La propuesta (…) va en esta dirección: un procedimiento de interpretación y análisis que respete al máximo la lógica del texto como generador de interacciones en el relato biográfico, con sus agentes, sus recursos, sus interacciones y estrategias, sus representaciones y sus apropiaciones… El discurso es el significado y sentido que proviene de dichos tejidos de interacción, respetados al máximo en el análisis y en la interpretación.

   

Carlos Lozares, “Las representaciones fácticas y cognitivas del relato de entrevistas biográficas: un análisis reticular del discurso”

6.1. Introducción

En el escenario de la investigación en curso, he abordado hasta ahora las cuestiones de sentido desde una perspectiva de análisis de discurso no reticular. El objetivo central en esta sección es presentar los avances realizados en torno a la posibilidad de realizar inferencias de sentido autorizadas por un corpus textual visto como una red de significados y no considerado de manera aislada o segmentaria. La metodología propuesta recoge lo central del análisis de redes sociales (ARS), pero intenta aplicarlo a los fenómenos de producción discursiva.

Acorde con este plan general, en primer lugar describiré la ligazón entre el análisis reticular de discurso y algunas teorías previas, como las de redes semánticas, y estableceré alguna distancia respecto de estos usos previos. En segunda instancia, presentaré el análisis reticular de discurso como perspectiva central y marco general del trabajo emprendido por el equipo de investigación en el que originalmente desarrollé estos avances^[1]. En tercer lugar, presentaré la metodología asistida de creación de redes textuales. El calificativo de “asistida” lo aplico porque es necesaria la intervención de un investigador que recodifique el texto base y lo transforme en un insumo discursivo procesable por el software disponible.

Más allá de este apartado introductorio, que despliega los elementos conceptuales de este abordaje que son de índole general, en este capítulo se mostrará la primera aplicación de los lineamientos globales de la perspectiva planteada a redes discursivas.

En este primer caso, aplicaré esta metodología y esta perspectiva teórica a lo que he dado en llamar “redes accionales”. Estas redes vinculan al endogrupo y al exogrupo villero a través de acciones de afinidad u hostilidad. Los aspectos valorativos centrados en la adjetivación son dejados de lado en esta red y se priorizan, en cambio, aquellos nexos anclados en la acción verbal, lo que supone, aunque no haya marcas temporales de sucesión, cierta narrativización intrínseca del texto.

6.2. Algunos apuntes sobre las teorías predecesoras

Respecto de la tradición que vincula el análisis de redes sociales con el discurso, y a pesar de lo relativamente innovador del tema, ya existe, sin embargo, una modesta tradición a la cual apelar. Esta tradición no se ha conformado de manera homogénea ni continua en el tiempo, pero ha llevado, de a poco, a los investigadores a considerar prioritarios o recomendables los enfoques de red para afrontar los problemas del simbolismo social.

Estos usos de una perspectiva reticular, aunque no son tan nuevos, no han conducido, sin embargo, a una utilización antigua de las herramientas del ARS. Como en otras palabras lo señala Verd (2005):

La idea de red se aplica hoy en día a multitud de fenómenos. Entre las ciencias sociales —aunque no únicamente— ha abierto nuevos horizontes de explicación y comprensión de los objetos que les son propios, y pocos fenómenos se escapan a la posibilidad de ser abordados poniendo en juego el componente relacional. Las metodologías de análisis de texto también se han dejado conquistar por esta tendencia, aunque con fecha relativamente muy reciente. A pesar de que la idea de “red de significados” parece casi intrínseca a la comprensión de un texto, la gran mayoría de aplicaciones de los instrumentos conceptuales y metodológicos del análisis de redes sociales a datos de carácter textual tiene menos de quince años (p. 1).

Las aplicaciones de la idea de red a textos, sin embargo, preceden en mucho a los modernos usos del ARS. La terminología ha devenido múltiple, pero los usos han sido, sin embargo, bastante concurrentes. Según Richards y Richards (1994), incluso:

Diagramas de conceptos, grafos conceptuales, redes semánticas y redes conceptuales son (aproximadamente) diferentes nombres dados a la misma idea, la de representar información de carácter conceptual de forma gráfica (p. 98).

Dentro de las tradiciones predecesoras, las aplicaciones más sustantivas y más claramente emparentadas con la que propongo han sido las de redes semánticas (Verd, 2005; Doerfel, 1998; Jang & Barnett, 1994; Popping, 2003).

La fortaleza descriptiva de la teoría de grafos^[2], unida a la necesidad de representar el conocimiento humano de una manera consistente, ha colocado estas redes semánticas como las antecesoras más relevantes de las aplicaciones del análisis de redes sociales en el ámbito discursivo.

Un primer uso que distinguen Verd y otros (2005, p. 3) es el destinado a aplicar la noción de red semántica al conocimiento de aquellas personas o grupos investigados. El segundo, en cambio, se centra en el análisis del propio proceso que el investigador desarrolla en su aproximación a cada objeto de estudio. Esta vertiente, bastante más transitada que la primera, ha llevado a formular un paradigma de diagnóstico investigativo conocido como “codificación de segundo orden” (Prein et al., 1995). Distintas herramientas se han desarrollado para asistir a la creación de estas redes. Las más reconocidas son las derivadas de programas como el NUD-IST y el ATLAS-TI. En estas implementaciones, los nexos se establecen no entre términos directamente presentes en el texto, sino entre conceptos de alto nivel. La grounded theory, que establece el fundamento teórico amplio de estos desarrollos y que ya ha sido presentada, es su marco inspirador (Verd, 2005, p. 4).

A pesar de ello, hay diferencias sustanciales entre estos desarrollos y la perspectiva que reivindico. Las redes semánticas, en principio, no estuvieron dirigidas al uso analítico de indicadores de ARS ni aceptaban redes en formato matricial —como conjunto de valores repartidos en una grilla— (Lonkila & Harmo, 1999, p. 56). Las representaciones que se generaban siguiendo estos principios tenían, sobre todo, el carácter de un mapeo de ideas sin posibilidad de cálculo y de un valor preponderantemente visual^[3].

