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El Big Data libera a la investigación cualitativa para que ésta se centre en aquello que el dato puro no es capaz de revelar.

La era de la ‘Gran Metáfora’por William Landell MillsGlobal Director, TNS Qualitative

Últimamente los investigadores se están habituando a las preguntas existenciales. Y es que el Big Data hará que gran parte de la investigación tradicional quede obsoleta. Los estudios cuantitativos tendrán como objetivo la conservación de datos y los investigadores asumirán el rol de científicos de la observación, extrayendo la información de grandes ficheros de datos. Pero, ¿qué implica el Big Data

para la investigación cualitativa? En cierto modo, el Big Data libera a la investigación cualitativa para que ésta se centre en aquello que el dato puro no es capaz de revelar: las estructuras de pensamiento metafórico que muestran el verdadero significado que los humanos damos a las cosas que nos rodean.

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Se está desarrollando una industria sobre la base de proporcionar respuestas, sin intentar conocer cuáles son las preguntas.

El aumento del volumen de generación de datos conlleva la supresión de dos importantes motivos que se utilizaban (¡y utilizan!) para optar por la investigación cualitativa. La buena noticia es que vale la pena prescindir de ellos ya que implícitamente afectan a la percepción que se tiene del valor de la investigación cualitativa. Uno de estos motivos es que el cualitativo es barato. En los días en que realizar un

estudio cuantitativo representaba una gran inversión, la investigación cualitativa se convertía en una alternativa con mejor precio. Esto ha dañado la imagen y reputación de la investigación cualitativa, relegándola a un tipo de investigación más trivial con muestras más pequeñas, sin apreciar, por tanto, su valor.

El otro motivo es que tradicionalmente se consideraba a la investigación cualitativa como una buena forma de ‘escuchar la voz del consumidor’. Hoy en día con la escucha social y los páneles interactivos, la investigación cualitativa es sin lugar a dudas la mejor forma de descubrir las empresas a la gente real. No se trata tan solo de comunicar la visión del consumidor, en sentido literal.

Así pues, el Big Data ha ayudado a clarificar lo que la investigación cualitativa no es, pero también lo que puede llegar a ser. La investigación cualitativa originalmente evolucionó como respuesta a la rigidez de los estudios cuantitativos. Ahora surge una nueva tensión - y por tanto - una nueva oportunidad para la investigación cualitativa. La

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información es omnipresente, constantemente generada, barata y abundante. Pero, ¿cómo saber qué es lo que realmente importa? Franck Sarrazit, un agudo compañero de profesión observó: “se está desarrollando una industria sobre la base de proporcionar respuestas, sin intentar conocer cuáles son las preguntas”.

Una importante aportación que la investigación cualitativa podrá realizar será ayudar a definir las preguntas más significativas que después nuestros abundantes datos serán capaces de contestar. Y la investigación cualitativa puede hacerlo porque es la única capaz de interpretar el contexto desde una perspectiva psicológica. Tomemos como ejemplo la pregunta: “para qué sirve el desayuno”, que difícilmente puede contestarse con los datos únicamente. Observando la forma como se prepara el desayuno, se consume y se habla de él, la investigación cualitativa puede identificar las fuerzas emocionales y culturales que lo rodean y moldean. Así se podrán medir las necesidades alrededor del desayuno y desarrollar conceptos en torno a éstas.

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Una vez aceptado que el cualitativo se centra en la comprensión del contexto (y en TNS creemos que esto es, de hecho, su razón de ser) llegamos a otra cuestión: ¿cuál es el valor diferencial del cualitativo a la hora de interpretar el contexto? o, para decirlo de otra manera, ¿qué define a la información cualitativa a diferencia de otro tipo de información que puede extraerse de otras fuentes?

Cuando se reta a alguien a creer que ha elegido algo cuando en realidad no lo ha hecho, casi siempre proporciona una racionalización coherente de por qué lo ha elegido.

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Daniel Kahneman apunta que existen tres tipos de información que se pueden extraer de lo que la gente dice: Racional, Asociacional y Metafórica. Pensando en el cualitativo desde esta perspectiva ayuda a identificar distintas formas de información que podemos obtener y la necesidad de tratarlas de distinto modo. Y esto también puede ayudar a descubrir lo que es realmente único en el cualitativo y lo diferencia de otras áreas de la investigación.

