Análisis del Comportamiento Verbal Articulatorio en Conversaciones Grupales Espontáneas. E. Barrull, 1992. (esteban@biopsychology.org)

3.3 Análisis de 10 conversaciones privadas.

Por último vamos a revisar 10 conversaciones producidas en un contexto social de privacidad con el fin de contrastar en que medida los resultados obtenidos dependen de la dinámica del contexto social en el que se producen.

Podríamos pensar que la alta tasa de verbalización, que se produce en los medios de comunicación social, es el factor determinante en la pérdida de estructura y orden del comportamiento verbal articulatorio. Por ello, nos parece imprescindible una revisión de los datos en situaciones de interacción realmente distintas, antes de atrevernos a generalizar nuestras conclusiones.

Para ello, hemos escogido 10 conversaciones producidas en un contexto de terapia clínica. El número de participantes en las conversaciones oscila entre 2 y 4 personas.

En general, este tipo de conversaciones presentan un significativo incremento en el número y duración de las pausas. En la Fig. 3.15 damos la distribución de pausas de una de las conversaciones privadas que hemos analizado. Si comparamos dicha distribución con la de una conversación radiofónica (ver Fig. 4.1), podremos observar un gran incremento en el número y en la duración de los silencios. En este ejemplo, la duración máxima ha sido de 17 seg. (1,18 seg. en la conversación radiofónica). El porcentaje de silencio a aumentado hasta el 39,5 % frente al 8,3% de la conversación radiofónica, y mientras que en la conversación radiofónica prácticamente no existían silencios superiores a los 0,75 seg., en esta observamos como existe un número significativo de pausas entre los 0,75 y 3 seg.

Por ello, hemos de esperar una mayor influencia en los resultados de las componentes no-articulatorias (pausas) del comportamiento verbal, amén de la influencia que esta dinámica pueda producir en dicho comportamiento.

En la Fig. 3.16 mostramos los 5 primeros minutos de la misma conversación. Si comparamos este comportamiento verbal con el reflejado en las Fig. 4.2 y Fig. 4.3, correspondientes a una conversación radiofónica, nos damos cuenta en seguida de que se trata de dinámicas de interacción totalmente diferentes.

Fig. 3.16 Los primeros cinco minutos de una conversación privada.

En primer lugar, podemos corroborar el aumento de los silencios, lo cual se traduce en la aparición de fases, más o menos amplias, de vacilación y fluidez verbal.

También hemos de destacar la modulación en la intensidad de la emisión verbal que se produce en este tipo de conversaciones: desde una voz débil hasta una voz fuerte, pasando por todos los estadios intermedios, lo cual no se produce normalmente en los medios de comunicación social.

Diríamos pues, que examinamos el polo opuesto de las conversaciones producidas en medios de comunicación social. Quizás la menor velocidad en la emisión del discurso, la menor presión para el llenado del tiempo con verbalización, permitan conformar un comportamiento articulatorio más ordenado. Sobre todo, si tenemos en cuenta que las pausas no articulatorias tienen como función la planificación del discurso, podemos aún tener esperanzas de que en los casos en que estas son presentes se producirá una mayor organización comportamental, debido al aumento en el control y en la planificación.

Vamos a ver, pues, en que medida obtenemos unos resultados distintos, y en que medida deberemos modificar nuestra conclusión.

Con respecto a la detección de secuencias estables de espectros, que permitan señalar la presencia de patrones organizados hemos obtenido los mismos resultados que en las conversaciones radiofónicas.

Los resultados de la revisión sistemática y minuciosa de la evolución y estabilidad de las formas espectrales en las conversaciones analizadas, tal y como hemos hecho en los anteriores casos, han sido, una vez más, idénticos a los obtenidos anteriormente. No hemos encontrado la más mínima indicación de la existencia de patrones de comportamiento articulatorio.

Igualmente, hemos observado que la evolución del espectro medio, en cualquier punto de la conversación, tiende rápidamente a la forma que adopta el espectro medio total. Por lo tanto, nuestra primera conclusión sigue siendo válida igualmente para este tipo de conversaciones. No existen patrones rítmicos de comportamiento verbal articulatorio.

