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1. Introducción
Estudiar con fines epistemológicos, metodológicos y aplicativos el lenguaje siempre ha sido una de las tareas más insignes de la filosofía, desde Platón hasta el último semiótico. Esta tarea puede adoptar formas variadas, todas más o menos aceptables según los resultados que aporten a la pregunta por el conocimiento del lenguaje, por su funcionamiento o por sus aplicaciones de interés ético y social. En este texto, partimos de un supuesto extendido entre los semióticos, pero al cual no siempre se le ha dado cuerpo teórico suficiente. Nos referimos a la idea de que el signo es aquello que, al estar en lugar de (stand for) otra cosa (de cualquier tipo: material, inmaterial, otro signo, etc.) nos transporta hacia otra dimensión cognoscitiva (Eco, 1990: 19). La noción de ‘estar en lugar de’ también se puede traducir al español como ‘representar’ o ‘subrogar’. Pues bien, es precisamente a partir de este concepto desde donde pretendemos sustanciar una forma de entender la representación. En particular, proponemos concebir la representación en términos de prácticas modeladoras e intervencionistas. Lo hacemos así porque es un tipo de actividad, la modelación, propia de los estudios empíricos de las que podríamos denominar ‘ciencias del lenguaje’ o, más empíricamente, ‘lingüística experimental’.
La modelación es un tipo de actividad epistémica muy extendida en las ciencias naturales y sociales cuyo objetivo general es generar conocimiento mediante descripciones, proyecciones de predicciones o, directamente, mediante el establecimiento de explicaciones y de teorías en el ámbito que se estudie (Bailer-Jones, 1999: 32). Sobre este escenario de trasfondo, intentaremos arrojar cierta luz al vínculo existente entre modelar y representar, solo que en este caso lo ubicamos en el contexto, como decíamos, del estudio del lenguaje y, en particular, del uso de una herramienta extendida entre algunas corrientes lingüísticas, a saber: las ‘redes complejas’ (RC, en adelante). A ello añadiremos un comentario acerca de la significación, cada día más reiterada, del interés aplicativo (ético y social) de este tipo de modelación, cuya tarea puede ser válida y eficaz en el caso del estudio del lenguaje en personas con deficiencias fenotípicas y, o, genotípicas, como es el caso del lenguaje de signos o la estructura lingüística de personas que sufren el Síndrome de Williams.1 Esto significa que situamos el presente estudio en el ámbito de un subconjunto de la filosofía de la ciencia, la filosofía de la lingüística, que no pierde de vista el tenor intervencionista del conocimiento y de la representación (cf. Hacking, 1983: Parte B).
Vincular la representación a la modelación nos permite desplegar de mejor manera un esbozo de cómo operan en ciencia, también en el estudio del lenguaje, las actividades basadas en evidencias. Esta faceta moderadamente naturalista se une a dos líneas programáticas que nos gustaría tener en cuenta: la formal y la pragmática. Desde una perspectiva formal, quisiéramos destacar la importancia cognitiva de la tarea de adecuar modelos (y, si existiesen, teorías) a los fenómenos empíricos estudiados en cada caso, pues esto es crucial para el objetivo de representar fiablemente dichos fenómenos y, por extensión, para hablar de verdad, verosimilitud, aproximación a la verdad y de otras nociones semánticas fundamentales para la filosofía. Desde una perspectiva pragmática, el giro hacia las prácticas, tan habitual en la filosofía de la ciencia actual, nos motiva a concentrarnos más estrechamente en la tarea científica (lingüística) real y defender la hipótesis de que los modelos científicos en realidad también son herramientas epistémicas que sirven para representar fenómenos con algún propósito intervencionista particular, a menudo social y cargado de valores morales (Knuuttila, 2006; Contessa, 2014).
La construcción de modelos, la adecuación, la representación y la aplicación son, por ende, los ejes básicos de la presente propuesta, como veremos más adelante (Bueno & French, 2018; cf. Contessa, 2014: 128; French, 2013; van Fraassen, 2008; da Costa & French, 2003). La estructura del texto es la siguiente: primero se expone lo que entendemos que es un proceso de modelación basado en dos consideraciones: una, presuponemos que los modelos son autónomos y, dos, que sus metas directas son al menos tres: estar bien construidos, adecuarse al mundo empírico y ser capaces de realizar tareas subrogatorias (o sígnicas). Con tal fin, esbozamos los ingredientes fundamentales de la tarea modeladora en la lingüística basada en evidencias, así como los de un marco formal elegido para representar dichos ingredientes. La tercera sección está dedicada a aplicar nuestro análisis teórico al caso ya mencionado de RC o redes complejas. Esto nos servirá para que nociones clave como la validez, la fiabilidad y la replicabilidad de la modelación, así como el concepto de diseño experimental en RC se puedan observar desde un punto de vista epistemológico y metodológico renovado. En la sección cuarta exponemos una opción aplicativa de RC al aprendizaje del lenguaje en condiciones de desarrollo humano atípico, como es el caso de los infantes con SW. A modo de cierre, la conclusión resume el fundamento, la estructura y la tesis que sustentan el texto.
2. Modelar
Si bien en la filosofía de la ciencia ha predominado el análisis de la modelación matemática, lo cierto es que los modelos pueden ser de muchos tipos distintos. En el caso RC, la modelación exige una construcción variada y fragmentaria. En primer lugar, se construye un modelo inicial (M1) que representa un ámbito fenoménico elegido con el fin de que, a continuación, se configure un segundo modelo (M2) que represente M1. Ambos modelos serían los dos primeros elementos de una secuencia más extensa de modelos que, en principio, podría mediar entre el mundo (fenómenos) y la posible teoría que la ciencia, en este caso la lingüística, erigiese (Morrison, 1999). No obstante, a menudo no se cuenta con tal teoría, aunque esto no tiene por qué detener las indagaciones acerca, en este caso, del lenguaje. Los lingüistas pueden continuar con su tarea por medio del uso y de la manipulación de dichos modelos, concebidos como entidades autónomas respecto de cualquier gran teoría.
