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dc.contributor.authorLeal Rivero, José Javier
dc.date.accessioned2026-04-23T16:06:56Z
dc.date.available2026-04-23T16:06:56Z
dc.date.issued2022-08-16
dc.identifier.citationLeal Rivero, J. J. (2022). Ciencia de datos e inteligencia artificial como apoyo para investigaciones cualitativas . Revista EDUCARE - UPEL-IPB - Segunda Nueva Etapa 2.0, 26(2), 186–209. https://doi.org/10.46498/reduipb.v26i2.1605en_US
dc.identifier.govdocppi201002LA3674
dc.identifier.issn2244-7296
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.46498/reduipb.v26i2.1605
dc.identifier.urihttp://bdigital2.ula.ve:8080/xmlui/654321/25048
dc.description.abstractEl presente artículo, se presenta con el propósito fundamental de precisar la aplicabilidad de la denominada “Ciencia de Datos” (Data Science) y sus herramientas de “Inteligencia Artificial” (IA), en el desarrollo de investigaciones cualitativas, aplicadas al estudio de fenómenos sociales complejos. La metodología se corresponde con el Análisis Comparativo Cualitativo; para ello se toman los datos de una investigación cualitativa, referencial, desarrollada usando el método Fenocomplejo, fundamentado en los Modelos de Sistemas Viables de Stafford Beer y la Fenomenología Hermenéutica de Van Manen. A partir de la Clasificación, Predicción y Agrupación de Datos, captados en los registros anecdóticos de la investigación referencial, se logró desarrollar la comparación relacional de los hallazgos con base en la coocurrencia de frases y palabras, así como la valorización de sentimientos. Finalmente se considera que la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial son perfectamente aplicables, y recomendables, en el desarrollo de estas investigaciones.en_US
dc.description.abstractThis article is presented with the fundamental purpose of specifying the applicability of the so-called "Data Science" (Data Science) and its "Artificial Intelligence" (AI) tools, in the development of qualitative research, applied to the study of phenomena. complex social. The methodology corresponds to the Qualitative Comparative Analysis; For this, data are taken from a qualitative, referential research, developed using the Phenocomplex method, based on Stafford Beer's Viable Systems Models and Van Manen's Hermeneutic Phenomenology. From the Classification, Prediction and Data Grouping, captured in the anecdotal records of the referential research, it was possibleto develop the relational comparison of the findings based on the co-occurrence of phrases and words, as well as the appreciation of feelings. Finally, it is considered that Data Science and Artificial Intelligence are perfectly applicable, and recommended, in the development of these investigations.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Pedagógica Experimental Libertador-Instituto Pedagógico de Barquisimetoen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/en_US
dc.subjectciencia de datosen_US
dc.subjectinteligencia artificialen_US
dc.subjectinvestigación cualitativaen_US
dc.subjectdata scienceen_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectqualitative researchen_US
dc.titleCiencia de datos e inteligencia artificial como apoyo para investigaciones cualitativasen_US
dc.title.alternativeData science and artificial intelligence: experience in qualitative researchen_US
dc.typeArticleen_US


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