El esquema para el análisis de red

Esta semana, finalmente, dejé las teorías un poco de lado. Puse a dormir mi largo capítulo que cual célula está próximo a bipartirse. En vez de poner todo en el mismo saco, un capítulo tratará de narrativa en el contexto de teoría biocultural y el otro de narrativa en nuevos medios e intermedialidad.

El análisis de mi estudio de caso, Orsai, había sido por meses pospuesto. Hacer una base de datos relacional requiere sobre todo paciencia y un esquema lo más claro (im)posible. Con el lab más tranquilo de lo que nunca antes lo había visto, llegó la inspiración, así que empecé haciendo el esquema de análisis que está aquí abajo

Muchos de los términos que manejo son bastante amplios, por ejemplo, género dependiendo del medio en el que se publique la pieza puede referirse a “crónica narrativa” en la Revista o a la sección de “lectores” en el blog de la redacción de la Editorial. Esta clasificación la tomo prestada de la propia editorial y en sí, del sitio web repositorio de (casi) todo Orsai. Sistematizando los datos me he dado cuenta que su clasificación (y reclasificación, porque muchos textos han sido mudados de medio) tiene inconsistencias, lo cual lo hace más interesante todavía. Para organizar eso yo de otra forma voy a usar los temas. Aún dudo si tema será la palabra más adecuada; en sí la idea es de qué se trata algo o a qué se refiere (sobre todo busco cuando una pieza se refiere a otra pieza). Pieza también es poco restrictiva y, en el contexto intermedial de Orsai, se puede referir a una entrada de blog, a un tweet o a cualquiera de los artículos de la revista, incluidas las “entradas” y las “sobremesas”. La idea de no hacer diferencias muy tajantes entre las diferentes piezas es manejarlas en el nivel más básico de algo que se lee sin importar en dónde, en qué o su supuesto rigor literario, periodístico, ortográfico o lo que sea. Por otra parte, aunque también se leen, los comentarios se diferencian de las piezas en que los unos derivan de las otras. X pieza da lugar Y/Z comentarios. Etcétera.

La parte que involucra a los lectores y a sus comentarios va a ser la parte más difícil de sistematizar e introducir en la base de datos. Si consideramos que, en promedio, cada entrada de blog tiene doscientos comentarios y cada artículo de la revista unos sesenta, el número de entradas se multiplica y se multiplica. No sólo eso, dudo si todos los comentarios deben ser considerados como tales o si debe haber una subclasificación de ellos que dejen ver la diferencia entre los “pri”, “segundo”, “top ten” que abren la conversación en el blog y los que proponen, critican y glosan las piezas. Los primeros aunque no aportan mucho contenido, son claros indicadores de la comunidad de lectores y sus hábitos, los segundos tienen más contenido y bien pueden ser aislados buscar realmente una conversación con el autor o con los otros lectores. Tampoco he decidido si deberé clasificarlos como positivos, negativos, neutrales – la discusión se pone muy emocional en Orsai, debo decirles.

Ahora, por si toda la discusión teórica que va a ir antes del análisis de los datos no crea suficientes preguntas, la base de datos (lo puedo ver ya) va a obligar muchas otras. Entre las más obvias (estás las podrán ver desde el esquema) están:

¿Qué temas son los más recurrentes? ¿En qué medio se dan esos temas?

¿Qué piezas o qué género de piezas producen más comentarios? ¿Qué tipo de comentarios?

¿Qué tipo de conversación se da? ¿Lector/Autor? ¿Lector/Lector? ¿Cuántos lectores realmente están activos en la comunidad de Orsai?

¿Cuál ha sido el desarrollo de la comunidad? ¿Es más internacional, más local? ¿Ha ido cambiando con el tiempo?

Y finalmente ver si se comprueba mi (hipó)tesis de qué el éxito de Orsai es la construcción de su propia mitología a través de elementos metaficcionales presentes en distintos medios.

Continuará… (por varios meses)

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