La construcción de M1 es crucial si el lingüista pretende que el cometido de M1 sea representar un sistema empírico inicial para, posteriormente (tal vez, tras manejar muchos modelos intermedios de una cadena potencialmente indefinida), inferir alguna explicación que nos permita comprender cómo funciona epistémicamente ese ámbito; es decir, cómo se aprenden diversas cosas acerca del lenguaje (Weisberg, 2013; Bueno & French, 2018). Cabe destacar que M1 es un modelo simplificado (idealizado, sometido a abstracciones) elaborado en el seno de un proceso de diseño experimental (Abbuhl et al., 2013). En el caso de RC, la clave de la construcción radica en su abstracción práctica: dado que los modelos pueden ser autónomos, también tienen que servir de objeto que sea representado a su vez por otro modelo (M2) o por alguna teoría, si esta existe. En el caso que aquí presentamos, M2 adopta la forma de un modelo generado mediante grafos y otras herramientas propias de RC (Klemm & Eguiluz, 2002).
2.1. Estructuras que sirven de modelo
Han sido varios los intentos de dar cuenta del proceso de idealización y de concretización en la modelación de fenómenos empíricos. Uno de ellos se ocupa básicamente de las estructuras que sirven de modelos (Suppes, 1961). Es habitual que los sistemas que los investigadores de un ámbito intentan modelar sean muy complejos y difíciles de manejar. Para comenzar a estudiar fenómenos empíricos complejos de dicho tenor, por ende, los investigadores en ocasiones erigen otro sistema que sirve de modelo de los fenómenos empíricos de interés. Este otro sistema puede ser una estructura formal o matemática tal como, por ejemplo, la sugerida por la teoría formal de modelos, aunque también puede ser un software integrado en un diseño experimental, como sucede en RC. Como ya hemos mencionado, el segundo modelo (M2) sería parte de una secuencia posible de modelos independientes respecto de teorías de alto nivel. Estos modelos tendrían la capacidad de conducir hacia una teoría posterior en la que se podrían establecer enunciados legaliformes y regularidades estables.
Estamos en situación, por lo tanto, de percatarnos de que inicialmente el investigador persigue describir o representar un sistema complejo casi desconocido (Hooker, 2011: 841-843; Fieguth, 2017: 245) sin saber cómo proceder directamente y en el que hay que discriminar datos, evidencias y fenómenos para inferir, de modo lo más objetivo posible, resultados teóricos y prácticos (predicciones, aplicaciones, tecnologías). Por ello, la estructura que sirve de modelo (M1) es más simple o se conoce mejor que el propio sistema empírico ante el que se ubican los investigadores, aunque, no obstante, debe ser semejante a este en alguna medida. Esta semejanza, sin embargo, no necesariamente equivale a una semejanza estructural, dado que el sistema empírico de fenómenos no tiene una estructura identificada aún. La semejanza se puede determinar, no obstante, porque los investigadores saben que han idealizado algunos elementos del ámbito empírico (no aparecen en M1). Es decir, el primer modelo es ya una estructura construida mediante alguna abstracción (Cartwright, 1983: 158). En términos algo más precisos, decimos que un sistema M1 sirve de modelo de un sistema empírico E para una comunidad de investigadores I si y solo si:
M1 es más simple o más conocido para I de lo que es E.
I desarrolla otros modelos (M2, M3, …) que representan a M1 (M1 sirve de modelo de aquellos), siendo indefinida la secuencia de modelos que I podría desarrollar.
I podría construir una teoría T para la cual M1, M2, M3, etc. servirían de modelos. No obstante, no es necesario tener una T.
2.2. Modelos autónomos
Morrison (1999) sostiene que los modelos pueden ser agentes autónomos de producción y manipulación de conocimiento científico. Es una autonomía relativa a la teoría y se ve reflejada en gran parte de la actividad científica real (por ejemplo, en el diseño experimental y en la construcción de modelos en RC(. Señala Morrison (1999: 63) que el núcleo de virtudes predictivas, descriptivas y explicativas de los modelos consiste en “que, cuando representan sistemas (empíricos), los modelos … muestran cómo ciertas partes del sistema se integran y se adecuan conjuntamente de modo que se pueda explicar el comportamiento del sistema”. Si el modelo ubica ciertos patrones, o leyes, en un contexto determinado, lo que hace es explicar el comportamiento del sistema, y lo hace al aludir tanto al contexto científico en el que el modelo se construye como a la forma que este tiene de operar.
