CLAVES. REVISTA DE HISTORIA
VOL. 12, N.° 22 – ENERO - JUNIO 2026
ISSN 2393-6584 - MONTEVIDEO, URUGUAY
Pp. 1 - 29
La programación de la historia: ciencia de
datos para el análisis de fuentes históricas
Programming History: Data Science for the
Analysis of Historical Sources
Albert Horacio Mestre Díaz
1
Universidad de la República, Uruguay
https://orcid.org/0009-0009-6181-6824
DOI: https://doi.org/10.25032/crh.v12i22.2793
Enviado: 31/1/2026
Aceptado: 22/6/2026
Resumen: Este artículo analiza la incorporación de técnicas de ciencia de datos
al trabajo con fuentes históricas y sus efectos epistemológicos, metodológicos y
materiales en la historiografía contemporánea. Argumenta que estas técnicas —
que constituyen la base operativa de la inteligencia artificial— no son meros
instrumentos neutrales, sino arbitrajes técnicos que reconfiguran el acceso,
procesamiento e interpretación del pasado. Muestra que la digitalización amplía
la escala del análisis, pero introduce límites vinculados a la incompletitud del
registro histórico, la opacidad algorítmica y las infraestructuras desiguales.
Sostiene que la abundancia de datos no garantiza mayor verdad histórica y que
los modelos computacionales pueden reproducir sesgos técnicos y políticos.
Propone una colaboración crítica e interdisciplinaria entre historiadores y
1
Albert Mestre Díaz. Licenciado en Historia por la Universidad de la República (Uruguay) y
estudiante del Profesorado de Historia en el Instituto de Profesores Artigas (IPA). Su trabajo se
sitúa en la intersección entre la historia de la educación, la filosofía de la educación, la
alfabetización digital y las humanidades digitales. Complementa su formación humanística con
estudios en Ciencia de Datos y Machine Learning. Sus líneas de investigación exploran las
posibilidades de la inteligencia artificial, el análisis computacional y las tecnologías digitales
aplicadas a la investigación histórica, la educación y el patrimonio documental. Actualmente
proyecta la realización de estudios de posgrado en Ciencia de Datos, con el objetivo de profundizar
en el desarrollo de metodologías computacionales aplicadas a la investigación histórica y
educativa
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científicos de datos y concluye que el giro computacional exige una historiografía
reflexiva, situada y consciente de sus mediaciones técnicas.
Palabras clave: ciencia de datos, historia, epistemología, minería de datos.
Abstract: This article examines the incorporation of Data Science techniques
into historical source analysis and their epistemological, methodological, and
material implications for contemporary historiography. It argues that these
techniques –fundamental to the operation of Artificial Intelligence– are not
merely neutral instruments but technical mediations that reshape access to,
processing of, and interpretation of the past. It shows that digitalization expands
analytical scale while introducing limits related to the incompleteness of the
historical record, algorithmic opacity, and unequal infrastructures. The article
contends that data abundance does not ensure greater historical truth and that
computational models reproduce technical and political biases. It advocates for
critical interdisciplinary collaboration between historians and data scientists and
concludes that the computational turn requires a reflexive, situated
historiography aware of its technical mediations.
Keywords: data science, historiography, epistemology, data mining.
1. Introducción
En el último quinquenio, el desarrollo de las novedosas técnicas de
abordaje de fuentes se ha vuelto perceptible en múltiples ámbitos de la vida
académica, especialmente en las universidades y, en particular, a aquellas
vinculadas a las ciencias sociales. Este proceso ha introducido tensiones
significativas en la academia, ya que estas tecnologías no solo amplían las
capacidades de análisis, sino que cuestionan métodos, formas de producción de
conocimiento y prácticas consolidadas.
En el campo de la historia, la incorporación de herramientas
computacionales aplicadas a fuentes documentales marca un punto de inflexión
respecto de cómo se investiga, se interpreta y se construye el conocimiento
histórico. Más que evaluar la inteligencia artificial (IA), este artículo analiza las
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condiciones materiales y técnicas que permiten su funcionamiento en el trabajo
con fuentes históricas.
En este contexto, este trabajo se propone responder la siguiente pregunta:
¿cómo reconfiguran las herramientas digitales aplicadas a fuentes documentales
las prácticas historiográficas contemporáneas, y cuáles son los límites
epistemológicos, metodológicos y materiales de esta transformación?
El problema que plantean estas tecnologías no se reduce únicamente a la
desigualdad en el acceso según los contextos socioeconómicos de los
investigadores, sino que remite también a cuestiones técnicas y epistémicas que
exigen niveles crecientes de especialización. Instrumentos como el
Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), el Reconocimiento de Texto
Manuscrito (HTR), el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), el Machine
Learning (ML) y la Minería de Datos (MD) con frecuencia operan como sistemas
opacos: los criterios mediante los cuales procesan y reorganizan la información
no siempre son transparentes para el historiador, configurándose como
verdaderas cajas negras algorítmicas. Este artículo aborda críticamente dichos
insumos técnicos, que se constituyen como bases fundamentales de la IA y vitales
para el análisis de fuentes.
En este escenario, la disciplina histórica y la academia en general se ven
interpeladas por la necesidad de reflexionar de manera crítica sobre los caminos
que abren las novedosas herramientas. La innovación tecnológica ha dado lugar
a nuevas perspectivas que desafían los cánones historiográficos, cuestión que ha
sido abordada por investigadores como Juan Andrés Bresciano (2000, 2014),
Matilde Eiroa (2018) e Ian Milligan (2019, 2020). Sin embargo, este artículo no
se limita a revisar dichos aportes: propone analizar específicamente los
mecanismos operativos utilizados en la ciencia de datos y su impacto sobre la
práctica historiográfica atendiendo tanto a sus potencialidades como a sus
límites.
El advenimiento de una época de abundancia en información ha
provocado una mutación en la disciplina histórica. Dentro de este contexto, el
historiador no solo se ve impulsado a colaborar con especialistas de otras
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disciplinas, sino también a familiarizarse con recursos metodológicos de otras
áreas. Con la llegada de una era en la que se crea información masivamente, se
plantea la necesidad de incluir en el currículo educativo el pensamiento
computacional necesario para analizar realidad en constante cambio. Esta es la
magnitud con la que los investigadores tendrán que lidiar, por lo que es necesario
preparar los fundamentos teóricos y éticos por aquellos que vendrán después.
Todo ello configura un escenario profundamente ambiguo que este trabajo
plantea problematizar: ¿cómo investigar y escribir historia en un contexto en el
que los datos, las infraestructuras y los algoritmos median el acceso a las fuentes?
y, ¿qué transformaciones resultan productivas desde el punto de vista
metodológico?, ¿cuáles introducen nuevas controversias y cuáles generan riesgos
epistemológicos al incorporar herramientas digitales poco transparentes y
difíciles de verificar al trabajo historiográfico?
Por lo tanto, resulta relevante distinguir la creciente articulación entre la
informática y la disciplina histórica, así como las consecuencias de no asumir una
posición explícita frente a este proceso. La indefinición de las universidades
dedicadas a las ciencias sociales y humanas podría derivar, a futuro, en una
situación desfavorable si no se adoptan posturas claras en el presente.
