Revisión sistemática de modelos de negociación de turnos para interacciones conversacionales

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(1)REVISIÓN SISTEMÁTICA DE MODELOS DE NEGOCIACIÓN DE TURNOS PARA INTERACCIONES CONVERSACIONALES. Heibert Pérez Hernández Mauricio Navarro Rocha. Universidad Católica de Colombia Facultad de Ingeniería Programa de Ingeniería de Sistemas Modalidad Presencial Bogotá D.C., Colombia 2017.

(2) REVISIÓN SISTEMÁTICA DE MODELOS DE NEGOCIACIÓN DE TURNOS PARA INTERACCIONES CONVERSACIONALES. Heibert Pérez Hernández Mauricio Navarro Rocha. Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de: Ingeniero de Sistemas. Director: Ph.D. Raúl Ernesto Menéndez Mora. Universidad Católica de Colombia Facultad de Ingeniería Programa de Ingeniería de Sistemas y Computación Modalidad Presencial Bogotá D.C., Colombia 2017. 2.

(3) 3.

(4) Nota de aceptación Aprobado por el comité de grado en cumplimiento de los requisitos exigidos por la Facultad de Ingeniería y la Universidad Católica de Colombia para optar por el título de Ingeniero de Sistemas.. ________________________________ RAÚL ERNESTO MENÉNDEZ MORA Director. ____________________________. Revisor Metodológico. 4.

(5) AGRADECIMIENTOS. El más profundo y sincero agradecimiento a todas aquellas personas que con su ayuda han colaborado en el desarrollo del presente trabajo. En primer lugar, queremos agradecer a Dios por ser guía en el transcurso de este trabajo y ser nuestra fortaleza para resolver dificultades, así como darnos la oportunidad de aprender nuevos conocimientos en el transcurso de la carrera universitaria. Se agradece al director de trabajo de grado Raúl Ernesto Menéndez, por su constante labor de orientación, consejo y supervisión, así como su inestimable accesibilidad, cercanía y apoyo. A continuación, no podemos dejar de agradecer al director de sistemas el Ing. Holman Diego Bolívar Barón por su permanente orientación y dirección del programa de Ingeniería de Sistemas. Damos gracias a nuestras familias por el apoyo y acompañamiento durante el transcurso de la carrera y por darnos la oportunidad de obtener una excelente educación. Por último, es necesario agradecer a la Universidad Católica de Colombia, por formarnos como excelentes ingenieros de sistemas y permitirnos hacer parte de la mejor comunidad educativa.. 5.

(6) CONTENIDO pag. INTRODUCCIÓN. 20. 1. 22. 2. 3. 4. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA. 22. 1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA. 23. OBJETIVOS 2.1. OBJETIVO GENERAL. 24. 2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. 24. ALCANCES Y LIMITACIONES. 25. 3.1. ALCANCE. 25. 3.2. LIMITACIONES. 25. METODOLOGÍA. 26. 4.1. METODOLOGÍA PARA LA REVISIÓN SISTEMÁTICA. 26. 4.2. PLANIFICACIÓN DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA. 27. 4.2.1. Palabras clave.. 27. 4.2.2. Selección de recursos.. 27. 4.2.3. Definición de la cadena de búsqueda.. 27. 4.2.4. Procedimiento para la selección de estudios.. 28. 4.2.5. Análisis de los resultados de la búsqueda.. 31. 4.2.6. Revisión del protocolo.. 36. 4.3. EJECUCIÓN DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA. 36. 4.3.1. Selección de artículos iniciales.. 36. 4.3.2. Evaluación de la calidad de los artículos.. 36. 4.3.3. Extracción de los datos de los artículos seleccionados.. 36. 4.4 5. 24. REPORTE DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA. MARCO TEÓRICO. 37 38. 5.1 ¿QUÉ ES UN TURNO?. 38. 5.2. TIEMPO. 38. 5.3. SUPERPOSICIÓN. 39. 5.4. ESTRATEGIAS PARA LA TOMA DE TURNOS 6. 39.