¿Qué sucede con las teorías empleadas en este género de investigaciones? Si se defiende que los modelos pueden ser autónomos, esto en realidad equivale a decir que las teorías como tales no cuentan con afirmaciones representacionales cuando no recurren a modelos. El punto de conexión entre mundo y conceptualización (teórica, semiótica) radica en los modelos. Podemos representar un fenómeno si de hecho somos capaces de proporcionar un modelo que lo represente. Esta idea encuentra una excelente expresión en el enfoque de las estructuras parciales de Bueno y French (2018). Según este, la representación de un fenómeno se basa en la adecuación (parcial) del fenómeno al modelo.2
Nos interesa aquí mostrar que, en la modelación lingüística, los factores formales y pragmáticos se combinan para conformar una herramienta epistémica y aplicativa eficaz (Knuuttila & Voutilainen, 2003). El modelo es capaz de integrar patrones formales tomados de teorías diferentes o de otros patrones ad hoc desarrollados para la ocasión y que no son inherentemente propios de una teoría concreta. Los patrones formales resultantes (expresados formalmente) están sujetos a modificaciones de diversos tipos, desde correcciones y adiciones hasta sustracciones de términos, por ejemplo. De este modo, las selecciones y las modificaciones resultan determinadas mediante procedimientos prácticos de modelación, como sucede en RC cuando algunos de los elementos empíricos son abstraídos para dar forma a la estructura sintáctica (M1) que será el sistema diana que se modelará con grafos o con redes computacionales complejas (M2). Estas formas de actividad son de manejo asequible para los lingüistas, que son expertos en ellas, y cuyo uso tiene un propósito descriptivo, explicativo, predictivo o aplicativo. Por lo tanto, no se trata de trabajar con formas generales de teorías abstractas, poco específicas, sino de manejar características autónomas y materiales (Knuuttila & Voutilainen, 2003; Knuuttila & Merz, 2009). Aprehender estas características es una manera de llegar a comprender la actividad científica práctica real (cf. De Regt, 2017; Khalifa, 2017) y su naturaleza fundamentalmente dinámica, algo que las concepciones más ‘sintacticistas’ de la filosofía de la ciencia no reconocieron al no apreciar la importancia de la modelación (cf. Bailer-Jones, 2009). Los modelos, además, se pueden expandir y generar así una secuencia que modifique y mejore los modelos previos, lo cual abriría la posibilidad de captar nuevos ámbitos fenoménicos.
2.3. Tres desiderata básicos de la modelación
Un modelo no equivale exactamente al fenómeno que se pretende describir o estudiar, sino que es una abstracción de este. Hay quienes dicen que se trata de falsedades (Cartwright, 1983; cf. Eco, 1998: 16; Bokulich, 2017; Bengoetxea, 2021a: 84). Para poder examinar si un proceso de modelación se desarrolla adecuadamente o no con el fin de obtener conocimiento, y no ser por tanto un mero artefacto, hay al menos tres desiderata que deberíamos tener en cuenta:
[Construcción] Con el fin de trabajar con un sistema real (por ejemplo, una comunidad de hablantes nativos de una lengua), el sistema se debe modelar mediante una estructura que lo represente (M1). Después se construirá un segundo modelo (M2) que se comparará con M1 (M2 representará a M1). Esto es así porque en lingüística, el ámbito empírico (el habla de esa comunidad de hablantes) recibe un tratamiento abstracto, dado que no todas las propiedades empíricas se tienen en cuenta. Esto sucede, pongamos por caso, cuando no se consideran todas las relaciones sintácticas entre las palabras emitidas por los hablantes (Buchstaller & Khattab, 2013). De todas las propiedades del fenómeno estudiado, los lingüistas seleccionarán un subconjunto con las más importantes según su hipótesis de trabajo y este subconjunto será el sistema diana que M2 representará.3
¿Cómo se organizan y regulan los tipos de abstracciones admisibles? La respuesta es compleja. Si el lingüista pretende que la adopción de un sistema diana esté metodológicamente justificada, tiene que añadir una serie de constricciones (Weisberg, 2013: 90) que eviten la arbitrariedad. Las constricciones a menudo adoptan la forma de principios generales que guían la aceptación de algunas propiedades en el proceso de modelación, siendo la elección de estas últimas una cuestión empírica propia de cada disciplina vinculada a los objetivos de la investigación (por ejemplo, examinar el desarrollo del habla en infantes que sufren SW). La selección de una diana es, además, un proceso dinámico y continuo de equilibrio gradual durante el proceso de modelación.
[Adecuación] Una vez que los lingüistas han establecido un sistema diana (una muestra poblacional) en su configuración experimental, a continuación examinan las opciones que tienen para adecuar un modelo a esa diana.4 Hay diversos modos de establecer la posible relación de representación que el modelo despliega para la diana, sea un isomorfismo, un homomorfismo, un homomorfismo parcial u otros tipos (Bueno & French, 2018). Resumiremos esta variedad de posibilidades en conjunto con el término ‘adecuación’. Decimos que un modelo se aplica exitosamente a los fenómenos que representa si se adecua a ellos o se corresponde con ellos. Es un tipo de adecuación que no depende de todas las propiedades de los fenómenos, pues algunas siempre destacan más que otras. Conviene entender que el proceso de adecuación es un proceso continuado en el que los experimentadores (lingüistas) pueden llegar a modelar en distintos momentos un mismo sistema empírico abstraído. Esto se debe a que la meta de su tarea modeladora puede ser distinta en cada ocasión.
[Operatividad subrogatoria] Una dificultad potencial para la modelación en lingüística experimental es que, aunque el sistema de fenómenos estudiado esté sometido a abstracción, las propiedades del sistema pueden ser de hecho muy específicas. Si la modelación emplea herramientas matemáticas o computacionales, los lingüistas tendrán que ver si pueden o no comparar los modelos con sus dianas. Inicialmente, buscarán guiarse mediante semejanzas. Para detectarlas, reconstruyen los fenómenos en términos formales o gráficos (por computación, simulaciones), con el fin de compararlos con modelos matemáticos o sustitutos (subrogación). Es así como estos modelos (computacionales, gráficos), aun siendo materiales, son modelos autónomos y específicos (tangibles). La diferencia entre el modelo y su diana consiste en que la estructura del modelo formal o computacional es una elección del lingüista (es eso que abstrae justificada e interesadamente dada la hipótesis de trabajo, sus metas de investigación y el conocimiento de trasfondo, todo ello más o menos flexible), mientras que el sistema diana es una entidad más constreñida por naturaleza.