En un contexto caracterizado por el desarrollo de hardware cada vez más
potente y por la cooperación entre centros de investigación a escala global, la
tecnología se ha convertido en un componente central para la producción, gestión
y validación del conocimiento. Dentro de este marco, las instituciones
formadoras se enfrentan al desafío de posicionarse activamente como agentes del
cambio, y no solo como usuarios de dispositivos cuyo funcionamiento, alcances y
límites no controlan plenamente.
2. La computación y la investigación histórica
2.1. Mediación técnica y reorganización del conocimiento
El progreso de la telemática modificó ampliamente la investigación
científica. También introdujo nuevas tensiones epistemológicas y metodológicas
al cambiar cómo se producía, almacenaba y problematizaba la creciente cantidad
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de información. A mediados del siglo XX aparecen algunos hitos importantes que
permiten pensar la mediación técnica —mediante la implementación de
tecnologías— en la reorganización del conocimiento y la externalización de la
memoria.
El historiador e ingeniero norteamericano Vannevar Bush, con su ensayo
As we may think (1945), así como el sacerdote italiano Roberto Busa con su
proyecto Index Thomisticus (1946), abrieron la posibilidad del uso de sistemas
electromecánicos en las ciencias humanas. Bush propuso la utilización de un
escritorio mecatrónico, destinado a guardar información y acceder eficazmente a
ella en una instancia posterior. Busa, en cambio, ideó un proyecto cuyos
resultados no se darían a conocer hasta —casi— treinta años más tarde: se
indexaron la totalidad de las palabras contenidas en las obras de Tomás de
Aquino, que totalizaron más de once millones de registros.
2.2. Informática, cuantificación y reacción
Durante las décadas de 1960 y 1970 se comenzó a asociar la informática
con la historia y se manifestaron disyuntivas entre el optimismo tecnológico y las
prácticas. Entre algunos de los casos más representativos, los historiadores
Emmanuel Le Roy Ladurie, Robert Fogel y Stanley Engerman llevaron a cabo
intervenciones teóricas y prácticas en esta área del conocimiento. Le Roy Ladurie
fue conocido por su marcada perspectiva tecno-optimista donde «el historiador
del mañana será programador o no será nada», lo que manifiesta el advenimiento
de una reconfiguración de la generación del conocimiento causada por la
tecnología (Pons 50).
Por otro lado, Fogel y Engerman aplicaron métodos cuantitativos y
estadísticos de manera intensiva en su proyecto Time on the Cross (1974), con lo
que promovieron una ambiciosa —y polémica— renovación cliométrica basada en
el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el impacto
generado por este proyecto produjo un efecto de rebote que contribuyó a frenar
el avance de la cuantificación histórica y a reforzar la desconfianza hacia los
ordenadores y su papel en las humanidades (Pons 56).
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El historiador español Anaclet Pons (99-102), quien hace un repaso sobre
la historia de la computación y su influencia en la historia, plantea que a finales
del siglo XX el exceso del determinismo cuantitativo provocó una fuerte reacción
neoludita, en el caso de historiadores como David Noble o Gertrude Himmelfarb,
y escéptica como con Lawrence Stone. Himmelfarb, por ejemplo, comentaba que
la computación traía consigo preocupaciones: se corre el peligro, dice la autora
estadounidense, de olvidar la prioridad de entender la herramienta primero antes
de usarla.
En este contexto de transición, donde las herramientas del investigador
histórico han mutado y ocasionado tensiones en el mundo académico, Bresciano
(2015) comenta que el desarrollo de una economía en red conlleva una profunda
transformación en los métodos de producción del conocimiento (18). Es en este
nuevo umbral donde se sitúa el problema que abordará las siguientes secciones,
dedicadas a analizar el alcance, los límites, las implicaciones epistemológicas y
metodológicas de estos insumos.
3. Herramientas para el análisis documental
En las secciones posteriores se abordarán diversos recursos
computacionales para el análisis de fuentes históricas que suelen presentarse
bajo el paraguas de la denominada IA. Sin embargo, este trabajo no se centrará
en ella como objeto de examen, sino en las partes técnicas que la hacen posible y
que intervienen en el trabajo con fuentes documentales. Esta elección responde a
dos razones principales.
En primer lugar, problematizar la IA como tal en relación con la historia
exigiría necesariamente explicar en detalle su arquitectura técnica, sus métodos
de entrenamiento y sus límites epistemológicos y éticos. Esto implicaría analizar
plataformas comerciales cuyos modelos son opacos, privativos y basados en la
apropiación de datos de terceros, además de discutir las implicancias políticas de
entregar información histórica a corporaciones privadas.
Abordar este problema obligaría a recorrer todas las herramientas que se
desarrollarán en las secciones, pero sin la profundidad analítica necesaria para
evaluar sus riesgos heurísticos y metodológicos específicos. Por ello, se optó por
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invertir el enfoque: en lugar de partir de la IA como abstracción general, se
analizan primero sus componentes técnicos fundamentales, con el objetivo de
iluminar tanto su funcionamiento como sus efectos sobre la práctica
historiográfica.
En segundo lugar, se sostiene que lo que realmente transforma el trabajo
con fuentes históricas no es solo la IA, sino las técnicas concretas de mediación
digital que emplea y que reconfiguran la heurística, la escala y los criterios de
interpretación del historiador. Esto no implica negar la utilidad como asistente
de escritura, búsqueda o síntesis documental; sin embargo, dichas aplicaciones
exceden los objetivos de este artículo, cuyo foco se sitúa en las herramientas que
modifican materialmente la relación entre el especialista histórico y la fuente.
3.1. Digitalización y mediación de la fuente
La incorporación de recursos informáticos al trabajo historiográfico dio
lugar a la consolidación de un conjunto de enfoques metodológicos y técnicos que
la transformaron. Más allá de los debates generales en torno a sus implicancias,
la continua diversificación de los archivos con la popularización del World Wide
Web (WWW) complejizó las disciplinas existentes y creó ciencias auxiliares
nuevas. El enfoque, por tanto, ya no solamente era aprender sobre el objeto de
estudio, sino aprender a cuestionar las metodologías que transformaron su oficio.
Dos de las herramientas más conocidas por la simplicidad en su labor es el
OCR y el HTR: consisten en dos técnicas con fundamentos similares, pero con
alcances y limitaciones distintas que reconfiguran la heurística y la naturaleza
misma de la fuente documental tradicional (Ballesteros Estrada et al. 27-28).
Ambas traducen la realidad material del documento a bits interpretables por una
computadora, luego identifica dónde se encuentra el texto y el orden de las
oraciones, donde posteriormente las homogeneiza y reconoce mediante una
comparación de los caracteres con un servidor de datos.
3.2. Machine Learning y dependencia técnica
El OCR resulta deficiente de no darse las condiciones apropiadas: texto
legible, oraciones alineadas horizontalmente, tipografía regular y soporte de
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papel en buenas condiciones (Graham et al. 54). Es por ello que se ha
implementado ML, que consiste en aplicar un conjunto de métodos que permiten
a las computadoras aprender patrones a partir de grandes volúmenes de datos.
2
Desde una perspectiva historiográfica, esta transformación modifica la relación
del investigador con las fuentes. Documentos que antes requerían una lectura
individual pueden incorporarse a un análisis sistemático a gran escala, lo que
permite ampliar las preguntas que es posible formularles.
