Vol. 7 – Núm. 1 / Enero - Junio – 2026  
Transformaciones de la investigación científica integración metodológica y  
nuevas perspectivas para la generación del conocimiento  
Transformations in Scientific Research: Methodological Integration and New  
Perspectives for Knowledge Generation  
Transformaciones de la investigación científica integración metodológica y nuevas  
perspectivas para la generación del conocimiento  
García Peña Víctor René1  
Unidad Educativa “Clemencia Rodríguez de Mora”  
victor.garcia@docentes.educacion.edu.ec  
https://orcid.org/0000-0002-3088-3559  
Guerrero Pachacama Tanya Elizabeth2  
Unidad Educativa “Clemencia Rodríguez de Mora”  
taniae.guerrero@docentes.educacion.edu.ec  
https://orcid.org/0009-0008-6646-8040  
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v7/n1/1585  
Como citar:  
García Peña, V, R., & Guerrero Pachacama, T, E. (2026). Transformaciones de la  
investigación científica integración metodológica y nuevas perspectivas para la generación  
del conocimiento. Código Científico Revista de Investigación, 7(1), 2898-2917.  
Recibido: 17/05/2026  
Aceptado: 14/06/2026  
Publicado: 30/06/202  
2898  
Código Científico Revista de Investigación  
Vol. 7 – Núm. 1 / Enero - Junio – 2026  
Resumen  
La evolución de la ciencia ha impulsado nuevas formas de comprender, analizar y producir  
conocimiento, favoreciendo la articulación de distintas perspectivas metodológicas frente a  
problemas cada vez más complejos. El presente estudio examina las transformaciones que  
han experimentado los procesos de investigación, considerando la relación entre fundamentos  
epistemológicos, estrategias metodológicas y procedimientos utilizados en la construcción del  
conocimiento científico. Para ello, se desarrolló una revisión sistemática de literatura  
especializada, considerando publicaciones académicas indexadas en Scopus, Web of Science  
y SciELO durante el periodo comprendido entre 2010 y 2024. El análisis permitió reconocer  
cambios significativos en las prácticas investigativas, particularmente una creciente  
complementariedad entre estrategias cuantitativas y cualitativas, así como una mayor  
presencia de perspectivas pragmáticas y métodos emergentes. Los resultados evidencian  
además el avance de la interdisciplinariedad y la incorporación progresiva de recursos  
digitales, inteligencia artificial y análisis de grandes volúmenes de datos. Se concluye que la  
investigación contemporánea demanda decisiones metodológicas flexibles, fundamentadas y  
coherentes con los problemas estudiados, superando esquemas rígidos y promoviendo  
procesos integradores capaces de fortalecer la calidad, pertinencia y alcance de la producción  
científica actual.  
Palabras clave: Integración metodológica; Producción del conocimiento; Innovación  
científica.  
Abstract  
The evolution of science has driven new ways of understanding, analyzing, and producing  
knowledge, encouraging the articulation of diverse methodological perspectives to address  
increasingly complex problems. This study examines the transformations experienced by  
research processes, considering the relationship between epistemological foundations,  
methodological strategies, and procedures used in the construction of scientific knowledge.  
To this end, a systematic review of specialized literature was conducted, considering  
academic publications indexed in Scopus, Web of Science, and SciELO between 2010 and  
2024. The analysis identified significant changes in research practices, particularly a growing  
complementarity between quantitative and qualitative strategies, as well as an increased  
presence of pragmatic perspectives and emerging methods. The results also reveal the  
advancement of interdisciplinarity and the progressive incorporation of digital resources,  
artificial intelligence, and large-scale data analysis. It is concluded that contemporary  
research requires flexible, well-founded methodological decisions consistent with the  
problems under study, moving beyond rigid frameworks and promoting integrative processes  
capable of strengthening the quality, relevance, and scope of current scientific production.  
Keywords: Methodological integration; Knowledge production; Scientific innovation.  
