Resumen de Líneas, manchas y cía. Pautas metodológicas para una adecuada interpretación funcional.

Juan Luis Fernández Marchena, Gala García Argudo, Antonella Pedergnana, Irene Valverde Tejedor

• español

  Desde los años 80 los estudios funcionales han sufrido una serie de altibajos metodológicos. En muchas ocasiones han permitido mejorar el método, aunque en muchas otras han provocado cierto descrédito de la disciplina. En los últimos años los trabajos de funcionalidad se han multiplicado exponencialmente, tanto en su vertiente de huellas de uso como de residuos, obviando en muchos casos aspectos metodológicos clave para una correcta interpretación funcional. Pese a que la mayoría de los investigadores tienen en cuenta gran parte de las variables básicas de estudio, no se suele producir interconectividad entre ellas. Para solventarlo realizaremos una aproximación a cuatro grupos de variables interconectadas: materia prima, medios ópticos, programa experimental y procesado de muestras, los cuales deberían ser la base de cualquier estudio funcional.De esta manera al programar un estudio funcional se deben tener en cuenta las propiedades intrínsecas de cada material, ya que un buen análisis microscópico dependerá de la elección del medio óptico adecuado. A su vez, el programa experimental debe ser planeado acorde al tipo de material a analizar, valorando sus características mecánicas, texturales y reflectivas. Un buen programa experimental deberá aportar información para diferenciar con acierto las huellas características de cada actividad, así como aquellos elementos propios del estado natural del material para no ser confundidos con elementos diagnósticos. No menos importante es el procesado de las mues-tras y los protocolos de limpieza, ya que las contaminaciones pueden provocar malas atribuciones en los análisis de residuos, así como ocultar las verdaderas huellas de uso.Por último, la escasez de documentación gráfica, el uso recurrente de imágenes desenfocadas o la falta de es-calas gráficas en los diferentes trabajos no permiten que otros analistas puedan realizar comparaciones entre colecciones. La facilidad de enmendar algunos de estos hábitos puede mejorar la fiabilidad de los estudios funcionales.

• English

  Since the eighties, functional studies have suffered a series of methodological ups and downs. These allowed to improve the method in several occasions, while sometimes they have caused some discredit of the discipline. In the last past years, studies about functionality (concerning both use-wear and residues) have exponentially increased, disregarding in many cases key methodological aspects for a correct functional interpretation. Although the majority of researchers considers most of the basic variables in their studies, they do not usually interrelate them.To solve this, we will make an approach to four groups of interrelated variables: raw material, optical equipment, experimental programme and sample processing, which should be the basis of any functional study. In this way, when programming a functional study the intrinsic pro-perties of each material need to be taken into account, as a good microscopic analysis will depend on the choice of the most adequate optical equipment. At the same time, the experimental programme has to be set up according to the type of material to be analysed, assessing its mechanical, textural and reflective characters. A good experimental programme will provide information to differentiate the use-wear related to each activity, as well as those elements characteristic of the material in order not to mistake them for diagnostic elements.Not less important are sample processing and cleaning protocols, since contamination might induce erroneous attributions of the residues, as well as hide the actual wear due to use.Finally, the scanty graphical documentation, the recurrent use of images out of focus or the lack of graphic scale-bars in different studies do not allow other analysts to make comparisons among different collections. The ease to correct some of these habits can increase the reliability of functional studies.