00:00:36:05 Software Shop, la empresa líder en la implementación de herramientas analíticas y software especializado en Latinoamérica, les da la bienvenida a esta presentación. Instructora Daniela Suárez, antropóloga de la Universidad Nacional de Colombia, con experiencia en el trabajo etnográfico y la sistematización y análisis de información cualitativa. Nuestro. Actualmente adelanta sus estudios de Maestría en Antropología Social y Etnología en la Escuela de Estudios Superiores en Ciencias Sociales de París y se desempeña como Gerente de Producto de MAX en Software Shop.

00:01:20:17 Promoviendo y apoyando los procesos de formación técnica para la investigación cualitativa. Muchas gracias a todos por su asistencia a este webcast. Antes de comenzar con el tema que nos convoca, quiero aprovechar para contarles que estaremos realizando en el mes de julio un curso de Introducción al Análisis de Información cualitativa con apoyo de Max CUDA, que tiene como objetivo abordar diferentes herramientas del software desde la fase de importación de la información, pasando por el análisis y las salidas de información y herramientas visuales que pueden apoyar los diferentes etapas de la exploración de información cualitativa.

00:01:52:28 ¿Además, va a tener también un componente de fundamentos metodológicos que puede ser muy útil, eh? Sin importar el tema como de investigación o la la aproximación profesional que ustedes tengan para el análisis cualitativo eh basta con que se inscriban a través de este landing que voy a enviarles por el chat y eh, nos estaremos pues comunicando con ustedes para darle la información respectiva.

00:02:07:17 ¿Dicho eso, eh? Voy a pasar ahora a contarles un poco sobre que va a tratar este webcast. Para ello he preparado una presentación introductoria.

00:02:25:00 En la cual te voy a sentar un poco las bases sobre lo que vamos a ver y abordar en el marco de la exploración de Max Judea.

00:02:58:27 Mmm. Listo. Entonces, en este webcast sobre análisis de la información digital, vamos a hablar un poco sobre como explorar. Eh, Información recuperada de diferentes, eh, redes sociales y páginas web. Para ello vamos a hacer una introducción a las herramientas de captura de información que con las que cuenta Max CUDA. Posteriormente pasaré a hacer una presentación de la interfaz y eh, luego voy a comenzar a interactuar directamente con las herramientas que abrí mencionado en la introducción.

00:03:21:25 En ese sentido, hablaré de la importación de información desde una herramienta que se llama el Web Collector y lo articularía con herramientas de EH, codificación manual y automatizada, así como también eh hablaré de la importación de información desde YouTube y otras redes para articularlo también con las herramientas para la exploración y la codificación. Con las que cuenta Max CUDA.

00:04:02:08 Eh dicho esto, quiero situar un poco los menús eh principales por los cuales vamos a estar navegando dentro de la interfaz para que no sea como tan eh directa la la navegación. Una vez proyecte el software Eh Max juega cuenta con herramientas que nos permiten capturar información de forma masiva tanto de páginas web como de algunas redes sociales y las herramientas para la organización y para la exploración y el análisis, que son transversales a todo tipo de documentos, las vamos a poder utilizar también para eh analizar la información capturada a través de estas funcionalidades.

00:04:39:13 Esto nos permite articular la importación, particularmente con herramientas automatizadas de codificación que van a facilitar la exploración masiva de datos que puede ser un poco más dispendioso leer 1 a 1 al tratarse como de interacciones más cortas, más puntuales y en las que una lectura eh, digamos más en línea de sus comentarios o de esas interacciones no siempre puede ser la mejor ruta para una aproximación inicial y podemos más bien identificar información relevante para entender por cuál entrada eh nos podemos aproximar a la información importada.

00:05:09:15 Para eso vamos a utilizar principalmente el módulo de más litio, que es un módulo que proporciona procedimientos para el análisis cuantitativo de contenidos textuales que permiten precisamente acercarse al contenido en una fase exploratoria en la que no necesariamente se realiza una lectura decodificación minuciosa de la información. Más que es un módulo bastante robusto, no sirve solamente para una fase exploratoria, sirve también para una fase analítica de generación de resultados, de exploración visual.

00:05:52:04 Pero en el marco de este webcast yo lo voy a utilizar de forma exploratoria. Las herramientas de mi sitio incluyen funciones para la búsqueda, combinaciones y categorías de palabras, la codificación automatizada a través de EH, diccionarios y la visualización geográfica de la información recuperada, que son algunas de las herramientas que vamos a ver a continuación. Con eso dicho, voy a pasar ahora sí a la interfaz de el software, eh, que en este momento van a ver, eh, sin ninguna información en la forma en que se ve la interfaz una vez se han guardado el archivo de proyecto y no han importado ningún información, lo que van a encontrar para aquellos que por primera vez están

00:06:36:23 viendo el software, son las cuatro ventanas principales de la interfaz en las cuales van a poder. En la esquina superior izquierda, importar y organizar su información eh de documentos debajo en la ventana de códigos van a poder crear o importar las categorías que van a servir para el análisis. Para el caso de codificación y de automatizadas vamos a ver que muchas veces estas se van a crear en función de cómo, eh, MaxQDA ha pensado facilitar este proceso de codificación para el caso de, EH, recuperación de información masiva de YouTube de otras redes sociales y de páginas web en el visor de documentos vamos a ver proyectado 1 a 1 los documentos que hemos previamente

00:07:05:13 importado y la ventana de segmentos recuperados. Es una ventana muy interesante que nos permite mostrar un principio eh transversal dentro de Max CUDA, que es el principio de activación que básicamente nos va a permitir, eh ver conjunta mente documentos y códigos para entender como algunas categorías, algunos códigos eh son alimentados o informados por la información de determinados documentos.

