El método de alineación óptima (oma, Optimal Matching Analysis) es una técnica que proviene del modelamiento algorítmico; su objetivo es explorar las trayectorias desde una perspectiva amplia que considere los estados que la conforman en la búsqueda de patrones temporales generalizados (Abbott y Tsay, 2000; Gauthier, 2013).

En el método de alineación óptima se compara cada par de secuencias y se calculan las distancias métricas entre ellas, las cuales se agrupan en una matriz que sirve como insumo para el análisis de conglomerados. El resultado son categorías que pertenecen a una tipología.

Potencialidades

a. La trayectoria es la unidad de análisis: por ello, se puede analizar la secuencia de forma holística y evidenciar cambios diversos a lo largo de la vida. Por ello, se trata de un modelo muy útil para acercarse a la comprensión integral de diversos procesos demográficos.

b. El objetivo del análisis de secuencias es encontrar patrones en las secuencias que consideren el tiempo; se obtiene, así, una tipología que sintetiza los esquemas secuenciales prevalecientes en los cursos de vida y permite llevar a cabo generalizaciones.

c. Contempla el orden de los eventos, cuándo ocurren (el tiempo) y en qué cantidad (cuántos).

d. Permite evaluar el proceso de desestandarización y de diferenciación de los cursos de vida.

e. No se basa en ningún supuesto sobre el proceso de generación de información.

a. Metodológicamente, el análisis de secuencias proviene de la cultura del modelamiento algorítmico; por ello, para obtener una medida de disimilitud entre las secuencias se consideran “costos de transformación”; una de las críticas al procedimiento es que dichos “costos” son arbitrarios y su vínculo con la teoría es débil.

b. En ocasiones, la validación de las distintas categorías en que se agrupan las secuencias similares es compleja y se basa en la interpretación del investigador.

c. Si se consideran secuencias incompletas o de distintas longitudes el análisis se vuelve complejo.

d. Los “costos de transformación” son los mismos a lo largo de toda la secuencia y en los cálculos de las distancias: la transformación a->b es “equivalente” a la transformación b->a.

Para un mayor acercamiento en relación con el “Análisis de secuencias” se pueden consultar:

Abbott, A. y A. Tsay (2000),“Sequence Analysis and Optimal Matching Methods in Sociology: Review and Prospect”, Sociological Methods & Research, 29(1), pp. 3-33.

Aisenbrey, S. y A. Fasang (2010), “New Life for Old Ideas: The ‘Second Wave’ of Sequence Analysis Bringing the ‘Course’ Back into the Life Course”, Sociological Methods & Research, 38(3), 420-462.

Cornwell, B. (2015), Social Sequence Analysis: Methods and Applications (Vol. 37). Cambridge University Press.

Gauthier, J. A. (2013), “Emparejamiento óptimo, una herramienta para comparar secuencias del curso de vida”, en Levy, R. y E. D. Widmer (Eds.), Cursos de vida de género entre la estandarización y la individualización. Un enfoque europeo aplicado a Suiza, Editorial LIT Verlag.

Referencias