Análisis de las asociaciones entre artistas en el ámbito expositivo: nueva metodología de exploración y nuevos parámetros interpretativos NuriaRodríguezOrteganro@uma.esUniversityofMálaga,SpainJoséPino-Díazjospindia@uma.esUniversityofMálaga,Spain

Introduction Lasestrategiasdeanálisisqueseabordanenesta

presentaciónseinscribenenelmarcodelproyectoEx-hibitium, financiado por la Fundación BBVA. El pro-yectoExhibitiumestudiael fenómenoculturalde lasexposicionesartísticasdesdelateoríaderedes,porlocualcentrasuatenciónenlasconexionesquemantie-nenentresílosactoresqueconstituyenestecomplejoámbitoafindedesvelarcuálessonlasredesquecon-figuranlaestructuradelsistemaexpositivo.

Paracumplirconesteobjetivo,enelproyectoExhi-bitiumestamosaplicandounampliorangodeestrate-giasdeanálisisaunexhaustivorepositoriodedatosconstruidoadhoc(CrucesRodríguezetal.,2016).En-treellas,quesonlasquenosocupanenestapresenta-ción,seencuentranunconjuntodetécnicasdemineríade textos y estadística descriptiva multidimensionallexical,comosonlaclasificaciónjerárquicaascendentedeclústeres(hierarchicalclustering)ysuvisualizacióngráfica en dendrogramas; el análisis factorial de co-rrespondencias (correspondence analysis)– tanto laclasificación jerárquica de clústeres como el análisisde correspondencias seha realizada con el softwareR.Text Mining Solution (Bouchet-Valat y Bastin,2013)– y el análisis de palabras asociadas (co-wordanalysis).Esteanálisisseharealizadoconlossistemasde conocimiento desarrollados por Bailón-Moreno(2003).Estastécnicassehanreveladodesumointerésparaextraerconocimientonoexplícitosobrelalógica

defuncionamientodelasexposicionesartísticas,comoexplicaremosacontinuación.Enconcreto,lapreguntaquetratamosderesponderconlasestrategiasdeaná-lisisanteriormentemencionadaseslasiguiente:¿quéconocimientospodemosextraerdelamediciónalgo-rítmicadelasasociacionesestablecidasentreartistasqueocurrenyco-aparecenenunasmismasexposicio-nesenrelaciónconlaconfiguracióndelsistemaexpo-sitivogeneral?

Metodología y desarrollo del estudio ElrepositoriodedatosExpofinder,queeselquese

hautilizadocomobasedelanálisis,comprendemásde6.000exposicionescelebradasenEspañaentre2010y2016,dandounconjuntodemásde35.000actores.Noobstante,paraconcretarelanálisis,estesehallevadoacaboapartirdesubcorpusespecíficosdeexposicio-nes.

Deacuerdocon la lógicade funcionamientode laclasificación ascendente jerárquica, en el dendro-gramasevisualiza laagrupacióndeexposicionesdelsubcorpusqueseestéanalizandosegúnsusimilitud,queenelcasoquenosocupavienedadaporlaco-apa-ricióndelosartistasenlasexposicionesqueloconsti-tuyen (las exposiciones que compartenmás artistasquedan agrupadas en un mismo clúster), y vaanidando estas agrupaciones en niveles ascendentesdevarianza.ElejeY representaelniveldevarianza,por lo que cuantomayor sea la diferencia entre lasagrupacionesdeexposiciones,máselevadoseráelni-vel en el que los clústeresobranches seunen.En elcaso que estamos analizando, el nivel de varianzavienedeterminadoporlafrecuenciaconlaquelosar-tistasco-aparecenendeterminadasexposiciones,porloquelosclústeresconniveldevarianzamenorseránaquelloscuyosartistasrepitenconmayor frecuenciaenlasexposicionesqueloconstituyen.Porelcontra-rio,losclústeressituadosenunniveldevarianzamáselevadoseránaquelloscuyosartistasco-aparecenconmenor frecuencia, o no co-aparecen en ningún caso(solo son objeto de exposiciones individuales) o co-aparecen con artistas que únicamente exponen conellos.

Asísepuedeapreciarenlosdendrogramasdelafig.1,quemuestralaclasificacióndelasexposicionesdelsubcorpusde la instituciónArtium(elCentro-MuesoVascodeArteContemporáneo,unadelasinstitucionesquemásgradodesalidatienenenlareddelsistemaexpositivo español); y de la fig. 2, dendrogramadelsubcorpus asociado al comisario Fernando Francés(director-gerentedelCentrodeArteContemporáneodeMálaga).Sehaelegidoparaesteestudioporquees

unodeloscomisariosquemásexposicionestieneensuhaberenelperiodotemporalquecomprendeelcor-pusExhibitium.Enambosdendrogramas,elclúster1situadoenlaparteizquierdaagrupalasexposicionesconmayor número de artistas comunes entre ellas;mientrasqueenlapartederechaseagrupanlasexpo-sicionesdeaquellosartistasquetienenunmenorín-dicedeco-apariciónoquenotienenninguno.

