Análisis de Contenido: Un camino hecho de varios caminos

Por António Pedro Costa, Universidad de Aveiro – Portugal

El análisis de contenido es una técnica de análisis de datos recogidos de diversas fuentes, pero, preferentemente, en textos o imágenes. La naturaleza de estos documentos puede ser muy variada, como material de archivo, textos literarios, informes, noticias, comentarios de evaluación de una situación dada, diarios y autobiografías, transcripciones de entrevistas, textos solicitados sobre un tema determinado, notas de campo, etc. Lo mismo puede decirse acerca de la naturaleza de las imágenes: fotografías, películas, ilustraciones de libros, etc. El análisis de contenido es un proceso natural, espontáneo, que todos usamos cuando hacemos hincapié en las ideas en un texto y nos movemos hacia su organización y síntesis con el fin de mejorar su comprensión y retención (Amado, Costa, y Crusoe, 2014).

Actualmente, el uso de un software para apoyar esta técnica permite una mayor velocidad, precisión y alta complejidad alcanzables con seguridad. En este contexto, Costa & Amado tienen dos libros: 1) Análisis de Contenido en siete pasos con webQDA (2017b) y 2) Análisis de Contenido con software (2017a), donde presentan una propuesta para aplicar esta técnica. A saber:

1. Definición del problema, objetivos de trabajo y el fundamento teórico
2. Organización de Corpus de datos
3. Lectura de datos
4. Categorización y codificación
5. Formulación de Preguntas
6. Matriz de Análisis
7. Presentación de los Resultados

Como un ejemplo de punto 3, la lectura de datos, los autores afirman que la lectura inicial o la primera lectura de datos funciona como un pre-análisis que permite, por supuesto, la identificación de algunas ideas clave. Sin embargo, webQDA tiene características que pueden ayudar en la primera definición de las categorías / sub-categorías. Por ejemplo, de forma independiente y más allá del camino que se determine para la definición de las categorías, sean emergentes de los datos (categorías empíricas, inferenciales) o a través del referencial teórico (categorías teóricas), el investigador puede realizar la búsqueda «palabras más frecuentes» y, después de eso, la construcción de categorías de análisis (ver figuras).

Figura 1 – buscar palabras clave más frecuentes

Figura 2 – Resultado de la búsqueda para la palabra «envejecimiento»

Corresponde al investigador decidir cómo y qué datos codificar y asegurar que el uso del software se adapte a su marco teórico, al contexto y a las preguntas de investigación.

Para obtener más información sobre el Análisis de Contenido con el apoyo del software webQDA, ver el programa  del curso e-learning.

Referencias

Amado, J., Costa, A. P., & Crusoé, N. (2014). A Técnica de Análise de Conteúdo. In J. Amado (Ed.), Manual de Investigação Qualitativa em Educação (2a ed, pp. 301–350). Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra.

Costa, A. P., & Amado, J. (2017a). Análise de Conteúdo com software. (A. P. Costa, F. N. de Souza, & D. N. de Souza, Eds.) (no prelo). Oliveira de Azeméis – Aveiro – PORTUGAL: Ludomedia.

Costa, A. P., & Amado, J. (2017b). Análise de Conteúdo em sete passos com o webQDA (e-book). (A. P. Costa, F. N. de Souza, & D. N. de Souza, Eds.) (1st ed.). Oliveira de Azeméis – Aveiro – PORTUGAL: Ludomedia.