Categories: Investigación, Modelos IA

Al món de la investigació social, les dades no sempre es mesuren amb números. Sovint són entrevistes, grups focals, enquestes obertes, diaris o textos que expliquen experiències. Aquest tipus d'informació, coneguda com a “qualitativa”, exigeix un altre tipus de mirada: més interpretativa, més propera al context humà. Avui, la intel·ligència artificial (IA) està transformant com gestionem, analitzem i entenem aquests materials, sense deixar de banda allò humà.

🤖 Què pot fer la IA a l'anàlisi qualitativa?

Amb eines de IA, els investigadors poden:

  • Processar volums grans de dades qualitatives (moltes entrevistes, respostes obertes) en molt menys temps que abans. Per exemple, estudis mostren que mètodes machine-assisted topic analysis (MATA) van aconseguir resultats molt similars a l'anàlisi manual, amb un estalvi significatiu de temps (PMC+2Delve+2).

  • Identificar temes, patrons, sentiments o relacions ocultes als textos mitjançant processament de llenguatge natural (PLN) (looppanel.com+2BioMed Central+2).

  • Automatitzar tasques operatives com la transcripció d'entrevistes, classificació inicial de fragments, o suggeriments de codificació, deixant a l'investigador més espai per a la interpretació, reflexió i aprofundiment (heymarvin.com+1).

Però cal recalcar: la IA no reemplaça l'investigador. En l'anàlisi qualitativa, el context, la sensibilitat al llenguatge, la posició de l'investigador i la reflexió interpretativa continuen sent indispensables (insidehighered.com).

🛠 Aplicacions concretes per a investigació social

Alguns exemples de com s'aplica al terreny:

  • En estudis qualitatius de salut, s'han emprat eines d'IA per analitzar desenes d'entrevistes i generar ràpidament resums temàtics, després contrastats amb l'anàlisi humana (annfammed.org+1).

  • Plataformes especialitzades permeten importar textos, generar suggeriments de “codis” o “temes” automàticament, després els investigadors els refinen, agrupant i construint narratives (ScienceDirect).

  • En l'àmbit de l'educació, la IA pot auxiliar analitzar respostes obertes d'estudiants, identificar barreres, actituds recurrents o canvis de percepció, oferint-ne insums per millorar programes o polítiques.

⚠️ Reptes ètics i metodològics que hem de considerar

Tot i que la IA obre moltes portes, no hem d'ignorar els desafiaments:

  • Les dades qualitatives solen tenir matisos, ambigüitats i context cultural que la IA pot interpretar de manera errònia si no està ben dissenyada o supervisada.

  • És clau garantir la transparència: com va arribar la IA a suggerir aquests temes? Quina va ser la seva lògica? Aquesta traçabilitat és vital en investigació rigorosa.

  • També hi ha la qüestió de la posicionalitat: en investigació qualitativa, l'investigador (el seu rerefons, perspectiva, relació amb els participants) té pes. La IA, en canvi, no té aquesta dimensió subjectiva, cosa que pot restar profunditat si es fa servir sense reflexionar (insidehighered.com).

  • Finalment: l'ètica i la privadesa. Les dades qualitatives poden contenir informació sensible (testimonis, narratives personals), per la qual cosa l'ús d'IA exigeix una cura extra en protecció, anonimització i consentiment.

🌱 Mirant cap endavant: una sinergia humana-IA

A EdukIΔ, veiem la IA com una col·laboradora estratègica en l'anàlisi qualitativa: ens ajuda a aixecar ràpidament insums, a explorar camins, a suggerir connexions que potser no veuríem al primer cop d'ull. Però la construcció de significat —la interpretació que connecta les dades amb les implicacions socials, educatives i humanes— continua sent treball de l'investigador.

Per treure profit d'aquesta sinergia, us suggerim:

  • Comença amb un pilot petit: analitza un subconjunt de dades amb IA, reflexiona sobre el que suggereix, després amplia.

  • Mantingues el control: revisa els resultats automàtics, ajusta els codis, afegeix la teva veu crítica.

  • Documenta cada pas: quines dades van entrar, quins ajustaments vas fer, com vas interpretar.

  • Fes explícita la col·laboració IA-humà als teus informes: això enforteix la transparència metodològica.

  • Finalment, no oblidis que el cor de la investigació qualitativa és comprendre experiències, contextos i significats humans. La IA pot ajudar-te a veure més lluny; tu ets qui dóna sentit.

Taula de Continguts