Software para la categorización semiautomática de asociaciones libres sobre el bienestar de trabajadores habaneros / Software for semi-automatic categorization of free associations to promote the welfare of workers of Havana

RESUMEN

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.

ABSTRACT

ABSTRACT Introduction: Experts of the Faculty of Psychology of the University of Havana proposed the Personal, Labor and Social Human Well-being questionnaire (BHPLS, in Spanish), that was applied to 135 Cuban workers of three social and occupational groups. Given the variety of responses, a content analysis (CA) was used for Question 1 of the mentioned questionnaire. Objective: To present and implement a software that allows a semi-automatic categorization in a CA used for this question. Material and Methods: The Kappa index test was used to evaluate experts´ agreement with respect to category schemes. We implemented a software with the Python programming language to achieve our objective, considering other similar software functionalities. Results: We implemented, validated and registered the software BHPLS data processing-UH® that allows to set up a categories system, load the collected data, categorize associations in a semi-automatic way, and save the results, among other functionalities. This software was validated by Psychology students and, when they performed the manual categorization, a negative Kappa agreement index (low categorization agreement between experts) was obtained whereas using the proposed software, a global Kappa index of 0.7871 with p=0.00 (high and statistically significant categorization agreement between experts) was obtained. Besides, we proposed a unified algorithm for expert's categorizations, and carried out a Correspondence Analysis (ANACOR) on the basis of the categorizations achieved. Conclusions: According to the high concordance attained, we recommend the software due to its adaptability, ease of use, and "humanization'' of the process. The CA allowed us to observe similarities in social and occupational groups. The software functionalities can be applied for processing free associations in other scenarios.