay una lista larga de cosas que afectan a
las actividades humanas.

463
00:45:25.536 --> 00:45:30.269
La pregunta es cómo medir esto
ambiguamente en el desarrollo de software

464
00:45:30.269 --> 00:45:31.336
y si es posible.

465
00:45:32.650 --> 00:45:35.316
Probablemente no, al menos ambiguamente.

466
00:45:36.755 --> 00:45:41.888
Podemos interpretarlo, observarlo, hacer
algunas conclusiones, pero no podemos

467
00:45:41.888 --> 00:45:46.688
estar 100% seguros de si nuestras
interpretaciones son correctas o malas.

468
00:45:51.654 --> 00:45:52.987
Aquí hay un ejemplo.

469
00:45:54.297 --> 00:45:55.058
¿Has visto este?

470
00:45:55.078 --> 00:45:58.344
El Manifesto para el Desarrollo de
Software Agile.

471
00:46:03.447 --> 00:46:08.513
Esto es algo muy influyente, sucedió hace
unos 15 años Estas personas son muy

472
00:46:08.513 --> 00:46:11.313
famosas consultoras en software
engineering

473
00:46:16.694 --> 00:46:21.427
Dicen que las interacciones y los
individuos son más importantes que los

474
00:46:21.427 --> 00:46:26.227
procesos y herramientas La tecnología de
trabajo es más importante que la

475
00:46:26.227 --> 00:46:31.360
documentación comprensiva La colaboración
de clientes es más importante que la

476
00:46:31.360 --> 00:46:36.493
negociación de contratos Y responder a
cambios es más importante que seguir un

477
00:46:36.493 --> 00:46:41.493
plan Esto es probablemente lo más
influyente en la ingeniería de software en

478
00:46:41.493 --> 00:46:43.160
los últimos 25 años o así

479
00:46:46.006 --> 00:46:51.072
Esto ha cambiado mucho de cómo las
empresas y los profesionales piensan en la

480
00:46:51.072 --> 00:46:51.539
acción.

481
00:46:56.604 --> 00:47:01.937
Y estos no son realmente, bueno, algunos
de ellos pueden ser científicos, pero no

482
00:47:01.937 --> 00:47:06.537
diría que sean importantes científicos,
son principalmente importantes

483
00:47:06.537 --> 00:47:07.337
consultores.

484
00:47:11.588 --> 00:47:16.921
Pero como se puede ver aquí, esto no es en
absoluto sobre tecnología de software.

485
00:47:18.155 --> 00:47:22.821
Esto es sobre actividades humanas,
comportamiento humano, cómo la gente

486
00:47:22.821 --> 00:47:27.955
trabaja juntos, cómo interaccionan y cómo
pueden progresar en el desarrollo de

487
00:47:27.955 --> 00:47:28.555
software.

488
00:47:29.947 --> 00:47:33.280
Y en realidad no es tanto sobre ingeniería
tampoco.

489
00:47:33.871 --> 00:47:39.128
Esto es solo sobre cómo se organiza el
lugar de trabajo para que la gente obtenga

490
00:47:39.128 --> 00:47:42.218
mejores resultados en el desarrollo de
software.

491
00:47:48.190 --> 00:47:53.656
Entonces, incluso estos consultores aquí
reconocen que la actividad humana es mucho

492
00:47:53.656 --> 00:47:58.456
más importante en el desarrollo de
software, a menudo, no siempre, pero a

493
00:47:58.456 --> 00:48:02.656
menudo mucho más importante que la ciencia
natural, por ejemplo.

494
00:48:14.667 --> 00:48:20.000
Entonces, la pregunta es, ¿está estudiando
la ingeniería de software los humanos?

495
00:48:20.878 --> 00:48:26.478
Un ejemplo, un investigador desea estudiar
cómo los métodos ágiles, como en el último

496
00:48:26.478 --> 00:48:31.211
slide, pueden ser utilizados en una
organización de software muy grande.

497
00:48:32.234 --> 00:48:37.300
Y en este tipo de estudios se necesita
evaluar y entender las acciones de las

498
00:48:37.300 --> 00:48:41.900
organizaciones individuales y humanas y
entender los motivos, valores,

499
00:48:41.900 --> 00:48:45.834
expectativas y objetivos de las
organizaciones individuales.

500
00:48:51.792 --> 00:48:57.125
Y por lo tanto, mi conclusión es que la
ingeniería de software también debe tomar

501
00:48:57.125 --> 00:49:02.125
a los humanos como temas de investigación
para que pueda producir resultados

502
00:49:02.125 --> 00:49:04.792
valiosos para la industria, por ejemplo.

503
00:49:12.353 --> 00:49:14.486
Bien, esta fue mi primera parte.

504
00:49:15.156 --> 00:49:17.956
Ahora hagamos un descanso de diez minutos.

505
00:49:21.560 --> 00:49:27.026
Ok, la segunda parte de mis lecturas es lo
que yo llamo clasificación de métodos de

506
00:49:27.026 --> 00:49:31.760
investigación, y estoy usando una cierta
manera de clasificar métodos de

507
00:49:31.760 --> 00:49:36.626
investigación por Berti Järvinen, que es
un investigador senior finlandés.

508
00:49:48.944 --> 00:49:51.610
Es una clasificación de 10 años de edad.

509
00:49:52.255 --> 00:49:56.788
es muy bueno para este propósito que
entiendas cómo puedes abordar es

510
00:49:56.788 --> 00:50:01.988
probablemente sin problemas pero es fácil
de usar para entender a dónde estás y

511
00:50:01.988 --> 00:50:06.988
también continuaré un poco esta discusión
sobre positivismo y lo que llamaré

512
00:50:06.988 --> 00:50:09.455
interpretativismo en la investigación

513
00:50:20.842 --> 00:50:24.042
¿Qué es un método de investigación o
metodología?

514
00:50:28.271 --> 00:50:33.337
Podría decir que la metodología es el
análisis teórico sistémico o estudio de

515
00:50:33.337 --> 00:50:36.204
los métodos aplicados a un campo de
estudio.

516
00:50:36.822 --> 00:50:41.955
Es un sistema de métodos y principios
utilizados en una disciplina particular.

