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1, 1

Loe procesoe de lectu ra y eec;ritu ra

La lectura, la escritura y los textos escritos:

una perspectiva transaccional sociopsicoJingüística

Kenneth S. Goodman

El rol del conocimiento

en la comprensión del discurso:

un modelo de construcción-integración.

Walter Kintsch

68

Modelos de Lectura en L 1

Titulo original: Reading, Writing. and Wrilten lexts: A transactional Sociopsycholinguístic Vtew (Kenneth Goodman) y The Role 01Knowledge in Discourse Comprehension: A Conslruction-Inlegratíon Model (Walter Kintsch). En: Tbeoretical Models and Processes ofReading. Fourth Edi­ tion (1994). Robert B. Rudell, Martha Rapp Rudell y Harry Singer (eds.) Traducción: Graciela Mestroni

Revisión y preparación de la edición: María Elena Rodríguez

Disefio de tapa: Patricia Leguizamón

Diagramación: Marina Franco

Foto de tapa: J.P.Laffont. UNICEF Agenda 1985

Foto de contratapa: Ruth Carina Feldsberg. Escuela N° 13,

Distrito Escolar N° 19. Capital Federal Argentina.

Proyecto editorial: Lectura y Vida Dirección: María Elena Rodriguez Asistente Editorial: Marina Franco

Todos los derechos reservados.

Esta publicaci6n no puede ser reproducida, ni en todo ni en parte, ni registrada en, o transmitida

por un sistema dere

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Kintsch

Un modelo de construcción-integración

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Procesos de construcción

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I

I I

Los pasos para construir una base de texto de acuerdo con el modelo

de construcción-integración implica: (a) formar los conceptos y pro­ posiciones que se corresponden directamente con el input lingüístico; (b) elaborar cada uno de estos elementos, seleccionando de la red de conocimientos generales una cantidad pequeña de sus adyacentes más estrechamente asociados; (c) inferir determinadas proposiciones adi­ cionales; y (d) asignar valores de conexión a todos los pares de ele­ mentos que se han creado. El resultado es una base de texto inicial enriquecida pero incohe­ rente y tal vez contradictorio, que está, por tanto, sometida a un pro­ ceso de integración para formar una estructura coherente. En el paso A de este proceso, se construye una representación proposicional del texto a partir de un input lingüísticó analizado gramaticalmente, como por ejemplo las palabras de un texto con nota­ ciones sintácticas apropiadas, y de un sistema de conocimientos como se imaginó al principio. Cabe destacar que quien realiza el análisis no es parte de este modelo. El proceso básico de construcción de propo­ siciones se ha descrito en van Dijk y Kintsch (1983, capítulo 4) y Kintsch (1985). Daré aquí algunos ejemplos sencillos del mismo. En la oración Maria hornea una torla, el oulput necesario de quien rea­ liza e) análisis gramatical es Maria (agente de HORNEAR), hornea (pre­ dicado) una torla (objeto de HORNEAR). Maria, hornear y torla acti­ van sus correspondientes nodos lexicológicos, y a MARÍA y TORTA se asignan los roles de agente y objeto en la proposición de HORNEAR. Tal y como se sugirió en la Figura 2, HORNEAR exige una PERSONA como agente, de ahí que se realice una prueba para ver si MARÍA es una persona. La misma puede comprender una búsqueda de la propo­ sición Maria es una persona ES UNA [MARÍA. PERSONA1 a través de la red de conocimientos o, si la búsqueda resultara infructuosa, un inten­ to para inferirla (por ejemplo, la red puede contener sólo proposicio­ nes especificando que MARÍA es un nombre y que las personas tienen nombres; pero no analizaremos aquí el modo exacto en que ocurre dicha actividad de resolución de problemas dentro de una red asociativa) .

