Los investigadores en logística y gestión de la cadena de suministro aplican una multitud de métodos. Sin embargo, hasta ahora, el potencial de la ciencia de datos textuales no se ha explotado completamente para analizar automáticamente grandes cantidades de datos textuales y extraer información relevante. En este artículo, utilizamos datos de 19 entrevistas cualitativas con expertos en la cadena de suministro e ilustramos cómo se pueden aplicar los siguientes métodos: (1) nubes de palabras, (2) análisis de sentimientos, (3) modelos de temas, (4) análisis de correspondencias y (5) escalado multidimensional. Las nubes de palabras muestran las palabras más frecuentes en un cuerpo de texto. El análisis de sentimientos se puede utilizar para calcular puntuaciones de polaridad basadas en los sentimientos que los encuestados tuvieron en sus entrevistas. Los modelos de temas agrupan los textos según los temas dominantes. El análisis de correspondencias muestra las asociaciones entre las palabras utilizadas y los respectivos gerentes. El escalado multidimensional permite a los investigadores visualizar las similitudes entre las entrevistas y produce grupos de gerentes, que también se pueden utilizar para resaltar diferencias entre empresas. La ciencia de datos textuales se puede aplicar para extraer datos cualitativos y obtener conocimientos novedosos. Esto puede proporcionar información interesante que puede complementar los enfoques de investigación existentes en logística y investigación de la cadena de suministro.