La necesidad de reconocer textos manuscritos llevó a la creación del HTR:
una imbricación entre ML, interpretación humana y decisiones heurísticas. Este
método se diferencia del OCR al introducir un cambio cualitativo en su
funcionamiento: se apoya en modelos de aprendizaje automático entrenados
sobre conjuntos específicos de datos. En otras palabras, se utilizan insumos
analíticos sobre caracteres escritos en distintos soportes y calidades con la
finalidad de disminuir el coeficiente de error del resultado. Iniciativas como el
proyecto tranScriptorium, llevada a cabo por la Universitat Politécnica de
Valencia, revelaron los avances y limitaciones de esta tecnología: por un lado, la
necesidad de un personal especializado para la creación de los algoritmos y, por
otro, el HTR es dependiente del lenguaje por lo que los resultados son variables.
El desarrollo de estas estructuras escapa a la formación tradicional de
investigadores sociales: hay una necesaria transdisciplinariedad que refuerza las
lógicas de cooperación con especialistas en matemáticas e informática. Estos
cambios de paradigma no se limitan a los estudios históricos de la
contemporaneidad, sino que inciden también en la manera de leer y
problematizar procesos históricos de distintas temporalidades. Desde esta
perspectiva, la generación de conocimiento histórico se transforma en una doble
dimensión: no solo en cómo se produce el conocimiento, sino también en cómo
se valida y qué tan trazable es.
2
Para ilustrar mejor su funcionamiento conviene hacer una aclaración previa: el ML no aprende
en un sentido cognitivo, sino que ajusta modelos a partir de operaciones estadísticas y
matemáticas aplicadas sobre grandes volúmenes de información. Análogamente al trabajo del
investigador histórico que, tras la lectura de grandes volúmenes documentales, identifica
regularidades en las formas de escritura, los temas que se repiten o cambios en el vocabulario.
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4. Heterogeneidad documental y límites epistemológicos
4.1. Heterogeneidad y lingüística de las fuentes
La heterogeneidad material, lingüística y de contexto de las fuentes
históricas no constituye un obstáculo accidental para la aplicación de
herramientas computacionales, sino un rasgo del trabajo historiográfico que
obliga a repensar en forma crítica los supuestos de regularidad, estabilidad y
neutralidad sobre los que estas tecnologías suelen apoyarse. Lejos de reducirse a
un inconveniente rigurosamente técnico, esta heterogeneidad es inseparable de
los procesos socioculturales y políticos que estipulan tanto la producción de los
registros como su posterior exégesis historiográfica.
Las fuentes históricas pueden entenderse como rastros materiales o
simbólicos de la actividad humana que permiten el análisis diacrónico del pasado
(Bresciano, La documentación electrónica 285). Estos rastros no poseen un
significado intrínseco: adquieren su condición de fuente en el marco de una
operación intelectual a través de un investigador que los interroga desde
problemas, categorías y perspectivas situadas históricamente. En este sentido, la
fuente no es un dato neutro, sino una construcción historiográfica que emerge de
la relación entre el investigador, el objeto y el contexto de estudio.
Esta condición construida de la fuente se expresa con una marcada
diversidad de soportes y modalidades de transmisión. Asimismo, pueden
pertenecer a ámbitos públicos o privados, encontrarse digitalizadas o haber sido
producidas originalmente en entornos digitales. Esta pluralidad material y
lingüística, que constituye una riqueza heurística para la disciplina histórica,
introduce al mismo tiempo conflictos significativos cuando se los intenta someter
a procesos de análisis masivo.
3
3
La normalización es un proceso técnico y metodológico que estandariza, es decir, homogeniza
datos heterogéneos para hacerlos computables. En el oficio del historiador, este procedimiento
transforma la irregularidad presente en los documentos históricos en una estructura de datos que
permita su análisis. Desde el punto de vista epistemológico, Leonardo Barleta (2015) comenta que
una normalización puede resultar en una excesiva formalización que obliga a registros históricos
y caóticos a encajar en modelos universales.
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Digitalizar documentos no constituye un duplicado exacto de la realidad,
es más bien una transformación que podría conllevar la pérdida del aspecto
material de la fuente. Una desventaja notoria es que, al carecer de contacto
directo con ellas, se dificulta la posibilidad de encontrar cuestiones que podrían
ser notorias de ser consultadas en el archivo o la biblioteca: anotaciones
marginales que fueron excluidas por el algoritmo, desgaste, tipo de tinta —
ferrosa, gel, carbón, etcétera—. Este proceso de transformación en bits resuelve
cuestiones de conservación y consulta: millones de copias pueden ser
resguardadas en un almacenamiento digital y pueden ser consultadas por todo el
mundo al mismo tiempo, sin reservar una cita uno a la vez.
La transformación de un documento tridimensional en uno bidimensional
conlleva desventajas que a pesar de ser claras no son permanentes y podrían
desaparecer de manera parcial o por completo con el perfeccionamiento de la
tecnología. Estas desventajas son varias: (a) durante el proceso de digitalización
la imagen puede adquirir ruido visual; (b) detalles físicos pueden perderse; (c) la
arquitectura de un archivo tradicional es insuficiente para alojar lo necesario para
almacenar digitalmente las fuentes, y (d) se pueden perder, borrar o infectar los
documentos digitales.
Estos aspectos son ampliados por la disimilitud entre las carreras en
ciencias sociales o humanidades, entre aquellas que enseñan sobre innovación
tecnológica o las que la presentan de manera tácita. Esto evoca un riesgo cuando
se utilicen técnicas propias de la informática, lo que resulta en un peligro
metodológico para la investigación. Pensar la estructura, construir y presentar
una base de datos es un asunto complejo, más aún si es un repositorio en
constante crecimiento: un riesgo podría ser el de un investigador que fuerce la
información histórica para encajar en categorías rígidas y produzca, como
resultado, una estandarización artificial que puede comprometer la
imparcialidad de los resultados (Barleta 126).
Herramientas como el OCR/HTR crean una ilusión de completitud,
porque son capaces de leer un libro en segundos. No solo eso, sino que con
órdenes más específicas y añadiendo más procesos algorítmicos se puede solicitar
esquemas, resúmenes de audio, tablillas de datos, etcétera. Habría que hacer una
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aclaración: el OCR y el HTR no interpelan los documentos con los que trabajan,
únicamente reconocen sus caracteres y su efectividad es acorde a cómo, para qué
y dónde fueron creados. Sería contraproducente emplear un software de
reconocimiento de caracteres que está configurado para tipografías cursivas de la
Edad Media en Europa y no para fuentes digitales en japonés.
4.2. Procesamiento del Lenguaje Natural, minería de datos y análisis de redes
El siguiente paso en el tratamiento de fuentes digitales es la aplicación de
técnicas de procesamiento del lenguaje. Esta etapa resulta fundamental pues las
computadoras no comprenden el lenguaje humano de manera inmediata. La
dificultad es aún mayor en el caso de fuentes históricas, caracterizadas por
ambigüedades, cambios lingüísticos, irregularidades y contextos diversos. En
consecuencia, el lenguaje natural —es decir, el idioma tal y como se presenta en
los documentos históricos— plantea desafíos que requieren de la conformación
de equipos de ingenieros para ocuparse de lo técnico y de investigadores sociales
para afinar la exactitud de los resultados.
Para sortear este obstáculo, el PLN identifica regularidades en los textos.
