Hoy lunes 4 de marzo ha tenido lugar en la sala de grados del edificio 6, la defensa pública de la tesis doctoral titulada «Hacia una cuantificación del fenómeno dialéctico: redes neuronales y debate político”, de la que es autor Fernando Fedriani Martel. Esta tesis doctoral está dirigida por los profesores doctores Jesús Javier Laborda Gil de la Universitat de Barcelona y Eugenio M. Fedriani Martel de la Universidad Pablo de Olavide y tiene como tutor en el departamento de Filología y Traducción al profesor doctor Raúl Fernández Sánchez-Alarcos. La tesis ha obtenido la calificación de Apto Cum Laude.
La tesis defendida hoy por Fernando Fedriani es un acercamiento a la cuantificación del fenómeno retórico, desde las redes neuronales. Tras acomodar al estudio la bibliografía existente, y desde el prisma de las Ciencias Políticas, su autor ha definido variables empíricas que permiten determinar la idoneidad retórica de un determinado discurso. Tras ello, ha valorado con los indicadores definidos todos los debates políticos que se han desarrollado en España desde la regeneración democrática y entre los candidatos a la Presidencia del Gobierno.
Con los datos que se recogen en el corpus, se ha entrenado una red neuronal. Tras proceder a su entrenamiento y revisión, se afirma que es posible determinar desde variables lingüísticas quién se ha impuesto en una contienda retórica, sin la intervención directa de un observador que mediatice el estudio. Eso sí, hay que aclarar que la herramienta se centra en dilucidar quién ha intervenido mejor, desde el punto de vista formal, quién ha empleado mejor los recursos lingüísticos, y no en la confrontación argumental. También se reconoce que algunas partes de la red neuronal son susceptibles de cometer cierto grado de error (hablando en términos estadísticos o probabilísticos), fruto de la insuficiente cantidad de datos apropiados para su entrenamiento.
En todo momento se han valorado los distintos planos que la Filología tradicional ha empleado en sus acercamientos teóricos. Y desde estos, desde las variables que suponen la principal novedad de este trabajo de investigación, se abren interesantes aplicaciones tales como la clasificación tipológica (en textos orales o escritos) que podría emplearse en los diversos buscadores de Internet, sin la intervención humana, o la mejora del aprendizaje retórico en futuros políticos o estudiantes.
Conviene recordar que se ha entrenado dos redes diferentes. La primera de ellas con discursos políticos; la segunda, que contaba con un caudal de muestras muy superior, con fragmentos retóricos de ligas de debates universitarias. El comportamiento de ambas redes ha sido sensiblemente diferente, entre otros motivos porque las muestras estudiantiles eran más heterogéneas y requerían de un mayor número de neuronas en las capas ocultas. La celebración de nuevos debates electorales, en futuras legislaturas, permitirá que se depure el funcionamiento de la primera red, con la incorporación del análisis de nuevos pasajes; de momento, solo se han producido cinco debates televisados en la historia política española. Los análisis a realizar en el futuro retroalimentarán el algoritmo, mejorando su aplicabilidad, que es ya operativa, aunque pueda ser mejorada con dichas futuras muestras. En cuanto a la red entrenada para valorar la calidad de los debates universitarios, ya es totalmente funcional en sí misma, pero presenta el inconveniente del coste de las herramientas que traducen el texto oral a escrito de forma eficaz, así como las limitaciones de los programas que permiten el análisis pormenorizado y automático de los textos escritos.
Se ha aprovechado la aplicación práctica presentada en esta memoria para extraer las características más significativas, desde el punto de vista lingüístico, del lenguaje utilizado en los debates presidenciales. También considera el autor que se ha proporcionado un avance importante en la sistematización de la Teoría de Redes Neuronales Artificiales, con un desarrollo lo suficientemente claro y explícito como para permitir futuras aplicaciones de las redes neuronales a ámbitos relacionados con la Lingüística y las Ciencias Políticas, entre otros.
