Hola, buenos días.
Bienvenidos a la inauguración del Máster de Humanidades Digitales
de la UNED.
Hoy vamos a realizar la inauguración del curso 2025-26
con un profesor invitado, que es el profesor,
el doctor Álvaro Cuellar,
que quizá lo más importante, o una de las cosas importantes,
habría mucho que decir, pero una de las cosas importantes
es que es egresado de la versión propia de este máster,
es decir, cuando el máster era un máster propio
que no era oficial.
Entonces, fue el antecedente y a partir de ahí entramos
María Luisa, Clara Isabel.
Y yo a verificar con la ANECA
el máster, etcétera, etcétera,
y a darle un poco la orientación que tiene en estos días.
Ahora ya saben ustedes que el máster es oficial
y que este va a ser el tercer año,
que entendemos ya que es un tercer año de consolidación.
Bueno, pues hablando un poco sobre Álvaro, Cuellar,
pues lo importante es decir que es investigador postdoctoral
Juan de la Cierva, de la Autónoma de Barcelona.
También participa allí en un máster, en su máster de Humanidades Digitales
y lo más importante para nosotros es que está especializado
en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial
y de lingüística computacional para el estudio
del patrimonio literario del siglo de oro.
Dos son las cosas que quiero destacar de él que me parecen
como muy, muy.
Diferenciadoras
de un investigador del mundo de las humanidades digitales
y que yo creo que define totalmente.
Pues que utilizando lo que aprendió de estilometría
y otras muchas cosas que ha ido aprendiendo y que ha ido investigando
y perfeccionando, pues ha sido capaz de identificar una obra,
la francesa Laura, como obra de Lope de Vega,
que hasta ese momento, hasta que el año pasado
me parece que fue, se publica en todos los periódicos,
quizá ustedes tuvieron noticia de ellos,
pues entonces él descubrió que no era una obra anónima,
sino que era de Lope de Vega.
Él algo nos va a contar sobre esto, así que le dejo a él.
También se debe a él la revisión del repertorio de Andrés de Claramonte
y los avances en el desarrollo de sistemas
de transcripción automática.
Aplicados a manuscritos e impresos del siglo de oro.
Álvaro Cuellar también tiene mucha iniciativa de coordinar
y entonces, sobre todo los estudiantes
nuestros del máster oficial de Humanidades Digitales en la UNED,
saben que en una asignatura tienen unas prácticas
con una herramienta que se llama Transcribus y en ella contamos
y presentamos un poquito cómo hay uno de los trabajos
que perdura de Álvaro Cuellar es su modelo,
un modelo de transcripción que es de mucho interés
para trabajar con obras antiguas.
Yo creo que lo mejor es que te deje, Álvaro,
porque como vemos es todo tuyo.
Venga, puedes pasar a las transparencias
y estamos muy honrados de tenerle aquí como egresado de la UNED
y como.
E investigador relevante en su área.
Perfecto, voy a compartir por aquí.
Creo que ya se está viendo.
Sí.
Vale, perfecto.
Pues muchísimas gracias, Ana, por la presentación.
Y para empezarme gustaría decir que todo lo que voy a presentar ahora
y que todo lo que hacemos no ha sido fruto de mi trabajo individual,
sino que siempre es un trabajo en colaboración.
Y es una de las primeras cuestiones que quería.
Quería destacar que las humanidades digitales,
este campo que estamos creando,
poco a poco no puede funcionar con trabajos individuales.
La verdad es que se mueve siempre por trabajos en colaboración,
por trabajos en equipo.
Sobre todo porque los trabajos de humanidades digitales
se conjugan.
Muchas disciplinas, la historia, la literatura, el arte,
con una parte computacional.
Así que para empezar me gustaría transmitir ese mensaje
siempre de colaboración.
Así que nada, muchísimas gracias por la invitación
y como ha dicho Ana, yo cursé este máster
hace ya unos años, cuando todavía era título propio,
y la verdad es que me dio muchísimas ideas.
Y me dio unos caminos que seguir
y que me permiten trabajar hasta el día de hoy,
que sigo funcionando en este tipo de experimentos.
Yo voy a hablar básicamente sobre tres vías
que usamos para trabajar con el Teatro del Siglo de Oro.
La vía de la drastilometría, para la detección autorial,
La vía de la transcripción, que como ha dicho Ana,
nos sirve para poder transcribir estos textos antiguos.
Y la última vía que estamos desarrollando
en los últimos años, que es la vía de la detección caligráfica,
es decir,
saber de quién es la mano que está detrás de un manuscrito.
Entonces, como os decía, estamos entre todos formando un.
Una disciplina nueva que tiene años, pero es muy joven,
a la que podemos denominar humanidades digitales,
aunque sabéis que el término va cambiando con los años.
Antes pensaba en la Cervantes virtual,
porque antes lo que estaba de moda era que las cosas fueran virtuales
y ahora las cosas son digitales.
Y cada cierto tiempo van cambiando los términos,
pero lo que importa es lo que estamos haciendo por debajo.
Como sabéis, cada uno podemos darle una definición
a Humanidades Digitales y hay muchas formas
de enfocar esta disciplina.
Por ejemplo, hay personas para las que quizás la disciplina.
Es una forma filosófica, de una forma
de entender la relación del ser humano con la máquina,
de dónde venimos a dónde vamos.
Y ahí entrarían teorías como todo el poshumanismo,
incluso la teoría cíborg.
La gente que le interesa este tipo de aproximaciones
lo puede hacer desde las humanidades digitales también,
desde esta reflexión sobre la máquina.
Sin embargo, yo no me he dedicado tanto a esto,
sino que lo que yo siempre he hecho ha sido básicamente intentar resolver
problemas tradicionales, en mi caso de la filología,
a través de las humanidades digitales,
a través de la computación.
Es decir, en mi caso, la verdad es que es una aproximación muy sencilla
y es el uso de computación aplicado a los problemas tradicionales
de la filología y de la historia.
Y es un poco lo que he intentado hacer en los últimos años.
Para ello, también sabéis
que en los últimos tiempos ha habido un empujón muy grande,
muy potente de la inteligencia artificial.
Y tenemos que ser precavidos también al hablar de estos términos,
porque si bien toda la inteligencia artificial
es computación, no toda la computación
es inteligencia artificial.
Muchas veces hablamos de.
De procesos de inteligencia artificial que realmente
no son inteligencia artificial, son simplemente computación.
Para que se dé un proceso de inteligencia artificial,
normalmente tiene que haber un proceso interno más profundo
de la máquina.
Normalmente se llama inteligencia artificial
cuando la máquina consigue de alguna manera.
Incluso replicar comportamientos que siempre hemos considerado humanos.
Por ejemplo, la creatividad.
Cuando la máquina consigue
o consideramos que puede tener creatividad,
podemos hablar de inteligencia artificial.
O cuando la máquina aprende,
que las técnicas que yo uso muchas veces
son de aprendizaje automático.
Entonces, cuando ha habido un aprendizaje
es cuando también podemos hablar de inteligencia artificial.
Es decir, la máquina no simplemente sigue unos puntos,
sino que es capaz de, a partir de unos datos
y con unos objetivos, llevar caminos que ni tú mismo
le habías programado.
Eso es un poco cuando hablamos de inteligencia artificial,
cuando nos vamos de la simple computación.
Y en este sentido quería intentar, en la medida de lo posible,
animaros a que perdáis el miedo a la computación.
Os animo a hacer todo tipo de pruebas y experimentos.
Y aquí os recomiendo una serie de libros
que creo que son interesantes en el campo.
