El impacto de los métodos computacionales en el análisis de la literatura albanesa Un enfoque basado en el análisis emocional
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Este estudio explora la incorporación de métodos computacionales de análisis emocional en la enseñanza de literatura albanesa y su efecto en las habilidades analíticas de los estudiantes. Mediante un enfoque mixto, 31 posgraduados en Lengua y Literatura Albanesa combinaron análisis textual tradicional con lectura distante, aplicando el NRC Emotion Lexicon a través de Perplexity AI. Analizaron Crónica en piedra de Ismail Kadare y Los muertos viven en el espejo de Ervin Nezha, evaluando el potencial pedagógico de integrar interpretación literaria y análisis computacional.
Nota metodológica: Dada la falta de herramientas de procesamiento de lenguaje natural para el albanés, los textos se tradujeron al inglés para el análisis computacional, introduciendo un sesgo de traducción reconocido como una limitación importante. Además, encuestas pre y postintervención (n=31) midieron actitudes y cambios autoinformados en competencias, con instrumentos validados y adaptados al contexto académico albanés.
Resultados: Los resultados iniciales revelan que, pese a las dificultades técnicas (77 % sin experiencia computacional), el 68 % valoró el análisis emocional como “moderadamente útil” para la interpretación literaria. El enfoque tradicional identificó miedo, ansiedad y melancolía, mientras el análisis computacional detectó miedo (35 %) y tristeza (25 %) en Kadare, además de confianza/creencia (30 %) en Nezha. El acuerdo entre evaluadores sobre la preservación emocional en la traducción alcanzó κ = 0,72, considerado sustancial.
Implicaciones: Este estudio piloto evidencia el potencial de enfoques pedagógicos híbridos en literatura de idiomas con pocos recursos, aunque requiere validación con muestras mayores y grupos de control. Constituye la primera investigación sistemática sobre análisis emocional computacional en educación literaria albanesa y ofrece un marco para futuros estudios en contextos similares.
Limitaciones: La muestra pequeña por conveniencia (n=31), la metodología que depende de la traducción, la falta de grupo de control, el entorno de una sola institución y la evaluación a corto plazo limitan la posibilidad de generalizar los resultados. Las investigaciones futuras necesitan muestras más grandes (n>64 para efectos medianos), herramientas específicas para el albanés y seguimiento a largo plazo.
Descargas
Métricas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional.
Citas
Archer, Jodie, & Jockers, Matthew L. (2016). The bestseller code: Anatomy of the blockbuster novel. St. Martin's Publishing Group. ISBN-10:1250088275 ISBN-13: 978-1250088277.
Berry, David M. (2014). Critical theory and the digital. Bloomsbury Publishing. https://doi.org/10.5040/9781501302114
Braun, Virginia, & Clarke, Virginia (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Chen, Xilun, Sun, Yu, Athiwaratkun, Ben, Cardie, Claire, & Weinberger, Kilian (2018). Adversarial deep averaging networks for cross-lingual sentiment classification. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 6, 557-570. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00039
Christensen, Inger-Marie F. (2023). Integrating computational thinking in humanistic subjects in higher education. In J. M. Spector, B. B. Lockee, & M. D. Childress (Eds.), Learning, Design, and Technology. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17461-7_180
Delija, Milaim (2024). The impact of data science on literary studies: A comparative analysis of traditional vs. computational approaches in the interpretation of 19th century English novels. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/PLFNPE
Gius, Evelyn, & Jacke, Janina (2022). Are computational literary studies structuralist? Journal of Cultural Analytics, 7(4). https://doi.org/10.22148/001c.46662
Jockers, Matthew L. (2013). Macroanalysis: Digital methods and literary history. University of Illinois Press. ISBN: 978-0-252-07907-8.
Kabashi, Besim (2018). A lexicon of Albanian for natural language processing. Lexicographica, 34(1), 239-248. https://doi.org/10.1515/lex-2018-340112
Losh, Elizabeth, Wernimont, Jacqueline, Wexler, Laura, & Wu, Hong-An (2021). Putting the human back into the digital humanities: Feminism, generosity, and mess. Debates in the Digital Humanities 2016. University of Minnesota Press. http://dx.doi.org/10.5749/j.ctt1cn6thb.13
Mohammad, Saif M., & Turney, Peter D. (2013). Crowdsourcing a word-emotion association lexicon. Computational Intelligence, 29(3), 436-465.
Moretti, Franco (2013). Distant reading. London: Verso Books. ISBN 978-3-8353-9076-8.
Öhman, Emily (2019). Teaching computational methods to humanities students. In Costanza Navarretta, Manex Agirrezabal, & Bente Maegaard (Eds.), Proceedings of the Digital Humanities in the Nordic Countries 4th Conference (pp. 479-494). CEUR Workshop Proceedings. http://hdl.handle.net/10138/311402
Piper, Andrew (2018). Enumerations: Data and literary study. University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226568898.001.0001
Ramsay, Stephen (2011). Reading machines: Toward an algorithmic criticism. University of Illinois Press. https://doi.org/10.5406/illinois/9780252036415.001.0001
Reagan, Andrew J., Mitchell, Lewis, Kiley, Dorcas, Danforth, Christopher M., & Dodds, Peter S. (2016). The emotional arcs of stories are dominated by six basic shapes. EPJ Data Science, 5(1), 31. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0093-1
Smajli, Brikena (2024). Digital humanities in teaching literature. In Albanian Challenge. 2nd International Online Scientific Conference, ICT in Life Conference Proceedings. 224-236. ISSN 2939-3930. http://bit.ly/4nHkzA2
Spiro, Lisa (2012). "This is why we fight": Defining the values of the digital humanities. In Matthew K. Gold (Ed.), Debates in the Digital Humanities. University of Minnesota Press. https://doi.org/10.5749/minnesota/9780816677948.003.0003