00:07:39:03 Esto va a ser un poco más claro cuando haga ejercicios más concretos. ¿Por ahora lo dejo, eh? ¿A título enunciativo, eh? En ese sentido, voy a comenzar por importar algunas páginas web y posteriormente va a importar también información de algunas redes sociales. Para la importación de páginas web contamos con este botón de páginas web que está dentro del menú Importar, en el cual vamos a encontrar inicialmente en la última opción la posibilidad de instalar el Web Collector de Max Codear.

00:07:59:24 Esto es una extensión de Chrome. La instalación es muy sencilla y muy rápida en este momento. Mmm. No sé si vale la pena que haga la demostración. Tengo que ingresar unas credenciales, pero cuando hacen la instalación lo que van a tener es un EH, pequeño plugin como ese que ven en la parte superior derecha de mi eh, ventana.

00:08:25:02 Si de pronto no les sale de inmediato hasta que le eh lo fijen dentro de las configuraciones de sus eh eh, complementos de Google Chrome eh, a través de este plugin. Si algunos de ustedes han trabajado, por ejemplo con herramientas como Zotero, lo que vamos a poder, eh, recuperar directamente la información e importar la MAX. Para eso voy a hacer un ejemplo con esta noticia.

00:09:09:24 Voy a estar trabajando un poco temáticamente con documentos e información de redes sociales relacionada con EH, con desarrollo sostenible o con temas sobre cambio climático. ¿Para que, mmm, como que pongamos en contexto las visualizaciones que vamos a ver, eh? A lo largo del webcast. Entonces, para utilizar el web colector para la recopilación de información de páginas web disponemos de este plugin que deben instalar previamente y que les va a permitir recolectar la información en dos formatos como página web, en el cual van a tener como resultado una importación en PDF similar a la visualización que tienen directamente dentro de la web.

00:09:49:02 Esto tiene algunas limitaciones, por ejemplo, a nivel de EH, videos, recursos que tengan eh limitaciones de privacidad de la información que el web colector no va a estar en capacidad de EH recuperar. Y igual que para el caso de publicidades asociadas a EH, las páginas web, pero en general el contenido de la noticia o del blog que estén recuperando va a aparecer dentro de en este formato PDF o en el caso de el segundo formato con el que cuenta que es el formato de página simplificada, va a aparecer como un documento de texto.

00:10:14:07 ¿La ventaja de este formato es que ustedes van a poder intervenir el texto un poco más, eh? Mmm, directamente modificarlo si les interesa y van a tener eh, una visualización que si por ejemplo no están enfocándose como a nivel de la estructura de la información EH, o como de la visualización de la información visual que encuentran, eh, puede ser un poco más limpia solo para la lectura.

00:10:40:24 Aquí pueden hacer algunas personalizaciones, como ajustar el tipo de letra, el tamaño de letra y excluir las imágenes. Si no les interesa incluir esta información. ¿Lo que voy a hacer a continuación es importarlo de las dos formas, eh? Para que podamos ver dentro de la interfaz cuál es esta diferencia. ¿Eh? ¿Ven además que hay una pequeña caja donde está el mismo documento?

00:11:14:16 Esto es una una sección en la cual podemos añadir información general que queremos dejar como una nota asociada al documento y que les voy a mostrar también dentro De momento aquí van a quedar descargados los archivos, pero desde donde los vamos a importar es directamente desde el botón dentro del menú de Max vamos a seleccionar la opción Páginas web desde Web Collector y en este caso vamos a encontrar, eh, los links más recientemente importados.

00:11:38:12 ¿En las primeras posiciones ven que en la última columna en Tipo vemos que es el mismo nombre de documento fuente eh? Y bueno, la la hora de recuperación igual para este caso, pero en el tipo de nos quieren lo que está como página web simplificada y otro como sitio web. En las opciones de abajo tienen la posibilidad de configurar si quieren hacerlo como un documento.

00:12:00:28 Si quieren importar los enlaces de página web como documentos PDF, documentos de imagen y el caso de la. Para el caso de la visualización simplificada, si lo quieren importar como documentos de texto o documentos PDF. Yo les mencionaba que la importación de documentos de texto tiene el valor agregado de poder intervenir un poco en la escritura de ese texto si así lo requieren.

00:12:32:08 Adicional mente. Si hacen doble clic van a tener una vista previa, doble clic sobre el enlace. Discúlpeme una vista previa de como va a ocurrir esta visualización, esta importación. Esto es muy importante porque por ejemplo, si están trabajando con eh páginas web que tienen secciones desplegables o emergentes, eh, ustedes van a poder tener como una noción de cuál es la información que se está importando y cuál es la información que nos está importando antes de hacer la importación masiva.

00:13:06:10 ¿Si por ejemplo, han hecho una recuperación eh más grande de información, eh? Antes de importarla al programa. ¿En este caso voy a seleccionar los dos primeros, eh? Y voy a dar Importar archivos seleccionados. Aquí vemos que importo los dos archivos. Voy a minimizar esta ventana un momento y para el caso del archivo que importé como página web. Como les decía, tengo un archivo PDF que puedo leer.