(7) 5.5. TOMA DE TURNOS CONVERSACIONALES. 40. 5.6. LA MIRADA EN LA TOMA DE TURNOS. 42. 5.7. MOVIMIENTOS DE LA CABEZA EN LA TOMA DE TURNOS. 43. 5.8. GESTOS EN LA TOMA DE TURNOS. 44. 5.9. RESPIRACIÓN EN LA TOMA DE TURNOS. 46. 5.10. ENTONACIÓN EN LA TOMA DE TURNOS. 47. 5.11. EDAD Y GÉNERO EN LA TOMA DE TURNOS. 48. 5.12. ESTADOS EMOCIONALES EN LA TOMA DE TURNOS. 49. 5.13. MÁQUINAS DE ESTADO FINITO EN LA TOMA DE TURNOS. 49. 5.14. SEÑALES NO VERBALES EN LA TOMA DE TURNOS. 50. 5.15. TECNOLOGÍA DE BOTS CONVERSACIONALES. 51. 5.16. ROBOTS EN LA TOMA DE TURNOS. 52. 5.17 LA TOMA DE TURNOS EN AGENTES CONVERSACIONALES PERSONIFICADOS 6. RESULTADOS 6.2. 53 55. CONCEPTOS RELACIONADOS CON LA TOMA DE TURNOS. 55. 6.3 MODELOS DE TOMA DE TURNOS, ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA MIRADA, MOVIMIENTOS DE LA CABEZA, RESPIRACIÓN Y AGENTES CONVERSACIONALES 56 6.4. CONVERSACIÓN DINÁMICA EN LA TOMA DE TURNOS. 68. 6.5 ANALIZAR Y DEFINIR ESTRATEGIAS EN LA CONVERSACIÓN PARA LA TOMA DE TURNOS EN HUMANOS. 68. 6.6. TOMA DE TURNOS CON EL NIVEL DE ENTONACIÓN. 71. 6.7. MODELO DE TOMA DE TURNOS EN UNA CONVERSACIÓN MULTIPARTITA 74. 6.8 ANALIZAR LA DENSIDAD DE UNA CONVERSACIÓN EN LA TOMA DE TURNOS. 75. 6.9. LA PROXÉMICA EN LA TOMA DE TURNOS. 75. 6.10. MODELO DE PREDICCIÓN DE TOMA DE TURNOS EN BASE AL TIEMPO. 76. 6.11. MODELO DE TOMA DE TURNOS ANALIZANDO EL CONTEXTO. 78. 6.12 TOMA DE TURNOS EN UNA CONVERSACIÓN EN UNA CONVERSACIÓN TELEFÓNICA 6.13. MODELO DE TOMA DE TURNOS, BASADO EN MÁQUINAS DE ESTADO 7. 78.

(8) FINITO. 79. 6.14 MODELOS DE TOMA DE TURNOS QUE TIENEN EN CUENTA LA EDAD Y EL GÉNERO 79 6.15. ESTADOS EMOCIONALES EN LAS CONVERSACIONES HUMANO-ROBOT 82. CONCLUSIONES. 84. BIBLIOGRAFÍA. 86. 8.

(9) LISTA DE TABLAS pag. Tabla 1. Bases de datos Tabla 2. Clasificación de artículos Tabla 3. Artículos publicados por año Tabla 4. Porcentaje de artículos por país Tabla 5. Porcentaje de búsqueda de artículos en bases de datos Tabla 6. Tipo de investigación Tabla 7. Formato RAE. 9. 27 30 31 32 33 35 37.

(10) LISTA DE ILUSTRACIONES pag. Figura 1. Protocolo de investigación Figura 2. Proceso de selección de artículos Figura 3. Porcentaje de clasificación de artículos Figura 4. Artículos publicados por año Figura 5. Porcentaje de artículos por país Figura 6. Porcentaje de búsqueda de artículos en bases de datos Figura 7. Porcentaje de artículos por tipo de investigación Figura 8. Principios de la toma de turnos Figura 9. Agente personificado Greta Figura 10. Respiración toma de turnos Figura 11. Agente personificado NAO Figura 12. Agente personificado Érica. 10. 26 29 30 32 33 34 35 42 46 47 53 54.

(11) GLOSARIO. AGENTE CONVERSACIONAL PERSONIFICADO (ECA): Un agente con características de tipo humano, generalmente representado por un avatar 3D 1. ÁRBOLES DE DECISIÓN: Árbol de decisión. Modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Es además un diagrama que representa en forma secuencial, condiciones y acciones. Sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Ellos proveen una visión gráfica de la toma de decisión necesaria, especifican las variables que son evaluadas, qué acciones deben ser tomadas y el orden en la cual la toma de decisión será efectuada. Cada vez que se ejecuta un árbol de decisión, solo un camino será seguido dependiendo del valor actual de la variable evaluada2. AVERSIÓN DE LA MIRADA: La aversión de la mirada se define como la redirección intencional de la mirada lejos de la cara de un interlocutor3. BACKCHANNEL: En la conversación, un backchannel es un ruido, gesto, expresión o palabra utilizada por un oyente para indicar que él o ella está prestando atención a un hablante4 . BRECHA: Brechas referidos a silencios cortos entre turnos o en posibles puntos de culminación5.. 1. Griol, D., Molina, J. M., Callejas, Z., & López-Cózar, R. (2011). La plataforma EDUCAGENT: Agentes Conversacionales Inteligentes y Entornos Virtuales aplicados a la Docencia. Informática Educativa Comunicaciones. [En línea] Disponible en http://hdl.handle.net/10016/18278 2. UTM. (2014). Árbol de decisión. Universidad de México. [En línea].Disponible en http://www.utm.mx/~jahdezp/archivos estructuras/DESICION.pdf. 3. Fernández, R., Lucht, T., Rodríguez, K., & Schlangen, D. (2006). Interaction in task-oriented human-human dialogue: The effects of different turn-taking policies. In 2006 IEEE ACL Spoken Language Technology Workshop, SLT 2006. [En línea]. Disponible en. http://doi.org/10.1109/SLT.2006.326791 4. Nordquist, R. (2017). Back-Channel Signal Definition and Examples. Retrieved May 29, 2017. [En línea]. Disponible en https://www.thoughtco.com/back-channel-signal-communication-1689153 5. Heldner, M., & Edlund, J. (2010). Pauses, gaps and overlaps in conversations. Journal of Phonetics, 38(4), 555–568. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1016/j.wocn.2010.08.002. 11.

