Técnicas de Investigación Forense: Recolección de Evidencias y Metodología Científica

Recolección de Evidencias en la Escena del Crimen

**Lugar**

• Manchas secas: Muestras pequeñas y de fácil transporte. En muestras grandes no transportables, frotar con hisopo. Soportes absorbentes (alfombra).
• Indicios húmedos.
• Líquidos (sangre, semen, orina).
• Pelos dubitados (pinzas y bolsa de papel).
• Restos cadavéricos (en buen estado, carbonizados, restos óseos o en avanzado estado de putrefacción).

**Cuerpo**

• Manchas (hisopos estériles con agua estéril).
• Saliva en marcas de mordedura (frotar con hisopo húmedo).
• Manos y uñas.
• Pelos dubitados (papel y bolsa de papel).

**Agresiones Sexuales**

• Muestras de semen (lengua, encías, paladar).
• Superficie corporal (hisopos).
• Peinado del vello púbico (cepillo quirúrgico).
• Toma anal (hisopo).
• Ropas vestidas por la víctima (envolver en papel y bolsa de papel).
• Muestras indubitadas.

**Muestras de Referencia**

• Vivas (con autorización judicial y consentimiento): sangre (punción venosa y dactilar), células epiteliales.
• Fallecidos:
  • Recientes (sangre post mortem, tejido muscular, pelo).
  • Antiguos (después de los estudios antropológicos y odontológicos).
• Restos biológicos del fallecido en hospitales.
• Ámbito familiar (cepillo de dientes, peines).

Inferencia y Metodología de la Investigación

**Inferencia**

Conexión lógica existente entre un antecedente y un consecuente. Tipos: inductivas y deductivas. Para ambos se debe concluir sobre si B es verdadera en función de la veracidad establecida de A. Sin embargo, difieren en el grado de seguridad que tenemos para concluir que B es verdadera.

Inferencia deductiva: Si A es verdadera, B es necesariamente verdadera.

Inferencia inductiva: Al contrario, si en todas las ocasiones observadas un fenómeno se repite de manera estable, el fenómeno se produce siempre en presencia de su posible causa y no se produce cuando esta no está presente, y distintas variaciones del fenómeno coinciden con variaciones concomitantes de la causa.

Procedimiento alternativo inductivo y deductivo: Método hipotético-deductivo. Análisis lógico de resultados de la investigación, donde los modelos teóricos previos a la observación se consideran esenciales, tratando de derivar de ellos enunciados que lleven a conclusiones verdaderas en un proceso de construcción de la ciencia fundamentado en resoluciones coherentes y estructuradas que permitan a su vez enunciar nuevas hipótesis en un proceso acumulativo y agregado de la ciencia. Es fundamental porque permite poner en relación la teoría con la observación mediante distintas fases del método.

Objetivos y Paradigmas de la Investigación

Cuatro objetivos de la investigación: describir, predecir, comprender y controlar.

Paradigma asociativo: Eliminar la artificialidad propia de los contextos experimentales. Además, mediante la sistematización de la recogida de información y el ajuste estadístico, permite un control externo en la producción de la conducta a evaluar, lo que posibilita aumentar la validez ecológica, ya que las condiciones experimentales y de la vida real son más equivalentes.

Metodología observacional: Permite captar el significado de la conducta generada espontáneamente mediante el registro y análisis de la misma.

Metodología de encuesta: Metodología de investigación que se adapta al método científico general e intenta obtener información cuantitativa sobre una población utilizando diseños que controlen de modo externo las condiciones de producción de la conducta mediante una adecuada selección de unidades de análisis y sistematización en la recogida de información.

Metodología experimental: Permite establecer relaciones causa-efecto entre diversos fenómenos con mayor grado de seguridad. Parte de dos supuestos: manipulación directa de la variable independiente (VI) y control, incluyéndose la aleatorización en relación a la asignación aleatoria de los participantes a las distintas condiciones experimentales.

Variables y Diseños de Investigación

**Variables Independientes (VI)**

Aquellas sobre las cuales el investigador ejerce la manipulación para estudiar sus efectos sobre el fenómeno que le interesa observar.

