Un estudio lingüístico realizado en la Universidad de Granada (UGR) ha analizado cuáles son las emociones que predominan al final de la vida. Clara Inés López Rodríguez, profesora del departamento de Traducción e Interpretación, ha publicado un artículo en la revista Lingua titulado “Emotion at the end of life: Semantic annotation and key domains in a pilot study audiovisual corpus”.
La investigadora ha utilizado herramientas de procesamiento y análisis textual en un corpus piloto formado por más de 80 000 palabras, recopilado a partir de las transcripciones de documentales de Netflix, charlas TED y entrevistas de la plataforma HealthTalk.org a pacientes terminales y sus cuidadores. En esta plataforma se publican testimonios de pacientes británicos entrevistados en sus hogares por expertos en investigación cualitativa del Health Experiences Research Group de la Universidad de Oxford.
Qué emociones y expresiones predominan al final de la vida
Los resultados de investigación indican que las emociones y su expresión son trascendentales al final de la vida y que algunos campos semánticos relevantes en esa última etapa de la existencia son la terapia, la muerte, la enfermedad, la vida, la asistencia y las personas y sus familiares. Y las emociones predominantes en el corpus son tristeza, miedo, deseo, amor, felicidad/alivio, preocupación, calma, enfado, esperanza y confianza. En cierta manera, emociones positivas como el amor, la felicidad y la calma son el contrapunto de otras como la tristeza y el miedo.
El trabajo constata que, entre las palabras relativas a personas, predominan las de género femenino, de lo que se infiere que las mujeres son más activas y están más implicadas en los cuidados a pacientes terminales.
De dónde se han extraído las expresiones para este estudio
El corpus en inglés compilado para esta investigación se denomina Terminal corpus y fue etiquetado semánticamente, de modo que a cada unidad léxica y poliléxica se le asignó un campo semántico teniendo en cuenta su contexto.
En aras de lograr una mayor precisión, los errores de la anotación semántica automática se corrigieron manualmente. Asimismo, se extrajeron las palabras clave y conceptos que son estadísticamente más significativos en este corpus con respecto a dos corpus de referencia. De igual manera, se ha procedido a la generación de combinaciones de palabras consecutivas (n-gramas) y a un análisis colocacional en torno a las palabras clave. Este tipo de análisis permite detectar, a partir de cálculos estadísticos, aquellas unidades léxicas con una tendencia a aparecer próximas a otras en un contexto lingüístico cercano.
Este estudio abre vías para el análisis multimodal desde un enfoque interdisciplinar, dado que las Humanidades digitales pueden arrojar luz a investigaciones llevadas a cabo en Psicología y Geriatría. De igual manera, su metodología es aplicable a la creación, en el ámbito del inglés para fines específicos, de recursos lexicográficos y materiales destinados a sanitarios y cuidadores con una competencia limitada en esta lengua.
