Un caso práctico de análisis de datos cualitativos con IRaMuTeQ: análisis lexicométrico de narrativas de hombres y mujeres bisexuales

Abstract

El análisis de datos cualitativos representa una tarea compleja. Existen distintos tipos de análisis de textos, entre ellos, el análisis lexicométrico, el cual combina la riqueza del análisis puramente inductivo con el rigor de lo cuantitativo. Aunque existen ciertas controversias en la utilización de programas informáticos para el análisis cualitativo de datos, no es el caso de la lexicometría, debido a su propia naturaleza. El objetivo de este artículo metodológico es presentar las posibilidades del análisis lexicométrico con IRaMuTeQ, utilizando como ejemplo el estudio de las narrativas de 80 hombres (15%) y mujeres (85%) bisexuales (edad, M=26,55; DT=6,89). Los resultados muestran la utilidad de IRaMuTeQ en la clasificación del material textual, encontrando seis temáticas que aglutinan el 77,50% de las narrativas estudiadas, que tienen que ver con la ausencia de apoyos, las dificultades en la visibilidad, la diferenciación bisexualidad-homosexualidad, el papel del entorno, el miedo al rechazo, y el papel del colectivo LGTB. En conclusión, IRaMuTeQ se presenta como un software útil para la investigación socioeducativa, permitiendo la obtención de significados latentes en el material textual analizado, mediante un procedimiento de trabajo estructurado y sistematizado como el que se presenta.

Qualitative data analysis is a complex matter. There are different forms of text analysis, including lexicometric analysis, which combines the richness of purely inductive analysis with the systematic rigour of quantitative analysis. Although there are controversies in the use of computer programmes for qualitative data analysis, this is not the case with lexicometry, due to its very nature. The aim of this methodological article is to present the potential of lexicometric analysis with IRaMuTeQ, using as an example the study of narratives of 80 bisexual men (15%) and women (85%) of different ages (M=26.55; SD=6.89). The results show the utility of IRaMuTeQ for the categorization of textual material, as it found six themes around which 77.50% of the narratives studied revolved. These include themes such as the absence of support, the difficulties for visibility, the bisexuality-homosexuality differentiation, the role of the environment, the fear of rejection, and the role of the LGTB community. In conclusion, IRaMuTeQ is presented as a useful piece of software for socio-educational research, allowing for the extraction of latent meanings in the textual material analysed using a structured and systematised working procedure such as the one described in this article.