PARTE 2.
5.
Criterios de categorización de la información según los parámetros
objetivos.
Figura 4. PrettyVectors. (s/f). Content management website strategy concept. Vector flat cartoon.
Es esencial para organizar datos de manera eficiente y
facilitar su búsqueda, recuperación y análisis. Los criterios de categorización
se basan en características concretas y medibles de los datos.
Según la Revista
Filones (Blog, 2022) sus principales criterios son:
Relevancia: Debe contemplar las diferentes posibilidades o
categorías de variación.
Exclusividad: Debe excluir componentes en el sistema de categorización
que hagan que un mismo elemento se ubique en dos categorías a la vez.
Complementariedad: Un problema o fenómeno estudiado abre un abanico de
categorías para su estudio que a su vez se complementan con el objeto de
profundizar o ahondar sobre cada categoría.
Especificidad: Cada categoría corresponde a un plano temático.
Exhaustividad: Se hace necesario en el proceso de categorización
admitir la inclusión de información en una de las categorías para tematizar de
manera total la realidad objeto de estudio.
Filones (2022).
A continuación, se presentan algunas categorías comunes
de categorización de la información según parámetros objetivos, indicados por Vives y Hamui (2021):
Categorización por Fecha: Clasificar la información según la fecha en que se creó, se modificó o
se hizo efectiva.
Categorización por Tipo de
Documento: Organizar la información en función del tipo
de documento, como informes, presentaciones, correos electrónicos, etc.
Categorización por Tema o
Asunto: Agrupar la información en categorías basadas
en temas o asuntos específicos relacionados con el contenido de los documentos.
Categorización por Autor o
Fuente: Clasificar la información según el autor o
la fuente que la generó. Esto es especialmente útil para el seguimiento de
contribuciones individuales o la evaluación de la credibilidad de las fuentes.
Categorización por
Departamento o Área Funcional: Organizar la información
de acuerdo con los departamentos o áreas funcionales de una organización que
están relacionados con los datos.
Categorización por Nivel
de Prioridad o Importancia: Categorizar la información en función de su
nivel de prioridad o importancia. Esto puede ayudar a gestionar tareas y
decisiones.
Categorización por Estado
o Progreso: Clasificar la información según su estado
actual o el progreso de una tarea o proyecto.
Categorización por Cliente
o Cliente Potencial: Organizar la información relacionada con
clientes o clientes potenciales en función de su nombre, número de cliente o
características específicas.
Categorización por
Ubicación Geográfica: Clasificar la información según la ubicación
geográfica a la que hace referencia.
Categorización por Valor
Monetario: Organizar la información en función de su
valor monetario, como ingresos, costos o presupuestos.
Categorización por Estado
Legal o Regulatorio: Clasificar la información según su estado legal
o regulatorio, como documentos legales, contratos o acuerdos.
La elección de los criterios de categorización dependerá
del contexto y los objetivos específicos de tu organización o proyecto. Es
importante establecer criterios que sean relevantes y que faciliten la
recuperación y el análisis de la información de manera efectiva.
Vives y Hamui (2021).
Se anexa video para complementar y consolidar el conocimiento de la temática.
Video 2.
Tesis, O. [@onlinetesis6046]. (2022, junio 28). Categorización de la Información en la Investigación. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=bHF575qVor0
6.
Elementos éticos a tener en cuenta en el desarrollo de cada uno de los
proyectos de investigación y su tratamiento.
Según Fresno (2019), los aspectos pueden estar
relacionados con animales, el medio ambiente o los seres humanos. En este
último caso, es necesario brindarles a los posibles participantes, información
detallada de su participación en el estudio y obtener el consentimiento informado
de los mismos, solo así se podrá contar con su participación.
Hay que mantener un respeto por las personas, por las
leyes de la ciencia, por el reconocimiento adecuado del contexto donde se
desarrolla una investigación, existen varios elementos, permiten una fluidez en
el desarrollo ético de los proyectos, como los siguientes:
-
El libre consentimiento para la participación
en la investigación.