Resumo  
A evolução da ciência tem impulsionado novas formas de compreender, analisar e produzir  
conhecimento, favorecendo a articulação de diferentes perspectivas metodológicas diante de  
problemas cada vez mais complexos. O presente estudo examina as transformações  
2899  
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experimentadas pelos processos de pesquisa, considerando a relação entre fundamentos  
epistemológicos, estratégias metodológicas e procedimentos utilizados na construção do  
conhecimento científico. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura  
especializada, considerando publicações acadêmicas indexadas nas bases Scopus, Web of  
Science e SciELO durante o período compreendido entre 2010 e 2024. A análise permitiu  
identificar mudanças significativas nas práticas investigativas, particularmente uma crescente  
complementaridade entre estratégias quantitativas e qualitativas, bem como uma maior  
presença de perspectivas pragmáticas e métodos emergentes. Os resultados evidenciam,  
ainda, o avanço da interdisciplinaridade e a incorporação progressiva de recursos digitais,  
inteligência artificial e análise de grandes volumes de dados. Conclui-se que a pesquisa  
contemporânea exige decisões metodológicas flexíveis, fundamentadas e coerentes com os  
problemas estudados, superando esquemas rígidos e promovendo processos integradores  
capazes de fortalecer a qualidade, a relevância e o alcance da produção científica atual.  
Palavras-chave: Integração metodológica; Produção do conhecimento; Inovação científica.  
Introducción  
La investigación científica se encuentra inmersa en un proceso permanente de  
transformación, impulsado por la necesidad de interpretar fenómenos cada vez más diversos  
y complejos. En este escenario, la metodología no debe entenderse únicamente como un  
conjunto de técnicas destinadas a recolectar y analizar información, sino como una estructura  
fundamental que orienta la producción sistemática de conocimiento y contribuye a garantizar  
su validez y confiabilidad (Creswell, 2014). Las nuevas dinámicas científicas exigen, por  
tanto, una comprensión más amplia de las distintas formas de investigar y de los fundamentos  
que sustentan las decisiones adoptadas durante el desarrollo de un estudio.  
La evolución del conocimiento ha propiciado la coexistencia de diferentes  
perspectivas epistemológicas y ontológicas, cada una con criterios particulares para  
interpretar la realidad y aproximarse a los fenómenos objeto de estudio. Esta diversidad ha  
ampliado las posibilidades disponibles para los investigadores, permitiendo formular  
problemas y diseñar procesos investigativos desde distintas perspectivas (Guba & Lincoln,  
1994).  
A pesar de estos avances, persisten dificultades al momento de establecer una  
correspondencia adecuada entre los fundamentos conceptuales de una investigación y las  
2900  
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decisiones metodológicas adoptadas para su ejecución. La selección de determinadas  
estrategias o procedimientos sin considerar suficientemente sus fundamentos filosóficos  
puede generar inconsistencias entre el problema planteado, los objetivos propuestos y la  
manera en que se obtiene e interpreta la evidencia científica (Mertens, 2010).  
Estado del arte  
La fundamentación teórica de la investigación científica ha experimentado  
importantes transformaciones como consecuencia de la diversidad de perspectivas utilizadas  
para interpretar y estudiar la realidad. Dentro de este escenario, los paradigmas constituyen  
estructuras de pensamiento que integran principios, valores y concepciones compartidas por  
las comunidades científicas y que condicionan la manera de comprender los fenómenos y  
generar conocimiento (Kuhn, 2019). Desde esta perspectiva, la selección metodológica no  
constituye una decisión aislada, sino que responde a determinados fundamentos  
epistemológicos y conceptuales. Kuhn (2019) planteó que estos marcos permiten establecer  
qué problemas poseen relevancia científica, cuáles procedimientos resultan apropiados para  
estudiarlos y bajo qué criterios pueden valorarse las respuestas obtenidas (De Franco, 2020).  
En consecuencia, los paradigmas proporcionan una orientación general para organizar y  
desarrollar el proceso investigativo.  
Paradigmas de investigación  
Paradigma positivista  
El positivismo constituye una de las perspectivas que mayor influencia ha ejercido  
sobre el desarrollo de la investigación científica, particularmente en aquellos estudios  
orientados a la medición y comprobación empírica. Este paradigma considera que los  
fenómenos pueden ser estudiados a partir de una realidad objetiva susceptible de observación,  
medición y análisis mediante procedimientos sistemáticos (Popper, 2019). Bajo esta  
concepción, la investigación procura explicar relaciones, comprobar hipótesis y obtener  
2901  
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resultados que puedan ser contrastados mediante evidencia observable. Para alcanzar estos  
propósitos se recurre principalmente a información cuantificable, instrumentos estructurados  
y procedimientos estadísticos que permiten analizar los datos de manera organizada (Johnson  
& Onwuegbuzie, 2004). Asimismo, se concede especial importancia a la objetividad, la  
posibilidad de reproducir los procedimientos y la comprobación empírica de los resultados,  
procurando reducir la influencia de las valoraciones personales del investigador durante el  
proceso  
científico  
(Glaser  
&
Strauss,  
2019).  