Fig. 1. Dendrograma de la clasificación ascendente

jerárquica de las exposiciones del subcorpus Artium. 47 exposiciones y 140 artistas (ocurrencia mínima: 2). (Ward's

method with Chi-squared distance) © Exhibitium Project

Fig. 2. Dendrograma de la clasificación ascendente

jerárquica de las exposiciones del subcorpus Fernando Francés. 52 exposiciones y 120 artistas (Ward's method

with Chi-squared distance) © Exhibitium Project

De este modo, la clasificación ascendente jerár-quicanospermitedescubrirdosaspectosdeldominioexpositivoqueseestéestudiando:enprimerlugar,elconjuntodeartistasqueconstituyenloquepodríamosconsiderarelcorpusesencialdedichodominio,enlamedidaenquesonlosautoresquecombinanunma-yoríndicedepresenciayunmayoríndicedeco-apari-ción(estoes,aquellosqueseexhibendemaneramás

reiterativa)(cfr.figs.3y4);yensegundolugar,losar-tistasquesedistinguensegúnloquevamosadenomi-nar su grado de singularidad específica, la cualvienedeterminadaenestosanálisisporsumenorín-dicedeco-apariciónconotrosartistas(cuantomenorsea su co-ocurrencia con otros artistas, mayor es elgradodesingularidadespecífica).

Fig 3. Sub-clústeres del clúster 1 del subcorpus Artium (fig.

1) © Exhibitium Project

Fig. 4. Sub-clústeres del clúster 1 del subcorpus Fernando

Francés (fig. 2). © Exhibitium Project

Laobservacióndeldiagramadecorrespondencias

-queenesteestudiodenominaremosmapadeexpo-siciones-confirmaestadinámica.Enelcasodeldia-gramadecorrespondenciasdelsubcorpusArtium(cfr.fig.5),vemosclaramentequelosclústeresconforma-dos por las exposiciones de Nerea Lekuona y ElenaAitzkoasonlosmásalejados,mientrasqueelrestoseconcentranenunespaciodealtadensidad.

Fig. 5. Mapa de exposiciones del subcorpus Artium

(ocurrencia mínima: 2) © Exhibitium Project

Elmapadeexposicionesdel subcorpusFernandoFrancésqueda,asimismo,polarizadoendosclústeresmuyalejadosentresí(cfr.fig.6).Obsérvesecómoenelmapadelclúster1(cfr.fig.7)lasexposiciones(co-lectivaseindividuales)quedanperfectamenteagrupa-dassegúnlosautoresqueparticipanenellas,configu-rando3subconjuntosdiferenciados.

Fig. 6. Mapa de exposiciones del subcorpus Fernando

Francés © Exhibitium Project

Fig. 7. Análisis del clúster 1 del mapa de exposiciones del

subcorpus Fernando Francés © Exhibitium Project

El análisis de correspondencias tambiénnosper-mite irprofundizandoprogresivamenteen laestruc-turainternadelsistema.Así,aumentandoelvalordeocurrenciamínimadelosautoresenelsubcorpus,talcomosiaumentáramoselzoomdeunacámarafoto-gráfica, observamos cómo otros autores (Aballí,Oteiza,Amondarain,etc.) (cfr. fig.8)empiezanaale-jarsedelespaciodealtadensidaddelmapaexpositivoArtium,donde se concentran los clústeresqueagru-pana losartistasconmásaltaocurrencia.Portanto,indagarenestesentidonospermiteaveriguarcuáleselconjuntodeartistasqueconstituyeelnúcleoesen-cialquesustentaelsistemaexpositivoqueseestéana-lizando.

