Entrada | Métodos mixtos (investigación)

CAT Mètodes mixts CHI (s) 混合方法研究 ENG Mixed-methods research EUS Metodo mistoak GAL Métodos mixtos POR Métodos mistos

Introducción

Introduction to mixed-methods research. [Fuente]

La investigación con métodos mixtos (MM) alude a un enfoque de investigación integrador que combina métodos cuantitativos y cualitativos en un único estudio para erklären (“explicar”) y verstehen (“comprender”) un fenómeno (Tashakkori & Teddlie 2010; Creswell & Plano Clark 2018). Consiste en la recopilación, el análisis y la combinación de datos numéricos (cuantitativos) y textuales u observacionales (cualitativos) para aprovechar sus fortalezas complementarias. Desde perspectivas tanto sustantivas como prácticas, los métodos mixtos se complementan bien con los estudios de traducción e interpretación (ETI). Desde hace mucho tiempo, los ETI se consideran, en esencia, un campo interdisciplinar o multidisciplinar, que utiliza teorías y métodos de ámbitos como la filosofía, la sociología, la psicología y la lingüística (aplicada) para explorar cuestiones clave relacionadas con el desempeño, la capacitación y la evaluación de la traducción e interpretación. En la práctica, como campo en constante evolución, los ETI han estado expuestos a diversos paradigmas metodológicos en un periodo de tiempo relativamente corto y permanecen abiertos a múltiples enfoques de la investigación científica (pluralismo metodológico). Si bien los primeros debates enmarcaron los ETI dentro de la dicotomía “ciencias” frente a “letras”, varios académicos destacados de los ETI abogan por una postura pragmática, enfatizando la flexibilidad metodológica en la investigación de los ETI (p. ej., Schäffner 2004; Pöchhacker 2011).

La presente entrada constituye una revisión y análisis de los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación. En primer lugar, examina los fundamentos filosóficos y teóricos de los MM y pone de relieve los principios epistemológicos y metodológicos subyacentes. A continuación, explora las bases y diseños clave de los MM y, para ello, aborda aspectos esenciales como las características de diseño y los sistemas de notación. Asimismo, la entrada analiza la evolución de los debates académicos y los avances históricos de los MM en los ETI, y los articula en torno a tres décadas clave: 2000, 2010 y 2020. A continuación, evalúa de manera crítica los principales desafíos y limitaciones asociados a la implementación de los MM en los ETI, de manera que se destaca la importancia de la calidad y del rigor en los estudios que se basan en los MM. Por último, la entrada concluye exponiendo los pasos que se pueden dar para actualizar y perfeccionar la aplicabilidad y la investigación de los MM en los ETI.

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Fundamentos filosóficos y teóricos

En general, el uso de los métodos mixtos se fundamenta en una postura epistemológica pluralista, que integra paradigmas cuantitativos y cualitativos para proporcionar una comprensión más completa y matizada de los fenómenos bajo investigación. En concreto, los fundamentos filosóficos y teóricos de los MM se basan principalmente en el pragmatismo, el realismo crítico y el pluralismo dialéctico, que contribuyen de manera complementaria a su flexibilidad metodológica y a la integración de diferentes sistemas de conocimiento (Johnson, Onwuegbuzie & Turner 2007; Creswell & Plano Clark 2018).

El pragmatismo es central en los métodos mixtos. Esta cosmovisión otorga prioridad a las preguntas de investigación antes que al cumplimiento de los principios metodológicos. Además, permite a los investigadores utilizar enfoques tanto (post)positivistas como constructivistas según sea necesario (Tashakkori & Teddlie 2010). El pragmatismo, moldeado en gran parte por filósofos como John Dewey, afirma que la validación del conocimiento se deriva de sus consecuencias prácticas y puede evaluarse en función de su utilidad y aplicabilidad. Asimismo, subraya la importancia de “lo que funciona” para abordar problemas reales, en lugar de enredarse en debates metodológicos y paradigmáticos. Este enfoque permite a los investigadores trascender la división cuantitativo-cualitativa y abandonar lo que se conoce como la guerra de paradigmas o la tesis de incompatibilidad (véase Tashakkori & Teddlie 2010).

Otro fundamento filosófico clave es el realismo crítico, desarrollado por Roy Bhaskar, que admite la existencia una realidad objetiva, pero reconoce que las percepciones, creencias y experiencias humanas también pueden influir en la comprensión e interpretación de la realidad. El realismo crítico constituye un punto intermedio entre el positivismo y el constructivismo, pues argumenta que, si bien las observaciones empíricas reflejan realidades del mundo real, a menudo están mediadas por contextos sociales, culturales e históricos (Maxwell & Mittapalli 2010). Esta perspectiva es coherente con los métodos mixtos, ya que permite a los investigadores combinar métodos cuantitativos (para identificar patrones generales) con métodos cualitativos (para interpretar significados contextuales).

Por su parte, el pluralismo dialéctico representa una contribución filosófica más reciente a los métodos mixtos. Introducido por Greene & Hall (2010), enfatiza el valor de la diversidad epistemológica y la necesidad de diálogo entre perspectivas y paradigmas en pugna. A diferencia del pragmatismo, que se centra en la utilidad metodológica, el pluralismo dialéctico anima a los investigadores a abordar de manera activa las tensiones epistemológicas y a utilizarlas para generar comprensiones y perspectivas más ricas y completas. Es decir, este enfoque adopta una postura más proactiva y crítica a la hora de afrontar y considerar posibles disparidades e incluso conflictos entre diferentes paradigmas metodológicos. Al abarcar múltiples paradigmas, el pluralismo dialéctico promueve un enfoque más reflexivo e integrador para la construcción del conocimiento.