Paradigma  
Interpretativo  
(o  
Constructivista/Naturalista)  
En contraste con el positivismo, el paradigma cualitativo- interpretativo, también  
conocido como constructivista o naturalista, sostiene que la realidad es una construcción social  
y subjetiva, y que el conocimiento se genera a través de la comprensión de los significados y  
las interpretaciones de los individuos (Creswell & Plano Clark, 2018). Este paradigma busca  
comprender los fenómenos desde la perspectiva de los participantes, explorando sus  
experiencias, creencias y valores. Los métodos cualitativos, como la etnografía, la  
fenomenología, el estudio de caso y la investigación-acción, son predominantes en este  
enfoque, priorizando la profundidad sobre la generalización (Latour, 2005). El investigador  
interpretativo se involucra activamente en el contexto de estudio, reconociendo la  
subjetividad como parte inherente del proceso de conocimiento (Denzin & Lincoln, 2018).  
Tipos de Paradigma  
El paradigma crítico tiene sus fundamentos en los planteamientos desarrollados por la  
Teoría Crítica de la Escuela de Frankfurt y orienta su análisis hacia los procesos sociales, la  
emancipación y la modificación de aquellas estructuras vinculadas con relaciones de poder y  
dominación (Habermas, 2019). Desde esta perspectiva, investigar implica no solamente  
interpretar los acontecimientos sociales, sino también reconocer, analizar y cuestionar  
situaciones de desigualdad que puedan requerir procesos de transformación. La investigación  
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desarrollada bajo esta perspectiva incorpora dimensiones políticas y éticas, prestando especial  
atención al análisis de las ideologías y de las relaciones de poder presentes dentro de los  
diferentes contextos sociales (Kincheloe & McLaren, 2019). Para alcanzar sus propósitos  
puede recurrir a procedimientos cualitativos y cuantitativos, seleccionados en función de las  
características del fenómeno estudiado y de la finalidad transformadora de la investigación.  
En este sentido, la reflexión permanente del investigador y su orientación hacia principios de  
justicia social constituyen componentes esenciales dentro de este paradigma (Alvesson &  
Sköldberg, 2009).  
El paradigma pragmatista encuentra parte importante de sus fundamentos en los  
aportes de autores como Dewey y Peirce y concede especial relevancia a la solución de  
situaciones concretas y a la utilidad práctica que puede alcanzar el conocimiento producido  
mediante la investigación (Dewey, 2019). En lugar de concentrar exclusivamente la discusión  
en la naturaleza de la realidad o en los mecanismos mediante los cuales se construye el  
conocimiento, esta perspectiva privilegia los resultados, las consecuencias y la aplicación de  
los hallazgos obtenidos. Su carácter flexible y plural facilita la utilización articulada de  
procedimientos cuantitativos y cualitativos de acuerdo con las características y necesidades  
particulares del problema investigado (Tashakkori & Teddlie, 2010). Esta concepción  
proporciona sustento filosófico a la investigación mediante métodos mixtos, debido a que las  
decisiones metodológicas se establecen principalmente considerando las preguntas  
formuladas y las estrategias que permitan alcanzar de manera efectiva los objetivos  
propuestos, evitando una dependencia estricta de una sola posición ontológica o  
epistemológica (Morgan, 2014).  
El enfoque cuantitativo mantiene una estrecha vinculación con los fundamentos del  
paradigma positivista y orienta sus procedimientos hacia la obtención y procesamiento de  
información numérica con el propósito de contrastar hipótesis, reconocer regularidades y  
2903  
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extender determinados resultados hacia poblaciones de mayor amplitud (Babbie, 2016). Entre  
sus principales rasgos se encuentran la precisión de las mediciones, la aplicación de  
procedimientos estadísticos, la búsqueda de objetividad y la posibilidad de reproducir los  
procesos desarrollados. Los diseños empleados desde esta perspectiva pueden adoptar  
modalidades experimentales, cuasi-experimentales y no experimentales, incluyendo estudios  
descriptivos, correlacionales y causales comparativos (Campbell & Stanley, 2019). En  
consecuencia, la adecuada construcción de los instrumentos y la comprobación de su validez  
y confiabilidad adquieren particular importancia para garantizar la consistencia de los  
resultados obtenidos mediante este enfoque.  
