Metodología para el Análisis Cualitativo de Contenido integrado con la técnica de Mapas Mentales utilizando los softwares Nvivo y FreeMind
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2016v21n3p63Palabras clave:
Métodos de Investigación, Análisis de Contenido, Análisis Cualitativo, Estudios de Usuarios, Programas de Ordenador.Resumen
Introducción: En una encuesta no sólo es suficientes elegir las herramientas, recursos y procedimientos. Es importante entender el método más allá de las técnicas y su relación con la filosofía, epistemología y metodología.Objetivo: Presentar las reflexiones teóricas y metodológicas sobre la investigación cualitativa en Ciencias de la Información y el proceso de Análisis Cualitativo de Contenido (ACC) en el campo de los Estudios de Usuarios y mostrar el camino seguido de ACC integrado a la técnica de mapas mentales para el desarrollo de las categorías e indicadores, con el uso de softwares de apoyo para el análisis de datos cualitativos (QDAS) y de diseño de los mapas mentales.
Metodología: La investigación fue descriptiva, metodológico, bibliográfica y de campo con entrevistas abiertas cuyo tratamiento fue por el método de ACQ con el apoyo de QDAS Nvivo y del software FreeMind.
Resultados: Se demuestra la teoría de la investigación cualitativa y la ACC y una ruta metodológica de ACC utilizando las técnicas y los softwares mencionados de una manera integrada.
Conclusiones: En las investigaciones cualitativas, el marco teórico sugiere la necesidad de un mayor diálogo entre la Ciencia de la Información y otras disciplinas. El proceso de ACC evidencia: un camino viable que podría ayudar otras investigaciones utilizando los QDAS; la contribución de los Mapas Mentales y sus softwares de diseño para el desarrollo de los indicadores y categorías de ACC.
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Publicado
2017-04-14
Cómo citar
Lima, J. L. O., & Manini, M. P. (2017). Metodología para el Análisis Cualitativo de Contenido integrado con la técnica de Mapas Mentales utilizando los softwares Nvivo y FreeMind. Informação & Informação, 21(3), 63–100. https://doi.org/10.5433/1981-8920.2016v21n3p63
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