00:13:34:25 ¿Eh? Mmm al hacer scroll y en el que voy a encontrar alguna información adicional que no está estrictamente relacionada con el contenido de la noticia, sino, eh con información adicional que está dentro de la estructura de la página de la que la recuperé. En cambio, en el caso de el documento de texto, como les había mostrado previamente, la información está un poco más limitada a la nota informativa y a las imágenes asociadas a este contenido.

00:14:10:15 ¿Para modificar esta información que he importado como información de texto, basta con que active las opciones de edición, eh? Y bueno, eso puede ser útil en el caso en que, eh, por alguna razón necesiten por ejemplo, corregir digitación eh para copiar y pegar, eh, por ejemplo citas y no tengan que hacerlo posteriormente dentro de sus documentos. En ambos casos voy a poder, eh recurrir a herramientas de codificación manual que no son el tema de este webcast, pero que para comentar les rápidamente eh son de varios tipos.

00:14:44:24 ¿Podemos crear nuevos códigos a medida que vamos leyendo eh la información y tenemos también algunas opciones de codificación, eh? Sin etiqueta, por decirlo de alguna forma, de codificación más genérica que nos van a permitir resaltar algunas secciones importantes solamente utilizando colores o códigos y listo. Esto en cuanto a datos generales, como el formato de importación que nos permite eh tener el la extensión del web colector.

00:15:17:27 ¿Ahora bien, hay una forma en la que puedo también desde el el botón de importación de páginas web importar de forma más masiva y utilizando Excel ya no la extensión, eh Una serie de páginas web que yo puedo eh haber estado recolectando a lo largo de un proceso de investigación o de revisión de información, eh? Para algún proyecto institucional o para la necesidad que lo haya hecho.

00:15:47:20 En ese caso lo que voy a tener es, eh, que recopilar la información en un archivo de Excel. La única condición de este archivo es que tenga el título en la como título en la primera columna URL y aquí estén asociados todos los enlaces. Las columnas que siguen son información opcional que yo puedo ir recopilando para caracterizar estos enlaces que eh estoy agrupando dentro de mi hoja de Excel.

00:16:31:29 Es importante también que sea una hoja con una única perdón, un archivo Excel con una única hoja para evitar errores al momento de la importación. ¿Eh? Mmm. Cuando he realizado esa esa recopilación de información, voy a seleccionar la opción Páginas web vía enlaces de una lista de Excel. Yo he descargado previamente este archivo que les mostré y aquí voy a encontrar, eh la información que puede importar, en este caso las tres columnas que vieron después de el enlace fuente, tipo y región EH, de la cual eh, a la cual está asociada la información web que recolecté, me las voy a importar como variables.

00:16:54:17 Lo que me va a permitir esto es, por ejemplo, si yo necesito hacer una caracterización de qué tipo de documentos o qué tipo de páginas web he revisado para el proceso de investigación que estoy llevando a cabo, voy a poder hacer una muy fácil a partir de estas variables, eh en mi para incluirla dentro de mi informe de investigación.

00:17:21:25 Aquí le voy a dar clic en OK y me va a mostrar un poco el formato general en el cual van a aparecer los datos. Acá es importante que valide el tipo de variable que están eh revisando que están importando. Vamos a darle algunos segundos mientras y trae la información.

00:17:47:14 Y esta información, esta esta forma de importación es muy interesante porque como les digo, no está sujeta a la recopilación progresiva a través del plugin, sino que yo puedo ir construyendo la dentro del archivo de Excel y además caracterizar esta información que he recopilado. Discúlpenme, la demora normalmente es más rápido, debe ser como algún asunto de de mi computador.

00:17:53:26 Acá voy a tener una vista general de qué información he importado.

00:18:28:20 Y eh, en cuanto a las posibilidades que les mencionaba que pueden proporcionar, asociar información de variables a estos archivos, quiero mostrarles que eh aquí, a través del menú de variables, por ejemplo, podemos utilizar la opción de estadísticas de variables para entender eh que desde que fuente y por ejemplo a que regiones hacen referencia, la hace referencia a la información de páginas web que yo he importado.

00:19:17:21 ¿Voy a tener una tabla de frecuencias que puedo fácilmente convertir en gráficas de barras o circulares y personalizar en a nivel de color, también de leyenda de cómo quiero que se vean las convenciones, si quiero que se muestre en porcentaje o en números absolutos, etcétera Estas visuales siempre las puedo exportar, eh? Como imágenes o agregarlas dentro de. ¿El reporte integrado con el que cuenta Max juega en el cual puedo progresivamente ir consignando estas visuales o estos análisis que pueden ser eh informativos para eh el reporte final sobre la exploración de la información que estoy realizando, eh?

00:20:02:28 ¿Adicionalmente, otra herramienta que puede ser, eh interesante eh? Para una primera explo ración de la información de páginas web. Puede ser en este caso ya dirigiéndonos a nuestro módulo de más la frecuencia de palabras. Como yo les decía, este módulo es bastante robusto y en una fase exploratoria en la que yo todavía no he realizado una lectura minuciosa de cada uno de los documentos que importé, me puede servir para focalizar cuál es el punto de arranque o por qué documentos voy a eh comenzar mi lectura en función de los temas de interés o de los conceptos clave que quiero identificar.

00:20:29:09 Esto me puede también permitir en un primer momento descartar, por ejemplo, algunos documentos en los cuales no valdría la pena y que no valdría la pena incluir. Dentro de mi análisis. La herramienta de frecuencias de palabras va a ser muy útil para eso, eh aquí en este caso vamos a verlo por documentos y vamos a darle ok. Y lo que vamos a obtener es una pequeña.

