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7/21/2019 1 AccidentesVerbo OSM MF KMO

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ESTUDIOS FILOLGICOS 52: 129-142, 2013

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Accidentes del verbo en las secciones de artculosde investigacin*

Verbal Inection in Research Article Sections

Omar Sabaj,1Miguel Fuentes,2Ken Matsuda3

1Universidad de La Serena, Prodicyt, Centro de Investigacin, La Serena, Chile.Correo electrnico: [email protected]



En este artculo, se describe la variacin de los accidentes del verbo en las secciones de artculosde investigacin en espaol. Para ello, se analizaron los accidentes del verbo de 42.086 formasverbales en un corpus representativo de 162 artculos de investigacin, pertenecientes a 6 reasde la ciencia y obtenidos de la base SciELO-Chile. Los resultados generales muestran que loselementos no marcados son siempre ms frecuentes, independientemente del rea de la cienciay de la seccin. Adems, las reas de la ciencia no afectan los patrones de uso de los verbos.Por ltimo, al analizar la variacin por seccin, el nico accidente que vara sustancialmente esel tiempo verbal. Los resultados de esta investigacin son de utilidad para aquellos interesadosen la descripcin del discurso cientco y en la didctica de la escritura cientca.

Palabras clave:verbos, artculos de investigacin, discurso cientco, lingstica de corpus.

This article attempts to describe verbal inection variation in research article sections written

in Spanish. In order to depict these inections, we analyzed a corpus of 42.086 verbal formsfrom 162 research papers. These papers are from six scientic areas and were obtained fromthe Chilean SciELO index. General results show that unmarked elements are always morefrequent regardless the scientic area or the section. Besides, we can state that verb patterns arenot affected by the scientic area under analysis. Finally, when the sections of the papers wereanalyzed, we could nd out that variation takes place only in tense. These results are useful for

both scientic discourse description and the didactics of scientic writing.

Key words: verbs, research articles, scientic discourse, corpus linguistics.

* Esta investigacin es parte del proyecto Fondecyt 11080097: El artculo de investigacin a travs de las disciplinas:El caso del indexador Scielo-Chile.


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1. INTRODUCCIN

La descripcin del rol de los verbos en el discurso cientco es profusa. En los

textos destinados a la difusin del conocimiento, esta categora gramatical cumplefunciones variadas. Entre otras funciones, los verbos se utilizan para posicionar eltrabajo propio y para revisar el trabajo de otros, bajo formas de citacin, atribuciny mencin, las cuales varan en las distintas culturas disciplinares. Algunos tiposlxicos de verbos (verbos de comunicacin, verbos actitudinales, verbos de juicio,verbos de reporte, verbos de cognicin, etc.) han sido considerados como prototpicosde los gneros cientcos. Tal vez, debido a la prominencia de los estudios lxicos,son escasos en este mbito los estudios que indagan los rasgos exivos de los verbos,especcamente, en artculos de investigacin. Por su parte, tanto los estudios lxicoscomo los insucientes trabajos gramaticales sobre los accidentes del verbo en

artculos de investigacin, no toman en consideracin la seccin especca en la quelos verbos se utilizan. Si bien existen trabajos de la descripcin lxica de los verbosen nuestra lengua, no existen anlisis de corte gramatical que incorporen la variableseccin. Por otra parte, como en muchos otros campos, la investigacin en nuestralengua, en comparacin con la lengua inglesa, es, en general, escasa. En este sentido,y dada la enorme diferencia de la morfologa del espaol con el ingls, los estudiosde esta lengua no son directamente comparables con los nuestros.

El objetivo de esta investigacin es describir los rasgos exivos de los verbosde las secciones de artculos de investigacin en seis reas de la ciencia. Conocerlos accidentes del verbo en artculos de investigacin en espaol, especicando las

secciones en las que se usan, es una ventana que permite conectar esos rasgos formalescon las funciones pragmticas que cumple cada seccin en este tipo de textos, el msrepresentativo de los gneros cientcos. Esta aproximacin proporciona novedosospuntos de conexin de la interfaz tridica que conforman la gramtica, la pragmticay el discurso.

Este artculo est organizado de la siguiente forma. En el primer apartado,mostramos los antecedentes de los trabajos en el mbito especco de esta investigaciny especicamos los fundamentos tericos de las categoras de anlisis que utilizamos.En la segunda parte, explicamos detalladamente los procedimientos utilizados en lainvestigacin. En la ltima seccin, presentamos los resultados, su interpretacin ylas principales conclusiones que podemos obtener de la investigacin.