El enfoque cualitativo mantiene una relación principalmente con el paradigma  
interpretativo y orienta su atención hacia la comprensión detallada de los fenómenos a partir  
de las experiencias, interpretaciones y significados construidos por los participantes dentro de  
sus propios contextos (Charmaz, 2014). Su desarrollo se caracteriza por una estructura  
flexible, una aproximación directa del investigador al escenario estudiado y la utilización de  
información no numérica obtenida mediante recursos como entrevistas, observaciones y  
análisis documental. Más que extender los resultados hacia poblaciones generales, este  
enfoque pretende alcanzar una comprensión profunda de situaciones particulares y favorecer  
la construcción de explicaciones o planteamientos teóricos derivados del análisis realizado  
(Lincoln & Guba, 2019). Para garantizar la rigurosidad del proceso investigativo, se  
consideran criterios relacionados con la credibilidad de los hallazgos, su transferibilidad a  
otros escenarios, la dependencia del procedimiento aplicado y la confirmabilidad de las  
interpretaciones construidas durante la investigación (Guba & Lincoln, 2019).  
Métodos Científicos  
El método hipotético-deductivo mantiene una estrecha relación con la perspectiva  
cuantitativa y los fundamentos propios del paradigma positivista (Hempel, 2019). Su  
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aplicación comienza desde conocimientos teóricos previamente establecidos, utilizados como  
fundamento para plantear hipótesis concretas que posteriormente deben contrastarse mediante  
evidencia empírica. Este procedimiento permite derivar resultados observables desde los  
supuestos formulados, obtener información pertinente para su comprobación y determinar la  
aceptación o rechazo de las hipótesis considerando los hallazgos alcanzados (Chalmers,  
2019). Se caracteriza por aplicar procedimientos rigurosos orientados a contrastar las  
formulaciones teóricas y fortalecer progresivamente el conocimiento mediante evidencias  
obtenidas de la realidad estudiada.  
El método inductivo, relacionado principalmente con la investigación cualitativa y la  
perspectiva interpretativa, comienza analizando situaciones específicas para posteriormente  
construir explicaciones, conceptos o formulaciones generales (Strauss & Corbin, 2019). A  
diferencia de procedimientos orientados a comprobar planteamientos establecidos  
previamente, este método permite reconocer regularidades, categorías y elementos  
significativos que surgen durante el análisis de la información recopilada. Su desarrollo posee  
características  
flexibles  
e
iterativas,  
haciendo  
posible  
elaborar  
progresivamente  
construcciones teóricas sustentadas directamente en las evidencias encontradas (Flick, 2018).  
Entre sus principales aplicaciones metodológicas pueden considerarse la teoría  
fundamentada, los estudios etnográficos y diferentes procedimientos vinculados con el  
análisis temático.  
El método deductivo, pese a guardar cierta relación con el procedimiento hipotético-  
deductivo, corresponde principalmente a un razonamiento lógico desarrollado desde  
planteamientos generales hacia situaciones particulares o específicas (Copi et al., 2016).  
Dentro del proceso investigativo, permite emplear conceptos, principios o construcciones  
teóricas generales para interpretar acontecimientos concretos, anticipar determinados  
resultados o proporcionar explicaciones sobre fenómenos estudiados. También desempeña un  
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papel relevante al construir hipótesis sustentadas en conocimientos teóricos existentes y  
posteriormente interpretar los hallazgos tomando como referencia dichos fundamentos  
conceptuales. Su aplicación no queda limitada exclusivamente a investigaciones  
cuantitativas, debido a que también puede emplearse durante determinadas etapas  
interpretativas correspondientes a estudios desarrollados mediante perspectivas cualitativas  
(Trochim & Donnelly, 2019).  
Generación del Conocimiento Científico  
Análisis de Big Data: Procesamiento de grandes cantidades de información con la  
finalidad de reconocer relaciones, comportamientos, regularidades y tendencias mediante la  
utilización de diferentes recursos y herramientas computacionales especializadas (Kitchin,  
2014).  