517
00:50:46.576 --> 00:50:51.709
un método de investigación o metodología,
el nombre aquí no es muy adecuado en

518
00:50:51.709 --> 00:50:56.509
realidad, ambos se usan es un proceso
estructurado de investigación puede

519
00:50:56.509 --> 00:51:01.509
incluir cualquier de estas siguientes
cosas o usualmente la mayoría de ellas

520
00:51:01.509 --> 00:51:06.242
cómo recolectas datos, qué tipo de
principios hay para la recolección de

521
00:51:06.242 --> 00:51:11.042
datos cómo analizas los datos, cuáles son
los principios para el análisis

522
00:51:14.723 --> 00:51:17.656
¿Qué es la epistemología general del
estudio?

523
00:51:20.791 --> 00:51:22.674
¿Qué es el conocimiento en la
investigación?

524
00:51:22.694 --> 00:51:27.094
Incluye, al menos implícitamente, algún
tipo de asumción sobre eso.

525
00:51:31.866 --> 00:51:37.116
Hay, a menudo, descripciones de procesos,
cómo se procede en la investigación, qué

526
00:51:37.116 --> 00:51:38.283
tipo de fases hay.

527
00:51:38.483 --> 00:51:43.683
hay reglas para la análisis hay reglas
para validar los resultados y principios

528
00:51:43.683 --> 00:51:48.216
de cómo evaluar la validez de los
resultados y estos son a menudo muy

529
00:51:48.216 --> 00:51:53.416
claramente representados y a menudo no
existen si queremos clasificar el método

530
00:51:53.416 --> 00:51:54.483
de investigación

531
00:52:10.023 --> 00:52:14.823
El primer problema es cómo presentar
métodos y abordajes de investigación

532
00:52:14.823 --> 00:52:20.356
típicos en la ingeniería de software a los
estudiantes para que puedan decir que hay

533
00:52:20.356 --> 00:52:24.956
este tipo de estudios y este tipo de
estudios y luego hay este tipo de

534
00:52:24.956 --> 00:52:30.289
estudios, por ejemplo Así que necesitas un
tipo de visión holística para entender

535
00:52:30.289 --> 00:52:31.956
estos métodos y abordajes

536
00:52:37.327 --> 00:52:42.660
Así que la solución podría ser que puedas
clasificarlos en clases distintas donde

537
00:52:42.660 --> 00:52:47.060
cada clase tenga funciones claras que
puedan contrastarse con otras

538
00:52:49.831 --> 00:52:55.031
Y, por supuesto, hay muchas maneras de
hacer estas clasificaciones Por ejemplo,

539
00:52:55.031 --> 00:52:59.697
hay esta clasificación entre la
investigación básica, que tiene sólo el

540
00:52:59.697 --> 00:53:04.831
objetivo teórico y la investigación
aplicada, donde hay algún tipo de objetivo

541
00:53:04.831 --> 00:53:06.631
para beneficiar la práctica

542
00:53:12.460 --> 00:53:17.593
o hay investigaciones cuantitativas donde
medias números y hay investigaciones

543
00:53:17.593 --> 00:53:22.593
cualitativas donde clasificas impresiones,
por ejemplo o hay investigaciones

544
00:53:22.593 --> 00:53:27.193
positivistas que se basan en ciertos
métodos de la ciencia y luego hay

545
00:53:27.193 --> 00:53:31.993
investigaciones interpretativas que
intentan entender las acciones de los

546
00:53:31.993 --> 00:53:32.460
humanos

547
00:53:42.785 --> 00:53:46.949
Además, se puede hacer una clasificación
basada en el campo de estudio.

548
00:53:46.990 --> 00:53:51.390
Hay diferentes campos de estudio con
diferentes tipos de abordajes.

549
00:53:52.776 --> 00:53:57.909
Pero eso no nos ayuda mucho porque hace un
modelo muy multidimensional de esta

550
00:53:57.909 --> 00:54:00.709
clasificación de métodos de investigación.

551
00:54:07.752 --> 00:54:08.685
Pero para este

552
00:54:10.848 --> 00:54:16.314
Para los propósitos de clasificación creo
que necesitamos algunos conceptos básicos

553
00:54:16.314 --> 00:54:18.314
que deberíamos entender mejor.

554
00:54:21.361 --> 00:54:26.027
Ya mencionamos este positivismo, pero
luego necesitamos entender qué es

555
00:54:26.027 --> 00:54:28.427
interpretativismo o antipositivismo.

556
00:54:33.116 --> 00:54:38.258
Luego deberíamos hacer alguna distinción
entre cuantitativo y cualitativo en la

557
00:54:38.258 --> 00:54:39.182
investigación.

558
00:54:41.881 --> 00:54:46.814
Esto ya lo mencioné, el positivismo, el
significado positivo con un sentido

559
00:54:46.814 --> 00:54:50.147
filosófico impuesto en la mente por la
experiencia.

560
00:54:52.680 --> 00:54:57.813
Hay una experiencia, una observación de
algo que es entonces un hecho positivo

561
00:54:57.813 --> 00:54:58.880
sobre las cosas.

562
00:55:04.358 --> 00:55:09.291
Históricamente, este positivismo significa
la rechaza de la metafísica como

563
00:55:09.291 --> 00:55:10.091
explicación.

564
00:55:14.492 --> 00:55:19.425
Así que la explicación de algunos
fenómenos naturales no se trata de Dios o

565
00:55:19.425 --> 00:55:23.625
alguna gran fuerza que causa que las cosas
sucedan místicamente.

566
00:55:28.439 --> 00:55:33.039
Esta metafísica explica la naturaleza
fundamental del ser y del mundo.

567
00:55:36.293 --> 00:55:41.493
Pero en el positivismo, el objetivo del
conocimiento es describir los fenómenos

568
00:55:41.493 --> 00:55:45.359
que experimentamos como experiencias, no
por la metafísica.