Un uso más directamente vinculado al análisis de redes es el del estudio de copresencia de palabras (Verd, 2005, p. 5; Doerfel, 1998). En este enfoque, dos actores cualesquiera están vinculados si utilizan la misma terminología lingüística. Estas redes han estado caracterizadas por dos procedimientos diferenciados: la construcción de matrices de afiliación, que vinculan actores con palabras, y la generación posterior de matrices de adyacencia, que retoman los primeros datos y producen una matriz valorada de palabras por palabras, que representa la coocurrencia de términos en el mismo actor (Verd, 2005, p. 6).

Esta utilización requiere procedimientos de “limpieza” discursiva que retomaré en todas sus dimensiones asociadas. En primer lugar, hay que seleccionar las palabras que se someterán a análisis, eliminando conectores, preposiciones y todos los términos que tengan función gramatical pero no valor semántico. En segunda instancia, hay que diseñar un procedimiento de codificación que “normalice” el texto y permita señalar de modo conciso y reconocible la reaparición de cada forma lexical.

Estas modalidades de depuración y estandarización aproximan esta línea de trabajo al método que aquí propongo, pero ofrecen soluciones bastante distintas a las que intento formular.

Diversos autores han señalado que los enfoques basados exclusivamente en la coocurrencia tienden a simplificar la estructura semántica de los textos. Carley (1997) advierte que la proximidad léxica no alcanza para captar el significado, ya que los términos adquieren sentido según su posición dentro de configuraciones conceptuales más amplias. De manera convergente, la literatura en minería de textos ha mostrado que la segmentación automática suele fragmentar categorías semánticas inclusivas y perder relaciones conceptuales relevantes (Hearst, 1999). En general, se reconoce que, aunque estas redes se sustentan en principios formales del análisis de redes sociales, no incorporan de manera sustantiva sus algoritmos de cálculo (Popping, 2000).

A pesar de estas limitaciones, este encuadre ofrece un procedimiento bastante simple y efectivo. Dado un conjunto importante de textos, se establece, como criterio de vinculación en una red, la coocurrencia de palabras en lo que se denomina una “ventana corredera” conformada por un número variable de términos, según la metodología establecida por Danowski y otros (1988 y 1993; Freeman & Barnett, 1994; Jang & Barnett, 1994).

En una línea un poco distinta han trabajado autores centrados en Corman, que han desarrollado un procedimiento denominado centering resonance mapping (CRM). Esta metodología está basada en la coocurrencia de palabras, pero alcanza un nivel de sofisticación superior al de las técnicas de ventana corredera de Van Meter (Brandes & Corman, 2003; Corman & Dooley, 2001; Corman et al., 2002). Básicamente, se trata de considerar como más poderosamente vinculadas entre sí aquellas palabras que coexisten en el mayor número de frases. El abordaje CRM se sustrae de las grandes unidades textuales y trabaja, en consecuencia, con fragmentos de discursos mucho más pequeños. Los nodos son aquí las palabras y no los autores o las entidades conceptuales más complejas que podrían asociarse a algún conjunto léxico. En una línea de trabajo similar, la investigación de Schnegg y Bernard ha determinado los motivos por los cuales un conjunto de estudiantes ha decidido estudiar antropología, lo que generó una matriz de coocurrencia sustentada en el análisis de entrevistas (Schnegg & Bernard, 1996).

Curiosamente, esta perspectiva de la coocurrencia halla, según Verd (2005, p. 11), puntos de contacto con aquellos que proponen un uso no analítico sino heurístico del ARS.

Según Freeman (1992), incluso, el ARS aplicado a los textos: “es como un histograma, por ejemplo, que nos ayuda a dibujar la distribución de los datos pero que no proporciona capacidad analítica por él mismo” (p. 38).

Sin embargo, muchos investigadores, entre los que por supuesto me incluyo, consideran el ARS como una herramienta de excepcional poder analítico. Diferentes escuelas conviven dentro de lo que genéricamente se conoce como “análisis de redes textuales” (network text analysis). Respecto de los enfoques anteriores, la diferencia principal es que en este paradigma la relación entre los nodos está problematizada, representada de muchas maneras distintas y también sometida a análisis.

Según Verd (2005, p. 11), hay dos características que son comunes a estos enfoques; por un lado, la necesidad de una interpretación humana del texto que permita inferir las relaciones más relevantes y, por el otro, la necesidad global de desarrollar procedimientos de reducción que conserven las relaciones que tienen interés para el analista.

No es mi propósito revisar exhaustivamente las corrientes que se enmarcan en esta línea, pero es importante distinguir sus rasgos centrales porque la propuesta que aquí presento retoma atributos de algunas de ellas.

El análisis reticular de textos de evaluación —la primera de estas perspectivas metodológicas— busca reconstruir los mecanismos mediante los cuales se hace visible el contenido implícito de un discurso. Para ello, identifica relaciones de similitud, causalidad, asociación y valoración emocional entre actores, instituciones y objetos. En este enfoque, los textos son procesados como entramados de evaluaciones: por un lado, los actores evalúan objetos; por otro, los objetos aparecen mutuamente vinculados a partir de las evaluaciones que reciben. Esta lógica fue formulada inicialmente en el trabajo clásico de Van Cuilenburg, Kleinnijenhuis y De Ridder (1988, p. 92) y desarrollada posteriormente en estudios empíricos más accesibles, en los que se operacionalizó el método de análisis reticular de evaluación (Kleinnijenhuis & De Ridder, 1995).

La segunda de estas corrientes, el llamado map analysis, utilizado por Kathleen Carley y el Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS), acaso sea el núcleo de producción más prolífico dentro del análisis de redes textuales. Lo que estos investigadores hacen es distinguir entre concepto, relación y enunciado. Los conceptos tienen niveles de abstracción diferentes y se incluyen unos a otros; las relaciones vinculan conceptos y también tienen una intensidad, signo, dirección y significado. Finalmente, los enunciados comprenden dos conceptos más la ligazón que los une; en términos del ARS, conforman una díada tradicional.

Los grafos de conocimiento conforman otra tercera vertiente significativa en estos términos. Fueron impulsados por Popping (2003) y buscan reproducir la estructura de conocimientos subyacente a un determinado campo o dominio, para lo cual utilizan los llamados “knowledge graphs” (p. 93).

Sucintamente, podemos decir que el método opera por agregación sucesiva de los grafos de conocimiento asignados a cada autor o investigador, y accede, como producto final, a un grafo integrado que permite mostrar el conocimiento compartido por varias personas. Este procedimiento, que se aplicó inicialmente a ideas teóricas, se utilizó luego para mapear áreas no académicas, como el análisis del mercado del trabajo aplicando teorías de control (ver figura 17).