Fig. 8. Mapa de exposiciones y artistas del subcorpus

Artium (ocurrencia mínima de los autores: 4) © Exhibitium Project

Laelevadaproximidadquemantienenentresílasexposiciones –como revelan los mapas anteriores-,consecuenciadelaaltafrecuenciaconlaquelosartis-tassuelenco-ocurrirentreellos,tambiénesindicativodelaexistenciadeestructurasdeasociaciónmuydefi-nidasy,portanto,delaexistenciaderedesestablesdeartistasqueco-aparecendemaneracontinuadayre-currente.¿Cuálessonestasredesdeartistas?Estapre-guntasepuederesponderaplicandoelanálisisdepa-labrasasociadas(co-wordanalysis) [1]basadaenelín-dicedeequivalenciaodeasociación (He,1999),quemidelafortalezadelasasociacionesdelosnodos-pa-labras(ennuestrocaso,losartistas)queco-aparecenendeterminadasexposiciones.Elíndicedeequivalen-ciadetectalasasociacionesmásfuertesentreartistas–medidas según su frecuencia de co-aparición- y lasrepresentaenungrafo.Asuvez,estosgrafos,nombra-daspor el autorque lasnuclea, se sitúan enundia-gramaestratégico,enelquesedistribuyensegúngra-dosdedensidadycentralidad(cfr.fig.9).

Fig. 9. Diagrama estratégico de la red del subcorpus Artium. (Parámetros: Mín. Ocurr.: 2; Mín. Cooc.: 2; Mín. nº nodos: 4.

Max. nº nodos: 14) © Exhibitium Project

Enlafig.10semuestraelgrafomásdensodelsub-

corpus Artium (Miquel Barceló) y el menos denso(SantiagoSierra),atravésdelascualessepuedecono-cer cuáles son los autores que constituyen estas es-tructurasestablesdeasociación.Asuvez,estosgrafostambiéndesvelanensuestructuralaexistenciadesu-bredesdeartistasquemantienenfuertesconexionesentresí(visiblesporelgrosordesusaristas),comoesel caso de la conformada por Carlos Aires, FedericoSolmioBillBalaskas(redSantiagoSierra).

Fig. 10. Grafos de la red de Miquel Barceló (izquierda) y de Santiago Sierra (derecha) del corpus expositivo Artium ©

Exhibitium Project

Conclusiones Laconjugacióndeestastécnicasdeanálisissere-

velacomounainteresanteherramientadescriptivadelasdinámicasdeasociacióndeartistasquearticulaneldominioexpositivoqueseestéanalizando,perotam-bién como potentes instrumentos para configurarnuevas«fuentes»ymetodologíasdeexploración.

Porunaparte,estosanálisisnospermitenrevelarlasestructurasquesubyacenalosprocesosdeasocia-cióndeartistasencadadominioexpositivoutilizandocomoparámetroarticuladorlasnocionesdeocurren-ciayco-aparicióncomputadasalgorítmicamente;no-cionesindependientesdelascategoríasquetradicio-nalmenteseempleanparadefinirelperfilexpositivodeinstitucionesocomisarios.Porotra,esteparáme-trotambiénnospermitedelinearelconceptodesin-gularidad específica sobre criterios distintos a loshabituales,basadosporlogeneralenelgradodeexce-lenciaorelevanciaartísticaconferidaporlacríticay/olahistoriografía.

Naturalmente,lapotencialidaddeestosanálisisseincrementaráexponencialmenteenlamedidaenquese establezcan estudios comparativos sistemáticosconotrossubcorpus.Estonospermitiráobservarlasdiferencias existentes entre ellos, fundamental paradefinirelámbitoexpositivoensuintrínsecaheteroge-neidad,perotambiénparadescubrir laexistenciadedinámicas y/o patrones que lo articulen de manerasistémica.

Notas [1]E= co-ocurrencia al cuadradodivididopor el

productodelasocurrenciasdecadaunodelosdescriptores.Elíndiceobtienevaloresquevande 0 a 1, con independencia del tamaño de lamuestra.Losclusterssehanobtenidoaplicandoelalgoritmodecentrosimple.

Bibliografía

Bailón-Moreno R. (2003). Ingeniería del conocimiento yvigilancia tecnológica aplicada a la investigación en elcampo de los tensioactivos. Desarrollo de un modelociencimétrico unificado, PhD thesis. Granada: Univer-sidad de Granada. Disponible en http://hdl.han-dle.net/10481/24728[Consulta:30/10/2016].

Bouchet-Valat, M., & Bastin, G. (2013). «Rcmdr-

Plugin.temis, a Graphical Integrated TextMining Solu-tioninR.»TheRJournal,5/1:188-196.

CrucesRodríguez,A.etal.(2016).«WordPressasframe-

workforautomateddatacapture,filteringandstructur-ing processes». Digital Humanities Annual Confer-ence´2016,Cracow,12-15July2016,DigitalHumanities2016:ConferenceAbstracts.Kraków:JagiellonianUniver-sity& Pedagogical University, pp. 469-471. Disponibleen: http://dh2016.adho.org/abstracts/19 [Consulta:30/10/2016].

He, Q. (1999). «Knowledge Discovery Through Co-Word

Analysis.»LibraryTrends,48-1:133-159.