Resulta crucial percatarnos, por tanto, de que los sistemas diana no están formados por datos brutos recogidos ciegamente (Weisberg, 2013: 96). Son sistemas que, aunque haya abstracción de por medio, recogen, tras aplicar un filtro dependiente de los objetivos de la investigación, ciertos rasgos del mundo real (y no otros), seleccionados en muestras de, por ejemplo, un corpus que posteriormente se representará matemática o computacionalmente. Las observaciones, los datos obtenidos a partir de muestras de corpus, la teoría de fondo (si la hay), la estadística y la computación son herramientas empleadas para realizar inferencias acerca de la naturaleza de las dianas y acerca de cómo estas son representadas (Baker, 2010). Obviamente, estas cadenas inferenciales no son simples ni triviales.5
2.4. Evidencias, modelación y adecuación parcial
Dados los fenómenos del ámbito empírico investigado (E), los experimentadores construyen un modelo inicial (M1) tras el filtrado o abstracción de ciertos elementos. En lingüística experimental, esta construcción combina diversos ítems conducentes a la formación de pruebas o evidencias. Se emplean corpus, encuestas, entrevistas o muestreos, todo lo cual se gestiona estadística y computacionalmente, en un segundo modelo M2, con el fin de generar evidencias. La abstracción inicial hace que este tipo de procedimiento sea parcial, parcialidad enfatizada más, si cabe, en la medida en que grupos experimentales (habitualmente, los grupos entrevistados) son solo partes de una población más amplia. Por ende, la evidencia obtenida será parcial. En el caso RC, el primer modelo M1 erigido a partir de E es una estructura sintáctica abstraída y parcial (Barceló-Coblijn, Irurtzun et al., 2019: 309), dado que los lingüistas idealizan el ámbito empírico estudiado al descartar algunos aspectos que no les interesan en función de la hipótesis que defienden y de las asunciones establecidas desde un comienzo.
El marco filosófico de las estructuras parciales (da Costa & French, 2003) sirve para conceptualizar la parcialidad de una manera consistente con la práctica de la lingüística y para comprender mejor esta última. Para valorar los resultados que los lingüistas derivan a partir de entrevistas, muestreos y demás, conviene considerar al menos tres cuestiones: (i) la forma de generar los datos lingüísticos, (ii) la evitación de artefactos en el proceso de recogida de datos (sesgos en las entrevistas, factores confounding como el ‘efecto de extrañeza’,6 diseños erróneos de la aleatorización, cantidades inadecuadas de entrevistados, condiciones de la experimentación con sujetos, etc.), y (iii) es necesario comprobar que los medios de obtención de un M2 (los medios computacionales, ante todo) representan adecuadamente cuáles son, y cómo son, los aspectos pertinentes del grupo experimental estudiado (uso masivo de determinados términos lingüísticos, errores habituales y comunes, etc.).7
Por todo lo señalado, dos de los conceptos clave de la conceptualización filosófica (semántica) de la práctica modeladora y representacional en lingüística experimental son la relación parcial y la estructura parcial. Para caracterizar las estructuras parciales, debemos formular un concepto apropiado de relación parcial. Y para indagar en un modelo M1 que represente un fenómeno empírico de interés en E (por ejemplo, cómo se adquiere el lenguaje), necesitamos un marco conceptual que adopte la forma de otro modelo, M2 (por ejemplo, concebido en la forma de un software específico), con el cual podamos sistematizar e interpretar la información obtenida y fijada en M1. Construimos M1 mediante un conjunto D de objetos, modelo que se analiza mediante el examen de las relaciones que sus elementos mantienen mutuamente. Los lingüistas proponen como hipótesis algún tipo de relación R, si bien, dado que no cuentan con un conocimiento completo y saturado de lo que ocurre en el ámbito empírico, no tienen la certeza de que los objetos del conjunto D mantengan esa misma relación conjeturada R o, por el contrario, satisfagan otras relaciones diferentes. Para dar cuenta de este hecho, Bueno (2011: 251) propuso la noción de relación parcial:
Sea D un conjunto no vacío. Una relación parcial R en D, en el lugar n, es un triplete <R1, R2, R3>, donde R1, R2 y R3 son conjuntos mutuamente disjuntos, y R1 ( R2 ( R3 = Dn, tal que: (i) R1 es el conjunto de n-tuplas (los objetos) que (ya lo sabemos) pertenecen a R; R2 es el conjunto de n-tuplas que (ya lo sabemos) no pertenecen a R, y R3 es el conjunto de n-tuplas para el que no sabemos (o hacemos como que no sabemos) si pertenecen o no a R (si R3 es vacío, R es una relación de lugar n usual que en realidad se identifica con (es) R1).
Para adecuar la información sobre el ámbito estudiado, se recurre a la noción de estructura parcial: “Una estructura parcial es un par ordenado (D, Ri(i(I, donde D es un conjunto no vacío y (Ri)i(I es una familia de relaciones parciales definidas sobre D”. Esta estructura parcial enfoca solamente esa parte abstraída del ámbito empírico. Es decir, se conceptualiza solo una parte de todo el ámbito empírico. Formalmente, sin embargo, la estructura parcial se puede extender hacia una estructura más amplia (idealmente, sería completa: la denominada ‘estructura normal-A’). La forma de la extensión obtenible puede, no obstante, ser variada. Si lo que el investigador persigue con el modelo M2 es, por ejemplo, la fiabilidad en la representación, entonces tendrá que añadir varias constricciones que restrinjan el rango de extensiones admisibles de A-de modo que las extensiones no sean arbitrarias-. Para llevar esto a cabo, Bueno (2011: 252) propone una noción de respaldo: la estructura pragmática. Se trata de una estructura parcial a la que se le ha añadido un conjunto P de oraciones aceptadas que representan el conocimiento teórico de fondo acerca del ámbito estudiado. En el caso de la lingüística, se suelen añadir regularidades y enunciados acerca de dicho ámbito, como cuando se añade el término ‘que’ debido a que es tan común que forma una regularidad representable mediante un hub o núcleo condensado (Barceló-Coblijn, Duguine et al., 2019: 276). La estructura pragmática se caracteriza del siguiente modo: “Una estructura pragmática es un triplete A = (D, Ri, P(i(I donde D es un conjunto no vacío, (Ri)i(I es una familia de relaciones parciales definidas sobre D, y P es un conjunto de oraciones aceptadas”.8
3. La representación con modelos en la lingüística experimental: las redes complejas (RC)
A continuación, trataremos de comprobar si la modelación en un caso de lingüística (experimental) se ajusta a lo dicho hasta ahora y analizaremos críticamente cómo una modelación dinámica (no estática) a través de una secuencia indefinida de modelos diferentes puede producir representaciones del tipo RC (Barceló-Coblijn et al., 2012, 2017).