Figura 17. Grafo de conocimiento que muestra el funcionamiento de los mercados de trabajo según las teorías del control

Fuente: elaboración propia con base en Popping, 2003, p. 103.

6.3. Presentación del análisis reticular de discurso

Todo lo dicho anteriormente sirve de marco para la introducción de la perspectiva que más directamente se liga con la propuesta que presento, que es el análisis reticular de discurso (ARD). El ARD fue desarrollado de forma colectiva (Lozares, Martí & Verd, 1997) en el seno del Departamento de Sociología de la Universidad Autónoma de Barcelona. Surgido como un dispositivo de análisis de entrevistas, si bien recoge elementos e integra técnicas de los enfoques anteriores, la diferencia respecto de ellos es que se propone integrar un conjunto máximo de componentes textuales, con lo cual pretende, al incluir las mínimas unidades de sentido, reducir al máximo la pérdida de información.

Hay, por lo menos, tres líneas de trabajo dentro del mismo ARD. La primera de ellas es la desarrollada por Carlos Lozares (2000), centrada en la interpretación de secuencias narrativas, en las cuales la vida de cada entrevistado se va segmentando en distintos “dominios” o áreas biográficas, las cuales están conformadas, a su vez, por un conjunto de acciones que son evocadas en el momento de la entrevista.

Un segundo enfoque es el desplegado por Joel Martí, centrado en los aspectos argumentativos y dedicado a identificar distintas estructuras discursivas a partir de la codificación de relaciones tópicas (Anscombre & Ducrot, 1994).

Una tercera perspectiva, finalmente, retoma la temática de las entrevistas biográficas, pero enlazando acontecimientos a partir de relaciones de causalidad e identidad (Verd & Lozares, 2000; Verd, 2002). En relación con las corrientes anteriores, esta línea de investigación se centra en los elementos factuales del discurso, pero articulándolos en una doble dimensión; por un lado, se recurre a una jerarquía de conceptos, pero, por el otro, a relaciones de causalidad que secuencializan los eventos de manera ramificada.

Más allá de sus diferencias de énfasis y objeto, estos enfoques intentan capturar aspectos discursivos de orden macrotextual (no se limitan al análisis de segmentos aislados del discurso) mediante el uso de indicadores propios del análisis de redes sociales. Por otro lado, las relaciones mapeadas no son simplemente de coocurrencia, sino que obedecen a un amplio rango de funciones semánticas (causalidad, pertenencia, identidad, inclusión tópica, sucesión temporal, afinidad cognitiva, etc.). Correlativamente, los nodos tenidos en cuenta pueden ser prácticamente cualquier elemento que tenga presencia textual (eventos biográficos, personas, acciones, etc.).

6.4. Descripción de la metodología asistida de generación de redes textuales

Todo lo dicho, aunque postulado de manera tentativa y sujeto a revisión, me ha llevado a intentar una aproximación más formalizada a los procesos de transformación textual que permiten generar redes a partir de corpus heterogéneos. Obviamente, no pretendo agotar la cuestión aquí ni fijar mojones metodológicos que clausuren la complejidad de estas instancias, pero sí contribuir al enriquecimiento y normalización de los procedimientos que generan los datos centrales del ARD.

La metodología cuya utilización describo permite obtener, dado un material a procesar que denomino insumo textual y a través de una serie de transformaciones y pasos metodológicos intermedios, una red de términos que representa aquellos aspectos discursivos que nos interesa tener en cuenta en cada caso.

Atendiendo al importante y por ahora insustituible papel que tiene el investigador en la generación de lo que llamamos pseudotexto, propongo llamar a esta metodología, que consta de distintas etapas, “metodología asistida de generación de redes textuales”.

6.5. Generación y transformación de un pseudotexto procesable por el software Wiener

El insumo textual original (virtualmente cualquier tipo de textos) no puede ser procesado sin transformación, porque el software Wiener, que es el que utilizo en la primera etapa, construye redes a partir de sucesiones lineales de términos y es ciego al contexto de significación del material que queremos analizar^[4].

Un inconveniente que tiene este programa es que no distingue entre palabras con simples funciones gramaticales (conectores, preposiciones, etc.) y términos como sustantivos, verbos, adverbios y adjetivos, que son los que generalmente se consideran centrales en cualquier fenómeno discursivo a analizar.

Para que aquellas relaciones que se busca priorizar emerjan, es necesario generar transformaciones sobre el material original, produciendo modificaciones de formato que adapten el texto a los requerimientos del programa.

A continuación, listo las transformaciones más elementales que es necesario llevar a cabo para segmentar el material discursivo de canciones de manera inteligible^[5].

(i) Adición de sujeto en todas las líneas a ser procesadas

Debido a que reticularmente no tiene sentido (al menos en nuestro caso) no asociar atributos o acciones a un sujeto específico, necesariamente cada cadena de texto procesable, que se desarrolla entre un punto seguido y otro en un texto determinado, debe contar con un sujeto oracional. Por ejemplo, si dice “No, no lo puedo creer”, hay que escribir “yo no_lo_puedo_creer”.

Esta primera transformación permite “reticularizar“ los contenidos textuales elementales, atribuyéndole a un conjunto específico de nodos, distintos nexos con predicados verbales o atributos que conformarán los lazos vinculados a ellos.

(ii) Unión de frases asociadas al sujeto de cada línea

Ya que el programa Wiener procesa cada sucesión de términos independientemente, si no unimos sucesiones de palabras las procesará autónomamente y agregará una complejidad innecesaria e ininterpretable a la red.

Por ejemplo, si dice “Vos ya no sos el vago”, se debe escribir “vos ya_no_sos_el_vago”. De esa manera el software asocia el sujeto “vos” con el atributo “ya_no_sos_el_vago”, y no considera los términos integrantes del segundo sintagma como términos independientes de la red.

