https://hdl.handle.net/10481/4484 Wed, 15 Apr 2026 02:11:14 GMT 2026-04-15T02:11:14Z https://hdl.handle.net/10481/104685 Concept Mapping con R Álvarez Roldán, Arturo Este documento detalla un procedimiento completo para aplicar el método Concept Mapping en R con fines de análisis cultural. Utilizando datos de clasificación de tarjetas y puntuaciones de importancia y viabilidad de 76 ideas para mejorar una empresa, se construyen matrices de proximidad y se aplican técnicas como escalado multidimensional (MDS), análisis de conglomerados y gráficos Go-zone. Se analiza cómo diferentes perfiles de los participantes (según su experiencia y tamaño de empresa) valoran las ideas de mejora. El enfoque integra análisis cualitativos y cuantitativos, facilitando la comprensión de cómo se organizan colectivamente las percepciones y prioridades dentro de una comunidad.; This document outlines a comprehensive procedure for applying the Concept Mapping method in R for cultural analysis purposes. Using card sorting data and ratings of importance and feasibility for 76 business improvement ideas, proximity matrices are constructed and techniques such as multidimensional scaling (MDS), cluster analysis, and Go-zone plots are applied. The analysis explores how different participant profiles (based on experience and company size) evaluate the improvement ideas. The approach integrates both qualitative and quantitative analysis, facilitating an understanding of how perceptions and priorities are collectively organized within a community. https://hdl.handle.net/10481/104685 https://hdl.handle.net/10481/104684 Análisis de dominios semánticos o culturales con R Álvarez Roldán, Arturo Este artículo presenta una metodología para analizar dominios culturales utilizando R y datos obtenidos mediante técnicas como el listado libre y la clasificación de tarjetas. Se explican paso a paso los procesos para construir matrices de proximidad, aplicar análisis como MDS, conglomerados jerárquicos y grafos, así como medir similitudes entre sujetos. También se utiliza la biblioteca FreeSortR para representar estructuras semánticas compartidas en un grupo. El enfoque combina herramientas cualitativas y cuantitativas para revelar cómo una comunidad organiza y percibe distintos elementos culturales.; This paper outlines a methodology for analyzing cultural domains using R and data gathered through techniques like free listing and card sorting. It details steps to build proximity matrices, apply analyses such as MDS, hierarchical clustering, and graph visualization, and assess inter-subject similarity. The FreeSortR package is also used to represent shared semantic structures. The approach combines qualitative and quantitative tools to uncover how a community organizes and perceives various cultural elements. https://hdl.handle.net/10481/104684 https://hdl.handle.net/10481/104683 Análisis temático de textos con R Álvarez Roldán, Arturo Este documento presenta una propuesta metodológica para realizar análisis temático de textos utilizando R, en el marco del análisis cualitativo y cuantitativo aplicado a la antropología. Se utiliza como ejemplo el texto Raza e historia de Claude Lévi-Strauss. La metodología se estructura en cuatro fases: transformación del texto en datos ordenados; codificación temática mediante métodos manuales, dinámicos y automáticos; análisis relacional entre códigos mediante matrices y visualizaciones (mapas de calor, MDS, conglomerados y redes); y finalmente la elaboración de un mapa conceptual que sintetiza las relaciones clave. El enfoque enfatiza la intervención del investigador y promueve la transparencia, replicabilidad y eficacia del análisis textual.; This document presents a methodological proposal for thematic text analysis using R, within a qualitative and quantitative framework applied to anthropology. The example used is Claude Lévi-Strauss’s Race and History. The method includes four stages: transforming the text into structured data; thematic coding using manual, dynamic, and automatic methods; relational analysis between codes through matrices and visualizations (heatmaps, MDS, clusters, and networks); and a final conceptual map summarizing key relationships. The approach highlights the active role of the researcher and promotes transparency, reproducibility, and effectiveness in textual analysis. https://hdl.handle.net/10481/104683