Datos del análisis de encuesta. Seminario de Grado - Análisis de condiciones de implementación de un asistente virtual basado en IA en la biblioteca de la Universidad Alberto Hurtado
Description
Matrices de datos obtenidos como parte de una encuesta de percepción sobre la adopción de IA, realizada a usuarios de la biblioteca de la Universidad Alberto Hurtado, parte de nuestro Seminario de Grado como tesistas de 5to año de la carrera de Gestión de Información, Bibliotecología y Archivística. respuestas.xlsx corresponde a una matriz de datos sin limpiar obtenida directamente de Google Forms, herramienta utilizada para realizar la encuesta. matriz_de_datos.xlsx corresponde a una versión a la que se le realizó una limpieza de datos inicial, con el objetivo de facilitar el análisis de datos de la encuesta.
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Steps to reproduce
Se realizó una encuesta de 19 preguntas en Google Forms, destinadas a identificar la percepción, el grado de conocimiento, expectativas y posibilidades de uso de un asistente virtual basado en inteligencia artificial para el servicio de atención de usuarios de la biblioteca de la Universidad Alberto Hurtado, cuya población objetivo serían estudiantes, docentes, funcionarios, u otros usuarios. Obteniendo como resultado el archivo respuestas.xlsx. Cración de matriz_de_datos.xlsx. Se utilizó Python mediante Google Colab para realizar una limpieza inicial de los datos de respuestas.xlsx y obtener una matriz que facilite el análisis y visualización de estos, utilizando Gemini para facilitar la creación de código, resulando en el documento matriz_de_datos.xlsx. Eliminando la marca de tiempo y creando columnas para categorizar y ordenar los datos. Se normalizaron los nombres de las columnas, traduciéndolas en formatos más sencillos y concisos, eliminando mayúsculas, tildes, puntuaciones, símbolos y reduciendo las palabras totales, de forma en que sean fácilmente identificables de forma manual y por Python. Ej: ¿Ha oído hablar de inteligencia artificial? pasaría a ser conoce_ia. Se codificaron las preguntas de selección (Preguntas 1, 2, 11 y 13) con respuestas categóricas (Ej. estudiante, profesor, egresado, otro) de forma en que cada respuesta corresponde a un valor numérico (estudiante =1), dejando aquellas de categorías (Sí, No) sin modificar, por motivos de identificación visual. Se crearon columnas nuevas para el caso en que se haya seleccionado la categoría “otro” donde traspasará el texto correspondiente. Ej: para “rol_respuesta” se crea “rol_respuesta_otro”. Para la existencia de preguntas de opción múltiple (donde se pueden elegir más de una respuesta a la vez), se optó por separar todas las respuestas presentes en columnas nuevas con nombres continuos, de forma en que se indique si se seleccionó o no la opción. Ej. “etica_disminucion_interaccion”, “etica_mal_uso”, “etica_otros” para la pregunta 19. Se creó una columna para analizar la descripción sobre inteligencia artificial llamada “nivel_entendimiento_definicion”, a la cual se analizó manualmente cada respuesta asignandole un nivel de comprensión a cada definición, siendo 1 (acertado), 2 (limitado), 3 (errado) y 0 (no responde). Una vez creada la matriz, se le solicitó a Gemini, que generará código en Python para cargar tanto la hoja de cálculo de Excel que contiene los datos sin limpiar (respuestas.xlsx), como la nueva matriz que contendrá los datos limpios (matris_de_datos.xlsx) al entorno de Google Colab, utilizando los comandos necesarios para cargarlos desde Google Drive y comenzar la limpieza de datos.