Figura 18. Representación, en el software Netdraw, de una cadena textual sin adición de sujeto ni unión de frases asociadas al sujeto de cada línea

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Figura 19. Representación, en el software Netdraw, de una cadena textual con adición de sujeto y unión de frases asociadas al sujeto de cada línea

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

(iii) Agregado de adverbios o palabras orientadoras para coherentizar reticularmente los datos

En nuestro ejemplo, y si tal vez nos interesa, como en esta canción, contrastar la existencia de dos momentos biográficos del protagonista de la trama, probablemente sea necesario agregar adverbios que marquen el contraste entre dos momentos específicos (el antes y el ahora).

Por ejemplo, si antes decía “en la esquina te la dabas de polenta, de malevo y de matón”, es necesario escribir “vos antes te_la_dabas_de_polenta”.

(iv) Eliminación de redundancia

En el caso de las canciones, los estribillos se pueden eliminar y las repeticiones de otro tipo también, ya que el software no las procesa separadamente. Las decisiones que conciernen a esta eliminación de redundancia afectan, por supuesto, el resultado del análisis y es necesario evaluar cuidadosamente si esta homogeneización del peso que las conexiones presentan no empobrece, a efectos investigativos, el material a tratar.

Figura 20. Representación, en el software Netdraw, de una red textual sin supresión de redundancias^[6]

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

(v) Segmentación enumerativa

En algunas ocasiones es necesario segmentar repetitivamente las frases para hacer que sean procesables. Debido a que los bloques textuales no cuentan con un sujeto autónomo para cada verbo o atributo, es necesario crear asociaciones sujeto-verbo o sujeto-atributo que sean independientes que recaigan sucesivamente sobre el mismo sujeto.

Por ejemplo, si el texto dice “Cuando ibas a la cancha, parabas con la hinchada, y tomabas vino blanco”, hay que 1) agregar sujeto, 2) unir palabras, 3) agregar adverbio coherentizador (antes) y 4) segmentar la frase en 3 líneas procesables. Tendríamos entonces el siguiente resultado final para este pequeño ejemplo:

• vos antes ibas_a_la_cancha.
• vos antes parabas_con_la_hinchada.
• vos antes tomabas_vino_blanco.

Junto a estos procedimientos básicos de transformación, hay otros un poco más complejos que introducen variaciones orientadas a un tipo específico de redes. En el caso particular que expongo, construí una red de actantes y acciones basada en 12 canciones. Este tipo de red permite vincular a los actantes^[7] entre sí prescindiendo de dos tipos de vínculos:

• Relaciones atributivas (sujeto-verbo-adjetivo) de un solo actante: (X es [bueno, malo, etc.])
• Predicados verbales (sujeto-verbo-objeto directo) de un solo actante: (X lee [el periódico, el libro, etc.])

Los aspectos valorativos centrados en la adjetivación son dejados de lado en esta red y se priorizan, en cambio, aquellos nexos anclados en la acción verbal, lo que supone, como señalamos anteriormente y aunque no haya marcas temporales de sucesión, cierta narrativización elemental del texto.

Al dejar de lado relaciones atributivas y predicados de un solo actante, se genera una estructura vincular fácilmente decodificable en términos de ARS, porque los lazos unen nodos de características homogéneas. Generaremos redes en donde hay solo dos tipos de nodos: actantes y acciones que los vinculan.

Habría al menos dos procedimientos de transformación típicos de estas redes. Uno es la bidireccionalización del lazo y otro es la sinonimización de los nodos.

(vi) Bidireccionalización

La bidireccionalización del lazo es el procedimiento capaz de transformar un lazo unidireccionado en bidireccionado.

Por ejemplo, si tengo el texto original:

Vos parabas con la hinchada

Tendré luego el texto transformado 1:

vos[boton] parabas_con la_hinchada

Este texto transformado solo tendría la expresión reticular siguiente:

vos[boton] → parabas_con → la_hinchada

Pero como se trata de una acción bidireccional, se tiene que bidireccionalizar el lazo repitiendo el texto de la díada pero cambiando origen y destino. De esa forma tendríamos, en vez de una sola cadena textual, dos:

vos[boton] parabas_con la_hinchada

la_hinchada parabas_con vos[boton]

Este texto, ya bidireccionalizado el lazo, tendría la expresión reticular siguiente:

vos[boton] ↔ parabas_con ↔ la_hinchada

(vii) Sinonimización

La sinonimización de una serie de lazos permite asignarles los mismos nodos a cadenas textuales con nodos diferentes. Esta asignación genera no una disminución de la cantidad de lazos de la red, pero sí una disminución de la cantidad de nodos.

Este procedimiento, como toda técnica de reducción o simplificación informativa, puede ser discutido con fundamentos sólidos si lo que se pretende es preservar los sentidos diferenciales de cada elección léxica y convertir estas distinciones en centro del análisis. En nuestro caso, el abordaje reticular opera suprimiendo distinciones que en otro contexto podrían resultar más útiles y que remiten al concepto considerado por Klaus Krippendorff como “unidades referenciales”.

Como sostiene este autor:

Las unidades pueden definirse a partir de determinados objetos, sucesos, personas, actos, países o ideas a los que se refiere una expresión. De esta manera, el 37° presidente de los Estados Unidos puede ser aludido llamándolo simplemente “él” (cuando el contexto establece inequívocamente de quién se trata) o “el primer presidente norteamericano que visitó la China”, o “Richard M. Nixon”, o “Dick el tramposo” (el apelativo popular que usaban sus detractores) o “el ocupante de la Casa Blanca entre 1969 y 1974”. Todas estas expresiones designan a la misma persona, aunque de manera distinta, y poco importa que la referencia abarque una palabra o muchas, que sea directa o indirecta (Krippendorff, 1990, pp. 88-89).

Por ejemplo, si tengo el texto transformado T1:

los_pibes te_llamaban_picante vos[boton].

los_pibes te_llaman_boton vos[boton].

vos[boton] no_estas_con tus_amigos.

tus_amigos no_estan_con vos[boton].

vos[boton] parabas_con la_hinchada.

la_hinchada paraba_con vos[boton].

vos[boton] arrestas_a tus_amigos.

Expresado como red, este conjunto de cadenas adquiere la siguiente disposición:

Figura 21. Representación de una red textual sin sinonimizar

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Aquí tenemos 7 cadenas textuales con 10 lazos y 4 actantes.

La sinonimización opera atribuyendo distintas expresiones léxicas (correspondientes a distintas unidades referenciales) al mismo nodo. En este caso “los pibes”, “tus amigos” y “la hinchada” pasan a ser simplemente “tus amigos”.

