Bueno, es un placer para mí presentar a Frank Fischer,
que además es un viejo amigo y sobre todo
un gran experto en humanidades digitales,
puesto que lleva, bueno, estudió ya la especialidad de estudios
informáticos con filología alemana.
Y en literatura hizo su doctorado
y ha estado trabajando en humanidades digitales
prácticamente desde que se habla de humanidades digitales.
Ha sido profesor de humanidades digitales
en la Universidad de Moscú,
ha sido coordinador del centro de Göttingen
para las humanidades digitales.
Y ha sido, de 2017 a 2021,
director de DARIA, Unión Europea, el consocio europeo responsable
del desarrollo de infraestructuras de investigación digital
para las humanidades.
Ahora mismo es catedrático de Humanidades Digitales
en la Universidad Libre de Berlín y os dejo con él,
que va a presentar la charla llamada DRACOR y escenarios de uso
para la inteligencia artificial.
Hola, Clara, y buenos días a todos y todas.
¿Me escuchan bien?
Sí, perfectamente.
Es un placer estar aquí y compartir algunas ideas y ejemplos
sobre la inteligencia artificial aplicada al estilo del teatro.
Me centraré en DRACOR, la base de datos programable
que hoy ocupa un lugar clave en este campo.
El índice de mi intervención se organiza en cinco partes.
Empezaremos con una breve revisión histórica
sobre los análisis computacionales del drama antes de la era digital.
Luego, presentaré DRACOR como plataforma digital
antes de pasar a aplicaciones actuales de la IA en el campo teatral
y comparatista.
Esta parte será muy breve porque quiero concentrarme
en algo nuevo de lo que hablaré en el siguiente apartado,
el protocolo de contexto de modelo o MST
y su potencial como puente entre inteligencia artificial
y datos literarios.
Comenzamos con un repaso histórico.
Mucho antes del auge de la IA,
ya se intentaba aplicar métodos sistemáticos al análisis del drama.
Un pionero en este sentido fue Boris Yajó,
figura del formalismo moscovita,
que entre 1935 y 1938 elaboró un estudio comparando la distribución
de intervenciones en tragedias clásicas y románticas.
Su enfoque era cuantitativo,
anticipando lo que hoy podríamos considerar análisis de redes
o de estructura dramática.
Aquí vemos un gráfico comparativo entre Shakespeare
y los románticos.
Llejó argumenta que el drama romántico representa un retorno
a la complejidad shakesperiana.
Esta visión cuantificada del diálogo teatral
resulta sorprendentemente moderna.
Otro ejemplo temprano es el matemático rumano Solomon Marcus,
que exploró ideas fundamentales para el análisis estructural
de textos dramáticos en su obra Poética Matemática,
publicada en 1970.
Esto sigue siendo útil hoy en día a la hora
de operacionalizar las preguntas de la investigación digital.
Hay que formalizar y operacionalizar antes de empezar a calcular.
Su definición de que dos personajes interactúan
cuando aparecen en la misma escena es muy estructura.
A veces resulta ambiguo si, por ejemplo,
uno de los personajes está detrás del telón y no interactúa activamente,
sino que se limita a escuchar.
Pero la formalización hace
que estas cosas sean transparentes y comprensibles.
Años más tarde, ya en la era informática,
Hartmut Ilsemann aplicó métodos computacionales
para analizar estructuras dialógicas,
como se ve en este estudio publicado en 1995.
El artículo menciona un programa informático
que Ilsemann ya utilizaba en 1984
para realizar análisis dramáticos digitales.
No deja de ser curioso
que el análisis de dramas digitales empezara precisamente en 1984,
un paralelismo un tanto cómico con la novela de Orwell 1984
y el famoso anuncio del primer Apple Macintosh.
He aquí un ejemplo de visualización del programa.
Así es como se presentaba entonces.
Además, Iserman anticipó algo crucial.
La futura creación de bases de datos,
escrituras y grandes corpus textuales abre un campo inmenso
para el análisis literario automatizado.