Niveles de manipulación:

• Manipulación intencional o directa: El experimentador decide libremente qué valores de la VI le interesa estudiar y los asigna libremente.
• Manipulación indirecta o de selección: Solamente se da un requisito.

Metodología experimental, objetivos: Proporcionar estimaciones de los efectos de las VI o diferencias entre distintas VI, facilitar un sistema adecuado para poder confirmar o rechazar suposiciones sobre la posible respuesta de la VI, evaluar la fiabilidad de las estimaciones y suposiciones, estimar la variabilidad de los datos experimentales, eliminar la variación debida a variables extrañas (VE), facilitar un modelo sistemático y eficiente para llevar a cabo un experimento.

Metodología cuasi experimental: Estudiar el efecto de la VI en situaciones en las que los participantes no han sido asignados aleatoriamente a las condiciones experimentales, intentar no omitir variables correlacionadas con la variable dependiente (VD), especificar aquellas variables que se relacionen con la VI para de esta forma considerarlas en el análisis. El objetivo es que las estimaciones de los efectos no resulten sesgadas.

Ciencia, Método Científico e Hipótesis

Ciencia: El conocimiento es científico cuando se sirve del método científico (MC).

MC: El conocimiento científico se caracteriza por el método adoptado y no tanto por el objeto de estudio. El método aplicado por la investigación científica es el método hipotético-deductivo: planteamiento del problema, formulación de hipótesis, contrastación empírica de hipótesis.

Características de la Investigación Científica (IC): La ciencia es un estilo de pensamiento y acción cuyo producto final es el conocimiento científico. Sus fines son: describir, explicar, predecir y controlar.

Hipótesis: Formulación que se apoya en un sistema de conocimientos organizados y que establece una relación entre dos o más variables para explicar y predecir los fenómenos que le interesan en caso de que se compruebe la relación establecida.

Características de las hipótesis: Deben referirse a un ámbito determinado de la realidad social, las variables deben ser comprensibles, precisas y concretas, la relación entre variables debe ser lógica y verosímil, las variables y sus relaciones deben tener indicadores empíricos u observables, y el planteamiento debe prever lo que pasará.

Tipos de hipótesis:

• Descriptivas: Con una variable, señalan la presencia de ciertos hechos o fenómenos en la población objeto de estudio.
• Correlacionales: Especifican relaciones entre dos o más variables.
• Causales: Establecen relaciones de causa-efecto entre dos o más variables.

Formulación de hipótesis: Unidades de análisis u observación, variables, enlace lógico o término de relación.

Planificación de la Investigación, Muestreo y Análisis de Datos

Variable: Concepto o expresión de alguna característica objeto de estudio tomada como unidad y susceptible de adoptar diversos valores, puede medirse.

Planificación de la investigación: Planteamiento del problema, formulación de hipótesis, elección de la metodología, definición operativa de variables, elección de instrumentos de medida, selección de la muestra de sujetos, recogida y grabación de datos, análisis de datos, interpretación de resultados.

Población: Compuesta por todos los sujetos que cumplen las características objeto de nuestro estudio.

Muestra: Subconjunto de elementos de una población, debe ser representativa.

Muestreo: Proceso por el cual se selecciona la muestra de la población.

Tipos de muestreo:

• Probabilísticos: Aleatorio simple, aleatorio estratificado, aleatorio por conglomerados, polietápico.
• No probabilísticos: Accidental, intencional, bola de nieve.

Análisis descriptivos: Objetivo de describir y extraer conclusiones sobre una muestra de datos, siempre referido a la muestra.

Análisis inferencial: Inferir los datos de la población a partir de datos muestrales, generalizar.

Varianza y Diseños de Medida

Varianza total:

• Sistemática primaria: Maximizar, manipula la VI.
• Secundaria: Controlar, manipula las VE.
• Varianza error: Influencia de factores aleatorios, minimizar.

Diseños de medida única: Eliminación, constancia, equilibración (aleatorización, bloques, emparejamiento, ajuste estadístico).

Diseños de medida múltiple: Contraequilibración, intrasujeto, intragrupo, aleatoria.

Retrospectivo: La VI ya ha sucedido, por lo tanto, no se puede medir la VD.

Prospectivo: La VI no ha sucedido y se puede medir la VD.