(12) CHATTERBOT O BOT: Un chatterbot o bot conversacional es un programa que simula una conversación con una persona6. COMUNICACIÓN NO VERBAL: Lo no verbal es lo que manifiesta "sin palabras", es decir a través de signos: Imágenes sensoriales, sonidos, movimientos corporales7. COMUNICACIÓN VERBAL: Es la interacción que los seres humanos tienen por medio de las palabras de forma oral o escrita8. CONVERSACIÓN: Conversación es la acción y efecto de hablar una o más personas con otra u otras. El término procede del latín conversatio y suele utilizarse como sinónimo de diálogo o plática9. En muchos contextos, los turnos en una conversación son un medio valioso para participar en la vida social y han sido sometidos a la competencia. A menudo se piensa que las estrategias para tomar turnos a su vez se diferencian por género ; Mientras que los primeros estudios apoyaron los estereotipos de género, como los hombres interrumpen más que las mujeres y las mujeres hablan más que los hombres10. ENTONACIÓN: Movimiento melódico con el que se pronuncian los enunciados, el cual implica variaciones en el tono, la duración y la intensidad del sonido, y refleja un significado determinado, una intención o una emoción11. Generalmente acompañan, modifican o complementan el lenguaje verbal, varían según la cultura,. 6. Santos Pérez, M. (2014). Análisis y Optimización de Agentes Conversacionales 3D para Sistemas Empotrados. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1098/rstb.2004.1476. 7. Guerri, M. (2017). La comunicación no verbal, el arte de expresarse sin hablar. Recuperado May 29, 2017. [En línea]. Disponible en https://www.psicoactiva.com/blog/la-comunicacion-no-verbal-el-arte-deexpresarse-sin-hablar/. 8. Diaz, M. (2013). La comunicación verbal - SELVV. Recuperado May 29, 2017. [En línea]. Disponible en https://selvv.com/comunicacion-verbal/. 9. et al. Varela Iglesias J L, Tadeo Monge FT, Carreño Rujillo G, Doménech Colón F, Abad León A, “Real Academia Española. Conversación,” Edición del Tricentenario. p. 1, 2014. [En línea]. Disponible en http://dle.rae.es/srv/fetch?id=AgW2atc. 10. Hayashi, M. (2012). Turn Allocation and Turn Sharing. In The Handbook of Conversation Analysis (pp. 167– 190). Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1002/9781118325001.ch9. 11. et al. Varela Iglesias J L, Tadeo Monge FT, Carreño Rujillo G, Doménech Colón F, Abad León A, “Real Academia Española. Diccionario Usual.Entonación,” Edición del Tricentenario. p. 1, 2014. [En línea]. Disponible en http://dle.rae.es/srv/fetch?id=FilFwSN.. 12.