Esto nos lleva directamente a Dracor,
una plataforma integral para el análisis digital del teatro.
En realidad es algo más que una plataforma,
sino que aspira a ser un ecosistema digital.
DRACOR es accesible en línea en dracor.
org.
Es una plataforma abierta
y colaborativa que organiza obras dramáticas en corpus estructurados
según principios comunes.
Una de las condiciones clave para ello es el uso del estándar TI
para codificar los textos.
Aquí vemos un ejemplo de codificación
del inicio de Electra de Pérez Calós.
Cada intervención se marca con información sobre el hablante
y su papel.
Draco agrupa obras en corpus por idioma, periodo o autor.
Ya existen 30 corpus en 22 lenguas, incluyendo Spendracore,
el corpus dramático en español, y Caldracore,
que cubre en gran parte,
bueno, casi todas las obras de Calderón de la Barca.
Algunos corpus están en preparación,
como el Corpus de Teatro Argentino ARRACOR.
Aquí vemos la página principal de SPENRACOR,
editado por María Concepción Jiménez,
Teresa Santa María Fernández y José Calvuteo.
El corpus es bastante limitado
y en la actualidad solo contiene 25 obras.
Se ha creado a partir del Corpus Beta, Biblioteca
Electrónica Textual del Teatro en Español de 1868 hasta 1936.
Las obras en RACOR se pueden explorar como redes de personajes,
como en este ejemplo de letra.
Además, se pueden visualizar.
Distribuciones de intervenciones,
lo que permite ver la estructura dramática de forma muy directa.
Cada obra incluye una pestaña de descargas
donde se puede obtener el texto en TEI, RDF, JSON, CSV, etc. Ideal
para trabajar con los datos desde distintas herramientas.
Y esto nos lleva a la API de DRACOR,
que permite acceder a los datos de forma programática.
La API de DRACOR está bien documentada
y permite hacer consultas muy específicas,
desde metadatos hasta redes de personajes.
Aquí algunos ejemplos.
Podemos extraer el texto hablado solo por posicionar.
Obtener las acotaciones escénicas
o descargar metadatos completos en CSV.
Por ejemplo, aquí tenemos solo el texto
hablado de todos los personajes femeninos de la obra Electra.
Aquí se lo ve.
Con estos datos se pueden hacer visualizaciones como esta.
Un script en R
que muestra el número de personajes por obra en orden cronológico.
Y aquí el resultado en RStudio
donde vemos claramente obras como Elektra destacarse en el conjunto.
Para facilitar el trabajo, existen bibliotecas
como R-Dracor y PyDracor que encapsulan funciones frecuentes.
Con solo unas líneas de código,
podemos visualizar redes de personajes como este grafo
generado directamente desde la API de Dracor.
Quisiera destacar que una de las principales ventajas
de emplear la API es que evita la descarga local
de archivos.
Permite consultar directamente la base de datos
y examinar su contenido a través de protocolos web de forma
estructurada y reproducible.
Pasamos ahora al papel de la inteligencia artificial
en los estudios teatrales y de literatura comparada.
Como ya he anunciado, esta sección es muy muy breve y no está completa.
Solo quiero mencionar algunas cosas de mi propio trabajo.
La IA ya se usa para mejorar procesos como la corrección de OCR,
por ejemplo, con transcribos,
y también en tareas de reducción automática,
anotación de textos o generación de contenido.
No quiero decir mucho más al respecto.
Estos últimos puntos en particular son avances bastante nuevos
que se están evaluando críticamente en la actualidad.
Y aquí ya entra el protocolo de contexto de modelo
o MSP.
¿Qué pasaría si combináramos la fortaleza de la codificación TI,
los resultados de la API
y el conocimiento general que los modelos de lenguaje grande
tienen sobre el mundo?
Entra en escena el Model Context Protocol,
protocolo de contexto de modelo o MSP.
MSP fue publicado por la empresa Antropic en noviembre de 2024.