Racional es el tipo de información que los consumidores proporcionan en respuesta a una pregunta implícita o explícita: “Compré el coche porque tenía un gran maletero y es eficiente energéticamente”. Es lo que la mayoría de la gente reconocería como una respuesta convencional. Es esencial para la comunicación pero, cuando estamos ante una investigación, lleva consigo algo malo. A pesar de lo convincentes y convencidos que puedan estar los consumidores, este tipo de afirmaciones no son reflejo de sus verdaderas motivaciones o comportamientos. Lars Hall y Petter Johansson

han realizado un estupendo trabajo, ‘Choice Blindness’, en el que demuestran como, cuando se reta a alguien a creer que ha elegido algo cuando realmente no lo ha hecho, casi siempre proporciona una racionalización coherente de por qué lo eligió. Y esto a pesar de que en realidad nunca lo hizo.

Los investigadores cualitativos con experiencia son capaces de identificar respuestas interesadas a través de la referencia a un contexto más amplio. Pero esta no es una capacidad que tenga únicamente la investigación cualitativa. Mientras que el cuantitativo está peor posicionado para realizar este tipo de juicios, existe una aceptación general que la mención de los consumidores de “gran maletero” proporciona el motivo real para comprar su vehículo. La racionalización es una fuente de datos que debemos aprender a usar sin ingenuidad. Es una forma de comportamiento linguístico, una clave, pero no la verdad en sentido literal.

Asociacional es otra forma de información que es

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fácilmente accesible desde el cualitativo y, en muchos sentidos, es más valiosa que la racionalización. Cuando comprendemos las asociaciones de los individuos, entendemos el contexto en el que se encuentra una marca o un producto, y dónde se sitúa en las redes que nuestra mente utiliza para almacenar y estructurar la realidad. “¿Qué es lo primero que te pasa por la cabeza cuando piensas en un Ford?”, podríamos preguntar. “Vendedores, un óvalo azul, interior de plástico,...”. Un análisis detallado y concienzudo de este tipo de asociaciones puede ser extremadamente potente. De hecho, la suma total de estas asociaciones en la mente del consumidor es el brand equity. Observar patrones de asociación permite conocer los prejuicios que hay detrás de algo y cómo se conforman. Y el cualitativo puede hacer una gran aportación en este ámbito. No obstante, cada vez más la investigación cuantitativa se está especializando en presentar este tipo de datos e identificar patrones significativos. De hecho, este es uno de los outputs principales de

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la escucha social. En el futuro, los investigadores cualitativos continuarán aportando valor a este flujo de datos conscientes, porque están liberados de las racionalizaciones de los consumidores y nos proporcionan mapas mentales inspiradores. Pero, una vez más, esta es una forma de información que no afecta únicamente al cualitativo.

Esto nos lleva a la Metáfora. Y no estamos hablando de un recurso poético. De lo que estamos hablando es de la metáfora en tanto que estructura de pensamiento que es esencial para el conocimiento y la comunicación de significados. Para marcar esta distinción llamémosle ‘Gran Metáfora’.

Una Gran Metáfora es una observación sobre cómo la mente identifica el significado de las cosas mediante la observación de algo paralelo. En un sentido básico, nuestra mente es una máquina de reconocimiento de patrones, que nos permite dar

“¿Para qué sirve el desayuno?”

es una pregunta que no podemos contestar solamente con datos. Observando la forma cómo se prepara el desayuno, se consume y se habla de él, la investigación cualitativa puede identificar las fuerzas emocionales y culturales que lo rodean y moldean.

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sentido a los estímulos que nos rodean (esos cuatro tablones son un escritorio, esa cosa verde, un árbol).

Nuestras conversaciones y conocimientos están impregnados de esta metáfora invisible, de hecho, de media utilizamos la metáfora cada 4 frases, y muchas veces sin darnos cuenta. La frase que abre esta sección sobre la metáfora es en realidad una metáfora. No nos hemos trasladado a un lugar llamado Metáfora, la intención es crear la sensación

de hacer avanzar el argumento.

