Un equipo de la Universidad de Valparaíso y la Universidad Adolfo Ibáñez desarrolla herramientas de inteligencia artificial para analizar encuestas en las que las personas responden con sus propias palabras.
La investigación, liderada por Enrique Canessa y financiada por ANID mediante el proyecto Fondecyt 1240075, busca evitar que respuestas con significados distintos queden agrupadas como si expresaran exactamente la misma experiencia.
Más allá de marcar una alternativa
Las preguntas cerradas facilitan el procesamiento de miles de casos, pero pueden ocultar matices. Por ejemplo, distintas personas pueden declarar que no se sienten seguras en su barrio por razones completamente diferentes.
Las preguntas abiertas permiten conocer esas diferencias, aunque su revisión manual requiere tiempo y criterios consistentes. El equipo estudia cómo usar modelos matemáticos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para apoyar esa tarea.
Cuándo una muestra ya es suficiente
Uno de los objetivos es estimar cuántas personas conviene entrevistar antes de iniciar una encuesta. Otro es evaluar, después del levantamiento, si las respuestas reunidas cubren una diversidad suficiente de significados o si todavía faltan perspectivas.
Los investigadores advierten que los modelos no son neutrales: las categorías y supuestos con que procesan el lenguaje pueden introducir sesgos. La herramienta se plantea como apoyo analítico y no como sustituto de la revisión metodológica.
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