Al analizar datos sobre usuarios multilingües de Twitter y editores de Wikipedia, así como sobre 30 años de traducciones de libros en 150 países, investigadores del MIT, la Universidad de Harvard, la Universidad Northeastern y la Universidad Aix-Marseille han elaborado mapas de redes que, según afirman, representan la fuerza de las conexiones culturales entre hablantes de distintos idiomas.
Esta semana, en Proceedings of the National Academy of Sciences, muestran que la centralidad de un idioma en su red —definida tanto por el número como por la fuerza de sus conexiones— predice mejor la fama mundial de sus hablantes que la población o la riqueza de los países donde se habla.
«La red de idiomas cuyas obras se traducen es una agregación de la red social del planeta», afirma Cesar Hidalgo, profesor asistente de desarrollo profesional Asahi Broadcasting Corporation de Artes y Ciencias de los Medios y autor principal del artículo. «No todo el mundo comparte un idioma con los demás y, por lo tanto, la red social mundial se estructura mediante estos caminos indirectos, en los que las personas de algunos grupos lingüísticos son, por definición, mucho más centrales que las de otros. Eso les otorga un poder y una responsabilidad desproporcionados. Por un lado, les resulta mucho más fácil difundir el contenido que producen. Por otro, como la información fluye a través de las personas, queda teñida por las ideas y los sesgos de estas».
Trazar las redes de los políglotas
Hidalgo y sus estudiantes Shahar Ronen —primer autor del nuevo artículo— y Kevin Hu, junto con Steven Pinker, de Harvard, Bruno Gonçalves, de la Universidad Aix-Marseille, y Alessandro Vespignani, de Northeastern, incluyeron en su conjunto de datos a un usuario de Twitter si había publicado al menos tres tuits de una frase en un idioma distinto de su lengua principal. Así, reunieron datos de 17 millones de los aproximadamente 280 millones de usuarios de Twitter. Aplicaron umbrales similares a los usuarios de Wikipedia que habían editado entradas en más de un idioma, con lo que obtuvieron un conjunto de datos de 2,2 millones de editores de Wikipedia.
En ambos casos, la fuerza de la conexión entre dos idiomas cualesquiera se determinó por el número de usuarios que habían demostrado dominio de ambos.
Los datos sobre traducciones procedían del Index Translationum de la UNESCO, que cataloga 2,2 millones de traducciones de libros, a más de 1.000 idiomas, publicadas entre 1979 y 2011. En este caso, la fuerza de la conexión entre dos idiomas se determinó por el número de traducciones entre ellos.
Los investigadores también emplearon dos definiciones distintas de fama mundial. Una era la medida que el grupo de Hidalgo había utilizado en su anterior proyecto Pantheon , que también examinaba la producción cultural mundial. Pantheon había identificado a todas las personas que (en aquel momento) tenían entradas en Wikipedia en al menos 26 idiomas: 11.340 personas en total.
La otra medida de fama consistía en aparecer entre las 4.002 personas descritas en el libro «Human Accomplishment: The Pursuit of Excellence in the Arts and Sciences, 800 BC to 1950», del politólogo estadounidense Charles Murray. La lista de Murray se basaba en la frecuencia con que se mencionaban los nombres de las personas en 167 obras de referencia —enciclopedias y estudios históricos— publicadas en todo el mundo.
Correlaciones relativas
Naturalmente, había diferencias entre las redes generadas a partir de los distintos conjuntos de datos y sus correlaciones con las dos medidas de fama. Por ejemplo, en la red generada a partir de datos de Wikipedia, el alemán es mucho más central que el español; en la red de Twitter ocurre lo contrario.
Del mismo modo, la red generada a partir de los datos de traducción de la UNESCO se correlacionaba mejor con el índice de fama de Murray, que, como indica el subtítulo de su libro, se centraba en la ciencia y las artes. Las redes de Wikipedia y Twitter se correlacionaban mejor con el índice Pantheon, que incluía a muchas más figuras de la cultura popular.
Pero, con ambas medidas de fama, al menos una de las redes, considerada por separado, ofrecía una correlación mejor que el número de hablantes de un idioma y el PIB de los países donde se habla. Y al combinar las redes con datos de población e ingresos, las correlaciones eran aún mayores.
«Tenemos que dejar muy claro de qué estamos hablando», afirma Hidalgo. «Este artículo no trata sobre los idiomas globales. Las tres redes representan a las élites. Pero son esas élites las que impulsan la transferencia de información entre culturas».
«Este artículo, que invita a la reflexión, amplía la intersección entre la ciencia de redes basada en macrodatos y la lingüística», escribe Kenneth Wachter, profesor de demografía y estadística de la Universidad de California en Berkeley. «Ofrece criterios reproducibles para que un idioma pueda servir de centro global y probablemente estimulará muchas perspectivas alternativas».
Este artículo se publica en colaboración con MIT News. Su publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Larry Hardesty es colaborador invitado de MIT News.
Imagen: Miembros del público utilizan sus dispositivos móviles para fotografiar al príncipe Guillermo de Gran Bretaña y a su esposa Catalina, duquesa de Cambridge, durante un paseo en Brisbane, el 19 de abril de 2014. REUTERS/Phil Noble.