2. VERBOSYARTCULOSDEINVESTIGACIN

La descripcin del uso de los verbos en artculos de investigacin (en adelante, AI)se ha centrado preferentemente en los tipos lxicos de verbos y las funciones que estoscumplen. Una de las funciones prototpicas de los AI es la atribucin, es decir, el usode las ideas de otros investigadores para sustentar terica y retricamente la pesquisapropia que se materializa en el AI. Al respecto, son especialmente importantes los

denominados verbos de reporte (Thomas y Hawes 1994; del y Garretson 2006).Algunas investigaciones proponen otros tipos lxicos verbales que son de uso comnen los AI, detallando las funciones que esta categora gramatical cumple. Flttum,Kinn y Dahl (2006) describen el uso de los verbos en AI de economa, lingsticay medicina, asociando su uso a los distintos tipos de roles que asumen los autores


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ACCIDENTES DEL VERBO EN LAS SECCIONES DE ARTCULOS DE INVESTIGACIN

y que determinan el grado de interaccin con el lector. Estos roles que asumen losautores son: el investigador, el escritor, el argumentador y el evaluador. En el estudiode Flttum, Kinn y Dahl (2006) se concluye que los roles, determinados por el

uso de los verbos, son ms sensibles a la variable de la disciplina que a la lenguamaterna del autor. Una dimensin que se considera en ese estudio -aunque de formaparcial- es el hecho de que las formas de los verbos, independientemente del tipolxico, determinan la interaccin con el lector. Por ejemplo, al utilizar el pasado (paraexplicar los procedimientos), segn los autores, se excluye al lector.

Por su parte, Soto, Martnez y Sadowsky (2005) realizan un estudio dondese examina la proporcin de verbos y sustantivos en un amplio corpus de textospertenecientes a las ciencias aplicadas, naturales, sociales y humanidades. Losautores concluyen que la proporcin de estas dos categoras permite distinguirtextos de especializacin distinta, as como tambin textos de un mismo grado de

especializacin, pero de disciplinas diferentes. De este modo, entre ms especializadoel texto, contendr una menor proporcin de verbos en relacin a la proporcin desustantivos.

Basndose en el ampliamente aceptado modelo de Thompson y Yiyun (1991),Thomas y Hawes (1994) describen la presencia de tres macrocategoras de verbosen AI de medicina: los verbos del mundo real, los verbos discursivos y los decognicin. Si bien en ese estudio se analiza la ocurrencia de los verbos en casi todaslas partes del AI, los resultados no se muestran desagregados por seccin, lo que,entendemos, no permite contar con una descripcin ms na del fenmeno. Lainvestigacin (Thomas y Hawes 1994) propone una manera especca de vincular

la ocurrencia de cierto tipo de verbo con propsitos comunicativos caractersticos delos AI (hacer referencia general a otros trabajos, explicar procedimientos, persuadira la audiencia, entre otros). En esta misma lnea, Tseng (2011) analiza el uso de lostiempos verbales en 90 resmenes de artculos de investigacin en tres revistas delingstica aplicada. Usando un modelo de propsitos comunicativos, en el trabajose concluye que los verbos en presente se utilizan mayoritariamente: para dar losantecedentes de la investigacin, para formular el objetivo y para presentar lasconclusiones; mientras que para describir los mtodos y exponer los resultados, seusa de forma predominante el pasado. Por su parte, en un detallado anlisis, Myers(1992) muestra los distintos grados de subjetividad que implica el uso de los verbos dereporte en las oraciones donde se explicita el objetivo de AI de biologa y lingstica.La propuesta de Myers es especialmente relevante para la presente investigacin, entanto se asume que el uso de los tiempos verbales en un AI tiene una estrecha relacincon la forma en que se presentan los hechos cientcos: por ejemplo, cuando se utilizael presente perfecto en una secuencia como: (1) Estos estudios han proporcionadoprofusa informacin, los hechos se presentan como incuestionables. As tambin,del trabajo de Myers (1992) se advierte que el uso de un tiempo verbal determinadoen una seccin no supone el mismo valor funcional que cuando se utiliza en otra.Otra evidencia importante que proporciona la descripcin de Myers (1992) radica en

la diferencia que se muestra entre las disciplinas (la lingstica y la biologa). Esto,dado que el uso de ciertas formas verbales reejan la manera en que cada disciplinaconceptualiza la ciencia y, en consecuencia, los hechos cientcos. A nuestro parecer,uno de los trabajos ms iluminadores en el campo de la descripcin de los tiemposverbales en AI es el de Malcom (1987). Esto se debe al carcter explicativo de la


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investigacin, en tanto se busca determinar las reglas que determinan el uso de lostiempos verbales en un tipo especco de AI, a saber, los reportes experimentales.El autor propone que, para comprender el uso de los tiempos verbales, se deben

considerar dos ejes que conguran el espacio temporal. El primer eje es de carcterreferencial y dice relacin de forma explcita con el entorno de un experimento: sehace referencia al experimento, a los participantes involucrados, a los procedimientosy resultados del experimento. En este mismo eje se contextualiza el experimento enel mbito de la investigacin pertinente y se discute su relacin con el desarrollo deuna teora determinada. El segundo eje es de carcter dectico y tiene como funcinser el medio a travs del cual se materializa el acto fsico de lectura y escritura delreporte mismo, haciendo referencia al texto mismo, en el que se incluye el materialescrito, pero tambin el material visual que tpicamente contienen estos reportes.Otra dimensin que se debe tomar en cuenta, segn Malcom (1987), es el signicado