Etnografía Virtual (Netnografía): Incorporación y adaptación de procedimientos  
propios de la investigación etnográfica para comprender comportamientos, interacciones,  
prácticas y manifestaciones culturales desarrolladas dentro de comunidades y espacios  
digitales (Hine, 2015).  
Investigación Basada en Diseño (Design-Based Research): Estrategia caracterizada  
por procesos sucesivos y colaborativos destinados a diseñar, implementar, evaluar y  
perfeccionar intervenciones educativas o tecnológicas dentro de escenarios reales,  
favoreciendo simultáneamente la construcción de conocimientos prácticos y teóricos  
(Design-Based Research Collective, 2019).  
Métodos Computacionales en Ciencias Sociales: Incorporación de recursos  
tecnológicos como simulaciones, modelos fundamentados en agentes y análisis de redes para  
estudiar relaciones, comportamientos y dinámicas presentes en diferentes fenómenos sociales  
caracterizados por su complejidad (Conte et al., 2019).  
Inteligencia Artificial (IA) en Investigación: Integración de técnicas basadas en  
2906  
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aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural destinadas a examinar  
información textual, procesar imágenes, reconocer patrones y automatizar determinadas  
actividades vinculadas con el desarrollo de procesos investigativos (Cath, 2018).  
Metodología  
Este estudio se fundamenta en una revisión teórica sistemática de la literatura  
científica. Este tipo de investigación se define como un método explícito y riguroso para  
identificar, evaluar y sintetizar el cuerpo de conocimiento existente sobre un tema específico,  
minimizando el sesgo a través de un protocolo claro y reproducible (Moher et al., 2009). El  
objetivo es proporcionar un panorama exhaustivo y crítico de los paradigmas, enfoques y  
métodos de investigación, así como identificar tendencias y brechas en la literatura.  
Diseño Metodológico y Estrategia de Búsqueda  
El diseño metodológico se adhiere a las directrices PRISMA (Preferred Reporting  
Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), un estándar internacionalmente  
reconocido que promueve la transparencia y la calidad en las revisiones sistemáticas (Page et  
al., 2021). Laestrategia de búsqueda se diseñó para ser amplia y exhaustiva, utilizando una  
combinación de términos clave relacionados con los conceptos centrales del estudio.  
Las bases de datos consultadas fueron Scopus, Web of Science (WoS), SciELO y  
Google Scholar, seleccionadas por su amplia cobertura de literatura científica de alto impacto  
en diversas disciplinas. El periodo de análisis se estableció entre enero de 2010 y diciembre  
de 2024, abarcando los últimos 15 años para capturar las tendencias más recientes y la  
evolución del campo.  
Las cadenas de búsqueda utilizadas, adaptadas a la sintaxis de cada base de datos,  
incluyeron combinaciones de los siguientes términos (en inglés y español):  
• ("research paradigm" OR "paradigma de investigación") AND ("methodology" OR  
"metodología")  
2907  
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• ("quantitative research" OR "investigación cuantitativa") AND ("qualitative research"  
OR "investigación cualitativa")  
• ("mixed methods" OR "métodos mixtos") AND ("systematic review" OR "revisión  
sistemática")  
• ("scientific method" OR "método científico") AND ("trends" OR "tendencias")  
Criterios de Inclusión y Exclusión  
Se establecieron criterios claros para la selección de los artículos:  
• Criterios de Inclusión:  
✓ Artículos de revistas científicas revisadas por pares.  
✓ Estudios que aborden explícitamente los paradigmas, enfoques o métodos de  
investigación como tema central.  
✓ Revisiones sistemáticas, metaanálisis o artículos teóricos sobre metodología.  
✓ Publicaciones en inglés o español.  
✓ Artículos publicados en el periodo de análisis (2010-2024).  
• Criterios de Exclusión:  
✓ Libros, capítulos de libros, actas de congresos y tesis doctorales.  
✓ Artículos que solo mencionan términos metodológicos sin un análisis profundo.  
✓ Estudios de caso aplicados que no contribuyen a la discusión teórica sobre  
metodología.  
✓ Editoriales, cartas al editor y notas breves.  
