IA, Machine Learning & Método en Ciencias Sociales y Salud
Este trabajo contribuye al debate metodológico contemporáneo en las Ciencias Sociales y la Salud Pública, abordando los desafíos de la investigación cualitativa en la era digital. Desde una perspectiva reflexiva, explora cómo la fenomenología, a través del método de Colaizzi, ofrece un marco teórico y metodológico robusto para analizar experiencias humanas, adaptándose a avances tecnológicos como la IA, el machine learning y la minería de texto. La obra destaca la fenomenología como un método de investigación de fenómenos subjetivos y humanos, permitiendo una comprensión integral de las vivencias de los sujetos en su contexto sociocultural.
El enfoque fenomenológico se presenta como una herramienta esencial para abordar las limitaciones en el análisis cualitativo tradicional, proponiendo una descripción profunda y rigurosa de las vivencias. El método de Colaizzi facilita un análisis que capta la superficie de los datos e identifica los significados profundos que emergen de las narrativas individuales. Este método es estratégico en la investigación social y de salud, donde la subjetividad y la vivencia de los participantes son elementos substanciales.
La obra reflexiona críticamente sobre las posibilidades y limitaciones de los métodos tradicionales de análisis cualitativo, contrastándolos con la incorporación de herramientas tecnológicas avanzadas como IA, machine learning y minería de texto. Se propone una sinergia metodológica que combina enfoques cualitativos y cuantitativos, manteniendo el rigor fenomenológico al tiempo que se aprovechan las ventajas analíticas de la tecnología. La IA emerge como una herramienta transformadora capaz de potenciar la rigurosidad, eficiencia y profundidad del análisis fenomenológico.
Finalmente, el texto aboga por una integración reflexiva de la fenomenología con las nuevas tecnologías, proponiendo que la investigación social y de la salud evolucione para responder a los desafíos de un mundo complejo.