Analisis de datos multimodales
Datos multimodales
Un dato es una representación smbólica (numérica, alfabética,
algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o
cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Es un
valor o referente que recibe el computador por diferentes medios, los datos
representan la información que el programador manipula en la construcción de
una solución o en el desarrollo de un algoritmo.
Los datos aisladamente pueden no contener
información humanamente relevante. Solo cuando un conjunto de datos se examina conjuntamente a la luz de un enfoque, hipótesis o
teoría se puede apreciar la información contenida en dichos datos. Los datos
pueden consistir en números, estadísticas o proposiciones descriptivas. Los
conceptos de datos, información, conocimientos y sabiduría están
inter-relacionados. Los datos convenientemente agrupados, estructurados e
interpretados se consideran que son la base de la información humanamente
relevante que se pueden utilizar en la toma de decisiones, la reducción de la
incertidumbre o la realización de cálculos. Es de empleo muy común en el
ámbito informático y, en general, prácticamente
en cualquier investigaci{on científica. Información
disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Dato
Nada hacemos con los datos sino podemos transformarlos en información. Para analizar los datos, sean éstos cuantitativos
o cualitativos el investigador dispone de herramientas tecnológicas como
software para procesar los datos obtenidos. Algunos software para análisis de datos
cuantitativos son los siguientes: XLSTAT, SAS, SPSS, STATISTICA.
XLSTAT es el líder en análisis de datos y
soluciones estadísticas para Microsoft Excel.
El complemento XLSTAT de análisis
estadístico ofrece una amplia variedad de funciones para mejorar las
capacidades de análisis de Excel, por lo que es la herramienta ideal para sus
necesidades diarias estadísticas y de análisis de datos.
El software de análisis estadístico de
XLSTAT es compatible con todas las versiones de Excel desde la versión 2003 a
la versión 2016 (versión 2011, 2016 para Mac), y es compatible con los sistemas
Windows Vista hasta Windows 10, así como con los sistemas Mac basados en
Intel y PowerPC.
Debido a que es rápido, fiable, fácil de
instalar y de usar -y a un precio razonable- XLSTAT ha crecido hasta
convertirse en uno de los paquetes de software estadísticos más utilizados en
el mercado. Hoy en día, XLSTAT es utilizado por más de 30.000 clientes,
empresas y universidades, grandes y pequeños, en más de 200 países de todo el
mundo. Información disponible en: https://www.xlstat.com/es/
SAS es un paquete de software desarrollado
por SAS Institute para análisis avanzados, análisis multivariante, inteligencia
empresarial, gestión de datos y análisis predictivo. SAS se desarrolló en la
Universidad Estatal de Carolina del Norte desde 1966 hasta 1976,
Las licencias anuales comienzan en solo
$50 USD para estudiantes, $165 USD para académicos y $275 USD para otros
usuarios, lo que hace a XLSTAT muy asequible, por no mencionar que incluye
soporte de primer nivel y la asistencia que el software estadístico gratuito no
ofrece.
Para mayor información consulte: https://www.sas.com/en_us/software/stat.html
La base del software estadístico SPSS incluye estadísticas descriptivas
como la tabulación y frecuencias de cruce, estadísticas de dos variables,
además pruebas T, ANOVA y de correlación. Con SPSS es posible realizar recopilación de datos, crear
estadísticas, análisis de decisiones de gestión y mucho más. Para mayor información
consulte: https://www.um.es/docencia/pguardio/documentos/spss_1.pdf
STATISTICA es un paquete estadístico usado
en investigación, minería de datos y en el ámbito empresarial. Lo creó
StatSoft, empresa que lo desarrolla y mantiene. StatSoft nació en 1984 de un
acuerdo entre un grupo de profesores universitarios y científicos. Es un
sistema completo para el análisis de datos con miles de pantallas
personalizables y gráficos de alta calidad totalmente integrados con todos los
procedimientos. Para mayor información consulte: www.softwarecientifico.com/paginas/statistica.htm
Con respecto al análisis de los datos
cuantitativos Antoniadou (2017) expone que se encuentran los CAQDAS o QDAS4
(software de análisis de datos cualitativos) son paquetes con múltiples
herramientas diseñadas para proporcionar apoyo práctico a un proceso de
investigación cualitativa que, de otra manera, es un proceso complejo,
desordenado y que consume mucho tiempo. Estos paquetes de software permiten:
almacenar y codificar datos de texto, gráficos, de audio y/o vídeo; buscar
contenido; localizar y explorar relaciones entre códigos y vincular visualmente
datos de audio y texto.
Con el CAQDAS, la persona investigadora
puede almacenar todos los datos en un solo repositorio para acceder al contexto
de lo que le interesa en cualquier momento y, así, descubrir y establecer
relaciones significativas en los datos para crear temas y categorías. Las
últimas versiones de estos programas también permiten que las personas
investigadoras colaboren en tiempo real con colegas que trabajen cerca o a
distancia.
Entre los softwares para análisis cualitativos
se encuentran: Atlas.ti, NVIVO y Transana.
