Una exhaustiva investigación que involucró el análisis de más de 600.000 obras pictóricas europeas, creadas entre los años 1400 y 2000, ha permitido a un equipo de economistas establecer una conexión directa entre el arte y el pulso social. Este estudio revela cómo las variaciones en el sentimiento colectivo plasmado en los lienzos coinciden con hitos históricos de bonanza, conflictos o cambios estructurales profundos.
Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) para identificar patrones emocionales en las piezas de arte, los expertos han logrado demostrar que las transformaciones en la emotividad representada en la pintura ofrecen una visión valiosa. Esta perspectiva sirve como complemento a los indicadores económicos tradicionales, especialmente útil en épocas donde los registros estadísticos cuantitativos son limitados o inexistentes.
El arte como indicador del desarrollo económico
El documento de investigación, titulado “State of the Art: Economic Development through the Lens of Paintings” y difundido por el National Bureau of Economic Research, defiende la tesis de que el arte histórico es una fuente de datos esencial. Los investigadores argumentan que estas piezas ayudan a entender el clima social y las mutaciones en la estructura de las naciones de Europa.
Al aplicar un método de “inversión del proceso creativo”, los académicos proponen que las pinturas dejan de ser meros productos de la subjetividad individual. En su lugar, se transforman en testimonios colectivos de las realidades materiales y los contextos donde fueron concebidas. Este enfoque innovador permite documentar vivencias históricas que usualmente son ignoradas por las bases de datos convencionales.
El estudio se fundamenta en piezas icónicas como “La libertad guiando al pueblo” de Eugène Delacroix y el “Guernica” de Pablo Picasso. Estas obras, a pesar de sus lenguajes visuales contrastantes, logran amplificar sentimientos puntuales y proyectar las metas o reglas sociales de sus respectivas eras. Aunque tradicionalmente estas piezas han sido terreno de los historiadores del arte, esta vez el análisis proviene de la economía, empleando herramientas computacionales de la historia del arte digital.
Para determinar el peso emocional de cada creación, los responsables entrenaron un sistema de inteligencia artificial capacitado para detectar nueve estados emocionales distintos: tristeza, miedo, ira, asombro, satisfacción, diversión, entre otros. Este proceso se aplicó a una base de datos de más de 630.000 pinturas.
Dicho repositorio, consolidado a partir de fuentes como Wiki-Art, Wiki-Data y Google Arts and Culture, se integra mayoritariamente por pintura figurativa de origen europeo. El equipo investigador reconoce la existencia de un sesgo hacia el canon occidental y artistas consagrados, lo que excluye producciones artísticas periféricas. Yanos Zylberberg, académico de la Universidad de Bristol y coautor del trabajo, ha manifestado su interés por expandir este análisis en etapas futuras de la investigación.
El adiestramiento de la tecnología se llevó a cabo mediante el uso de etiquetas emocionales asignadas por un grupo de entre 15 y 25 evaluadores humanos. Estos voluntarios provenían de diversos contextos geográficos, buscando mitigar las visiones subjetivas y aprovechar el fenómeno conocido como la “sabiduría de las multitudes”.
Aun con estas medidas, los autores admiten que el algoritmo podría portar ciertos sesgos culturales. Por ejemplo, se detectó que los evaluadores no europeos tendían a percibir mayor “satisfacción” en los cuadros en lugar de otras emociones vibrantes, en comparación con sus contrapartes europeas. Asimismo, se observó que la presencia de desnudos era interpretada como “asco” en ciertos contextos culturales específicos.
La investigación no se detuvo en la emoción particular de una obra aislada, sino que observó la distribución acumulativa de las emociones a lo largo de las décadas y regiones. De esta forma, se halló un “efecto de contexto”, es decir, una huella emocional común en las obras gestadas en un mismo sitio y periodo cronológico.
Los datos demuestran que el sentimiento de miedo se incrementó durante etapas de inestabilidad social y financiera. En contraposición, la satisfacción fue el sentimiento dominante en periodos de calma y crecimiento.
Las épocas de precariedad se vincularon estrechamente con la tristeza, mientras que la diversión y el entusiasmo ganaban terreno cuando las condiciones generales de vida mejoraban. Estos patrones fueron más evidentes en pinturas que representaban a los sectores sociales más desprotegidos, quienes suelen ser los primeros afectados por las crisis.
Casos históricos: Tecnología y sentimiento
La amplitud de los datos permitió examinar cómo eventos locales, desde desastres naturales hasta nuevos sistemas de creencias, afectaron el arte. En un estudio comparativo, se analizó el impacto de dos grandes innovaciones tecnológicas: el barco de vapor y la radio.
- Barco de vapor: Durante la expansión de este transporte en Estados Unidos hacia 1830, el arte reflejó un aumento significativo del sentimiento de asombro.
- Radio: Su adopción masiva entre 1900 y 1950 se correlacionó con un incremento de emociones intensas como la ira y el asco, reduciendo los niveles de satisfacción general.
Los investigadores subrayan que, aunque este último periodo abarca las guerras mundiales, el análisis se ajustó para aislar estos eventos traumáticos y enfocarse en la velocidad de penetración de la radio.
“Dicho esto, el efecto de la radio podría estar parcialmente impulsado por su uso en algunos países, como Francia y Alemania, antes de la Segunda Guerra Mundial”
, indicó Zylberberg, quien también vinculó este fenómeno con el auge de discursos extremistas en la década de 1930.
Finalmente, el estudio admite limitaciones al enfocarse solo en pintura figurativa, dejando fuera corrientes como el Expresionismo Abstracto. Los economistas confían en que la digitalización masiva de museos permita en el futuro incluir movimientos de vanguardia, artistas menos conocidos y regiones fuera de Europa. Esto permitiría profundizar en cómo factores de clase social, etnia, religión o género influyen en la geografía de la desigualdad económica y la expresión creativa.
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