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artículo, como «data», «information» o «data- base», y otras que denotan la escala o tamaño del proyecto, como «archive», «collection», «platform» o «library».
Palabras más frecuentes utilizadas para describir proyectos de Humanidades Digitales en Europa CC-BY © European Association for Digital Humanities (EADH).
Se puede resumir el estado actual de las huma- nidades digitales en Europa teniendo en cuenta tres objetos: proyectos, herramientas y grupos de investigación. Entre los proyectos que ponen en línea textos digitales destacan Oxford Text Archive, Deutsche TextArchive, Eighteenth-Cen- tury Poetry Archive o DigiLibt. En cuanto a las herramientas de análisis textual, se pueden mencionar Alcide, CATMA y Stylo R. Por último, también son importantes las infraestructuras y grupos de investigación, como CLARIN, CLiGS y Electronic Text Reuse Acquisition Project. Estas iniciativas utilizan algoritmos para atribuir la autoría de textos (Burrows, 2002), para descubrir temas latentes en un gran conjunto de textos (Blei, 2012), o bien para detectar casos de inter- textualidad en la producción literaria de varios autores (Ganascia, Glaudes y Del Lungo, 2015). No hace falta decir que muchos de estos proce- dimientos tienen su parangón en el tratamiento automático de imágenes (Rosado, 2015).
El objetivo final suele ser encontrar patrones para comprender mejor las creaciones literarias o artísticas. Pero el comentario de texto, la lectura atenta, sigue ocupando un papel importante incluso cuando se utilizan métodos estadísticos para analizar textos porque el investigador desplaza su atención desde el conjunto al detalle y del detalle al conjunto para corroborar que sus ideas en torno a la obra son correctas y, así, com- prender mejor las distintas capas semánticas, los temas centrales, los eventos y el estilo. En otras
palabras, la lectura distante y la lectura atenta no se excluyen porque el investigador suele combinar ambas estrategias: primero adquiere un panorama general y luego filtra y se acerca a los detalles para comprender mejor. Además, el análisis suele complementarse con visualizacio- nes de la información en forma de anotaciones al margen, textos paralelos que están conectados de alguna manera (colores, densidad, contraste forma-fondo, flechas) o bien estructuras más abstractas como mapas, árboles y grafos (Jänicke, Franzini, Cheema y Scheuermann, 2015).
Para resumir, si bien el volumen de datos no es equiparable al generado en la actualidad por las redes sociales, blogs y grandes empresas, en las humanidades (y en concreto en los estudios literarios) solo se puede hablar de Big Data si se consideran las tecnologías asociadas a dicho fenómeno, como la minería de datos, la estilo- metría o el procesamiento de lenguaje natural.
La conversación entre las humanidades y el Big Data no se reduce al estudio de manera cuantitativa de grandes colecciones de textos e imágenes. Los humanistas digitales participan de manera activa en los debates sobre la naturaleza de los datos.
Los datos como construcción humana
La conversación entre las humanidades y el Big Data no se reduce a la adopción de algoritmos para estudiar de manera cuantitativa grandes co- lecciones de textos e imágenes. Los humanistas digitales, de hecho, han participado de manera activa en los debates en torno a la naturaleza de los datos.
En un contexto en que los datos se equiparan a pruebas objetivas, irrefutables, no se ha cesado de repetir que los datos son, en realidad, una construcción humana; es decir, que están condi- cionados por el momento, el lugar, la lengua y la ideología de los actores que intervienen durante
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Cultura inteligente: Análisis de tendencias digitales