(13) el tiempo y el contexto12. GESTOS ICÓNICOS: Los gestos icónicos o no deícticos (también descriptivos, figurativos, caracterizadores, representacionales y simbólicos) simulan acciones que no se desarrollan, literalmente, en el momento y dependen de habilidades que entrañan algún tipo de imitación, simulación o simbolización; tienen como objetivo hacer que el receptor imagine la correspondiente acción en un contexto común, la cual le permitirá comprender la intención social del comunicador. Los gestos icónicos no dependen del lenguaje13. Gracias a toda la información que captura este dispositivo, los desarrolladores de software pueden hacer uso de él para programar toda una serie de aplicativos cuyo activo principal es la interacción con los elementos “virtuales” a través de los distintos movimientos del cuerpo humano14. INHALAR: Aspirar voluntaria o involuntariamente, ciertas sustancias, como gases, vapores, partículas15. INTERACCIÓN DIÁDICA: Proceso en el que dos personas actúan frente a frente como emisores y receptores, en una conversación16. INTERACCIÓN MULTIPARTITA: La interacción multipartita es una estrategia de comunicación donde se necesitan tres o más participantes en la conversación. En el campo de la interacción humano-máquina los científicos han tratado de crear un entorno donde el sistema sea capaz de interpretar de manera individual a los oradores, tiene como fin crear un ambiente en el que el agente artificial pueda 12. Gatica, J. (2014). Lo icónico se relaciona con imágenes ( representación gráfic de jaime gatica en Prezi. Retrieved May 23. [En línea]. Disponible en https://prezi.com/sqmvcjaitt1v/lo-iconico-se-relaciona-conimagenes-representacion-grafic/. 13. Ovocomunicacionesoficia. (2015). Los gestos icónicos o no deícticos... - Comunicación NO Verbal. Retrieved May 29, 2017. [En línea]. Disponible en https://www.facebook.com/ovocomunicacionesoficial/posts/912944305466373. 14. Alejandro Murillo. (2012). ¿Qué es el dispositivo Kinect? | Kinect for Developers. Retrieved May 29, 2017. [En línea]. Disponible en http://www.kinectfordevelopers.com/es/2012/11/06/que-es-el-dispositivo-kinect/. 15. et al. Varela Iglesias J L, Tadeo Monge FT, Carreño Rujillo G, Doménech Colón F, Abad León A, “Real Academia Española. Diccionario Usual.Inhalar,” Edición del Tricentenario. p. 1, 2014. [En línea]. Disponible en http://dle.rae.es/srv/search?m=30&w=inhalar. 16. medciclopedia. (2008). comunicación interpersonal diádica | Diccionario Médico. Retrieved May 29, 2017. [en línea]. Disponible en https://diccionario.medciclopedia.com/c/comunicacion-interpersonaldiadica/.. 13.

(14) participar en una conversación humana de forma continua y equilibrada17. KINECT: Kinect es un dispositivo, inicialmente pensado como un simple controlador de juego, que gracias a los componentes que lo integran: sensor de profundidad, cámara RGB, array de micrófonos y sensor de infrarrojos (emisor y receptor), es capaz de capturar el esqueleto humano, reconocerlo y posicionarlo en el plano 18. La conversación es un medio valioso en la participación social y ha sido sometido a la competencia por parte de sus participantes19. LENGUAJE CORPORAL: La comunicación puede definirse como la interacción entre dos o más personas, con el propósito de compartir un significado. Partiendo de la premisa de que todo comunica, se puede decir que los seres humanos son capaces de enviar una gran cantidad de mensajes sin necesidad de utilizar palabras, así sean conscientes de ello o no. El lenguaje corporal, por lo tanto, es la capacidad de transmitir información a través de nuestro cuerpo. Revela completamente nuestras sensaciones y la percepción que se tiene acerca de nuestro interlocutor. También denominado como kinésica o comportamiento kinésico, el lenguaje corporal se ocupa de estudiar las referencias expresivas, comunicativas, que ostentan nuestros movimientos corporales y asimismo de aquellos gestos conscientes, inconscientes, que se han aprendido, o somatogénicos, ya sean no orales, de percepción visual, táctil o auditivo. LÉXICO: El léxico es conocido como el inventario de las unidades que conforman una lengua. Cuando se habla de vocabulario de una lengua se está refiriendo al conjunto total de palabras que hay en ésta, en otras palabras, a su léxico. Este es un término que se aplica ampliamente en el estudio de la lingüística y sus formas para definir el modo de hablar de las personas. Los léxicos son por lo general, las formas de expresión de la lengua en un determinado grupo social. El léxico de una lengua, evidentemente, es un conjunto abierto, pues está constantemente enriqueciéndose con nuevas palabras, bien sea porque los hablantes de esa lengua las inventen, o porque las tomen prestadas de otras lenguas. Asimismo, el léxico de una lengua cambia rápida o lentamente de acuerdo con los cambios geográficos, políticos o culturales en que los hablantes participan. No todo el mundo habla ni. 17. Bono, M. (2004). What is a Multiparty Interaction? Analysis 1: Facing formation and Participation Framework Analysis 2: Schisming in Multiparty and Sign Language Conversation. [En línea]. Disponible en http://research.nii.ac.jp/~bono/media/poster/IAB.pdf. 18. Alejandro Murillo. (2012). ¿Qué es el dispositivo Kinect? | Kinect for Developers. Retrieved May 29, 2017. [En línea]. Disponible en http://www.kinectfordevelopers.com/es/2012/11/06/que-es-el-dispositivo-kinect/. 19. Definición ABC, “Definición de Genética » Concepto en Definición ABC, Lenguaje corporal,” Definición de Genética, 2017. [En línea]. Disponible en https://www.definicionabc.com/comunicacion/lenguajecorporal.php.. 14.