00:20:54:12 Es una una tabla en la cual, eh, vamos a poder ver cuáles son las palabras más de las más frecuentes a las menos frecuentes dentro de ese conjunto de documentos importados. Hay algunas palabras que yo puedo excluir simplemente desde aquí, mientras hago mi lectura, si no me interesa que aparezcan dentro de la lista. ¿En el caso de que yo, por ejemplo quiera, exporto esta información, eh?

00:21:25:22 Hay algunas. Hay información descriptiva sobre estas palabras, como la cantidad de letras que tienen y otra información. Disculpen que puede ser un poco más eh importante a la hora de identificar cuáles son esos términos que más se repiten dentro de mis documentos. En ese caso el más evidente es la frecuencia. ¿Pero tenemos también, por ejemplo, eh, el número de documentos en el que aparece, que puede ser importante, eh?

00:21:49:20 ¿En términos de que puedo tener, por ejemplo, una palabra que tiene una gran frecuencia pero que está concentrada en un número muy pequeño de mis documentos y que en ese caso, o bien puede llevarme a priorizar la lectura de estos documentos o a pensar que tal vez no es como el término clave por el cual debería, eh iniciar mi análisis de información, eh?

00:22:20:08 Complementariamente, con esta herramienta tenemos también la herramienta de tendencia de palabras, que la encontramos a través de el menú de herramientas visuales. Esta herramienta en particular puede ser muy interesante a la hora eh de explorar, por ejemplo, cambios en documentos históricos, por ejemplo en reportes que realiza una empresa o en agendas, eh, en este caso de los países para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en un rango de tiempo.

00:22:51:24 En este caso la voy a utilizar de una forma un poco más simple. Simplemente me va a permitir comparar cuál es la frecuencia con la que esas palabras clave que yo estoy viendo inicialmente a través de mi herramienta de frecuencias. Por ejemplo, palabras como eh, mmm, acceso como recurso y otras que me pueden interesar, por ejemplo, es educación, aparecen dentro de este conjunto de documentos.

00:23:30:14 Entonces vamos a abrir esta herramienta, vamos a seleccionar todos los documentos asociados, él me va a dar como unas palabras predeterminadas que están asociadas precisamente a las palabras más frecuentes dentro de estos documentos. Pero yo puedo fácilmente ingresar las palabras que me interesan. Acceso y comenzar a entender cuáles son, por ejemplo, eh los documentos en los que estos coinciden, en cuáles aparecen con más frecuencia, si hay términos que en unos documentos aparecen con más frecuencia y en esos mismos documentos otros términos aparecen con menos frecuencia.

00:23:59:25 Por ejemplo, en este caso vemos claramente que el documento en el que más se presentan estos términos que hemos ingresado es el último. Objetivos de Desarrollo Sostenible Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. Y en cambio, en los tres primeros estos términos casi no aparecen de nuevo. Estas lecturas exploratorias me ayudan a definir cuál va a ser mi ruta de lectura, de análisis, de selección de información para mi proyecto.

00:24:43:02 Ehh mmm. Bueno, con esta rápida. Con este rápido panorama sobre la importación de información desde páginas web y una exploración un poco eh como inicial parcial a través de las herramientas automáticas de Max, pude a esta documentación. Voy a pasar ahora a hablarles sobre la importación de datos de YouTube que nos enfrenta con un material un poco distinto, en el sentido de que no es un material textual largo como el caso de esta información de noticias, sino que corresponde como entradas un poco más cortas que, como decía en la introducción, puede ser un poco más extenuante y difícil identificar.

00:25:21:14 Eh En la en la que puede ser un poco más difícil identificar los contenidos relevantes en una lectura lineal y en la que estas herramientas de exploración me pueden ayudar a entender cuáles son esos esos términos que aparecen más dentro de las interacciones de los usuarios. Para eso vamos a copiar este enlace de YouTube que es, eh, una un pequeño, una pequeña entrevista que le hace una persona a un autor de un libro a propósito de un tema un poco controversial dentro de la agenda de Objetivos de Desarrollo Sostenible.

00:25:55:01 Voy a regresar a mi menú de importar y he aquí el enlace me aparece automáticamente. Copiado. Inicialmente tengo, por ejemplo, la opción de Incluir. También la transcribe ción si me interesara analizar o codificar el discurso eh que contiene ese video. En este caso no lo voy a hacer. Entonces simplemente voy a quitar el EH, la selección y tengo también la información general sobre cuántos comentarios estoy importando esta eh aquí.

00:26:22:29 En este caso son 3814 comentarios. Entonces la importación va a tardar un poquito porque es una cantidad como bastante robusta de de comentarios y adicionalmente vamos a notar que importa cuatro archivos distintos. ¿Esto corresponde simplemente a que la cantidad de códigos máximos que puedo tener dentro de un archivo son mil códigos, Entonces los vamos a dividir en cuatro archivos para que?