Las metáforas revelan la forma en que nuestra mente estructura el mundo que nos rodea. Cuando los nativos americanos vieron por primera vez máquinas de vapor, se referían a ellas como ‘caballos de hierro’, una metáfora que les ayudaba a entender y a comunicar una tecnología ajena. La metáfora facilita entender algo que no sabemos mediante algo que sí conocemos. Gracias a la metáfora del ‘caballo de hierro’ podemos aproximarnos a la mente de un nativo americano del siglo XIX.

Las metáforas no solo reflejan nuestro pensamiento, también estructuran nuestra percepción. En ‘Metaphors we live by’, Lakoff y Johnson ejemplifican como las metáforas revelan que el significado real de la palabra ‘discusión’ es ‘guerra’. Las discusiones se ‘ganan’ o ‘pierden’, se ‘defienden’ ‘posiciones’ y se ‘atacan’ los ‘puntos débiles’. Continuan diciendo que esta ‘discusión’ sería algo muy diferente si la metáfora que hubiera debajo fuera, por ejemplo, ‘bailar’, con

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Encontramos muchas metáforas porque son esenciales para la comunicación del significado. Si alguien no entiende algo, este algo tiene que ser explicado mediante una metáfora (“es como X, ya sabes...”).

su enfásis colaborativo y expresivo.

Encontramos muchas metáforas porque son esenciales para la comunicación del significado. Si alguien no entiende algo, este algo tiene que ser explicado mediante una metáfora (“es como X, ya sabes...). Esto significa que lo nuevo se explica y se estructura en términos de lo antiguo. Las metáforas son un mecanismo para la coherencia y continuidad cultural, absorbiendo nuevas ideas a través de su explicación con referencias actuales.

Pasando de las palabras a los hechos, es evidente que los significados metafóricos se manifiestan igual en el comportamiento. Tomemos como ejemplo las diferencias que hay entre el almuerzo británico y el francés. Los hábitos de alimentación de los ingleses revelan el prejuicio latente de que la comida puede ser algo para disfrutar pero que el objetivo final no es otro que el de alimentarnos. De ahí el pragmatismo del sandwich. Para los franceses, en cambio, el almuerzo es algo más. Un británico

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pensará que en Francia la vida se interrumpe para el almuerzo, para un francés el almuerzo es vida, y un sandwich de atún y mayonesa representa una vida que no merece mucho la pena vivir. Este tipo de construcciones metafóricas profundas se evidencian en todo aquello que hacemos, desde el modo en que limpiamos el baño a la forma en que viajamos o trabajamos.

En investigación, el trabajo de observacion es esencial para identificar estas metáforas implícitas, porque dan cuenta de por qué la gente hace las cosas de una determinada manera. El análisis de las metáforas nos permite descubrir mecanismos psicológicos y alinear productos, publicidades y marcas con estas reglas invisibles.

Cuando hablamos de metáfora, realmente estamos hablando de su significado psicológico. Visto así, parece evidente que los productos están repletos de significados metafóricos: la leche es amor, la Coca-Cola felicidad, una barra de labios es esperanza y el té es reflexión. A un nivel más concreto, cada publicidad

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Las máquinas no pueden reconocer la metáfora, en tanto que trabajan bajo cálculos y no por analogías. Y este es un gran gap teniendo en cuenta la importancia de la metáfora en el conocimiento humano.

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tiene su historia que será arquetípica y, por tanto, portadora de un significado metafórico.

Si entendemos la metáfora en este sentido amplio, como una Gran Metáfora, podemos ver que ésta incluye lo más valioso en investigación cualitativa: desde la personificación al collage pasando por el storytelling. Las máquinas no pueden reconocer la metáfora, en tanto que trabajan bajo cálculos y no por analogías. Y este es un gran gap teniendo en cuenta la importancia de la metáfora en el conocimiento humano. El Big Data implica más cantidad de información, más inmediata y con mayor potencial, pero su significado psicológico pasará inadvertido a no ser que hagamos uso de la herramienta de investigación más efectiva que tenemos a la hora de descubrir sidnificados metafóricos. De igual modo que el Big Data determina el futuro de la investigación cuantitativa, la ‘Gran Metáfora’ también determinará el rol del cualitativo.