(15) escribe igual en todas las regiones y países20. MÁQUINA DE ESTADOS FINITOS (FSM): Un autómata finito (AF) o máquina de estado finito es un modelo computacional que realiza cómputos en forma automática sobre una entrada para producir una salida21. Este modelo está conformado por un alfabeto, un conjunto finito de estados, una función de transición, un estado inicial y un conjunto de estados finales. MODELOS DE MARKOV: En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov o modelo de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior. Esta característica de falta de memoria recibe el nombre de propiedad de Markov22. MULTIMODAL: Se define a la comunicación multimodal como "aquella comunicación en la que intervienen modos humanos, como, por ejemplo: la voz o el habla, los gestos, los ojos, los movimientos, etc. El objetivo de la comunicación multimodal es hacer más natural la interacción hombre-máquina"23. ORADOR: Se denomina en nuestro idioma orador a aquella persona que habla en público ya sea porque se dedica a hacerlo dando charlas, disertaciones y discursos inherentes a una materia que domina, o bien puede tratarse de un individuo que asume el rol de orador ante una circunstancia particular que lo lleva a pronunciar un discurso, o unas palabras improvisadas ante un gran público. Entonces, básicamente, la palabra se emplea para designar a aquel individuo que habla ante una gran audiencia24. OYENTE: Un oyente es una persona que escucha algo. El término procede del verbo oír que refiere a la capacidad de un individuo para percibir un sonido. Los seres humanos pueden oír gracias al sistema auditivo25. 20. conceptodefinicion., “¿Qué es Léxico? - Su Definición, Concepto y Significado,” 2014. [En línea]. Disponible en http://conceptodefinicion.de/lexico/. 21. wordpress, “AFND | Interpolados,” 2017. [en línea]. Disponible en https://interpolados.wordpress.com/tag/afnd/. 22. Basharin, Gely P, Langville, Amy N, Naumov, V. A. (2004). Editorial note. Linear Algebra and Its Applications, 386, xii–xiii. [En línea]. Disponible http://doi.org/10.1016/j.laa.2004.04.001. 23. T. Tamayo, “Tesina Tamayo 2009 FADU UNL: Comunicación Multimodal,” 2009. [en línea]. Disponible en http://vaccaritesinatamayo2009.blogspot.com.co/2009/09/comunicacion-multimodal.html. 24. Gabriel D, “Definición de Orador » Concepto en Definición ABC,” Definición ABC, 2008. [En línea]. Disponible en https://www.definicionabc.com/comunicacion/orador.php. 25 J. Perez Porto and A. Gardey, “Definición de oyente - Qué es, Significado y Concepto,” 2008. [en línea]. Disponible en http://definicion.de/oyente/.. 15.

(16) PROSODIA: La Prosodia es una rama de la Lingüística, que analiza y representa formalmente aquellos elementos no verbales de la expresión oral, tales como el acento, los tonos, la entonación y la cantidad, realiza esta última en el tiempo y las pausas26. PROXÉMICA: Se conoce por este nombre a una de las disciplinas que estudian la comunicación no verbal. La proxémica, creada en 1968 por el antropólogo estadounidense Edward Hall, examina la manera en que las personas ocupan el espacio y la distancia que guardan entre ellos al comunicarnos verbalmente. Ésta puede variar según nuestro interlocutor sea una audiencia, un conocido, un amigo o una persona especialmente querida que, como cabe suponer, es la más cercana. El grado de comodidad durante la conversación también es determinante: si las personas se sienten agredidas, se tiende a retroceder27. RED NEURONAL: Existen numerosas formas de definir a las redes neuronales; desde las definiciones cortas y genéricas hasta las que intentan explicar más detalladamente qué son las redes neuronales. Por ejemplo: 1) Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos. 2) Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos Procesales organizados en niveles. 3) Un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan información por medio de su estado dinámico como respuesta a entradas externas. 4) Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico28.. 26. Universidad Autónoma de Barcelona. (1999). Estudios de linguistica del espanol. Universidad Autónoma de Barcelona. [En línea]. Disponible en http://elies.rediris.es/elies15/cap21.html. 27. Martínez, L. (2014). ¿Qué es proxemica? Muy Interesante. [En línea]. Disponible en http://www.muyinteresante.es/cultura/arte-cultura/articulo/ique-es-la-proxemica. 28. Ruiz, C. A., Susana, M., Autor, B., Damián, :, & Matich, J. (2001). Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Rosario Departamento de Ingeniería Química, Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones. [En línea]. Disponible en https://www.frro.tn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf.. 16.