1

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•

Kintsch

Este modelo, no obstante, difiere de manera significativa de mis primeras concepciones: no hace falta que se forme siempre, y sola­ mente, la proposición correcta. Por el contrario, las reglas de cons­ trucción para la elaboración de proposiciones han sido debilitadas, permitiendo la formación de proposiciones incompletas o "equivoca­ das". La construcción de proposiciones se hace en línea y, con fre­ cuencia, toda la información importante para construir la correcta no está disponible en línea, lo cual da lugar a arranques en falso o inten­ tos incompletos. En el ejemplo antes mencionado, no hay consecuen­ cias interesantes~ por ejemplo, si en respuesta a la frase Maria hornea... se forma la proposición HORNEAR [MARÍA, $) -el signo pesos indica un casillero que no se ha llenado--, simplemente será reemplazada por la proposición completa cuando se procese el resto de la oración. No obstante, veamos un ejemplo ofrecido por Frazier y Rayner (1982): Los lingüistas sabian (que) la solución del problema no seria fáei/. Aquí, la construcción en línea de proposiciones no es tan sencilla. Primero, se forma la proposición SABER [LINGÜISTAS, S). Luego, por la estrategia de mínima adhesión, la frase nominal subsiguiente se interpreta como objeto de SABER, dando como resu ltado SABER [LIN­ GÜISTAS, SOLUCIÓN]. La frase verbal final, no obstante, requiere un sujeto, de modo que se construye [No [FÁCIL (SOLUCIÓN]). Como se­ ñalaron Frazier y Rayner, eso no implica una reinterpretación de la oración. Los sujetos no se retiran, se advierte de la misma manera que solución del problema se había adherido a la proposición errónea, y se repara este error. Por el contrario, la proposición SABER que se formó incorrectamente, de alguna manera desaparece; la siguiente des­ cripción del proceso de integración muestra cómo sucede. Se abordará aquí un tercer ejemplo de construcción de proposicio­ nes que comprende la identificación del pronombre. Existe evidencia psicológica suficiente de que los pronombres pueden activar más de un referente posible (por ejemplo, Frederiksen, 1981). Por eso, en El abogado discutió el caso con eljuez. El dijo: "Mandaré al acusado a la cárcel" se formarían las siguientes proposiciones: DISCUTIR (ABO­ GADO, JUEZ, CASO); DECIR (ABOGADO, [MANDAR [ABOGADO, ACUSA­ DO, CÁRcELJII: y [DECIR [JUEZ, [MANDAR (JUEZ, ACUSADO, cÁRCELIlI.

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Eventualmente, desde luego, la interpretación correcta viene a domi­ nar a la incorrecta, como se demostrará en breve. En el paso B del proceso de construcción, cada concepto o propo­ sición que se ha formado en el paso A sirve com~ cl~ve para la ~ecu­ peración de nodos asociados de la red d~ conoclll~lentos. E! mIsmo proceso de recuperación se modela a partir de teonas conOCidas que han sido desarrolladas Y probadas en los estudios de la memoria (Raaijmakers y Shiffrin, 1981). S upongamos que el nodo i .de la red de conocimientos está asociado positivamente con una cantidad n de nodos de la red~ y hagamos que s(I.}) sea la fuerza asociativa entr~, los. nodos i y j. Luego, la probabilidad de que la señal de recuperaclonJ recupere el nodo} es: S(i,j) (1) P (j\/) =

n

2 (s(i,h)

h=l Cabe destacar que cada concepto o proposición de la base del tex­ to actúa como una señal de recuperación independiente, de ahí que el proceso de recuperación tenga una forma especialmente simple. (Si los ¡tems de la base textual actuaran como una señal compuesta, seria necesaria una búsqueda de intersección). En cada intento de recupe­ ración, se selecciona un item entre los asociados de i de acuerdo con la ecuación 1. Se supone un proceso de muestreo con reemplazo de tal modo que los asociados dominantes puedan recuperar~~ más de ,una vez. Se supone que la cantidad de intentos de recuperaclon co~ el Item i como señal es fija y es un parámetro del modelo, k. En los eJem~los que siguen, se eligió que k fuera 2 o 3, principalmente para reducir la complejidad de los mismos. No obstante lo cual, uno p~ede especular con que el valor más realista de k no sería mucho mas alto, tal vez entre 5 y 7. Analicemos algunos ejemplos sencillos: 1. Supongamos que la palabra banco aparec~ ~mo. ~arte de ~n texto. Activará los nodos lexicológicos BANCO I (mstltuclon financle­