La única diferencia significativa y sistemática que hemos encontrado ha sido en la forma del espectro medio. En la Fig. 3.17 mostramos el espectro medio de la conversación privada. Si comparamos su distribución con la obtenida para conversaciones radiofónicas (ver, por ejemplo, la Fig. 3.9), vemos como esta difiere por el hecho de no adaptarse a su correspondiente función de Boltzmann (trazo discontinuo en la figura).

¿Constituye este resultado un indicador de un cambio significativo con respecto a los resultados obtenidos anteriormente? ¿Podemos seguir manteniendo que el comportamiento verbal articulatorio tiende a la distribución espectral de máxima entropía (distribución de Boltzmann)?

En primer lugar, debemos constatar que, aunque el espectro medio global no coincida con su correspondiente función de Boltzmann, este no presenta ninguna línea espectral definida, es decir, sigue siendo una distribución regular y sigue manteniendo su carácter de función exponencial negativa. Es decir, no observamos la presencia de ningún ritmo armónico.

La observación de esta nueva distribución, nos sugiere la posibilidad de que pueda ajustarse a la suma de dos funciones exponenciales negativas de Boltzmann.

Para ello, probamos el ajuste⁽¹⁾ de la distribución empírica con la siguiente función teórica

donde k₁ y k₂ son escalares que determinan el 'peso' de sus correspondientes funciones de probabilidad de Boltzmann p₁(f) y p₂(f), dadas por

con lo que el ajuste depende de cuatro parámetros: k₁, k₂ y El resultado del ajuste obtenido se muestra igualmente en la Fig. 3.17, y corresponde al trazo continuo. Como puede observarse el ajuste es óptimo, siendo los parámetros del ajuste:

El resultado de este ajuste nos parece muy interesante puesto que, la primera frecuencia corresponde claramente a la banda no-articulatoria (entre 0 y 1 Hz), mientras que la segunda corresponde a la banda articulatoria (entre 1 y 20 Hz). Si representamos las dos funciones de Boltzmann separadas, podemos observar claramente su diferente área espectral (ver Fig. 3.18).

Este resultado no nos es extraño puesto que, como ya suponíamos inicialmente, en este tipo de conversaciones, las pausas suelen ocupar un alto porcentaje del tiempo de interacción y era de esperar una mayor presencia de 'ondas' de frecuencia no-articulatoria (baja frecuencia), producidas por la alternancia entre emisión y silencio.

Por consiguiente, interpretando que en los espectros de conversaciones privadas existe una gran influencia de factores no-articulatorios, debido a la presencia de pausas, seguimos obteniendo una gran evidencia experimental de que la distribución frecuencial del comportamiento articulatorio, propiamente dicho, tiende a su máxima entropía, dada por la función de Boltzmann.

Por otra parte, la generalidad de este resultado puede contemplarse en los espectros medios de las 10 conversaciones analizadas junto con sus correspondientes ajustes dados por el procedimiento anteriormente descrito (ver la Fig. 3.19).

Fig. 3.19 Espectros medios de 10 conversaciones privadas.

Igualmente, en la Tabla 3.4 damos los valores de los parámetros estimados por el ajuste, así como la frecuencia media y la entropía relativa experimental de cada espectro medio.

Podemos destacar el alto valor de la entropía relativa, lo cual nos ratifica en nuestra conclusión. Lógicamente, este valor es menor que el obtenido en las conversaciones públicas debido a la desviación que las pausas han introducido en el espectro (el resalte de las bajas frecuencias debido a la presencia significativa de comportamiento no-articulatorio)

En todo caso, los resultados muestran una gran homogeneidad si exceptuamos el correspondiente a la conversación 3. Los resultados de la estimación de sus parámetros de ajuste, así como su distribución frecuencial, se parecen mucho a los obtenidos para conversaciones radiofónicas, exceptuando que su frecuencia media es menor. En todo caso, y para lo que es nuestro objetivo en esta investigación, no introduce ningún elemento nuevo a nuestro análisis, puesto que este tipo de resultado ya ha sido tratado cuando hemos analizado las conversaciones en medios de comunicación social. La razón por la que esta conversación difiere significativamente de las demás no tiene nada que ver con la existencia de patrones, y por lo tanto, cae fuera de lo que son nuestros objetivos actuales de investigación.

Notas:

1. hemos utilizado el algoritmo de ajuste de curva de Marquardt Levenberg, ofrecido en el programa Sigmaplot ver. 4.01.