(17) ROBOT: Es una máquina controlada por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realizar trabajos a la vez que interacciona con su entorno. Los robots son capaces de realizar tareas repetitivas de forma más rápida, barata y precisa que los seres humanos. El término procede de la palabra checa robota, que significa "trabajo obligatorio" y fue empleado por primera vez en la obra teatral de 1921 R.U.R. (Robots Universales de Rossum) por el novelista y dramaturgo checo Karel Èapek. Desde entonces se ha empleado la palabra robot para referirse a una máquina que realiza trabajos para ayudar a las personas29. SEMÁNTICA: La Semántica es el estudio del significado de las palabras. A diferencia de la etimología, la semántica comprende un campo de relación entre palabras, formas y símbolos con el material real o abstracto que trata la elaboración de una frase. La semántica estudia el significado de una palabra cuando su acción describe una función, un objeto y este es parte de un contexto visible y comprensible. Se puede enunciar que la semántica comprende un complejo sistema de variables que son usadas para determinar el sentido de una oración o un texto. Los complementos que rodean lo principal del tema pueden alterar el curso de las ideas, trayendo consigo una diversificación de las palabras y los sonidos30. SINTAXIS: Sintaxis es la parte de la gramática que estudia la forma en que se combinan y relacionan las palabras para formar secuencias mayores, cláusulas y oraciones y la función que desempeñan dentro de estas. La sintaxis estudia los tipos de oraciones. Es también el orden y modo de relacionarse las palabras dentro de la oración o las oraciones dentro de un discurso: la sintaxis de esta frase es incorrecta. En informática es la forma correcta en que deben estar dispuestos los símbolos que componen una instrucción ejecutable por el ordenador. Algunas palabras que tienen un significado similar son: construcción, ordenación, conexión, reunión31. SUPERPOSICIÓN O SOLAPAMIENTO: La superposición es una conversación simultánea por dos o más participantes conversacionales, independientemente de su estatus denominado una interrupción32.. SVM (MÁQUINA DE VECTORES DE SOPORTE): Las máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) son un conjunto de algoritmos de 29. EcuRed, “Robot,” 2017. [En líena]. Disponible en https://www.ecured.cu/Robot.. 30. conceptodefinicion, “¿Qué es Semantica? - Su Definición, Concepto y Significado,” 2014. [En línea]. Disponible en http://conceptodefinicion.de/semantica/. 31. Definición.De, “Definición de sintaxis - Qué es, Significado y Concepto,” Definicion.de©, 2008. [En línea]. Disponible en http://definicion.de/sintaxis/. 32 Briz, A. (2000a). Las unidades de la conversación. Revista Del Instituto de Lengua Y Cultura Españolas, p. 225–246.. 17.

(18) aprendizaje supervisado desarrollados por Vapnik y Cortés (1995) y su equipo AT&T, que han surgido como métodos relacionados con problemas de clasificación y regresión33. TOMA DE TURNOS: Es la forma en la que se organiza una conversación y el discurso en las cuales las personas que participan de esto, establecen turnos alternados. Es la transición de un orador diferente, utilizando una variedad de pistas lingüísticas y no lingüísticas34. TONO PLANO: Entonación o afinación se dice que es plana cuando está por debajo del verdadero tono35. TURNO: La palabra turno es sinónima de orden. Un mecanismo de orden, en la vida y en el lenguaje. Desde el punto de vista conceptual, el turno responde a una forma de sucesión establecida o prevista para hacer, decir, o recibir algo. Es un mecanismo de regulación social en cualquier interacción. En esta se entiende que alguien tiene el turno cuando le corresponde el momento de la acción. Dar el turno es favorecer o hacer posible dicha acción, Tomar el turno es pedir o ejercer la acción, haciéndola o recibiéndola36.. 33. Sánchez Anzola, N. (2016). Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario. ODEON, (9), p.113. [En líena]. Disponible en http://doi.org/10.18601/17941113.n9.04. 34. Streeck, P. J. (1995). Conversation Analysis, (1994), p.1–6. [en línea]. Disponible en http://doi.org/10.4324/9780203798874.ch5. 35. Benward, B., & Saker, M. (2008). Music in theory and practice. McGraw-Hill. McGraw-Hill. [En línea]. Disponible en http://www.getcited.org/pub/103017394. 36. Briz, A. (2000b). Turno y alternancia de turno en la conversación. Revista Argentina de Lingüística, (16), p. 9–32.. 18.