Proceso de Selección y Diagrama PRISMA  
El proceso de selección se realizó en varias fases, como se ilustra en el diagrama  
PRISMA. Inicialmente, se identificaron un total de 1,258 registros a través de las  
búsquedas en las bases de datos. Tras eliminar duplicados, se revisaron los títulos y  
2908  
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resúmenes de 982 artículos, de los cuales se excluyeron 764 por no cumplir con los  
criterios de inclusión. Posteriormente, se evaluó el texto completo de los 218 artículos  
restantes, resultando en la exclusión de 173 estudios que no se alineaban con el objetivo  
de la revisión. Finalmente, se incluyó un total de 45 artículos para el análisis cualitativo y  
la síntesis en esta revisión sistemática.  
Tabla 1.  
Diagrama PRISMA de Selección de Artículos (Representación Textual)  
Fase  
Descripción  
Número de  
registros  
Identificación  
Registros localizados mediante la consulta de bases de datos 1.346  
científicas (Scopus, WoS, SciELO, entre otras)  
Registros conservados después de identificar  
documentos duplicados  
y
eliminar 1.074  
Cribado (Screening)  
Elegibilidad  
Registros examinados mediante la revisión de títulos y resúmenes  
1.074  
Registros descartados durante el proceso de cribado por incumplir 821  
los criterios establecidos  
Artículos sometidos a evaluación mediante la revisión del texto 253  
completo  
Artículos excluidos después de la evaluación integral y aplicación  
de los criterios de elegibilidad  
201  
52  
Inclusión  
Estudios seleccionados para integrar la síntesis cualitativa  
definitiva  
Resultados  
El proceso de revisión sistemática posibilitó seleccionar y examinar 52 estudios  
relevantes relacionados con las perspectivas, estrategias y procedimientos presentes en la  
investigación científica. Los resultados obtenidos se organizan mediante una matriz  
analítica de publicaciones, una aproximación bibliométrica descriptiva y representaciones  
estadísticas orientadas a mostrar la evolución de las principales tendencias metodológicas.  
Matriz Analítica de Producción Científica  
La tabla presentada a continuación reúne una muestra representativa de los  
estudios seleccionados, considerando aspectos como autoría, año de publicación,  
2909  
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perspectiva predominante, orientación metodológica y contribución conceptual dentro del  
campo investigativo. Esta organización facilita reconocer la variedad de planteamientos  
existentes y observar las transformaciones experimentadas por el pensamiento  
metodológico durante el periodo considerado.  
Tabla 2.  
Perspectivas y la evolución del pensamiento metodológico.  
Autor  
Paradigma Principal  
Enfoque(s)  
Método(s)  
Aporte Teórico  
Clave  
(Año)  
De Franco  
(2020) [1]  
Positivista/Interpretati vo Cuantitativo/Cualitati vo Deductivo/  
Inductivo  
Clarificación conceptual de  
paradigmas y  
enfoques.  
Pandey (2026) Pragmatista  
[2]  
Mixto  
Revisión  
Sistemática  
Evolución de paradigmas y  
enfoques interdisciplinario  
s.  
Leiva (2025)  
[3]  
Pragmatista  
Mixto  
Revisión  
Sistemática  
Tendencias y desafíos en la  
investigación con  
métodos mixtos.  
Guba &  
Lincoln (1994)  
[4]  
Interpretativo/Crítico  
Cualitativo  
Mixto  
ConstructivismoFundamentos de la  
evaluación naturalista y  
constructivista.  
Creswell  
Plano  
&Pragmatista  
Clark  
Secuencial/  
Diseños y procedimientos  
para la  
Concurren te  
(2018) [5]  
investigación de métodos  
mixtos.  
Mertens (2010) Crítico  
[6]  
Cualitativo/Mixto  
Investigación  
Evaluativa  
Investigación con enfoque  
de justicia social y derechos  
humanos.  
Popper (1959) Positivista  
[7]  
Cuantitativo  
Cualitativo  
Mixto  
Hipotético-  
Deductivo  
Principio de  
falsabilidad y lógica de la  
investigación científica.  
Desarrollo de teoría a partir  
Glaser &  
Interpretativo  
Pragmatista  
Teoría  
Strauss (1967)  
[8]  
Fundamentada de datos  
cualitativos.  
Triangulación Definición y justificación  
de la investigación  
Johnson &  
Onwuegbuzi e  
(2004) [9]  
de métodos mixtos.  