3.1. Validez, fiabilidad y replicabilidad en el diseño experimental lingüístico
La lingüística experimental emplea procedimientos cualitativos y cuantitativos en una tarea respaldada por la recogida de datos y por los análisis estadísticos de estos (Abbuhl et al., 2013: 116). Se reclutan sujetos experimentales y se diseñan las características relevantes para un estudio antes de obtener datos pertinentes (Gries & Newman, 2013). Desde un punto de vista epistemológico, el interés de esto se basa en satisfacer tres objetivos respecto de un diseño o un estudio: que sea válido, que sea fiable y que se pueda replicar (Radder, 2003: 156-158).
La validez del experimento puede ser interna o externa. Es interna si los investigadores llegan a la conclusión de que un estímulo (por ejemplo, un tratamiento en medicina o una terapia de aprendizaje en fonética) es el responsable de los efectos observados. La validez es externa, en cambio, si los resultados se pueden generalizar allende la muestra de sujetos empleada (población) (Zuidema & de Boer, 2013: 430). Si un estudio es externamente válido, sus resultados son aplicables no solo a los sujetos estudiados, sino también a una porción más extensa de población (Cartwright & Hardy, 2012), fuera del montaje experimental particular empleado. Todo experimento científico debería intentar ser válido externamente.
Un estudio es fiable si sus observaciones (y mediciones, si las hay) son consistentes. La consistencia debe darse tanto entre distintos evaluadores como entre los distintos instrumentos empleados para medir o recoger los datos (fiabilidad instrumental). Es crucial para la fiabilidad de un estudio que este se pueda replicar, ante todo en los casos de investigación cuantitativa. Un estudio se puede replicar si sus resultados se pueden repetir con poblaciones de sujetos alternativas y si el estudio se puede realizar en contextos distintos. Por ello, se entiende que la selección de bases de datos representativas y fiables, con uno o más tipos de datos, es una tarea empírica de gran calado para los lingüistas (Abbuhl et al., 2013: 117).
El objetivo principal de recoger y, o, generar evidencias es explorar si existe alguna conexión o alguna diferencia importante que esté relacionada con la hipótesis de trabajo de los investigadores. Siempre se emplean al menos dos variables básicas: la dependiente (la estudiada o medida) y la independiente (la que se escoge con independencia del resto) (Gott & Duggan, 2003: 17-18). Por ejemplo, en un estudio sobre juicios gramaticales, la variable independiente podría ser que el sujeto fuese un hablante nativo (o no), mientras que la dependiente podría ser el resultado de un test de juicio gramatical (Abbuhl et al., 2013: 118). Cuando la cantidad de variables dependientes aumenta, el diseño resultante es un experimento multivariado.
Además de lo señalado sobre las variables, y dado que en las ciencias sociales y en las ciencias humanas es bastante habitual emplear un grupo experimental y un grupo de control (Gott & Duggan, 2003: 53), el uso de grupos facilita minimizar la influencia negativa de las fuentes de confounding (fuentes que generan ‘confusión causal’ (cf. Bengoetxea, 2021b: 1414), como es el mencionado ‘efecto de extrañeza’) en los datos o en la población. En una asignación aleatoria simple, cada sujeto tiene las mismas opciones de ser asignado a cualquier grado de una variable independiente. Este es un modo que tienen los investigadores de emplear ‘diseños intergrupales’ para arreglárselas con la variación del error o con la variabilidad estadística de los resultados causada por la influencia de variables que no son las independientes (Bordens & Abbot, 2008: 283). En el caso del test para juzgar la gramaticalidad de las expresiones de los sujetos experimentales, la diferencia entre ambos grupos no se reduce al tiempo concedido a los participantes para responder. El hecho de que pueda haber participantes que sufran ansiedad cuando se les somete a una prueba así, que tengan un pobre nivel cultural o educativo, etc. (elementos no todos ellos controlables por los investigadores) es una fuente clara de posibles influencias relevantes en el experimento. Si los sujetos de los grupos se eligen al azar, entonces será improbable que todos los participantes con un grado alto de tendencia a la ansiedad acaben en un mismo grupo. Esto posibilita que el efecto de esa variable confounding disminuya.
3.2. Redes complejas (RC): el diseño experimental
En el seno de los enfoques RC de la lingüística experimental, se ha propuesto una técnica computacional capaz de captar la complejidad de las capacidades de un hablante para combinar sintácticamente elementos léxicos (cf. Corominas-Murtra et al., 2009). Clásicamente, las teorías de la adquisición del lenguaje han discrepado mutuamente sobre si (A) los infantes acceden a este proceso equipados con alguna predisposición lingüística innata (Chomsky & Miller, 1963) o si (B) hay ciertas habilidades generales de aprendizaje no innatas que pueden dar cuenta del proceso (Tomasello, 2003). Sin embargo, otros lingüistas (cf. Corominas-Murtra, 2007) han abierto nuevas vías de investigación con el propósito de superar dicha discrepancia. Ninio (2006), por ejemplo, ha mostrado que la adquisición de patrones sintácticos desafía la hipótesis de Tomasello basada en el uso, según la cual los infantes aprenden el léxico en contextos. Ninio en cambio sostiene que los infantes aprenden el lenguaje porque son sensibles a categorías y a dependencias sintácticas.
