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Laura Manrique Gómez
, Tony Montes, Rubén Manrique
Este artículo estudia la evolución de la semántica de género durante el siglo XIX en América Latina, con especial énfasis en los matices de la palabra mujer. El objetivo principal es presentar los resultados de una metodología interdisciplinaria que, a partir de un análisis dual desde las ciencias sociales y la inteligencia artificial, pone en evidencia una serie de conceptos históricos de género que se encuentran integrados en el lenguaje. Este estudio usó técnicas de aprendizaje automático en el análisis de textos históricos, en particular, el procesamiento del lenguaje natural para determinar los cambios semánticos, el etiquetado de categorías gramaticales y el reconocimiento de entidades nombradas, con el fin de identificar el vocabulario clave sobre género. Adicionalmente, empleó un modelo de n-grama orientado a establecer la terminología que aparece de manera más frecuente junto con las palabras meta. La metodología se aplicó a un corpus histórico de prensa latinoamericana en español, compilado por los autores de la investigación, lo que permitió evidenciar la eficacia de estas tecnologías en el procesamiento de colecciones extensas de fuentes escritas. En efecto, el artículo revela la manera en la que las herramientas de inteligencia artificial permiten dilucidar las ideas de género que subyacen en las fuentes históricas escritas y presenta hallazgos empíricos relacionados con las desigualdades históricas en la representación lingüística. Asimismo, a través de la comparación entre el resultado del corpus de prensa y una obra literaria específica —la novela colombiana Manuela, escrita en 1858 por Eugenio Díaz Castro—, se destacan las tensiones feministas latentes y las ideas revolucionarias en disputa con las normas sociales establecidas. Más allá de aportar un análisis histórico o literario concluyente, se busca invitar a los científicos sociales a involucrarse en la siguiente fase del estudio y a acreditar, mediante la colaboración interdisciplinaria, el potencial de la inteligencia artificial en el fortalecimiento de la interpretación y el análisis crítico de las narrativas históricas. Este trabajo también contribuye a los debates sobre feminismo histórico, pues ofrece un enfoque innovador que integra métodos cualitativos y computacionales, datos abiertos y código, para ampliar las posibilidades de la historiografía tradicional. Como conclusión, el artículo reflexiona sobre cómo mejorar los estudios en semántica de género y enfatiza en el potencial de la integración de disciplinas para promover nuevas rutas de investigación en torno a interrogantes culturales críticos.
Neste artigo, analisa-se a evolução da semântica de gênero durante o século 19 na América Latina, com ênfase especial nas nuances do significado da palavra mulher. O objetivo principal é apresentar os resultados de uma metodologia interdisciplinar que, a partir de uma análise dual das ciências sociais e da inteligência artificial, destaca uma série de conceitos históricos de gênero que se integram à linguagem. Para isso, aplicaram-se técnicas de aprendizado de máquina na análise de textos históricos, em particular, processamento de linguagem natural para detectar mudanças semânticas, rotulagem de categorias gramaticais e reconhecimento de entidades nomeadas, com o objetivo de identificar vocabulários-chave relacionados ao gênero. Além disso, um modelo de n-gramas para determinar a terminologia que ocorre com maior frequência junto às palavras-alvo. A metodologia foi aplicada a um corpus histórico da imprensa latino-americana em espanhol, compilado pelos autores da pesquisa, o que permitiu comprovar a eficácia dessas tecnologias no processamento de grandes coleções de fontes escritas. De fato, o artigo revela como as ferramentas de inteligência artificial possibilitam elucidar as ideias de gênero subjacentes nas fontes históricas escritas, apresentando achados empíricos acerca das desigualdades históricas na representação linguística. Da mesma forma, por meio da comparação entre o resultado do corpus da imprensa e uma obra literária específica — o romance colombiano Manuela, escrito em 1858 por Eugenio Díaz Castro —, evidenciam-se tensões feministas latentes e ideias revolucionárias em conflito com as normas sociais estabelecidas. Para além de ofrecer uma análise histórica ou literária conclusiva, busca-se convidar cientistas sociais a participarem da próxima fase do estudo e reconhecerem, por meio da colaboração interdisciplinar, o potencial da inteligência artificial para fortalecer a interpretação e a análise crítica das narrativas históricas. Além disso, este trabalho também contribui para os debates sobre o feminismo histórico ao oferecer uma abordagem inovadora que integra métodos qualitativos e computacionais, dados abertos e códigos, ampliando as possibilidades da historiografia tradicional. Por fim, no artigo, reflete-se sobre como aprimorar os estudos em semântica de gênero e enfatiza o potencial da integração interdisciplinar para abrir novas vias de pesquisa em torno de questões culturais críticas.
This article explores the evolution of gender semantics in 19th-century Latin America, focusing on the semantic nuances of the word women. The study’s primary aim is to present the results of an interdisciplinary methodology that reveals historical gender concepts embedded in language, analyzed through the dual lens of social sciences and artificial intelligence. This study uses Machine Learning techniques to analyze historical texts, specifically employing Natural Language Processing to detect semantic shifts, part-of-speech tagging, and named entity recognition to identify key gender vocabulary. Additionally, an n-gram approach was employed to recognize the most frequent terms associated with target words. The methodology was applied to a self-collected historical corpus from Latin American Spanish newspapers, demonstrating the effectiveness of these technologies in processing extensive collections of written sources. The article reveals how artificial intelligence tools can elucidate underlying gender ideas in historical written texts, offering empirical insights into the historical inequalities in linguistic representation. By comparing the newspaper dataset results with a specific literary work, the Colombian novel Manuela by Eugenio Díaz Castro (1859), the research highlights latent feminist tensions and revolutionary ideas contesting societal norms. The article does not provide a definitive historical or literary analysis. Instead, it invites social scientists to engage in the next phase of research by illustrating the potential of artificial intelligence in enhancing interpretability and critical analysis of historical narratives through interdisciplinary collaboration. This article contributes to historical feminist debates by presenting an original framework synthesizing qualitative and computational methods, open datasets, and code, thus expanding the possibilities of traditional historiography. It concludes with reflections on improving gender semantic studies, emphasizing how this integration of disciplines can propel future research directions in critical cultural inquiries.
