Innovación y eficiencia en el análisis de datos cualitativos con NVivo
Juan Luis Cabanillas García, María Cruz Sánchez Gómez, Irene del Brio Alonso, Raúl Sánchez Prieto
Materias IBIC - BISAC
- Informática
Resumen
Los sistemas de IA se han introducido en una gran variedad de campos de la investigación, como en la investigación médica, donde facilita el análisis y la interpretación de datos, mejorando tanto la eficiencia como la precisión al generar conocimientos, aunque es necesario verificar cuidadosamente la información generada para evitar resultados engañosos. En el campo de la auditoría financiera, la IA permite un análisis más exhaustivo de los datos, detectando anomalías y fraudes con mayor eficacia que los métodos tradicionales. Además, mejora la previsión financiera al procesar datos complejos para generar predicciones más precisas. En el campo de la educación, la integración de la IA está transformando los entornos de aprendizaje tradicionales al mejorar la personalización, la eficiencia y la inclusión.
Este libro ofrece un recorrido exhaustivo por el uso del software de análisis cualitativo asistido por ordenador y la integración de la inteligencia artificial generativa en estos procesos. A lo largo de sus capítulos, se aborda desde los conceptos fundamentales hasta las aplicaciones prácticas de herramientas como NVivo para la codificación y análisis de datos cualitativos. Se encontrará una guía detallada para la implementación de técnicas avanzadas como la transcripción automática, la limpieza de bases de datos y el análisis semántico, así como una exploración de las ventajas que la IA aporta a los procesos de investigación cualitativa, facilitando la categorización automática y la validación de resultados.
El enfoque práctico se complementa con ejemplos de aplicaciones reales y un análisis detallado de las diferencias en el flujo de trabajo cuando se emplean herramientas de IA. Este libro no solo profundiza en la utilización de NVivo como herramienta clave en la codificación, sino que también explora las nuevas funcionalidades automáticas que permiten a los investigadores identificar temas, sentimientos y patrones de manera eficiente, apoyados en tecnologías emergentes.
ÍNDICE
ÍNDICE DE TABLAS [9]
ÍNDICE DE FIGURAS [10]
ABREVIATURAS [13]
1. INTRODUCCIÓN [15]
2. EL USO DE LOS CAQDAS COMO HERRAMIENTA PARA LA CODIFICACIÓN DE DOCUMENTOS TEXTUALES [21]
3. IMPLEMENTACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (GENAI) EN LOS CAQDAS [25]
3.1. Realizar transcripciones [30]
3.2. Limpiar bases de datos [31]
3.3. Análisis semántico [33]
3.4. Procesos de categorización automática [35]
3.5. Validación de análisis cualitativos [36]
3.6. Diferencias en el flujo de trabajo con el uso de las aplicaciones IA [37]
3.7. Ejemplos de aplicaciones de GenAI para procesos de investigación cualitativa [38]
4. NVIVO COMO APLICACIÓN PARA LA CODIFICACIÓN Y EL ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS [47]
5. LA CODIFICACIÓN AUTOMÁTICA EN NVIVO [51]
5.1. Importación del material [54]
5.1.1. Archivos de texto [55]
5.1.2. Archivos en Excel [56]
5.1.3. Archivos a través de NCapture [61]
5.2. Identificar temas [69]
5.3. Identificar sentimientos [73]
5.4. Nombre del orador [74]
5.5. Estilo o la estructura [76]
5.6. Patrones de codificación existentes [79]
5.6.1. Uso de un libro de códigos de otro proyecto [80]
5.6.2. Uso de un patrón de codificación previo existente en el propio texto [83]
6. EXPLORACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LAS CODIFICACIONES AUTOMÁTICAS [85]
6.1. Resultados de la identificación de temas [85]
6.1.1. Consultas y exploración del libro de códigos [86]
6.1.2. Mapa de proyecto [88]
6.1.3. Consulta de matriz de codificación [91]
6.1.4. Mapa jerárquico [94]
6.1.5. Análisis de conglomerados [97]
6.2. Resultados de la identificación de sentimientos [100]
6.3. Resultados de la codificación por nombre de orador, estilo y estructura [102]
6.3.1. Frecuencia de palabras [102]
6.3.2. Búsqueda de texto [104]
7. CONCLUSIONES [109]
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [113]
INFORMACIÓN SOBRE LOS AUTORES [123]
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