569
00:55:47.643 --> 00:55:53.109
Y la idea es que la ciencia puede explicar
sólo lo que podemos observar y medir Así

570
00:55:53.109 --> 00:55:57.909
que no deberíamos estudiar pensamientos
emocionales o cualquier otra cosa

571
00:55:57.909 --> 00:55:59.443
incoherente También hay

572
00:56:07.977 --> 00:56:13.377
Se han hecho muchos intentos en estudiar
las actividades humanas bajo esta idea de

573
00:56:13.377 --> 00:56:17.110
positivismo como el behaviorismo en los
años 1920 Skinner

574
00:56:25.477 --> 00:56:30.810
se concentró sólo en los comportamientos
positivos y negativos para predecir cómo

575
00:56:30.810 --> 00:56:32.743
las personas se comportarían.

576
00:56:37.851 --> 00:56:42.717
La idea era estudiar cómo las personas
reaccionaban a ciertos señales, por

577
00:56:42.717 --> 00:56:43.251
ejemplo.

578
00:56:52.780 --> 00:56:58.180
Y hay una causa clara que es el signo y la
reacción Y todo lo demás es irrelevante

579
00:56:58.180 --> 00:57:03.580
porque no puede ser medido Entonces las
intenciones de la gente no son importantes

580
00:57:03.580 --> 00:57:08.646
porque no pueden ser medidas Solo la
relación entre el signo y la reacción es

581
00:57:08.646 --> 00:57:09.313
importante

582
00:57:16.912 --> 00:57:21.778
Un buen ejemplo de esto es el perro de
Pavlov que hizo mucha saliva cuando

583
00:57:21.778 --> 00:57:26.712
vieron, no recuerdo lo que fue la
experiencia, algunas luces o algún sonido

584
00:57:26.712 --> 00:57:31.178
o algo así porque hicieron esta conexión a
la comida con este signo.

585
00:57:47.945 --> 00:57:53.211
Hay también este término de positivismo
lógico o empirismo lógico en el que este

586
00:57:53.211 --> 00:57:58.211
conocimiento científico es el único tipo
de conocimiento factual y todas las

587
00:57:58.211 --> 00:58:03.611
doctrinas tradicionales metafísicas deben
ser rechazadas como sin sentido Solo los

588
00:58:03.611 --> 00:58:08.411
estímulos que son verificables, tanto
lógicamente como empíricamente, son

589
00:58:08.411 --> 00:58:10.345
significativos cognitivamente

590
00:58:20.615 --> 00:58:23.481
De hecho, esto es de Viena en los años
1920.

591
00:58:25.065 --> 00:58:26.047
Había esta escuela de Viena.

592
00:58:26.067 --> 00:58:29.800
Uno de los representantes importantes de
esto fue Carnap.

593
00:58:33.343 --> 00:58:36.143
En su libro, Der Logische auf Baudelswelt,

594
00:58:38.755 --> 00:58:43.621
creó métodos estrictos y procedimientos
para la observación sensorial para

595
00:58:43.621 --> 00:58:47.955
verificar la verdad de la hipótesis
científica del universo físico

596
00:58:54.196 --> 00:58:59.129
Y con esta observación en combinación con
los métodos formales de la lógica

597
00:58:59.129 --> 00:59:04.329
matemática Esta es la única manera de
lograr cualquier cosa en la ciencia según

598
00:59:04.329 --> 00:59:09.862
Carnap Entonces existen estos métodos muy
estrictos de observación combinados con la

599
00:59:09.862 --> 00:59:13.595
lógica formal que hace posible el
conocimiento científico

600
00:59:23.558 --> 00:59:29.091
Pero probablemente el problema es que este
ámbito social de los humanos puede no ser

601
00:59:29.091 --> 00:59:33.624
sujeto a los mismos métodos de
investigación como el mundo natural, a

602
00:59:33.624 --> 00:59:36.491
pesar de lo que Schinner y Carnap
aclararon.

603
00:59:44.956 --> 00:59:50.289
Hay muchos problemas en este ámbito social
que lo hacen diferente de esta ciencia

604
00:59:50.289 --> 00:59:53.556
natural, como la interacción entre teoría
y datos.

605
00:59:58.534 --> 01:00:03.267
Siempre se puede interpretar los datos
humanos en la luz de otra teoría.

606
01:00:06.484 --> 01:00:10.217
Se puede crear otra teoría que también
explique lo mismo.

607
01:00:13.745 --> 01:00:18.678
Por lo tanto, también la investigación
sociológica debe concentrarse en los

608
01:00:18.678 --> 01:00:23.878
humanos y sus valores culturales No puedes
ser completamente libre de valores y

609
01:00:23.878 --> 01:00:28.745
científicamente objetivo porque estás
estudiando algo de lo que eres parte

610
01:00:28.745 --> 01:00:31.345
también de esta sociedad en gran medida

611
01:00:44.727 --> 01:00:49.927
Así que debe haber algún tipo de proceso
interpretativo en el que el observador

612
01:00:49.927 --> 01:00:55.327
exterior se relaciona con la gente o el
grupo subcultural en sus propios términos.

613
01:01:03.687 --> 01:01:08.420
Así que en los términos que están en este
grupo subcultural, en lugar de

614
01:01:08.420 --> 01:01:12.220
interpretarlos en el punto de vista de los
investigadores.

615
01:01:13.702 --> 01:01:18.302
y si traducimos esto a ingeniería de
software los observadores son los

616
01:01:18.302 --> 01:01:23.035
investigadores de ingeniería de software y
luego estos indígenas son los

617
01:01:23.035 --> 01:01:28.502
desarrolladores de software en la empresa
y debes ser capaz de explicar lo que está

618
01:01:28.502 --> 01:01:33.968
sucediendo en este equipo de desarrollo de
software con los términos que se usan en

619
01:01:33.968 --> 01:01:35.768
este desarrollo de software

620
01:01:47.317 --> 01:01:49.250
Este es uno de los problemas.

621
01:02:00.421 --> 01:02:03.287
Había mucha crítica contra este
positivismo.

