Navegar por la intersección del análisis cualitativo y la tecnología: Estrategias y tácticas en la era de la IA

Introducción

La incorporación de las capacidades generativas-ai en ATLAS.ti proporciona muchas nuevas oportunidades para los investigadores cualitativos, y estoy emocionada por ver cómo estas herramientas impactarán en el campo. Pero no sólo me interesan las herramientas y cómo se están utilizando.

Como profesora de métodos cualitativos, también he estado pensando en cómo la disponibilidad de estas herramientas afecta a la forma en que las incorporamos a la enseñanza y el aprendizaje de métodos. Y eso me ha llevado a reflexionar sobre mi propia práctica pedagógica una vez más.

Un poco de historia

He estado interesada en software cualitativo como ATLAS.ti desde que hice mi máster en la Universidad de Surrey en 1997, y un año después empecé a enseñar estas herramientas cuando me uní al Proyecto de Red CAQDAS (CNP), que ahora dirijo.

El CNP se fundó en 1994 para concienciar y capacitar en el uso de software para el análisis cualitativo y, como uno de los programas pioneros, llevo más de 25 años utilizando y experimentando con ATLAS.ti.

Durante este tiempo, una de las cosas que más me ha interesado es cómo los estudiantes y los nuevos usuarios se relacionan con las herramientas cuando las conocen por primera vez y las adoptan en su práctica analítica.

El método QDA de cinco niveles

Muchos años observando a los estudiantes y varios proyectos de investigación sobre la adopción de CAQDAS me llevaron a trabajar con Nick Woolf en el desarrollo de nuestra pedagogía, el método QDA de cinco niveles, que dio lugar a nuestro libro de texto ATLAS.ti.

El desarrollo del método QDA de cinco niveles y la descripción de sus principios se pueden encontrar en nuestra entrada Fundamentos de Sage, así como en el libro de texto, y su mensaje central es que las estrategias analíticas - lo que planeamos hacer - impulsan las tácticas de software - cómo hacemos el análisis.

Con el paso de los años, el número y la diversidad de herramientas proporcionadas dentro de ATLAS.ti se han ampliado y se han hecho cada vez más potentes. Eso es estupendo para el avance metodológico y la creatividad en la práctica analítica. Pero sólo porque algo sea posible, no significa que sea lo más apropiado. Permítame darle una analogía.

Una analogía para ilustrar la importancia de las estrategias que conducen a las tácticas

Imaginemos que tengo que ir de Londres a París lo antes posible (es decir, que mi estrategia, mi plan, es ir de Londres a París lo antes posible). Para cumplir mi plan, tendría en cuenta las tácticas disponibles; en esta situación, los distintos medios de transporte a mi disposición. Podría elegir el avión como el medio más rápido para ir de Londres a París. Pero ¿y si mi estrategia, mi plan, no fuera llegar lo antes posible, sino con la menor huella de carbono posible? Está claro que un avión no sería la táctica más adecuada para esta estrategia. En su lugar, podría coger un tren, o incluso ir en bicicleta hasta la costa, cruzar a nado el canal y luego caminar hasta París.

Las decisiones que tomamos sobre cómo aprovechar las potentes herramientas que nos proporciona ATLAS.ti son similares.

Normalmente hay varias formas de llevar a cabo cualquier tarea analítica con el software, así que tenemos que elegir. Al igual que nuestra elección de transporte, nuestra elección de herramientas de software tiene implicaciones, que es por lo que es tan importante asegurarse de que las necesidades de nuestro análisis dirigen nuestro uso de herramientas, en el lenguaje de los Cinco Niveles QDA, que nuestras estrategias dirigen nuestras tácticas.

¿No funciona en ambos sentidos?

Cuando Nick y yo presentamos nuestra pedagogía públicamente por primera vez, en el ICQI en 2016, algunas personas cuestionaron la dirección de la relación entre estrategias y tácticas que estábamos enfatizando; que las estrategias impulsan las tácticas.

Sugirieron que la disponibilidad de herramientas afecta a lo que es posible analíticamente, y por lo tanto puede dar forma al diseño de la investigación. Por ejemplo, la capacidad de contar sin esfuerzo, de forma rápida y fiable la aparición de palabras clave en grandes cantidades de material textual abre enfoques de análisis de contenido que no eran posibles en la práctica antes de que esas herramientas estuvieran disponibles.

El énfasis de la direccionalidad

Es cierto que con el desarrollo de la tecnología surgen nuevas posibilidades; no es algo que rechacemos. De hecho, es característico del progreso tecnológico y una de las cosas que me mantienen interesado en el campo del análisis cualitativo asistido por ordenador.

Lo que queremos decir es que, si bien las tácticas pueden informar a las estrategias, las estrategias deben impulsar las tácticas.

En otras palabras, los investigadores deben tener en cuenta las nuevas herramientas, reflexionar sobre ellas y experimentar con ellas para determinar su potencial, para ver si pueden incorporarse de forma útil a su práctica.

Cuando decimos que las tácticas (herramientas) pueden servir de base a las estrategias (métodos) nos referimos a esta mentalidad abierta unida a la reflexión práctica y metodológica.

Pero si no se hace con detenimiento, si se utilizan nuevas herramientas porque parecen ser una "bala de plata", un arma mágica para resolver los problemas del análisis cualitativo, se puede acabar muy pronto en un gran lío, porque se está dejando que las tácticas (herramientas) dirijan las estrategias (métodos).