Antoniadou (2017) explica que Atlas.ti soporta
grandes volúmenes de fuentes de datos en múltiples formatos, incluyendo sitios
web y medios sociales. El hecho de poder usar varios formatos significa que no
se necesita cambiar el formato de los datos primarios, si son documentos de
Word, documentos PDF o sitios web. Esto ahorra tiempo y facilita la
investigación, al mismo tiempo que los datos permanecen intactos para la fase
de análisis. Se trabaja con datos primarios como se recogieron en el trabajo de
campo, sin alteraciones en términos de formato o diseño. Las herramientas y
funciones de Atlas.ti incluyen la transcripción, la codificación de textos, las
imágenes, los materiales de audio y vídeo.
La persona investigadora puede manipular y
presentar las relaciones en las redes que considere apropiadas para mejorar sus
objetivos de investigación. Estas funciones facilitan procesos analíticos como
la comparación y el contraste entre fuentes de datos, por ejemplo,
transcripciones de entrevistas, contenido web y otros formatos soportados, y
facilita los procesos interpretativos e informes de los hallazgos. Una de las
características más relevantes de Atlas.ti es que permite organizar, codificar
y agregar anotaciones a la bibliografía revisada antes de empezar el análisis
de datos. Posteriormente, se pueden vincular los códigos de la bibliografía y
las anotaciones con los códigos de datos. Atlas.ti también admite datos
geográficos de Google Earth para que las personas investigadoras puedan
conectarse a Google Earth desde el mismo software, tomar capturas de pantallas,
codificarlas, agregar comentarios y anotaciones, y utilizarlas como datos de
investigación primarios.
Para mayor información visite https://atlasti.com/es/
Transana ofrece integración multimedia y
herramientas para transcribir y analizar datos audiovisuales. Con Transana, los
investigadores pueden aislar trozos de archivos de audio y vídeo que resulten
analíticamente interesantes (sus datos en bruto recolectados en el sitio),
transcribirlos y crear clips; es decir, episodios con sus datos generales, que
pueden usar como unidades analíticas. También pueden comparar clips y códigos a
través de episodios y les pueden asignar palabras clave, codificarlos y
categorizarlos por temas. Otra opción que ofrece este software es organizar los
clips en el orden que se considere adecuado de acuerdo con los objetivos de
investigación. Para una mejor visualización, existe la opción de tomar capturas
de pantalla de estos vídeos y añadirlos al análisis, incluyendo imágenes fijas
tomadas en el sitio. Estas imágenes fijas también se pueden codificar y
analizar como parte de archivos multimedia más grandes y/o independientes, y
agregarlos a los resultados finales de la investigación. La versión estándar
limita el proceso analítico y sólo permite procesar un archivo (un
documento/archivo multimedia a la vez; es decir, videos, audios,
transcripciones, transcripción de imágenes fijas), mientras que la versión
profesional admite trabajar con múltiples archivos y que varias personas los
analicen simultáneamente (permite la superposición de documentos, por ejemplo,
2+ transcripciones, 2+ videos, 2+ audios). También hay una versión multiusuario
de Transana, que permite la colaboración en tiempo real entre múltiples
personas, que trabajan en el mismo proyecto a distancia o en proximidad física.
Para mayor información: https://www.transana.com/
La base de datos NVIVO se puede usar
fácilmente y de forma muy intuitiva, ya que se parece a la interfaz del Word.
Se puede utilizar NVIVO para procesar datos multimodales; por ejemplo,
transcribir datos audiovisuales, dar formato a entrevistas y grupos de
discusión, descargar datos de Internet, crear proyectos, importar fuentes,
vincular datos a fuentes externas y analizar imágenes. NVIVO también puede
usarse con diversos formatos de datos, como texto; multimedia; PDF; imágenes;
encuestas de Excel; notas; sitios web y redes sociales, como Facebook,
LinkedIn, Twitter, vídeos de YouTube y Survey Monkey. Estos documentos pueden
almacenarse y organizarse en diferentes carpetas en el propio software.
Un proyecto NVIVO también se puede
vincular a información externa, como sitios web u otros archivos guardados en
el equipo, y se puede utilizar para hacer referencias cruzadas entre documentos
con el fin de facilitar el acceso y comparar los documentos, analizarlos y
anotarlos. Por ejemplo, este software permite codificar referencias
bibliográficas. Las herramientas de consulta y anotación de NVIVO pueden usarse
para identificar y codificar temas y conceptos clave en la bibliografía; de
esta manera, las personas investigadoras pueden desarrollar un marco analítico
y documentar sus propias reflexiones sobre cómo se relacionan estos temas con
su propia investigación. Pueden comparar y evaluar críticamente el trabajo de
varios autores sobre un tema específico e identificar aspectos en los que falta
información, que su investigación puede complementar. A través de este proceso,
se pueden refinar las preguntas de investigación.
Para mayor información http://www.qsrinternational.com/nvivo-spanish
Referencias
Antoniadou, V. (2017). Recoger, organizar
y analizar corpus de datos multimodales: las contribuciones de los CAQDAS. En
E. Moore y M. Dooly (Eds), Enfoques cualitativos para la investigación en
educación plurilingüe (pp. 451-467). Research-publishing.ne. Disponible en:
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