622
01:02:08.933 --> 01:02:14.333
Y los elementos importantes en la crítica
fueron que el positivismo es restringido

623
01:02:14.333 --> 01:02:19.133
sólo a fenómenos observables Por ejemplo,
es imposible estudiar libertad,

624
01:02:19.133 --> 01:02:23.733
irracionalidad y varias acciones
impredicables que son muy típicas del

625
01:02:23.733 --> 01:02:27.866
comportamiento humano con estas ideas de
la escuela positivista

626
01:02:39.207 --> 01:02:44.207
y también el conocimiento sobre los
humanos nunca puede ser neutro porque en

627
01:02:44.207 --> 01:02:49.273
realidad eres parte de la misma sociedad y
el conocimiento siempre se traduce

628
01:02:49.273 --> 01:02:54.673
directamente en poder si sabes que tienes
más poder que los demás y luego hay este

629
01:02:54.673 --> 01:02:59.607
intento de dibujar una línea artificial
entre el observador y el sujeto que

630
01:02:59.607 --> 01:03:01.073
también es un problema

631
01:03:10.156 --> 01:03:14.489
Aquí hay una tabla sobre cómo podemos
comparar el positivismo y el

632
01:03:14.489 --> 01:03:19.622
interpretativismo En el positivismo la
realidad es objetiva, tangible y única,

633
01:03:19.622 --> 01:03:24.889
solo hay una interpretación, o en realidad
no es una interpretación, es el hecho

634
01:03:34.844 --> 01:03:39.777
mientras que en el interpretativismo
construyes la realidad socialmente, la

635
01:03:39.777 --> 01:03:44.577
aprendes de los demás y luego te acuerdas
de ella y puede haber múltiples

636
01:03:44.577 --> 01:03:46.644
interpretaciones de la realidad

637
01:03:52.698 --> 01:03:57.431
El objetivo de la investigación en el
positivismo es la explicación, una

638
01:03:57.431 --> 01:04:01.831
predicción fuerte, y en el
interpretativismo es la comprensión y la

639
01:04:01.831 --> 01:04:03.031
predicción frágil.

640
01:04:07.598 --> 01:04:12.573
Así que esto es sobre comprender lo que la
gente está haciendo, cómo la gente está

641
01:04:12.573 --> 01:04:13.126
actuando.

642
01:04:13.146 --> 01:04:15.212
Esto es explicar la naturaleza.

643
01:04:16.610 --> 01:04:21.330
Y significa que cuando conoces las reglas
de la naturaleza, puedes predecir mucho

644
01:04:21.330 --> 01:04:24.930
mejor que cómo puedes predecir cómo las
personas se comportan.

645
01:04:25.418 --> 01:04:30.951
El foco de interés en el positivismo es lo
que es general, promedio y representativo

646
01:04:30.951 --> 01:04:36.284
Quieres entender en general cómo son las
cosas, pero aquí en el interpretativismo

647
01:04:36.284 --> 01:04:41.551
cuando estás estudiando a los humanos
debes entender lo que es específico, único

648
01:04:41.551 --> 01:04:44.151
y cómo se está desviando de otras cosas

649
01:04:49.583 --> 01:04:54.516
El positivismo crea leyes que son
absolutas libres del contexto, del tiempo

650
01:04:54.516 --> 01:04:59.716
y de los valores El interpretativismo
intenta entender los significados que son

651
01:04:59.716 --> 01:05:01.183
relativos al contexto.

652
01:05:10.845 --> 01:05:14.406
Pueden ser diferentes en diferentes
tiempos, en diferentes contextos, en

653
01:05:14.406 --> 01:05:15.410
diferentes culturas.

654
01:05:15.610 --> 01:05:17.810
También son desvalorizados porque

655
01:05:19.351 --> 01:05:24.884
El conocimiento es poder En el positivismo
hay una separación rígida entre el sujeto

656
01:05:24.884 --> 01:05:30.084
y el investigador mientras que en el
interpretativismo puede haber una relación

657
01:05:30.084 --> 01:05:33.017
interactiva entre el sujeto y el
investigador

658
01:05:38.791 --> 01:05:42.524
The research may be cooperative, it may be
participative.

659
01:05:43.617 --> 01:05:47.883
The researcher may participate to the
actions of the target even.

660
01:05:48.684 --> 01:05:53.550
For example, when you are studying
software development, you may go to the

661
01:05:53.550 --> 01:05:58.217
software development team and work with
them to understand them better.

662
01:06:04.463 --> 01:06:05.663
What is desired in

663
01:06:08.474 --> 01:06:13.674
la información en el positivismo es, por
ejemplo, cuando estás estudiando a los

664
01:06:13.674 --> 01:06:19.074
humanos, cuántas personas piensan y hacen
una cosa específica o tienen un problema

665
01:06:19.074 --> 01:06:23.407
específico, mientras que en el
interpretativismo es lo que algunas

666
01:06:23.407 --> 01:06:28.474
personas piensan y hacen, qué tipo de
problemas se enfrentan y cómo se lidian

667
01:06:28.474 --> 01:06:29.140
con ellos.

668
01:06:33.331 --> 01:06:38.597
Luego, otra distinción que mencionaré aquí
es entre investigación cuantitativa y

669
01:06:38.597 --> 01:06:43.597
cualitativa La investigación cuantitativa
es describir y medir las cosas que

670
01:06:43.597 --> 01:06:45.931
responden a las preguntas ¿cuántas?

671
01:06:52.299 --> 01:06:52.780
¿cuántas veces?

672
01:06:52.800 --> 01:06:58.066
por ejemplo, el nivel de ocurrencia en
base a números y calculaciones, recolecta

673
01:06:58.066 --> 01:06:59.066
datos numéricos

674
01:07:02.947 --> 01:07:08.480
Hay una relación deductiva entre teoría y
investigación, así que tienes una teoría y

675
01:07:08.480 --> 01:07:13.680
una nueva medida para probar si es verdad
o no Esto es muy similar a la ciencia

676
01:07:13.680 --> 01:07:17.213
natural, hay estos métodos científicos que
mencionamos

677
01:07:20.750 --> 01:07:25.816
There is an objective conception of social
reality and a positivistic view in

678
01:07:25.816 --> 01:07:27.283
quantitative research.

679
01:07:29.929 --> 01:07:34.929
There are strict methods of observation
that are defined by the quantitative

680
01:07:34.929 --> 01:07:36.062
research methods.