He visto los resultados de esto en mis talleres en muchas ocasiones, sobre todo cuando lo que parecen ser características "cool" de CAQDAS se malinterpretan y se utilizan de manera inapropiada. Un ejemplo extremo sobre el que ya he escrito anteriormente fue el de un estudiante que esperaba no tener que leer ningún artículo para hacer una revisión bibliográfica utilizando software cualitativo. Otro ejemplo relacionado con los avances tecnológicos actuales sería si se transcribiesen grabaciones de audio/vídeo de entrevistas, debates de grupos de discusión u otros encuentros utilizando herramientas automatizadas dirigidas por ai (cuya precisión ha aumentado considerablemente en los últimos años y meses) sin comprobar si hay errores en la transcripción resultante.resultante.

Nuevas herramientas, nuevas posibilidades, nueva ética

Observar las formas en que el ai generativo puede cambiar nuestra forma de hacer análisis cualitativo es realmente fascinante. Pasará un tiempo antes de que las cosas se asienten y podamos ver cuáles de las nuevas herramientas adoptará la comunidad de práctica cualitativa.

De momento hay mucha experimentación y debate. Como ocurre con cualquier nueva tecnología, están los primeros en adoptarla, los defensores y los escépticos.

Con razón, hay muchas preocupaciones éticas sobre el uso de estas herramientas. Y habrá muchos debates continuos sobre ellas, y directrices desarrolladas en torno a estas tecnologías; no sólo en términos de cómo las usamos, sino también de cómo informamos sobre su uso, cómo informamos a los participantes en la investigación sobre ellas, cómo reaccionan los comités de ética y los editores ante la investigación que las utiliza.

Llegar a un equilibrio

Pero del mismo modo que sería inadecuado utilizar herramientas de transcripción ai para automatizar lo que a menudo se considera un proceso tedioso y laborioso, sin comprobar si la transcripción resultante contiene errores, sería un error dejar que las herramientas de ai generativa hicieran lo suyo con los materiales cualitativos (codificar, resumir, etc.) y aceptar los resultados sin comprobarlos ni considerar si realmente aportan algo a nuestras interpretaciones y cómo lo hacen.

Por eso es tan importante la diferencia entre informar y conducir.

Muchas veces he oído a investigadores decir: "Ya he codificado, ¿y ahora qué?" Esto me hace saltar las alarmas en cuanto al diseño de la investigación y la planificación analítica. Será aún más alarmante si los investigadores utilizan herramientas de codificación de IA -como la codificación de IA de ATLAS.ti o la codificación de IA intencional- para "terminar la codificación" rápidamente y aceptarla ciegamente como precisa y significativa sin revisarla, refinarla y aumentarla en relación con los objetivos del análisis.

La clave está en la concienciación

Aunque las preocupaciones éticas y metodológicas que se plantean son válidas, también hay malentendidos sobre el funcionamiento real de la tecnología. Aquí es donde los profesores de métodos cualitativos desempeñan un papel fundamental.

Inevitablemente, los estudiantes experimentarán y utilizarán estas herramientas, y mejorarán con el tiempo a medida que la tecnología siga desarrollándose.

Del mismo modo que me gustaría y espero que mis hijos aprendan a utilizar adecuadamente las plataformas de medios sociales, me gustaría y espero que los estudiantes de métodos cualitativos aprendan acerca de las herramientas de análisis para que puedan utilizarlas adecuadamente.

Este ha sido siempre uno de mis mensajes clave, mucho antes de la llegada del ai generativo. Pero ahora es aún más importante. Y eso sólo puede ocurrir si los investigadores son conscientes de las opciones y las posibilidades que ofrecen.

Por lo tanto, experimente con la codificación de IA de ATLAS.ti, la codificación de IA Intencional, las Sugerencias de Código, la IA Conversacional y los Resúmenes de IA. Asista a seminarios web y eventos de formación que discutan el uso de estas herramientas y otras relacionadas en proyectos cualitativos. Comente las herramientas con sus colegas, estudiantes y asesores.

La distinción entre estrategias y tácticas nunca ha sido tan importante.

Si es usted profesor de métodos cualitativos, no se quede con los brazos cruzados ante estos avances y, por tanto, no deje de dotar a sus alumnos de la mentalidad adecuada sobre estas herramientas y de las habilidades necesarias para utilizarlas adecuadamente. Es probable que las utilicen, tanto si les enseña cómo hacerlo como si no.

Tenemos una responsabilidad con las generaciones actuales y futuras de investigadores cualitativos, y nunca ha sido tan importante ser explícitos sobre la diferencia entre estrategias analíticas (lo que planeamos hacer) y tácticas de software (cómo lo hacemos), y la relación entre ambas.

Christina Silver PhD es Profesora Asociada (Docencia) en el Departamento de Sociología de la Universidad de Surrey, donde es Directora del Proyecto CAQDAS Networking. También es cofundadora y directora de Qualitative Data Analysis Services, Senior Fellow de la Higher Education Academy (SFHEA) y Fellow de la Academy of Social Sciences (FCaSS). Es autora de numerosas publicaciones sobre el uso de herramientas digitales para el análisis cualitativo, entre ellas Using Software in Qualitative Research: A Step by Step Guide (con Ann Lewins) y Qualitative Analysis with ATLAS.ti: The Five-Level QDA Method (con Nick Woolf).