A Computational Approach to Scribal Practice

• Ignacio Cases Martín ^[1] ; Alfonso Lacadena García Gallo ^[2]
  1. [1] Stanford University

     Stanford University

     Estados Unidos

     
  2. [2] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Revista española de antropología americana, ISSN 0556-6533, Nº. Extra 49, 2019 (Ejemplar dedicado a: En memoria de Alfonso Lacadena García-Gallo (2019)), págs. 209-224
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Aproximaciones computacionales al estudio de las prácticas escriturarias
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• Resumen
  • español

    El estudio de la construcción del significado social en las antiguas comunidades mayas de Mesoamérica plantea una variedad de problemas metodológicos en sociolingüística histórica, en gran medida debido a la dependencia de un sistema de escritura que, en sí mismo, presenta variaciones. Si bien estas variaciones en el sistema escriturario se han estudiado previamente en términos diacrónicos y dialectales, aún carecemos de enfoques cuantitativos sistemáticos. Este artículo explora nuevas vías de aproximación computacional a ciertos rasgos de origen sociolingüístico, lo que permite la extracción automática de información sociolingüística utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Estas características pueden ayudar a iluminar la contribución de las elecciones pragmáticas en la selección de grafemas a las prácticas estilísticas que son clave en la construcción de comunidades mayas de práctica escrituraria.

  • English

    The study of the construction of social meaning in ancient Maya communities of Mesoamerica poses a variety of methodological problems in historical sociolinguistics due to the reliance on written records by means of a writing system that exhibits variation itself. While variation in writing systems has been previously studied in terms of diachronic shifts and dialectal variation, systematic approaches still remain elusive. This paper explores new avenues for the computational extraction of sociolinguistic features, resulting in the automatic extraction of useful sociolinguistic information from written corpora using Machine Learning algorithms. We show that these features can help illuminating the contribution of pragmatic choices in the selection of graphemes to stylistic practices that are key in the construction of Mayan scribal communities of practice.