Resúmenes IA Beta: Facilita la comprensión rápida de grandes conjuntos de datos

Trabajar con decenas o cientos de páginas de datos puede llevar mucho tiempo y resultar tedioso. A veces, sólo hay que identificar las ideas clave. Otras veces, sólo necesita que le indiquen la dirección correcta para analizar los datos. Sean cuales sean sus necesidades, las herramientas de IA de ATLAS.ti pueden ayudarle a llegar al punto más rápido.

Este artículo analizará la nueva herramienta de Resúmenes de IA de ATLAS.ti, actualmente en fase beta y disponible para todos los usuarios de ATLAS.ti. La inteligencia artificial tiene profundas implicaciones para la investigación cualitativa, y gracias a nuestra colaboración con OpenAI, la codificación y el análisis de datos cualitativos es más rápido y fácil que nunca. Nuestra nueva herramienta potenciada por IA ayuda a resumir grandes conjuntos de datos para proporcionar descripciones sucintas de su texto que puede utilizar en varias etapas de su proyecto de investigación.

Apliquemos Resúmenes de IA a un proyecto de investigación sobre sostenibilidad y vida sostenible. Veremos los fundamentos del uso de los Resúmenes de IA, examinaremos lo que entra en una nota de resumen, lo usaremos para aplicar códigos a nuestros datos, e identificaremos patrones importantes a través de los datos.

Uso de los resúmenes de IA

La herramienta Resúmenes IA funciona en todos los documentos de texto o códigos que se aplican a texto. Basta con hacer clic en Resúmenes IA en la barra de herramientas o seleccionar Análisis -> Resúmenes IA en el menú emergente de un documento. El cuadro de diálogo Resúmenes IA enumera todos los documentos y datos codificados que puede enviar a los modelos lingüísticos de OpenAI (de forma segura, para que sus datos estén protegidos). Elija los datos que desea analizar y Resúmenes IA le devolverá un tiempo estimado para procesar sus datos y completar sus resúmenes.

Nuestro proyecto de sostenibilidad contiene el texto de tres entrevistas sobre sostenibilidad. Resúmenes IA procesó y resumió todos estos datos en menos de un minuto. Naturalmente, cuanto mayor sea el conjunto de datos, más tiempo tardará en procesarse. Sea cual sea el tiempo necesario, puede dejar la herramienta Resúmenes IA en segundo plano y realizar otras tareas en su proyecto mientras se procesan los datos.

Cuando los Resúmenes de IA estén listos, le proporcionarán un diálogo de resultados mostrando los resúmenes generados por la IA de sus datos en forma de memos. Los memos en ATLAS.ti son una gran forma de documentar reflexiones, ideas teóricas, y orientación para el análisis de datos de su proyecto, así que hemos creado un espacio para los resúmenes de IA en los memos de su proyecto. Siéntase libre de revisar estos resúmenes en el diálogo de resultados o en el Gestor de Notas y hacer las correcciones necesarias. La IA generativa está siempre en desarrollo y, aunque hace bien en la comprensión de textos, el elemento humano siempre será importante para el análisis cualitativo de datos. En este caso, puedes editar estos nuevos resúmenes siempre y cuando los resúmenes de IA pasen por alto algún detalle importante.

Empezar con ventaja

Ahora que tiene resúmenes generados por la IA para su proyecto, la siguiente pregunta es qué hacer con ellos. Como con todas las herramientas de IA en ATLAS.ti, puede utilizarlas tan poco o tanto como necesite para alcanzar sus objetivos de investigación. Convierta un documento de 10.000 palabras en un resumen de uno o dos párrafos cuando sólo necesite saber de qué trata su texto. En pocas palabras, Resúmenes IA puede ayudarle a ahorrar tiempo en la búsqueda de información clave a partir de sus datos.

¿Qué se incluye en este resumen? Los modelos lingüísticos de OpenAI tienen en cuenta una serie de factores para determinar qué información es importante y cuál no, como la estructura del texto, las repeticiones y los detalles de apoyo. Echa un vistazo a la descripción de Piper de una "nota de necesidad" tanto en el documento original como en el resumen generado por IA en la captura de pantalla anterior, por ejemplo. Resúmenes IA identifica palabras como "recomendar" como señal de ideas que requieren énfasis. También se fija en los detalles utilizados para explicar la nota de necesidad, lo que indica que la nota de necesidad es menos una idea pasajera y más una idea clave. Comprendiendo cómo se generan éste y otros resúmenes, puedes hacerte una idea de la potencia que tienen los resúmenes de IA para identificar ideas esenciales en tus datos.

