Una iniciativa de la UE va a almacenar, estudiar y difundir recuerdos del confinamiento en Europa a través de poesías y canciones. Las obras que envíen los participantes se incorporarán a un repositorio público y se analizarán para reconocer los sentimientos dominantes durante la crisis sanitaria.
#VersosConfinados, o #confinedverses, es una iniciativa que va a albergar, gestionar, estudiar y difundir la memoria colectiva del confinamiento en Europa a través de los poemas y canciones que se han creado en esta época.
Las obras que envíen los participantes serán incorporadas a un repositorio público y analizadas luego según distintos parámetros para reconocer los sentimientos y emociones dominantes durante la crisis sanitaria de la COVID-19.
Es una iniciativa que se ha integrado en Postdata ERC, un proyecto Europeo del programa de excelencia del Consejo Europeo de Investigación en su modalidad de Starting Grant dotado con un 1,3 millones de euros, liderado por Elena González Blanco, profesora de de Literatura Española y Teoría de la Literatura y coordinado en la UNED por el profesor de Sistemas de Comunicación y Control de la ETSI Informática Salvador Ros.
La idea de recoger poemas y canciones sobre las experiencias cotidianas durante el confinamiento se pone en marcha para registrar e investigar la creatividad generada durante este periodo en España y en toda Europa.
Consta de un repositorio de poemas, letras de canciones y obra literaria en verso que se recopila en colaboración abierta (crowdsourcing) entre las y los ciudadanos europeos, o que vivan en Europa, dispuestos a participar. Las obras se publican y pueden verse en la web, para que no se pierda ninguna voz. Todos los poemas aportados conservan sus derechos de autor individuales, pero son liberados al público en un repositorio GitHub bajo los términos de una licencia CC-BY 4.0. En sólo la primera semana desde su creación, el repositorio ya había recibido un centenar de obras.
La obra poética recopilada será objeto de estudio y sus resultados difundidos en la plataforma Postdata. Según Ros, “se analizará la rima, la estrofa, la frecuencia de las palabras más significativas, cómo varía a sensibilidad de la sociedad comparando el antes, el durante y el después de la pandemia”.
Los investigadores estudiarán la poesía que nace del aislamiento de las personas a causa de la pandemia en los diferentes países, cada uno con sus tradiciones culturales y literarias. Luego transformarán ese análisis poético en un lenguaje de datos enlazados, multilingüe, inteligible para el ordenador. Y, por último, se generará una especie de memoria del confinamiento de Europa.
El equipo está integrado por investigadores procedentes de las áreas de filología, lingüística computacional, ciencias de la computación y web semántica.
Desde hace cuatro años los expertos se enfrentan al reto de modelar el conocimiento de la poesía Europea en una ontología que sirva de referencia al a investigación en literatura centrado en el género poético y en el desarrollo de herramientas de procesamiento del lenguaje natural para el análisis de la poesía a tres niveles: prosódico-rítmico, semántico y emocional.
En este proyecto se combinan técnicas tradicionales de computación con nuevos paradigmas propios de la inteligencia artificial, como deep learning, aplicadas a la poesía.
Las melodías cantadas tienden a tener un ritmo más lento y unos tonos más estables que el habla, lo que podría facilitar la sincronización para entonar en grupo y fortalecer nuestro vínculo social. Es una de las conclusiones de una colaboración mundial de expertos tras cantar música tradicional, interpretarla con instrumentos, recitar las letras y explicar su significado en su lengua materna.
Esta obra de referencia que da información sobre las funciones gramaticales de los distintos elementos de la definición en textos reales incluye, en esta versión, términos de este mismo año 2023. Amplía los lemas que incorporaba la anterior y ofrece una versión digital con diferentes niveles de profundidad en su análisis y varias capas de consulta.