Estas regularidades no poseen un carácter universal, sino que se encuentran
condicionadas por contextos históricos y lingüísticos concretos. De esta manera,
emerge un problema epistemológico importante: los modelos algorítmicos
aprenden de datos, pero, ¿de dónde son estos datos? Estos suelen reflejar lenguas
normalizadas, períodos o expresiones semánticas recientes y contextos
específicos.
En consecuencia, el examen mediante algoritmos puede proyectar sobre
las fuentes históricas patrones ajenos a su tiempo y favorecer, así, lecturas del
pasado construidas con regularidades del presente. Para crear algoritmos de
reconocimiento y comprensión de texto los insumos proporcionados son de
contextos específicos o en un solo lenguaje, como el idioma inglés. El
anacronismo algorítmico es un desafío sustancial, pero esperado, producto de la
adopción de nuevas tecnologías en la historia. Para el académico, esto implica que
la interpretación de las fuentes deja de depender exclusivamente de la lectura
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directa y comienza a estar mediada por modelos que clasifican y jerarquizan
información según criterios informáticos.
La opacidad técnica es un elemento no menor que Anaclet Pons identifica
como una caja negra.
4
Esta falta de inteligibilidad técnica plantea desafíos para
una disciplina que tradicionalmente ha valorado la explicitación de las fuentes,
los procedimientos de obtención y exégesis, y los criterios de interpretación
utilizados. Esta caja negra algorítmica desplaza la autoridad del historiador sobre
decisiones de diseño e implementación que a veces no son neutrales y que a
menudo responden a lógicas comerciales o de eficiencia computacional.
Al delegar la organización y jerarquización de los datos en estos sistemas,
el investigador incurre en un riesgo porque los resultados que devuelven los
algoritmos son en realidad regularidades estadísticas. Este fenómeno no es
insondable, pero sí muy costoso de solucionar y, hasta el momento de esta
publicación, la mejor solución sigue siendo la implementación de equipos locales
para afrontar desafíos específicos.
Las limitaciones de herramientas comerciales resultan evidentes en
proyectos sensibles que requieren altos estándares de privacidad y gobernanza
digital. Un ejemplo de ello es Nuestra MemorIA, un proyecto paradigmático
desarrollado en Chile para el tratamiento de fuentes históricas vinculada a la
última dictadura (1973-1990). Mediante la combinación de técnicas de OCR, HTR
y transcripción manual, la iniciativa logró digitalizar y procesar más de cuarenta
mil páginas de expedientes judiciales. Sobre esta base, se desarrollaron modelos
de lenguaje especializado que permitieron analizar corpus documentales a gran
escala y preservaron al mismo tiempo la privacidad del conocimiento.
La magnitud del proyecto se refleja en su capacidad para procesar y
articular múltiples tipos de fuentes históricas. Hasta el momento, se analizaron
4
La caja negra se define como un sistema o dispositivo cuyas partes internas encargadas de la
toma de decisiones son opacos para el usuario: se conoce el insumo que ingresa y el resultado,
pero no la lógica interna que vincula a ambos. Anaclet Pons menciona que existe una algocracia,
un supuesto epistemológico que considera que los algoritmos son inmunes al prejuicio. El sistema
de PageRank de Google posee un sesgo porque muestra aquellos actores o páginas web más
visibles. En una investigación histórica, esto significaría sobredimensionar la importancia de
ciertas fuentes sobre las demás.
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más de 1.600.000 fotogramas de películas, colecciones fotográficas, recortes de
prensa y miles de expedientes judiciales. A ello se suma otro insumo, y es el
desarrollo de bases de datos especializadas para la identificación y seguimiento
de víctimas presentes en las fuentes. Recientemente se incorporó al proyecto un
corpus de más de 500 horas de registros sonoros históricos con la aplicación de
técnicas de reconocimiento de voz e identificación, lo que permite hacer consultas
avanzadas sobre personas, situaciones puntuales o relaciones.
Proyectos encomiables como este resultan particularmente problemáticos
para la historiografía tradicional, dado que la ingeniería informática no forma
parte del currículo formativo del profesional en historia. Es por esto, que la mejor
solución encontrada al día de hoy ha sido la conformación de equipos formados
en distintas disciplinas. Surge entonces una cuestión clave: ¿cómo validar el
entrenamiento de estos modelos y detectar sesgos en herramientas cuyo
funcionamiento interno permanece, en gran medida, opaco?
5
Tal y como señala
Bresciano, estos problemas no se limitan a lo técnico, sino que inciden en forma
directa en la manera en que se produce y valida el conocimiento histórico (La
historiografía digital 22-23).
La metodología es acertadamente cuestionada porque en la medida que
analizamos procesos históricos que incluyen registros digitales masivos estos
mecanismos se vuelven indispensables. La desmaterialización de las fuentes
introduce nuevas tensiones: la trazabilidad y verificabilidad de los documentos se
vuelve más compleja. La mediación algorítmica entre el investigador y la fuente
puede generar una ilusión de transparencia que oculta decisiones técnicas o
teóricas previas.
En este sentido, proyectos como Nuestra MemorIA implementan en su
metodología la sinergia entre humano y artefacto. Para satisfacer sus objetivos,
5
Desde una perspectiva historiográfica y epistemológica, el sesgo no debe entenderse únicamente
como un error técnico, sino como una mediación que incorpora juicios humanos, valores sociales
y relaciones de poder en los procedimientos digitales. Este fenómeno desafía la supuesta
neutralidad de la tecnología revelando que tecnologías como la IA conllevan decisiones de diseño
que a menudo son opacas y no responden a un método científico. Los sesgos se pueden
manifestar, por ejemplo, en la selección de datos de entrenamiento o en los criterios de evaluación
de relevancia al analizar información. Evaluar si es un sesgo peligroso para la objetividad de una
investigación depende exclusivamente del juicio humano (Abelson et al. 145).
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mantener la humanización de los datos e imponer un estándar de precisión, se
implementan dos conceptos altamente técnicos: Human in the Loop (HITL) y el
sistema H-LAM/T.
6
Ambos marcos proponen que la tecnología no debe sustituir
la interpretación, sino actuar como una ayuda al investigador manteniendo bajo
control la ética y la metodología.
En otras palabras, la IA o las herramientas que la componen son asistentes
y no autores de los resultados: hay una fuerte mitigación de la opacidad
algorítmica ya que cada respuesta es trazable y permite que el investigador
verifique la respuesta. Estos sistemas son aún más potenciados en contextos de
cooperación entre distintas disciplinas, donde el HITL no solamente incluye al
programador, sino a equipos que aportan a la hermenéutica.
Las metodologías H-LAM/T y HITL transforman la relación entre el
cientista social y su herramienta desplazando al ordenador de su papel tradicional
como herramienta de cálculo hacia un asistente para el investigador. Lo que, es
más, requiere una supervisión hermenéutica constante que permita
contextualizar y corregir las inferencias que pueden producir los modelos: la
lectura crítica de las fuentes permanece como una tarea
irreductiblemente humana.
Volviendo al procesamiento computacional, esta tiene una secuencia de
operaciones que suceden en orden: digitalización → OCR/HTR/Audio a texto →
Minería de Datos/PLN → Grafo de conocimiento y análisis de redes →
Concreción y validación (HITL) → Preguntas y respuestas. En este recorrido, la
MD constituye un punto importante ya que no se emplea en solo una etapa, sino
que puede estar presente en varias.
