Este programa extrae artículos en la página de inicio del New York Times y, usando un algoritmo de recuento de sílabas y un diccionario, y algunos filtros, descubre oraciones que pueden cortarse en la forma de un haiku. La salida de este generador es examinada por los periodistas del New York Times, quienes identifican los mejores para su publicación en el blog de Tumblr, después de generar arte de fondo basado en la primera línea del haiku. Lea la página acerca de Harris para obtener más detalles sobre este avance en la poesía generativa.
Los lectores familiarizados con este blog o con la larga tradición de la poesía generativa pueden preguntarse por qué describo este proyecto como un “avance,” ya que la poesía electrónica conoce desde hace mucho tiempo la generación y el descubrimiento del haiku. Los generadores de Haiku han existido al menos desde 1967, como se documenta en “How to Write Poems with a Computer” de John Morris (gracias a Allison Parrish por el liderazgo).
Algunos de los anteriores explorados en este blog son “Free Haiku!” (2002) y “Exquisite Corpse Poems” (1996), ambos usan mecanismos relativamente simples para producir haiku, pero producen resultados que emplean y desafían la tradición. La generación sola es una proeza bastante simple, evidenciada por los 28,600 hits generados en una búsqueda en Google de “generador de haiku.” Lo que hace que la generación de haiku sea interesante es la complejidad de su algoritmo y la calidad de su conjunto de datos. Por ejemplo, “Frequency” de Scott Rettberg (2011) genera atractivos haiku porque se seleccionan a partir de un conjunto de líneas que escribió guiadas por restricciones cuidadosamente diseñadas. El tiempo del conjunto de datos de autoría individual parece estar pasando, como se ve en un generador contemporáneo, “HaikU” de Nanette Wylde (2011), que permite a su audiencia aportar líneas a su base de datos.
Las bases de datos se encuentran entre las herramientas más potentes que ponemos a nuestra disposición en la Web contemporánea, incluidos diccionarios sofisticados y repositorios de datos cada vez más grandes, como Twitter y The New York Times. Dos haikus automatizados que buscan bots de Twitter recientemente revisados en este blog son “Tweet Haikus” (2013) de Brandon Wood y “HaikuD2” (2012) de John Burger. Wood ha publicado su código fuente y ha explicado cómo crear un bot similar, si alguien está interesado, aunque no es un instrumento tan refinado como el anterior robot de Burger, que también devuelve a los autores originales de los tweets. Ambos acreditan la fuente original, al igual que “Times Haiku.” Como puede verse en esta breve encuesta, no hay nada particularmente innovador en este proyecto, desde un punto de vista técnico.
Desde un punto de vista cultural, este es un momento importante para la literatura generativa (que tiene una rica historia y un corpus propio) porque ha comenzado a ser reconocida y producida en las fuentes principales. Para el buque insignia del periodismo estadounidense The New York Times para legitimar este tipo de literatura generativa produciendo y publicando sus resultados, incluso cuando está cubierto por un ensayo tan humilde como el de Harris, es una señal de que la literatura electrónica está entrando en la conciencia pública. Ahora es el momento de recordar al público que la experimentación literaria en los medios digitales no se inventó hoy, y que deberían aprender sobre el cuerpo de trabajo que le precedió.
¿Es profético que esta noticia llegue a la semana de la primera Muestra electrónica de literatura en la Biblioteca del Congreso con una exposición comisariada por Dene Grigar y Kathi Inman Berens titulada “Electronic Literature and its Emergent Forms?” Creo que sí.
La literatura electrónica ha llegado.
Presentado en Genre: Bot
Traducido por Reina Santiago