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ra) y BANCO 2 (asiento), más algunos de sus asociados; por ejemplo, el proceso de construcción podría elegir de la Figura 1: BANCO 1, DlNERO, PRIMER BANCO NACIONAL, BANCO 2, ASIENTO, DURO [ASIEN. TO, BANCO 2).

, ~

I

I

I I

2. Supongamos que la oración Lucia persuadió a Maria de que horneara una torta aparece como parte de un texto. Quien hace el análísis gramatical deberá dar como outpul un árbol con la estructura de la frase, desde el cual se construye la proposición PERSUADIR (LU­ cÍA, MARÍA, HORNEAR [MARÍA, TORTA 11. Cada proposición de texto activa proposiciones muy relacionadas con ella en la red de conoci­ mientos generales, con independencia del contexto del discurso. Por ejemplo, en el caso de HORNEAR [MARÍA, TORTAI podríamos de esa manera obtener GUSTAR [MARÍA, COMER [MARÍA, TORTA)), PONER [MARÍA, TORTA, EN-HORNO]), RESULTADO [HORNEAR, [MARÍA, TOR­ TA], CALIENTE [TORTA)), PREPARAR [MARÍA, CENA). Estas proposicio­

nes están todas estrechamente asociadas con hornear una torta (Figu­ ra 2). Nótese, sin embargo, que elaborar la base de texto de esta for­ ma no es tan sólo cuestión de recuperar proposiciones asociadas de la red de conocimientos. Los argumentos de estas proposiciones recupe­ radas deben ser tratados como variab les que han de unirse a los valo­ res especificados por la señal de recuperación. Por eso, dado que MARÍA es el agente de la proposición del texto, a MARÍA se la convierte en agente de las proposiciones de conocimientos que aparecen dentro de la representación del texto, en vez de PERSONA en la Figura 2. De igual manera, aunque la informalidad de la notación actual lo oculta • TORTA ahora es esa torta que MARÍA hornea, no la torta genérica de I~ Figura 2. Estas proposiciones de conocimiento funcionan como inferencias potenciales. Fuera de contexto no hay forma de determi­ nar cuál de ellas es relevante: tal vez a María realmente le gusta comer torta, pero tal vez ella está en el proceso de preparación de la cena, en cuyo caso PREPARAR [MARÍA, CENA) podría convertirse en una macroproposición (lo que van Dijk, 1980, denominó construcción). Pero también es posible que a continuación se queme los dedos cuan­ do saque la torta del horno, obteniendo la inferencia relevante CA. LIENTE, la cual no juega ningún rol en los otros contextos. En este