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Fundamentos y diseños comunes

John W. Creswell, on basic mixed methods research designs. [Fuente]

En general, el uso generalizado de los métodos mixtos en las ciencias sociales y del comportamiento se basa en tres fundamentos clave. Uno de los más relevantes es la referencia cruzada, que se asemeja a grandes rasgos a la triangulación de Greene, Caracelli & Graham (1989), procedimiento que consiste en la combinación de diferentes fuentes de datos, métodos o perspectivas para confirmar y verificar resultados, de manera que se atenúan las limitaciones de un enfoque único. Este fundamento tiene especial relevancia en las ciencias sociales y del comportamiento, campos en los que los académicos suelen justificar los MM apoyándose en la referencia cruzada (p. ej., Alves 2003). En segundo lugar, la suplementariedad constituye otro fundamento clave. Denominada complementariedad por Greene, Caracelli & Graham (1989), esta noción trasciende la referencia cruzada al poner de relieve el modo en que los diferentes métodos proporcionan perspectivas únicas pero complementarias. En lugar de limitarse a verificar los resultados, la suplementariedad permite a los investigadores explorar las diferentes dimensiones de un fenómeno, pues posibilita la utilización de un método para profundizar en los resultados de otro. Por su parte, el tercer fundamento, la expansión, es el más flexible para los MM (Greene, Caracelli & Graham, 1998). Busca ampliar el alcance de la investigación a través del empleo de diferentes métodos con los que abordar los distintos componentes participantes. Asimismo, dos fundamentos adicionales participan en la expansión: por un lado, el desarrollo, que es consecuencia de que un método sirva de base y configure el uso posterior de otro; por otro lado, la iniciación, que se produce cuando diferentes métodos arrojan resultados contradictorios, lo que motiva una mayor investigación para conciliar o explicar las inconsistencias.

Además de los fundamentos básicos de los métodos mixtos, se han utilizado diversos criterios para desarrollar tipologías de diseños para este enfoque (Johnson, Onwuegbuzie & Turner 2007; Creswell & Plano Clark 2018). Un criterio clave es la orientación temporal de los componentes cuantitativos y cualitativos, distinguiendo entre diseños concurrentes y secuenciales. En los diseños concurrentes, tanto los componentes cuantitativos como los cualitativos se llevan a cabo a la vez, lo que permite ejecutar la referencia cruzada de los resultados. En los diseños secuenciales, un componente precede al otro, lo que implica que la recopilación de datos cualitativos puede servir de base a una fase cuantitativa posterior o viceversa. Otro criterio que hay que tener en cuenta es la importancia de cada paradigma, es decir, el peso relativo que se asigna a los componentes cuantitativos y cualitativos (Creswell & Plano Clark 2018). Un estudio puede asignar el mismo estatus a ambos métodos o priorizar uno sobre el otro (componentes dominantes frente a complementarios).

Jaroslaw Kriukow, on how not to do mixed-methods research design

En base a los dos criterios anteriores, en la aplicación y en la investigación de los métodos mixtos se han operacionalizado y distinguido cuatro diseños comunes de los MM (Crewell & Plano Clark 2018). El primero de ellos es el diseño convergente (paralelo), en el que los datos cuantitativos y cualitativos son igualmente importantes y se recopilan a la vez, si bien se analizan por separado antes de combinarlos para proporcionar una interpretación integral. El segundo tipo se denomina diseño secuencial explicativo, en el que primero se lleva a cabo una fase cuantitativa, seguida de una fase cualitativa que ayuda a explicar o ampliar los resultados cuantitativos (p. ej., patrones estadísticos). El tercer tipo recibe el nombre de diseño secuencial exploratorio, en el que en primer lugar se lleva a cabo una fase cualitativa (p. ej., entrevistas, grupos focales) para generar perspectivas, teorías o hipótesis, seguida de una fase cuantitativa que tiene como objetivo probar o generalizar los resultados cualitativos. El diseño final se denomina diseño integrado, e implica la incorporación de un componente cuantitativo o cualitativo secundario o complementario dentro de un estudio en el que se haya utilizado principalmente un único método, con el fin de mejorar o contextualizar los resultados. Cabe destacar que la mera incorporación de métodos cuantitativos y cualitativos en un estudio no lo convierte automáticamente en un diseño mixto per se. Solo se puede considerar que un estudio es mixto cuando se produce una integración sustancial de análisis y resultados cuantitativos y cualitativos que da lugar a metainferencias que trascienden los resultados de cada metodología de forma aislada (Teddlie & Tashakkori 2009).

Tal y como ya se ha mencionado, los cuatro principales diseños de los métodos mixtos comparten una estructura de investigación multidisciplinar, por lo que incorporan y combinan múltiples líneas de investigación en un solo estudio de manera sistemática. Sin embargo, existe una excepción a esta naturaleza multidisciplinar: un diseño de métodos mixtos de carácter único, el diseño mixto de conversión. A diferencia de otros enfoques de métodos mixtos, el diseño de conversión es monodisciplinar, ya que implica la recopilación de un solo tipo de datos, ya sean cuantitativos o cualitativos, que posteriormente se convierten al formato contrario para facilitar la integración y la comparación. El proceso de transformar datos cualitativos en cuantitativos se denomina cuantificación, mientras que el proceso inverso (convertir datos numéricos en categorías o narrativas cualitativas) se denomina cualificación (Creswell & Plano Clark 2018). Dado que el diseño de conversión no implica necesariamente la integración completa de los resultados cuantitativos y cualitativos para generar una metainferencia de orden superior, a veces se clasifica como un diseño cuasi mixto, que representa una forma de MM métodos mixtos menos rigurosa en comparación con los diseños multidisciplinares totalmente integrados.

