Abstract
| Original language | Spanish |
|---|---|
| Journal | Discover Artificial Intelligence |
| DOIs | |
| State | Published - 28 Jul 2026 |
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- Vancouver
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In: Discover Artificial Intelligence, 28.07.2026.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - Human-AI Triangulation in Qualitative Research: A methodological proof-of-concept using interview data on pathological gambling
AU - Portela Gobba, Mayda Alejandra
PY - 2026/7/28
Y1 - 2026/7/28
N2 - La integración de la inteligencia artificial (IA) en la investigación cualitativa promete potenciar las metodologías tradicionales, pero su capacidad analítica comparativa aún no se ha explorado en profundidad. Este estudio exploratorio de prueba de concepto emplea un enfoque de triangulación para comparar análisis temáticos de entrevistas semiestructuradas con jugadores patológicos en Uruguay: una realizada por un investigador humano y otra asistida por un modelo de IA generativa (GPT-4). Nuestros hallazgos muestran convergencia en la identificación de temas centrales, como la ilusión de control y el papel del juego en la regulación emocional. Sin embargo, surgieron divergencias significativas en la profundidad interpretativa: el análisis humano proporcionó perspectivas críticas y contextualizadas sobre las dimensiones socioculturales y existenciales, mientras que la IA ofreció eficiencia sistemática en el reconocimiento de patrones y la síntesis temática. Demostramos que una metodología híbrida no produce resultados contradictorios, sino que genera conocimiento complementario. Dentro de los límites de esta prueba de concepto, la IA se presenta como una herramienta auxiliar potencialmente útil que puede mejorar el rigor y el alcance del análisis cualitativo en salud mental y otros ámbitos. Una aclaración breve pero importante: este no es un estudio clínico ni epidemiológico. Se trata de una prueba de concepto metodológica. Utilizamos la entrevista sobre ludopatía como caso de estudio para ilustrar cómo se pueden comparar sistemáticamente el análisis cualitativo humano y el asistido por IA. Debido al pequeño tamaño de la muestra (N = 7) y a la falta de evaluación de la reproducibilidad (una sola ejecución de GPT-4), los resultados son preliminares y deben considerarse como una ilustración del procedimiento, más que como evidencia fiable de la concordancia entre humanos e IA. Se requiere replicación con múltiples ejecuciones y muestras más diversas antes de poder realizar afirmaciones generalizadas.
AB - La integración de la inteligencia artificial (IA) en la investigación cualitativa promete potenciar las metodologías tradicionales, pero su capacidad analítica comparativa aún no se ha explorado en profundidad. Este estudio exploratorio de prueba de concepto emplea un enfoque de triangulación para comparar análisis temáticos de entrevistas semiestructuradas con jugadores patológicos en Uruguay: una realizada por un investigador humano y otra asistida por un modelo de IA generativa (GPT-4). Nuestros hallazgos muestran convergencia en la identificación de temas centrales, como la ilusión de control y el papel del juego en la regulación emocional. Sin embargo, surgieron divergencias significativas en la profundidad interpretativa: el análisis humano proporcionó perspectivas críticas y contextualizadas sobre las dimensiones socioculturales y existenciales, mientras que la IA ofreció eficiencia sistemática en el reconocimiento de patrones y la síntesis temática. Demostramos que una metodología híbrida no produce resultados contradictorios, sino que genera conocimiento complementario. Dentro de los límites de esta prueba de concepto, la IA se presenta como una herramienta auxiliar potencialmente útil que puede mejorar el rigor y el alcance del análisis cualitativo en salud mental y otros ámbitos. Una aclaración breve pero importante: este no es un estudio clínico ni epidemiológico. Se trata de una prueba de concepto metodológica. Utilizamos la entrevista sobre ludopatía como caso de estudio para ilustrar cómo se pueden comparar sistemáticamente el análisis cualitativo humano y el asistido por IA. Debido al pequeño tamaño de la muestra (N = 7) y a la falta de evaluación de la reproducibilidad (una sola ejecución de GPT-4), los resultados son preliminares y deben considerarse como una ilustración del procedimiento, más que como evidencia fiable de la concordancia entre humanos e IA. Se requiere replicación con múltiples ejecuciones y muestras más diversas antes de poder realizar afirmaciones generalizadas.
U2 - 10.1007/s44163-026-01830-y
DO - 10.1007/s44163-026-01830-y
M3 - Artículo
SN - 2731-0809
JO - Discover Artificial Intelligence
JF - Discover Artificial Intelligence
ER -