681
01:07:39.835 --> 01:07:44.701
hay este análisis con matemáticas
formales, así que esto es exactamente lo

682
01:07:44.701 --> 01:07:49.435
que Carnap, el emperista lógico, dijo
métodos estrictos de observación y

683
01:07:49.435 --> 01:07:51.635
análisis con matemáticas formales

684
01:07:56.727 --> 01:08:01.860
Los métodos típicos, herramientas y
técnicas incluyen cuestionarios de cerros,

685
01:08:01.860 --> 01:08:06.727
experimentos, análisis de correlación,
análisis de regresión Tal vez hayan

686
01:08:06.727 --> 01:08:11.727
escuchado de esto en sus cursos de
estadística anteriormente Así que esto es

687
01:08:11.727 --> 01:08:17.260
mucho sobre las estadísticas también Esta
investigación cuantitativa Su oposición es

688
01:08:17.260 --> 01:08:19.527
a menudo investigación cualitativa

689
01:08:29.954 --> 01:08:33.954
que no siempre es usualmente
interpretativo y se centra en la

690
01:08:33.954 --> 01:08:38.287
profundidad de la comprensión Puede
intentar interpretar palabras,

691
01:08:38.287 --> 01:08:41.820
percepciones, sentimientos, en vez de
analizar números

692
01:08:49.411 --> 01:08:54.344
Puede haber experimentos, entrevistas,
estudios de caso, grupos de enfoque,

693
01:08:54.344 --> 01:08:59.811
cuestionarios con preguntas abiertas, no
cerradas Normalmente hay un rango de datos

694
01:08:59.811 --> 01:09:04.411
observacionales incluidos en la
investigación cualitativa, no siempre,

695
01:09:04.411 --> 01:09:05.477
pero normalmente

696
01:09:11.483 --> 01:09:16.616
Y aquí la abstracción y la generalización
son principios importantes Y estamos

697
01:09:16.616 --> 01:09:21.283
especialmente hablando de la abstracción
teórica y la generalización de

698
01:09:21.283 --> 01:09:26.416
observaciones singulares Que no es lo
mismo que la generalización estadística,

699
01:09:26.416 --> 01:09:28.283
hay una gran diferencia aquí

700
01:09:36.020 --> 01:09:41.220
Y normalmente estos estudios de calidad
producen teorías y hipótesis que no son

701
01:09:41.220 --> 01:09:43.020
confirmadas ni verificadas.

702
01:09:46.583 --> 01:09:52.049
Así que hay una diferencia epistemológica
clara entre la investigación cuantitativa

703
01:09:52.049 --> 01:09:56.983
y la cualitativa La investigación
cuantitativa usualmente intenta construir

704
01:09:56.983 --> 01:10:02.116
factos mientras que la investigación
cualitativa construye teorías y hipótesis

705
01:10:02.116 --> 01:10:07.249
que no son verificadas pero que explican
algo que se ha observado Aquí hay una

706
01:10:07.249 --> 01:10:07.582
tabla

707
01:10:17.195 --> 01:10:21.061
compara las diferencias entre cualitativos
y cuantitativos.

708
01:10:21.982 --> 01:10:24.982
En cuantitativos, los fenómenos son
numéricos.

709
01:10:27.450 --> 01:10:31.916
La análisis es descriptiva y las
estadísticas inferenciales incluyen

710
01:10:31.916 --> 01:10:34.450
preguntas y hipótesis muy específicas.

711
01:10:41.070 --> 01:10:41.731
Hay grandes ejemplos.

712
01:10:41.751 --> 01:10:46.484
Tiene validez estatística y refleja la
población cuando está bien hecho.

713
01:10:49.460 --> 01:10:54.393
pero su desventaja es que la investigación
cualitativa es a menudo bastante

714
01:10:54.393 --> 01:10:59.260
superficial en la comprensión y no puede
describir bien los pensamientos o

715
01:10:59.260 --> 01:11:01.793
sentimientos de la gente, por ejemplo.

716
01:11:08.321 --> 01:11:13.654
En la investigación cualitativa, describes
los fenómenos de una manera narrativa,

717
01:11:13.654 --> 01:11:19.054
cuentas historias sobre cosas y intentas
entender las causalidades de la historia,

718
01:11:19.987 --> 01:11:25.387
La análisis incluye la identificación de
esquemas mayores, no tanto sobre detalles

719
01:11:25.387 --> 01:11:28.987
El escopo es a menudo amplio y hay temas
que son cortos

720
01:11:37.925 --> 01:11:43.325
y la ventaja principal es que produce una
descripción narrativa rica y profunda de

721
01:11:43.325 --> 01:11:48.391
la muestra así que va muy profundo y
entiende lo que está sucediendo en estos

722
01:11:48.391 --> 01:11:53.125
casos específicos no en general, pero en
estos casos específicos y no es

723
01:11:53.125 --> 01:11:57.525
absolutamente generalizable
estatísticamente no se puede decir nada

724
01:11:57.525 --> 01:12:00.791
sobre el resto del mundo en realidad no es
posible

725
01:12:09.127 --> 01:12:13.993
Así que en las estadísticas se puede
aclarar que se puede explicar también

726
01:12:13.993 --> 01:12:19.393
fuera de la muestra, pero aquí no se puede
decir nada sobre lo que está sucediendo

727
01:12:19.393 --> 01:12:20.727
fuera de la muestra.

728
01:12:27.743 --> 01:12:31.487
Esta es la diferencia epistemológica de
estos dos abordajes.

729
01:12:32.971 --> 01:12:37.371
Pero después de esta clasificación,
positivismo, interpretativismo,

730
01:12:37.371 --> 01:12:42.904
cuantitativo y cualitativo, presentaré una
clasificación un poco más compleja de los

731
01:12:42.904 --> 01:12:45.371
métodos de investigación de Järvinen.

732
01:12:57.571 --> 01:12:59.904
Así que esto es sobre, en realidad,

733
01:13:01.591 --> 01:13:06.178
sobre métodos de investigación desde el
punto de vista de la información,

734
01:13:06.178 --> 01:13:10.384
tecnología y sistemas Esto es
probablemente válido en nuestro campo

735
01:13:11.733 --> 01:13:17.066
Y esto también incluye investigaciones de
ingeniería y diseño como parte de ello.

736
01:13:21.348 --> 01:13:26.348
No es realmente el nombre de los métodos
de investigación actuales que están

737
01:13:26.348 --> 01:13:31.481
ubicados en esta jerarquía, pero esta
clasificación puede ser usada para poner

738
01:13:31.481 --> 01:13:34.081
ciertos métodos de investigación en él.