temporal de los verbos. Para esto, se debe considerar que, si bien los verbos tienen unsignicado temporal intrnseco, ese signicado adquiere valor solo en relacin con elmomento de la enunciacin (time of utterance). Este momento de la enunciacin sedetermina en dos tiempos especcos: a) el momento en que el escritor materializaun enunciado a travs de la realizacin del acto de escritura y b) el momento en queel lector interpreta ese enunciado. A partir de estos ejes y de la determinacin delsignicado de los tiempos verbales, los cuales adquieren valor en relacin al momentode la enunciacin, el autor (Malcom 1987) propone y comprueba empricamente treshiptesis: 1) Las generalizaciones, identicables por el uso de verbos sin un agenteinvestigador determinado, se realizan en presente (e.g., El futuro de las polticaseducativas es incierto), 2) la referencia a experimentos especcos, identicables porel uso de un agente investigador y por la referencia, con una nota al pie, a solo unestudio, se realizan en pasado (e.g., Soto (1999) encontr diferencias signicativasen el uso de los verbos), y 3) las referencias a las reas de la pesquisa, identicablesa travs de la presencia de un agente investigador y por la referencia, con una notaal pie, a ms de un estudio, se realizan en presente perfecto (e.g. El estudio de losverbosse ha desarrollado principalmente en el mbito lxico). Es interesante destacarque en este trabajo, al igual que en otros reseados (Tseng 2011; Thomas y Hawes1994), se asocia el uso de ciertos tiempos verbales a la realizacin de propsitoscomunicativos.

Adems de estas investigaciones que abordan el uso de los verbos en AI, existendos trabajos importantes para la presente pesquisa, las cuales, sin embargo, analizanotro gnero cientco, a saber: las tesis. En un estudio de las clusulas sustantivasreportativas con el complementante que (that), Charles (2006) llega a una conclusinsimilar a la de Myers (1992). La autora constata en un corpus de tesis de doctoradoy magster, que en esas construcciones la disciplina de la poltica muestra un usosignicativo del presente, en contraste con la ciencia de los materiales, en dondepredomina el pasado y el presente perfecto.

En un acucioso trabajo que tambin analiza tesis (de magster), en este caso de

Biologa, Qumica y Fsica, Hanania y Akhtar (1985) describen las formas verbalesy las funciones retricas que adoptan en ese gnero. El inters de esta pesquisa parala presente investigacin radica en dos aspectos. En primer lugar, porque el trabajodescribe el uso de las formas verbales en secciones determinadas de las tesis y, ensegundo lugar, porque la autora asocia el uso de las formas verbales a funciones


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comunicativas especcas. En el estudio se establece que, por ejemplo, independientede la disciplina, en las introducciones predomina el uso del presente para formularel objetivo de la investigacin y realizar generalizaciones. As tambin, segn las

autoras, en la seccin de revisin de los antecedentes aumenta el uso del pasado yde tiempos compuestos, especialmente apropiados para reportar las investigacionesprevias. En la descripcin tambin se establece que en la seccin de mtodos, el usopredominante del pasado perfecto y de las formas pasivas se asocia directamente conla descripcin de procedimientos y que el uso de los verbos modales y del presenteen la discusin, tiene un estrecho vnculo con la evaluacin e interpretacin de lasconclusiones y los resultados. Williams (1996), utilizando un enfoque eminentementelxico, aporta evidencia respecto del uso de los verbos en dos tipos de AI de medicina,reportes clnicos y experimentales. El autor incluye, como parte de sus resultados,algunas interacciones de los tipos lxicos de verbos con ciertas formas gramaticales

especcas. La importancia del trabajo radica en que se muestran diferenciassignicativas en el uso de los tipos lxicos y las formas verbales entre ambos tiposde gneros (reportes clnicos y experimentales), aun cuando pertenecen a la mismadisciplina.

3. METODOLOGA

3.1. Corpus

El corpus de anlisis de esta investigacin fue recolectado en el marco del Proyecto

FONDECYT 11080097. Se trata del Corpus de Artculos de Investigacin en Espaol(en adelante CaiE), que es representativo de la biblioteca electrnica SciELO-Chile.Para la delimitacin del nmero de casos y su nivel de representatividad, se utilizuna tcnica de muestreo aleatorio estraticado con ajacin ptima proporcional, demanera que estuvieran representadas todas las disciplinas y las revistas contenidas enla base. Para ello, primero se hizo un estudio exploratorio que tuvo como objetivoconocer qu nmero de artculos de investigacin en espaol se haban publicadoentre los aos 2000 y 2008 en la Base SciELO-Chile. En ese trabajo (Sabaj,Matsuda y Fuentes 2010) se generaron criterios funcionales para determinar quera considerado un artculo de investigacin, junto con otros criterios de inclusin yexclusin (idioma y ao de publicacin) y, de esta forma, se determin el nmero decasos totales por cada uno de los estratos (revistas, disciplinas y reas de la ciencia).Una vez conocido el nmero de unidades muestrales (en nuestro caso, los artculos)de cada estrato (revistas, disciplinas y reas de las ciencias), se utiliz la siguientefrmula para determinar el nmero de artculos a considerar para contar con uncorpus representativo:

Figura 1. Frmula para el clculo del tamao del corpus


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Donde nrepresenta el tamao de la muestra a estimar,Nes el tamao de la poblacin,con un nivel de signicacin alfa del 5%. Esto implica que nuestra armacin sobreel tamao de la muestra tiene un 95% de probabilidad de ser verdadera. S2representa

la estimacin de la varianza de la poblacin; des la precisin o el error del muestreo,en nuestro caso es aproximadamente 0,07688, el que representa un 7%. Para contarcon un corpus representativo, el tamao Nera de 161,6 (nmero que se aproxim a162). Luego se utiliz un muestreo aleatorio simple, proporcional a cada estrato, paraseleccionar los artculos que conformaran el corpus. Para la clasicacin y agrupacinde los artculos en disciplinas y reas de la ciencia, se utilizaron los criterios de laclasicacin de las ciencias de la UNESCO. Para ms detalles de los procedimientosde recoleccin, la representatividad y el tipo de muestreo utilizado en elCaiE, vaseSabaj y Matsuda (2010). En la Tabla 1, se muestra la conformacin del corpus:

Tabla 1. Conformacin del CaiErea de la Ciencia N

Ciencias de la Salud 75

Ciencias de la Tierra 11

Ciencias de la Vida 9

Ciencias Exactas 9

Ciencias sociales 45

Humanidades 13

Totales 162

3.2. Modelo para el anlisis de los accidentes del verbo

El anlisis de los accidentes del verbo se realiz en forma manual. Para ello, seentren a 10 estudiantes. Si bien existen etiquetadores morfolgicos y analizadoressintcticos que pudieron haber facilitado la tarea, el tiempo requerido para prepararlos textos y la cantidad de errores de estas herramientas, que de igual forma requierenuna revisin, as como tambin el hecho de que las etiquetas de los analizadoresmorfosintctico vienen predeterminadas y no admiten modicacin, nos lleva decidirnos por el etiquetaje manual, el cual, si bien es ms costoso en trminosde tiempo, tiene un nivel de error nulo e incluye las categoras exactas que unodesea observar. El etiquetaje manual, adems, tiene la ventaja de que integra en unsolo anlisis, la caracterizacin superestructural de los AI y la descripcin de losaccidentes del verbo.

Para el anlisis de los verbos en AI, se usaron las siguientes categoras: elidenticador del artculo que permite asociarlo a una disciplina y a un rea de laciencia, la seccin analizada, la forma verbal, el lema (innitivo del verbo), tipo

de forma (simple o compuesta), tiempo, persona, nmero (singular o plural), modoverbal, voz (activa, pasiva con se, o pasiva gramatical), construcciones impersonalesy construcciones perifrsticas. Para ver el corpus completo, los identicadoresasociados y su clasicacin en una disciplina y en un rea de la ciencia, vaseSabaj y Matsuda (2010). Para el anlisis superestructural que permiti identicar


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la seccin analizada, se utilizaron algunos criterios que fueron desarrollados enotra investigacin (Sabaj, Matsuda y Fuentes, 2010). De ese trabajo, se concluyque existen tres tipos de superestructura de los AI del CaiE: a) una superestructura

prototpica y rgida, con las categoras tpicas de un artculo de investigacincientca: Ttulo, Resumen, Introduccin, Marco Terico, Metodologa, Resultados,Discusin (o Resultados y Discusin), Conclusin y Referencias Bibliogrcas; b)una superestructura ms laxa, que corresponde a lo que hemos denominado artculosde investigacin o estudio, que no contiene un apartado especial de metodologa;y c) una superestructura con categoras temticas, caractersticas de los trabajos deinvestigacin terica de tipo ensaystico. En el caso de a) se consider que no siemprelas categoras tienen el nombre exacto de la seccin, por ejemplo, que en algunasdisciplinas, se denomina materiales y mtodos a la seccin de la metodologa, o bien,antecedentes tericos, a la seccin rotulada con el nombre de Marco Terico. En el

caso de b y c, se registraron las categoras superestructurales existentes de formaexplcita y se colocaron nombres genricos para aquellos textos que no presentaranalgunas de las categoras superestructurales de forma explcita. As, por ejemplo, siun texto de carcter terico tena una seccin Resumen, se registraba tal cual, perosi a continuacin no posea ms subttulos de carcter estructural, lo denominamosintroduccin, desarrollo y conclusin, de forma que fuera posible realizar unahomologacin con las partes de un AI con partes prototpicas. En cualquier caso, deese trabajo se concluy que la mayora (un 70%) de los AI del CaiE tenan seccionesclaramente identicables. En la seccin de resultados pueden revisarse las seccionesconsideradas en esta investigacin, as como las posibles combinaciones (Resultados

y Discusin, Discusin y Conclusin) que emergieron del anlisis.La forma verbal corresponda al extracto verbal tal cual como apareca en el

texto. Se incluy en esta categora la partcula separa identicar si se trataba de unaforma impersonal o una estructura pasiva. El tipo de forma se clasic en simplesy compuestas. En las compuestas se consideraron las estructuras con verbo auxiliary tambin las estructuras perifrsticas. Cada forma se lematiz con el innitivo, demanera que fuese posible tener un listado del vocabulario verbal de cada artculo.Si bien la lematizacin es un procedimiento muy fcil para el caso de las formassimples, en las estructuras perifrsticas no es del todo evidente. Para el anlisisdel modo, la persona y el nmero se emplearon las categoras tpicas que aparecenen cualquier gramtica. Para el anlisis de los tiempos se utilizaron las siguientesetiquetas: presente, presente perfecto, pasado simple, pasado imperfecto, pasadopluscuamperfecto, futuro, futuro perfecto, condicional, condicional perfecto. En elanlisis de la voz, se diferenciaron las estructuras activas, las pasivas con sey laspasivas gramaticales (verbo ser en pasado + participio). En una columna aparte, seregistr adems si la forma analizada era impersonal y si corresponda a una perfrasis,dato que permite diferenciar las formas compuestas propiamente tales (verbo auxiliar+ participio) de las formas compuestas perifrsticas.

