La “lección amarga” de la ciencia de datos estipula que métodos generales que escalan con cómputo acaban venciendo a los sistemas que incorporan conocimiento humano. En el entorno actual de datos masivos, una lectura habitual es que por muy elegante, parsimonioso y explicativo que sea un sistema predictivo, al final será “vencido” por un sistema más prosaico basado en estadística cuando este último simplemente tenga suficiente cantidad de datos. Es una visión extraída del progreso reciente, donde el aprendizaje automático y métodos estadísticos han demostrado una y otra vez tener mayor capacidad predictiva que sistemas basados en conocimiento y análisis motivado por la teoría.

En algunos campos, sobre todo los menos afines a las ciencias duras y la matemática, a menudo se usa software como Micro$oft Word o G👀gle Docs. Aunque son programas útiles, dejan mucho que desear para documentos profesionales y en cuanto a posibilidades de personalización. Por eso, cada vez más académicos aprenden o quieren aprender LaTeX, un sistema tipográfico profesional, en uso en muchas revistas científicas y editoriales. El problema es que LaTeX es software del siglo pasado. ¡Literalmente, de hace décadas! LaTeX nació en 1984, y usa por debajo TeX, del año 1978. Pero, ¿cuál es la alternativa?

De vez en cuando me llegan noticias de un trabajo académico, investigación o incluso producto industrial que “traduce” la lengua de signos. Es un tema vistoso e interesante, por lo que estos proyectos suelen tener cierto eco en medios y redes sociales, y algún amigo o familiar que sabe que investigo en ese tema me lo hace llegar.

Casi sin excepción, estos trabajos presentan un mismo problema: no ser conscientes de la realidad de la lengua de signos como idioma independiente y con todas las características de uno.