La transformación de la ciencia ficción: un análisis cuantitativo del patrón emocional en los premios Hugo

Abstract

La ciencia ficción como género literario ha estado en constante evolución desde sus orígenes, a principios del siglo pasado. Sin embargo, en las últimas décadas esta evolución se ha acelerado, pasando de ser un género de corte conservador a adoptar enfoques más próximos al progresismo político (Oleszczuk, 2017). El objetivo de esta investigación es determinar si esta transformación se aprecia también en la construcción estilística de las obras y, más concretamente, en su patrón emocional, desarrollando un estudio sincrónico dual de las décadas de 1960 y 2010. Concretamente se han analizado veinticuatro obras galardonadas con el premio Hugo, probablemente el más relevante en el ámbito de la ciencia ficción y, en menor medida, de la fantasía, doce de la década de 1960 y otras doce de la década de 2010. Sobre este corpus de documentos se han aplicado tres técnicas de lingüística computacional: análisis de sentimientos, clústering y componentes principales, a fin de identificar grupos homogéneos de novelas. Los resultados muestran la agrupación en tres clústeres claramente diferenciados, con patrones emocionales disímiles, y que correlacionan fuertemente con la década en que fueron escritas. Esto confirma que, adicionalmente a la evolución temática, se ha producido un cambio sustancial desde el punto de vista estilístico.

Science fiction as a literary genre has been in constant evolution since its origins, at the beginning of the last century. However, in recent decades this evolution has accelerated from being a conservative genre to adopt approaches closer to political progressivism (Oleszczuk, 2017). The aim of this research is to determine whether this transformation is also seen in the stylistic construction of the novels, and more specifically, in their emotional pattern, conducting a dual synchronic study of the 1960s and 2010s. Specifically, it has been analysed 24 novels that received the Hugo Award, probably the most relevant in the field of science fiction and, to a lesser extent, fantasy, 12 from the 1960s and another 12 from the 2010s. Three computational linguistic techniques were applied to this corpus of documents: sentiment analysis, clustering and principal components, in order to identify homogeneous groups of novels. The results show the grouping into three clearly differentiated clusters, with dissimilar emotional patterns, and which correlate strongly with the decade in which they were written. This confirms that, in addition to the thematic evolution, there has been a substantial change from a stylistic point of view.