(19) RESUMEN. La comunicación ha sido un proceso indispensable en la evolución de la humanidad. Sin esta, hubiese sido imposible la transición hasta el estado actual. Sin embargo, los procesos de comunicación entre los humanos, a pesar del desarrollo de la humanidad, siguen siendo objetos de estudio. La comunidad científica en áreas como la robótica, la inteligencia artificial, la psicología, el procesamiento de lenguaje natural, sigue muy de cerca esta temática debido a su interés en lograr agentes inteligentes con capacidades comunicativas similares a los humanos. Esta revisión sistemática estudia los modelos de negociación de turnos en interacciones humanas. Describe el problema actual con el fin de comprender los conceptos, procesos y teorías que describen y fundamentan la temática. Para la realización de este trabajo se utilizó un protocolo de revisión sistemática que permitió la recopilación y análisis de la información. A continuación, se evaluaron los elementos predominantes de los modelos de toma o negociación de turnos conversacionales y se presentaron conclusiones sobre las características fundamentales.. 19.

(20) INTRODUCCIÓN La conversación es la acción de hablar con una o más personas en un tiempo limitado, donde pueden expresar ideas opiniones o conocimiento referente al tema de conversación37. El diálogo es una plática entre dos o más personas, que alternativamente manifiestan sus ideas o afectos38, surge como una necesidad de comunicación, para lograr organización en las sociedades. La toma de turnos permite organizar la participación de oradores e interlocutores en una conversación diádica o multipartita. Los interlocutores tienen la posibilidad de ser tanto emisores como receptores de información en el intercambio de turnos39. ¿Por qué es importante analizar la toma de turnos en una conversación humanoagente? En la actualidad los humanos dependen cada vez más de la tecnología para satisfacer sus necesidades como, por ejemplo, la creación de robots asistentes con inteligencia artificial que facilitan a los humanos la realización de determinadas tareas40. Es importante analizar la toma de turnos en las conversaciones humanoagente, la negociación de turnos permite organizar el diálogo como se mencionó anteriormente, logrando una comunicación fluida, coordinada como ayuda para la interacción o que incluso aumente la eficiencia de la tarea.. 37. et al. Varela Iglesias J L, Tadeo Monge FT, Carreño Rujillo G, Doménech Colón F, Abad León A, “Real Academia Española. Conversación,” Edición del Tricentenario. p. 1, 2014. [En línea]. Disponible en http://dle.rae.es/srv/fetch?id=AgW2atc. 38. Ibíd.p.1. C. I. Hovland, “Social Communication,” 1948. [en línea]. Disponible en http://socialcommunication.truman.edu/hidden-social-dimensions/turn-taking/. 39. 40. Adrián Moreno, “Toyota ha creado un robot compañero para adultos - Voltaico,” 2016. [En línea]. Disponible en https://voltaico.lavozdegalicia.es/2016/10/toyota-robot-companero-adultos/.. 20.

(21) Además, se requiere que la conversación sea equilibrada entre el humano y el agente para que la participación sea igual entre las partes y el diálogo sea exitoso41. El contexto visual es un factor influyente en el éxito del tema que se quiere tratar, esto, sumado al inicio de una buena conversación son factores que ayudan a mantener y predecir el contenido del diálogo42. Los gestos verbales y no verbales deben ser considerados e implementados en los agentes. El contacto visual, el movimiento de la cabeza, el movimiento de los brazos e incluso expresar emociones en el agente para lograr una conversación más humana y dar una pista de cuando la persona o el agente debe tomar o ceder el turno. El objetivo de que un agente realice una eficaz toma o negociación de turnos, requiere que se comporte en la conversación como un humano y pueda interactuar como éste. Por ello los agentes deben ser construidos con base en modelos de toma de turnos entre humanos. En este trabajo se realizó una revisión sistemática sobre los modelos de toma o negociación de turnos en conversaciones. Para esto se adaptó un protocolo de revisión bibliográfica con el fin de establecer el estado del arte. Se determinó las bases de datos para buscar los artículos relevantes sobre modelos de negociación de turnos en conversaciones, se analizaron 50 artículos de los últimos 16 años. Se busca evaluar estos modelos para establecer las características predominantes en la toma de turnos, para que investigadores, compañías y universidades los puedan emplearla para mejorar los modelos existentes y se puedan aplicar a los agentes personificados y mejorar su interacción con el humano. El trabajo está dividido en siete secciones, planteamiento y descripción del problema de la investigación, objetivo general y objetivos específicos, alcance y limitaciones de la investigación, metodología, ejecución de la revisión sistemática, marco conceptual, marco teórico, resultados, conclusiones y finalmente la bibliografía.. 41. Skantze, G. (2017). Predicting and Regulating Participation Equality in Human-robot Conversations. Proceedings of the 2017 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction - HRI ’17, (March), p.196–204. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1145/2909824.3020210. 42. Richardson, D. C., Dale, R., & Tomlinson, J. M. (2009). Conversation, Gaze Coordination, and Beliefs About Visual Context. Cognitive Science, 33(8), p.1468–1482. [En línea], Disponible en http://doi.org/10.1111/j.1551-6709.2009.01057.x.. 21.

