Publicación: Exploración metodológica del análisis temático asistido por IA generativa

Me complace compartir la publicación de un nuevo trabajo metodológico realizado junto a mi compañera Mercedes Reguant-Álvarez, titulado Exploración metodológica del análisis temático de datos cualitativo con herramientas de IA generativa, disponible en acceso abierto en Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.17367698.

¿Qué aporta este estudio?

La investigación parte de una pregunta clave: ¿puede la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) contribuir de forma rigurosa y ética al análisis cualitativo de datos narrativos? Para responderla, diseñamos un experimento metodológico en el que aplicamos un mismo prompt a tres herramientas de IAGen (Copilot, DeepSeek y ChatGPT), utilizando como corpus la transcripción anonimizada de un grupo de discusión sobre la herramienta educativa e-diario.

Principales hallazgos

• Las tres herramientas generativas respondieron de forma completa al prompt, identificando entre 7 y 9 categorías temáticas con una alta coincidencia entre ellas.

• Se observó una capacidad notable para sistematizar grandes volúmenes de información narrativa en fases exploratorias del análisis cualitativo.

• El estudio también aborda aspectos éticos fundamentales, como la precisión en la extracción de citas y la minimización del sesgo algorítmico.

Conclusiones

La IAGen se presenta como una aliada potencial en la investigación cualitativa, especialmente en etapas iniciales de codificación y categorización. No obstante, subrayamos la necesidad de una supervisión humana constante y un uso ético, crítico y responsable de estas tecnologías.

Invitamos a consultar el trabajo completo y a reflexionar sobre las posibilidades y límites de la IA generativa en el ámbito de las ciencias sociales y educativas.