Por ejemplo, este es un libro clásico que se llama
Lectura distante, de Franco Moretti,
en el que se empiezan a introducir estos términos,
de esas lecturas amplias de los datos que antes
eran imposibles, porque un investigador particular
no podía llevarlo a cabo.
Este es Macroanálisis de Matthew L. Jockers,
que también es muy interesante
y como veis ahí trata sobre métodos digitales
aplicados a la literatura y también creo que es un pilar
para construir esta disciplina.
A mí me gusta mucho Distant Horizons también de Ted Underwood,
que es un profesor de Chicago, Estados Unidos,
que a mí me interesó muchísimo, también hace análisis amplios
de la literatura.
Y es un señor muy majo, además, que te responde a los emails.
Que eso no es tan habitual.
Ya sabéis que a veces cuesta mucho
que la gente te ayude o la gente te responda,
pero a este hombre me acuerdo que le escribí con una duda
y me respondió.
Creo que lo escribí por Twitter.
Porque a veces, eso también es un consejo,
a veces también nos da miedo preguntar a algún investigador
o pedirle colaborar
o que dé su opinión sobre alguna idea que tenemos.
Porque pensamos que el investigador a lo mejor está muy ocupado,
no nos va a hacer caso, y en muchas ocasiones
los investigadores están deseosos de colaborar
y de que les preguntéis e incluso trabajar con vosotros,
así que no perdéis nada por escribir a las personas
y quizás de ahí salen cosas interesantes.
Y para acabar también, me gusta mucho este libro digital, que es
de un profesor que es colaborador de este máster,
y cuando yo cursé este máster era profesor de la parte
de estilometría,
y fue profesor mío en Valladolid, José Manuel Fradejas,
que es un libro que precisamente se centra en estilometría,
que como vamos a ver ahora, se basa en gran medida
en contar palabras.
Entonces es muy divertido porque durante muchos años
la gente también era crítica y a veces nos acusaban
a los que nos dedicamos a esto de que solo os dedicáis
a contar palabras, solo estáis contando,
haciendo conteos de palabras.
Pues el profesor Fladejas hace un libro que se llama Cuentapalabras
y explica cómo hacer los análisis de estilometría que veremos
que han sido muy fructíferos, la verdad.
Así que sirve de mucho contar palabras.
Y ya para terminar esta ronda así de consejos iniciales,
fijaos, hace.
Hace unos años, estoy hablando de pocos,
de hace cinco años, seis años,
el salto que había que dar para iniciarse en la computación
era muy grande.
¿Por qué?
Porque pasar de no programar a de repente
usar un GitHub, a usar un programa que esté ya hecho,
a usar un método informático mínimamente complicado era
muy difícil porque nosotros venimos de disciplinas de humanistas
y es difícil dar ese salto.
Pero lo que os quería transmitir es que ahora mismo ya no tenéis excusa.
¿Por qué?
Porque tenemos un aliado formidable
con todas las precauciones del mundo que se llama ChatGPT
o sus compañeros.
Pero es como os digo, hace unos años era muy difícil ponerse a programar,
pero ahora.
De verdad, con ChatGPT no tenéis excusa.
Necesitáis conocer ChatGPT, Jupyter,
RStudio y él mismo os va a ir explicando.
Cómo realizar estas tareas de programación,
no lo que antes era impensable.
Yo conozco muchos informáticos profesionales
que siempre trabajan con SAGPT
abierto al lado o cualquier otro sistema de inteligencia artificial,
porque la verdad es que potencia muchísimo
nuestras investigaciones con todas las precauciones
que se deben tener al respecto.
Pero de verdad os recomiendo usarlo muy encarecidamente para programar.
¿Vale?
Pues ahora me gustaría hablaros de la disciplina
a la que yo más me he dedicado y la que más alegría
nos ha dado en los últimos años.
Y además tenéis una asignatura en el máster que trata sobre estos temas,
así que está muy bien porque así podéis nosotros profundizar en ello.
Yo solo os voy a dar unas pequeñas pinceladas.
Básicamente la estilometría, según la usamos nosotros,
nos sirve sobre todo para intentar resolver problemas de autoría.
Y en la literatura española,
como en todas, pero la española
especialmente también, tenemos muchos problemas de autoría.
Tenemos el famoso Lazarillo,
que es anónimo, no sabemos quién lo escribió.
Tenemos, por ejemplo, el Quijote,
pero no el Quijote normal, el Quijote de Avellaneda,
esta segunda parte apócrifa
que no se sabe tampoco quién la escribió, hay muchas dudas.
Tenemos obras de teatro de siglo de oro que tienen muchos problemas,
como alguna obra de Sevilla que está ahí dudosa entre unos y otros.
Tenemos también, en cuanto nos vamos un poco para atrás,
las obras que dejan de tener autoría, como por ejemplo el Cid,
no sabemos exactamente quién está detrás de esos versos.
Y esto es un problema que atañe a.
No solo a nuestra literatura,
como os podéis imaginar, tenemos también a Shakespeare,
que sabéis que da muchísimos problemas de autoría,
no se sabe hasta qué punto lo escribió él,
no lo escribió, él era solo el director de la compañía,
pero no el que escribía los textos, está Marlow, hay mucho debate ahí,
como sabéis.
Y luego, por supuesto, la Iliada, la Odisea,
Homero, ¿quién es Homero?
¿Es una persona, es un conjunto, es una tradición oral?
Bueno, hay muchísimos problemas de autoría.
También destacó hace poco el caso de estas obras
escritas a varias manos, como es el caso de Carmen Mola,
que sabéis que se escondían detrás tres autores.
O casos más bonitos
como el de esta colaboración entre Borges y Bioy Casares,
en la que también colaboraban para escribir relatos.
Entonces hay toda una serie de cuestiones
en las que no sabemos realmente quién estaba detrás de estos textos.
Y también es interesante, lo digo para vuestro futuro profesional,
Este tipo de herramientas se pueden usar
no solo para la academia, para la universidad,
para la investigación, sino que hay realmente profesionales
usando este tipo de técnicas para estudiar casos reales,
como peritos, en juicios, en procesos judiciales,
para determinar, por ejemplo, si un testamento
es de una determinada persona o es de otra,
que como os podéis imaginar es muy difícil.
Muy interesante, muy importante a veces,
dilucidar de quién es un texto en el mundo profesional.
Fijaos, nosotros, lo que os decía antes de cuentapalabras,
Nosotros usamos una aproximación,
como os podéis imaginar, eso se puede complejizar mucho,
pero usamos una aproximación muy sencilla
en la estilometría, que es básicamente contar la frecuencia
de las palabras en los textos.
Aquí tenéis tres textos teatrales del siglo de oro,
Fuentovejuna, La vida sueño y El lindo don Diego.
Y veis las palabras, esta es una lista de palabras,
estas son las más frecuentes, que D, I, A,
y veis las proporciones que tienen en los textos.
De cada 100 palabras, 5,15 son que en fontolajuna.
Sin embargo, en la vida sueño son 5,21.
Y en el lindo don Diego son 4,74.
Y lo mismo con todas las palabras.
Entonces veis que estas mínimas proporciones.
A nosotros no nos dicen nada porque es muy difícil
que un ser humano pueda modelar este tipo de información
en la mente,
pero para la máquina van a ser importantísimas.
¿Por qué?
¿Cómo lo va a tratar la máquina?
Pues fijaos, aquí os he hecho un ejemplo.
Pero antes de eso, vamos a hablar del caso de J.K. Rowling,
que fue un caso muy importante para la estilometría,
en el cual.
Ella, como sabéis, era muy famosa por publicar Harry Potter
y decidió publicar un libro bajo su idónimo.
Publicó este libro,
La llamada del cuco, a nombre de Robert Galbraith.
