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Tipos de análisis de datos cualitativos y cómo aprovecharlos

Hablar a estas alturas del siglo XXI de que los datos son el nuevo petróleo no descubre nada nuevo. En la gestión empresarial actual, la obtención y el análisis de datos cualitativos se ha convertido en uno de los pilares fundamentales para la toma de decisiones, que tiene que ser cada día más rápida y concisa. 

Pero los datos a gestionar actualmente son muchos. El uso masificado de internet ha permitido el desarrollo de técnicas de análisis como el Big Data, ya que, como sucede con el petróleo real, es necesario que sepas de dónde extraer los datos y cómo hacerlo, así como que seas capaz de filtrarlos para obtener una buena calidad. Esto es especialmente importante con los datos que no son puramente cuantitativos, es decir, con los datos cualitativos.

¿Qué es el análisis de datos cualitativos?

El análisis de datos cualitativos es un proceso mediante el cual se extraen conclusiones de datos no estructurados y heterogéneos que no son expresados de forma numérica o cuantificable. Hablamos de un proceso que permite, a través de un conjunto de técnicas, extraer conclusiones de una masa de datos en forma textual o narrativa, e incluso de imágenes.

Estos datos pueden ser más o menos homogéneos o heterogéneos, por lo que debes definir de forma clara la metodología a utilizar a la hora de tratar datos cualitativos. Esto es esencial porque uno de los valores que aporta este análisis radica en que permiten a las empresas obtener conocimientos en profundidad sobre ciertas realidades subjetivas, como, por ejemplo, las preferencias, sentimientos, sensaciones y motivaciones de los clientes. Evidentemente, esto puede dotarlos de un valor añadido muy importante, ya que permite adelantarse a las próximas tendencias de los diferentes mercados, como pueden ser el de la automoción, la moda o el sector retail.

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Tipos de análisis cualitativos

En el proceso de análisis de datos cualitativos podemos encontrarnos con las siguientes categorías:

1. Análisis cualitativo de contenido

Se refiere al proceso de categorización de datos verbales o de conducta de grupos que son target de la empresa con la finalidad de clasificar, resumir y tabular los datos.

2. Análisis cualitativo narrativo

El análisis narrativo es la revisión de los datos cualitativos primarios por parte del investigador a través de la reformulación de las historias presentadas, teniendo en cuenta el contexto de cada caso y las diferentes experiencias de los participantes en la encuesta.

3. Análisis cualitativo del discurso

Este es un método de análisis de conversaciones naturales y de todo tipo de textos escritos, a partir de la sintaxis, la forma narrativa y el léxico de los participantes.

analisis de datos cualitativos

4. Análisis cualitativo del marco de trabajo

Debido a la cantidad ingente de datos que se pueden encontrar, este proceso es un método más complejo y avanzado que se compone de varias etapas, tales como la unificación por categorías y familias, la identificación dentro de un marco temático o la codificación, para la elaboración de gráficos que puedan aportar luz a la interpretación.

Datos: big data y software

A diferencia de los métodos de análisis cuantitativos, en el análisis cualitativo de datos no existen técnicas generalizadas que puedas aplicar para generar hallazgos, debido al origen de los datos que, como hemos comentado, en muchos casos es bastante heterogéneo y casi siempre muy voluminoso, si usas internet como fuente principal de captura. 

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Por eso, la experiencia y competencias analíticas del investigador son determinantes para el correcto análisis de datos en estudios cualitativos, teniendo en cuenta que este análisis tiene como función principal desarrollar conclusiones basadas en hipótesis u objetivos de la investigación.

Del mismo modo, aquí juega un papel primordial el uso de software específico que permita hacer Data Mining (o minería de datos en español, que es el proceso de extracción de información de grandes bases de datos). Y es que un buen programa de minería de datos te permite extraer tendencias y correlaciones para que puedas realizar predicciones que resuelven problemas del negocio, proporcionando una ventaja competitiva a tu empresa.

Realmente, la organización de los datos es muy complicada sin la utilización de un software específico, especialmente si estás trabajando con grandes volúmenes de datos. 

Asimismo, sucede con frecuencia que tanto sus transcripciones, como los documentos, gráficos o imágenes pueden ser etiquetados de manera incorrecta para su indexación. Para evitar este problema, se utilizan CAQDAS (Computer Assisted/Aided Qualitative Data Analysis Software) cuyo objetivo es servir de soporte al investigador para fortalecerlo durante su trayecto de investigación y de análisis, cosa que permite obtener conclusiones más acertadas según las necesidades de tu empresa. 

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