-
Derecho a definir las condiciones de su
participación en la investigación.
-
Los datos recolectados no se usarán por fuera
de los fines investigativos.
-
El investigador debe abstenerse de incluir
conceptos que afecten los datos.
Aspectos éticos:
• Principios éticos, consentimiento informado a personas
implicadas en la investigación.
• En las políticas públicas, si es posible el desarrollo
de la investigación.
• Factibilidad de estudiar el fenómeno en cuestión.
• Existencias de recursos necesarios para la misma.
• Competencia de los investigadores.
• Pertinencia de
la investigación.
Fresno (2019).
Se anexa video para complementar y afianzar el conocimiento de la temática.
Video 3.
Idrobo, D. P. [@dadianapalaciosidrobo2298]. (2022, marzo 11). ASPECTOS ÉTICOS EN LA INVESTIGACIÓN. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=9h_SDvX2JWw
7.
Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos. Incluya
definiciones, descripciones, alcances y limitaciones.
Figura 5. Industrial technology concept.
Los sistemas de codificación de datos y procesamiento de
datos son componentes clave en la gestión y análisis de información en diversos
campos, desde la investigación científica hasta la gestión empresarial.
7.1.
Sistema de Codificación de Datos:
Definición: Es un conjunto de reglas y procedimientos que se utiliza para asignar
etiquetas o códigos numéricos o alfanuméricos a los datos con el fin de
organizarlos, identificarlos y facilitar su manipulación, análisis y
recuperación.
Descripción: Establece una estructura coherente para la categorización de
información. Puede involucrar la creación de categorías, subcategorías y
códigos específicos para diferentes tipos de datos.
Se utiliza en una variedad de campos, como la
investigación científica (codificación de variables), la gestión de bases de
datos, la catalogación de documentos y la organización de información en
empresas y organizaciones.
Alcance:
-
Facilita la organización eficiente de grandes
cantidades de datos.
-
Permite la estandarización de la información
para su uso uniforme en diferentes contextos.
-
Facilita la búsqueda y recuperación de datos
relevantes.
Limitaciones:
-
La creación y mantenimiento de un sistema de
codificación pueden ser laboriosos y requerir recursos significativos.
-
La elección de códigos y categorías debe ser
cuidadosa para evitar ambigüedades o problemas de interpretación.
-
Los sistemas de codificación pueden volverse
obsoletos con el tiempo, lo que requiere actualizaciones periódicas.
7.2.
Sistema de Procesamiento de Datos:
Definición: Es un conjunto de procedimientos, software y hardware diseñados para
recopilar, organizar, transformar, analizar y presentar datos con el propósito
de obtener información significativa y respaldar la toma de decisiones.
Descripción: Gestionan datos en bruto y los convierten en información útil a través
de una serie de pasos que incluyen la entrada, el almacenamiento, el
procesamiento y la salida de datos.
Se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde la
contabilidad financiera y la gestión de inventarios hasta el análisis de datos
científicos y la toma de decisiones empresariales.
Alcance:
-
Automatiza tareas de procesamiento y análisis
de datos, reduciendo errores y tiempos de procesamiento.
-
Facilita la generación de informes y
visualizaciones que ayudan en la toma de decisiones.
-
Permite la realización de análisis avanzados,
como modelado estadístico y aprendizaje automático.
Limitaciones:
-
Puede ser costosa en términos de hardware,
software y capacitación.
-
Pueden ser vulnerables a errores humanos,
especialmente en la entrada de datos.
-
La seguridad y la protección de datos son
preocupaciones importantes, especialmente cuando se trata de datos sensibles o
confidenciales.
En resumen, los sistemas de codificación de datos se
centran en la organización y etiquetado de información para su clasificación y
búsqueda eficientes, mientras que los sistemas de procesamiento de datos
abarcan todo el proceso de transformar datos en información significativa para
respaldar la toma de decisiones. Ambos son fundamentales en la gestión y
análisis de datos en una variedad de contextos.
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