Para arrojar luz a la clasificación del diseño de investigación, se han establecido, asimismo, sistemas de notación (Creswell & Plano Clark 2018). Estos sistemas utilizan símbolos para indicar la estructura de los diseños de métodos mixtos. Por ejemplo, un signo más (+) denota un diseño concurrente, donde los componentes cuantitativos y cualitativos se llevan a cabo en paralelo (p. ej., Cual + Cuan). Una flecha (à) indica un diseño secuencial, en el que una fase sigue a la otra (p. ej., Cual à Cuan o Cuan à Cual). Las letras mayúsculas (CUAL, CUAN) significan que un método es dominante o que se le da la misma prioridad en el estudio. Las letras minúsculas (cual, cuan) sugieren que el método correspondiente desempeña un papel secundario o de apoyo. Estos sistemas de notación ayudan a los investigadores a diseñar, implementar y a presentar los resultados de estudios con métodos mixtos de manera simultánea y con una mayor transparencia y rigor.

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El método en los estudios de traducción e interpretación

La década de los 2000: el nacimiento de los debates sobre la integración metodológica

Los debates sistemáticos sobre los métodos mixtos comenzaron a gestarse a principios de los 2000. Por ejemplo, en 2004 se publicó Translation research and interpreting research: Traditions, gaps and synergies (Schäffner (ed.) 2004), volumen en el que investigadores de ETI analizaron de manera crítica las orientaciones metodológicas en este campo. Una de las conclusiones clave de esta publicación fue el reconocimiento de que el progreso de la investigación en los ETI requería superar la brecha metodológica entre las tradiciones de las “ciencias” y las “letras”. Los investigadores de los ETI pusieron de manifiesto los potenciales beneficios de la integración metodológica, y abogaron por enfoques de investigación que participaran tanto del rigor empírico como de la profundidad interpretativa.

A raíz de este debate fundacional, un número creciente de investigadores de los ETI abogó por la incorporación de métodos cuantitativos y cualitativos para investigar temas y fenómenos relacionados con la traducción y la interpretación (Hansen 2005). En este sentido, Hansen (2005), en su análisis sobre la investigación empírica en los ETI, destacó la flexibilidad que comportaba la integración de enfoques cuantitativos y cualitativos, y señaló la posibilidad de llevar a cabo diversas combinaciones e integraciones. Además, insistió en que no existe una forma universalmente óptima de combinar métodos, lo que subraya la naturaleza contextual de las decisiones metodológicas en los ETI.

Este periodo sentó las bases para una mayor aceptación y experimentación con los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación, y dio paso a aplicaciones más estructuradas y sistemáticas de diseños con métodos mixtos en las décadas posteriores.

La década de 2010: fomento y análisis de los métodos mixtos

Graham Crow on methodological pluralism. [Fuente]

A principios de la década de 2010, los investigadores de los ETI comenzaron a utilizar de manera explícita el término “métodos mixtos” para promover la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos en su investigación. Estos años fueron testigo de un cambio en cuanto a los primeros debates teóricos y metodológicos, así como de un viraje hacia una defensa y un análisis más fundamentados de la puesta en práctica de los MM. Pöchhacker (2011), en un artículo sobre la metodología de la investigación que invita a la reflexión, examina los desarrollos epistemológicos y ontológicos en los estudios de interpretación y analiza sus consecuencias para las orientaciones metodológicas. En particular, destacó los “multiple and mixed-methods approaches” como un ejemplo de una postura de investigación pragmática, argumentando que estos enfoques poseen el potencial de captar la naturaleza compleja de la interpretación. En la misma línea, Tiselius (2011) evalúa de manera crítica los paradigmas de investigación en los estudios de interpretación de conferencias en su artículo “Mixed-method design in interpreting studies: An untapped resource”. A partir de su propio proyecto de investigación, destaca la importancia de los MM y relaciona su papel con en el progreso de la metodología de la investigación en la interpretación. Asimismo, Hild (2015), en una entrada enciclopédica, ofrece una descripción general de los MM aplicados a proyectos de investigación de interpretación y proporciona una descripción concisa pero sistemática de sus fundamentos metodológicos, características de diseño y consideraciones críticas.

Más allá de las discusiones teóricas, durante este periodo surgieron análisis empíricos de la puesta en práctica de los MM en la investigación de los ETI. Liu (2011) realizó una revisión basada en evidencia de 48 estudios empíricos publicados en la revista Interpreting entre 2004 y 2009. Los resultados mostraban que una gran parte de estos estudios habían optado por un enfoque de métodos mixtos, que implicaba la recopilación y el análisis de datos tanto cuantitativos como cualitativos. Asimismo, Liu observó que se habían utilizado con frecuencia múltiples métodos de recopilación de datos a la hora de registrar diferentes tipos, lo que reforzaba el creciente pluralismo metodológico en los ETI.

Este creciente interés académico por los MM se cristalizó en la publicación de dos manuales sobre metodología de la investigación en traducción, que incluyeron debates sobre la planificación e implementación de estudios de los MM (Hale & Napier 2013; Saldanha & O’Brien 2013). En el caso de Saldanha y O’Brien (2013), los investigadores abogaron por los MM y destacaron las ventajas de la referencia cruzada y la complementariedad. Además, describieron diseños secuenciales y concurrentes de los MM e ilustraron su aplicación con ejemplos de investigaciones publicadas. En particular, los autores destacaron la integración de la lingüística de corpus y el análisis crítico del discurso como herramientas eficaces para la exploración de las características lingüísticas de textos traducidos e interpretados. Argumentaron que los métodos mixtos pueden revelar patrones lingüísticos generales en la lengua meta, a la vez que proporcionan una valiosa perspectiva sociolingüística sobre los mecanismos subyacentes a estos patrones.