Y gracias a un investigador, que es este hombre,
se llama Patrick Yula, se consiguió averiguar que la obra
efectivamente había sido escrita por J.K. Rowling
y él hizo una noticia, ¿no?
Creo que esta obra ha sido escrita por J.K. Rowling
y ella lo confirmó y eso fue también un poco
el gran boom de la estirometría porque vimos que funcionaba, ¿no?
Esto fue hace unos años.
Y como os decía antes, vamos a ver cómo,
a modelar cómo la máquina ve estas palabras
y qué es lo que hace con ellas.
Imaginaos que tenemos.
Este texto, estos versos,
con estas palabras.
Y vamos a fijarnos en tres palabras, en amor, vida y noche.
Entonces, imaginaos que en una obra.
Las proporciones de uso de amor, vida y noche
son las siguientes.
Por cada 100 palabras, 2 son noche, 6 son vida, 4 son amor.
Pues podemos graficarlo, esto es un ejemplo, en este punto,
en el punto 2, 6, 4.
Sin embargo, si tenemos otra obra,
las proporciones serán distintas y podemos graficarlo en otro punto,
por ejemplo, en el punto 8, 2, 6.
Lo que hacemos con la estilometría es medir la distancia
entre estos dos puntos.
Y con ello establecer conclusiones.
Para medir esta distancia, os imaginaréis, hay muchas maneras.
Está la distancia euclidiana, que es la distancia más corta.
Está la distancia coseno, que es el ángulo.
Hay una muy bonita, que es la distancia Manhattan,
que es la distancia que sigue una línea haciendo un ángulo recto,
como las calles de Nueva York.
Eso se llama la distancia coseno.
Distancia Manhattan y hay muchas formas
de medir esta distancia.
Pero básicamente lo que sucede en nuestro caso,
que podría no suceder,
pero lo que sí que sucede es que las obras del mismo autor
acaban apareciendo más próximas que las obras del otro autor.
Y al final tienes un conjunto de obras próximas,
por ejemplo, de Lope de Vega y de Calderón,
lo que te hace llegar a conclusiones muy interesantes de autoría.
Y, por ejemplo, usando una librería muy famosa
como es Stylo, podéis llegar a construir redes como esta.
Esta es una red tridimensional en la cual tenemos obras de Lope
y obras de Calderón.
Y veis cómo se han puesto en relación de forma totalmente automática.
No es que yo haya ido colocándolas, sino que se han puesto en relación
por cómo usan las palabras.
Entonces, para esto sirve la estirometría,
para poner en relación los textos.
Pero, como veremos, cuando realmente demuestra su potencial
es cuando tenemos muchos, muchos,
muchos textos para que se formen grandes conjuntos.
Aquí os he puesto un gran clúster de teatro
del siglo de oro que ya está compuesto, ahora lo explicaré,
por tres mil obras.
Y como veis es inmenso y te puedes meter dentro
y te puedes perder, pero como podéis entender,
pues sirve para ver las relaciones entre los textos.
Y aquí es a donde llegamos a la formación
del proyecto en el que he trabajado los últimos años, que se llama
Estilometría aplicada al teatro del siglo de oro,
y que realmente empecé cuando estaba en la carrera,
justo en Valladolid,
acabando la carrera de filología hispánica,
Había mucho interés en la universidad por las humanidades digitales
y, por otro lado, había un problema muy grande con el siglo de oro
y con las autorías del teatro del siglo de oro,
sobre todo con el profesor Germán Vega García Luengos, que es
con el profesor con el que trabajo, y decidimos juntar los dos mundos.
¿Qué pasa si juntamos los problemas de autoría del siglo de oro
con la estilometría?
Entonces empezamos a elaborar un proyecto que seguimos hasta el día
de hoy, en el cual nos pusimos a recopilar todas las obras posibles
del Teatro del Siglo de Oro para ver cómo se relacionaban.
Entonces esto ha sido un proyecto muy grande,
en el que al final han acabado colaborando casi 130 personas,
investigadores, alumnos, para acabar componiendo
este gran conjunto de teatro del Siglo de Oro.
Y al final hemos conseguido básicamente reunir,
aquí podéis ver unas 3.000 obras de teatro
del siglo de oro para ver cómo se relacionan entre sí.
Entonces, cuando tú ya tienes este mapa amplio
de teatro del siglo II, ya puedes empezar
a ver qué relaciones se establecen.
Aquí, por ejemplo, está Calderón,
aquí está Lope de Vega, y fijados un caso muy bonito,
si nos acercamos aquí a este clúster,
vemos que es el clúster de este autor que cada vez es más conocido,
se conoce más en México, que es Juan Ruiz de Alarcón.
Entonces, si nos acercamos a este clúster,
vemos que están todas las obras de Alarcón,
las obras clásicas canónicas de Alarcón,
Ahí está Los pechos privilegiados, Tejedor de Segovia.
Ganar amigos.
Y resulta que lo que sucedió es que de repente, por ejemplo,
apareció una obra que no debía estar ahí,
que era una obra que siempre se había adscrito a otro autor,
que es Férez de Montalbán.
Y de repente aparece ahí,
en un clúster perfectamente formado de Alarcón,
la obra La monja al Férez de Montalbán.
Porque en ese momento era una obra adscrita a Montalbán
sin ningún problema.
Entonces, esto fue una de las primeras investigaciones que hicimos
y.
Nos preguntamos qué pasa con esta obra.
Además es una obra interesantísima porque es una obra sobre la monja
Alférez, Catalina de Arauzo, que es un personaje del siglo de oro,
que bueno, es interesantísimo porque bueno,
es una.
Una niña que nace y la abandona y acaba
en un convento, pero luego se escapa del convento,
se viste de hombre y pasará el resto de su vida como hombre
y llega a dirigir ejércitos.
El papa llega a reconocerla como hombre
y entonces hay un debate muy importante y muy necesario
sobre hasta qué punto es un ejemplo de disidencia en cuanto al género,
en cuanto a.
A las personas transgénero, personas transexuales,
hasta qué punto marca un hito muy importante en nuestra historia.
Y en ese campo se hicieron hasta obras teatrales
respecto a este caso, la monja Alferez.
Pues resulta que llevando a cabo,
después de esta pista que nos había dado la estilometría,
llevando a cabo una investigación muy rigurosa
que llevó a cabo sobre todo mi profesor Germán Vega,
pues llegamos a la conclusión que efectivamente,
que la obra por muchísimas razones era de Ruy de Alarcón.
Es que aparecieron versos iguales que otras obras de Alarcón.
Apareció un testimonio de hace 400 años que decía,
la monja Alférez, obra de Alarcón.
Pero un investigador reciente se había encontrado con eso,
pero había dicho, bueno, esto es una errata,
lo había tachado y había dicho, esto es un error,
realmente es de Montalbán, como sabemos.
Pero había toda una serie de pruebas de todo tipo, bueno,
imaginaos la métrica, los estilemas, la historia del texto.
Todo al final nos llevó a pensar que la obra era de Alarcón
y fue gracias a esa primera pista de la estilometría.
Esto fue un caso muy bonito que además tuvimos la inmensa suerte
de que.
Una compañía de Nueva York estaba muy interesada en la obra
y la ha llevado a escena recientemente
y a nombre de su legítimo autor, creemos que es Juan Ruiz de Rarcon.
Y ha estado ahí un tiempo en Nueva York
en una compañía representándose, lo cual ha sido muy bonito.
Y luego el otro gran caso.
Que tuvimos.
Realmente tenemos, como os podéis imaginar,
muchos casos, lo que pasa es que no son todos tan interesantes,
porque hay autores que, por desgracia,
la gente todavía no los conoce, pero bueno,
estamos trabajando en ello.