Barceló-Coblijn, Corominas-Murtra & Gomila (2012) matizan dos aspectos de la afirmación de Ninio: sostienen que los infantes no son sensibles a la sintaxis en los inicios de su uso de lenguaje (a los dos años) y que los distintos lenguajes, además, difieren en su estructuración sintáctica. Estos autores han analizado el caso de un patrón de desarrollo sintáctico (que tiene lugar en el tercer año de vida del infante) con el objetivo de ver si es universal o simplemente un patrón dependiente del propio lenguaje. Su propósito, por lo tanto, es discernir patrones de desarrollo sintáctico. Para ello, han propuesto una modelación dinámica de redes complejas combinada con estudios longitudinales, tarea que podemos contrastar con el análisis epistemológico que estamos proponiendo a lo largo de este texto.
Con la finalidad de construir un modelo, Barceló-Coblijn et al. (2012: 431) seleccionaron evidencias según tres pasos: por un lado, mediante el análisis de tres corpus tomados de la base de datos CHILDES,9 cada uno de los cuales contaba con al menos diez conversaciones transcritas (textos); por otro lado, seleccionaron tres corpus de lenguaje (alemán, neerlandés y español); y por último, siguieron tres criterios para elegir los corpus: (i) cada corpus debía tener al menos diez transcripciones, (ii) cada corpus debía cubrir al menos 300 días de la vida del infante, especialmente los que pasan de los 20 a los 30 meses, y (iii) las transcripciones debían estar cualificadas con regularidad (cf. http://childes.psy.cmu.edu/).
El carácter dinámico de esta modelación se detecta en dos aspectos:
[D1] Los investigadores emplearon el software SAN con el objetivo de resolver ciertos problemas recurrentes en modelaciones computacionales previas que combinaban scripts materiales con software.10 Gracias a la pericia de los lingüistas, SAN se desmarcó de los corpus lingüísticos analizados manual y sintácticamente. Esto sirvió para mostrar que una muestra de infantes con un desarrollo típico (DT) reflejaba un esquema específico de desarrollo lingüístico caracterizado por una combinación de avance lineal y no lineal en tres fases, cada una de ellas ilustrada respectivamente con un tipo de red: la arbórea, la escalar y la de mundo pequeño-para el caso del inglés, véase Corominas-Murtra et al. (2009), y para el del catalán, francés, italiano y vasco, véase Barceló-Coblijn, Duguine et al. (2019)-. La naturaleza aplicativa de esta modelación se pudo observar cuando un grupo de infantes, constitutivo del grupo de control, permitió que SAN extendiese sus aplicaciones a un grupo de infantes con un desarrollo atípico (por ejemplo, el Síndrome de Down) (Barceló-Coblijn, Duguine et al., 2019), lo cual propició un tipo muy distinto de red y mostró que su desarrollo lingüístico no estaba retrasado, sino que más bien seguía una trayectoria de desarrollo divergente (Barceló-Coblijn et al., 2017: 4).
[D2] El empleo de SAN, no obstante, se mostró excesivamente complicado, de modo que los lingüistas e informáticos propusieron emplear un nuevo software, Netlang, que tomaba sus evidencias del muestreo del habla.11 Analizaba siete corpus de la base de datos CHILDES, uno referido a un infante bilingüe que adquirió las lenguas española e inglesa, y otros seis corpus clínicos tomados de un estudio con gemelos.
Vemos, por ende, que esta modelación dinámica emplea M2 (un grafo de dependencias léxicas) para modelar y representar M1 (una estructura sintáctica): Estructura sintáctica ( Grafo. El modelo (el grafo o red compleja) es un sistema idealizado donde los lingüistas abstraen a partir de las relaciones internas a él. Las palabras se modelan por medio de nodos en un plano, cuyos lados son sus vínculos sintácticos mutuos. Por lo tanto, las expresiones se pueden modelar con redes, en particular con las denominadas ‘redes libres de escala’, un tipo de red que permite a los lingüistas detectar hubs (núcleos concentrados) con facilidad.
Lo interesante de modelar y representar de este modo es que el procedimiento sigue la pista de la red más extendida que vincula los ítems léxicos en el habla de cada infante. A esto se le llama ‘red GCC’ (componente conectado gigante) y no es sino el componente conectado de un grafo que contiene una fracción constante de los nodos del grafo completo. Es una modelación no estática, por lo tanto, y tiene como finalidad examinar la evolución del GCC con el tiempo, al modo de una modelación idealizada que pretende representar las capacidades sintácticas del infante.
Cabe destacar que la virtud epistémica de este tipo de diseño y modelación depende de los datos y de las evidencias con las que opera.
3.3. Modelación computacional RC
Veamos el caso del uso de Cytoscape (Barceló-Coblijn et al., 2012) como ilustración de una modelación computacional (M2).12 Tras analizar una serie de expresiones manifestadas por infantes, tomadas de transcripciones manuales, y tras codificar sus estructuras, los análisis se procesaron con el software reticular Cytoscape (Shannon et al., 2003). El procesamiento computacional se dio en cuatro fases (Barceló-Coblijn et al., 2012): (i) la conversión del archivo de ‘.cha’ a ‘.xtml’; (ii) el análisis sintáctico (mediante un análisis de oraciones) mediante el programa anotador DGA; (iii) para que Cytoscape fuese capaz de interpretar el análisis previo, se organizaron combinaciones binarias del análisis en columnas. Para llevar esto a cabo, se creó un script específico (XML2pairs.py) que se aplicó al análisis lingüístico; y (iv) el software del computador fue capaz de interpretar la información de todos los archivos sin excepciones, produjo las correspondientes redes para cada grafo y mostró que no todos los nodos estaban interconectados en una red simple.
