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La investigación cualitativa y la IA

La Inteligencia Artificial en la investigación cualitativa constituye una herramienta cada vez más frecuente para automatizar sus procesos, facilitar el análisis y permitir la integración de diferentes fuentes de información. 

Aunque las herramientas de IA han generado amplios debates, éstas son útiles en el análisis de los datos cualitativos para identificar patrones de lenguaje, y apoyar el análisis de los fenómenos sociales y el comportamiento de los consumidores. 

La IA también ayuda al análisis de datos complejos o grandes volúmenes de información en menores tiempos, por lo que facilita la toma de decisiones. 

En la actualidad, la Inteligencia Artificial puede transformar las formas de comunicación e interacción, las dinámicas informacionales y las prácticas de producción de discursos en el campo social y comercial.

La IA configura así, un desafío a las herramientas metodológicas enfocadas en estudiar la manera en que los discursos constituyen fenómenos sociales e influyen en el comportamiento de los consumidores.

Por lo tanto, la Inteligencia Artificial puede aportarle a la investigación cualitativa para:

• Interpretar y dar sentido a textos, imágenes, audios y videos.

• Extraer información con patrones relevantes.

• Acelerar los procesos de análisis.

• Mejorar la precisión de la información.

• Identificar patrones y tendencias.

• Analizar de manera rápida y eficiente grandes volúmenes de datos textuales.

• Mejorar la capacidad de los investigadores para obtener información valiosa a partir de datos cualitativos.

• Facilitar a los investigadores una comprensión más completa de los fenómenos complejos mediante la integración de datos de múltiples fuentes.

Aunque el uso de la IA en el análisis cualitativo tiene el potencial de revolucionar y mejorar varios campos de la investigación, la supervisión y la validación humana siguen siendo esenciales para garantizar la validez y la confiabilidad de la información generada a partir de ella.

En un mundo cada vez más basado en datos, comprender cómo la IA influye en el análisis cualitativo es fundamental. Si bien la Inteligencia Artificial puede optimizar el manejo de los datos, existen riesgos de sesgo algorítmico, lo cual puede dar lugar a interpretaciones erróneas, afectando la integridad de los hallazgos de la investigación, y aunque las herramientas de Inteligencia Artificial prometen eficiencia, pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos sociales existentes si no se gestionan con cuidado. 

Por ello, los investigadores deben implementar mecanismos de control y equilibrio para garantizar que sus análisis no reflejen sesgos y potenciar efectivamente las bondades de la IA. 

Referencias:

Lopezosa, C., & Codina, L. (2023, abril 28). Inteligencia Artificial y métodos cualitativos de investigación: ChatGPT para revisiones de la literatura y análisis de entrevistas semiestructuradas. Seminario sobre IA para investigadores "IA para principiantes" del Departamento de Comunicación de la UPF

Pope, E. M., & Costa, A. P. (2023). The Case for Computational Competence and Transversal Skills: Using Digital Tools and Spaces for Qualitative Research. The Qualitative Report, 28(10), 2838- 2847. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2023.6676

Román, A. M. (2023). Inteligencia Artificial y el futuro de los bibliotecarios.

Torrentira Jr., M. C. (2024). Capabilities and application of artificial intelligence (AI) models in qualitative and quantitative data mining, data processing and data analysis. Archives Des Sciences, 74(3), 198-200. https://doi.org/10.62227/as/74331

Por: Laura Acevedo.