El análisis de contenido es una técnica que convierte las respuestas abiertas de entrevistas en categorías. Este proceso es de gran utilidad dado que define las categorías de un estudio sobre la base de la percepción de la muestra, evitando la imposición de categorías creadas por el investigador. Sin embargo, este tipo de análisis conlleva un alto costo de tiempo, recursos y personal especializado. Programas como el ATLAS.ti o el NVivo no constituyen una solución eficaz ni eficiente. Los nuevos programas basados en lingüística computacional ofrecen un escenario diferente, dado que el programa “entiende e interpreta” las categorías. Para comprobar su eficacia y eficiencia se compara un análisis de contenido hecho por expertos con el análisis utilizando el programa SPSS Text Analytics for Surveys (TA). Se concluye que bajo la supervisión de un investigador especializado, siguiendo ciertos pasos de afinamiento de la extracción, el TA permite un ahorro de tiempo importante, una mayor confiabilidad y abre las posibilidades para análisis cualitativos con muestras grandes.