Sequential designs for mixed methods research - David Morgan. [Fuente]

A finales de la década de 2010, se publicaron dos artículos de revisión que ofrecían un análisis basado en la evidencia sobre el uso de los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación (Han 2018; Meister 2018). Por su parte, Meister (2018) examinó 10 tesis doctorales defendidas en el contexto sueco-finlandés entre 1998 y 2012, aprovechando que empleaban más de un método analítico y se basaban en múltiples marcos teóricos para abordar sus preguntas de investigación. Observó que, si bien estos estudios integraban diferentes métodos, la mayoría no abordaron los principios filosóficos subyacentes a su investigación, no justificaron sus elecciones metodológicas y no determinaron de manera explícita que los MM constituyeran su enfoque metodológico. Meister advirtió que la falta de análisis metodológico explícito podría deberse a la escasez de bibliografía metodológica dirigida específicamente a las investigadoras que acaban de iniciar su carrera, lo que limita su capacidad para conceptualizar y explicar los marcos de los MM en los ETI.

A su vez, Han (2018) realizó un análisis sistemático del contenido de 312 estudios empíricos sobre interpretación, publicados entre 2004 y 2014 en 36 revistas principales de ETI. Esta primera investigación a gran escala examinó la prevalencia, la justificación y el diseño de los métodos mixtos en este campo. Los resultados muestran que el 48 % (n = 149) de los estudios emplearon los MM, de los cuales un 16,3 % (n = 51) utilizaron diseños monométodo (un único método de recopilación de datos analizado tanto cualitativa como cuantitativamente) y un 31, 4% (n = 98) utilizaron diseños multimétodo (múltiples métodos de recopilación de datos integrados en un solo estudio). Entre los estudios multimétodo, 30 emplearon un diseño de conversión basado en una sola metodología, en el que los datos se transformaron para el análisis aunque no se integraron, mientras que 21 utilizaron un diseño de encuesta estrictamente mixto (cualitativo y cuantitativo), que combina la recopilación y el análisis de datos cuantitativos y cualitativos. La mayoría de los estudios multimétodo (n = 92) fueron mixtos per se, pues integraron componentes cualitativos y cuantitativos para derivar metainferencias.

La prevalencia de los estudios estrictamente mixtos (36 %) indica una tendencia creciente hacia el pluralismo metodológico en la investigación en interpretación, probablemente debido a su naturaleza interdisciplinar y a la ausencia de un paradigma de investigación dominante. La principal justificación (69 %) para los MM fue la complementariedad (denominada “suplementariedad” en la presente entrada), seguida de la expansión (16 %) y la triangulación (11 %; denominada “referencia cruzada” en esta entrada). Asimismo, se identificaron cuatro prototipos de diseños de MM: (1) mixto paralelo, (2) mixto secuencial, (3) mixto de conversión y (4) de encuesta (cualitativa y cuantitativa), siendo el mixto de conversión (33 %) y el de encuesta (cualitativa y cuantitativa, 19 %) los más comunes. Los investigadores también adaptaron estos prototipos mediante técnicas de adición, sustitución e incrustación, siendo los diseños paralelos (n = 32) más frecuentes que los secuenciales (n = 13), probablemente debido a las limitaciones de recursos.

En general, la década de 2010 fue testigo de un creciente respaldo académico a los métodos mixtos en los ETI. Los investigadores dejaron atrás los debates conceptuales y avanzaron hacia análisis metodológicos más estructurados y hacia directrices prácticas que hicieran posible la implementación de los MM en este campo. Esta década sentó las bases para la incorporación sistemática de diseños de MM en la investigación de los ETI, lo que sentó las bases para una mayor diversificación metodológica en la década de 2020.

La década de 2020: usos diversificados

Los primeros años de la década de 2020 han sido testigo de la aplicación de los métodos mixtos en diversos ámbitos de los estudios de traducción e interpretación. En traducción audiovisual y accesibilidad, Black (2022) realizó una investigación con MM sobre la recepción infantil de subtítulos estándar e integrados, para lo que empleó el eye tracking (“seguimiento ocular”), tests de memoria de reconocimiento y entrevistas. De igual manera, Hermosa (2022) demostró a partir de los métodos mixtos el uso de instrumentos fisiológicos para la investigación de la accesibilidad a los medios audiovisuales, a partir de la descripción de tres diseños de MM (convergente, explicativo y exploratorio), así como ejemplos de su uso.

En los estudios cognitivos de la traducción y la interpretación, Stasimioti y Sosoni (2021) utilizan datos extraídos del keylogging (“registro de teclas pulsadas”) y del eye tracking para evaluar el esfuerzo temporal, técnico y cognitivo que realizan los traductores durante la posedición de la traducción automática neuronal. Sus resultados se triangularon con un análisis cualitativo de los tipos de edición para evaluar la calidad de la posedición. Recientemente, Rojo & Muñoz (2025) publicaron un volumen sobre métodos de investigación en los estudios cognitivos de la traducción y la interpretación, que proporciona un análisis exhaustivo de los métodos cualitativos y cuantitativos aplicados para examinar los aspectos cognitivos de la traducción y la interpretación. El volumen constituye una buena reflexión sobre la combinación e integración de métodos de investigación sustancialmente diferentes para las futuras investigaciones en los estudios cognitivos de la traducción y la interpretación.

