patrons narratius

Un algoritmo demuestra que las novelas se ajustan sólo a seis modelos

Un proyecto de minería de datos reduce a media docena la cantidad de patrones narrativos distintos que se ha seguido en toda la historia de la literatura occidental

JOSEP LLUÍS MICÓ
La Vanguardia
21|12|2016

La minería o exploración de datos —data mining, en inglés— ha permitido reducir a seis la cantidad de patrones narrativos distintos que se ha seguido en la literatura occidental. Los intentos para llegar a una conclusión sólida en este aspecto se han repetido a lo largo de la historia. El escritor francés Georges Polti, entre otros, afirmaba que había 36 tipos diferentes de historias. Pero, ahora, un equipo de investigadores de la universidades de Vermont (Estados Unidos) y Adelaida (Australia) ha reducido esta cantidad hasta la media docena de patrones narrativos gracias a un algoritmo.

Los impulsores de esta aportación científica han trabajado a partir de unos 1.700 libros del Proyecto Guternberg, un completo compendio de clásicos. Empezaron por eliminar algunas obras, como los diccionarios y las que no habían llegado a las 150 descargas, y analizaron el contenido de las novelas tomando muestras de texto, a las que denominaron “ventanas”. Utilizando un sistema desarrollado por el Computational Story Lab y el servicio Mechanical Turk de Amazon reunieron estas compilaciones de más de mil palabras para calificarlas en un espectro cuyos valores iban de lo claramente positivo a lo absolutamente negativo.

De este modo se generaron gráficos sobre la trayectoria de los personajes, con sus altibajos, que mostraban arcos muy claros en la evolución de los relatos. Tras simplificar estos esquemas se llegó a seis casos.

1. De los harapos a la riqueza. La fortuna de los protagonistas mejora con el tiempo.

2. En el agujero. La suerte inicialmente es equiva, no obstante, la remontada es posible.

3. Cenicienta. De lo favorable se pasa a lo oscuro por culpa de un revés; el final, sin embargo, es feliz.

4. Tragedia. El destino de los principales individuos empeora sin remedio.

5. Edipo. Figura en quinta posición: la promesa posterior a un mal arranque no se materializa y todo termina con la caída final.

6. Ícaro. A pesar de los buenos augurios, los protagonistas están condenados al fracaso.

Por supuesto, los autores reconocen que hay libros que no encajan en estos arquetipos, por ejemplo, Harry Potter y las Reliquias de la Muerte, de J. K. Rowling. Aun así, añaden, la inmensa mayoría sí lo hace, en especial, como demuestran los datos, las obras tienden a ajustarse a los modelos 1 y 2. Los científicos no se detuvieron en la construcción de las frases o los párrafos. Les bastó con estudiar la “valencia emocional” a gran escala.

El método no está exento de carencias. El algoritmo en el que se basa agrupa a los personajes para captar el tono de las novelas. Por esta razón, se pierden numerosas particularidades. Además, no se presta atención a la literatura de otros cánones o culturas que no sean los occidentales. Sea como fuere, los expertos en inteligencia artificial que han publicado este artículo, Andrew J. Reagan, Lewis Mitchell, Dilan Kiley, Christopher M. Danforth y Peter Sheridan, concluyen que si queremos enseñar a los ordenadores a pensar como nosotros, tendrán que entender cómo vemos el mundo, y esta investigación resulta muy útil para ello.

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