Centra tu codificación

La codificación inductiva línea por línea es una habilidad esencial en la investigación cualitativa, pero también puede ser difícil averiguar qué códigos merece la pena crear. Con los resúmenes de IA, obtendrá una guía que le indicará lo que puede codificar, lo que facilitará el proceso de codificación y le permitirá realizar un análisis de datos más eficaz.

Las capacidades de resumen de los modelos lingüísticos de OpenAI se centran únicamente en el texto que usted les proporciona y, por lo tanto, identifican ideas a partir de los propios datos. Como resultado, puede utilizar una nota de resumen como guía para su codificación.

Si observamos la captura de pantalla anterior, podemos ver que Resúmenes IA ha identificado los hábitos personales como clave para la sostenibilidad. A continuación, podemos aplicar un código a las citas que hablan de hábitos personales para organizar y visualizar nuestros datos en un único lugar. En la siguiente captura de pantalla, puedes ver todos los datos relevantes para los hábitos personales organizados bajo un código y listados en una ventana.

Uno de los principales retos a la hora de analizar datos cualitativos no estructurados es que no siempre se pueden identificar las ideas clave de forma predecible. Resúmenes IA no sólo le muestra los puntos esenciales de sus datos, sino que también puede ayudarle a organizarlos para que toda esa información importante sea fácil de encontrar.

Sintetice el conocimiento a partir de sus datos

La herramienta de Frecuencias de Palabras en ATLAS.ti es genial para realizar análisis de contenido de sus datos. Sin embargo, el recuento de palabras en un cuerpo completo de información puede incluir palabras que no son pertinentes para su análisis. Por ejemplo, piense en una transcripción, donde los nombres de los oradores aparecen varias veces. Imagine un artículo de investigación en el que el texto de los encabezados y pies de página se repite en cada página. Contar estas palabras podría interferir con las frecuencias utilizadas para representar sus temas.

En cambio, los memos que genera a partir de los resúmenes de IA se centran únicamente en las ideas clave. Se pueden convertir en documentos que se pueden codificar y analizar. A continuación, puede analizar estos memos en Frecuencias de palabras y Conceptos para determinar qué palabras y frases son las más frecuentes en sus datos.

Este análisis de los resúmenes se centra sólo en la información más relevante de sus datos, y los resultados muestran las palabras clave más frecuentes en el centro de la nube de palabras.

El uso de los resúmenes de IA junto con la codificación de IA también puede ser una buena forma de resaltar los temas que surgen de los datos. Utilice AI Coding para aplicar los códigos sugeridos a cada uno de sus resúmenes y reducir sus datos a un conjunto de palabras clave breves pero descriptivas.

La codificación de IA, cuando se utiliza con los resúmenes de IA, confirma que la sostenibilidad medioambiental es el tema general de cada entrevista. Cada una de las tres entrevistas de este proyecto aborda la sostenibilidad desde distintos ángulos, como el cambio climático, la conservación y la concienciación medioambiental. Esto es útil porque, si su investigación se centra en un aspecto específico de la sostenibilidad medioambiental, puede centrarse sólo en los documentos cuyos resúmenes estén codificados con ese aspecto específico.

Encontrar formas de reducir los datos cualitativos puede resultar especialmente beneficioso para quienes realizan revisiones bibliográficas o análisis de documentos. Cuando tenga docenas o cientos de documentos y necesite obtener una visión general de los temas y patrones de sus datos, los resúmenes de IA pueden ser un valioso asistente de investigación que le ayude a sintetizar los conocimientos de todo su proyecto.

Conclusión

La investigación puede ser un proceso largo cuando no se sabe por dónde empezar o incluso qué se está buscando al examinar los datos. Puede ser difícil identificar las ideas clave que pueden ayudarle a abordar su pregunta de investigación. Las herramientas asistidas por IA de ATLAS.ti, como los Resúmenes de IA, pueden ayudarle a llegar al punto más rápido. Como siempre, las herramientas como los Resúmenes de IA son ayudas para su investigación; en última instancia, depende del investigador explicar las ideas de sus datos a su público. Sin embargo, los resúmenes de IA y la codificación de IA pueden ser grandes asistentes que te ayuden a llevar a cabo una investigación más rápida y eficiente.