Preparación automatizada de corpus textual para investigaciones cualitativas con IRAMUTEQ
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2025v30n3p521Palabras clave:
Análisis documental, Revisión bibliográfica, Google Colab, PythonResumen
Objetivo: Presentar un método automatizado para la preparación de corpus textual en investigaciones cualitativas utilizando IRaMuTeQ, reduciendo el tiempo y esfuerzo en la limpieza y el formato de textos.
Metodología: Se desarrolló un código en Python, ejecutado en Google Colab, para automatizar la extracción de texto de archivos PDF, eliminar caracteres incompatibles y estructurar el corpus según los estándares exigidos por IRaMuTeQ. La metodología fue probada con diferentes conjuntos de datos para verificar su eficacia.
Resultados: El enfoque automatizado eliminó inconsistencias en el formato de los textos y redujo significativamente el tiempo necesario para la preparación del corpus, haciendo el análisis cualitativo más eficiente y preciso. La metodología permitió una mayor estandarización y replicabilidad en el procesamiento de datos textuales.
Conclusiones: La automatización propuesta facilita la adopción de IRaMuTeQ en investigaciones cualitativas a gran escala, eliminando barreras técnicas y permitiendo análisis más detallados. La integración de herramientas computacionales con el análisis textual optimiza la organización de los datos, mejorando la calidad y confiabilidad de los resultados.
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