Para todos los casos dudosos, se les pidi a los etiquetadores que dejaran el anlisis

pendiente. Todos esos casos fueron resueltos de forma conjunta, una vez que seconsolidaron en una misma base de datos los anlisis particulares de cada asistente.Para facilitar el posterior anlisis estadstico, los datos se registraron en una hoja declculo, tal como se muestra en el ejemplo a continuacin (por razones de espacio hemosomitido los primeros tres campos, a saber, ID, el rea de la Ciencia y la disciplina):


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Tabla 2. Ejemplo del anlisis

S F L TF T P N M Act. Pas.

Con Se

Pas. I PV

Resumen mostraron Mostrar simple Pasadosimple

tercera plural Indicativo 1 0 0 0 0

Resumen sostienen sostener Simple Presente tercera plural Indicativo 1 0 0 0 0

Leyenda: S: Seccin; f: Forma verbal; TF: Tipo de forma; L: Lema; T: Tiempo; P: Persona; N: Nmero;M: Modo; Act.: Activa; Pas. con Se: Formas pasivas con se; Pas. : Forma pasiva gramatical; I: Impersonal;PV: Perfrasis verbal.

4. RESULTADOSYDISCUSIN

Se identicaron y analizaron 42.086 formas verbales en los 162 artculos quecomponen el CaiE, correspondientes a 7.093 tipos de lemas distintos. Los lemasdan cuenta de la cantidad de vocabulario de los textos, mientras que las formascorresponden a todos los casos encontrados.

Para efectos de los resultados que se exponen a continuacin, la muestra estconstituida por los 42.086 verbos encontrados, que constituyen el 100% respecto delcual se obtendrn los porcentajes. Por razones de espacio, no se muestran todos losresultados con el mismo nivel de detalle.1En la primera parte, se expondrn de formaglobal algunos patrones generales segn las reas de la ciencia. En un segundo punto,

se mostrarn en detalle los porcentajes de cada grupo de variables por las seccionesdel artculo de investigacin.

4.1. Resultados generales por rea de la ciencia

La tercera persona singular es la que muestra el mayor uso en todas las reas de laciencia con un promedio de 61,7%, seguida por la tercera persona plural con un 35%.La primera persona singular y la segunda persona en singular y en plural no superanen ninguna rea de la ciencia el 1% de uso. Si bien el uso de la primera persona plurales bajo en todas las reas de la ciencia, en las Humanidades tiene su valor mximocon un 6,95%, seguida por las Ciencias Sociales con un 4,18%. El mayor uso de latercera persona singular puede asociarse a su relacin con el discurso expositivo: esesta persona la que se utiliza para hacer aseveraciones, describir fenmenos o teoras;en sntesis, es la persona que se utiliza para hablar del mundo.

El modo ms frecuente en todas las reas de la ciencia es el indicativo con un95, 1% promedio en el corpus. El modo subjuntivo presenta un rango de aparicinbajo que va del 7% mximo (en el caso de las Ciencias Exactas) a un 0,8% mnimo(en las Ciencias de la Tierra). En promedio, el subjuntivo aparece en un 4,9 % delas 42.086 formas identicadas. Las Ciencias Sociales presentan un 6,8% de los

casos en modo subjuntivo y un 5,2% en las Humanidades. Es interesante destacarque sean las Ciencias Exactas las con mayor uso de este modo, el cual est asociado

1 Se decidi mostrar los resultados ms detallados por seccin que por rea de la ciencia. Los autores pueden proveera los lectores interesados, el detalle de todos los resultados.


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a la expresin de subjetividad. Segn este criterio, las Ciencias Exactas seranms subjetivas que las Ciencias de la Tierra, en tanto es el rea con menor uso deeste modo. Sin embargo tal interpretacin no es pertinente, dado que este modo se

utiliza tambin para otras funciones, aparte de expresar subjetividad, por ejemplo,interpretar datos. Solo existen 3 casos de uso del modo imperativo en el corpus,los cuales aparecen en el rea de las Ciencias Sociales (se trata de un texto citado,especcamente la transcripcin de una conversacin) y representan solo un 0,015%de los 42.086 verbos analizados.

Las formas simples son predominantes en todas las reas de la ciencia, y representanun 80,3% de todos los verbos del corpus. Las formas compuestas aparecen solo enun 19,7% de las 42.086 formas verbales analizadas. Las formas compuestas tienen eluso ms bajo en las Ciencias de la Tierra. En todo el resto de las reas (Ciencias dela Salud, Ciencias de la Vida, Ciencias Exactas, Ciencias Sociales y Humanidades),

las formas compuestas tienen un comportamiento muy homogneo, que va desde un20,4 % en las Ciencias Sociales, a un 22,7% en las Ciencias Exactas.

