Aplicación de la Visión de Dos Ojos en el Análisis de Investigación: Una Revisión Integrativa

Antecedentes Los enfoques de investigación utilizados para entender a los pueblos indígenas en Canadá han predominado los enfoques occidentales y no han reflejado las formas de conocimiento, protocolos o cosmovisiones indígenas. El panorama de la investigación que involucra a los pueblos indígenas está cambiando con un número creciente de académicos indígenas que están recuperando y revitalizando el conocimiento indígena. La Visión de Dos Ojos proporciona un marco en el que las conversaciones y enfoques de investigación conscientes y deliberados son determinados antes y durante todo el proceso de investigación por el equipo de investigación para guiar un equilibrio de cada conocimiento. Sin embargo, los enfoques o métodos de Visión de Dos Ojos utilizados durante el análisis de datos en la literatura siguen siendo escasos, lo que requiere esta revisión integrativa. Propósito Revisar la literatura donde se ha aplicado la Visión de Dos Ojos e identificar los enfoques o métodos utilizados durante el análisis de datos y discutir las implicaciones para la investigación con comunidades indígenas en todo el mundo. Métodos Se utilizó el enfoque de cinco etapas descrito por Whittemore y Knafl (2005) para guiar esta revisión integrativa. Resultados Se revisaron un total de 321 artículos de cuatro bases de datos, lo que dio lugar a 32 artículos. Conclusiones Esta revisión integrativa es novedosa en cuanto a que es la primera revisión conocida que explora específicamente el uso y la aplicación de un marco de Visión de Dos Ojos durante el análisis de datos. Se presentan cinco temas principales que incluyen (1) Participación de miembros de la comunidad indígena en el análisis, (2) Co-aprendizaje durante el análisis de datos, (3) Conceptualizaciones visuales o simbólicas para guiar el análisis, (4) Declaración que reconoce el conocimiento indígena durante el análisis de datos, y (5) Compartir historias tradicionales para guiar el análisis de datos. Además, se proporcionan cinco enfoques de Visión de Dos Ojos menos comúnmente utilizados durante el análisis de datos.