Aplicando estos cambios, generaríamos el texto transformado T2:

tus_amigos te_llamaban_picante vos[boton].

tus_amigos te_llaman_boton vos[boton].

vos[boton] no_esta_con tus_amigos.

tus_amigos no_esta_con vos[boton].

vos[boton] paraba_con tus_amigos.

tus_amigos paraba_con vos[boton].

vos[boton] arrestas_a tus_amigos.

Aquí tenemos, en cambio, 7 cadenas textuales con 10 lazos y 2 actantes.

Para este caso, la expresión reticular con formato visual será la siguiente:

Figura 22. Representación de una red textual sinonimizada

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Al sinonimizar, perdemos de vista aspectos inherentes a la carga semántica de cada variante lexical, pero ganamos en economía descriptiva y tendemos a apreciar más rápidamente la estructura semántica profunda de la red.

(viii) Generación de redes basadas en pseudotexto

Si el paso anterior es complejo por la responsabilidad humana que implica, la creación de redes a partir del pseudotexto es un procedimiento automático que se ha simplificado al extremo. Si nos valemos del archivo ya generado, no es necesario cargar matrices ni realizar procesos manuales de ningún tipo, ya que, de manera no supervisada, el software Wiener es capaz de producir redes procesables por paquetes de software como Ucinet, Netdraw y Pajek.

Figura 23. Procesamiento de archivo de texto

Fuente: captura de pantalla obtenida del software Wiener.

No me explayaré sobre el resto de la metodología, pero ella comporta al menos dos tipos de procesos adicionales. Por un lado, el investigador puede recurrir a la manipulación visual y formal de los datos generados por el software, recolocando elementos en relaciones espaciales distintas y asignando, por ejemplo, colores y formas que tornen a la red comprensible visualmente. En segunda instancia, el análisis de los datos se desarrolla echando mano de los algoritmos más conocidos de los programas Ucinet, Netdraw y Pajek.

6.6. La red de actantes por acciones

Basándome en los procedimientos constructivos ya descriptos, generé la red de actantes y acciones como se ve en la figura 24.

Adicionalmente, he aplicado dos procesos de rotulamiento de nodos y lazos que permiten categorizar con mayor generalidad la estructura de la red:

1. He dividido las acciones en negativas o positivas [+] o [-], según impliquen efectos vistos como positivos o negativos para el actante-destinatario.
2. He dividido los nodos en pertenecientes al endogrupo villero [_EN] o al exogrupo villero [_EX], de acuerdo con la posibilidad de que puedan asignarse al interior o al exterior del grupo social que consideramos sujetos de la acción identitaria desplegada.

Figura 24. Red de actantes y acciones de cumbia villera en su representación reticular

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.
Referencias: verde: miembros del endogrupo / celeste: conexiones verbales positivas / amarillo: miembros del exogrupo / rojo: conexiones verbales negativas^[8].

Nodos-actantes del endogrupo villero:

Nodos-actantes del exogrupo:

Nodos-acciones positivas:

Nodos-acciones negativas:

6.6.1. Características formales de la red

De acuerdo con las transformaciones y recaudos metodológicos ya considerados, los elementos de la red quedaron conformados de la siguiente manera:

1. Los nodos se pueden categorizar en nodos-actantes y nodos-acciones. En términos más formales, esto hace que estemos ante una red de dos modos, ya que cada modo categoriza a un tipo de nodo en particular o una subclase dentro del universo que contiene todos los nodos de la red.
2. Los nodos-acciones se pueden categorizar, a su vez, en:
   • Nodos-acciones positivos: cada nodo-acción positivo implica una consecuencia vista como positiva por el nodo-destino. Por supuesto que al asumir que una acción implica una consecuencia de estas características para el nodo-destino (“parar”, “ser amigo”, etc.) estamos apelando a suposiciones semánticas que exceden este diseño de investigación, pero estas asunciones conforman el piso de supuestos intralingüístico sin el cual es imposible desplegar esta distinción taxonómica.
   • Nodos-acciones negativos: cada nodo-acción negativo implica una consecuencia vista como negativa por el nodo-destino (“destrozar el coche”, “patear costillas”). La observación planteada en el punto anterior es pertinente también para este caso.
3. Los nodos-actantes se pueden categorizar en nodos-actantes del endogrupo y nodos-actantes del exogrupo. En este caso, el principio de distinción categorial no opera sobre la base de un consenso lingüístico extendido, sino de un conocimiento generado en la propia investigación. En efecto, distinguir entre “cheto”, como un actante integrante del exogrupo, y “muchacho de la villa”, como un actante endogrupal, depende de definiciones operacionales internas que podrían ser cuestionadas desde otras perspectivas de análisis que definan las fronteras intergrupales de otra manera.

Las conexiones son siempre entre nodos-actantes y nodos-acciones, y nodos-acciones y nodos-actantes, lo cual hace que dos nodos actantes no se vinculen entre sí directamente, sino a través de un nodo-acción. La estructura analítica mínima de esta red, que podríamos llamar “el átomo accional”, tiene la siguiente disposición:

Figura 25. “Átomo accional” que vincula dos nodos

Fuente: elaboración propia.

6.6.2. Matriz relacional de datos en planilla Excel

Además de cargar los datos en el formato reticular clásico, opté por incluir en una planilla Excel la información que estructura todas las tríadas relacionales objeto del mapeo.

El objetivo de este tratamiento es, en términos globales, extraer parámetros estadísticos no deducibles directamente de los paquetes informáticos especializados en análisis reticulares^[9].

Cada fila indica y describe los componentes del lazo que van desde el nodo que origina la acción hacia el nodo que la recepciona. Las categorías consideradas son, entonces, y como aparece en la figura 25, el nodo emisor (quién origina la acción), el tipo de nodo emisor (si pertenece al endogrupo o al exogrupo), la acción que los vincula (la acción verbal), el tipo de acción (que indica la negatividad o positividad considerada desde el punto de vista del receptor), el tiempo de la acción (que indica si la acción se desarrolla en pasado, presente o futuro), el nodo receptor (quién es el destinatario de la acción) y el tipo de nodo receptor (como en el caso del tipo de nodo emisor, si pertenece al endogrupo o exogrupo).

