Una pionera técnica de minería de datos ha sido aplicada por la Universidad de Lieja al estudio de las experiencias cercanas a la muerte para tratar de resolver algunos problemas habituales en el análisis de este fenómeno. Los resultados obtenidos resultan de lo más prometedor.
Big Data para investigar ECM
Las experiencias cercanas a la muerte (ECM) son un fenómeno tan interesante como difícil de estudiar. Si se quiere acceder a toda la riqueza del testimonio, se tiene que dejar a la persona que exprese lo que le ha sucedido libremente, con sus propias palabras y lenguaje.
El problema aparece cuando los investigadores quieren comparar dicha narración con otras parecidas para establecer similitudes y diferencias, además de cuantificar los relatos para tratar de hallar denominadores comunes y una morfología del fenómeno lo más universal posible. Si cada afectado por una ECM lo cuenta a su manera, difícilmente podrán detectarse pautas semejantes en un amplio grupo de personas, una cultura o un país, a excepción de los aspectos vividos más relevantes.
El Big Data podría arrojar nueva luz al fenómeno de las ECM
Para tratar de sortear este problema, se ha optado por someter a los sujetos a prolijos test como la escala de Greyson, compuesta de 80 características y 16 elementos de elección múltiple. De esta manera, la persona no deja vagar su mente y se ciñe a los requisitos estrictos del cuestionario.
Como este interrogatorio sería idéntico para todo el mundo que haya experimentado una ECM, resulta más sencillo aplicarle luego las fórmulas de la estadística y cuantificar los resultados sobre un grupo.
Ahora bien, un test supone colocar un "corsé" expresivo al sujeto y forzarle a que adapte su testimonio a las pautas, preguntas y valoraciones preestablecidas en el cuestionario. Por lo tanto, algunos detalles importantes, no previstos en el cuestionario, podrían quedar sin registrar, escapar a la valoración del investigador y no ser tenidos en cuenta durante el estudio.
No hay, por consiguiente, un sistema perfecto de recogida de información para las ECM. Sin embargo, para superar esta situación ha llegado la minería de datos. El tan de moda Big Data, que podría arrojar nueva luz al final de túnel de las experiencias cercanas a la muerte.
Gracias al nuevo trabajo, se han establecido 30 características comunes en las diferentes redacciones de su ECM elaboradas por los participantes
Investigadores de la Universidad de Lieja (Bélgica) han efectuado un pionero trabajo donde se pidió a los participantes que habían vivido una ECM que pusieran por escrito libremente la experiencia. De este modo, los científicos recopilaron un buen número de narraciones que en esencia eran conjuntos independientes de palabras, nada uniformes entre sí de un sujeto a otro.
Pero al aplicar a dichas redacciones la tecnología de la minería de datos surgió la magia. Aparecieron los términos habitualmente utilizados en todas las redacciones, su frecuencia y proporción, ordenación jerárquica por número de apariciones y, lo que es más interesante, las agrupaciones de palabras que son más recurrentes.
El clásico trabajo Vida después de la vida, del Dr. Raymond Moody, popularizó el concepto de túnel y su presencia desde entonces en los relatos de ECM es más común
De esta manera, se extrajeron 30 características comunes en las diferentes redacciones elaboradas por los participantes. Así, en la muestra objeto de análisis, los términos más citados para describir la ECM fueron "luz" (67%), "bien" (65%),"ver" (61%), "cuerpo" (61%) y "sentir" (52%). Expresiones como "negro" (19%) o "muerte" (18%) fueron utilizadas un número muy inferior de ocasiones. En el nivel intermedio de alusiones se mencionaron vocablos como "túnel" (35%), "amor" (30%) y "miedo" (24%).
A los investigadores de Lieja les resultó particularmente llamativa la alusión al túnel. Lejos de ser una característica mayoritaria en las ECM como suele decirse, su repetición no es algo generalizado. Se sospecha que una vez el Dr. Moody convirtió en un best seller su libro Vida después de la vida, el túnel se hizo muy popular y comenzó a ser registrado de una manera más común que antes de 1975, fecha en que la obra fue editada. No en vano, la divulgación del Dr. Moody pudo haber influido en la posterior percepción del túnel durante las ECM.
El miedo es un rasgo no asociado comúnmente con una experiencia cercana a la muerte
AMOR Y EMPATÍA
En cuanto al amor sentido a lo largo de la experiencia, este suele vivirse de una manera incondicional, como una pérdida absoluta de los afectos materialistas y del miedo a la muerte. Sentimiento que traspasa los instantes mismos de la ECM para incorporarse como una marca a la vida posterior, donde las personas, con el paso de los años, incrementan sus niveles de empatía hacia los demás.
Finalmente, el miedo es un rasgo no asociado comúnmente con una experiencia cercana a la muerte. Las ECM de índole negativa o atemorizantes se cifran en torno a un 1-2% del total, y la famosa escala de Greyson no está ajustada para evaluar las connotaciones más negativas del fenómeno.
Por lo tanto, la minería de datos puede contribuir a fijar la atención en un elemento hasta ahora poco considerado y quizás incluso sesgado por los instrumentos de evaluación vigentes.
Por otra parte, los investigadores de Lieja observaron que el Big Data no encontró palabras netamente religiosas.
Historiador
20 de septiembre de 2020 (11:00 CET)
https://www.espaciomisterio.com/ciencia/big-data-investigar-ecm_52784
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