Su objetivo es crear una especie de USB-C para la IA,
una forma estandarizada de integrar fuentes externas con modelos
como Cloud, ChatGPT o Gemini.
En el campo literario, esto significa que una IA
podría interactuar con corpus y metadatos
sin necesidad de entrenamiento previo,
lo que habilita flujos de trabajo más ricos y directos.
En el caso de DRACOR,
se ha implementado ya un servidor MSP, es trabajo de mi amigo y colega
Ingo Brunner.
Esto permite a un modelo como Claude consultar directamente
los datos de DRACOR cuando responda una pregunta.
Por ejemplo, preguntemos a Claude por el papel de Elektra
desde el punto de vista de análisis de redes sin conexión a DRACOR.
Su respuesta será general, basada en conocimiento previo.
En cambio,
si Claude tiene acceso a DRACOR mediante MSP,
puede utilizar directamente los datos reales
de la red dramática.
Aquí vemos a Claude pensar
y somos testigos de cómo el modelo interactúa con la API de DRACOR
para responder a la pregunta.
Selecciona la obra del corpus correspondiente
y carga diferentes capas de datos.
El resultado es mucho más preciso y utiliza datos concretos
de la red para la argumentación.
Como consecuencia, hay muchas menos alucinaciones
y ya no se remite únicamente a la black box del modelo.
Y no solo eso, puede generar visualizaciones interactivas
sobre esa base.
Como se lo ve aquí.
Pero bueno,
este caso solo debería servir como un pequeño ejemplo.
Hemos saltado aquí de la formalización
de textos teatrales en formato TEI al análisis en red de constelaciones
de personajes.
Normalmente se trata de un flujo de trabajo largo
y complicado.
En el ecosistema digital de DRACOR,
en el que ahora estamos implementando gradualmente la IA,
se trata simplemente de un modo de trabajo accesible,
transparente y comprensible.
Para concluir, las API como la de DRACOR
permiten un acceso preciso y estructurado a datos literarios.
El protocolo MSP puede ser una forma poderosa
de conectar estos datos con modelos de IA,
facilitando análisis multilingües comparativos y visuales.
Estas herramientas no solo potencian la investigación,
sino también la enseñanza y la divulgación pública.
Quiero agradecer especialmente a Ingo Bona y Antonio Rojas Castro
por su ayuda.
Estoy a su disposición para responder a sus preguntas.
Muchísimas gracias.
Pues muchísimas gracias, Frank, por esta interesantísima charla.
Dejo abierto el turno de preguntas para cualquiera que quiera hacer
una intervención.
Vale.
Comienzo yo.
Para empezar, me ha parecido muy interesante, por supuesto,
cómo has puesto en conexión el formalismo ruso
con ese método cuantitativo,
que es verdad que los estudios formalistas
ya daban esa pista de cómo formalizar los datos en literatura
y lo útil que es ahora mismo este método.
Quería hacerte una primera pregunta que es, por ejemplo, del corpus,
de todos los corpus que hay en DRACOR de distintas lenguas.
¿Ha habido algún resultado llamativo al que se haya podido llegar
gracias a la implementación de esta aplicación,
de esta visualización de datos, de este análisis cuantitativo?
En general,
hay muchas publicaciones que usan los datos de DRACOR
y estamos contando desde el principio de 2022, más o menos un año y medio,
ya contamos más de 50 publicaciones, monografías y tal,
que usan los datos de DRACOR.
Así que es un ecosistema muy.
¿Cómo se dice?
¿Vivida?
No, se dice vivida, muy vivid.
La gente lo está usando, especialmente colegas españoles
también.
Y eso es un base muy fuerte
para pensar en el futuro del ecosistema.
Y solo empezamos con la IA y la implementación de la IA
en este ecosistema.
Esperamos como dos años y medio desde el comienzo de ChefGPT
o desde la publicación de ChefGPT,
porque no queríamos hacer algo con IA solo porque es posible,
pero esperamos hasta que salga algo útil,
como el MSP, eso me parece ser eso.