6.6.3. El agregado de atributos a las redes de Ucinet

Por otro lado, además del volcado estructurado de datos en Excel, en este caso procedí al agregado de atributos en la red original generada en el software Pajek. La modalidad de trabajo es aquí distinta a la descripta anteriormente. No generamos, comenzando por el uso del software Wiener, una sola red con formato pajek (*.net) y luego la modificamos para darle el formato final con extensión VNA, sino que trabajamos cargando datos atributivos en Ucinet (*.##d y *.##h) que combinamos con los datos de base (nodos y relaciones) cargados también en Ucinet pero utilizando como plataforma de base el software Netdraw. Esto produce una nueva red, a la vez centrada en lazos y atributos que guardan una relación semánticamente significativa con las distinciones de base planteadas. A diferencia de la única red que presenté en la sección anterior, en este caso tendremos, como muestran las figuras siguientes, (A) una red básica de acciones, (B) una matriz de atributos de actantes y (C) una matriz de atributos de acciones.

Figura 26. (A) Red básica de actantes y acciones de cumbia villera en su representación reticular

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Figura 27. (B) Matriz de atributos de actantes

Fuente: elaboración propia con base en software Ucinet.

Figura 28. (C) Matriz de atributos de acciones

Fuente: elaboración propia con base en software Ucinet.

De esta forma, cada actante tiene cuatro atributos (persona, sexo, número y grupo) y cada acción tiene dos (hostilidad y tiempo de ejecución).

La hostilidad es siempre vista desde el punto de vista del nodo receptor, para quien se supone que, de acuerdo con el conocimiento de la cultura a la cual pertenecemos, determinada acción es agresiva o amenazante. De este modo, si un actante dice en una canción “te voy a pegar”, se entiende que esta acción es hostil en tanto el efecto buscado resulta negativo para su amenazado. Se descarta, desde ya, que el nodo receptor muestre un comportamiento clasificable como masoquista y considere el recibir una agresión como una actitud no hostil. En tanto el texto no ofrezca pistas para este tipo de interpretaciones anómalas, se concibe la hostilidad o la no hostilidad de una acción dentro de nuestro marco cultural de referencia.

Esta combinación de redes relacionales y matrices atributivas permite, como dijimos, operar con la red para visualizar y calcular medidas basadas en los subgrafos resultantes, que pueden guardarse tanto en formato Ucinet como VNA.

6.7. Conclusiones del análisis

Tanto la construcción de la red como los cálculos estadísticos adicionales producen varias conclusiones de alcance global.

1. Una importante mayoría de las acciones que ligan a los nodos entre sí es negativa, y la abrumadora mayoría (en una proporción de 20 a 1) es intergrupal (exogrupo-endogrupo) y no endogrupal (endogrupo-endogrupo).

Cuadro 19. Tipos de conexiones entre nodos actantes emisores y receptores de canciones de cumbia villera

Fuente: elaboración propia.

Figura 29. Gráfico de torta con distribución total de los tipos de acciones

Fuente: elaboración propia.

En realidad, la diferencia entre conexiones negativas y positivas (80-20 %) se incrementaría si contásemos los lazos bidireccionalizados como una sola conexión. La negatividad de las acciones parece ser, entonces, un componente predominante de la acción identitaria vista en estos términos. Lo interesante, además, es que las acciones positivas se desarrollan, preferentemente, en el pasado (“paraba con”, “eran amigos de”, “te llamaban ‘picante’”). Hay muy poco espacio para la positividad en el presente de la acción.

Figura 30. Gráfico de torta con la distribución total
de los tipos de vínculos intergrupales

Fuente: elaboración propia.

El predominio abrumador de relaciones intergrupales (76 % en total sumando EN-EX y su inversa), en cambio, ubica a la cumbia villera como un género que posibilita la acción identitaria a partir del contrapunto permanente con algún componente del exterior sociológico. La negatividad de la acción se ejerce siempre respecto de un afuera que amenaza al grupo y respecto del cual hay que ajustar cuentas.

Si consideramos en este análisis el tipo de vínculo (hostil o afín) que liga a un grupo y otro, el predominio de la negatividad emerge con mayor nitidez. De todos los conjuntos posibles de relaciones, el predominante es el de las relaciones negativas que parten del endogrupo y se dirigen al exogrupo (57 %).

Figura 31. Gráfico de torta con la distribución total de los tipos de vínculos intergrupales categorizados a partir de la hostilidad o afinidad de las acciones

Fuente: elaboración propia.

Sin embargo, el predominio estratégico de la negatividad se establece dentro de un conjunto de vínculos en donde, en algunos casos, no están ausentes las relaciones positivas previas.

Así, al antagonista “El guacho cicatriz”, por ejemplo, le precede un momento de relaciones positivas, y lo mismo puede decirse respecto de aquel que se adjetiva como “botón” (delator). Debido a que estos actantes fueron en algún momento del endogrupo, se señalan tanto acciones positivas como negativas en la dinámica relacional endo-exo. Respecto al “cheto”, en cambio, no hay relaciones positivas que precedan a la negatividad, sino únicamente una enemistad que se plasma en acciones concretas siempre de signo negativo.

Esta red muestra el efecto de pasar por alto las relaciones positivas, que están excluidas, sin afectar significativamente ni la densidad ni la conectividad general.

Figura 32. Red total excluyendo relaciones positivas

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Como contracara de la situación anterior, aquí mostramos el muy reducido tamaño de los subgrafos que corresponden a las redes positivas existentes.

Figura 33. Red total considerando únicamente relaciones positivas

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

2. Las acciones positivas son en su gran mayoría bidireccionales, y las acciones negativas son predominantemente direccionadas.

En este caso, la orientación de las relaciones parece ser un componente central del análisis, ya que la hostilidad o afinidad admiten un componente de reciprocidad variable en su existencia. Muy claramente, la negatividad relacional parece estar representada por lazos que van de un actante hacia otro y que no tienen contrapartida, ya que no hay acción recíproca que los acompañe (“arrestás a”, “te llaman botón”, “no está con”, “se fue con un”, “me dejó a”, “voy a destrozarle el coche a”). La positividad, en cambio, parece asociarse a acciones compartidas por ambos componentes del vínculo (“parar con”, “ser amigo de”, “salir con”). En este sentido, y como comprobación adicional, se puede señalar que hay una ausencia notable en el corpus de lazos positivos direccionados.

