IA Aplicada a la Investigación Social: Análisis de datos con enfoque ético y manejo seguro

Contenidos

Unidad 1. Introducción a la IA en la investigación científica. ¿Qué es la IA? Tipos y evolución reciente. Usos actuales en investigación. Riesgos y potencialidades.

Unidad 2. Ética e integración responsable de la IA. Principios éticos. Pensar con IA vs. usar IA. Confidencialidad y resguardo ético de la información procesada.

Unidad 3. IA en las fases del proceso de investigación en Ciencias Sociales. IA en diseño, recolección, análisis, redacción. Ejemplos integrados (cuali y cuanti).

Unidad 4. El prompting como competencia investigativa. ¿Qué es un prompt?. Tipos. Taller práctico. De la codificación al diálogo con los datos.

Unidad 5. IA para la recolección de fuentes documentales. Herramientas específicas para búsqueda, sistematización y análisis documental.

Unidad 6. Análisis cuantitativo con IA: El uso de la plataforma específica Rows. Visualización, solicitudes de información, análisis conversacional cuantitativo. Caso práctico.

Unidad 7. Análisis cualitativo con IA: El uso de la plataforma específica QInsights. Extracción de temas centrales, análisis conversacional, análisis en grilla y asistente Q. Caso práctico.

Unidad 8. El informe final y la apropiada documentación metodológica del uso de IA. Redacción del informe final usando IA. Coherencia entre datos, métodos y resguardo del informe final.