El tiempo ms frecuente en todas las reas de la ciencia es el presente, con unpromedio de 62,7%. En el caso de las formas simples, la mayora de las reas de laciencia muestran el siguiente patrn en el uso de los tiempos verbales: Presente> PasadoSimple> Pasado imperfecto> Condicional> Futuro. El mayor uso del pasado imperfectoaparece en las Ciencias Sociales (13,6%) y en las Ciencias de la Tierra (11%).

La predominancia del modo indicativo, el tiempo presente y la tercera personasingular en todas las reas de la ciencia puede explicarse, en parte, porque se trata deelementos no marcados. Tal como demuestra Croft (2003), el uso de los elementos

no marcados es siempre, en todas las lenguas, mayor que los elementos marcados.Su mayor utilizacin radicara tambin en el hecho de que estos elementos tienen unmayor potencial funcional; como lo no-marcado es ms general, se puede utilizarpara ms efectos. As, por ejemplo, el presente tiene un potencial de signicadosmucho mayor (presente histrico, futuro dectico, habitual) que todos los otrostiempos verbales. Si bien el uso extensivo del indicativo puede explicarse por elmismo fenmeno, creemos que el tinte de objetivismo con el que se maquilla eldiscurso cientco tambin juega un papel en este caso. En general, la ciencia (almenos en este gnero especco, el artculo de investigacin), no es un lugar paraespecular, expresar duda o subjetividad, todas funciones comnmente asociadas almodo subjuntivo.

En una mirada general, los accidentes del verbo no muestran mayor variacinen las distintas reas de la ciencia. Esto puede deberse a una suerte de primaca delgnero por sobre los cambios atribuibles a las diferencias conceptuales entre las reasde la ciencia. Aunque no es el propsito de este trabajo, es muy probable que encualquier gnero los elementos no marcados sean los ms frecuentes, pero que suproporcin en relacin con los elementos marcados sea diferente. Por ejemplo, si seanaliza un corpus de textos narrativos, es probable que el presente se utilice ms que elpasado y que el indicativo sea ms usado que el subjuntivo. Sin embargo, al comparar

dos gneros, por ejemplo, artculos de investigacin y textos literarios, la proporcindel pasado y del subjuntivo en estos ltimos ser mayor que en los primeros. Encualquier caso, considerando la idea de Croft (2003), en ambos gneros primarnsiempre los elementos no marcados. Esta hiptesis debera poder conrmarse conestudios ulteriores.


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4.2. Resultados por seccin

En la Tabla 3, se exponen los resultados relativos a la distribucin porcentual de

las personas gramaticales en las secciones de los artculos del corpus:

Tabla 3. Porcentaje de uso de las personas gramaticales por seccin

Primera Segunda Tercera

Seccin Singular Plural Singular Plural Singular Plural Totales

Resumen 0,09 2,47 0,00 0,00 62,52 34,83 100

Introduccin 0,51 2,91 0,00 0,04 61,01 35,53 100

Marco Terico 0,05 6,56 0,00 0,02 65,14 28,23 100Desarrollo 0,54 3,34 0,00 0,04 68,05 28,03 100

Metodologa 0,27 2,05 0,02 0,00 64,07 33,59 100

Resultados 0,12 1,84 0,00 0,00 67,76 30,27 100

Resultados y discusin 0,60 3,74 0,00 0,00 55,15 40,51 100

Discusin 0,34 4,71 0,00 0,02 64,94 29,98 100

Discusin y conclusin 0,00 4,38 0,00 0,00 62,04 33,58 100

Conclusin 0,27 3,65 0,00 0,00 67,17 28,91 100

Agradecimientos 3,33 15,00 0,00 0,00 38,33 43,33 100

En el caso de la primera persona, las formas plurales son en todas las seccionesms frecuentes que las formas singulares. Si bien el nmero de autores por artculono fue un criterio considerado en la recoleccin del corpus, el uso de las formasplurales en todas las secciones puede deberse al intento de objetivizar el discursoa travs del denominado nosotros de modestia, aunque esto no aplica en aquellosartculos con ms de un solo autor. La diferencia entre la forma plural y la singularest ms marcada en la seccin del Marco Terico (0,05 % vs. 6,56 %) y en losAgradecimientos (3,33% vs. 15,00%). En el primer caso, la primera persona plural seutilizara para adoptar una posicin respecto de las teoras (e.g., Concordamos conSoto (1999) en que las teoras de la mente) o para apropiarse de los conceptos queaparecen tpicamente en esta seccin (e.g., Entendemos la nocin de mente como undispositivo). En los Agradecimientos, el uso del plural puede explicarse porque elsujeto que agradece, independientemente de si se trata de uno o varios autores, adoptapor convencin esta forma plural.

El uso de la segunda persona es casi nulo en todas las secciones. Revisando los

casos en detalle, se puede establecer que se trata de citas textuales a entrevistas.Este resultado es esperable, dado el carcter del gnero analizado, en el cual laidenticacin del lector a travs del uso de la segunda persona es inexistente.

Tal como lo mencionamos en la descripcin de los resultados generales por reade la ciencia, la tercera persona singular es la forma ms empleada en la mayora


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de las secciones de los artculos de investigacin, a excepcin de la seccin de losAgradecimientos. Sin considerar esta seccin, el promedio del uso de la tercera personasingular alcanza en promedio un 67% versus un 33% de uso de las formas plurales.