Pérez (2020) utiliza métodos mixtos en la traducción automática y la posedición, para examinar las percepciones de los traductores sobre la posedición de la traducción automática. Con el fin de descubrir sus miedos, preocupaciones y preferencias, Pérez combina datos de encuestas con entrevistas cualitativas. Estos estudios subrayan la importancia de combinar datos cuantitativos con perspectivas cualitativas para comprender la evolución del papel de la traducción automática en la industria de la traducción

En los estudios de interpretación, los métodos mixtos también han demostrado ser valiosos. Partiendo de los estudios de Saldanha & O’Brien (2013), Gu & Gao (2023) aplican los MM con el fin de explorar el papel que juega la ideología en la interpretación, para lo que emplean el Análisis Crítico del Discurso (ACD) basado en corpus, además del análisis cuantitativo del texto. Asimismo, Napier & Hale (2023) abogan por los MM en la investigación de la interpretación judicial, para lo que presentan un proyecto longitudinal de varias etapas que investiga la viabilidad de que personas sordas signantes actúen como jurados. Su trabajo pone de manifiesto que los métodos mixtos son capaces de abordar la complejidad de las prácticas de interpretación.

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Retos de la investigación con métodos mixtos

Dada la adopción relativamente reciente de los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación y a partir del análisis de los usos de los MM en este campo, los investigadores de los ETI se enfrentan a varios desafíos clave relacionados con el diseño, la implementación y la presentación de resultados con MM. El problema principal es garantizar y supervisar la calidad y el rigor de los estudios con MM. Hild (2015), Han (2018) y Meister (2018) han destacado las debilidades y vulnerabilidades metodológicas de los estudios con MM en los ETI. En particular, en su evaluación metodológica basada en datos, Han (2018) destaca la necesidad de realizar revisiones periódicas para detectar patrones, tendencias y avances metodológicos en la práctica de los MM en los ETI.

Asociados a este desafío general existen seis desafíos específicos que podrían socavar la calidad y el rigor del uso de los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación:

Las opciones filosóficas, teóricas y metodológicas a menudo permanecen implícitas.
Los diseños cuasi mixtos tienden a prevalecer.
La integración de datos cuantitativos y cualitativos es compleja por naturaleza
La escasez de financiación y apoyo socava la investigación con MM, pues requiere de una gran cantidad de recursos y de personal especializado.
El diseño, la implementación, el análisis de datos y los resultados de los MM deben ser transparentes y más detallados.
La generalización de los resultados cuantitativos a partir de los MM no es sencilla.

A continuación, se abordan estos retos con mayor detalle:

Paradigms: Positivism, interpretivism, critical realism for grad students. [Fuente]

(1) En los estudios de traducción e interpretación con MM, los investigadores a menudo no establecen explícitamente sus cosmovisiones filosóficas. Además, muchos estudios no proporcionan una justificación clara y transparente por lo que respecta al tipo de diseño de MM que se ha elegido. Es más, a menudo los investigadores descuidan el uso de sistemas de notación para etiquetar claramente sus diseños de MM. En este sentido, son pocos los que identifican explícitamente su orientación paradigmática o que tratan la relación entre su cosmovisión filosófica y el diseño de la investigación (Han 2018; Meister 2018). Este problema también ha sido observado por Pöchhacker (2011), quien ha detectado que los fundamentos ontológicos, epistemológicos y metodológicos de la investigación en los ETI han recibido poca atención académica. Asimismo, Han (2018) y Meister (2018) revelaron que son muy pocos los estudios que justifican explícitamente el uso de MM o que incluyan términos como métodos mixtos o estudio con métodos mixtos en los títulos de los artículos o en las palabras clave. Además, muchos investigadores no aplican sistemas de notación para etiquetar claramente los diseños de MM que han elegido. Si bien la ausencia de justificaciones explícitas y un etiquetado estandarizado no compromete necesariamente el rigor de los estudios con métodos mixtos, una mayor transparencia metodológica en la justificación del diseño, el posicionamiento paradigmático y el uso de la notación contribuiría a una mayor concienciación, coherencia y estandarización en la presentación de los resultados basados en MM en los ETI. Esto, a su vez, facilitaría la comparabilidad y la replicación, por no mencionar el apoyo académico a los MM en el seno de los ETI

(2) Los diseños cuasi mixtos, en particular el diseño mixto de conversión, son relativamente frecuentes en los ETI. En este diseño, los datos de un tipo de metodología (cualitativa o cuantitativa) se transforman al otro tipo (es decir, datos cualitativos en códigos numéricos o viceversa) para facilitar un posterior análisis. Saldanha & O’Brien (2013) y Hild (2015) han destacado el uso generalizado de los diseños mixtos de conversión en los ETI, en particular en los casos en que los datos verbales cualitativos (p. ej., el análisis textual o los think-aloud protocols o “protocolos de pensamiento en voz alta”) se cuantifican en categorías numéricas para el análisis estadístico basado en la frecuencia. Si bien esta práctica permite la comparación estadística, a menudo prescinde de la compleja integración que requiere un diseño mixto per se. Hay investigaciones empíricas que confirman que en los ETI existe una dependencia desproporcionada de los diseños mixtos de conversión. Según el análisis metodológico de Han (2018), el 37 % (n = 37) de los 113 estudios con MM examinados emplearon un diseño mixto de conversión, una cifra significativamente mayor que en otras disciplinas. Por el contrario, Alise & Teddlie (2010) no encontraron casos de diseño mixto de conversión en psicología, sociología ni enfermería, y solo un caso en pedagogía. A su vez, de 1995 a 2008, Hashemi & Babaii (2013) documentaron solo siete casos de diseño de conversión en una muestra de 205 artículos de siete importantes revistas de lingüística aplicada. Dado que los diseños cuasi mixtos carecen del rigor metodológico completo de los enfoques tradicionales de MM, la elevada proporción de diseños mixtos de conversión en los ETI suscita preocupaciones metodológicas (Hild 2015; Han 2018). Si bien los diseños de conversión pueden servir para fines analíticos específicos, deben usarse con criterio y combinarse con estrategias de integración más sólidas para garantizar un mayor rigor y profundidad conceptual en los estudios con métodos mixtos.