6
Desde un punto de vista de la investigación histórica, los sistemas HITL permiten mantener la
intervención humana en etapas críticas del análisis. En lugar de delegar por completo la
interpretación a modelos computacionales, el historiador participa activamente en la validación
y contextualización de los resultados. Esta característica es indispensable para la disciplina
histórica donde la ambigüedad de las fuentes dificulta la aplicación de procedimientos
automatizados. En cambio, desde una perspectiva metodológica, los sistemas H-LAM/T
transforman la interacción entre el historiador y el archivo digital. Mientras que las consultas
tradicionales requieren búsquedas predeterminadas y categorías definidas manualmente, estos
modelos permiten formular preguntas y explorar conexiones documentales de manera fluida.
Esto aproxima al investigador a ser más creativo con la interrogación documental.
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Desde una perspectiva historiográfica, la minería de datos amplía la escala
en la que pueden formularse hipótesis. Mientras que la lectura tradicional puede
centrarse en documentos específicos o relativamente acotados, estas técnicas
permiten examinar miles de registros en simultáneo y detectar tendencias
difíciles de advertir mediante métodos convencionales. Esta ampliación, sin
embargo, reabre la tensión entre la identificación de patrones globales y la
comprensión de experiencias históricas particulares.
El uso de MD no es por sí mismo una automatización, sino un mapeo de
los medios analíticos tradicionales resultando en la creación de meta-medios
(Rota 4). Este giro computacional obliga al historiador a transitar de una cultura
de la escasez, a una de la abundancia informativa donde el desafío más grande no
es encontrar información, sino procesar volúmenes masivos de conocimiento.
Los beneficios que introduce la MD como herramienta en el análisis
histórico son múltiples y operan sobre distintos tipos de información:
I. Permite el análisis sistemático de metadatos —fechas, enlaces,
procedencia— que facilitan la reconstrucción de trayectorias
documentales y cronologías dispersas.
II. El procesamiento automatizado de imágenes posibilita la extracción
de características visuales a partir de grandes conjuntos de archivos,
que habilita la detección de patrones en culturas iconográficas
específicas. En el caso de Nuestra MemorIA los algoritmos pueden
identificar la situación y los ítems en una imagen con gran precisión:
identificar a militares, autos o animales e inclusive qué sucede en
la imagen.
III. El procesamiento masivo de texto permite analizar en lapsos
reducidos millones de palabras provenientes de corpus
documentales heterogéneos, mientras que la integración el PLN
junto con la MD posibilitan la identificación de temáticas latentes o
recurrencias léxicas.
IV. Prácticas como la lectura distante permiten abordar grandes
volúmenes de información sin recurrir a la lectura humana
individual de cada documento; así, se desplaza el foco desde el
LA PROGRAMACIÓN DE LA HISTORIA…
- 16 - CLAVES. REVISTA DE HISTORIA, VOL. 12, N.º 22 - (ENERO - JUNIO 2026) - ISSN 2393-6584
contenido singular hacia las regularidades y relaciones que emergen
del conjunto colectivo de documentos.
Este desplazamiento desde el documento individual hacia el conjunto de
datos abre el camino a enfoques que no solo buscan identificar patrones, sino que
encuentran vínculos estructurales entre actores, conceptos y eventos. Los
insumos algorítmicos aquí descritos han sido el resultado de décadas de
desarrollo e implementación y también es necesario entenderlas para plantear el
abordaje del análisis de redes.
Este recurso digital constituye una metodología orientada a representar y
examinar relaciones entre actores, instituciones, eventos y fenómenos históricos.
Este enfoque parte del supuesto de que estas relaciones pueden modelarse como
estructuras compuestas por nodos y enlaces (Graham et al. 194). Los nodos
representan entidades definidas por el investigador, mientras los enlaces son los
vínculos que las conectan permitiendo comprender procesos históricos como
configuraciones en un campo más grande antes que como hechos aislados.
En cuanto al historiador, su rol puede desplazarse hacia un nivel elevado
de abstracción debido a la magnitud de los registros analizados. Shawn Graham
et al. denominan a este riesgo la falacia del «bosque y los árboles», es decir, a la
posibilidad de perder de vista la singularidad de los individuos y de los
acontecimientos al privilegiar patrones globales. Esta forma de representación
desplaza parcialmente la atención desde los individuos hacia estructuras
relacionadas y reabre debates sobre la tensión entre los enfoques centrados en
actores y aquellos orientados a procesos más amplios.
En este sentido, la complejidad técnica no sustituye el análisis crítico de
las fuentes: una red no puede condensar las ambigüedades, los conflictos
interpretativos, las experiencias vividas por los actores ni el conocimiento
historiográfico acumulado sobre un campo de estudio. Del mismo modo, estas
herramientas de indagación deben someterse a las mismas preguntas críticas que
cualquier otro método historiográfico: ¿qué entendemos como nodo o como
enlace?, ¿por qué se seleccionan esas relaciones y no otras?, ¿qué supuestos
teóricos y contextuales orientan dichas decisiones?, ¿qué sacrificamos o
ignoramos con los nodos y enlaces seleccionados?
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 17 -
Especial atención debería ser dedicada hoy en día a no caer en supuestos
inamovibles. Es necesaria la continua actitud crítica a las herramientas, y a
nuestras propias investigaciones, para no replicar de manera inmoral resultados
propiciados por un código. Desde una perspectiva técnica y ética, estas
limitaciones sugieren que el análisis de redes debería utilizarse como un elemento
que ayude al investigador.
Su potencial historiográfico depende de su integración crítica con otros
métodos, de la transparencia de sus supuestos y del investigador para
contextualizar e interpretar los resultados producidos algorítmicamente. Como
resultado, la exploración masiva no sustituye la comprensión historiográfica, sino
que funciona como una herramienta exploratoria preliminar o como ayudante,
cuyo valor dependerá de la verificabilidad de los resultados.
5. ¿Pueden pensar los datos? Ciencia de datos y la historia
5.1. Ciencia de datos y la disciplina histórica: ensamblaje técnico y
epistemológico
¿Qué es la ciencia de datos (CD)? La CD no produce conocimiento por sí
misma, sino que reconfigura las condiciones técnicas bajo las cuales este puede
ser generado, organizado y analizado.
7
Esta área utiliza todas las tecnologías
digitales antes mencionadas, e inclusive más. Se consolida como una disciplina
académica en la última década y su emergencia está estrechamente vinculada al
crecimiento exponencial de la capacidad de almacenamiento, procesamiento y
circulación de información digital. Es un área heterogénea e interdisciplinaria
que reordena jerarquías de saber y se aplica a ámbitos tan diversos como la
medicina o la administración. Desde la perspectiva historiográfica, esta
transformación tiene efectos directos sobre la práctica investigativa.
Más que una especialización, puede entenderse como un modo de
producción de conocimiento. No constituye un paradigma cerrado, sino un
7
Hoy en día, los datos se generan de manera constante y ubicua: sistemas de tráfico, transacciones
económicas, rutas aeronáuticas, plataformas digitales y dispositivos personales producen
volúmenes de información sin precedentes. Este fenómeno ha transformado la información en un
recurso estratégico, no solo en términos económicos, sino también epistemológicos, al redefinir
las formas en que ciertas instituciones observan, registran y analizan la realidad. En este
escenario, la CD no se presenta únicamente como un conjunto de herramientas técnicas, sino
como un enfoque que transforma los modos contemporáneos de producción de conocimiento.
