Inicia una tramesa Dóna't d'alta com a revisor

Llegir: Caracterització en la trilogia Foundation: estudi quantitatiu basat en l'anàlisi clúster

Baixar

A- A+
Alt. Display

Node 22

Caracterització en la trilogia Foundation: estudi quantitatiu basat en l'anàlisi clúster

Author:

Jose Luis Arroyo

Universidad de Sevilla / Universidad Pontificia Comillas, ES
About Jose
Doctor en Ciències Econòmiques i Empresarials per la Universitat Complutense de Madrid i doctor en Enginyeria per la Universitat  Politècnica de Madrid. Ha estat professor a tres universitats i és autor de diversos articles d'investigació. Actualment, i en paral·lel a la seva activitat acadèmica en l'àmbit de l'economia, està finalitzant un doctorat en Estudis Filològics a la Universitat de Sevilla, el focus del qual és la literatura nord-americana de ciència ficció.
X close

Resum

Aquest treball analitza la caracterització dels personatges de la trilogia Foundation d'Asimov, atès que una de les crítiques principals respecte de la seva obra en general i d'aquesta saga en particular és l'escassa profunditat dels personatges, que fa que siguin molt semblants entre ells. A fi de determinar d'una manera més objectiva la veracitat d'aquesta crítica, s'ha utilitzat la tècnica d'anàlisi clúster, utilitzada habitualment en big data, sobre un conjunt de vint-i-sis personatges de la trilogia, que prèviament han estat avaluats segons el model OCEAN, amb els factors definits en el test NEO-PI-R. La conclusió d'aquesta anàlisi quantitativa és doble. D'una banda, s'ha confirmat la validesa d'aquesta proposta metodològica, almenys per al cas concret analitzat, ja que els resultats són coherents amb allò recollit en estudis qualitatius previs. De l'altra, hem verificat que efectivament la caracterització dels personatges, sense arribar a l'extrem del que, en ocasions, s'ha acusat Asimov, no és tan minuciosa ni complexa com en el cas d'altres autors.

How to Cite: Arroyo, J.L., 2018. Caracterització en la trilogia Foundation: estudi quantitatiu basat en l'anàlisi clúster. Artnodes, (22). DOI: http://doi.org/10.7238/a.v0i22.3200
12
Twitter
Publicat a 20 Nov 2018.
Revisat

Baixades

  • PDF (ES)

  • EPUB (ES)

    comments powered by Disqus