MMR data integration. [Fuente]

(3) Existe una estrecha relación entre la cuestión de los diseños cuasi mixtos y la dificultad metodológica de mezclar e integrar por completo datos cuantitativos y cualitativos para derivar metainferencias (Hild 2015; Han 2018). En los ETI, los datos cuantitativos (a menudo derivados de estudios basados en corpus, experimentos de eye tracking o mediciones estadísticas del rendimiento en la traducción y la interpretación) proporcionan representaciones numéricas de patrones, correlaciones y tendencias generales. Por el contrario, los datos cualitativos, recopilados mediante entrevistas, protocolos de pensamiento en voz alta, observaciones etnográficas y análisis textuales, proporcionan una mayor comprensión de la cognición, los procesos de toma de decisiones y las influencias socioculturales que experimentan los traductores. El reto reside en conectar estas dos formas de datos para generar metainferencias significativas, en lugar de simplemente yuxtaponer los resultados de análisis separados. Si bien la integración de datos cuantitativos y cualitativos ha sido ampliamente debatida y demostrada en otras disciplinas (p. ej., Hitchcock & Onwuegbuzie, 2022), en la investigación en los ETI se ha debatido relativamente poco sobre cómo lograr una total integración metodológica y analítica (Hild 2015). Las estrategias y los marcos actuales para la integración, como las presentaciones conjuntas de datos cuantitativos y cualitativos o los enfoques de metamatrices, deben examinarse críticamente, así como probarse y adaptarse para satisfacer las necesidades específicas de la investigación en los ETI. Sin una planificación metodológica cuidadosa, los métodos mixtos en los ETI corren el riesgo de desembocar en análisis paralelos y no integrados, en lugar de en un enfoque cohesionado de métodos mixtos que realmente mejore nuestra comprensión de los fenómenos relacionados con la traducción y la interpretación. Reforzar la conciencia metodológica y fomentar los debates disciplinares sobre las estrategias de integración de datos será crucial para el avance de los MM en los estudios de traducción e interpretación.

(4) Existe un conflicto entre el gran uso de recursos y habilidades de los métodos mixtos y la financiación y el apoyo institucional limitados disponibles para la investigación en traducción e interpretación. Por un lado, los MM por sí solos requieren de muchos recursos, ya que conllevan múltiples fases de investigación, diversas metodologías y procesos de integración complejos. Llevar a cabo estudios rigurosos con MM conlleva una gran inversión de tiempo, recursos financieros, experiencia metodológica y, a menudo, colaboración interdisciplinar. Por otro lado, los ETI son todavía una disciplina relativamente joven, que a menudo opera con unos presupuestos y una infraestructura institucional limitados, lo que dificulta satisfacer los requisitos de los MM. Muchos investigadores de los MM trabajan en equipos pequeños o como académicos independientes, sin acceso a los recursos financieros y humanos necesarios para proyectos con MM a gran escala. La necesidad de formación especializada en metodologías tanto cualitativas como cuantitativas representa otra barrera que hay que sortear. Adquirir experiencia en análisis estadístico, diseño experimental, métodos etnográficos o técnicas computacionales requiere de un acceso a cursos avanzados, talleres y supervisión experta, que no siempre están fácilmente al alcance de los investigadores de los ETI (p. ej., Han, Lu & Zhang 2023). Como consecuencia, muchos investigadores recurren a diseños cuasi mixtos o a enfoques de métodos mixtos menos exigentes que requieran menos recursos.

La evidencia empírica respalda esta tendencia. Han (2018) concluyó que alrededor del 60 % y el 30 % de 113 estudios con métodos mixtos se basaron en diseños de conversión y de encuesta (cualitativa y cuantitativa), respectivamente. En particular, el diseño de encuesta (cualitativa y cuantitativa) se refiere a un diseño de MM único en ETI en el que cada tipo de investigación (cuantitativa o cualitativa) está relacionado con los datos recogidos a través de una encuesta, cuya estructura es fundamentalmente la de un cuestionario que incluye preguntas cerradas y abiertas. Las preguntas cerradas generan datos cuantitativos (p. ej., recuentos de frecuencia, intervalos numéricos) adecuados para el análisis estadístico, mientras que las preguntas abiertas recaban datos cualitativos (p. ej., retroalimentación escrita) para el análisis temático o de contenido. Además, Han halló que, de los 113 estudios con MM examinados, una mayor proporción utilizó diseños paralelos (n = 38, que supone un 33,6 %) que secuenciales (n = 17, que es un 15 %). Estos resultados sugieren que en ETI se tiende a priorizar diseños que minimizan el tiempo y el esfuerzo en la fase de la recopilación de datos. Por un lado, los diseños de conversión y encuesta (cualitativo y cuantitativo) constituyen en esencia enfoques que emplean una sola metodología, por lo que, en este sentido, son menos complejos. Por otro lado, los diseños paralelos suelen ser menos exigentes que los secuenciales, ya que permiten la recopilación simultánea de datos, mientras que los diseños secuenciales de MM requieren al menos dos periodos distintos para la recopilación y el análisis de datos. Dadas estas limitaciones, realizar un estudio riguroso con MM sigue siendo un reto considerable, en especial para investigadores de ETI con recursos escasos. Ampliar el apoyo institucional, la financiación de la investigación y las oportunidades de formación metodológica será clave para fortalecer el uso de los MM en los ETI, así como para poder realizar estudios con MM más sólidos y plenamente integrados en este campo.

