Análisis cualitativo con ATLAS.ti e IA
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Instructor/a: José Beltrán Mastache
- Último grado de estudios: Maestría
- Adscripción: Universidad Autónoma de Guerrero
- Sintesis Curricular: Licenciado en Actuaría por la Universidad de las Américas Puebla, maestro en economía por la Universidad Nacional Autónoma de Guerrero y doctorando en Ciencias Sociales y Territoriales por la Universidad Autónoma de Guerrero. Tengo experiencia en investigación aplicada, docencia y análisis cuantitativo, cualitativo y mixto. Busco espacios donde pueda contribuir al sector educativo desde la docencia, divulgación e investigación científica aprovechando mi perfil interdisciplinario.
- Experiencia en los temas del taller: Clases y talleres nivel posgrado en el Centro de Investigación y Posgrado en Estudios Socioterritoriales (CIPES) de Universidad Autónoma de Guerrero (UAGro) en el periodo de 2023-2026: • Impartición de clases auxiliares para alumnos de maestría y doctorado con motivo de avance de sus tesis. • Impartición del Taller para el análisis cualitativo con ATLAS.ti e IA a los alumnos de maestría y doctorado.
Descripción
Está diseñado para comprender una metodología cualitativa que aplique un Software de Análisis Cualitativo de Datos Asistido por Computadora (CAQDAS) con apoyo de herramientas y funciones de la inteligencia artificial (IA). El software de uso central será ATLAS.ti para almacenar, administrar, consultar y analizar datos cualitativos. La IA será de utilidad para dos procesos: primero, haremos uso de la herramienta en la nube Google Colab en conjunto con el modelo de reconocimiento de voz Whisper – OpenAI para la transcripción de entrevistas en formato de audio a texto y segundo, usaremos la nueva herramienta de AI Coding como complemento de ATLAS.ti para la codificación y categorización.
Conocimientos y habilidades a desarrollar
Al finalizar, los participantes habrán adquirido competencias para: a) Aplicar la teoría metodológica en la elaboración de productos de investigación científica. b) Utilizar ATLAS.ti como una herramienta de análisis cualitativo con autonomía y criterio metodológico. c) Integrar técnicas de IA de forma crítica y ética en el proceso de sistematización de datos cualitativos.
Módulos, temario y bibliografía
a) Módulo I: Fundamentos teórico-metodológicos en las ciencias sociales
- Principios ontológicos, epistemológicos y metodológicos.
- Los paradigmas y la metáfora de la doble pirámide.
- Fundamentos teóricos para la codificación y categorización.
- Principios éticos de la investigación científica con IA.
b) Módulo II: Procesamiento y organización de la información cualitativa con IA
- Entendimiento sobre el modelo de Whisper – OpenAI desde la plataforma GitHub.
- Familiarización con la herramienta en la nube Google Colab.
- Transcripción de entrevistas de audio a texto con IA.
- Exportación de las entrevistas transcritas a formatos de texto.
c) Módulo III: Codificación y categorización en ATLAS.ti con apoyo de IA
- Instalación y familiarización con la interfaz de ATLAS.ti como herramienta para análisis cualitativo.
- Importación de entrevistas transcritas a un nuevo proyecto de ATLAS.ti.
- Codificación mediante la nueva funcionalidad de la herramienta AI Coding para su categorización.
- Análisis visual de redes relacional entre categorías y sus vecinos.
d) Bibliografía:
- Aparicio-Gómez, O.-Y., & Aparicio-Gómez, W.-O. (2023). Ética e Inteligencia Artificial. Revista Internacional de Desarrollo Humano y Sostenibilidad, 1(1), 71-83. https://doi.org/10.51660/ridhs11202
- Atlas.ti Scientific Software Development GmbH. (2025). ATLAS.ti Manual del Usuario(Versión 25.0.0) [Archivo de PDF]. Recuperado de https://atlasti.com/es/manuales-y-documentos
- Babbie, E. (2010). Capítulo II. Paradigms, Theory, and Social Research. En The Practice of Social Research (pp. 31-61). Wadsworth, Cengage Learning.