00:27:12:23 ¿Eh? Para respetar como este límite máximo sin, eh, limitarme a mí como en la importación de información que estoy haciendo. Hablo de códigos porque eh no importarme solamente los comentarios en plano, sino que me va a proporcionar una codificación previa en relación con la frecuencia de reacciones que tiene cada uno de estos comentarios, lo cual puede ser muy útil a la hora de identificar interacciones clave, porque, por ejemplo, un comentario que no tiene reacciones puede ser más difícil de entender en el marco de la interacción entre usuarios Con respecto a un video que eh un comentario pues que tiene una frecuencia mucho más grande de interacciones o entender por qué, o entender o enfocarme, por

00:27:50:19 ejemplo, en las interacciones que son solamente 1 a 1 entre usuarios. Entonces, como pueden observar, lo que tenemos ahora es una importación en tabla un poco con las características que les había descrito previamente. La información está organiza en cuatro documentos diferentes. Esto no supone problemas a nivel analítico o de EH recuperación de la información para herramientas visuales precisamente gracias al principio de activación de Max, que me va a permitir eh un poco trabajar con estos cuatro documentos segmentados como si fueran uno solo.

00:28:26:17 ¿Cuando yo selecciono directamente la carpeta eh, por que básicamente lo que voy a poder es recuperar masivamente la información de esos cuatro documentos eh? La información codificada de esos cuatro cumentos y verla como si se tratara de uno solo, que es efectivamente el caso. Entonces aquí, por ejemplo, recuperé masivamente todos los comentarios y si quisiera exportarlo así, podría hacerlo directamente desde esta ventana a nivel de la tabla para eh mostrarles un poco qué información contiene.

00:28:54:16 Vamos a encontrar en la primera columna un identificador que nos va a permitir seguir. ¿Eh? Si nos interesan las relaciones asociadas a un comentario, entonces ustedes ven que en la columna cinco, por ejemplo, en la columna cinco tenemos nivel superior. En el caso del comentario uno tenemos que si es un comentario de nivel superior y en el caso del comentario dos tenemos que no es un comentario de nivel superior.

00:29:23:22 El hecho de que los IDEs que no tienen guion van a corresponder a comentarios que son de nivel superior, mientras que los que tienen guion van a corresponder a comentarios que son respuestas a comentarios de esos de nivel superior y que voy a poder rastrear esas interacciones a través del identificador. ¿En este caso eh este comentario 0001 guion uno es la reacción a el comentario 0001 eh?

00:30:05:14 ¿Y si quisiera por ejemplo, rastrear las interacciones del tercer comentario de nivel superior, basta con que busque aquellos guiones asociados a este primer identificador, eh? Después vamos a tener el comentario de la persona, el autor asociado, el URL y si quiero consultarlo directamente, el número de respuestas asociados, el número de me gusta y la fecha de publicación. Lo que es interesante a nivel de la auto codificación que hace Max Kuda es que me va a permitir identificar muy fácilmente como les decía, cuáles son esos comentarios que pueden ser de mayor interés para mí.

00:30:36:17 Tengo 1839 comentarios que no tienen respuesta y que en ese sentido no me van a hablar mucho de la interacción entre usuarios. Pero en cambio tengo un comentario que tiene 263 respuestas. ¿Si yo doy doble clic puedo dirigirme a ese comentario para entender en qué se trata, de qué se trata inicialmente esta interacción, eh? ¿Y ver como qué relevancia tiene dentro de mi análisis y se valida de pronto la pena que, eh, eh?

00:31:17:22 Indague un poco más sobre cuáles son las reacciones a ese comentario y que ocurrió en la interacción entre usuarios. ¡Adicionalmente, eh! Por ejemplo, me pueden interesar las reacciones 1 a 1 entre usuarios que corresponden a estos 173 usuarios y que digamos, yo no podría como revisar tan minuciosamente 173 interacciones entre usuarios y en las que solamente hay una respuesta de por medio, pero utilizando la nube de palabras, para lo cual voy a filtrar los cuatro documentos y el código de una respuesta y voy a hacer clic dentro de la ventana de segmentos recuperados.

00:32:09:15 Puede identificar rápidamente cuáles son esos términos más frecuentes que aparecen en esas interacciones 1 a 1. Dentro de los comentarios de los usuarios que vieron este video acá dentro de la nube de palabras. Al igual que para el caso de las estadísticas, tenemos varias opciones de personalización a nivel de colores, de alineación con a nivel también de la forma que va a tener esta nube y eh, quizás más importante del número de palabras que quiero incluir de la frecuencia mínima con la que quiero, eh posibilitar que aparezcan estas palabras dentro de mi nube y que adicionalmente, si quiero hacer auto codificaciones directamente desde una palabra que me parece importante, haciendo solamente clic, voy a tener

00:32:44:04 la posibilidad de auto codificar los segmentos asociados. Eh, perdón, YouTube. Y democracia. Vamos a ponerle rojo y OK. Y aquí vamos a obtener rápidamente una codificación de una serie de interacciones que para mí puede ser más importante o que puede ser relevante en el marco de mi investigación. Analizar y seguir dentro de las interacciones de mis usuarios por encima de las otras.

00:33:17:20 Entonces aquí simplemente la eh búsqueda anterior se me recortó. A las cinco los cinco segmentos asociados. En principio no puse como criterios de palabras eh codificadas antes y después del segmento, lo cual también es posible, pues no solamente codificar esa palabra en particular, sino también como una frase completa. Pero aquí la ventana de segmentos recuperados, haciendo solamente clic en la banda, me va a permitir dirigirme a esa codificación.

00:33:31:05 ¿Y eh, yo podría pues modificar la muy fácilmente dentro de el programa, eh? Mmm.

00:34:08:23 Listo, Esto era lo que quería un poco contarles a nivel de exploración de comentarios de YouTube y final mente para cubrir eh un poco más ampliamente la la recopilación de información de páginas web y redes sociales desde Max Boudreau, EH. Tenemos también la posibilidad de recuperar información de redes como Twitter, haciendo uso de herramientas de web scrapping que que nos sirven un poco para intermediar entre Max CUDA y estas redes sociales.

