Inteligencia Artificial para el análisis cualitativo de entrevistas

Summary

Rebeca Arévalo, de la Universidad México, presenta una charla sobre el uso de la inteligencia artificial en el análisis de entrevistas cualitativas en investigación en comunicación. Explica cómo el software Atlas.ti ha integrado una nueva funcionalidad de codificación automática mediante inteligencia artificial, lo que acelera significativamente el proceso de análisis y mejora la precisión en la identificación de códigos, citas y patrones. Gracias a esta herramienta, los investigadores pueden obtener resultados más rápidos y profundos, ahorrando tiempo y esfuerzo en la clasificación manual de datos.

Takeaways

• 😀 La inteligencia artificial aplicada al análisis de entrevistas facilita la investigación cualitativa en comunicación.
• 😀 El software Atlas T ahora incorpora una funcionalidad de IA para codificar automáticamente entrevistas y datos.
• 😀 La codificación automática reduce el trabajo manual, agilizando el análisis de datos en comparación con métodos previos.
• 😀 Los tres tipos de entrevistas en investigación cualitativa son estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas.
• 😀 La funcionalidad IA de Atlas T organiza, sistematiza y analiza los datos de manera más rápida y efectiva.
• 😀 El uso de la IA permite identificar códigos y patrones que antes no eran detectables tan rápidamente.
• 😀 Atlas T ofrece la posibilidad de automatizar la creación de códigos y la clasificación de datos en temas y subtemas.
• 😀 El software puede identificar códigos nuevos que no fueron previamente pensados por los investigadores.
• 😀 La IA también permite identificar citas relevantes y su frecuencia dentro de las entrevistas, ayudando a analizar tendencias.
• 😀 Atlas T facilita la visualización de códigos concurrentes, es decir, aquellos que están relacionados entre sí, algo que antes era laborioso hacer manualmente.
• 😀 El uso de la IA en el análisis de entrevistas contribuye a un proceso más preciso y a un ahorro significativo de tiempo.

Q & A

¿Cuál es el propósito principal del reporte mencionado en el video?

El propósito principal del reporte es analizar cómo la inteligencia artificial, específicamente el software Atlas.ti, se aplica al análisis de entrevistas en la investigación cualitativa en comunicación.

¿Cuáles son los tres tipos de entrevistas que se mencionan en el video?

Los tres tipos de entrevistas mencionadas son estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas.

¿Por qué es importante tener claro el tipo de entrevista que se va a realizar?

Es importante tener claro el tipo de entrevista porque esto define las temáticas que se abordarán y cómo se registrarán y analizarán los datos de manera adecuada.

¿Qué es el software Atlas.ti y qué función cumple en el análisis de datos?

Atlas.ti es un software de análisis cualitativo que ayuda a clasificar y analizar datos de entrevistas de manera más eficiente, especialmente en investigaciones cualitativas en comunicación.

¿Qué novedad introdujo Atlas.ti en su última versión?

Atlas.ti introdujo una nueva funcionalidad llamada 'IA Coding' o codificación por inteligencia artificial, que automatiza el proceso de clasificación y análisis de los datos de entrevistas.

¿Cómo mejora el proceso de análisis con la integración de la inteligencia artificial en Atlas.ti?

La integración de inteligencia artificial mejora el proceso al acelerar la codificación de las entrevistas y ofrecer análisis más profundos, revelando patrones y códigos que podrían haberse pasado por alto en un análisis manual.

¿Qué pasos se deben seguir para realizar un análisis utilizando Atlas.ti?

Los pasos incluyen definir los elementos clave de la investigación, cargar las entrevistas, analizarlas de forma separada, y luego utilizar la IA para codificar automáticamente los datos, sin necesidad de crear temas y subtemas manualmente.

¿Qué resultados puede proporcionar el análisis con IA en Atlas.ti?

Los resultados incluyen nuevos códigos, citas específicas que corresponden a los códigos, frecuencia de los códigos utilizados, identificación de códigos concurrentes relacionados entre sí, y los documentos con mayor cantidad de codificaciones.

¿Cómo mejora la inteligencia artificial la codificación de las entrevistas?

La IA mejora la codificación al identificar códigos que no se habían pensado inicialmente, ahorrar tiempo en la clasificación manual y proporcionar una codificación más precisa y masiva, lo que antes tomaba mucho tiempo.

¿Quiénes son los autores del artículo mencionado en el video?

Los autores del artículo mencionado son López, Sosa Codina y Bot, y fue publicado en 2023 en la Universidad Pompeu Fabra en España.