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Revisiones de Literatura
Una revisión de la literatura resume lo que se sabe sobre un tema de investigación específico, narra los hitos de la historia de la investigación, indica dónde hay conflictos en el conocimiento actual y discute áreas donde aún hay desconocidos.
Una revisión de la literatura puede ser un documento independiente o un componente de un informe de investigación principal (como se discutió anteriormente). Las revistas de investigación a menudo contienen artículos cuyo único propósito es proporcionar una revisión de la literatura. Como componente de un informe de investigación, una revisión de la literatura puede ser tan larga como un capítulo completo de un libro, tan solo un párrafo en un artículo de investigación, o tan corta como unas pocas oraciones en una introducción. En todos los casos, la función de la revisión de la literatura es la misma: resumir la historia y el estado actual de la investigación sobre un tema.
Como sabes por la sección anterior, un informe de investigación primaria (como los de las revistas de investigación en ingeniería) se centra en una pregunta: por ejemplo, el efecto de la ingravidez en el cultivo de verduras. La sección de revisión de la literatura de ese informe resumiría lo que se sabe sobre este tema, indicaría dónde hay conflictos en el conocimiento actual y discutiría áreas donde aún hay desconocidos.
Una revisión de literatura bien construida cuenta una historia. Narra los eventos clave en la investigación sobre una pregunta particular o en un área particular:
- ¿Quiénes fueron los primeros investigadores modernos sobre este tema? ¿Cuáles fueron sus hallazgos, conclusiones y teorías? ¿Qué preguntas o contradicciones no pudieron resolver?
- ¿Qué descubrieron los investigadores que los siguieron? ¿Su trabajo confirmó, contradijo o desmintió el trabajo de sus predecesores? ¿Pudieron resolver preguntas que sus predecesores no pudieron?
Narras esta serie de eventos de investigación en una revisión de la literatura. Puedes considerar esta investigación como similar al proceso de tesis–antítesis–síntesis. Comienzas con una tesis, luego aparece una antítesis que la contradice, y eventualmente se logra alguna resolución de esta contradicción llamada síntesis, que en realidad es un avance en el conocimiento sobre ese tema. Pero ahora la síntesis se convierte en una tesis, y el proceso comienza de nuevo.
Hilton Obenzinger de la Universidad de Stanford en "¿Cómo investigar, escribir y sobrevivir a una revisión de literatura?" (sin enlace)"http://www.stanford.edu/dept/undergrad/urp/PDFLibrary/writing/LiteratureReviewHandout.pdf) llama a este tipo de revisión literaria un "mapa". Identifica varios otros tipos, siendo los más importantes aquellos que revisan la metodología de la investigación así como los hallazgos de la investigación. Obenzinger enfatiza que la revisión de la literatura no es solo un resumen pasivo de la investigación sobre un tema, sino una evaluación de las fortalezas y debilidades de esa investigación — un esfuerzo por ver dónde esa investigación es "incompleta, metodológicamente defectuosa, unilateral o sesgada". En cualquier caso, como muestran los ejemplos siguientes, una revisión de la literatura es una discusión de un cuerpo de literatura investigativa, no una bibliografía anotada. Observe en los siguientes ejemplos que las revisiones de la literatura utilizan el estilo de citación textual estándar en corchetes IEEE y terminan con una bibliografía (llamada "Referencias").
Considere el siguiente extracto, que muestra el comienzo de la revisión de literatura, encontrado en A. S. Tolba, A.H. El-Baz, y A.A. El-Harby, "Reconocimiento Facial: Una Revisión de Literatura." Revista Internacional de Procesamiento de Señales, vol. 2, no. 2, 2005:
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El reconocimiento facial, además de tener numerosas aplicaciones prácticas como la identificación de tarjetas bancarias, el control de acceso, la búsqueda de fotografías policiales, la monitoreo de seguridad y los sistemas de vigilancia, es un comportamiento humano fundamental que es esencial para una comunicación e interacción efectivas entre las personas.
Un método formal para clasificar rostros fue propuesto por primera vez en [1]. El autor propuso recoger perfiles faciales como curvas, encontrar su norma y luego clasificar otros perfiles según sus desviaciones de la norma. Esta clasificación es multimodal, es decir, resulta en un vector de medidas independientes que podrían compararse con otros vectores en una base de datos. |
Como puedes ver, el primer párrafo establece el tema y su importancia; el segundo párrafo regresa al comienzo de la investigación moderna que proporcionó una base para el reconocimiento facial basado en computadoras. Esta revisión de la literatura avanza hacia el estado actual de la investigación en este campo:
| El progreso ha avanzado hasta el punto en que los sistemas de reconocimiento facial se están demostrando en entornos del mundo real [2]. El rápido desarrollo del reconocimiento facial se debe a una combinación de factores: el desarrollo activo de algoritmos, la disponibilidad de grandes bases de datos de imágenes faciales y un método para evaluar el rendimiento de los algoritmos de reconocimiento facial. |
Observe cómo este siguiente extracto describe un avance importante en la investigación sobre este tema, pero luego señala sus deficiencias:
La revisión de la literatura sobre la investigación de reconocimiento facial examina muchos métodos diferentes utilizados en el reconocimiento facial basado en computadora. Para cada uno, resume el método, los resultados y las fortalezas y debilidades de ese método. Este ejemplo no es tanto el patrón de tesis-antítesis-síntesis mencionado anteriormente, sino más bien una colección de esfuerzos que buscan un objetivo común: aumentar la precisión del reconocimiento facial basado en computadora. Así es como termina el resumen de ese proceso en esta revisión de la literatura:
| En [83], un sistema de clasificador combinado que consiste en un conjunto de redes neuronales se basa en variar los parámetros relacionados con el diseño y entrenamiento de los clasificadores. Se utiliza el algoritmo de aumento para hacer perturbaciones del conjunto de entrenamiento empleando MLP como clasificador base. El resultado final se combina utilizando la regla de mayoría simple. Este sistema logró 99.5% en la base de datos de rostros de Yale y 100% en la base de datos de rostros de ORL. Hasta donde sabemos, estos resultados son los mejores en la literatura. |
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