Herramientas metodológicas para el estudio de la comunicación. Editorial Fragua 2021
El análisis semántico que realicé para mi tesis doctoral obtuvo resultados muy interesantes. Con la ayuda del Dr. Ricardo Pérez Calle, compañero del grupo de Investigación GICID, explicamos el proceso y la metodología seguida al utilizar esta herramienta metodológica.
El resultado de esta colaboración fue este capítulo de libro, publicado por la prestigios Editorial Fragua.
Iniesta-Alemán, I. y Pérez-Calle, R. D. (2021). Aplicación de la ciencia de datos al análisis semántico. En R. Eguizabal Maza e I. Jiménez Gómez, Herramientas metodológicas para el estudio de la comunicación (págs. 26-38). Editorial Fragua. https://bit.ly/2TpaAWK
Os dejo aquí un pequeño fragmento y sus referencias. El libro completo está disponible para su descarga en el enlace de la cita.
1.1 La ciencia de datos en la investigación académica
Se constata un creciente interés, tanto científico como empresarial, por la explotación de los datos textuales y gráficos disponibles en Internet y otros olvidados en los sistemas informáticos de las empresas o instituciones (Arcila-Calderón, Barbosa-Caro y Cabezuelo-Lorenzo, 2016; Marta-Lazo, Iniesta-Alemán y Ortiz-Sobrino, 2018). Incluso en el entorno docente se detecta “una discreta utilización de los recursos tecnológicos para el desarrollo profesional” (González-Sanmamed, Estévez, Souto-Seijo y Muñoz-Carril, 2020, p. 16).
El análisis económico busca formalizar y cuantificar los datos mediante el uso de “las matemáticas como lenguaje que permite explicar las hipótesis” (Borrell Fontelles, 1982) para llegar a conclusiones válidas sobre el fenómeno investigado. Es necesario, en cualquier tipo de empresa u organización, “recurrir a análisis avanzados de datos estructurados o no estructurados” (Sánchez-Mendiola, Moreno-Salinas y Bautista-Godínez, 2019, p. 92) a fin de obtener el mayor nivel de conocimiento posible. La selección de herramientas de investigación es, por lo tanto, una decisión importante.
Para formular inferencias Hostil y Stone (1969, citado por Abela, 2002) afirman que el análisis de contenido es adecuado, siempre que esta herramienta se utilice de forma sistemática. El análisis de contenido es una herramienta de investigación que se basa en la lectura de textos siguiendo un método científico. Para ello, el investigador se pertrecha de un conjunto de procedimientos para interpretar los productos de comunicación que “proceden de procesos singulares de comunicación previamente registrados” (Piñuel, 2002, p. 2). Esta visualización de textos o de imágenes debe ser sistemática, objetiva y replicable.
Es una técnica laboriosa y compleja, en la que se observan e interpretan datos, explícitos o latentes, haciendo un gran esfuerzo para evitar el sesgo subjetivo que añade su propio contexto personal. Se demandan, por lo tanto, herramientas que garanticen el éxito en ese cometido. Para el análisis de datos cualitativos asistido por computadora o CAQDAS, existen distintas herramientas que ayudan en la investigación, como análisis de transcripción, codificación e interpretación de texto, abstracción recursiva, análisis de contenido, análisis del discurso, metodología de la teoría fundamentada, etc.
La metodología del análisis semántico
Este tipo de software de ayuda para gestionar, organizar y analizar la información se ha incorporado a la práctica de investigación cualitativa y está siendo materia de debate académico como podemos observar en los estudios de Karcher y Pagé (2017), Fisher (2017), Bourque y Bourdon (2017), Odena (2017) o de Freitas y otros (2017).
Surge el machine learning como una tecnología que, derivada de la minería de datos y mediante el empleo de algoritmos, puede extraer y aprender reglas a partir de los datos tratados. Es este un campo de estudio en el que confluyen la estadística y la complejidad computacional. Para los científicos sociales se ofrece una aplicación muy útil en el topic modelling, que permite localizar temáticas coherentes a partir de ingentes cantidades documentos (Arcila-Calderón, Barbosa-Caro y Cabezuelo-Lorenzo, 2016). Las ventajas de este tipo de software son evidentes, incluyendo el ahorro de tiempo y la posibilidad de utilizar enormes cantidades de datos cualitativos. Aporta gran flexibilidad en el trabajo de investigación, garantía de validez de los resultados y una buena auditabilidad de la investigación cualitativa.
Es evidente que las relaciones personales y las profesionales se han modificado profundamente a raíz de la conectividad global, la proliferación de nuevos sistemas de comunicación y la “convivencia con unas máquinas capaces de relacionarse con el entorno, recolectar datos y aprender” (Iniesta-Alemán, 2019, p. 70). Por lo tanto, es de interés la difusión de nuevas formas de investigar utilizando, como es el caso que aquí se presenta, las nuevas tecnologías que hoy en día están al alcance del mundo profesional y académico.
6. Referencias bibliográficas de este capítulo: Aplicación de la ciencia de datos al análisis semántico
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