Aquí, por ejemplo, estaba el clúster de Lope de Vega,
que es un clúster súper estable
porque Lope tiene 300 obras totalmente seguras,
es un clúster que funciona muy bien y nos da resultados muy buenos.
Pues en ese clúster de Lope de Vega
apareció una obra que era totalmente inesperada también,
que es lo que.
Lo que se ha explicado Ana también es que esta obra,
que era totalmente anónima, estaba en un manuscrito
y no aparecía el nombre de ninguna autora
escrita a este manuscrito,
que se llama La Francesa Laura,
que nosotros transcribimos automáticamente,
la procesamos y por estilometría,
por todas las pruebas que hicimos, saltaba Lope 100%, Lope de Vega.
Y entonces, por supuesto, eso fue igual que antes,
simplemente una pista que nosotros decidimos seguir,
y esto sí que fue dos años de trabajo para analizar todos los estilemas,
la historia del texto, del manuscrito,
si era posible, si no era posible,
y realmente llegamos a la conclusión de que la obra
efectivamente había sido escrita por Lope de Vega
por toda una serie de razones.
Y lo bueno es que, bueno, A día de hoy,
pues muchos compañeros que se dedican a Lope de Vega,
que han dedicado su vida a Lope de Vega,
pues han estudiado también la obra y por ahora todo parece confirmar
que la obra sí que fue escrita por Lope de Vega.
Porque ya os digo que, por mí, amigos,
que sean los compañeros.
Compañeros, si no fuera de lo que nos lo dirían,
y bueno, y serían artículos en contra,
y es lo normal y lo que debe hacerse, ¿no?
Pero ya os digo que por ahora está pasando todas las pruebas
que le están poniendo a la obra.
Y bueno, no pasa nada.
Si luego descubriéramos
que la obra realmente no fue escrita por este autor,
pues no pasa nada.
Seguiríamos con la investigación.
Es así la ciencia, ¿no?
Nosotros aportamos todas las pruebas que podemos para llegar
a esta conclusión.
Y entonces con esta obra también tuvimos una suerte inmensa,
porque para empezar esto le interesó mucho la Biblioteca Nacional,
se hicieron las noticias del hallazgo que tuvieron mucha repercusión,
y luego hubo también una compañía de teatro de Madrid,
Fundación Siglo de Oro, que decidió llevar esta obra a escena
bajo la dirección de Marta Poveda.
Que es una actriz y también directora.
Porque primero dirigía la obra y luego ya,
ahora en el último año se ha puesto ella a hacer de Laura,
o sea, de la francesa Laura,
o sea, que es directora y actriz también en la obra.
Y la decidieron llevar a la escena también.
Y pues, si podéis imaginar lo bonito que es,
os lo digo para animaros también a trabajar,
porque lo bonito que es que tú decides.
O en tu casa con el ordenador haciendo pruebas
y que luego aquello que estás haciendo acabe en las tablas,
en un escenario y lo pueda ver la gente.
Es una sensación muy interesante,
que también es mucha responsabilidad.
Y entonces la obra ha estado ya lleva un año y medio así en escenarios
y creo que siguen todavía haciendo representaciones.
La princesa Laura de Lope de Vega.
A este respecto, como os decía antes,
lo que hemos visto hasta ahora,
lo que os he enseñado de estilometría,
realmente no es inteligencia artificial,
sino que es más bien computación,
porque son medir las distancias entre los textos.
Si queremos hacer inteligencia artificial,
podemos hacer un proceso de machine learning, de aprendizaje automático,
para ver si también responde bien esta obra a las pruebas.
Para ello, esto es distinto.
En vez de utilizar las distancias, hacemos que la máquina aprenda
con algoritmos cuáles son los usos de un autor respecto a otro.
Aquí os pongo la foto
de un superordenador que últimamente estamos tratando de usarlos
porque nos facilitan mucho la tarea.
Y aquí os pongo distintos métodos.
Hay un método muy interesante que se llama el método SVM,
Support Vector Machine, que es un método de inteligencia artificial.
Este sí que es inteligencia artificial.
¿Y cómo funciona este método?
Pues fijaos, imaginaos que como hemos visto antes,
tenemos nuestras obras repartidas por el plano.
Pues lo que hace este método es interpretar.
Que separe estas obras de forma automática.
Primero empieza así y vemos que lo hace muy mal,
luego lo va mejorando, lo va mejorando,
hasta que al final consigue hacer un vector
que separe nuestras dos obras.
Y esto es lo que os decía antes del aprendizaje automático.
No le hemos dicho a la máquina por dónde tiene que hacer este vector,
sino que lo que hace es aprender a colocar este vector
entre los dos grandes conjuntos de datos.
De modo que cuando viene una obra nueva,
Aquí veis resultados, por ejemplo, del Perro del Nortelano,
que sale de Lope,
como tiene que ser, Peribañez, La vida sueño sale de Lope,
porque es de Calderón, Lindo Don Diego, Mujeres y Criados.
Estas son obras que se han atribuido hace poco a Lope de Vega.
Y fijaos, cuando analizamos la francesa Laura,
nos salía también que toda la obra, dividida en partes y en.
Y en tercios nos salía también que la obra era de Lope de Vega.
Entonces, esto es para que veáis que no solo se usan las distancias,
sino que también hay procesos,
algoritmos de inteligencia artificial clasificatorios
que son muy potentes.
Y como una pincelada, os quiero enseñar también
que últimamente estamos trabajando en otro tipo de estilometrías,
no solo estilometría léxica,
sino en fijarnos en otros parámetros,
como es la estilometría rítmica,
que se basa.
Mirad, esto lo pongo por aquí, que tengo que acelerar un poco,
que si no, no acabo nunca.
La estilometría rítmica se basa, en vez de basarnos en las palabras,
se basa en los patrones rítmicos de las obras.
Por ejemplo, podemos transformar este verso en su patrón rítmico
por la fuerza de las sílabas.
Tantos años, guerras tantas.
Pues lo que hace la estilometría.
Es que en vez de fijarse en las palabras,
nos fijamos en estas ondas.
Y es en lo que estamos trabajando ahora,
y estamos, como yo digo, pasando de los átomas a las ondas.
En vez de ver las palabras, estamos viendo
cómo se comportan las ondas rítmicas de los átomos.
De los textos y está siendo muy interesante.
Si bien para nosotros antes una obra estaba formada por 20.000 palabras,
ahora podemos decir que está formada por 3.000 ondas rítmicas.
Y para que veáis un camino que está en plena ebullición ahora mismo.
Porque la estilometría no tiene por qué ser solo léxica,
sino que te puedes fijar en lo que tú quieras, en los ritmos,
en las categorías gramaticales, incluso en la semántica,
un montón de conceptos diferentes.
Vista la estilometría, quería pasar a esto en conjunto,
a la transcripción automática
y cómo de ahí llegamos a la detección de copistas.
Este es el otro gran bloque al que me he dedicado
en los últimos años, que es la transcripción automática.
Como sabéis, hace poquísimos años era imposible
hacer una transcripción automática de un impreso
y ni qué decir de un manuscrito antiguo.
Si intentábamos usar un OCR, un Adobe,
un OCR normal, que sirve muy bien para textos modernos,
era imposible usarlo para impresos o manuscritos antiguos,
pues teníamos transcripciones tan horribles como esta
que veis en pantalla.
Pero por suerte, hace unos años apareció esta herramienta,
esta plataforma que se llama Transcribus,
que antes era parte de una beca europea, por lo que su uso
era totalmente gratis, pero ahora, como se acabó el dinero,
pues ahora se ha convertido en una empresa,
lo cual tiene muchos inconvenientes.
