Creatividad digital

La transformación digital ha revolucionado la forma en que investigamos, analizamos datos y compartimos conocimiento. Tanto en entornos académicos como profesionales, el dominio de los métodos de investigación, herramientas tecnológicas y fundamentos estadísticos es esencial para obtener resultados fiables y relevantes.

1. Métodos de Investigación Digital: Cualitativos, Cuantitativos y Mixtos

🔹 Investigación Cualitativa

Este enfoque busca comprender fenómenos desde una perspectiva profunda, explorando significados, experiencias y contextos.

Ejemplos:

• Análisis de comentarios en redes sociales.

• Entrevistas por videollamada.

• Análisis de contenido en foros y blogs.

🔹 Investigación Cuantitativa

Se basa en la recolección y análisis de datos numéricos, para identificar patrones, probar hipótesis o hacer generalizaciones.

Ejemplos:

• Encuestas en línea (Google Forms, SurveyMonkey).

• Análisis estadístico con software (SPSS, Excel, R).

🔹 Investigación Mixta

Combina ambos enfoques para enriquecer los resultados.
Ejemplo: Estudiar el comportamiento de estudiantes en línea con datos estadísticos (cuantitativo) y entrevistas en profundidad (cualitativo).

2. Atributos y Etiquetas HTML: Fundamentos para Presentar Información

El lenguaje HTML es la base de la web y una herramienta útil para estructurar investigaciones digitales, especialmente si creas blogs, portafolios o presentaciones interactivas.

Etiquetas comunes:

• <h1>, <h2>... <h6> – Títulos y subtítulos.

• <p> – Párrafos.

• <a href=""> – Enlaces.

• <img src=""> – Imágenes.

• <table> – Tablas de datos.

• <ul>, <ol>, <li> – Listas.

Atributos útiles:

• href, src, alt, title, class, id.

3. Herramientas Digitales para Investigación Académica y Científica

La web está llena de plataformas que facilitan la investigación rigurosa:

🔍 Bases de datos y buscadores científicos:

• Google Scholar (https://scholar.google.com)

• Scielo (https://scielo.org)

• PubMed, IEEE Xplore, ScienceDirect

📝 Gestores bibliográficos:

• Zotero

• Mendeley

• EndNote

📈 Análisis de datos y visualización:

• Excel, SPSS, JASP

• R y Python

• Tableau, Power BI

4. Conceptos Fundamentales de Estadística

Tanto en investigaciones cualitativas como cuantitativas, los conceptos estadísticos permiten interpretar datos de manera objetiva:

📊 Principales conceptos:

• Población y muestra

• Media, mediana y moda

• Varianza y desviación estándar

• Distribución normal

• Correlación y regresión

• Pruebas de hipótesis (t de Student, ANOVA)