Su
creador, Manuel Martínez, investigador de la Maestría
en Inteligencia Artificial, afirma que simplifica el análisis
de conceptos, necesario en todas las áreas del conocimiento
|
 |
Para
apoyar el desarrollo de la investigación cualitativa y dotarla
de un método científico que permita mayores certezas
a la hora de obtener conclusiones en el análisis de conceptos,
Manuel Martínez, investigador de la Maestría en Inteligencia
Artificial de la Universidad Veracruzana, ha desarrollado un algoritmo
útil para el análisis formal de conceptos.
Se trata de la implementación denominada Galois II, en honor
al brillante e incomprendido matemático francés Evariste
Galois. Este algoritmo es importante porque está estrechamente
vinculado con las operaciones mentales que tiene que realizar el investigador,
sobre todo aquel que desarrolla análisis cualitativos, mucho
más complejos que los cuantitativos determinados por la estadística.
Manuel Martínez explicó que en la investigación
cualitativa rara vez se pretende poner a prueba una teoría;
generalmente se busca formular una teoría a partir del estudio
de algunos casos. “El investigador comienza por seleccionar algunos
casos relevantes |
|
para identificar algunos conceptos y crear categorías en
el curso de su pesquisa, para arribar a la formulación de
algún marco analítico”.
Galois II –que es una variante de un algoritmo ya conocido–
le ayuda al investigador a conceptualizar categorías que
serían difícilmente identificables sin él;
además, cuando el investigador tiene que abstraer de sus
datos algunas conclusiones y hacer relaciones con infinidad de combinaciones,
el programa se vuelve invaluable, pues realiza estas operaciones
automáticamente, “rutinas que una persona sería
incapaz de realizar o que, en todo caso, le tomaría toda
una vida hacerlo”.
Las aplicaciones de este desarrollo pueden ser fácilmente
identificables en el campo de la biología, la sociología,
la psicología, la economía o la educación,
es decir, en todas aquellas áreas que necesiten otras herramientas
de análisis, además de la estadística.
Aclaró que Galois II es un algoritmo que aprende conceptos
de los datos y los muestra en una estructura jerárquica.
“El análisis formal de conceptos es una alternativa
de estudio al análisis estadístico, que se utiliza
cuando se tienen pocos casos de estudio y cuando no existen hipótesis
definidas sobre la naturaleza de las relaciones entre las variables
o atributos que se estudian”.
Uno de los beneficios es que el análisis formal de conceptos
se adapta a los objetivos de la investigación cualitativa,
particularmente a los métodos de la teoría fundamentada
y de la inducción analítica, lo cual facilita al investigador
la estrategia para la obtención de datos, su categorización
y codificación y su análisis, al tiempo que permite
la inducción de hipótesis y su eventual modificación.
A estas ventajas, se suma el hecho de que el sistema es fácilmente
transportable y se puede instalar en una computadora con una plataforma
básica.
|