739
01:13:35.809 --> 01:13:36.742
Pero veámoslo.

740
01:13:37.212 --> 01:13:40.345
Aquí está la clasificación completa de
Yerwinen.

741
01:13:41.298 --> 01:13:46.098
Él hace una distinción entre abordajes
estudiando la realidad y abordajes

742
01:13:46.098 --> 01:13:46.898
matemáticos.

743
01:13:49.548 --> 01:13:54.652
Y luego hay esta pregunta, ¿cuál es la
realidad que se puede estudiar haciendo

744
01:13:54.652 --> 01:13:57.437
estudios conceptuales o estudios
empíricos?

745
01:13:57.457 --> 01:14:02.590
Los estudios empíricos pueden ser estudios
de teoría o estudios de creación de

746
01:14:02.590 --> 01:14:03.057
teoría.

747
01:14:04.282 --> 01:14:08.548
Y además de estudiar la realidad, hay este
estudio de artefactos.

748
01:14:10.192 --> 01:14:15.392
Puedes estudiar artefactos que no son
realmente realidad, pero puedes crearlos.

749
01:14:16.542 --> 01:14:18.742
Puedes construirlos o evaluarlos.

750
01:14:21.551 --> 01:14:26.617
Y Germinian afirma que esta distinción
explica este enfoque en el campo de la

751
01:14:26.617 --> 01:14:28.551
tecnología de la información.

752
01:14:33.138 --> 01:14:33.338
Veámoslo.

753
01:14:33.358 --> 01:14:36.024
Empecemos con estos abordes matemáticos.

754
01:14:36.703 --> 01:14:42.036
Esto no es realmente muy relevante en la
investigación de ingeniería de software.

755
01:14:43.512 --> 01:14:48.112
Se trata de demostrar que esto es la
ciencia formal, demostrar teorías

756
01:14:48.112 --> 01:14:49.712
matemáticas y cosas así.

757
01:14:52.445 --> 01:14:57.511
Esto se usa mucho en la ciencia de
computadoras, pero no exactamente mucho en

758
01:14:57.511 --> 01:15:00.311
la investigación de ingeniería de
software.

759
01:15:01.370 --> 01:15:06.636
Así que esto es algo que realmente se ve
puramente en los métodos matemáticos de

760
01:15:06.636 --> 01:15:12.036
los ingenieros de software Pero luego la
otra parte de los tres fue este método de

761
01:15:12.036 --> 01:15:17.103
estudiar la realidad que incluía dos
partes ¿Qué es la realidad y la utilidad

762
01:15:17.103 --> 01:15:18.303
de los artefactos?

763
01:15:23.870 --> 01:15:25.870
Y aquí en ¿Qué es la realidad?

764
01:15:27.593 --> 01:15:32.556
Vamos a ir allí primero y a ver qué son
los métodos de análisis conceptuales

765
01:15:36.284 --> 01:15:41.017
Esto se trata de la análisis de las
asumciones detrás de los constructos

766
01:15:41.017 --> 01:15:46.217
teóricos Puede incluir la identificación
de teorías, modelos y frameworks en la

767
01:15:46.217 --> 01:15:47.684
investigación anterior

768
01:15:52.163 --> 01:15:57.163
Estudios literarios, quizás abordes
conceptuales y analíticos pueden incluir

769
01:15:57.163 --> 01:16:02.563
algún tipo de razonamiento lógico donde se
sintetiza el conocimiento existente con

770
01:16:02.563 --> 01:16:07.896
algo más Pero este abordaje no requiere
las observaciones originales de lo que es

771
01:16:07.896 --> 01:16:12.363
la realidad Puedes usar estudios
existentes para sintetizar algo más

772
01:16:21.003 --> 01:16:26.536
Es posible usar este tipo de métodos en la
ingeniería de software y puedes encontrar

773
01:16:26.536 --> 01:16:31.936
muchos estudios de literatura sistemática
o estudios de mapa que son parte de este

774
01:16:31.936 --> 01:16:32.403
método.

775
01:16:40.832 --> 01:16:46.298
Así que puedes sentarte conveniente en tu
habitación y no salir y mirar los papeles

776
01:16:46.298 --> 01:16:48.632
y pensar sobre cosas y escribirlas.

777
01:16:49.786 --> 01:16:52.307
Así que no estás tan distraído de la
realidad.

778
01:16:55.057 --> 01:17:00.390
Pero hay este problema de qué partes de
los resultados son basadas en opiniones e

779
01:17:00.390 --> 01:17:05.390
intuición en lugar de investigaciones
científicas Así que este es un enfoque

780
01:17:05.390 --> 01:17:10.457
Luego había estos estudios empíricos que
son estudios de teoría o estudios de

781
01:17:10.457 --> 01:17:10.857
teoría

782
01:17:28.705 --> 01:17:33.705
La investigación cuantitativa es también
una investigación de teoría, eso es

783
01:17:33.705 --> 01:17:34.171
típico.

784
01:17:40.066 --> 01:17:45.266
Puedes hacer, por ejemplo, experimentos
laboratorios donde medias cómo la gente

785
01:17:45.266 --> 01:17:46.266
hace las cosas.

786
01:17:46.437 --> 01:17:51.037
Tienes un ejemplo de personas y los pones
en un laboratorio para hacer

787
01:17:51.841 --> 01:17:56.841
Usted está usando estos métodos de
ingeniería requeridos y usted está usando

788
01:17:56.841 --> 01:18:01.841
este otro y luego mediremos quiénes son
mejores Este es el experimento de la

789
01:18:01.841 --> 01:18:07.107
laboratoria o el experimento controlado O
usted puede preguntar la opinión de la

790
01:18:07.107 --> 01:18:12.641
gente sobre las cosas envíen una formación
de survey para 1.000 empresas y luego 100

791
01:18:12.641 --> 01:18:14.574
de ellas lo devuelven a usted

792
01:18:23.262 --> 01:18:27.328
y la mitad de ellos no son útiles porque
han filtrado tan mal.

793
01:18:31.794 --> 01:18:36.660
Así que puedes recoger y analizar datos
estatísticos de una población, por

794
01:18:36.660 --> 01:18:37.194
ejemplo.