LA PROGRAMACIÓN DE LA HISTORIA…
- 18 - CLAVES. REVISTA DE HISTORIA, VOL. 12, N.º 22 - (ENERO - JUNIO 2026) - ISSN 2393-6584
conjunto de instrumentos polivalentes que pueden incorporarse a distintos
campos, incluida la historia. Su aplicación en investigaciones históricas puede
potenciar la heurística mediante la MD en al menos tres niveles: (a) fuentes
nativas digitales, (b) fuentes digitalizadas y (c) fuentes audiovisuales. En otros
términos, amplía la escala, pero exige mayor atención a la mediación técnica, la
formalización y la cuantificación, así como una dependencia de infraestructuras.
Sin embargo, estas tecnologías no son neutrales ni universales. Su
funcionamiento depende de infraestructuras específicas, de los idiomas en los
que fueron desarrolladas y de las capacidades económicas necesarias para
entrenarlas y mantenerlas; factores que pueden introducir sesgos algorítmicos.
Frente a esta situación, la participación de equipos interdisciplinarios con
conocimientos en los contextos que se pretende trabajar es indispensable.
Más allá del documento físico, la introducción de la CD exige una
sofisticación de la mirada crítica del investigador con tal de navegar en esta
abundancia informativa con integridad, y evitar naufragar en tesis deterministas
o tecno-solucionistas. Para esto, la historia se enfrenta a la apertura de una caja
negra donde los resultados de un buscador no responden necesariamente a las
intenciones del historiador, sino a los criterios de la herramienta (Pons 100).
Formar una técnica crítica permite detectar esa algocracia, que a menudo
invisibiliza voces subyacentes enviándolas a un lugar recóndito de la página de
resultados (Sayers 32).
Esta ilusión aritmética es uno de los problemas centrales asociados al
surgimiento del Big Data. En este contexto, se consolida una retórica de
objetividad basada en la magnitud de evidencia disponible y documentación
analizada, aunque ello no elimina la mediación interpretativa inherente al estudio
histórico. Autores como Ian Milligan y Matthew Jockers han cuestionado esta
premisa al señalar que la acumulación de información no produce verdad por sí
misma, sino conjuntos de rastros procesados que continúan siendo vestigios
del pasado.
La falacia de la objetividad se intensifica a medida que aumentan tanto la
complejidad como el volumen de información analizada, un caso de ello es Time
on the Cross (1974). Pero los algoritmos, aun manejando cantidades ingentes de
información, reflejan los sesgos de sus arquitectos. Por esta razón, la exégesis
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 19 -
histórica requiere incorporar una instancia adicional de reflexión crítica,
poniendo especial énfasis en una transparencia metodológica.
Por otra parte, un problema derivado del uso de estas herramientas, es la
soberanía de los datos. La mayor parte de las técnicas o del software empleados
para el análisis de información de manera masiva han sido desarrollados en
Europa y América del Norte. Este es un problema que desafía la soberanía de
datos y la exactitud histórica porque usamos una estructura del Norte Global para
analizar culturas del Sur. Como resultado, ciertos datos o huellas digitales pueden
quedan invisibilizadas limitando la comprensión de realidades puntuales
(Milligan, History in the Age 12). En América Latina, iniciativas como Nuestra
MemorIA en Chile y el proyecto Cruzar en Uruguay representan esfuerzos
orientados a responder ante necesidades éticas, políticas y metodológicas
vinculadas al tratamiento de archivos producidos por los regímenes
dictactoriales.
En el caso uruguayo, el proyecto Cruzar impulsó el desarrollo de LUISA
(Leyendo Unidos para Interpretar loS Archivos), una iniciativa destinada al
procesamiento de archivos militares de la última dictadura en el país (1973-1985).
De manera similar a Nuestra MemorIA, este proyecto busca ampliar y
democratizar el acceso a la información contenida en los fondos documentales y
facilita su exploración, análisis e interpretación mediante técnicas digitales como
las ya descritas.
Es precisamente en este punto donde enfoques como HITL y H-LAM/T
son imprescindibles, pues logran justificar el uso de investigadores, y no solo
programadores: el científico social es especialmente importante porque logra
producir y verificar datos fehacientes trabajando a la par con colegas de otras
disciplinas. La relevancia de estas perspectivas metodológicas no se limita a la
protección y la soberanía, sino que responden a exigencias y técnicas propias del
trabajo con fuentes históricas. La heterogeneidad, la irregularidad y la
complejidad de estos materiales suelen requerir herramientas desarrolladas para
contextos específicos. Proyectos emblemáticos como los creados en Chile y
Uruguay demuestran el potencial del trabajo entre disciplinas y del análisis de
fuentes.
5.2. Ventajas heurísticas y cambios de escala en la investigación histórica
LA PROGRAMACIÓN DE LA HISTORIA…
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La actual abundancia de fuentes —tanto digitales nativas como
digitalizadas— redefine las condiciones de acceso al pasado. Archivos antes
dispersos o de difícil consulta se vuelven potencialmente accesibles a escala
global, pero esta disponibilidad no es homogénea. Coexisten repositorios
masivamente digitalizados con colecciones fragmentarias y con vastos volúmenes
de documentación nacida de manera digital cuya preservación a largo plazo sigue
siendo incierta. La expansión del archivo, por tanto, no reproduce las asimetrías,
sino que las reordena.
En este contexto emerge lo que Serge Noiret (2015) denomina una historia
digital «glocal», donde lo local y lo global se encuentran entrelazados por
infraestructuras digitales y circuitos transnacionales de información (70). Esta
perspectiva tensiona la noción clásica de historia local: los procesos
microhistóricos no pueden comprenderse sin atender a redes más amplias de
circulación de registros históricos, personas, significados y contextos. Al mismo
tiempo, la huella digital de individuos, instituciones y comunidades amplía el
campo de observación historiográfica más allá de los archivos tradicionales.
Para la historia, esta transformación supone un aumento de la
complejidad en el estudio de las redes sociales asociadas a sujetos y eventos
históricos. Las relaciones ya no se observan solamente a través de su dimensión
física o documental, sino también mediante los rastros digitales que producen.
Este tránsito de lo analógico a lo digital ha sido incorporado con cautela: la
Universidad de Leiden constituye un caso relevante, así como un antecedente
significativo en la institucionalización de prácticas de gestión de datos históricos.
En el 2019, el Instituto de Historia de la Universidad de Leiden (2016)
adoptó lineamientos formales sobre la gestión de datos que pueden resumirse en
tres principios (1):
I. Todos los datos durante la investigación deben ser almacenados de
manera segura. Esto debe permitir la integridad, la disponibilidad y
la confidencialidad de los datos.
II. La documentación de la investigación puede ser reutilizable. Los
datos pueden almacenarse siempre y cuando sea de manera
accesible, reutilizable y sustentable. Luego de completar la pesquisa,
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 21 -
se pueden agregar los metadatos, documentación y software
utilizados durante el proceso.
