El análisis de datos, ya sea cualitativo o cuantitativo, es fundamental para obtener conclusiones válidas en cualquier investigación. Gracias a la inteligencia artificial (IA), hoy contamos con herramientas que facilitan y automatizan estos procesos, optimizando el tiempo y la precisión. En este artículo exploraremos las principales herramientas de IA disponibles para análisis cualitativo y cuantitativo, clasificándolas según su costo y licencia, y proponiendo una estrategia moderna que integra grandes modelos de lenguaje (LLM) con plataformas de visualización como Looker Studio o Power BI.

Herramientas de IA para análisis cualitativo y cuantitativo

Open Source

• Taguette: Ideal para etiquetar y codificar textos cualitativos, totalmente gratuito y fácil de usar.
• Jupyter Notebook con Python: Usando librerías como pandas, nltk y scikit-learn para análisis de texto y datos cuantitativos.
• Jamovi: Plataforma gratuita para análisis estadístico cuantitativo, amigable y visual.

Gratuitas o con versión gratuita

• ChatGPT (OpenAI): Potente LLM para análisis de texto, generación de resúmenes y clasificación cualitativa con planes gratuitos limitados.
• Google Looker Studio: Herramienta gratuita para visualización de datos cuantitativos y cualitativos en dashboards interactivos.
• MonkeyLearn (versión gratuita limitada): Análisis de texto con IA para clasificación y extracción de datos.

De pago

• Atlas.ti: Software profesional para análisis cualitativo avanzado con soporte para codificación y visualización.
• NVivo: Plataforma robusta para investigación cualitativa, con funciones de análisis y visualización integradas.
• Power BI (Microsoft): Herramienta profesional para análisis cuantitativo y visualización avanzada, con integración a modelos de IA.

Estrategia recomendada: Integración de LLM con Looker Studio o Power BI

La mejor práctica actual consiste en utilizar un LLM para realizar el análisis cualitativo y cuantitativo inicial de los datos:

1. Procesar y clasificar texto con IA (p.ej., ChatGPT, MonkeyLearn) para extraer temas, emociones, actitudes y métricas cuantificables.
2. Exportar los resultados en formato CSV o Google Sheets para manejar y limpiar los datos.
3. Conectar estas hojas a herramientas de visualización como Looker Studio o Power BI para crear dashboards interactivos que permitan filtrar, comparar y profundizar en los datos.
4. Esta estrategia permite una visualización dinámica, facilita la interpretación y presenta los datos en formatos accesibles para todos los interesados.

¿Quieres poner en práctica este conocimiento? Te invitamos a participar en nuestra práctica guiada de análisis mixto donde:

• Leerás un artículo de referencia.
• Emitirás opiniones abiertas para análisis cualitativo.
• Responderás preguntas con escala de Likert para análisis cuantitativo.
• Usarás IA para clasificar y analizar tus respuestas.
• Visualizarás resultados con Looker Studio o Power BI.

Pulsa aquí para acceder a la Practica guiada

El entregable de la actividad práctica:

• Presenta resultados con el grupo.
• Discute temas comunes, discrepancias y sorpresas.
• Reflexiona sobre la utilidad del análisis mixto y la IA.

Actividad de reforzamiento

Pulsa aquí para acceder a la sopa de letras

Esta experiencia te ayudará a dominar las herramientas y estrategias más actuales para la investigación fundamentada con apoyo en IA.

La entrada Herramientas de IA para el análisis cualitativo y cuantitativo se publicó primero en Frexus.