Una computadora está analizando discursos parlamentarios para entender cómo comenzó la revolución francesa
Por Kathleen J. Davis | Pittsburgh News Radio
La toma de la Bastilla el 14 de julio de 1979.
JEAN-PIERRE HOUËL / WIKIPEDIA COMONS
La Revolución Francesa, que comenzó en 1789, fue el escenario sangriento de una miríada de trastornos políticos europeos. Ahora, el aprendizaje automático arroja luz sobre cómo la lingüística desempeñó un papel en la discusión de los ideales democráticos y la formación del nuevo gobierno.
Un equipo de investigadores, incluido el profesor asistente de la Universidad Carnegie Mellon, Simon DeDeo, utilizó el aprendizaje automático para analizar más de 40,000 transcripciones digitalizadas de los primeros dos años de debates del primer parlamento francés improvisado, durante el comienzo de la revolución.
"Lo primero que realmente salió y nos sorprendió fue que se puede distinguir entre izquierda y derecha no por lo que dicen, sino por cómo lo dicen", dijo DeDeo.
El estudio encontró que los revolucionarios liberales eran más propensos a usar giros novedosos de la frase para hablar sobre nuevas ideas, y también hicieron más discusiones descarrilando.
"Así que tienes estas personas realmente carismáticas que son esencialmente los timones de la revolución", dijo. "Dirigen esta conversación sobre cómo llevar a Francia a direcciones que nadie ha visto nunca".
Los conservadores, por otro lado, usaban patrones de lenguaje y habla más tradicionales, y tendían a mantener las conversaciones en el buen camino. DeDeo señaló que la situación de los conservadores en Francia se volvió cada vez más hostil a medida que la revolución avanzaba y muchos se vieron obligados a huir.
DeDeo dijo que el estudio confirma lo que muchos historiadores han pensado sobre los roles de los diferentes revolucionarios, lo cual es algo bueno.
"Porque ahora lo que tenemos es una herramienta computacional y matemática que podemos aplicar a muchos otros sistemas políticos diferentes", dijo.
DeDeo dijo que el equipo de investigación planea utilizar esta máquina de aprendizaje para analizar las transiciones democráticas de otros países, como Serbia, que son mucho menos entendidas.