Introduction to the Open Science Framework. [Source]

(5) A menudo falta información transparente y detallada acerca del diseño, la implementación, el análisis de datos y los resultados de los MM, sobre todo en relación con el componente cualitativo de estos estudios. Los análisis empíricos muestran que es frecuente que los resultados cualitativos en los estudios que emplean MM no se registren o que incluso se omitan por completo. Por ejemplo, Han (2018), en una revisión de 113 artículos sobre los métodos mixtos en estudios de interpretación, observó que algunos estudios sí que exponían claramente en las secciones de metodología que se había analizado y trabajado con componentes cualitativos, pero no informaban acerca de la faceta cualitativa de los resultados. En la misma línea, Hild (2015) destaca la importancia de la transparencia en momentos clave del proceso de investigación con MM, en concreto para demostrar la fiabilidad de la codificación de datos cualitativos. Existen dos razones principales que pueden explicar esta falta de información detallada en los estudios con MM en traducción e interpretación. La primera es que los investigadores de los ETI podrían estar dando una mayor relevancia a los datos cuantitativos y a los resultados estadísticos, quedando los datos cualitativos relegados a un papel secundario. Esto sucede sobre todo en los diseños integrados, en los que un método depende del otro. La segunda razón es que muchas revistas académicas imponen límites rígidos de palabras, lo que supone una traba a la exposición detallada de resultados cualitativos, pues este tipo de resultados suele requerir descripciones más extensas que los datos cuantitativos. Si bien en un futuro próximo aumentar el límite de páginas de las revistas podría no ser viable, a los investigadores de los métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación se los anima a utilizar repositorios de ciencia abierta como el Open Science Framework (OSF). El OSF es una plataforma gratuita de código abierto que promueve la investigación transparente, replicable y colaborativa, lo que permite a los investigadores almacenar, archivar y compartir conjuntos detallados de datos cuantitativos y cualitativos, marcos de codificación y resultados complementarios. Esta iniciativa puede mejorar el rigor, la credibilidad y la accesibilidad de los estudios con MM en los ETI, fomentando la revisión por pares, la replicabilidad y una mayor implicación de los investigadores en este enfoque metodológico.

(6) El último reto al que se enfrentan los investigadores de métodos mixtos en los estudios de traducción e interpretación está relacionado con la generalización de los resultados estadísticos en la fase cuantitativa de un estudio con MM. Dado que los estudios empíricos en ETI a menudo se basan en muestras relativamente pequeñas y homogéneas, en particular en la investigación observacional y experimental (Mellinger & Hanson 2017), existe una preocupación legítima con respecto a la estabilidad y la validez externa de los resultados cuantitativos. Esta cuestión resulta especialmente problemática para los métodos mixtos, ya que las metainferencias parten de la integración de los resultados cuantitativos y cualitativos. La imposibilidad de generalizar el componente cuantitativo puede socavar las conclusiones generales extraídas de un estudio con MM. Para sortear este problema, los investigadores con MM en los estudios de traducción e interpretación deben priorizar muestras más grandes y diversas siempre que puedan, de modo que integren datos multicéntricos y multifásicos que mejoren la representatividad y la solidez. Asimismo, es esencial ofrecer información transparente sobre la magnitud o tamaño del efecto, los intervalos de confianza y los posibles sesgos (Mellinger & Hanson 2017), ya que dicha información facilita los metaanálisis y permite, a su vez, sintetizar estadísticamente los resultados cuantitativos para una mayor transferibilidad y generalización. El fortalecimiento del rigor metodológico en el componente cuantitativo mejorará en última instancia la credibilidad y el impacto de los estudios con MM en los ETI.

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Futuras direcciones

Gracias a los avances tecnológicos y a la naturaleza inherentemente interdisciplinar de la investigación en los ETI, el campo se está expandiendo rápidamente en cuanto a su alcance y profundidad. Cada vez más, los proyectos de investigación en los ETI incorporan datos derivados de diferentes metodologías, multimodales y multilingües para analizar textos originales, examinar procesos de traducción e interpretación y evaluar los productos resultantes. Ante este panorama de investigación en evolución, los MM podrían desempeñar un papel aún más relevante, al permitir descubrir perspectivas emergentes y explorar nuevas fronteras en los ETI. Si queremos mejorar nuestra comprensión del uso de los MM en los ETI, necesitamos revisiones y síntesis metodológicas regulares basadas en la evidencia que se centren en las publicaciones de los ETI, con el fin de monitorear las características del diseño, evaluar los desarrollos metodológicos y garantizar la calidad y el rigor en los estudios basados en los métodos mixtos (véase p. ej. Han 2018). Se necesitan revisiones similares para examinar sistemáticamente los MM en los ETI y analizar las tendencias más recientes, sobre todo las posteriores a 2015. Dichas revisiones metodológicas cumplirían múltiples propósitos cruciales: (a) evaluar la calidad y el rigor de los estudios con MM en los ETI; (b) identificar las mejores prácticas en cuanto al diseño de la investigación, la integración y el análisis de datos; (c) exponer las debilidades metodológicas y las áreas de mejora; y (d) cartografiar la evolución de los MM en los ETI para guiar la investigación futura.

Más allá de los avances metodológicos, varias áreas clave de investigación en los ETI se beneficiarían del rigor en la integración de métodos y análisis cuantitativos y cualitativos. Dos de estas áreas incluyen el análisis de datos multimodales en estudios cognitivos de traducción e interpretación, así como la investigación sobre la recepción de las traducciones. Por ejemplo, el análisis temático cualitativo de los protocolos de pensamiento en voz alta de los traductores, recopilados durante el proceso de posedición de la traducción automática, puede complementar y arrojar luz sobre los resultados estadísticos de los patrones de movimiento ocular de los traductores, como la manera en que fijan la mirada, los movimientos sacádicos y las trayectorias de escaneo. En la misma línea, en los estudios con MM de recepción del subtitulado, si bien el eye tracking, las pruebas de comprensión, las mediciones de la carga cognitiva y las encuestas a gran escala pueden utilizarse en la parte cuantitativa, en la fase cualitativa del estudio se pueden medir los efectos de la recepción, las entrevistas en profundidad, los grupos focales y las observaciones etnográficas para ilustrar la recepción subjetiva de la audiencia (p. ej., sus problemas de visionado, sus preferencias, su compromiso emocional, sus actitudes culturales y sus comportamientos).