3. También hay un gran desbalance entre el carácter activo del endogrupo respecto a la pasividad del exogrupo en la emisión de acciones.

Excluyendo los lazos bidireccionales, tenemos:

• Desde actantes del endogrupo hacia el exogrupo: 71 % de las acciones
• Desde actantes del exogrupo hacia el endogrupo: 5 % de las acciones

La primacía de esta relación en estos vínculos implicaría una fuerte impronta identitaria, ya que generalmente es el endogrupo quien habla del exogrupo y no a la inversa. En estos términos, podemos sostener que este rasgo expresa una característica estable del género musical bajo análisis. Su constitución regular como enunciador activo establece, en consecuencia, una acción referencial y evaluativa que lo coloca claramente en el centro de la escena y que expresa su visión del mundo social.

4. Otro aspecto comprobable en estas métricas es el predominio del presente y, en segundo lugar, del pasado en las acciones.

Figura 34. Gráfico de torta con la distribución total de los tiempos de las acciones

Fuente: elaboración propia.

El presente (46 %), ligado a la negatividad de los lazos, tiene predominio sobre el pasado (38 %), que, como ya hemos señalado, a pesar de contener los pocos lazos positivos relevados (“te llamaban picante”, “paraba con”), también contiene una alta cuota de negatividad. El futuro tiene una presencia muy baja en el total (14 %), pero está ligado también a acciones negativas y de amenaza (“le vamos a dar”, “te voy a pegar”). En definitiva, el discurso centrado en el presente, unido al predominio intertemporal de la negatividad, gobierna la trama de las acciones expresadas en la red.

Al eliminar el presente de la red, el impacto es dramático y la estructura general se ve reducida enormemente.

Figura 35. Red total excluyendo las relaciones ubicadas en el presente

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Cuadro 21. Densidad y desvío estándar de redes accionales
ubicadas en el tiempo

Fuente: elaboración propia.

La corroboración de la preponderancia del presente se verifica en el cuadro de arriba, en el que los atributos de las distintas redes están mostrados de acuerdo con su importancia relativa.

5. El papel preponderante de los actantes masculinos es demostrable al excluir de la red a los actantes de sexo femenino.

Lejos de alterar el tamaño y la conectividad global de la estructura obtenida, al eliminar los actantes femeninos, el impacto no es muy importante:

Figura 36. Red total excluyendo a los actantes femeninos

Fuente: elaboración propia con base en software Netdraw.

Los cálculos del software Ucinet apoyan esta afirmación:

Cuadro 22. Densidad y desvío estándar de redes accionales con y sin mujeres

Fuente: elaboración propia.

Como vemos, al excluir a los actantes femeninos, la densidad de la red aumenta de 0.0225 a 0.0242, lo que indica, en una escala muy pequeña, el tránsito de una red menos densa a una más conectada. La comprobación es bastante contraintuitiva, porque pareciera, a simple vista, que la desconexión parcial de una red produciría una reducción de su densidad promedio y un aumento de su fragmentación. Sin embargo, si los nodos eliminados no ocupan lugares centrales (técnicamente se dice que tienen baja intermediación), el efecto es el contrario, ya que se eliminan componentes que reducen la conectividad global de la estructura.

6. El tramado reticular permite diferenciar entre actantes y acciones relevantes y secundarios más allá de su conteo estadístico total en el relevamiento. Como también señalaremos en el caso de las redes narrativas, las estadísticas reticulares revelan un tipo de relevancia centrada en su capacidad de conectar regiones de la red y no solo en la frecuencia con que un ítem aparece. Dentro de esta capacidad de conexión, dos indicadores estadísticos relevantes, el grado (degree en inglés) y la intermediación (betweenness) reflejan la centralidad de actores y acciones de un modo cualitativamente distinto; ser relevante en estos términos remite a estar más vinculado local o globalmente y no necesariamente a aparecer más veces.

La primera medida de centralidad, el grado, mide la centralidad local de un nodo e implica simplemente el conteo de sus nexos con nodos vecinos. La segunda medida de centralidad, la intermediación, mide la centralidad global de un nodo y representa la cantidad de veces que un nodo aparece en las distancias geodésicas (caminos más cortos) entre cualquier par de nodos.

Lo importante es que el gráfico que aparece a continuación refleja, a partir del porcentaje atribuido al grado de cada nodo, no solo su centralidad como protagonista traducido como tamaño de la figura que lo representa (en este caso el grado), sino la capacidad de determinar regiones de la red de acuerdo con su posición estratégica^[10].

Figura 37. Red total con nodos representados según su centralidad de grado y distribuidos según el algoritmo stress minimization

Fuente: elaboración propia con base en software Visone.

En este gráfico, el algoritmo de stress minimization genera dos regiones centrales de la red que responden a los correspondientes nodos del endogrupo que organizan la estructura en regiones casi especulares en su disposición. Por un lado aparecen, del lado izquierdo, los protagonistas y acciones ligados al actante yo[EN], y por el otro, del derecho, los componentes ligados a nosotros[EN]. Las formas singular y plural de la primera persona ocupan, por lo tanto, el eje de este despliegue y controlan el flujo de las acciones, de manera que se convierten en el centro de un efecto calificador de impacto general. Resulta significativo corroborar que el ordenamiento espacial intuitivo de actantes y acciones, que en las instancias anteriores se hizo en función de otros objetivos analíticos, encuentra aquí un fundamento sustentado en el software Visone. En efecto, desde dos núcleos centrales de la red se establecen relaciones que tienen como protagonista antagónico local a la yuta[EX] del lado derecho, lo que confirma la región 2, y este actante tiene a su vez como vínculo principal negativo al actante la villa[EN], que integra una subregión, por sus dimensiones, que denominamos región 3. Ambos actantes centrales de las regiones 1 y 2 se encuentran, entonces, en el centro de dos sistemas de relaciones locales que podemos denominar anillos de antagonismos. El yo[EN] se vincula negativamente con un_gil[EX], mi mujer[EX], ella[EX], vos[EX], vos[cheta][EX] y vos[cheto][EX], y así forman el primer anillo.