El mayor empleo de la tercera persona singular por sobre la plural puede deberse ala mayor cantidad de funciones que se pueden realizar con esta forma. Al analizar latercera persona, la diferencia entre las formas plurales y las singulares se estrecha enlos artculos que contienen una seccin conjunta de Resultados y discusin (55,15% vs.40,51 %). Si bien la forma singular sigue primando, la mayor aparicin de las formasplurales puede deberse a que, por denicin, en ningn artculo se muestra un soloresultado, de forma que al referirse a ellos, necesariamente se debe utilizar el plural.

En la Tabla 4, se exponen los resultados del uso de los modos en las secciones delos artculos de investigacin.

Tabla 4. Porcentaje de uso de los modos del verbo en las seccionesde los artculos de investigacin

Seccin Indicativo Subjuntivo Imperativo Totales

Resumen 98,08 1,92 0,00 100

Introduccin 97,11 2,89 0,00 100

Marco Terico 94,01 5,97 0,02 100

Desarrollo 94,79 5,21 0,00 100

Metodologa 97,28 2,72 0,00 100

Resultados 94,40 5,60 0,00 100

Resultados y discusin 96,75 3,25 0,00 100

Discusin 93,50 6,48 0,02 100

Discusin y conclusin 100,00 0,00 0,00 100

Conclusin 95,17 4,83 0,00 100

Agradecimientos 100,00 0,00 0,00 100

Tal como sucede al comparar las reas de la ciencia, el modo que prima en todaslas secciones es el indicativo. El modo subjuntivo tiene un mayor uso en las seccionesDiscusin, Marco Terico, Desarrollo, Resultados, Resultados y Discusin. El uso delsubjuntivo en estas secciones se puede explicar por la expresin de la subjetividad;en el Marco Terico y en el Desarrollo, para posicionarse con respecto a conceptosy teoras. En las otras secciones (Discusin, Resultados, Resultados y Discusin), eluso del subjuntivo se justica con relacin a las funciones tpicas que aparecen endichas secciones, a saber, discutir e interpretar los resultados propios, contrastarlos

con los de otras investigaciones o buscar las posibles causas de la obtencin de esosresultados. Destaca el nulo uso del subjuntivo en aquellos artculos que combinan laDiscusin y la Conclusin, como tambin el bajo uso de este modo en el Resumen yla Metodologa. En el Resumen y la Metodologa, el bajo uso del subjuntivo puedeasociarse a la pretensin de objetividad que suele asociarse a estas secciones.


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En la Tabla 5, se muestra el porcentaje de uso de los tiempos verbales en el corpusanalizado:

Tabla 5. Uso de los tiempos verbales por seccinFormas simples Formas compuestas

Seccin Pres Pimp Psimp Fut Cond Preperf Ppcuam Futperf Conperf Totales

Resumen 60,24 3,11 29,98 1,65 1,37 2,74 0,82 0,09 0,00 100,00

Introduccin 68,00 4,39 13,24 1,88 3,34 8,49 0,56 0,00 0,11 100,00

Marco Terico 62,95 10,52 13,18 2,85 4,65 4,48 0,57 0,00 0,80 100,00

Desarrollo 60,32 9,26 19,35 1,79 2,63 5,21 1,25 0,04 0,15 100,00

Metodologa 49,70 5,31 39,51 1,12 1,21 2,47 0,63 0,00 0,04 100,00

Resultados 59,17 9,97 21,40 2,16 3,78 2,72 0,64 0,07 0,09 100,00

Resultados ydiscusin

73,48 1,39 15,85 0,78 3,50 4,40 0,06 0,00 0,54 100,00

Discusin 54,67 14,97 16,10 1,98 5,84 4,64 1,07 0,03 0,70 100,00

Discusin yconclusin

70,07 1,46 11,68 1,46 13,87 1,46 0,00 0,00 0,00 100,00

Conclusin 66,72 11,93 10,94 1,82 3,46 4,60 0,38 0,00 0,15 100,00

Agradecimientos 56,67 0,00 35,00 0,00 1,67 5,00 0,00 0,00 1,67 100,00

Leyenda: Pres= Presente; Pimp= Pasado imperfecto; Psimp= Pasado simple; Fut= Futuro; Cond=Condicional; Preperf= Presente perfecto; Ppcuam=Pasado pluscuamperfecto; Futperf= Futuro perfecto;Conperf= Condicional perfecto

Al comparar las tablas anteriores con lo que se muestra en la Tabla 5, se puedeestablecer que el accidente del verbo con mayor variacin en las secciones de losartculos de investigacin es el tiempo verbal. Si bien persiste la predominancia delelemento no marcado (el presente) en todas las secciones, la variacin es mayorque en todos los otros accidentes analizados por seccin, que, como hemos visto,tienen un comportamiento bastante homogneo. En general, en el caso de las formassimples, el patrn de uso de los tiempos verbales sigue para todas las secciones elsiguiente esquema (el mismo que sigue en las reas de la ciencia): Presente > Pasadosimple > Pasado imperfecto > Condicional > Futuro.