Gracias a este programa de investigación continuado se pudo preparar una modelación posterior (cf. Barceló-Coblijn et al., 2017) en la que, como dijimos anteriormente, se utilizó otro software: Netlang. Esto permitió que los lingüistas superasen ciertas deficiencias previas relacionadas con la preservación de información lingüística y con el análisis del lenguaje. Todo esto refleja el carácter procesual de la modelación computacional de este programa de investigación lingüística.
El software empleado, junto con los resultados de Corominas-Murtra (2007), permitió a los lingüistas incorporar nuevas herramientas de computación (no experimentales ni materiales) a la actividad experimental. Dividieron la modelación en dos partes: un análisis lingüístico de las expresiones por medio de relaciones de dependencia entre palabras o morfemas, y un análisis por medio de la convergencia estructural de esas expresiones en una red. Gracias a esto, obtuvieron siete grafos que analizaron estadísticamente. Los resultados tipo-RC facilitaron que los lingüistas monitorizasen el desarrollo lingüístico de los dos infantes estudiados por medio de una nueva interpretación de los mismos datos en un formato ‘.svc’. El hecho de que Netlang posibilitase la exportación de datos en un formato ‘.svc’ motivó que los lingüistas exportasen sus datos y observasen la frecuencia de las relaciones sintácticas entre palabras. En el estudio de los gemelos, esto les permitió ver qué relaciones sintácticas eran las más habituales y que otros tipos de relaciones desaparecían-ante todo, cuando había alguna condición clínica-. Los lingüistas concedieron especial atención a los hubs de la red. Se pudo mostrar el progreso de la conectividad de una palabra y cómo algunas otras partían de una conectividad baja y, en algún momento ontogénico del individuo estudiado, conseguían mayor conectividad. La modelación computacional permite por lo tanto asignar algún género de estructura formal al fenómeno diana (grafos, redes, hubs) mediante un programa cuyo objetivo es modelar y representar aspectos de la estructura lingüística a través de esos grafos y de las redes complejas. El método es estadístico y está orientado por datos, amén de que se basa en reglas de aprendizaje (sintácticas) de fondo basadas en corpus y muestras varias (Gries & Newman, 2013: 258).
4. Virtudes éticas y sociales de las aplicaciones RC
El desarrollo del lenguaje puede sufrir diversos trastornos definibles por sus síntomas o por su etiología (Barceló-Coblijn et al., 2015: 43). Se podría inferir que estas categorías clínicas se distinguen mutuamente según niveles de análisis (fenotípico, cognitivo, neurobiológico, genético, etc.), pero lo cierto es que no es así. Distintos trastornos pueden compartir un mismo déficit subyacente, o diferentes déficits pueden generar un mismo trastorno (dificultades visuales, pero también fonéticas (dislexia)). Diagnosticar con más precocidad estas afecciones exige mejorar las herramientas experimentales y teóricas de la lingüística y de la biolingüística. Entre las propuestas disponibles vinculadas a RC, destaca el enfoque, prometedor, que se fundamenta en los endofenotipos de ciertos trastornos del lenguaje13 y que combina el análisis lingüístico (cálculo sintáctico), la gestión de la información, avances biológicos de la variación fenotípica y, esto es lo que más nos interesa aquí, los enfoques de redes de las propiedades emergentes del complejo ‘lenguaje’ (Deacon, 2005).
El conjunto de los estados lingüísticos patológicos es extenso, pero no ilimitado. Si bien el lenguaje es sensible al deterioro (el procesamiento del lenguaje se puede ver perturbado en muchos trastornos), también resiste muchas perturbaciones. Su desarrollo está canalizado (Benítez-Burraco et al., 2016) y los fenotipos resultantes de la interacción de los diferentes factores que regulan dicho desarrollo evolutivo son lo que se denominan ‘puntos del morfoespacio’. En otras palabras, esto significa que los trastornos del lenguaje se pueden caracterizar como fenotipos posibles (aunque disfuncionales) ubicados en la amplia trayectoria del desarrollo potencial del lenguaje. Aquí el problema radica en que estos fenotipos del lenguaje se siguen caracterizando en términos de categorías clínicas no del todo satisfactorias tales como la dislexia, el Síndrome de Down y similares (Barceló-Coblijn et al., 2015: 44). Esta dificultad podría optimizarse si, en lugar de emplear fenotipos, se tomasen en consideración endofenotipos, pues estos, dada su naturaleza biológica, reflejan de forma más fiable cómo crece un cerebro afectado por alguna discapacidad y cómo se desarrolla una capacidad lingüística en una mente ‘patológica’.
Pues bien, un endofenotipo útil es la huella sintáctica. Este tipo caracteriza la capacidad de un infante para combinar palabras en distintas etapas de desarrollo y, además, sirve (aunque, por el momento, esto es solo una hipótesis de trabajo) para caracterizar distintas afecciones clínicas. Las redes complejas sintácticas mencionadas en este artículo son candidatas a satisfacer el conjunto de propiedades que deben reunir los endofenotipos (Gould & Gottesman, 2006). Si bien hay perfiles de red similares en etapas de desarrollo parecidas cuando se aplican al habla de infantes con un DT que adquieren lenguas pertenecientes a grupos filogenéticos diferentes, lo cierto es que este enfoque también sirve para caracterizar con rigurosidad el desarrollo del lenguaje en condiciones patológicas (desarrollo atípico). Los diversos trastornos del desarrollo que involucran déficits lingüísticos muestran patrones muy variables de comportamiento lingüístico. El Síndrome de Down se asocia típicamente con una discapacidad sintáctica aguda, pero el SW se caracteriza por un habla fluida que aparentemente no exhibe un trastorno sintáctico patente (cf. Bartke & Siegmüller, 2004).
