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Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa

Manuel Etesse. Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024.

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La obra constituye una guía práctica orientada a investigadores del ámbito social y educativo que desean incorporar herramientas de inteligencia artificial, especialmente ChatGPT, en el análisis de datos cualitativos.

El texto parte de una premisa clara: la IA no sustituye el trabajo del investigador, sino que actúa como un apoyo técnico que permite optimizar tareas complejas como la organización, codificación e interpretación de grandes volúmenes de información textual. En este sentido, el manual combina fundamentos metodológicos con aplicaciones concretas, facilitando la integración de estas tecnologías en procesos de investigación rigurosos.

Uno de los ejes centrales del libro es la propuesta de un marco metodológico estructurado que organiza el análisis cualitativo en fases como la anotación, exploración y codificación de datos. A través de estrategias como el modelo AEXCO, el autor muestra cómo utilizar la IA para identificar patrones, extraer citas relevantes de entrevistas y sintetizar información compleja. Además, introduce procedimientos específicos —como el entrenamiento “cori-f”— que permiten configurar el comportamiento de la herramienta para obtener respuestas alineadas con los objetivos de investigación, destacando la importancia de diseñar instrucciones precisas (prompts) para mejorar la calidad del análisis.

El libro también subraya el valor de la IA en la eficiencia del proceso investigador. Gracias a estas herramientas, es posible reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas como la transcripción, clasificación y organización de datos, especialmente en estudios con gran cantidad de material cualitativo. Sin embargo, el autor insiste en que estos beneficios deben ir acompañados de una supervisión constante por parte del investigador, quien mantiene la responsabilidad sobre la interpretación final y la validez de los resultados.

Un aspecto especialmente relevante es la dimensión ética del uso de la inteligencia artificial. La guía propone un protocolo que incluye la anonimización de los տվյալos, la protección de la privacidad de los participantes y el uso de sistemas en entornos controlados para evitar la exposición de información sensible. Este enfoque refuerza la idea de que la incorporación de la IA en la investigación no solo es una cuestión técnica, sino también metodológica y deontológica.

En conjunto, el libro de Manuel Etesse se presenta como una herramienta accesible —sin requerir conocimientos avanzados de programación— que democratiza el uso de la inteligencia artificial en la investigación cualitativa. Su principal aportación radica en ofrecer un equilibrio entre innovación tecnológica y rigor científico, mostrando cómo la IA puede integrarse de forma crítica y responsable en las prácticas investigadoras contemporáneas.

Cómo publicar en Ciencias Biológicas

Measey, J. (in press) How to publish in Biological Sciences: a guide for the uninitiated. CRC Press, Boca Raton. ISBN: 9781032116419

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Este libro pretende ser una guía. No te sientes a leerlo de principio a fin. Si lo haces, creo que probablemente no ha entendido para qué sirve esta guía. En su lugar, quiero que pienses en este libro como una guía de la misma manera que podrías coger una guía de una ciudad extranjera, país o incluso como la legendaria guía electrónica de Douglas Adams La Guía del Autoestopista Galáctico Adams (2017) Sin embargo, en lugar de tener albergues o restaurantes recomendados por su nombre con una descripción de lo que los hace especialmente dignos de elogio, esta guía ofrece una idea genérica de para qué sirven esos lugares, cómo suelen ser, las mejores formas de llegar a ellos y los escollos que hay que evitar.

No se profundiza en ninguno de los temas. Esto es deliberado, ya que esta guía está aquí para proporcionarte un punto de partida para que explores si lo consideras necesario. Se proporciona una bibliografía (en la medida de lo posible), que se deberá utilizar de forma habitual para investigar el tema por sí mismo en caso de que necesite o se quiera saber más. Del mismo modo, ninguno de los consejos proporcionados en este libro debe anular lo que tu decidas por ti mismo o con tu asesor. Toma tus decisiones desde una posición informada.

Interpretación de los datos bibliométricos

Szomszor, M., Adams, J., Fry, R., Gebert, C., Pendlebury, D. A., Potter, R. W. K., & Rogers, G. (2021). Interpreting Bibliometric Data. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 5, 30. https://doi.org/10.3389/frma.2020.628703

Muchos análisis académicos sobre buenas prácticas en el uso de datos bibliométricos abordan únicamente aspectos técnicos y no tienen en cuenta ni aprecian las necesidades, expectativas y prácticas reales de los usuarios. Los indicadores bibliométricos rara vez son la única prueba que se presenta ante cualquier grupo de usuarios. En el estado actual de los conocimientos, es más importante considerar cómo la evaluación cuantitativa puede hacerse sencilla, transparente y fácilmente comprensible que centrarse indebidamente en la precisión, la exactitud o las nociones académicas de pureza. Discutimos cómo la interpretación del «rendimiento» de una presentación que utiliza una bibliometría precisa pero resumida puede cambiar cuando se aplica la deconstrucción y visualización iterativa del mismo conjunto de datos. Desde el punto de vista de un gestor de investigación con recursos limitados, las decisiones de inversión pueden torcerse fácilmente a nivel gubernamental, de programa de financiación y de institución. Al explorar muestras de datos reales seleccionadas, también mostramos cómo la composición específica de cada conjunto de datos puede influir en los resultados interpretativos.