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En los últimos años, la literatura está recibiendo atención de un sector poco habitual: las matemáticas. Junto con los físicos estadísticos que analizan las conexiones entre los personajes de las sagas islandesas, y los informáticos que exploran la vida y la muerte de las palabras en la ficción inglesa, un equipo de matemáticos de la Universidad de Vermont ha analizado más de 1.000 textos para ver si podían extraer automáticamente sus arcos emocionales. Y sus resultados muestran algo interesante, no sólo sobre las narraciones, sino también sobre el uso de este enfoque para estudiar la literatura.
Los investigadores de Vermont trabajaron con sujetos de prueba para crear un programa capaz de asignar valor emocional -positivo, negativo o neutro- a las palabras. En el banco de palabras del programa, “terrorista” se califica como negativa, mientras que “victoria” es positiva. Después seleccionaron textos del esfuerzo masivo de voluntarios para digitalizar libros conocido como Proyecto Gutenberg, que actualmente existe como depósito de escritos de dominio público. Por último, los investigadores realizaron una serie de análisis para trazar la forma de los arcos emocionales en los textos.
Y efectivamente, según el documento publicado en ArXiv.org en junio de 2016, algunos patrones se repetían una y otra vez. Alrededor del 85% de las obras examinadas por los investigadores podían clasificarse en seis grupos. Algunos de los grupos se prestaban a nombres pintorescos, como “Ícaro”, para un tipo emocional que sube y luego baja; y “De la pobreza a la riqueza”, para uno que empieza negativo y luego sube. Algunas de las obras más descargadas de Gutenberg se ajustan al modelo de “Cenicienta”, con una subida, una bajada y una subida. Puedes ver cómo podrías empezar a sacar conclusiones sobre qué historias dan mejor juego, o cómo de pequeño es el número real de arcos en la narración humana.
Pero si miramos más de cerca, podemos ver que el número de arcos en la narración humana es muy pequeño.
Pero si analizas más detenidamente los libros incluidos originalmente en el estudio, podrías empezar a cuestionar la fiabilidad de esos resultados. Para empezar, el análisis no sólo utilizó Robinson Crusoe y Cuento de Navidad, sino libros como Notas sobre enfermería y Una historia del arte para principiantes. Una recopilación de cuentos de Hans Christian Andersen se trató como si fuera un único cuento, en lugar de una serie de narraciones independientes. El libro que mejor encajaba en el arco de Ícaro era una colección de 196 sutras de yoga. Otro matrimonio extraño fue el arco de La Cenicienta y su mejor encaje: La Consolación de la Filosofía de Boecio.
Algo no está del todo bien aquí y, de hecho, ésta es una de las dificultades de realizar análisis automatizados. Tomar una gran cantidad de información, como todos los libros disponibles en el Proyecto Gutenberg, y filtrarla para que las respuestas que obtengas coincidan con la pregunta que crees que estás haciendo, es un asunto delicado. Andrew Reagan, el estudiante de postgrado que es el autor principal del artículo, está de acuerdo: incluso llegar a esta mezcolanza de textos le llevó mucho tiempo. Después de todo, el Proyecto Gutenberg está repleto de diccionarios, poemas e incluso el texto del Proyecto del Genoma Humano, que hubo que eliminar.
Desde junio, cuando publicó por primera vez el documento en Internet, Reagan ha recibido consejos y sugerencias sobre cómo filtrar mejor los datos. Por ejemplo, ha aprendido a acceder a las clasificaciones de la Biblioteca del Congreso para los libros del Proyecto Gutenberg. Esto ha marcado la diferencia: “Pude utilizarlas y seleccionar sólo obras completas de ficción inglesa”, dijo, de modo que su última versión revisada del artículo, publicada en septiembre, utiliza sólo esas obras.
Sucede que siguen apareciendo las mismas categorías. Y siguen cubriendo alrededor del 85% de las historias. Pero eso demuestra que los patrones no son exclusivos de las obras de ficción, como se podría haber supuesto si el grupo hubiera examinado sólo la ficción verificada al principio. Es difícil saber cómo interpretar estos arcos sin saber exactamente por qué existen, o qué podrían representar desde la perspectiva de los lectores.
Mientras tanto, el grupo de Vermont está trabajando para obtener información detallada sobre los textos digitalizados por Google Books, lo que debería proporcionar más datos sobre las historias publicadas durante el siglo anterior en Estados Unidos. Los datos de Google deberían permitir tomar libros de una determinada época y compararlos con libros del mismo lugar en una época diferente, o de otro lugar en la misma época, para ver si se pueden extraer conclusiones interesantes. Y los resultados futuros también podrían esbozar las formas emocionales arquetípicas de ciertos géneros: la ficción detectivesca, por ejemplo, o la romántica.
Volviendo atrás, hay una cuestión más importante y general. ¿Existen, de hecho, sorpresas con las que tropezar de este modo? ¿Puede el uso de herramientas informáticas para digerir mucha más literatura de la que podría leer un solo ser humano en el mismo tiempo decirnos cosas de las que nunca nos habríamos dado cuenta por nosotros mismos? Es difícil saberlo. Pero cuando piensas en el tiempo que llevaría leer todas las novelas del Proyecto Gutenberg, y en la habilidad y el esfuerzo necesarios para describir los patrones que existen, puedes ver por qué algunas personas, al menos, piensan que merece la pena intentarlo.
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Es una escritora científica cuyo trabajo ha aparecido en The New York Times Magazine, National Geographic, Discover Magazine, y Scientific American, entre otros. Es licenciada en biología molecular, celular y del desarrollo por Yale.