Pero bueno, Transcribo es maravilloso para empezar a hacer pruebas
y nosotros pues hicimos.
Hace unos años los primeros modelos
para transcribir impresos del siglo de oro,
con unos resultados muy satisfactorios.
Aquí veis cómo sale la transcripción automática
de unos impresos, que incluso puedes construir un modelo
que respete la ortografía de la época y un modelo que incluso modernice
la ortografía de forma automática.
Ahí veis que no está nada mal.
Con impresos es mucho más fácil porque, claro,
como son mucho más estables que los manuscritos,
pues conseguimos este tipo de resultados,
que tiene algunos errores, pero estamos en el entorno
del casi del 99% de acierto con impresos.
Manuscritos es otro mundo, es muchísimo más difícil.
Y aquí veis a lo que llegamos, que es básicamente
un 90% de acierto, incluso con modelos muy grandes,
con millones de palabras de entrenamiento,
pues se consiguen resultados increíbles.
Buenos para nosotros,
pero a veces lo ven los filólogos o los historiadores
y no es suficiente como para fiarte de la transcripción.
Pero bueno, como texto base para luego trabajar sobre ello
o como base para la estilometría nos sirve estupendamente,
porque la estilometría acepta muchas veces un porcentaje de error.
Entonces, como podéis ver,
estos son los modelos para los manuscritos.
Y también en los últimos años hemos también desarrollado
este modelo, que es el Coloso Español.
Porque en transcribos a veces le ponen estos nombres
grandilocuentes, que es el Duque de Austria,
el Gigante Alemán, y este nuestro es el Coloso Español.
Y es un modelo en el que básicamente se metieron
todos los modelos anteriores.
Y bueno.
Mira,
tiene 11 millones y medio de palabras de entrenamiento y bueno,
depende de la suerte que tengas, pues claro,
impresos y manuscritos del siglo de oro
lo hace muy bien porque viene de los modelos anteriores,
periódicos modernos también, pero con otro tipo de manuscritos
y de impresos no lo hace tan bien.
Pero bueno, intentar construir este supermodelo.
Y como os decía, Transcribus tiene un problema muy grande
que ahora cuesta mucho dinero
porque si tienes que hacer unas transcripciones de algunos.
Puede ser asumible, incluso ellos dan becas,
pero como te quieras hacer un proyecto grande
con miles de páginas, aunque sean 10 centimos por página,
te vas a mucho dinero.
Entonces, lo que hay que intentar en la medida
de lo posible es irse hasta hacia sistemas abiertos,
que es lo que estamos haciendo nosotros en los últimos años.
Por eso nos hemos comprado una estación de trabajo
que tiene GPUs y CPU potente para poder hacer este tipo
de procesos por nosotros mismos.
Y eso también cuesta dinero, pero es una inversión,
porque una vez que tienes ya la máquina,
puedes hacer estos procesos por ti mismo sin depender de nadie.
Y la verdad es que es muy importante.
Por eso nosotros usamos en los últimos tiempos
una combinación de distintas librerías,
os lo digo para que os suene, que se llaman Escriptorium,
Kraken y Pailaya, básicamente, que son un poco como transcribus,
pero tú te lo tienes que montar todo,
lo cual es mucho más difícil.
Pero a la que lo consigues ya eres libre y puedes transcribir
todo lo que quieras y transcribir cientos de miles de documentos
si quieres.
Entonces lo dejo por aquí para si queréis investigarlo.
Porque claro, este proceso ya es muchísimo,
muchísimo más manual.
Ya no dependemos de Transcribus,
que es una plataforma user friendly,
sino que tienes tú que hacerte los procesos, extraer tú las líneas,
que es esto que estáis viendo,
para al final acabar haciendo el reconocimiento de los textos.
Así que bueno, yo recomiendo en la medida de lo posible
usar software libre y librerías libres,
porque te dejan un espacio, te posibilitan.
Trabajar en tus proyectos sin que de repente
una mañana Transcribus tenga un problema y cierre
o se acabe el dinero de la empresa y decidan acabar con todo.
Entonces tienes un problema muy grave en tu investigación.
Así que, en la medida de lo posible,
hay que intentar usar software libre como son estos que os he dicho,
que son Kraken, Pailaya, que fue desarrollado en Valencia,
y Escriptorium,
que básicamente es un Transcribus, pero de.
Gratuito, que no tienes que pagar.
Hay que hacer un balance de lo que requiere tu proyecto
y a partir de ahí ver qué es lo mejor.
Entonces, recapitulando, hemos visto la estilometría,
que nos sirve para relacionar los textos.
Hemos visto la transcripción automática, que es un campo.
Que es muy importante porque podéis imaginar,
todas las bibliotecas y archivos del mundo idealmente quieren tener
sus textos transcritos para que la gente pueda buscar
y hacer búsquedas ahí en sus documentos.
Entonces, imaginad el interés que hay allí.
Y por eso hay empresas como Transcribus,
que está en Austria, o Transcriptorium,
que está en Valencia, que están capitalizando
estas necesidades de los archivos y bibliotecas.
Y hoy están ganando mucho dinero, que es bueno también
porque está bien promover el tejido empresarial.
Entonces, si queréis dedicaros a eso, yo recomiendo que.
Que os pongáis en contacto con estas empresas,
como os digo siempre, enviar un email
y decir, quiero trabajar y tengo esta experiencia
y soy filólogo o soy historiador
y además he hecho este máster de humanidades digitales
y entiendo perfectamente estos sistemas.
Así que, dadme trabajo.
Y bueno, si os dicen que no, pues nada.
Pero si os dicen que sí,
pues podéis tener una vía de trabajo muy interesante.
Porque ellos no quieren solo gente también, ingenieros, para.
Mejorar las tripas de los procesos,
sino que muchas veces quieren tener a personas de humanidades
que sean un puente entre los archivos y sus técnicos,
que guíen y que acompañen a un archivo concreto
para que pueda hacer este proceso con sus documentos.
Entonces muchas veces tenéis que guiarles en este proceso,
tenéis que explicarles lo que tienen que hacer,
que preparar y luego ya.
Los ingenieros o el sistema de transcribus lo transcribe.
Pero este puente entre los dos mundos yo creo
que es una labor muy importante de los humanistas digitales.
Por eso, cuanto más sepáis de los dos mundos, mejor.
Cuanto más podéis formaros tanto en el mundo de las humanidades
como en el mundo de los digitales, empezaréis a ver conexiones
entre los dos universos que seguro que.
Que seguro que mucha gente no había pensado hasta el momento.
Y para terminar, me gustaría explicar el proyecto
en el que estamos envueltos en el último año,
que está muy relacionado con lo que hemos visto,
pero en este caso es la detección caligráfica.
Es decir, tenemos un manuscrito
y queremos saber quién escribió ese manuscrito,
de quién es la mano escrita.
De ese manuscrito, que no significa que sea responsable del texto.
Por ejemplo, puede haber un manuscrito
con una obra de Lope de Vega, porque es una obra de Lope de Vega,
pero no significa que lo haya escrito de su puño y letra Lope de Vega,
porque una cosa es la caligrafía y otra quién es el autor
de ese texto.
Pero en este caso es ver de quién es la mano,
quién ha hecho esos trazos, de quién es la caligrafía.
Que tiene muchísima importancia en el siglo de oro,
porque os podéis imaginar que hay muchos autores,
muchos copistas, muchos problemas, muchos censores,
que conviene saber quién está detrás de estas manos.
