El análisis de contenidos con enfoque cuantitativo es una técnica que permite estructurar ingentes cantidades de datos no estructurados (textuales) con miras a formular inferencias reproducibles y válidas. Esta técnica, creada por Berelson en 1952, tiene una naturaleza mixta en tanto reconoce la profundidad y los matices propios de la información cualitativa, pero también la validez y el alcance de las conclusiones generadas a partir de datos cuantitativos.
A grosso modo, el análisis de contenidos con enfoque cuantitativo consiste en crear categorías y clasificar los datos presentes en determinada(s) pieza(s) informativa(s) acorde con dichas categorías. Este proceso, denominado codificación, permite reducir y ordenar la información incluida en soportes textuales provenientes de distintos formatos (documentos, videos, audios, chats, etcétera). Esta codificación implica asignar una etiqueta numérica a cada categoría a fin de poder contar la frecuencia con la que el texto analizado se asocia a un contenido determinado.
Para garantizar la validez y la fiabilidad del análisis de contenido con enfoque cuantitativo es necesario cumplir tres criterios. El primero es la selección de las unidades de codificación homogéneas. Esto implica establecer qué parte del texto, de la imagen, del audio o del video se va a analizar. Así, dependiendo del objetivo del investigador, la unidad de codificación puede ser la totalidad de la pieza o solo una parte de ella. Si bien con el apoyo de software de análisis de contenidos se pueden mezclar distintos formatos (audio, video, texto, etc.) se debe explicitar el tratamiento para cada uno.
El segundo es la creación de categorías teóricamente relevantes, exhaustivas y exclusivas. Es decir, las categorías de codificación deberán ser lo suficientemente amplias como para abarcar la mayor parte de información analizada pero también lo suficientemente diferentes como para evitar cualquier ambigüedad en la codificación: una misma unidad de codificación no debe encajar de manera indistinta en dos categorías opuestas. Ej.: un texto no puede ser calificado como positivo o negativo a la vez.
El tercer criterio es la validación de las categorías de codificación mediante el empleo de varios codificadores y la aplicación de pruebas de fiabilidad -las más utilizadas son el alfa de Krippendorff y los coeficientes kappa de Cohen o kappa de Fleiss-. Ello requiere de un trabajo previo capacitación al equipo codificador y de elaboración de un “diccionario de codificación”. Este documento contiene todas las instrucciones para la codificación incluyendo la descripción de la información, las unidades de texto a codificar y la definición conceptual de cada categoría.
Resumiendo, el análisis de contenidos con enfoque cuantitativo es una herramienta útil cuando se pretende procesar grandes cantidades de información no estructurada. Permite al investigador organizar dicha información de acuerdo con criterios claros, teóricamente relevantes y estadísticamente validados.
Referencias:
Berelson, B. (1952). Content analysis in communication research. New York, NY: Free Press.
Bibliografía recomendada:
Aggarwal, C., & Zhai, C. Z. (2012). Mining Text Data. Londres: Springer Science & Business Media.
Alonso, S.; Volkens,A.; y Gómez,B. (2012). Análisis de contenido de textos políticos. Un enfoque cuantitativo. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Bardin, L. (1996). Análisis de contenido. Tranducido por C. Suarez. (2ª ed.). Madrid: Ediciones Akal.
Han, J., & Kamber, M. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques: Concepts and Techniques (2ª ed.). Waltham, MA: Elsevier Science.
Krippendorff, K. (2018). Content analysis: an introduction to its methodology (4ª ed.). Los Angeles: SAGE Publications Inc.
Neuendorf, K. (2017). The Content Analysis Guidebook (2nd ed.). Los Angeles: SAGE Publications Inc.
Shapiro, G. & Markoff, J. (2009). A matter of definition. In C. W. Roberts (Ed.), Text analysis for the social sciences (pp. 9–31). New York, NY: Routledge.
Español
简体中文
English
Français
Deutsch
Ελληνικά
Italiano
日本語
Português
Русский