Otra área prometedora para los MM en los ETI es la del uso de diseños de MM secuenciales exploratorios para desarrollar instrumentos de medición (p. ej., escalas psicológicas, cuestionarios y rúbricas de calificación). A medida que la investigación en traducción e interpretación destaca cada vez más la importancia de la medición precisa y fiable, han aumentado los esfuerzos para desarrollar instrumentos específicos de campo adaptados a los constructos y fenómenos específicos de la traducción y la interpretación (p. ej., Schaeffer, Huepe, Hansen-Schirra, et al. 2019). El diseño de MM secuenciales exploratorio es ideal para el desarrollo y la validación de escalas, ya que sigue un enfoque estructurado y por fases: a) se inicia una fase cualitativa para explorar y comprender un concepto o fenómeno relacionado con la traducción o la interpretación; y b) se sigue una fase cuantitativa en la que los resultados cualitativos de la primera fase del estudio sirven de base al diseño de un instrumento cuantitativo (p. ej., una escala o cuestionario) para probar o validar los resultados cualitativos a mayor escala. Este enfoque garantiza que los instrumentos de medición se sustenten en conocimientos contextuales auténticos procedentes de investigaciones cualitativas y que, además, se sometan a una rigurosa validación psicométrica en la fase cuantitativa.

De igual manera, el diseño con métodos mixtos secuencial explicativo puede arrojar luz sobre los resultados y patrones estadísticos cuantitativos para varios temas de investigación emergentes. Por ejemplo, estudios recientes sobre la evaluación automática de la calidad de la traducción y la interpretación se basan en grandes conjuntos de datos de estas disciplinas para analizar la relación estadística entre las puntuaciones generadas por humanos y máquinas (p. ej., Han & Lu 2025; Han, Lu & Chen 2025). Si bien estos estudios utilizan principalmente métodos cuantitativos (p. ej., análisis de correlación, modelos de regresión) para comparar patrones de puntuación de máquinas y humanos, a menudo pasan por alto la investigación cualitativa de casos en los que las puntuaciones de las máquinas se desvían significativamente de las calificaciones humanas. Un estudio explicativo secuencial con MM podría realizar primero un análisis estadístico para examinar las correlaciones y divergencias generales entre las puntuaciones humanas y las de las máquinas, seguido de un análisis cualitativo de muestras de traducción o interpretación que expongan discrepancias en las puntuaciones, investigando factores lingüísticos, estilísticos o contextuales específicos que resulten difíciles de puntuar automáticamente de manera precisa. Este enfoque ayudaría a identificar debilidades en los modelos de puntuación automatizados actuales y contribuiría a mejorar las herramientas de evaluación que funcionen con IA. Por otro lado, el interés creciente por investigar la recepción de trabajos traducidos o productos audiovisuales a través del big data conlleva, por lo general, el análisis computacional de grandes cantidades de datos textuales, incluidos los debates en línea, las reseñas o las publicaciones en redes sociales (p. ej., Kotze, Janssen, Koolen et al. 2021), con el fin de analizar sentimientos, temas y características lingüísticas generales. No obstante, los estudios de big data a menudo carecen de enfoques cualitativos más profundos sobre el significado contextual y los matices que subyacen en los resultados estadísticos. Se podría realizar un análisis cualitativo de seguimiento, por ejemplo, utilizando un muestreo intencional de usos muy explícitos de los MM para contextualizar y explicar las razones subyacentes detrás de los patrones estadísticos.

Por último, con la creciente importancia de la metainvestigación en los ETI, los investigadores han realizado metaanálisis para generar una comprensión integral del estado de la cuestión sobre una amplia gama de temas importantes (por ejemplo, Han, Lu & Zhang 2023). En este contexto, un área a explorar es la aplicación de revisiones sistemáticas con métodos mixtos, un enfoque de síntesis de investigación que integra sistemáticamente tanto datos cuantitativos como cualitativos para proporcionar una comprensión integral y matizada de un tema de investigación (Heyvaert, Hannes & Onghena 2017). A diferencia de las revisiones sistemáticas tradicionales, que a menudo se centran en el metaanálisis estadístico (cuantitativo) o en la síntesis narrativa (cualitativa), la revisión sistemática con métodos mixtos combina estratégicamente ambos para generar metainferencias que integren resultados cualitativos y cuantitativos que generen implicaciones teóricas y metodológicas más complejas. Al adoptar este enfoque en los ETI, se puede mejorar el rigor metodológico de las revisiones sistemáticas, fomentar la toma de decisiones basada en evidencia y reducir la brecha entre los resultados empíricos y los conocimientos teóricos.

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Potencial de investigación

A medida que los estudios de traducción e interpretación continúan evolucionando, los métodos mixtos proporcionan un poderoso marco para abordar preguntas de investigación complejas mediante la integración de enfoques cuantitativos y cualitativos. Si bien todavía hay que hacer frente a ciertos desafíos como el rigor metodológico, las limitaciones de recursos y la integración de datos, los MM ofrecen importantes oportunidades para avanzar en la investigación cognitiva en los ETI, los estudios de recepción, la evaluación de la calidad de la traducción y la interpretación, el desarrollo de instrumentos específicos de campo y la metainvestigación en traducción e interpretación, tal y como se describió en detalle en la sección anterior. Al fomentar una mayor transparencia metodológica, capacitación y revisiones sistemáticas, los futuros estudios con MM pueden mejorar aún más la profundidad, la validez y el impacto de la investigación en traducción e interpretación.

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