Y bueno, esto se puede aplicar, como os podéis imaginar,
a cualquier campo, a las cartas de represaliados del siglo XX
de la Guerra Civil.
Hace poco hice un proyecto con una alumna de intentar reconocer
la mano de Lorca en las cartas que había escrito.
Bueno, esto se puede aplicar a cualquier tipo de proceso.
También no solo a manuscritos, sino a impresos.
Es decir, qué imprenta está detrás de este documento,
qué se está haciendo en Galicia ese proyecto.
Entonces,
como os decía, Es muy interesante porque nos dimos cuenta
que las mismas técnicas que se usan para transcribir,
que básicamente son redes neuronales convolucionales,
esto sí que es inteligencia artificial,
¿por qué no usábamos esas mismas técnicas
no para transcribir,
sino para detectar quién estaba detrás?
Si la máquina es capaz de coger un texto
y transcribirlo detectando las letras,
¿por qué no podemos hacer este mismo proceso,
pero no para que transcriba,
sino para que aprenda a decirnos quién está detrás?
Y gracias a esta idea inicial, configuramos el proyecto TALIA,
Inteligencia Artificial y Patrimonio Teatral Aureo,
que es un proyecto que está liderado por Sonia Boadas,
de la Universidad Autónoma de Barcelona,
y en el cual colaboramos varios investigadores.
En este momento estamos Arantxa Yasser,
Elena, Marcelo y yo colaborando en este proyecto
para intentar poner un poco de orden en la caligrafía del teatro
del siglo XIX.
Que por otra parte es un proceso que tiene muchísimo interés
porque ya había proyectos que intentaban hacer esto
de forma manual.
De forma filológica tradicional desde hace años
y aquí está el gran proyecto
Manos Teatrales que ahora dirige Alejandro García Reidy de Salamanca
y que es un gran repositorio de las manos que intervenían
en el siglo de oro.
Pero todo está hecho de forma filológica, manual
y nosotros queríamos intentar dar el salto
para que la máquina aprendiera a realizar este proceso.
Entonces, lo que hacemos, como os decía antes,
es un proceso muy sencillo para empezar en el que a la máquina,
en vez de pedirle que transcriba, le pedimos que transcriba
con un símbolo determinado si estamos ante una mano
o estamos ante otra.
Por ejemplo, aquí hicimos un experimento muy sencillo
con Lope de Vega.
En el que si la máquina se enfrentaba a Lope
lo transcribía con una X y si se enfrentaba
a otras manos lo transcribía con una O. Es un truco,
es engañar a la máquina para que al final te dé la pista que tú quieres,
que en este caso es ver de quién es un manuscrito.
Hicimos un primer experimento de validación.
Muy importante siempre validar
y hacer experimentos con todo lo que.
Las ideas que tengamos con 44 obras autógrafas,
es decir, escritas por Lope de su mano,
y 250 obras de otras manos.
Hicimos un primer experimento para ver si funcionaba esta idea
para detectar a Lope o no.
Hicimos incluso una validación interna,
luego una validación externa, que son conceptos muy importantes
en este mundo del aprendizaje automático,
para que no nos confundan los resultados.
Y básicamente, muy resumidamente, Los resultados fueron excelentes.
Es decir, conseguimos detectar a Lope de Vega.
Ahí veis verdaderos positivos, falsos positivos, que son ideas
que tenéis que empezar a manejar.
Básicamente es lo acertado que está la máquina en sus resultados.
Y veis que tenemos unos resultados que son excelentes.
O sea, se mide sobre uno.
Y en todos los casos tenemos resultados muy, muy, muy buenos.
Porque a veces no solo hay que medir cuánto acierta,
sino cuánto se equivoca.
Por eso hay distintos tipos de métricas
para medir los aciertos de un experimento.
Pero bueno, básicamente, en general tuvimos muy buenos resultados.
Entonces, lo que estamos haciendo ahora, básicamente,
es reunir todos los manuscritos posibles del siglo de oro.
Tenemos Biblioteca Nacional, estamos intentando incorporar Pares,
pero también la Biblioteca de Francia,
Instituto del Teatre, Menéndez Pelayo,
un montón de bibliotecas
en las que pueda haber manuscritos del siglo de oro,
para que entre todas ellas, de repente,
entre todos los documentos,
pueda aparecer uno que es lo mismo que nos ha pasado
con la estilometría, pues a ver si nos sucede también con.
Con la detección caligráfica, a ver si entre todas ellas
de repente hay uno que tenga la letra de un autor que nos interese,
que puede ser Lope de Vega, o Calderón, o Cervantes,
o Leonor de la Cueva, o Sol Juan Inés de la Cruz,
los que nos interesan a nosotros.
Entonces, como os decía antes, también estamos trabajando mucho.
Para abandonar un sistema privado que era Transcribus también y pasar
a un sistema libre.
Entonces, estamos usando lo mismo que os explicaba antes
y Scriptorium y librerías
abiertas para realizar estos procesos de trabajo,
que básicamente es extraemos las líneas,
generamos un modelo de inteligencia artificial de redes neuronales.
Compile AYA y luego hacemos los rastreos
y vemos si aparece letra de un autor en alguno de los miles de documentos
que hemos reunido, que ya tenemos unos 3.000, 2.000, 3.000 documentos
sobre los que hacemos los rastreos.
Y quería explicaros, para acabar casi ya,
que en este tipo de procesos, Hay básicamente dos vías
para enfrentarse a este tipo de problemas, que son la vía supervisada
y la vía no supervisada.
Y esto se puede aplicar a muchos problemas en humanidades digitales,
en aprendizaje automático.
En la vía supervisada, tú partes de un corpus
en el que tú ya sabes las categorías de este corpus,
por ejemplo, Lope de Vega y no Lope de Vega.
Tú ya partes de ese conocimiento y haces rastreos
para ver si se encuentras más bien.
Por ejemplo, no es la vía supervisada.
Luego la otra gran vía, que es
un poco lo que he explicado antes, es la vía no supervisada,
en la cual tú tienes todos tus documentos,
no pones categorías ni etiquetas, sin embargo,
dejas que se muevan, que se extiendan por el espacio de forma automática
y luego tú ves qué clusters se han formado.
Entonces, en el proyecto de detección queremos.
Explorar las dos vías.
Por una parte, hacer modelos concretos para autores concretos,
como Lope de Vega, Calderón, Tirso de Molina,
y hacer grandes rastreos.
Y por otra, hacer sistemas no supervisados,
en el cual tú, idealmente, puedes poner
todas las obras que se repartan por el espacio
y ver qué.
Qué relaciones se están produciendo.
Esta segunda vía es muy importante, ¿por qué?
Porque muchas veces, como nos pasó con la monja Alferez
o con la francesa Laura, encuentras cosas que ni tú mismo
estabas buscando, porque tú nunca vas a encontrar un copista
con el primer método que no estabas buscando.
Sin embargo, si haces una gran red
y de repente aparece un conjunto de documentos
que se relacionan entre sí, pues puedes tirar del hilo
y acabar demostrando que ahí hay un copista
o hay un censor o un dramaturgo que no conocías
y que no estabas buscando.
Y eso solo puede pasar con una vía no supervisada.
Entonces,
para que veáis estos dos grandes mundos,
la vía supervisada y la vía no supervisada.
Entonces, ya para terminar, os quería recapitular diciendo
que.
Que hemos visto la estilometría
y cómo sirve para relacionar a los textos.
Hemos visto la transcripción automática
para hacer la transcripción de documentos antiguos,
que puede servir no solo para transcribir,
sino incluso para modernizar los textos.
Y hemos visto cómo se puede usar la transcripción automática
para también detectar caligrafía en los dramaturgos.