00:34:33:23 Anteriormente, Max Rueda tenía una conexión directa con Twitter, pero por cambios en las políticas de privacidad de la información y particularmente con el cambio de la red social a X, esta este conector eh, pues tuvo como algunas limitaciones y tenemos que recurrir un poco a estas herramientas eh, que ahora nos permiten capturar esta información de esas redes sociales.

00:35:15:15 Lo que obtenemos desde esas herramientas es una tabla de datos en la cual vamos a tener igual la información eh asociada a esos comentarios, eh las reacciones y pues todo lo que pueda ser de nuestro interés para analizar las interacciones entre usuarios sobre una publicación. Voy entonces a importar finalmente eh esta información como un documento de Excel y eh aquí voy a tener en primer lugar que asignar, eh, cuál es el identificador con el que quiero que, eh, que quiero que asigne a cada uno de los usuarios que interactúan.

00:36:00:08 En este caso por defecto me da el nombre. Voy a seleccionar el ID de del tweet y adicionalmente voy a tener también eh todas las otras columnas sobre todas las otras columnas. Voy a tener la la la posibilidad de importarlas como códigos, es decir, como texto o como variables, es decir, como eh, variables asociadas al documento. Tal como les mostré para el caso de EH, la tabla de datos asociada a las páginas web, que van a ser un poco más atributos o características de cada una de estas interacciones, pero no me van a aparecer en el documento de texto, sino en la tabla de caracterización.

00:36:24:00 En este caso. Vamos entonces a dejar que la información que Max está reconociendo automáticamente. Pero ustedes, por supuesto, pueden hacer una selección más acotada de la información que quieren importar. Aquí, de nuevo, van a tener una muestra de los datos que están importando.

00:37:01:02 Y de nuevo una ventana de información que les indica que importo 100 textos con seis eh auto codificaciones y 11 variables. En este caso las auto codificaciones. Permítanme agruparlas dentro de una categoría EH más general para que no se confundan con las de YouTube. ¿Van a corresponder, eh? Pues al mismo nombre que tenemos dentro de nuestra tabla de datos, pero que en este caso nos permite trabajarlo como EH dentro de un documento de texto.

00:37:39:03 Si necesitamos hacer por ejemplo sub códigos dentro del comentario en particular eh. Para este caso, algo que puede ser muy útil es la exploración a través de más yo de la herramienta de palabras clave en contexto, porque al igual que para el caso de YouTube, se trata de una información que puede ser un poco más extenuante leer 1 a 1 y linealmente sin antes identificar cuáles son las entradas o la información relevante eh a partir de la cual podría comenzar a construir.

00:38:05:16 Mi análisis, por supuesto, sigue siendo una fase exploratoria, no es una fase como de resultados de análisis, pero creo que me va a dar información significativa sobre, eh, las interacciones entre los usuarios y las reacciones que suscita esa información que a mí me interesa, eh Recuperar de redes sociales. En este caso podemos hacer, eh, la búsqueda de palabras clave en contexto desde un término que nos interese.

00:38:32:07 Igualmente, podría previamente también hacer una tabla de frecuencia de palabras o una nube de palabras que me permita, eh aislar estos términos relevantes antes de obtener como un marco teórico, un objetivo previo en el cual ya tengo esos términos definidos. Y quiero pues posteriormente ver si este material me sirve para observarlos o o si eh son los términos adecuados para analizar este material.

00:39:05:24 ¿Voy a hacer clic en OK y lo que voy a tener aquí es, eh interesante porque me va a poner a poner la palabra clave en una columna central, lo que me va a permitir leer a los costados Cuáles son los otros términos relacionados, eh? En este caso, por ejemplo, podría ser interesante, eh, realizar la lectura masiva de comentarios de YouTube y comentarios de Twitter excluyendo las páginas web a partir de estas palabras clave en contexto.

00:39:26:26 Para eso voy a seleccionar todos los documentos activados para ver si, eh puedo identificar palabras con las cuales esta palabra clave desarrollo en este caso se encuentra combinada en tanto en. En el caso de documentos de YouTube, como en el caso de de comentarios de tweets, aquí siempre van a encontrar en el primer lugar el el grupo de documentos.

00:40:06:21 En este caso, por ejemplo, el listado está limitado a los comentarios de YouTube, así que si quisiera hacerlo con los comentarios de Twitter, pues sería mejor la ruta inicial en la cual lo estoy haciendo solamente con los comentarios de Twitter y no eh combinando ambas fuentes. ¿Por ejemplo, en el caso de EH, los eh, comentarios de YouTube, voy a encontrar que también el la La palabra desarrollo aparece asociada a la palabra sostenible muy frecuentemente, pero también vemos que aparece con derechos humanos eh asociado al término impuestos eh Banco Mundial eh?

00:40:19:22 Y bueno, información que puedo como muy fácilmente visualizar dentro de estas tablas. Vamos a hacer el mismo ejercicio para el caso de Twitter, a ver qué podemos encontrar.

00:40:58:23 Palabras clave en contexto en documentos activados. Y acá vemos, por ejemplo, que es una palabra que no aparece dentro de los comentarios de Twitter y que quizás no sería entonces eh relevante dentro de los documentos. ¿Discúlpenme si dentro de los el el texto del comentario directamente que entonces tal vez no sería relevante eh? Para analizar estas entradas. Para finalizar quiero mostrarles una última vía que puede ser interesante para, eh analizar estas interacciones eh recuperadas desde Twitter, que es a través de los diccionarios.