795
01:18:38.443 --> 01:18:41.376
O puedes hacer algún tipo de testeo de
campo.

796
01:18:43.610 --> 01:18:47.010
El estudio de campo es una palabra
bastante ambigua.

797
01:18:47.635 --> 01:18:51.445
Puede significar algo más también, pero
puedes hacer algún tipo de experimentos de

798
01:18:51.445 --> 01:18:52.104
campo también.

799
01:18:52.304 --> 01:18:53.837
y probar alguna teoría.

800
01:18:55.450 --> 01:18:59.516
La mayoría de las investigaciones de
teoría son cuantitativas.

801
01:18:59.857 --> 01:19:04.245
Mezclas las cosas y luego puedes analizar
estatísticamente el resultado.

802
01:19:04.445 --> 01:19:09.511
Pero la teoría debe ser tomada de algún
lugar, o de la literatura, o obtienes

803
01:19:09.511 --> 01:19:14.378
alguna inspiración divina de que esto
puede ser verdad, vamos a mezclarlo.

804
01:19:17.988 --> 01:19:22.721
Así que de alguna manera debes
desarrollarlo o refinarlo, también cuando

805
01:19:22.721 --> 01:19:24.521
es tomado de la literatura.

806
01:19:28.663 --> 01:19:31.828
Y luego el estudio prueba si la teoría es
verdadera o no.

807
01:19:31.848 --> 01:19:37.181
Y por supuesto, podemos pensar qué es el
significado de verdadero, pero puede ser

808
01:19:37.181 --> 01:19:38.981
una cosa difícil de pensar.

809
01:19:42.203 --> 01:19:44.827
Hay ciertos problemas en este tipo de
abordaje.

810
01:19:44.847 --> 01:19:48.647
Cómo seleccionar y desarrollar la teoría,
¿de dónde viene?

811
01:19:49.358 --> 01:19:50.691
No es siempre obvio.

812
01:19:56.212 --> 01:19:59.678
Pero esto es muy típico en la ingeniería
de software.

813
01:20:02.665 --> 01:20:08.065
Hay muchos investigadores experimentando,
muchos investigadores de survey también.

814
01:20:12.393 --> 01:20:16.393
Entonces, la contraparte en la
investigación empírica es esta

815
01:20:16.393 --> 01:20:20.526
investigación que crea teorías, una
estrategia que crea teorías

816
01:20:23.783 --> 01:20:29.183
hay una multitud de abordajes que están
creando teorías que incluyen, por ejemplo,

817
01:20:29.183 --> 01:20:34.183
la mayoría de los estudios de casos que
voy a discutir más adelante sobre la

818
01:20:34.183 --> 01:20:39.049
mayoría de estas etnografías donde se
encuentran entre los nativos y hacen

819
01:20:39.049 --> 01:20:41.583
observaciones durante un largo periodo

820
01:20:51.037 --> 01:20:54.770
La teoría basada es un método que he
estado usando mucho.

821
01:20:59.369 --> 01:21:01.702
Es basado en observación inductiva.

822
01:21:01.933 --> 01:21:05.599
Observas cosas y luego construyes algo
teórico de ellas.

823
01:21:07.682 --> 01:21:12.548
Y luego hay muchos otros métodos, como la
analización de las causas, y así

824
01:21:12.548 --> 01:21:13.482
sucesivamente.

825
01:21:15.693 --> 01:21:19.038
En la mayoría, esta investigación de
teoría es cualitativa.

826
01:21:19.058 --> 01:21:19.499
En la mayoría.

827
01:21:19.519 --> 01:21:21.985
No completamente, pero en la mayoría.

828
01:21:23.150 --> 01:21:28.216
Inductivamente observas la práctica, la
práctica es la realidad y luego haces

829
01:21:28.216 --> 01:21:33.816
conclusiones teóricas de ella Y hay varios
métodos de recopilación de datos, como que

830
01:21:33.816 --> 01:21:38.683
puedes entrevistar a la gente, puedes
hacer observaciones directas, puedes

831
01:21:38.683 --> 01:21:40.416
recopilar material archivo

832
01:21:46.268 --> 01:21:51.201
Y en esta creación de teoría inductiva,
refineras estas observaciones hasta

833
01:21:51.201 --> 01:21:56.134
obtener una teoría, que después podrás
probar con otros métodos si quieres.

834
01:22:04.720 --> 01:22:10.219
El problema de todos estos abordajes es si
es realmente posible hacer cualquier tipo

835
01:22:10.219 --> 01:22:10.352
de

836
01:22:10.552 --> 01:22:13.685
generalización de las teorías a otros
contextos.

837
01:22:15.340 --> 01:22:20.473
Así que sabes que esto sucedió en esta
compañía, pero ¿qué pasa con los otros?

838
01:22:23.653 --> 01:22:27.053
Así que ninguno de estos abordajes es sin
problemas.

839
01:22:30.825 --> 01:22:32.891
Luego, si volvemos a la imagen,

840
01:22:34.126 --> 01:22:39.059
hubo otras marcas sobre la utilidad de los
artefactos que se usan a menudo,

841
01:22:39.059 --> 01:22:43.926
especialmente en la investigación de
ingeniería y es muy típico en nuestro

842
01:22:43.926 --> 01:22:46.992
campo que inventes un nuevo modelo, por
ejemplo

843
01:23:01.177 --> 01:23:06.110
Otra herramienta de modelación para los
pobres desarrolladores de software.

844
01:23:06.830 --> 01:23:12.096
o inventas un nuevo tipo de proceso de
desarrollo de software donde puedes hacer

845
01:23:12.096 --> 01:23:14.563
las cosas más eficazmente o algo así.

846
01:23:18.290 --> 01:23:20.290
Ese es otro tipo de artefacto.

847
01:23:20.414 --> 01:23:25.880
El artefacto puede ser una software, puede
ser un hardware, puede ser algún tipo de

848
01:23:25.880 --> 01:23:27.880
proceso o método o lo que sea.

849
01:23:29.290 --> 01:23:32.820
Así que es un método o modelo de
constructo particular

850
01:23:33.020 --> 01:23:36.620
que se aplican y producen un artefacto a
partir de eso.