III. Almacenar los datos éticamente. El acopio de información debe
seguir una normativa internacional, y el almacenaje debe ser de al
menos diez años.
Estas políticas no son meramente administrativas, sino que redefinen lo
que cuenta como evidencia histórica al transformar el proceso de pesquisa en un
flujo documentado, auditable y reproducible. Aun así, el desarrollo y continuidad
de las normativas dependen en gran medida de los recursos disponibles. En este
sentido, el financiamiento se convierte en una variable estratégica que condiciona
el acceso a infraestructura y equipos interdisciplinarios necesarios.
En la medida en que los métodos sean documentados y transparentes,
ciertos procedimientos pueden volverse auditables y reproducibles. Idealmente,
la colaboración entre historia y CD podría ampliar la autonomía metodológica del
primero, aunque en la práctica muchas instituciones seguirán dependiendo de
infraestructuras externas. No obstante, esta autonomía es desigual y depende de
recursos técnicos, financiamiento e infraestructura que no todas las instituciones
poseen. Las fortalezas de un grupo de profesionales en ambas carreras pueden
ser varias:
I. Heurística. En términos heurísticos, la CD puede ampliar el horizonte
documental del historiador al permitir la exploración sistemática de
grandes corpus textuales y visuales. Con la mediación constante del
investigador histórico, los modelos computacionales pueden revelar
recurrencias, anomalías y patrones que serían invisibles con lecturas
individuales. En otras palabras, es a través de fuentes que se dota de
sentido los vestigios de la actividad humana (Bresciano, La
investigación histórica… 48). El aprovechamiento de estas
herramientas depende de la colaboración interdisciplinaria,
permitiendo sobrepasar los límites del examen histórico tradicional.
Por ejemplo, el Old Bailey Project, una iniciativa inglesa, donde se
indexaron 197.752 litigios, que datan entre 1674 y 1913 y que totalizan
más de 127 millones de palabras, permitió conocer la vida de aquellos
que no eran pertenecientes a la elite. Este caso muestra que la CD no
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sustituye la comprensión histórica, sino que amplía el archivo social
visible y desplaza el foco desde las elites hacia sectores históricamente
subrepresentados.
II. Hermenéutica. La CD permite sistematizar y analizar patrones
previamente identificados de manera cualitativa, pero no puede
sustituir la interpretación hermenéutica propia del trabajo
historiográfico. En toda investigación orientada a estudiar el pasado, la
producción y el tratamiento de los datos plantean interrogantes éticas
tanto sobre los procedimientos y los resultados. Asimismo, la CD debe
enfrentarse a problemas frecuentes de las fuentes históricas, como la
presencia de información incompleta o faltante, así como la necesidad
de construir bases de conocimiento y practicar una gobernanza digital
sobre la información. Dentro de este contexto, el investigador social
procura desarrollar una metodología transparente y justificable
mientras el científico de datos debe garantizar procedimientos
auditables.
III. Epistemología. La historia como la CD son compatibles en la medida
de que se respeten las técnicas del procesado de registros mediante una
metodología transparente. La imbricación entre ambas puede generar
nuevas líneas de exploración de archivos, metodologías y técnicas más
transparentes. La hermenéutica histórica se apoya en una lectura ética
e intensiva, una selección clara de fuentes y un trabajo contextual
previo profundo. La CD inspira al científico social a explicitar sus
supuestos teóricos y metodológicos; así, fortalece la reflexividad del
proceso de investigación. Adicionalmente, vuelve visible la mediación
técnica del algoritmo y subraya el problema de la trazabilidad de
los datos.
Esta relación previene el tecnosolucionismo al subrayar que ningún
modelo es neutral ni universal. La base de datos no es un espejo del pasado, sino
una hipótesis que requiere interpretación histórica constante. En este sentido, el
rol del historiador no se diluye, sino que se vuelve más central: su tarea no es leer
menos, sino interpretar con los nuevos instrumentos en condiciones de una
abundancia informativa.
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 23 -
5.3. Los límites del giro computacional en la historiografía
Si bien la CD ha mostrado un potencial significativo para ampliar la escala,
el alcance y la profundidad del análisis histórico, sus posibilidades no son
ilimitadas. Empero, su incorporación al trabajo historiográfico introduce una
serie de restricciones epistemológicas, técnicas y materiales que deben ser
críticamente interpeladas. Esta sección se propone someter a revisión dichos
límites para mostrar que no se trata de obstáculos contingentes u operativos, sino
de condicionantes estructurales que moldean cuáles consultas pueden
formularse; qué evidencias resultan visibles y qué formas de conocimiento se
privilegian.
Antes que nada, es necesario plantear los límites epistemológicos de la
historia con datos. Es una disciplina sobre huellas y rastros interpretados; y por
más información generada que exista, la tarea historiográfica continúa siendo la
de interpretar los conocimientos encontrados. El registro histórico es
fundamentalmente incompleto por lo que la abundancia digital y de información
no garantiza una verdad científica, sino que estimula a procesar los vestigios. En
el sentir de Graham et al., la transformación de los medios y de la metodología es
inherentemente parte del quehacer histórico (33).
Estamos entonces en frente a una transformación de medios que intenta
abarcar a través de herramientas, la vastedad de la transformación del trabajo y
vida del ser humano. La caja negra, concepto ya utilizado en este trabajo, es la
pregunta que necesita ser resuelta: todos los recursos informáticos descritos son
de uso casi cotidiano en la vida de un científico de datos, pero en la historia son
metodologías nuevas que expanden bruscamente nuestra formación. Entonces
las preguntas son: ¿en qué modifica la digitalización el quehacer histórico?, ¿qué
podemos aportar a otras disciplinas?, ¿qué pueden aportarnos otras disciplinas?
No se trata de rechazar la historia, sino de reconocer y aceptar que está
experimentando mutaciones derivadas de cambios en su objeto de estudio. Los
fenómenos históricos no pueden traducirse a datos estructurados, tienen que ser
dinámicos y maleables. A comparación de las renovaciones historiográficas del
siglo XIX y XX, ahora es turno de la disciplina histórica que una tecnología
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revolucione su metodología y epistemología. En contraste con las ciencias
naturales que durante el último siglo encontraron diversas actualizaciones en sus
herramientas, el historiador pudo usufructuar mayormente de medios que
aceleraban la producción de texto como la mecanografía o que conservaban mejor
los archivos.
Los profesionales en historia deben asumir que su criterio interpretativo
es hoy más importante que nunca. Frente al surgimiento de medios digitales cada
vez más capaces, tienen tanto la oportunidad como la inevitable responsabilidad
de participar activamente en su diseño, implementación y evaluación.
La complejidad puede alimentar una ilusión de objetividad. Corrientes
como el cliodinamismo o el Big Data no eliminan la interpretación, aunque
tienden a socavar las singularidades de las historias. La cantidad y complejidad
de los datos pueden sugerir mayor rigor, pero no equivale a mayor verdad
histórica; además, cuestionar los resultados de un algoritmo que analizó millones
de palabras exige un esfuerzo crítico considerable. Los modelos computacionales
no descubren la historia, sino que reconfiguran la evidencia disponible conforme
a supuestos técnicos y decisiones previas.