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punto, el proceso de construcción carece de guía e inteligencia; sim­ plemente, produce inferencias potenciales con la esperanza de que al­ gunas de ellas resulten útiles. 3. En el tercer ejemplo, si se ha formado la proposición MANDAR la red de conocimientos no aporta nada, porque se supone que uno no sabe nada sobre abogados que envían acusados a la cárcel. Obviamente, ABOGADO, ACUSADO YcÁR­ CEL serían, cada uno de ellos, elaborados asociativamente por separa­ do. Si, no obstante, JUEZ, y no ABOGADO, fuera el agente de MAN· DAR, el proceso de elaboración suministraría la infonnación de que esto implica que el juez está sentenciando al acusado y así sucesiva­ mente. En el paso C del proceso de construcción, se necesita generar más inferencias porque no todas las que se requieren para la cómprensión se obtendrán, en general, por el mecanismo de elaboración al azar descrito anteriormente. En algunos casos, hace falta una actividad más centrada en la resolución de problemas para generar las inferencias deseadas. Sin embargo, cómo ha de hacerse exactamente está más allá del alcance de este artículo. Simplemente deseo señalar aquí que, ade­ más de la elaboración no dirigida que resulta del paso B del proceso de construcción, existe aún la necesidad de inferencias específicas y controladas. Hay dos tipos de dichas inferencias que tienen especial importancia en la comprensión. Las inferencias que tienden puentes (Havíland y Clark, 1974; Kintsch, 1974) son necesarias siempre que la base del texto base que se está construyendo sea incoherente (o sea, siempre que la misma base textual original o la base textual elaborada siga siendo incoherente de acuerdo con los criterios abordados en van Dijk y Kintsch, 1983, capítulo 5). Segundo, las macroproposiciones tienen que inferirse (según se planteó en términos generales en el capí­ tulo 6 de van Dijk y Kintsch, 1983, e hicieron operativo como sistema de producción Turner, McCutchen y Kintsch, 1986). Las macropro­ posiciones también se elaboran asociativamente, según se describe en el paso B de las microproposiciones. Lo que se ha construido hasta el momento es un conjunto de propo­ siciones que contienen las (micro)proposiciones directamente deriva­ (ABOGADO, ACUSADO, CÁRCEL],

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1

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das del texto, un conjunto seleccionado al azar de asociados para cada una de éstas, las macroproposiciones generadas del texto, y sus aso­ ciados. El último paso del proceso de construcción, el paso D, com­ prende la especificación de las interconexiones entre todos estos ele­ mentos. Hay dos maneras en las que se interconectan los elementos: (a) las proposiciones directamente derivadas del texto (a las que, por ende, se denomina "proposiciones del texto'') están interconectadas positivamente con valores de fuerza proporcionales a su proximidad en la base del texto. Cuando se discute la Figura 4, se describen las realizaciones específicas de este principio. (b) Si las proposiciones i y } están conectadas en la red de conocimientos generales con el valor de fuerza s(;,}), -1 < sr;,}) < 1, Ysi ¡y} se convierten en miembros de una base del texto, la fuerza de su conexión en ésta es s(;,}). Dicho de otro modo, las proposiciones de la base del texto heredan sus intercone­ xiones de la red de conocimientos generales. Los valores de fuerza son sumatorios, hasta un máximo de 1, en los casos en que un valor de fuerza heredado se combina con una conexión determinada por una base textual. Consideremos, por ejemplo, la porción de una red que se genera cuando la palabra banco activa tanto el BANCO I como el BANCO 2, así como también las asociaciones DINERO y ASIENTO. En la Figura 3 se muestra un posible patrón de conexiones, y por razones de simpli­ cidad, se han limitado las fuerzas de conexión a ± 0.5 o l. Alternati­ vamente, el gráfico de la Figura 3 puede expresarse en forma de ma­ triz, como se muestra en la Tabla l. BANCO I se asocia con DINERO, BANCO 2 con ASIENTO, pero existen conexiones inhibitorias entre DI­ NERO YBANCO 2 Yentre ASIENTO y BANCO l. Un ejemplo de proposiciones de texto que están interconectadas por medio de sus posiciones aparece en el texto presentado en la Figu­ ra 4. LUCÍA está conectada con mayor fuerza con QUITAR-MALEZAS [LUCÍA, JARDÍN], Y menos fuertemente con JARDlN [DE VEGETALES (HUERTA)). Aunque hay muchas maneras posibles de asignar valores numéricos a las conexiones para expresar este patrón de conecti­ vidad, la elegida aquí da como resultado la matriz que se exhibe en la Tabla 2.

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_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ Figura 3 - - - - - - - - ­ Conexiones entre BANCO 1 Y BANCO 1 Y sus asociados -.5

.5

DINERO .......t----I~... BANCO

1 0 - - - 0 BANCO

2....