851
01:23:38.709 --> 01:23:43.575
Y luego consideran los aspectos de
utilidad del artefacto, si es útil para

852
01:23:43.575 --> 01:23:44.242
algo o no.

853
01:23:46.241 --> 01:23:51.374
Y reportan el artefacto y hacen una
especie de evaluación o discusión sobre su

854
01:23:51.374 --> 01:23:51.974
utilidad.

855
01:23:57.657 --> 01:24:02.657
Este es un enfoque muy común en la
ingeniería Puedes hablar de investigación

856
01:24:02.657 --> 01:24:07.790
de diseño o de la ciencia de diseño
artificial o puedes estudiar el proceso de

857
01:24:07.790 --> 01:24:08.990
diseño en sí mismo

858
01:24:14.701 --> 01:24:19.734
Pero el problema de este tipo de abordajes
es que a menudo dicen que tenemos este

859
01:24:19.734 --> 01:24:22.314
artefacto bueno, pero ¿cómo lo evaluamos?

860
01:24:22.334 --> 01:24:24.267
¿Cuál es su valor científico?

861
01:24:24.779 --> 01:24:29.712
Si tenemos otro nuevo herramienta de
desarrollo de software, ¿qué significa

862
01:24:29.712 --> 01:24:30.779
para la ciencia?

863
01:24:39.575 --> 01:24:44.708
Una visión un poco diferente a este
artefacto es la otra brancha, evaluando el

864
01:24:44.708 --> 01:24:49.641
artefacto Donde tienes algún tipo de
artefacto que tomas en uso, lo evaluas

865
01:24:49.641 --> 01:24:53.974
según algunos criterios diseñados,
realizas medidas, observaciones

866
01:25:02.305 --> 01:25:07.305
Este tipo de evaluación puede ser un
experimento controlado, pero en la vida

867
01:25:07.305 --> 01:25:12.171
real eso es a menudo imposible Si estás
tomando algún método o herramienta

868
01:25:12.171 --> 01:25:16.838
relevante para usar en una gran
organización, es muy raro que haya algo

869
01:25:16.838 --> 01:25:19.238
controlado en realidad, si sabes eso

870
01:25:24.817 --> 01:25:30.083
Un método típico en esto es el método o
proceso de investigación de acción Es un

871
01:25:30.083 --> 01:25:35.083
tipo de proceso cíclico en el que se
diagnosa el problema, se desarrolla una

872
01:25:35.083 --> 01:25:40.483
intervención o un artefacto para resolver
el problema o se toma una intervención o

873
01:25:40.483 --> 01:25:42.083
artefacto listo para uso

874
01:25:47.159 --> 01:25:52.025
haces esta intervención o tomas este
artefacto en uso y luego evaluas esta

875
01:25:52.025 --> 01:25:57.359
intervención, lo aprendes y luego puedes
repetirlo de nuevo Este es el proceso de

876
01:25:57.359 --> 01:26:02.559
investigación de acción y es bastante
usado en muchos tipos de ciencias humanas

877
01:26:02.559 --> 01:26:04.759
Lo discutiremos más tarde, mañana

878
01:26:14.328 --> 01:26:19.061
Así que esta ha sido la clasificación de
Yerwinens sobre los enfoques de

879
01:26:19.061 --> 01:26:24.461
investigación y principalmente en estudios
de ingeniería de software podemos hacer

880
01:26:24.461 --> 01:26:27.061
una distinción entre estudios empíricos

881
01:26:34.645 --> 01:26:39.711
donde hay test de teoría y aprendizaje de
teoría y luego hay esta utilidad de

882
01:26:39.711 --> 01:26:44.978
artefactos donde podemos construir algo
útil o evaluar algo útil si es útil o no

883
01:26:54.288 --> 01:26:59.488
Y ahora el resto de mi lectura se trata
de... Voy a intentar llenar estas cajas

884
01:26:59.488 --> 01:27:01.688
aquí, lo que hay dentro de ellas.

885
01:27:08.886 --> 01:27:11.470
Discutiré sobre el testeo de teoría y la
investigación de la creación de teoría.

886
01:27:11.490 --> 01:27:15.890
Discutiré sobre la construcción de
artefactos y la investigación de

887
01:27:15.890 --> 01:27:17.556
evaluación de artefactos.

888
01:27:20.461 --> 01:27:22.842
¿Cuál es el enfoque de las
investigaciones?

889
01:27:23.077 --> 01:27:24.343
I would say that...

890
01:27:26.873 --> 01:27:29.139
Estos cuatro son todos muy usados.

891
01:27:29.657 --> 01:27:34.190
Entonces, la gente hace investigación
experimental, experimentaciones

892
01:27:34.190 --> 01:27:39.457
laboratorias y experimentos controlados,
investigaciones y la gente crea teorías

893
01:27:39.457 --> 01:27:44.990
con métodos cualitativos y luego la gente
construye diferentes tipos de herramientas

894
01:27:44.990 --> 01:27:49.923
y métodos y procesos y presenta ellos y
luego la gente también evalúa estos

895
01:27:49.923 --> 01:27:51.990
métodos y procesos en práctica.

896
01:27:56.455 --> 01:27:58.721
All these four are very much used.

897
01:27:58.898 --> 01:28:02.898
And there are different... Action research
is typically this.

898
01:28:04.206 --> 01:28:06.539
This is design research, typically.

899
01:28:08.913 --> 01:28:12.338
This is typically grounded theory or
ethnography or something like that.

900
01:28:12.358 --> 01:28:14.100
There are also many other variations.

901
01:28:14.120 --> 01:28:16.186
Case studies are included here.

902
01:28:17.165 --> 01:28:21.698
And then these theory testings are
laboratory experiments, controlled

903
01:28:21.698 --> 01:28:24.165
experiments and surveys, for example.

904
01:28:26.358 --> 01:28:30.958
Creo que estos cuatro, y luego por
supuesto hay estos, pondré estudios

905
01:28:30.958 --> 01:28:36.424
literarios aquí Pero no sé, no son tantos
métodos de investigación quizás, pero son

906
01:28:36.424 --> 01:28:37.291
un tipo de...

907
01:28:44.342 --> 01:28:49.542
Haces estudios indirectos Meta de tu área
Ok, así que esta fue la segunda parte