He tenido una duda respecto al MCP.
Justamente la idea con este protocolo es poder ofrecer esta conexión
dentro de vuestra propia aplicación de Dracor, ¿no?
MSCP es un estándar y eso es algo bueno para nosotros,
para los humanistas digitales, estándares son lo mejor.
Y eso, sí, comienza con eso,
que es un estándar que está aplicado en otros modelos también
y por eso creemos que es algo con lo que podemos trabajar
en el futuro también.
Y el MSP es, como es la metáfora, como USB-C para IA,
que estamos conectando nuestros datos propios
con un modelo grande que ya sabe muchísimas cosas sobre el mundo.
Y esa conexión creo que es muy, no sé, muy bien.
Sí.
Una pregunta más al final.
¿Hay algún resultado?
No sé si se oye, ¿no?
No lo escuché bien.
¿Hay algún resultado?
¿En qué respecto?
Bueno, pues yo soy José Romero.
Saludos.
Digo, ¿hay algún resultado concreto sobre el drama español?
O en español, algo concreto, o todavía no?
Ah, sí.
Muy buena pregunta.
Hay que consultar los artículos que ya estuvieron publicados.
Hay por lo menos, creo que diez o algo así,
y sí, hay muchos resultados en estos artículos.
Y ya, sí.
¿Y a qué época se refieren, fundamentalmente?
No quiero referir como artículos particulares
porque son tantos, pero hay una bibliografía
con todos estos artículos en Dracor propio,
así que se puede ver cómo.
Sí.
Interesante.
Es accesible algún dato concreto,
sobre todo hablo en nombre de los alumnos que nos están siguiendo.
Pueden acceder a través de un enlace
o poner solamente dracos ya les puedes proporcionar información
para acceder a ello yo voy a poner el link en el dragón
y aquí en el menú racor puntual en el mundo
hay una posición que se llama how to.
Y hay que hacer clic en Research.
Y esta página contiene todas las publicaciones.
Y estamos coleccionando estas publicaciones que usan
datos de DRACOR.
Yo tenía otra cuestión que es,
dado que me parece que es una herramienta muy potente,
¿hasta qué punto puede ser adaptable a otros tipos de texto?
Me refiero a desde novelas en las que también hay personajes,
puede haber intervenciones,
podrían marcarse de otra manera o incluso letras de canciones,
poesía.
Sí, ese fue el objetivo del proyecto CLS Infra.
Y también, no sé, trabajamos en algo que parece a Dracor para novelas.
Por ejemplo, hay un proyecto que se llama Ecocor,
S-O-C-O-R, que lo hace con novelas.
Inglesas y alemanas.
Así que sí, es posible.
Y como todo código del proyecto es Open Source,
es adaptable para otros corpos y otros géneros.
Y. Por lo menos por mi parte, por último,
quería preguntarte también por lo que he entendido
para trabajar con los datos si hace falta programar.
No es como un Voyant Tools en el que puedes llegar a visualizaciones
y a cuantificaciones dando simplemente los textos en TAIL,
sino que para sacar esos resultados hace falta hacer código.
Absolutamente no.
Se puede conectar a Drakor de todas direcciones.
Hay colegas que solo usan el output, digamos, del sitio web.
Pero también hay colegas que trabajan con la API
y otras colegas que trabajan con el TI directo.
Así que hay muchas posibilidades de conectarse con Drakor.
Genial.
Pues no sé si queda alguna cuestión que queráis
o comentario que quiera hacer alguien del público.
Si no la hay, pues Frank, simplemente darte las gracias
por la presentación de este interesantísimo proyecto
y seguimos en contacto.
Y el Centro de Investigación quiere agradecerle a él su participación
y su interesante exposición.
Y sobre todo al Laboratorio de Humanidades Digitales
, también la colaboración con este seminario,
una de cuyas intervenciones ha sido el profesor Fran invitado.
Muchas gracias y vamos a continuar.
Muchas gracias a ustedes.
Chao.