~ ASIENTO

-.5

_ _ _ _ _ _ _ _ _ Tabla 1 - - - - - - - - ­ Matriz de conectividad para el gráfico de la Figura 3

Proposición

2

3

4

1. DINERO

0.5

-0.5

0.0

-1.0

-0.5

2. BANCO 1

0.5

3. BANCO 2

-0.5

-1.0

4. ASIENTO

0.0

-0.5

0.5 0.5

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Las inferencias heredan interconexiones positivas y negativas de la red de conocimientos generales, como se ve en la Figura 5. El re­ sultado del proceso de construcción es, por tanto, una red que puede expresarse como una matriz de conectividad, más todas las inferencias y elaboraciones que se hicieron tanto en el nivel local como en el global y sus interconexiones.

_ - - - - - - - - - Fi¡ura 4 - - - - - - - - - ­

La base textual de: * Lucia quitó las maleza del jardín de vegetales (huerta) QUITAR.MALEZAS (LUciA. JARDíN)

~

/

Integración La red que se ha construido hasta el momento todavía no es una repre­ sentación textual adecuada. Se construyó sin cuidado y es, por lo mis­ mo, incoherente e inconsistente. En todos los niveles de la representa­ ción, se incluyeron los componentes asociados con los elementos del texto sin tener en cuenta el contexto del discurso, y muchos de ellos son inapropiados. Para excluir estos elementos no deseados se puede utilizar un proceso de integración a la manera de los modelos conexivos (por ejemplo, véase Rumelhart y McClelland, 1986, y Waltz y Pollack, 1985, en lo que hace al discurso). Se supone que la comprensión del texto está organizada en círcu­ los, que se corresponden más o menos con oraciones cortas o frases (para más detalles, véanse Kintsch y van Dijk, 1978~ MilJer y Kintsch, 1980). En cada círculo, se construye una nueva red, que incluye todo aquello que se transfiere, en el buffer de corto plazo, del círculo ante­ rior.' Una vez que se ha construido la red, el proceso de integración se hace cargo: la activación se difunde hasta que el sistema se estabiliza. Más específicamente, un vector de activación que representa los valo­ ¡es de activación iniciales de todos los nodos de la red se va multipli­ cando repetidamente con la matriz de conectividad. Después de cada multiplicación, los valores de activación se welven a normalizar: los valores negativos welven a cero, y cada uno de los valores de activa­ ción positivos se divide por la suma de todos los valores de activa­ ción, de modo que la activación total de cada ciclo permanece en un valor de uno (por ejemplo, Rumelhart y McClelland, 1986). Por lo general, el sistema encuentra un estado estable bastante rápidamente; pero si el proceso de integración fracasa, nuevas construcciones se agregan a la red, y la integración se intenta otra vez. Por consiguiente,

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LUCIA

,

JARDíN

DE VEGETALES (JARDIN)

*N.de T.: En inglés, una huerta es un "vegetable garden" o "jardín die vegetales".

_ _ _ _ _ _----Tabla 2 - - - - - - - - - ­ Matriz de conectividad para el gráfico de la Figura 4

proposiCión

2

3

4

1. LUCÍA

0.9

0.7

0.4

0.9

0.7

2. QUITAR-MALEZAS 0.9 3. JARDÍN

0.7

4. VEGETALES

0.4

0.9 0,7

0.9 0.9

hay un proceso básico y automático de construcción más integración que, por lo general, es suficiente para la comprensión. Este proceso se parece más a la percepción que a la resoluci?~. de pr?ble,mas per?, cuando falla, puede llegar a requerirse una actiVidad mas bien amplia de resolución de problemas para volver a ponerlo en su lugar. Estos procesos no se analizarán aquí con mayor profundidad.

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Kintsch

- - - - - - - - - - Figura 5 - - -_ _ _ _ _ __ Inferencias generadas a partir de QUITAR MALEZAS [LUCÍA, JARDíN) Y sus interconexiones I,

QUITAR·MALEZAS ILUcfA. JAROlNI

t ARRANCAR (LUciA. PLANTAS)

/

~

EN-JARDIN IPLAJ