- Batthyány, K., & Cabrera, M. (2011). Capítulo IX. Los métodos en las Ciencias Sociales. Abordaje cuantitativo y cualitativo de la investigación. En Metodología de la investigación en ciencias sociales: Apuntes para un curso inicial (pp. 75–84). Montevideo: Universidad de la República.
- Bericat, E. (1998). Capítulo I. La doble pirámide de la investigación social. En La integración de los métodos cuantitativo y cualitativo en la Investigación social. Significado y medida (pp. 17-36). Barcelona: Ariel.
- Cisterna Cabrera, F. (2005). Categorización y triangulación como procesos de validación del conocimiento en investigación cualitativa. Theoria, 14(1), 61–71. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29900107
- della Porta, D., & Keating, M. (2008). Capítulo II. How many approaches in the social sciences? An epistemological introduction. En Approaches and Methodologies in the Social Sciences: A Pluralist Perspective (pp. 19–39). Cambridge University Press.
- Lopezosa, C., & Codina, L. (2023). ChatGPT y software CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS.ti, Nvivo y MAXQDA. Departamento de Comunicación, Universitat Pompeu Fabra. Serie Editorial DigiDoc. PCUV04/2023.
- Lopezosa, C., Codina, L., & Boté-Vericad, J. J. (2023). Testeando ATLAS.ti con OpenAI: hacia un nuevo paradigma para el análisis cualitativo de entrevistas con inteligencia artificial. Barcelona: Departamento de Comunicación, Universitat Pompeu Fabra. Serie Editorial DigiDoc. PCUV05/2023.
- Lopezosa, C., Goyanes, M., & Codina, L. (2024). Acelerando la investigación cualitativa con inteligencia artificial: una guía práctica para el diseño, desarrollo y ejecución de investigación con entrevistas. Barcelona: Universitat de Barcelona. Col·lecció del CRICC.
- Reyes Flores, L. G., & Mejía Rivera, K. A. (2024). Inteligencia artificial en la investigación cualitativa: análisis bibliométrico de la producción científica indizada en Scopus.New Trends in Qualitative Research, 20(4), 1-15. https://doi.org/10.36367/ntqr.20.4.2024.e1116
- Vives Varela, T., & Hamui Sutton, L. (2021). La codificación y categorización en la teoría fundamentada, un método para el análisis de los datos cualitativos. Investigación en Educación Médica, 10(40), 97–104. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2021.40.21367
Requisitos y conocimientos mínimos de inscripción: a) Formación académica básica: • Ser estudiante de licenciatura avanzada, posgrado, docente o investigador en ciencias sociales u otras áreas afines interesadas en metodologías cualitativas. b) Conocimientos previos: • Nociones generales sobre investigación cualitativa (entrevistas, grupos focales, análisis documental, narrativas, etc.). • Comprensión básica de conceptos metodológicos (categorías, codificación, análisis de discurso, triangulación). c) Habilidades digitales y acceso a equipo: • Manejo nivel usuario y acceso personal de una computadora con suficiente capacidad para ejecutar el software ATLAS.ti. • Deseable tener la versión licenciada de ATLAS.ti 25, más no es indispensable ya que el taller se centrará en su versión de prueba. • Familiaridad mínima con procesadores de texto (formato Word, PDF y Bloc de notas). • Acceso de navegación en internet y uso básico de buscadores (Google, Bing, etc.). d) Idioma: • Manejo básico de inglés para lectura de manuales o recursos complementarios de ATLAS.ti (deseable, no indispensable).
Duración del taller: 10 horas
Horarios:
Se llevara a cabo los días:
- 13 de octubre (Lunes)
- 14 de octubre (Martes)
- 15 de octubre (Miércoles)
En un horario de: 9:00 am a 12:20 pm
Hora de Ciudad de México
Modalidad: En línea.
Costo: $1100 MXN.
Número mínimo de inscritos: 6