Del lado derecho de la red, el actante nosotros[EN] se vincula negativamente con distintos actantes de centralidad local, como duraznito[EX], ellos[EX], ortiba[EX], los_chetos[EX], el_guacho_cicatriz[EX], las_chetas[EX], que generan un segundo anillo de antagonismos. Finalmente, el tercer anillo vincula a la_yuta[EX] con muchacho_de_la_villa[EN].

En nuestro caso, el cálculo de estos indicadores revela un ordenamiento que corrobora la relevancia abrumadora que tiene el endogrupo en la estructuración general de las referencias, ya que aunque las métricas de centralidad no definen estas subregiones, apoyan la idea de la criticidad de estos protagonistas claramente distinguibles en tres bloques:

Figura 38. Listado de los actantes y acciones con distintas medidas de centralidad asociadas

Fuente: elaboración propia con base en software Ucinet.

Como se puede apreciar, los protagonistas que definen regiones y forman los límites de cada anillo de antagonismos son, a su vez, los que mayor grado e intermediación tienen, con lo cual su criticidad interna es corroborada por estos indicadores.

7. La existencia de subregiones no conforma, por otro lado, un hallazgo sustentado exclusivamente en la partición visual del mapa de la red. Si utilizamos un indicador de la formación de subgrupos, como es el N-Cliqué, el diagnóstico postulado en el punto anterior encuentra un fundamento analítico más contundente. Este indicador mide la existencia de subgrupos conectados de una red sin ser estrictos respecto de la exigencia de que todos estén vinculados con todos. Como sostiene Robert Hanneman (2000):

Para muchos propósitos la definición estricta (subgrupo máximo completamente conectado) puede resultar demasiado fuerte. Requiere que todo miembro de un subgrupo tenga un lazo directo con todos y cada uno de los otros miembros. Se pueden pensar casos de cliques en los que al menos algunos de sus miembros no estén conectados tan cercana ni fuertemente. Hay dos principales maneras de relajar la definición de clique para hacerla más útil y general (p. 81).

En nuestro caso, la aplicación de este algoritmo permite localizar componentes formados por actantes y acciones fuertemente relacionados entre sí. Si tomamos como parámetro la búsqueda de cliqués integrados como mínimo por ocho componentes y adoptamos un criterio de flexibilidad de 2 (tolerar que dos nodos estén conectados a través de un tercer nodo y no directamente), el resultado se acerca perfectamente a la formación de regiones ya comentadas:

Figura 39. División en 3 cliqués de la red total de actantes por acciones

Fuente: elaboración propia con base en software Ucinet.

Como se puede apreciar, la red se divide en tres cliqués relevantes, cada uno integrado por un listado de componentes específico:

1: delata_a[-] nosotros[en] eran_amigos_de[+] vende_a[-] le_queman_la_casilla_a[-] te_llamaban_picante[+] te_llaman_boton[-] no_esta_con[-] paraba_con[+] arrestas_a[-] salen_con[+] armaron_terrible_rosca[-] le_dimos[-] nos_saco[-] nos_patea_las_costillas[-] nos_llevo_al_juzgado[-] siempre_paro_con[+] nos_acosto_a[-] nos_dejo_a[-] le_vamos_a_dar[-] no_nos_queres[-]

2: me_dejo_a[-] yo[en] no_te_reiras_nunca_mas_de[-] me_quitaste_lo_que_mas_queria[-] le_voy_a_robar_el_mercedes_y_las_pastillas_al[-] voy_a_destrozarle_el_coche_al[-] no_eres_como[-] no_vas_a_ser_para[-] estas_zarpada_en_careta[-] estas_zarpado_en_careta[-] quiero[+] me_desconocio[-] siempre_paro_con[+] no_estas[-] no_me_respeta[-] con_un_palo_me_espera[-] me_quiere_pegar[-] me_llamas_cantina[-] me_miras_cruzado[-] te_voy_a_pegar[-]

3: la_yuta[ex] nos_saco[-] nos_patea_las_costillas[-] nos_llevo_al_juzgado[-] te_paro[-] te_pidio_documentos[-] te_llevo_al_movil[-] te_corre[-] tirale_unos_corchazos[-]

En cada uno de estos grupos, el algoritmo determinó un actante principal que es el que organiza la estructura de cada región, coincidiendo con lo comentado previamente. Regresando a las reflexiones que establecimos en el punto anterior, un último aspecto relevante de estos cliques es que los antagonismos se organizan, en cada anillo, respecto de actantes absolutamente distintos, sin compartirlos entre sí. Afinando un poco el criterio, es fácil advertir un modelo bastante coherente de confrontación, según el cual la primera persona singular (yo[EN]) se opone a actantes individuales: un_gil[EX], mi_mujer[EX], ella[EX], vos[EX], vos[EX], vos[cheta][EX], vos[cheto][EX].

La primera persona del plural, en cambio, confronta tanto con actantes individuales como colectivos: duraznito[EX], ellos[EX], ortiba[EX], los_chetos[EX], el_guacho_cicatriz[EX], las_chetas[EX], la_yuta[EX]). En este inventario, vemos que tanto ellos[EX], los_chetos[EX], el_guacho_cicatriz[EX], las_chetas[EX] y la_yuta[EX] son actantes colectivos que expresan al exogrupo en una dimensión distinta a la del enfrentamiento personal.

Parecería que el principio de acentuación de las diferencias (Brewer & Brown, 1998; Scheepers, Spears, Doosje & Manstead, 2006) reconoce planos de actuación ligados tanto a la confrontación individual como a la colectiva, y cada uno de estos escenarios privilegia actantes exogrupales de distinto tipo.

En el cuadro de la página que sigue figuran, de manera secuenciada, los procedimientos aplicados a cada paquete de información, los resultados parciales y el modo en que el flujo de análisis y tratamiento se despliega en cada etapa de la secuencia global. Estos pasos son generalizables a cualquier insumo textual, aunque la primera y la última etapa de procesamiento (transformación inicial y análisis informático) dependen, en su realización específica, de los requerimientos puntuales de cada dinámica investigativa.

Presentada esta metodología y sus elementos más relevantes, en el capítulo siguiente abordaré la conformación de redes narrativas que se diferenciarán de las descriptas en este apartado tanto por el tamaño del universo a describir (114 canciones en vez de las 12 consideradas en este punto) como por la definición de los nodos y relaciones tenidos en cuenta.

Figura 40. Esquema global de procesamiento
de redes textuales accionales

Fuente: elaboración propia.