Emotions for Artists: Intregrating two Textual Analysis Techniques in a Qualitative Perspective

El presente estudio propone aportar evidencias empiricas de que el uso de tecnicas de analisis de datos variadas puede contribuir a la produccion de conocimiento complementario sobre fenomenos complejos, como el de las emociones. El articulo discute los resultados del uso de dos tecnicas de analisis textual y su articulacion. Su principal contribucion es metodologica, especificamente en el analisis cualitativo respaldado por softwares. En el estudio participaron 517 artistas que trabajaban en diversos sectores artisticos, como la musica y el teatro. Para los analisis, se utilizaron el ALCESTE y ATLAS.ti. Los resultados apuntan convergencias o complementariedades entre estas dos tecnicas. Mientras ATLAS.ti permite establecer un dialogo entre los datos y la teoria por medio de la codificacion abierta para una mejor adecuacion entre el sistema teorico categorico y los datos, ALCESTE organiza la base de datos en clases o categorias mediante calculos de coocurrencia de palabras, que necesitan un frame teorico para darles significado.