Si bien es bastante difícil trazar un perfil lingüístico distintivo de cada trastorno, es plausible sostener que los factores de origen biológico que afectan al DT provocan una desviación del patrón regular de transición de la red típico de la población DT. Las redes que reflejan el desarrollo sintáctico en algunas poblaciones patológicas (SW, por ejemplo) difieren de las observadas en infantes con un DT en varios aspectos (tipo de red, carácter léxico de los nodos, proporción nodos/filos). En la evaluación del habla SW, se ha detectado un patrón idiosincrásico de crecimiento del lenguaje caracterizado por la naturaleza modular de las redes resultantes, a pesar de su apariencia de habla típica (cf. Bartke & Siegmüller, 2004).
El enfoque RC, por lo tanto, permite captar y formalizar los déficits lingüísticos característicos de SW que, de otro modo, sería difícil identificar e incluso observar. El SW se puede diagnosticar citogenéticamente, pero estos análisis son caros y no siempre disponibles en determinadas circunstancias socioeconómicas, lo cual genera desigualdades vitales de partida entre distintos grupos humanos. Es por ello que quisiéramos finalizar el artículo señalando cuatro virtudes éticas y sociales del enfoque RC aquí presentado, no solo sus virtudes cognitivas.
[V1] RC permite obtener información valiosa de muestras reales de habla. Esta fuente de información es un recurso de alta fiabilidad acerca del conocimiento y del uso del lenguaje por parte del infante. Su implementación no requiere un esfuerzo económico excesivo y puede alcanzar a sectores poblacionales desfavorecidos.
[V2] Las propiedades matemáticas de RC hacen que los patrones observados sean más fáciles de cuantificar y tengan correlaciones más explícitas y rápidas de diagnosis y pronóstico. La rapidez de diagnóstico abarataría costes.
[V3] Puesto que hemos puesto el foco en una dimensión lingüística temprana del habla del infante (sintaxis), se espera que RC (en el caso del endofenotipo) permita un diagnóstico más precoz de ciertos trastornos como SW.
[V4] RC puede ser de gran interés para el análisis biológico del lenguaje. Dado que RC es un enfoque de redes que analiza la forma de surgimiento de la sintaxis en el lenguaje infantil, se conjetura que se podrá caracterizar adecuadamente cómo surgen las propiedades de un sistema complejo (lenguaje) durante el crecimiento del infante.
Es una hipótesis plausible, por lo tanto, afirmar que los trastornos del lenguaje se podrán modelar y representar en una variedad de redes complejas localizadas en diferentes puntos de la morfoestructura del lenguaje. Cada una de estas caracteriza una trayectoria de desarrollo específico para el lenguaje, ya sea normal o patológico. Esto constituye una buena prueba (evidencia) de que las facultades lingüísticas atípicas también cuentan con sus propias vías de desarrollo, aunque avancen de forma bastante diferenciada. De hecho, RC capta y formaliza el hecho de que los cerebros con trastornos lingüísticos no son entidades estáticas, sino entidades capaces de compensar daños a distintos niveles y a lo largo del crecimiento. Consideramos que RC es, por ende, un enfoque prometedor de la lingüística experimental que puede contribuir al diseño de mejores herramientas para el diagnóstico de enfermedades complejas que a menudo afectan a comunidades socialmente marginadas.
5. Conclusión
El marco RC se ajusta bien a la propuesta metodológica y de interés social propuesta desde un principio. Desde un prisma empírico, el carácter pragmático de la modelación presentada muestra que también los lingüistas operan a través de un proceso continuo de construcción y producción de modelos con propósitos representacionales y aplicativos. Emplean tecnologías, en ocasiones teorías (pues los modelos pueden fácilmente ser autónomos) y una gran cantidad de datos, amén del diseño experimental.
Los modelos en realidad son herramientas epistémicas concretizadas, no siempre materiales (Bueno & French, 2018: 188), y los fenómenos se modelan mediante diseños experimentales (en el estudio del lenguaje, con datos a partir de corpus, de entrevistas, de encuestas, etc.) y tecnologías (programas informáticos). Es así como, por medio de una representación continua -a modo de proceso- de partes de esos fenómenos, se pueden realizar inferencias de otras representaciones. El proceso completo se puede resumir en cuatro partes: (1) la inmersión o fase en la que se relacionan los aspectos relevantes del sistema empírico (la estructura sintáctica, en el caso estudiado) con un entorno computacional apropiado; (2) la derivación por la que se obtienen algunos resultados a partir del formalismo computacional mediante la estructura formal obtenida en la fase de inmersión; (3) la interpretación de los resultados computacionales obtenidos en la fase de derivación, la cual se realiza en términos de la situación empírica inicial (sistema diana o estructura sintáctica, en nuestro caso); y (4) el proceso dinámico continuado en el que el mapeo mediante inmersión se aplica nuevamente, y así sucesivamente. Todo ello contribuye a un mejor conocimiento de los fenómenos (lingüísticos) y a abrir opciones aplicativas de interés no meramente cognitivo, sino también social y moral.
Tras presentar brevemente el trasfondo del debate general sobre la importancia de desarrollar una lingüística experimental que opere con modelos, hemos expuesto algunas de las ideas básicas de un enfoque metodológico y pragmático de la construcción de modelos. La finalidad de ello ha sido proponer un análisis de algunas actividades epistémicas y lingüísticas en términos de un marco representacional dirigido a proyectar la actividad científica en general, y la lingüística en particular, amén de establecer algunas posibilidades aplicativas, como sucede en el caso del lenguaje en infantes con SW. Estas actividades, como se ha defendido, adoptan la forma dinámica de una secuencia de modelos activos, entre los cuales hemos destacado los erigidos sobre el programa de software Netlang en un entorno RC.