Y como consejos finales de recapitulación,
Por favor, usad chat GPT,
usad inteligencias artificiales para programar
y cuando menos os deis cuenta estaréis construyendo programas.
Y bueno,
si podéis hacerlo de forma más académica está bien,
pero de verdad, si podéis usar inteligencias artificiales
veréis que enseguida estáis construyendo vosotros
programas.
Programas y procesos muy complejos que antes era impensable.
Luego os doy otro consejo muy personal,
que bueno, no me hagáis caso si no queréis,
porque bueno, depende, cada persona tiene una trayectoria
y es un universo, pero.
Yo os quería recomendar que si tenéis una idea,
si tenéis alguna inquietud,
pues yo quiero estudiar las cartas de las monjas del siglo XVII.
Yo quiero estudiar, hacer unas reconstrucciones virtuales
de las murallas de mi pueblo.
Pues yo recomiendo, porque muchas veces la gente,
como es lógico también, pues espera a tener unas financiaciones
y a estar avalado por unos.
Por unos organismos y unos proyectos,
yo os propongo que empecéis ya.
O sea, que si tenéis una idea, os pongáis a trabajar en ella.
Hacéis vosotros vuestra página web
y, por ejemplo, decís proyecto monjas.
Y así empezáis a montar vuestras ideas, vuestros proyectos.
Y cuando os queréis dar cuenta, pues tenéis un trabajo
y tenéis unas.
Ya unas ideas y un cuerpo que luego,
cuando realmente haya una financiación,
ya haya una beca, ya haya un.
Podéis colaborar con algún profesor o algo,
vosotros ya tenéis un trabajo del que partir y del que seguir.
Y básicamente es lo que he hecho yo toda la vida,
básicamente porque es muy difícil conseguir financiación.
Entonces, yo comienzo los proyectos y luego, cuando llevan un tiempo,
pues luego a veces conseguimos financiación
y conseguimos llevarlo a otro nivel.
Pero es importante empezar,
empezar a trabajar en vuestras ideas.
Porque pueden ser muy válidas y pueden acabar conduciendo
en resultados muy interesantes.
Y con esto ya para terminar,
quería deciros que a mi juicio está.
Está todo por hacer.
O sea, no os podéis hacer una idea.
Cuando uno empieza a estudiar,
se piensa que ya está todo hecho, ya está todo investigado,
ya hay un montón de libros y publicaciones,
pero realmente hay un montón de vacíos,
hay un montón de cuestiones por tratar,
sobre todo cuando estamos trabajando encima con humanidades digitales,
que son unas.
Unas formas de ver los productos culturales
de una forma que, claro, hace diez años era impensable.
Entonces, realmente está todo por hacer, está todo por descubrir,
está todo por volver otra vez a releer.
Así que os animo encarecidamente a llevar adelante vuestras ideas,
a colaborar y a seguir aprendiendo y trabajando con ilusión,
que al final es muy importante en nuestra disciplina.
Así que sin más, muchísimas gracias y aquí estoy para cualquier pregunta
o si luego queréis escribirme porque tenéis alguna idea
interesante, yo siempre estoy abierto a cualquier colaboración.
Muchas gracias.
Muy bien, muchísimas gracias Álvaro,
muy interesante la presentación que nos has hecho.
Entonces, no sé si hay alguna pregunta,
por favor, ya sabéis que podéis o bien os conectáis
y entonces os vemos y.
Y os doy el turno de palabra, pasáis a hablar,
o bien con la mano podéis también preguntar,
o bien si queréis hacer las preguntas por el chat,
yo creo que entre María Luisa y yo somos capaces de gestionar.
Entonces, bueno,
yo lo primero que quería decir, Álvaro, es que, bueno,
efectivamente nos has planteado un poco cuál ha sido tu trayectoria
personal.
Me ha gustado cómo has empezado y me ha gustado,
tengo que matizar algunas cosas de cómo has acabado,
si no te importa.
Entonces, has empezado diciéndonos, quiero decir,
fuera de lo que es el contenido propio de tu investigación,
has empezado diciéndonos que.
Que las humanidades digitales son trabajo en colaboración,
en equipo entre muchas disciplinas y tal.
Estoy absolutamente de acuerdo.
Es más, me gustaría saber de tu opinión al respecto,
porque es que yo me da la sensación de que no se enseñan a la mayoría
de los humanistas, en los grados y en donde aprendéis,
a colaborar, a compartir ideas, a trabajar en grupos,
porque de verdad que no todo, o sea, siempre hay competencia, claro,
porque hay que sacar la mejor nota y tal,
pero dentro de lo que es la competencia propia,
pero tenéis de costumbre vosotros, me gustaría por lo menos en tu área,
tenéis costumbre de colaborar varios filólogos,
Tú me vas a decir que con algún informático
a lo mejor sí, no sé, dime.
Sí, pues tienes toda la razón en este mundo de la colaboración.
Pues es que en mi campo concretamente de filología española,
hace diez años era impensable, o sea,
Según lo que yo entiendo, era impensable
que hubiera colaboraciones, era impensable.
La gente trabajaba en sus despachos, en sus torres de marfil,
y hacía una edición de un texto,
hacía un manual, hacía una investigación,
y era un trabajo totalmente individual.
Y lo que está pasando, por suerte,
en los últimos años, es que estamos viendo
que, sobre todo, que son proyectos tan amplios,
lo que estamos haciendo últimamente, que se desborda por todas partes.
Entonces, por propia necesidad,
necesitamos cada vez más gente implicada.
Pero no solo en el ámbito de las humanidades digitales,
sino un poco en el Teatro del Siglo de Oro.
La verdad es que también yo hablo desde un campo que es
el Teatro del Siglo de Oro, que ha dado la suerte,
porque de verdad yo creo que otros campos no funcionan así,
que se ha reunido un conjunto de personas
en las que se está fomentando muchísimo la colaboración, el respeto
e incluso el cariño entre el campo.
Y es increíble.
Nosotros vamos a los congresos y acabas abrazándote con 20 personas
porque estamos generando un campo muy bueno
y muy bonito en el que prácticamente por WhatsApp.
Nos escribimos todo el tiempo y es, tú tienes un manuscrito de tal,
pues yo he ido a la biblioteca de Italia,
pues pásame esto, pásame esto otro.
Y estamos generando unas redes virtuosas
que la verdad están saliendo muy bien.
Entonces, en los últimos años yo estoy viendo un avance muy grande
de la colaboración,
aunque todavía tenemos que seguir luchando mucho
porque aquí entra en terreno otro aspecto, que es
que las evaluaciones de los organismos que te evalúan.
Tu trayectoria académica para conseguir becas y plazas
y estas cosas, todavía, en mi campo por lo menos,
siguen viendo peor colaborar que trabajar individualmente.
Y a mí, por ejemplo, yo me presento a una plaza, imagínate,
de Ramón y Cajal o Juan de la Cierva y tal,
y me van a escribir en el informe, tienes que escribir más artículos,
que bueno, también tienes razón,
pero tienes que escribir más artículos de forma independiente
y no puedes estar colaborando todo el tiempo con unos y con otros.
Cuando en ciencias, en química, en física,
es impensable que los artículos salgan sin cinco nombres
o siete nombres, que bueno, también es súper habitual.
Pero en nuestro campo, incluso hay en criterios para plazas,
que dice la puntuación de tener un artículo escrito
se dividirá entre el número de personas que hayan colaborado.
Entonces, si tienes un artículo entre dos personas,
se divide a la mitad.
Entre tres,
pues se divide entre tres.
Y es como una locura,
porque no se puede evaluar las cosas de esa forma matemática.
Pero bueno, estamos trabajando y cada vez se valora más.