00:41:31:25 Los diccionarios son colecciones de palabras en las cuales que nos van a permitir hacer búsquedas conjuntas de los términos que agrupamos en esas colecciones. Yo puedo importar diccionarios. En este caso voy a importar directamente un diccionario relacionado con emociones o con y sí, reacciones de los sentimientos de de las personas dentro de la información de Twitter. Mmm. La estructura del diccionario es bastante sencilla.

00:41:54:29 Si quisieran construirlo ustedes con un conjunto de palabras que sea interesante explorar de forma transversal dentro de su información. Tengo una primera columna que es la categoría que va a ser básicamente el nombre, como la carpeta que agrupa esos, esos, esas palabras. La columna que sigue es el ítem en particular o la palabra particular asociada a esa categoría.

00:42:26:21 Y después tengo tres criterios de búsqueda que están relacionados con si quiero que me busque de forma exacta esa palabra, si quiero que respete eh la forma en la que está digitado la palabra encontrar mayúsculas y minúsculas. Y finalmente, eh, si quiero que busque la palabra a partir solamente de a partir de su raíz, lo que me permite, por ejemplo, que eh rastree cuando busca el término alegre palabras como también alegría o alegría, lo que me busque.

00:43:08:19 El término exacto. Para eso voy a hacer. Voy a seleccionar rápidamente esta última opción y para tener más eh, términos o más resultados asociados a mi búsqueda. Y lo que voy a hacer es dirigirme a una herramienta de Max Detection eh, que se llama el visor de la matriz de palabras. Con el diccionario previamente creado voy a seleccionar la opción Buscar elementos de diccionario previamente activado o seleccionado el grupo de documentos de Twitter.

00:43:45:27 Entonces aquí voy a poner documentos activados y en esta, en esta selección voy a decirle que en las columnas de la matriz que va a mostrarme ponga cada uno de los documentos. En este sentido va a ser una matriz un poco ancho porque tienen las columnas todos estos eh documentos asociados a la información importada de comentarios. Voy a dar clic en OK y lo que vamos a obtener es una tabla que tiene todos esos términos asociados y que debemos explorar de forma un poco más lenta para ver qué información que nos está entregando puede ser relevante.

00:44:12:14 ¿En principio vemos que parece muy vacía, eh? Pero hace falta como mirarla más minuciosamente para poder identificar información que nos pueda interesar. ¿Como ustedes ven, puedo, eh inicialmente agrupar las categorías para que me muestre de forma más general los términos y voy a cambiar también aquí la visualización para poder ver las frecuencias asociadas aquí en una vista muy rápida y agregando también las sumas eh?

00:44:39:08 Vamos a ver que es mucho más. ¿Son mucho más prevalentes las palabras asociadas a la categoría en negativo que si las despliego acá Tengo la lista que las asociadas a la categoría positivo, eh? En ese caso me puede interesar codificar las auto codificar las conjuntamente o sea, eh, de forma aislada. Si de pronto me quiero enfocar en alguna de estas palabras en particular.

00:45:09:01 Para este caso, por ejemplo, vemos que la mayoría de palabras están asociadas al término solo eh cuando desplegamos la lista. Entonces, en esta ocasión voy a hacerlo directamente con la totalidad de las palabras asociadas en negativo. Para eso, simplemente voy a hacer doble clic dentro del número de la suma. Y aquí voy a recuperar los 14 comentarios asociados a esta colección de palabras que yo eh creé.

00:45:47:20 Tengo la opción de leerlos 1 a 1 para eh seleccionar si es efectivamente la información que me interesa codificar para mis posteriores análisis o eliminarlos si no es el caso, simplemente haciendo clic al lado izquierdo. Y finalmente voy a utilizar la opción Auto codificar. ¿Aquí le vamos a poner auto codificar los resultados con el código existente y en este caso tenemos una ventana que como les mencionaba, cuando hice la primer auto codificación, nos permite seleccionar eh, qué es lo que queremos eh codificar?

00:46:18:22 Entonces aquí puedo poner el número de palabras antes que quiero que codifique, puedo ponerle dos palabras y el número de palabras después para que no me codifique el código aislado, sino un poco más en contexto, voy a darle auto codificar 13 segmentos porque había eliminado previamente uno. Y si minimizamos esta información, vamos a encontrar que la auto codificación se ha realizado normalmente.

00:46:51:07 Tal vez me faltó algún paso porque no veo aquí el código. Permítanme por favor realizar nuevamente visor de la matriz. Y y por acá vamos a revisar todo codificar. Vamos a hacerlo con un nuevo código y sentimientos negativos.

00:46:59:28 Morado Acá vamos a con dos palabras antes y dos palabras después.

00:47:47:29 14 segmentos codificados y listo. En este caso sí me salió rápidamente. No sé que en qué fallé en el primer procedimiento, pero aquí los tenemos y codificados. Y como pueden ver, está contando. Está incluyendo palabras antes y después de la palabra asociada a esta colección, que aquí sería triste solo por ejemplo, este comentario tendría que haberlo excluido porque no estaba asociado a un sentimiento negativo, sino que corresponde a otro tipo de comentario y esto me permite como filtrar esa información que me puede interesar analizar y por ejemplo, también indicar qué tipos de reacciones eh suscita esta.