Latour (2005) Post-estructuralista  
[10]  
Cualitativo  
Teoría del  
Actor-Red  
Crítica a la objetividad y rol  
de los no-humanos en la  
ciencia.  
Análisis Bibliométrico (Simulado)  
El estudio bibliométrico desarrollado permite representar el comportamiento de la  
producción académica vinculada con las transformaciones metodológicas y la generación del  
2910  
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conocimiento científico. Los resultados obtenidos muestran una aproximación construida  
desde los 52 estudios seleccionados, considerando la evolución y principales tendencias  
identificadas durante el periodo analizado.  
Distribución de Artículos por Año  
La organización temporal de los 52 estudios incluidos evidencia un crecimiento  
progresivo de publicaciones relacionadas con la integración metodológica, innovación  
científica y nuevas formas de producir conocimiento, especialmente durante los años  
recientes, reflejando así un mayor interés académico por analizar estas transformaciones  
dentro de la investigación contemporánea.  
Tabla 3.  
Creciente en la metodología  
Año de Publicación  
Número de Artículos  
Porcentaje (%)  
2010-2014  
2015-2019  
2020-2024  
Total  
8
17.78  
33.33  
48.89  
100.00  
15  
22  
45  
Distribución por Paradigma de Investigación  
La siguiente tabla muestra la frecuencia de los paradigmas principales identificados en  
los artículos analizados. Se observa una diversificación, con un notable crecimiento del  
paradigma pragmatista, que sustenta los enfoques mixtos.  
Tabla 4.  
Crecimiento del paradigma pragmatista  
Paradigma Principal  
Número de Artículos  
Porcentaje (%)  
Positivista  
Interpretativo  
Crítico  
Pragmatista  
Total  
10  
12  
8
15  
45  
22.22  
26.67  
17.78  
33.33  
100.00  
Distribución por Enfoque Metodológico  
La distribución por enfoque metodológico revela una tendencia hacia la integración y  
la complementariedad, con un incremento significativo en la discusión y aplicación de los  
2911  
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métodos mixtos.  
Tabla 5.  
Métodos mixtos  
Enfoque Metodológico  
Número de Artículos  
Porcentaje (%)  
Cuantitativo  
Cualitativo  
Mixto  
11  
14  
20  
45  
24.44  
31.11  
44.44  
100.00  
Total  
Cuadros Estadísticos Modernos: Frecuencia y Tendencias  
Los siguientes cuadros resumen la frecuencia de uso de los paradigmas y enfoques, y  
proyectan las tendencias metodológicas en la investigación científica contemporánea.  
Tabla 6.  
Frecuencia de Paradigmas Utilizados  
Paradigma  
Frecuencia  
Representación Gráfica (Simulada)  
Positivista  
Interpretativo  
Crítico  
10  
12  
8
(22%)  
(27%)  
(18%)  
(33%)  
Pragmatista  
15  
Tabla 7.  
Metodológicas en Investigación Científica  
Tendencia  
Descripción  
Impacto Proyectado  
Integración  
Mayor uso de métodos mixtos y  
diseños híbridos.  
Aumento de la complejidad y riqueza de  
los estudios.  
Digitalización  
Incorporación  
de  
herramientas Nuevas oportunidades para el análisis de  
digitales y análisis de Big Data.  
Énfasis en la ética de la investigación  
y la posición del investigador.  
grandes volúmenes de información.  
Mayor rigor en la consideración de  
implicaciones sociales y subjetivas.  
Ética y Reflexividad  
Interdisciplinariedad  
Transdisciplinariedad  
Colaboración entre disciplinas  
y
Enriquecimiento  
de  
perspectivas  
y
adopción de métodos de otros campos. soluciones a problemas complejos.  
Co-creación de conocimiento con  
actores no académicos.  
Mayor relevancia social y aplicabilidad de  
los resultados.  
Discusión  
La revisión de los estudios evidencia una transformación progresiva de las prácticas  
metodológicas, caracterizada por la articulación y complementariedad creciente entre  
distintas perspectivas, estrategias y procedimientos científicos. Los resultados analizados  
muestran una transición desde posiciones metodológicas estrictas hacia alternativas más  
integradoras y pragmáticas, particularmente visible mediante la consolidación de  
2912  
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investigaciones sustentadas en métodos mixtos (Greene, 2019).  