Por otro lado, la disponibilidad de material amplía el abanico de
posibilidades de estudio. Empero, el uso de procedimientos automatizados exige
atención a las relaciones de poder que atraviesan tanto la producción de fuentes,
como el diseño de las tecnologías empleadas en su análisis. Los supuestos teóricos
incorporados en los modelos y algoritmos pueden influir en los resultados
obtenidos reproduciendo sesgos preexistentes o generando interpretaciones poco
precisas. Como sostiene Pons, el historiador no puede limitarse a ser un
consumidor pasivo de la tecnología, sino que debe asumir una posición crítica y
reflexiva frente a las herramientas que utiliza (39).
Asimismo, recursos como el PLN y la MD suelen entrenarse con corpus
textuales contemporáneos donde la lengua inglesa es predominante. Esto
aumenta el riesgo de interpretar fuentes históricas mediante categorías
lingüísticas y conceptuales propias del presente, cuestión que favorece la
aparición de anacronismos algorítmicos. Obstáculos similares yacen en el análisis
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 25 -
de redes, donde la simplificación de fenómenos complejos o la generación de
conexiones basadas exclusivamente en criterios formales pueden producir
representaciones alejadas de las dinámicas históricas efectivas.
En conjunto y para finalizar esta sección, estas limitaciones no invalidan
el uso de herramientas digitales en la investigación histórica. Por el contrario,
ponen de relieve la necesidad de una historiografía consciente de las técnicas que
utiliza, de sus metodologías y sus materiales.
5.4. La ilusión de objetividad: el debate en torno a «Time on the Cross»
El libro Time on the Cross: The Economics of American Negro Slavery
(1974) de Robert Fogel y Stanley Engerman fue un escrito dividido en dos
volúmenes que buscó reinterpretar un objeto histórico y alterar el estatus
epistemológico de la disciplina con una consolidación de la cliometría. Los
autores buscaron hacer una relectura de la esclavitud en el Sur de los Estados
Unidos con dos intenciones: primero, querían desafiar la visión tradicional
«sentimental» o «racista» que retrataba la esclavitud como una institución
ineficiente y basada en coacción racional,
8
además, buscaban demostrar que el
sistema era una empresa nacional, eficiente y económicamente dinámica;
segundo, querían atraer la atención de eruditos al uso de la cliometría.
9
Según la crítica formulada por Thomas L. Haskell (1975), esta tarea fue un
ejemplo temprano de una fábrica de erudición: Fogel y Engerman emplearon
docenas de asistentes, sobre todo formados en economía, para rastrear y codificar
miles de registros de censos de población, sucesiones y diarios de plantaciones.
Asimismo, el caso evidenció una tensión persistente entre la búsqueda de
regularidades estadísticas y la necesidad de preservar la complejidad de las
8
« [El libro] challenges virtually every assumption that has been made about the management of
slaves, their work habits, their domestic welfare […] the economy of the antebellum South in
general» (Fogel y Engerman, Time on the Cross: The Economics of… [en contratapa]).
9
«A series of rapid advances in economics, statistics, and applied mathematics, together with the
availability of high-speed computers, put information long locked in obscure archives at the
disposal of a new generation of scholars. The review based on the new techniques and hitherto
neglected sources has contradicted many of the most important propositions in the traditional
portrayal of the slave system. As significant as the correction of past errors is the new information
brought to light on the conditions of black bondage. Though the investigations are still in progress,
enough have been completed so that the main features of the actual operation of the slave
economy are now clear» (Fogel y Engerman, Time on the Cross: The Economics of… 4).
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experiencias históricas individuales. La reducción de fenómenos sociales amplios
a variables cuantificables permitió nuevas formas de análisis, pero también
generó cuestionamientos sobre aquello que permaneció fuera de la medición.
Varios autores, como Herbert Gutman y Thomas Haskell identificaron
fallas profundas en el trabajo investigativo. Uno de los principales deméritos
residía en que gran parte de las estimaciones dependían de suposiciones previas.
Esto ocasionaba que las cifras o hipótesis bases de la investigación fueran
determinantes: equivocarse en la cantidad de esclavos vendidos, por ejemplo,
sería devastador para las conclusiones. Además, contiene sesgos de selección de
datos que, en conjunto con las conclusiones holísticas, terminó por desacreditar
algunos hallazgos: algunas afirmaciones de la jerarquía laboral de los esclavos se
sustentaban en muestras limitadas y no representativas del conjunto de
plantaciones analizadas.
Otras críticas apuntaron también a los errores de cálculo y a problemas de
contextualización de las fuentes primarias, lo que habría favorecido
interpretaciones poco honestas ya que se buscaba ajustarlas a los supuestos
teóricos del modelo. Como señaló Richard K. Vedder (2024), la aparente
confianza en la capacidad explicativa de los indicadores estadísticos generó la
percepción de que una experiencia histórico tan compleja y traumática como la
esclavitud estaba siendo suavizada mediante ecuaciones y promedios (680).
Más allá de las controversias específicas, el debate en torno a esta
investigación resulta especialmente relevante porque anticipa varios problemas
que hoy reaparecen en el contexto del giro computacional. Las discusiones sobre
la selección de datos, los supuestos incorporados en los modelos, la transparencia
metodológica y los límites de la cuantificación muestran que las tensiones entre
medición e interpretación no son exclusivas de la IA. La experiencia de la
cliometría constituye un antecedente historiográfico que permite comprender de
manera crítica los desafíos contemporáneos asociados al uso de herramientas
digitales en la tarea histórica.
ALBERT HORACIO MESTRE DÍAZ
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6. Conclusión
Este artículo abordó un conjunto de instrumentos aplicados al análisis de
fuentes históricas que constituyen la base técnica de la denominada IA. En el caso
de Nuestra MemorIA, el proyecto pone en tela de juicio algunos de los desafíos
éticos asociados al uso de herramientas computacionales en historia. Los
expedientes judiciales de la dictadura contienen información vinculada a
experiencias traumáticas, desapariciones, terrorismo de Estado, procesos de
búsqueda de desaparecidos y casos judiciales aún abiertos. Por ello, las decisiones
relativas a la digitalización, almacenamiento, procesamiento y difusión de la
información poseen una dimensión ética importante.
La posibilidad de analizar grandes volúmenes de datos con ayuda de la IA
amplía las capacidades de investigación, pero obliga también a considerar
cuestiones como privacidad y soberanía. En este sentido, los problemas de sesgo
y normalización conllevan un profundo peso ético.
La experiencia entre patrones generales y experiencias particulares no
constituye un problema nuevo para la disciplina histórica, como ya se reiteró
diversas veces. Las discusiones en cuanto a la producción histórica de larga
duración o basada en cliometría ya habían planteado interrogantes. Del mismo
modo, la microhistoria reaccionó frente a estas tendencias reivindicando la
capacidad explicativa de casos particulares y contextos específicos. Visto desde
esta perspectiva, el giro computacional no se configura como una ruptura
absoluta, sino que replantea discusiones preexistentes.
En conclusión, el llamado giro computacional no supone una sustitución
de la práctica historiográfica por sistemas automatizados y autónomos, sino una
transformación de las condiciones sobre las cuales se produce el conocimiento
histórico. El desafío no consiste únicamente en adoptar estas tecnologías, sino en
comprender sus alcances y supuestos. El historiador debe reforzar la importancia
en la interpretación y la reflexión metodológica para mantener estándares altos
de producción académica.
LA PROGRAMACIÓN DE LA HISTORIA…
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