Visualización de datos con IA: RStudio, Julius IA e Infranodus

Diana López García 

En la entrada de blog anterior abordaromos algunas bases para incorporar diversas plataformas de IA en tus procesos académicos y para sumar, hoy te compartimos las herramientas clave para la visualización de datos en tu investigación.

La visualización de datos es una estrategia analítica que permite identificar patrones, relaciones, vacíos y tensiones en grandes volúmenes de información.

La profesora Arlette Morales enfatiza en cómo integrar herramientas digitales y de inteligencia artificial para procesar, analizar y visualizar datos, sin perder la capacidad propia de tomar decisiones  investigativas.

Te sugerimos utlizar Elicit y Gemini para la sistematización de datos previo a su visualización con las herramienas entendidas como técnicas de apoyo dentro de un diseño de investigación y no como sustitutos del análisis que acontunuación te presentamos.:

Herramienta	¿Para qué usarla?	¿Qué aporta metodológicamente?	Consejos para su uso
RStudio	Cuando trabajas con bases de datos extensas (censos, encuestas institucionales), análisis estadísticos complejos o visualización avanzada de variables.	Plataforma robusta para computación estadística reproducible, que permite replicabilidad, trazabilidad de decisiones analíticas y control del proceso de visualización.	-Documenta scripts y decisiones analíticas.  -Asegura que las visualizaciones respondan a las preguntas de investigación.
Julius IA	Cuando necesitas explorar bases de datos en formato tipo Excel (XLSX) o CSV, generar gráficos rápidos o identificar tendencias preliminares.	Permite dialogar con bases de datos mediante lenguaje natural, lo que facilita exploración inicial, generación de hipótesis e interpretación descriptiva.	- Revisa los supuestos del análisis generado.  - No tomes los resultados como inferencias finales.  -Contrasta los gráficos con análisis estadísticos más profundos si el estudio lo requiere.
Infranodus	Cuando analizas textos, discursos, entrevistas o grandes corpus documentales.	Genera grafos semánticos donde los nodos representan conceptos o unidades semánticas de gran influencia, las conexiones muestran relaciones discursivas y las zonas vacías indican posibles brechas de conocimiento.	- Limpia y prepara el corpus antes de cargarlo.  - Usa los grafos como dispositivo analítico, no como conclusión.  -Interpretar visualizaciones desde el marco teórico del estudio.

Recuerda que las herramientas antes descritas facilitan la visualización sin embargo es importante recalcar que ell usuario es quien decide cómo usarla y cómo intepretar los datos. La IA te puede asistir a ampliar las posibilidades analíticas siempre y cuando el investigador se contextualice, verifique, interprete y declare su uso cómo parte de una práctica responsable y ética.

Te invitamos a visitar nuestro canal de Youtube (https://www.youtube.com/@tesicafe) donde encontraras una variedad de recursos educativos

Si deseas saber más de visualización de datos, pregunta pon nuestros cursos:

Contactar

Esta entrada de blog fue elaborada con apoyo de inteligencia artificial. ChatGPT) se usó para mejorar el tono periodístico, la sintaxis y la creación de infografías. Por su parte, se empleó Google Notebook para identificar los puntos clave (bullets) de la sesión Introducción a la IA. Parte 2 del Seminario de IA para la investigación, 2.ª edición, así como para apoyar la redacción de la infografía principal.

No obstante, el proceso contó con una guía e intervención humana sustantiva. Diana López participó en la selección y procesamiento de la información para la redacción del blog. Además, con el apoyo de Angelina Mijares, Arlette Morales y Andrea Oropeza se realizó la adaptación del lenguaje y la supervisión o revisión editorial del texto final.