Presentación del libro "Introducción al análisis de datos cualitativos con IA" de Manuel Etesse

El libro "Introducción al análisis de datos cualitativos con Inteligencia Artificial" del profesor Manuel Etesse explora cómo ChatGPT puede ser una herramienta útil en el análisis de datos cualitativos para la investigación social y educativa. La obra se estructura en cuatro capítulos, abordando tanto aspectos metodológicos como prácticos del uso de IA generativa en la investigación, con ejemplos ilustrativos. Asimismo, realiza y promueve la evaluación crítica de los resultados generados por ChatGPT, sugiriendo el uso de insumos de IA como complementos al trabajo del investigador.

El primer capítulo introduce la estrategia AEXCO, inspirada en la Teoría fundamentada, y subraya la importancia del diseño de investigación y el uso ético de la IA. Se enfoca en la anotación, exploración y codificación como procesos clave para el análisis cualitativo, y señala la necesidad de formular preguntas de investigación claras y precisas.

El segundo capítulo se centra en la preparación del análisis, presenta el entrenamiento CORI-F (Contexto, Rol, Información y Formato) como base para interactuar eficazmente con la IA generativa. Se enfatiza la importancia de familiarizarse bien con los datos y anonimizarlos antes de comenzar el análisis asistido por IA.

El tercer capítulo detalla cuatro técnicas para explorar datos cualitativos con ChatGPT: 1. selección de citas, 2. síntesis casuística, 3. recurrencia de términos y 4. identificación de inconsistencias. Estas técnicas ayudan a profundizar la exploración que realiza la o el investigador de modo a conocer de forma más profunda sus datos y la mirada que tenía acerca de ellos.

El cuarto capítulo aborda la codificación de contenidos, es decir su clasificación bajo palabras clave. Se presentan dos técnicas por medio de las cuales ChatGPT puede complementar el trabajo realizado por el equipo de investigación: 1. La codificación predefinida y 2. La codificación emergente.

Finalmente, el libro proporciona recomendaciones para usar la IA en la investigación cualitativa, de modo a acrecentar su fiabilidad y profundidad analítica. Se destaca la importancia de partir con un diseño metodológico sólido y un marco ético claro, donde la responsabilidad principal recae en el investigador. Además, se subraya la necesidad de adaptar estas herramientas tecnológicas a las necesidades específicas de cada proyecto y evaluarlas constantemente a partir de criterios bien definidos.

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