Ontologías computacionales para las metodologías de investigación cualitativas.

Abstract

El proyecto desarrolla una ontología computacional que modela el proceso de investigación cualitativa, abordando desafíos relacionados con la integración, organización y análisis de datos. La solución propuesta permite estructurar información proveniente de diversos proyectos, facilitando consultas complejas, estructuración del conocimiento y colaboración entre investigadores sin interferir ni limitar el proceso de interpretación de los mismos. Para el desarrollo de la ontología, se utilizó el lenguaje OWL (Web Ontology Language), estándar del World Wide Web Consortium, que emplea lógica descriptiva para garantizar una representación formal y semántica precisa utilizando la plataforma protégé como entorno de desarrollo y ejecución. El diseño de la ontología se basó en un enfoque bottom-up, comenzando con conceptos específicos del dominio definidos en colaboración con el usuario experto. A través de iteraciones y validaciones, se logró un modelo conceptual flexible que refleja las fases principales del proceso investigativo: formulación, campo y análisis. Además, este modelo destaca la relevancia del concepto de “interpretación” dentro del dominio, posicionándolo como un elemento central y principal factor de la flexibilidad mencionada previamente. Restringir el proceso de interpretación mediante la incorporación de axiomas o restricciones innecesarias en la ontología implicaría una limitación para el proceso investigativo y, en consecuencia, para la adopción de nuestra herramienta. Por esta razón, mantener dicha flexibilidad fue una de las directrices fundamentales durante el desarrollo del proyecto. La evaluación de la ontología se llevó a cabo mediante preguntas de competencia y herramientas de análisis como OOPS! y OntoClean, validando su consistencia y capacidad para satisfacer las necesidades del dominio. El proyecto también incluye una herramienta visualizadora que actúa como prueba de concepto, integrando una interfaz gráfica para cargar instancias, ejecutar razonamientos, realizar consultas y explorar relaciones entre los datos. Esta herramienta demuestra la capacidad del modelo para responder a preguntas complejas y gestionar datos cualitativos de forma coherente y eficiente.