Incluso hay gente que empieza a verlo no como algo negativo,
sino como algo positivo.
Y eso, entonces con la computación
pues a veces que no queda más remedio que aliarse con personas
que se dedican a eso porque si no, pues no puedes, no sabes hacerlo.
Sí, nosotros también, yo comprendo eso.
Lo más adecuado es lo de que serían tres autores para nosotros
en informática, pero efectivamente en cuanto pasas
de tres empiezan a dividir.
Pero bueno, ya sé que para vosotros es como mucho más exagerado.
No sé si hay alguna pregunta o si no sigo yo con María Luisa.
Yo no veo ninguna pregunta,
solamente darle la enhorabuena al conferenciante.
Vale.
Pues mira, luego quería entrar, Álvaro,
mientras a ver si se anima alguien y si no, pues ya está.
Con respecto al último que has dicho,
entonces efectivamente en las humanidades digitales,
yo de cuando entré hace ya 10 años, cuando se crea la HDH,
estoy.
También ya por ahí la Asociación Española.
La Asociación HDH era Humanidades Digitales Hispánicas.
Entonces, bueno, ahí hay como una intención
de los que estaban entonces de que las Humanidades Digitales
tiene que hacerse todo colaborativamente
y todo gratis.
O sea, que va a ser para nosotros que nos dejen las herramientas.
Entonces, claro, se les olvida que hay dos cosas importantes.
Una cosa que es que en investigación.
Podemos usar lo que ya está comercializado,
pero no podemos investigar en cosas que ya están comercializadas,
porque sería claramente un ilegal.
Y por otra parte,
yo también estoy absolutamente de acuerdo en la ciencia libre,
que conste, pero también quiero decir.
Que el hacer los interfaces es lo que normalmente no te.
Yo he trabajado mucho en proyectos europeos,
no te lo financian ni en Europa.
O sea, que ya es decir, cuando quieres decir O sea,
tienes un demostrador, aquello funciona,
pero luego pasarlo a explotación.
Bueno, ¿quién evalúa a los usuarios de que de verdad eso les vale?
Eso ya está, normalmente te lo tachan,
porque ahí ya no hay dinero.
Y luego hay una cosa importante que.
Por ejemplo, ¿qué es lo que estamos pagando?
El mantenimiento.
¿Quién mantiene ese software?
¿Quién lo actualiza?
¿Quién mantiene?
¿Quién paga las grandes salas frías donde hay un montón de máquinas?
Efectivamente, yo creo que eso no tenemos que olvidarlo
dentro de que yo estoy absolutamente de acuerdo
contigo de que si hay herramientas como las que nos has comentado,
que me ha encantado esa parte, de software libre
y que podamos utilizarlo, hay que utilizar eso.
Ahora, tú ya nos has dicho que, claro,
eso ya nos exige mantener un equipo, comprarlo, mantenerlo, instalarlo.
Es decir, vuelves otra vez al principio,
al estado que decías que ocurría antes de la llegada
de la inteligencia artificial generativa.
Sí, claro, que no sabes.
Sí, es que has tocado un tema importantísimo.
Bueno, para empezar, todo el tema de los datos abiertos,
que todo el mundo estamos muy a favor,
pero luego tiene también complicaciones
y hasta qué punto también lo puedes poner tú todo en abierto.
Eso el otro día hablábamos en una conferencia con.
¿Hasta qué punto pones todo tu proyecto en abierto?
Luego llegan las grandes inteligencias generativas,
rastrean toda esa información, la ofrecen y, muy importante,
se pierde muchas veces la trazabilidad de quién ha hecho
esa primera investigación.
Entonces, eso es importantísimo, porque tú ves, claro,
proyectos a los que has dedicado muchísimo tiempo,
a los cuales luego, también en dos veces que se acabe compartiendo eso,
se pierde quién lo había hecho en un inicio.
Entonces, es un tema muy problemático.
Y el tema del software libre contra privado es complicado.
Yo la verdad es que después de tantos años,
porque ya llevo unos años con esto, entiendo las dos posturas.
Porque hay gente que critica muchísimo a Transcribus
por pasar de ser gratuito
a ser una empresa básicamente que tienes que pagarles.
Pero es que la financiación europea para mantener
todos los servidores se acabó porque era un proyecto europeo.
Creo que era una RC, se acabó y claro,
no hay dinero y hay que mantener unos servidores increíbles
y a 30 trabajadores, que son una cooperativa además,
entonces pues hay que cobrar.
Entonces yo lo entiendo, si no cobraran,
pues no se podría mantener ese sistema.
Entonces hay que hacer el balance.
Entre los dos mundos y es lo que sucede,
que muchas veces, yo cuando hablaba con Enrique Vidal,
que lleva Transcriptorium en Valencia,
como es súper informático, ingeniero, me decía,
pero es muy fácil hacer un Transcribus por tu cuenta,
te lo haces tú mismo, es como, solo necesitas.
Hacer un sistema de transcripción, primero de la página,
un sistema de segmentación, luego uno de transcripción,
luego tener una máquina que te haga la red neuronal
y luego un sistema de transcripción.
Y digo, hombre Enrique, no es tan fácil como para ponerse.
O sea, Transcribus, sé que dentro hay 10 ingenieros
que han trabajado 6 años a tiempo completo
para que eso funcione bien.
No lo voy a hacer yo tampoco en una mañana.
Lo hemos conseguido.
Pero a través de meses haciéndolo
y consiguiendo hacerlo por nuestra cuenta,
pero es difícil.
Entonces, yo entiendo que haya plataformas muy importantes,
user-friendly, que sirvan a los investigadores.
Y es un consejo también que les doy siempre
a las personas que se dedican a este mundo,
y es que cuando desarrollan una herramienta, por favor,
que encima está destinada a humanistas,
que en la medida de lo posible la hagan accesible, user-friendly,
para las personas que la van a usar.
Porque yo, por ejemplo, cuando estuve en Viena
trabajando en todo este tema de la escansión automática,
de sacar los ritmos,
Al final, mi compañero hizo un sistema de escansión que era,
al final, una librería, bueno, como siempre,
un GitHub que tienes que descargar y tienes que usar,
pero el 99% de las personas, los humanistas,
las personas que se dedican al teatro del siglo II,
los que van a usar ese sistema de escansión automática,
no van a saber aplicar ese GitHub, porque el GitHub,
si no lo entiendes, es un sistema muy complejo
para si no has hecho nunca nada de eso.
Entonces, a la medida de lo posible, generar,
como se ha hecho en la Cervantes Virtual,
una plataforma que ponga meta aquí sus textos,
sus versos para hacer la escasión automática.
Entonces, se introducen
y se hace automáticamente sin tener que pasar por ese proceso.
Porque digo, has trabajado un montón en construir
esta herramienta que luego la gente a la que va dedicada es imposible.
Porque no se entiende.
Yo me acuerdo que hasta que aprendílo que era un GitHub
y que.
Yo quería descargar, instalar y usar, y no se puede,
hay que clonarlo y hay que usarlo de otra manera,
pero eso si no estás metido en el mundo,
pues es difícil.
Entonces, bueno, son unas tensiones que tenemos que ir sorteando.
Bueno, muchísimas gracias, Álvaro.
Es genial oírte,
sobre todo que vienes eso de las humanidades,
como entras, como tú dices, en el mundo
de las humanidades digitales con el máster
y ahí te expandes, te desarrollas y empiezas a aprender más.
Un montón de cosas y bueno,
yo creo que es un ejemplo que podemos tener en cuenta
y que te agradecemos mucho los comentarios que son absolutamente
acertados.
Muchísimas gracias.