Il DNA dei generi letterari

kindleFra l’autunno del 2008 e il marzo del 2009, una squadra composta dai membri dello Stanford Literary Lab di Franco Moretti e la University of Wisconsin rappresentata da Michael Witmore, condusse un esperimento, denominato “Quantitative Formalism”, dai risvolti molto interessanti. In breve, si chiedeva al PC quale fosse il sotto-genere letterario di un testo per vedere se la macchina fosse in grado di riconoscere qualcosa di tanto complesso. I risultati sono stati pubblicati online. [1]
Un campione di 48 romanzi per 12 generi letterari fu sottoposto al Docuscope, un programma che utilizza la procedura MFW (Most Frequent Words, le “parole più frequenti”). Ogni testo era un classico conclamato della letteratura inglese e del genere di appartenenza. Contro ogni aspettativa, il computer riconobbe e separò correttamente tutti i romanzi secondo la critica letteraria tradizionale. Ma non solo: il come la macchina avesse raggiunto lo stesso risultato dell’uomo stupì i ricercatori, tanto che Sara Allison, una delle ricercatrici, scriverà “Can the program figure out whether it’s gothic novel or a Bildungsroman? The answer is, fundamentally, Yes: but a Yes with so many complications that it is necessary to look at the entire process of our study” (Un programma può fare la differenza fra un racconto gotico e un bildungsroman [il romanzo di formazione, ndt]? La risposta è, fondamentalmente, sì: ma un sì con molte più complicazioni di quelle che sono necessarie guardando all’intero processo del nostro studio). [1]
L’idea di gotico del Docuscope è diversa dall’idea che ne abbiamo noi (humanscope, la chiama Allison): mentre per gli esseri umani è quel genere basato su temi paurosi, con atmosfere ansiogene e spettrali, per il PC è basato sul numero delle occorrenze di he, his, him, had, was, struck the e heard the. Insomma, per il computer, un brano de A Sicilian Romance (1790) della Radcliffe è gotico perché c’è un dato numero e utilizzo di articoli, verbi e pronomi, contro gli elementi astratti che avremmo usato noi, come il terrore, i passaggi sotterranei e gli spettri.docuscope_screenshot
Questo esperimento, dunque, porta due conseguenze importanti: il primo è che un computer è in grado di riconoscere il genere letterario delle opere che gli vengono proposte, e quindi di raggrupparle; il secondo, ben più importante, è che esistono diverse «micro-unità formali» [2], come articoli o pronomi, che allo stesso modo dei nuclei tematici e delle parole-chiave, sono in grado di segnalare un determinato genere: “Per dirla con una metafora biologica, questo esperimento era riuscito ad isolare i singoli geni che compongono il DNA lessicale dei diversi generi letterari del romanzo inglese.” [2]
Siccome l’esperimento si basa su testi esclusivamente inglesi, la domanda sorge spontanea: vale solo per quella lingua o per tutte quelle anglosassoni? O è una regola generale, che va al di là dell’idioma utilizzato? È una risposta molto difficile da dare: sarebbe interessante riproporre l’esperimento e non solo con altre lingue, ma anche con opere che cadono nella zona grigia dei generi, quelle che sono un po’ dell’uno e un po’ dell’altro, o che tendono a svincolarsi da ogni catalogazione. Inoltre: come e quanto potrebbe influire una scoperta del genere non solo nella critica, ma anche nella composizione di un testo? Sono domande alle quali dovranno rispondere gli umanisti del futuro, quelli che non saranno muniti solo di carta e penna, ma anche di computer e programmi.

[1] Allison, Sara e altri, Quantitative Formalism: an Experiment, Stanford Literary Lab (Stanford), 2011, pubblicato gratuitamente online all’URL https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet1.pdf (ultima consultazione 4 giugno 2016).
[2] Perazzini, Federica, Oltre i confini del testo: le Digital Humanities tra scienza e opportunità, in «Per una storia dell’Informatica Umanistica», a c. di C. Zong, Università Sapienza Editrice (Roma), 2012.

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