Mostrar el registro sencillo del objeto digital

dc.contributor.author Hernández Jiménez, Gerardo
dc.contributor.author Cuevas Rasgado, Alma Delia
dc.contributor.author Hernández Espinosa, Rafael
dc.contributor.author Niño Membrillo, Yedid Erandini
dc.date.accessioned 2026-02-27T03:52:39Z
dc.date.available 2026-02-27T03:52:39Z
dc.date.issued 2026-01-01
dc.identifier.issn 2007-9753
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/143755
dc.description Fue parte de un proyecto cuyos recursos no pudimos usar. Sobre un analizador cualitativo dfe textos en español, que se usa para identificar los mensajes principales de una entrevista con preguntas abiertas. es
dc.description.abstract El artículo aborda la problemática del análisis de textos extensos, como entrevistas, dentro del ámbito de la investigación cualitativa. En los estudios de ciencias sociales, las herramientas de análisis cualitativo son fundamentales para organizar y extraer información relevante de corpus textuales. Estos datos son esenciales para investigaciones en áreas diversas como estudios económicos, investigación de mercados, opiniones electorales y temas sociales importantes como la violencia de género y la pandemia de COVID-19. El análisis de opiniones y testimonios presenta desafíos complejos, tales como: 1) la dificultad para distinguir entre opiniones y hechos, lo cual puede afectar la objetividad de los resultados; 2) la complejidad estructural de las entrevistas, que pueden variar significativamente en formato y contenido; y 3) el tiempo considerable que debe invertir el investigador para leer y analizar manualmente cada entrevista, lo cual limita la eficiencia y la productividad. Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado el método de Codificación Cualitativa (CodCual), que incorpora técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), como la segmentación automática de oraciones, utilizando la biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) en lenguaje de programación Python. Esta segmentación permite dividir el texto en unidades oracionales, facilitando la identificación y el marcado de fragmentos relevantes en entrevistas en español. Si bien no se emplean modelos complejos de PLN, este enfoque permite acelerar la codificación manual, organizar de mejor manera la información textual para reducir la carga operativa del análisis. La efectividad de CodCual fue evaluada mediante pruebas con 145 usuarios, demostrando que el método puede ser utilizado eficazmente por personas con diferentes niveles de experiencia en análisis cualitativo. Los resultados de las pruebas de funcionalidad con 75.2%+16.6% y usabilidad con 57.9%+28.3% como propiedades de la calidad de los productos de software destacan que CodCual mejora significativamente la eficiencia en la codificación y recuperación de información, permitiendo a investigadores y estudiantes concentrarse en el análisis profundo en lugar de en la lectura exhaustiva de textos. Esto convierte a CodCual en una herramienta valiosa, gratuita y de software libre para incrementar la productividad y precisión en la investigación cualitativa. es
dc.description.sponsorship ninguno es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Dr. Héctor Arturo Ruiz Leza es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 es
dc.subject Análisis cualitativo es
dc.subject Código es
dc.subject Codificación es
dc.subject Entrevistas es
dc.subject Método es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es
dc.title Análisis Cualitativo de documentos de texto en español es
dc.type Artículo es
dc.provenance Tecnológica y de Inovación es
dc.road Verde es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Texcoco es
dc.ambito Internacional es
dc.cve.CenCos 30401 es
dc.cve.progEstudios 35 es
dc.modalidad Artículo especializado para publicar en revista indizada es
dc.relation.vol 78
dc.validacion.itt Si es


Ficheros en el objeto digital

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Visualización del Documento

  • Título
  • Análisis Cualitativo de documentos de texto en español
  • Autor
  • Hernández Jiménez, Gerardo
  • Cuevas Rasgado, Alma Delia
  • Hernández Espinosa, Rafael
  • Niño Membrillo, Yedid Erandini
  • Fecha de publicación
  • 2026-01-01
  • Editor
  • Dr. Héctor Arturo Ruiz Leza
  • Tipo de documento
  • Artículo
  • Palabras clave
  • Análisis cualitativo
  • Código
  • Codificación
  • Entrevistas
  • Método
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

Mostrar el registro sencillo del objeto digital

openAccess Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como openAccess

Buscar en RI


Buscar en RI

Usuario

Estadísticas