Valdés SD, Oliva GJC

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 18
Paginas: 678-692
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RESUMEN

Introducción: Especialistas de la Facultad de Psicología de la Universidad de La Habana propusieron el cuestionario sobre Bienestar Humano Personal, Laboral y Social (BHPLS), que se aplicó a 135 trabajadores cubanos de tres grupos sociolaborales. Dada la variedad de respuestas, se impuso un análisis de contenido (AC) para la Pregunta 1 del cuestionario.
Objetivo: Proponer e implementar un software que permita la categorización semiautomática en un AC para dicha pregunta.
Material y Métodos: Se utilizó el índice de concordancia Kappa para evaluar el acuerdo entre expertos respecto al esquema de categorías. Se implementó un software en el lenguaje de programación Python para cumplir el objetivo, considerando las funcionalidades de softwares similares.
Resultados: Se implementó, validó y registró un software “BHPLS data processing-UH®” que permite establecer las categorías, cargar los datos, categorizarlos semiautomáticamente y guardar el resultado, entre otras funcionalidades. La categorización manual con estudiantes de Psicología obtuvo un índice de concordancia Kappa negativo (bajo acuerdo entre expertos), mientras que usando el software propuesto, se alcanzó un Kappa global 0.7871 con p=0.00 (alta concordancia y alta significación estadística). Además, se propuso un algoritmo para la unificación de las categorizaciones de expertos y se ejecutó un Análisis de Correspondencias (ANACOR) sobre la combinación de categorizaciones obtenidas.
Conclusiones: Dada la alta concordancia alcanzada, se recomienda el uso del software por su adaptabilidad, facilidad de uso y la “humanización” del AC. El ANACOR permitió observar similitudes entre los grupos sociolaborales. Las funcionalidades del software pueden aplicarse para el procesamiento de asociaciones libres en otros escenarios.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Neuendorf KA. The content analysis guidebook [Internet]. Second edition. 2017 [cited 2019 Mar 8]. 438 p. Available from: https://us.sagepub.com/enus/ nam/the-content-analysisguidebook/ book234078

2. Jenny J. Méthodes et pratiques formalisées d’analyse de contenu et de discours dans la recherche sociologique française contemporaine. Etat des lieux et essai de classification. Bull Méthodologie Sociol. 1997;54:64–112.

3. Lahlou S. A method to extract social representations from linguistic corpora. Japanese J Exp Soc Psychol. 1996;35(3):278–391.

4. de Rosa AS. The associative network: A technique for detecting structure, contents, polarity and stereotyping indexes of the semantic fields. Eur Rev Appl Psychol. 2002;3–4:81–200.

5. Woolf NH, Silver C. Qualitative analysis using ATLAS.ti: the five-level QDA method [Internet]. Routledge; [cited 2019 Mar 8]. 194 p. Available from: https://www.routledge.com/Qualitative- Analysis-Using-ATLASti-The-Five-Level-QDAMethod/ Woolf-Silver/p/book/9781138743656

6. Woolf NH, Silver C. Qualitative analysis using nvivo: The five-level QDA® method. Qualitative Analysis Using NVivo: The Five-Level QDA Method. London: Routledge, 2017 [cited 2019 Mar 8]. Available from: https://www.routledge.com/Qualitative-Analysis- Using-NVivo-The-Five-Level-QDA-Method/Woolf- Silver/p/book/9781138743670

7. Noriega Rodríguez A. Cuestionario que estudia el bienestar humano como constructo multidimensional. Caso de Estudio: Relación entre Bienestar y Trabajo. Trabajo de Diploma presentado en opción al título de Licenciado en Psicología. Tutores: Maiky Díaz Pérez, Marta Martínez Rodríguez y Damian Valdés Santiago. Universidad de La Habana; 2018.

8. Díaz-Pérez M, Valdés-Santiago D. Desarrollo del potencial humano y bienestar en el trabajo. In: Ferreira M, editor. Intensificação, Precarização, Esvaziamento do Trabalho e Margens de Enfrentamento, “GT Trabalho e Saúde’’’.” Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação (ANPEPP), Brasil; 2018.

9. Krippendorff KH. Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. 4th ed. Los Angeles: SAGE, 2019. Available from: https://us.sagepub.com/enus/ nam/content-analysis/book258450

10. Tang W, Hu J, Zhang H, Wu P, He H. Kappa coefficient: a popular measure of rater agreement. Shanghai Arch psychiatry [Internet]. 2015 Feb 25 [cited 2019 Mar 8];27(1):62–7. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC437 2765

11. Greenacre M. Correspondence Analysis in Practice. 3rd edition. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017. [cited 2019 Mar 8] Available from: https://www.crcpress.com/Correspondence- Analysis-in- Practice/Greenacre/p/book/9781498731775

12. Fleiss JL, Levin B, Paik MC, Fleiss J. Statistical Methods for Rates & Proportions. 3rd ed. New York: Wiley-Interscience; 2014. [cited 2019 Mar 8] Available from: https://www.wiley.com/encu/ Statistical+Methods+for+Rates+and+Proportions %2C+3rd+Edition-p-9780471526292

13. Romano F. Learn Python programming: a beginner’s guide to learning the fundamentals of Python language to write efficient, high quality code [Internet]. Second edition. 2018 [cited 2019 Mar 8]. Available from: https://www.packtpub.com/applicationdevelopment/ learn-python-programming-secondedition

14. Summerfield M. Rapid GUI programming with Python and Qt : the definitive guide to PyQt programming [Internet]. [Place of publication not identified]: Prentice Hall; 2015 [cited 2019 Mar 8]. Available from: https://www.oreilly.com/library/view/rapid-guiprogramming/ 9780132354189/

15. Gazoni E, Clark C. openpyxl: A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files. 2018.

16. Guerrero-Oliva JC, Valdés-Santiago D. Software para el Análisis de Contenido de nociones de bienestar en una aplicación del cuestionario BHPLS. En: X Encuentro de Estudiantes de Psicología. La Habana, Cuba: ISBN 978-959-16-3917-2; 2018.

17. Oliva Guerrero JC, Valdés Santiago D. BHPLS data processing-UH®. Número de registro 2984-09-20, Centro Nacional del Derecho de Autor, La Habana, Cuba, 2018.

18. StatSoft, I. (2017). STATISTICA (data analysis software system), version 8.0.