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Conversar con los datos: herramientas digitales de investigación cualitativa
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- 2. Objetivos • Tomar concienciade las herramientas digitales de apoyo a la investigación • Conocer el software Nvivo y su lógica y su estructura • Motivar el uso de software para tu propia investigación cualitativa
- 3. Contenido CONTEXTO NVIVO UNEJEMPLO CONCLUSIONES
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- 9. Gestión de datos:CUANTI • En crudo • Instrumentos • Software • Procesados • Resultados • Repositorios • Normatividad
- 10. Gestión de datos: CUALI Encrudo Entrevistas, estudios focales, historias de vida Teoría fundamentada CAQDAS Procesados Resultados Repositorios Normatividad
- 11. - Focus group -Observación participante - Investigación/acción - Entrevista a profundidad
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- 13. A partir de… • Minería de datos (vocabularios Y narrativas) • Word embedding (integración de corpus de texto) • Mapas semánticos
- 14. Cada palabra es unvector, una representación matemática
- 15. En una escala… ¿25? 0-------------------------------------------à100 ¿felicidad? amor-------------------------------------------àcomida
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- 24. Categorías - Defines - Combinas -Renombras
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- 28. Integra tu bibliografía ypáginas web
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- 32. Detrás de NVivo •Extracción de características (data mining) • Traducción de palabras a números en función de su importancia • Word embeddings para promediar significados • Clasificación por expertos • Peso específico de keywords + contexto • Análisis de lenguaje verbal y no verbal • Cuáles son los sectores más significativos (unidades de valor) • Miles de párrafos seleccionados “a mano” por expertos • Siguiente paso: Machine Learning • Medidas psicolingüísticas • Tabular integración de porcentajes • Análisis de sentimientos +o – • Análisis de emociones (EM) • Grado de control • Autoreferencias (uso de pronombres) • Complejidad léxica • Coherencia semántica • Calcular • Análisis de sentimientos +o – • Análisis de emociones (EM) • Grado de control • Autoreferencias (uso de pronombres) • Complejidad léxica • Coherencia semántica
- 33. Word embeddings • Corpusde texto • Matemáticas • Vectores • Ontologías • Calcular matemáticamente qué tan cerca están las palabras entre sí • A partir de las entrevistas generamos los índices de los temas que se habrán de analizar • ¿Cuántas veces se nombran contextos + o –?
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- 41. Transcripciones de audioy video
- 42. Corpus de texto 14 entrevistas 2grupos focales 21 informantes 2 reportes de observación participante “Pregúntale a un científico” Etnofotografía 949 imágenes/tarjetas descriptivas 16 audio-videograbaciones
- 43. Resultados Porcentaje Concepto 77% LaCiencia agradable es posible en talleres 73% La difusión sólo permea en escuelas 72% Necesaria mayor actividad en zona rural 69% Se logra motivar la vocación científica 44% Necesario sensibilizar autoridades 38% Existe articulación entre talleres y escuela 31% Necesario motivar padres de familia
- 44. Metodología para elmanejo de datos: experimentación con minería de texto
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- 51. • Es posible,a partir del texto, obtener formas intermedias que permitan rescatar aspectos relevantes y obtener de ahí nuevo conocimiento que de otra manera no sería posible identificar o tomaría demasiado tiempo lograrlo. • No todo es IA. Las aplicaciones son muy diversas y “se requiere asimismo la participación de expertos humanos” • Limpieza de datos • Integración de datos • Selección de datos • Transformación de datos • Minería de datos • Evaluación de los patrones extraídos de la fase anterior • Representación del conocimiento (Visualización) Justicia de la Torre (31, 8-10) Conclusiones
- 52. Hay otras opciones(incluso gratuitas)
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- 54. Doce puntos clavede NVIVO 10
- 55. Cuando estés aprendiendo un nuevosoftware… especialmente Nvivo…