Supongamos que disponemos de una serie de 10 términos que representaremos aquí por las minúsculas de la 'a' a la 'j', y que varias personas han de utilizarlos para formar dos oraciones distintas. Una primera respuesta podría ser:
Las coocurrencias correspondientes son, primero para el conjunto A:
a-c c-e e-g
a-e c-g
a-g
y para el conjunto B:
b-d d-f f-h h-i i-j
b-f d-h f-i h-j
b-h d-i f-j
b-i d-j
b-j
Supongamos que, ahora, otra persona efectúe las agrupaciones:
[C:] a, d, e, i, j.
[D:] b, c, f, g, h.
Son nuevas coocurrencias que, al considerarse todo el super-conjunto (A, B, C, D), han de sumarse a las anteriores, para lo cual es necesario trasladar la información a una matriz cuadrada que tomaría la forma siguiente:
| a | b | c | d | e | f | g | h | i | j | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| a | - | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| b | 0 | - | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| c | 1 | 1 | - | 0 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 |
| d | 1 | 1 | 0 | - | 1 | 1 | 0 | 1 | 2 | 2 |
| e | 2 | 0 | 1 | 1 | - | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| f | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | - | 1 | 2 | 1 | 1 |
| g | 1 | 1 | 2 | 0 | 1 | 1 | - | 1 | 0 | 0 |
| h | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | - | 1 | 1 |
| i | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 1 | - | 2 |
| j | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2 | - |
El superconjunto [A, B, C, D] puede representar también un texto, cuyo vocabulario total sea de sólo diez palabras diferentes. El mismo procedimiento se aplica a conjuntos mayores, obteniendo una "matriz de coocurrencia" evidentemente también mayor. Como el tamaño de ésta puede superar la capacidad del microcomputador, corresponde al analista limitar el número de términos a considerar. En el presente caso, el software ANATEX -desarrollado por la Escuela de Periodismo de la PUC- no permite sobrepasar la cantidad de 99 ítemes, pero es factible definir términos equivalentes (en series de hasta 10), con lo cual se procesan campos semánticos más que términos (hasta 99 campos, que pueden agrupar hasta 990 términos).
Después de analizar el superconjunto, se habrá formado una matriz con todas las coocurrencias reales. Esta matriz representará un campo semántico global determinado por los componentes anotados, poniendo en evidencia "procesos psicológicos subyacentes" -de agrupación de ideas- estrechamente vinculados al carácter semántico de la comunicación (como lo señalan autores como Danowski, Moles y Hudrisier). Los pares muy frecuentes indican una fuerta "atracción" o vinculación mútua (con influencia de la significación de un término en la significación del otro), y la eventual interrelación de múltiples pares conforma una suerte de MAPA, que -al dibujarse- puede poner en evidencia sub-áreas, términos más centrales y términos que -si bien pueden ser poco frecuentes- jueguen un papel importante al unir las sub-áreas (términos llamados "visagras"). Se puede, por lo tanto, obtener una primera aproximación al contenido latente, escondido tras el contenido manifiesto de un texto bajo estudio. (Para más detalles sobre los procedimientos, consúltese el manual de Anatex).
A continuación un ejemplo de representación gráfica de los campos semánticos principales de un discurso pre-electoral de E.Frei (30 de mayo de 1993) obtenidos a partir de un análisis de coocurrencia.
En este tipo de análisis -y en la interpretación del grafo obtenido- se debe tener el cuidado de no pretender extraer inferencias acerca de la significación de las relaciones anotadas: sólo sabemos que existe alguna fuerza de unión (mayor o menor) entre dos conceptos, pero no cual es el tipo de relación (probablemente se sumen varias). Por ello se considera hoy más aconsejable efectuar un análisis gramátical o semántico que tome en cuenta la función del concepto en la posición que ocupa, lo cual lleva al análisis de red de relaciones.
Un ejemplo de herramienta para la creación de redes semánticas es SemNet. Este es un software "de propósito general" en materia de representación de redes semánticas ya que sirve tanto para el análisis de contenido como para organizar ideas, representar estructuras de conocimiento u orientar el estudio (aplicaciones educacionales de tipo hipertextual). Semnet genera un conjunto de tarjetas ligadas a modo de hipertexto. Cada tarjeta muestra el mapa de relaciones entre un concepto-foco y todos los otros conceptos relacionados con él (cada uno de los cuales se transforma a su vez en concepto-foco y dispone de su propia tarjeta-mapa de relaciones con otra serie de conceptos). Si bien se dispone de los mapas de relaciones de cada concepto, en SemNet el mecanismo que genera el mapa de conjunto no está optimizado para ordenar las relaciones en un gráfico legible (Sigue el orden de creación de las tarjetas, formando filas, lo cual está lejos de constituir una opción gráfica útil). Existen sin embargo interesantes funciones de cálculo que son asociadas a las redes así generadas como estadísticas de conceptos, de tipos de relaciones, etc. resumidas en el cuadro que sigue.
* Las relaciones anotadas en este ejemplo fueron de base gramatical.
Ejemplos de relaciones sugeridas en SEMNET
Relaciones de inclusión
Para Hoey la cohesión textual es de naturaleza objetiva, pues corresponde esencialmente a una propiedad textual, donde ciertos rasgos léxico-gramaticales de las oraciones que componen un texto permiten establecer vínculos entre ellas, a diferencia de la coherencia que es subjetiva, dado que corresponde a una cualidad que el destinatario le asigna al texto.
Todo texto posee un patrón organizacional, por lo tanto, podemos preguntarnos si la cohesión contribuye a la creación de dicho patrón. De hecho, en opinión de Hoey, la cohesión, especialmente la de tipo léxico, contribuye en gran medida a dicha organización textual, aunque también el patrón resultante está relacionado con las múltiples y complejas formas en que los tópicos de un texto se interrelacionan a medida que el texto se desarrolla (Hoey,1991:14).
Las categorías consideradas por el modelo de cohesión textual corresponden a:
La superordinación, la hiponimia y la co-referencia son otros tipos de repetición que postula el modelo, los primeros, en relación de inclusión. La superordinación indica que la palabra de referencia más general reitera un ítem sin agregar información adicional a la contenida en el ítem anterior, por ejemplo, urbanismo/vivienda. La hiponimia, por su parte, implica que la palabra de referencia más específica reitera una más general, la que a su vez la incluye, como por ejemplo, "partidos"/"Concertación". La co-referencia ocurre cuando se produce una repetición mediante identidad referencial, por ejemplo "el Presidente Eduardo Frei,..." estableciéndose un vínculo entre representante y representado.
Según Hoey (1991:8), la ocurrencia de un elemento léxico en un discurso conlleva su propia historia textual, un ámbito colocacional específico que se construye al crear el texto, y que explicita el contexto en el cual dicho elemento se inserta. Este ámbito determina el significado textual único y adecuado para cada contexto específico ('instantial meaning'). Una primera graficación recurre a tablas de doble entrada simétricas cuyas filas y columnas corresponden a las diferentes oraciones y las celdillas contendrán los términos repetidos. Una graficación diferente a la anterior, en forma de red, permite ilustrar mejor la red de vínculos reiterativos indicadores del papel del léxico como configurador de los significados nucleares del discurso. Esta red léxica, ideológicamente significativa que impregna el discurso, se identifica sobre la base de la reiteración y da como resultado un esquema de la organización semántica de este discurso en forma de red transversal, sobre la base de puntos representando las diversas oraciones y arcos cubriendo la distancia entre las que se unen mediante una reiteración.