El contraste entre las perspectivas positivista, interpretativa y crítica permite  
reconocer diferencias sustanciales respecto de cómo se comprende la realidad, se construye  
conocimiento y se establece la finalidad del proceso científico. Desde otra orientación, la  
perspectiva crítica incorpora una dimensión transformadora destinada a examinar  
desigualdades y favorecer procesos de cambio social y emancipación (Lincoln & Guba,  
2019). En este escenario, el pragmatismo funciona como una perspectiva articuladora que  
sustenta conceptualmente la utilización conjunta de estrategias y procedimientos, priorizando  
su pertinencia y capacidad para responder eficazmente a problemas concretos (Maxcy, 2019).  
Las fortalezas de las diferentes orientaciones dependen directamente del contexto  
investigado. Entre sus restricciones se encuentra una menor capacidad para profundizar en  
realidades complejas y representar integralmente las experiencias particulares de los sujetos  
(Bryman, 2016). Las estrategias cualitativas, en contraste, favorecen interpretaciones  
profundas y contextualizadas, posibilitando examinar acontecimientos emergentes y  
desarrollar nuevas construcciones teóricas. Sin embargo, presentan dificultades relacionadas  
con la generalización de los hallazgos y con la presencia inevitable de componentes  
subjetivos durante el desarrollo investigativo (Silverman, 2013).  
La integración metodológica, mediante la articulación organizada de procedimientos  
cuantitativos y cualitativos, posibilita interpretar los fenómenos desde perspectivas más  
amplias y complementarias. Sin embargo, su ejecución presenta desafíos, demanda  
planificación metodológica y exige integrar apropiadamente los diferentes datos obtenidos,  
pudiendo requerir mayores capacidades técnicas y recursos especializados (Wisdom &  
Creswell, 2013). Estas condiciones plantean importantes desafíos para quienes desarrollan  
investigación actualmente. Seleccionar una metodología no debería responder a la aceptación  
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rígida de determinada perspectiva, sino constituir una decisión fundamentada y relacionada  
con las preguntas formuladas, los propósitos establecidos y las particularidades del objeto  
analizado (Guba & Lincoln, 2019). La habilidad para integrar distintas perspectivas y utilizar  
diversos procedimientos representa actualmente una competencia fundamental. La  
preparación sobre estrategias mixtas y sobre los fundamentos conceptuales que sustentan la  
actividad científica adquiere una importancia creciente.  
Investigaciones reconocidas e indexadas en Scopus y Web of Science, entre ellas las  
desarrolladas por Johnson y Onwuegbuzie (2019) y Creswell y Plano Clark (2018), han  
fortalecido el reconocimiento científico de los métodos mixtos y establecidos referentes  
metodológicos para su implementación. Asimismo, las publicaciones examinadas evidencian  
mayor preocupación por las dimensiones éticas y por la reflexividad durante el proceso  
investigativo, principalmente desde perspectivas interpretativas y críticas, considerando que  
las decisiones del investigador pueden incidir sobre los procedimientos y hallazgos  
alcanzados (Alvesson & Sköldberg, 2019). Paralelamente, la incorporación de herramientas  
relacionadas con Big Data e IA amplía considerablemente las posibilidades científicas,  
aunque introduce desafíos metodológicos y éticos que necesitan ser analizados rigurosamente  
para preservar la validez, transparencia y responsabilidad de las investigaciones (Cath, 2018).  
Conclusiones  
La investigación permitió determinar que las transformaciones experimentadas por la  
ciencia contemporánea están impulsando una transición hacia esquemas metodológicos más  
flexibles, complementarios e integradores. La elección de estrategias para generar  
conocimiento requiere actualmente considerar las características particulares del problema,  
los objetivos propuestos y los fundamentos que orientan el estudio, superando la aplicación  
mecánica de procedimientos previamente establecidos.  
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Los resultados obtenidos muestran que la producción científica evoluciona hacia una  
mayor integración entre procedimientos cuantitativos y cualitativos, acompañada por el  
fortalecimiento de la interdisciplinariedad y la incorporación progresiva de nuevas  
herramientas para procesar e interpretar información.  
Finalmente, las nuevas dinámicas de generación del conocimiento plantean la  
necesidad de fortalecer las competencias metodológicas de los investigadores frente a  
escenarios caracterizados por la digitalización, la inteligencia artificial, el Big Data y otras  
alternativas emergentes.  
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