Para explicar el uso de los tiempos verbales en las secciones en los artculos deinvestigacin, es de utilidad la distincin entre dos ejes temporales que realiza Malcom(1987), a saber, el eje referencial y el eje dectico. Tal como lo hemos descrito, elprimero hace referencia al experimento, a sus participantes y a los procedimientos. Enel segundo caso (el eje dectico), dice relacin con el acto fsico de la lectura y escritura

del texto, as como tambin a las referencias al texto mismo y al material visualque tpicamente aparece en este tipo de textos. Una forma ms simple de entenderestos ejes es la siguiente. Todo proceso investigativo puede dividirse en dos partes:la realizacin de la investigacin propiamente tal y el reporte de dicha investigacinen la forma de un escrito. El reporte es necesariamente posterior a la realizacin de


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la investigacin. Estos dos momentos seran equivalentes al eje referencial y al ejedectico que postula Malcom (1987). Las secciones de los artculos de investigacin,en este sentido, combinan la presentacin de estos momentos, es decir, el proceso de

investigacin realizado y el texto en que se presenta este proceso. As, por ejemplo, elmayor uso del pasado simple en la seccin Metodologa (39, 51%) puede explicarse yaque es la seccin donde tpicamente se hace referencia al momento relativo al procesode investigacin. En el Resumen, en tanto, para todo lo relativo a la presentacin deltexto mismo se usa el presente, pero tambin se usa el pasado, puesto que en esaseccin tambin se hace referencia al proceso de investigacin, por ejemplo, cuandoen el Resumen se muestra la metodologa. Lo mismo puede sostenerse en relacina las secciones de Resultados y Resultados y Discusin. En estas secciones, el autorestratgicamente puede presentar sus resultados relacionados al momento del procesode investigacin (e.g. El ndice de correlacin obtenido fue de 0,75) o bien, en

presente (en el momento del reporte del texto), haciendo coincidir la presentacin deesos resultados con el tiempo de la lectura del artculo (e.g. Los resultados muestranque los sujetos del grupo experimental tienen mejor comprensin de lectura que los

sujetos del grupo control). Se podra interpretar que en el segundo caso, al usar elpresente, de una u otra forma, el autor hace partcipe al lector en la presentacin deesos resultados: esto muestra algo que t, lector, puedes observar, en el momentomismo que yo, autor, te lo presento.

La Introduccin es una seccin donde, al igual que en el resumen, se combinala presentacin del proceso de investigacin con la presentacin del texto mismo.Eso podra explicar el uso del pasado simple (29,98%) y del presente (60,24%) en

esa seccin. El mayor uso del presente perfecto (8,49%) en la Introduccin puedeexplicarse por la funcin de posicionar el trabajo, fundiendo los dos momentos, i.e.,el proceso de investigacin con el reporte del mismo a travs del texto (e.g Distintostrabajos han descrito las caractersticas del discurso argumentativo.).

El uso del pasado imperfecto y del condicional aparece asociado a aquellassecciones donde se desarrolla la teora (Marco Terico, Desarrollo) y a aquellasdonde se presentan, se discuten o interpretan los resultados (Resultados, Discusin,Resultados y Discusin, Conclusin).

Tal como sucede al analizar las reas de la ciencia, en el caso de las secciones, lasformas compuestas tienen un uso muy bajo. Entre ellas, se destaca el uso del presenteperfecto, el cual, como hemos sostenido, puede cumplir funciones diferenciadas encada una de las secciones.

5. CONCLUSIONES

En este artculo, hemos descrito el uso de los accidentes de 42.086 formas verbales en162 artculos de investigacin. Los resultados expuestos permiten establecer las siguientesconclusiones.

Los accidentes del verbo ms frecuentes son los elementos no marcados,

especcamente, el tiempo presente, el modo indicativo y la tercera persona singular. Desdeun punto de vista terico, esto se debe a que estos elementos son ms polifuncionales; porejemplo, el presente puede adquirir muchos ms valores que el pasado. Por otra parte,hemos establecido que en el uso de los verbos existen ciertos patrones que no son afectadospor las reas del conocimiento de las cuales se obtuvieron los artculos analizados.


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Al analizar el uso de los verbos por seccin, el nico accidente que vara es eltiempo verbal, aunque sigue siendo el elemento no marcado el ms frecuente, a saber,el tiempo presente. El uso de ciertos tiempos verbales en determinadas secciones de

los artculos de investigacin puede explicarse por un asunto estratgico. El autorde un artculo debe, por un lado, remitirse al proceso de investigacin que llev acabo y, por otro, presentar retricamente el escrito que reporta ese proceso. As porejemplo, en aquellas secciones en las que tpicamente se hace referencia al procesode investigacin (la metodologa), se utilizar ms el tiempo pasado, mientras queen aquellas donde se deben combinar ambos aspectos, la proporcin entre el uso delpresente y el pasado ser ms estrecha.

Los resultados de esta investigacin pueden ser comparados con datos similaresobtenidos en otros tipos de textos, siendo esta la proyeccin natural de la presente pesquisa.

Los hallazgos de esta investigacin pueden ser de utilidad para aquellos interesados

en la descripcin del discurso cientco y en la didctica de la escritura cientca.

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1 accidentesverbo osm mf kmo

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