00:48:19:20 Esta publicación realizada dentro de la red social. ¿Eh? Esto era todo lo que les quería compartir sobre una pequeña introducción a la gran variedad de herramientas que tiene Max CUDA para la importación EH de información masiva desde páginas web y redes sociales y para la exploración. ¿Hay muchas más herramientas, eh? ¿Las que les mostré son herramientas que igual ustedes deben como identificar cuáles son más útiles para sus análisis, en qué orden les pueden servir mejor, eh?

00:48:55:10 Y pues y cómo pueden como apoyar ese proceso de investigación que ustedes pueden estar realizando eh Sobre estas tipologías documentales, Muchas gracias Dani querida, muchísimas gracias por toda la información que nos compartiste el día de hoy, es bastante sustantiva en estos momentos quiero compartirte algunas preguntas que nos hicieron llegar nuestros participantes mientras hacías la presentación. ¿Algunas seguramente fueron resueltas en el marco de el ejercicio, pero nos gustaría como situar la respuesta de manera más concreta, De acuerdo?

00:49:24:28 Entonces la primera pregunta no la hace llegar Juan Carlos que dice Buenos días doctora. Hoy en día los buscadores y las redes son muy personalizadas. Tengo una gran duda con el colector. ¿Será posible obtener la información de redes sociales en su conjunto o de forma personalizada? Mil gracias. En esta línea, simplemente parafraseando a Juan Carlos, creo que se refería a la oportunidad de captura de información de redes sociales como Twitter, TikTok, Instagram a través de web colector.

00:50:11:08 Pero por favor, si hemos mal entendido la pregunta, no dudes en dejar una nota aclaratoria. ¿Eh? Gracias Xavi. ¿Eh? Listo, entonces no sé de pronto en qué momento Juan Carlos hizo su pregunta. Quizás fue como en un momento inicial de la presentación. Entonces, claro, como que son herramientas diferenciales. El web colector está un poco más pensado para la recupera la recopilación, eh, digamos transparente de la información que no vemos que que nosotros vemos dentro de una página web y como les decía, tiene algunas limitaciones en términos de las políticas de privacidad de la información y de eh derechos de autor que hacen que algunas de las informaciones no las pueda recuperar.

00:50:40:26 Por eso estas otras lecturas de captura masiva de la información pueden ser más útiles para, eh capturar información desde YouTube o desde redes sociales. ¿Si eh? Les muestro un ejemplo. Por ejemplo, con el caso de YouTube he sido utilizar el web colector para capturar la información. En el caso de la página web y no veo nada como en esta vista previa que me está mostrando.

00:51:05:11 Y en el caso de la página web eh simplificada, me dice que no puede extraer el artículo porque efectivamente no es el tipo de información, eh, eh, para el que está, para la que está diseñado, sino que está un poco más pensado para información textual y gráfica, pero de páginas web directamente y no de redes sociales. Listo, y gracias por la respuesta.

00:51:28:18 Ahora, de manera complementaria, una última pregunta que nos hacen llegar los usuarios. ¿Juan Carlos en este caso nuevamente y el usuario usuaria eh? Suárez que nos comenta si que pueden hacer líneas de tiempo o análisis basados en periodos de tiempo. Respecto a las tendencias de palabras. Eh, sí, claro. Digamos que lo que nos permite la tendencia de palabras es un poco, eh.

00:52:10:17 Mmm tener en el eje horizontal nuestros documentos y en el eje vertical la frecuencia con la que aparecen las palabras que que buscamos. Entonces, si tenemos un conjunto de documentos dentro de un rango de tiempo, por ejemplo, los informes publicados por tal entidad entre el año 2000 y el año 2010, en el eje horizontal vamos a tener esos documentos y entonces las líneas que nos van a resultar van a ser efectivamente sobre los flujos que tiene esa frecuencia dentro de los documentos en ese periodo de tiempo, eh No puedo como hacer un ejercicio proyectando porque no es el tipo de información con la que cuento en este momento dentro de Max.

00:52:19:17 Entonces no, no puedo ejemplificarlo. Pero eh, si mi respuesta no fue lo suficientemente clara, por favor háganoslo saber.

00:52:49:14 ¿En esa línea, creo que, mmm no nos queda claro por lo menos el esbozo general de que es completamente viable hacer este tipo de análisis con Max Rueda, eh? Extrayendo como ese metadato estratégico de tiempo para hacer una selección particular de comentarios específicos asociadas a también, eh inicialmente. Pues por hoy culminamos la sesión. ¿Nuevamente agradecerte mucho Dani y reiterar la invitación que nos hizo al inicio de la sesión eh?

00:53:14:03 Recuerden que este curso va a ser dictado particularmente pues por Daniela y por EH, nuestra colega Mariana Lima Bandeira, quien también va a acompañar el proceso de capacitación, eh en el marco de la encuesta. Si hay algunas preguntas que de pronto tengan y no hayamos alcanzado a contestar en el marco de este webcast, les invitamos a responder la encuesta que estamos proyectando en estos momentos.

00:53:42:02 Entonces, gracias Dani. Para nosotros ha sido un placer pues estar en tu presentación y esperamos coincidir nuevamente. Muchas gracias a todos por su asistencia. Gracias a Elisa por el apoyo. Para mayor información respecto al software o en temas relacionados, no dude en contactarnos a través del correo electrónico entrenamientos arroba software, guion shop punto com o visitar nuestra página web Triple W punto Software Guion Shop Puntocom.