(22) 1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA En la toma de turnos en una conversación, existen diferentes patrones que se analizan tales como: la mirada, gestos, movimientos de los brazos, movimientos de la cabeza, respiración, entonación y tiempo de procesamientos de los enunciados o preguntas. En la actualidad los humanos utilizan la tecnología como un aliado confiable para solucionar diferentes problemas, como por ejemplo asistencia técnica, tanto vía web como telefónica43, realizar transacciones bancarias, búsquedas en la web, compras, entre otras. Por tal motivo es necesario estudiar los comportamientos en la toma de turnos en una conversación humano-humano y la toma de turnos cuando se interactúa con un aparato tecnológico, es decir interacciones conversacionales humano-agente. Las investigaciones realizadas podrían ayudar a construir modelos conversacionales donde los agentes evidencien comportamientos similares a los humanos en la toma de turnos. Estos modelos ayudarían a mejorar las interacciones de los agentes con los humanos, reduciendo costos en organizaciones o mejorando la calidad de vida del humano que interviene en la interacción44. En el semillero Manning45, se decidió desarrollar una revisión sistemática de la toma de turno de una conversación diádica o multipartita, investigando los diferentes patrones mencionados. El objetivo de la revisión es tener las herramientas suficientes para desarrollar un agente conversacional capaz de interactuar con una persona, analizando las señales que se perciban del entorno.. 43. Bohus, D., Raux, A., Harris, T. K., Eskenazi, M., & Rudnicky, A. I. (2007). Olympus. In Proceedings of the Workshop on Bridging the Gap Academic and Industrial Research in Dialog Technologies - NAACL-HLT ’07 (p. 32–39). Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.3115/1556328.1556333. 44. S. Nadella, “¿Qué son los bots y por qué llegarán en un futuro a todas tus conversaciones? | tecno.americaeconomia.com | AETecno - AméricaEconomía,” 2016. [En línea]. Disponible en http://tecno.americaeconomia.com/articulos/que-son-los-bots-y-por-que-llegaran-en-un-futuro-todas-tusconversaciones. 45. MANNING: Semillero de investigación en aprendizaje automático (Machine Learning) de la Universidad Católica de Colombia. 22.

(23) En el futuro se pretende desarrollar un agente conversacional completo que interactúe como un humano en una conversión espontánea. La información que contiene la revisión sistemática sería de utilidad para compañías e investigadores que desarrollen asistentes personales o cualquier tipo de interacción humanoagente. 1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA Aunque existen numerosos artículos que describen modelos para la toma de turnos; los autores de este trabajo no han encontrado una revisión sistemática reciente, que ayude a identificar las características más importantes, para diseñar un modelo de toma de turnos que se pueda implementar en agentes conversacionales. Se requiere que estos modelos de toma de turnos puedan ser usados en conversaciones diádicas y multipartita como modelos de predicción eficaces que mejoren los modelos existentes. Pregunta de investigación ¿Cómo comprender los modelos y las características fundamentales que describen el comportamiento en la toma de turnos en interacciones conversacionales, necesarias en el diseño de un modelo de negociación de turnos unificado y eficaz?. 23.

(24) 2 OBJETIVOS 2.1 OBJETIVO GENERAL Realizar una revisión sistemática sobre los modelos de toma o negociación de turnos. 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ● Adaptar un protocolo de revisión bibliográfica para establecer el estado del arte. ● Determinar las bases de datos y herramientas de gestión bibliográfica para realizar la búsqueda de artículos científicos. ● Seleccionar artículos científicos relevantes para identificar los modelos de negociación utilizados en interacciones conversacionales. ● Evaluar los modelos de negociación de turnos para establecer las características predominantes.. 24.

(25) 3 ALCANCES Y LIMITACIONES 3.1 ALCANCE La investigación comprende una revisión de artículos científicos relevantes en los últimos 16 años, sobre modelos de toma de turnos conversacionales, donde se realizó una evaluación para establecer las características predominantes que un modelo unificado debe tener para realizar una eficaz toma de turnos. 3.2 LIMITACIONES ●. El acceso restringido a algunas bases de datos, impidió considerar algunos artículos que parecían importantes para la investigación.. ●. La investigación no propone un modelo de toma de turnos; en su lugar se enfoca en investigar las características más importantes en los diferentes modelos de toma de turnos en conversaciones humano-humano y humanoagente.. ●. Los conceptos de los artículos se tradujeron al castellano, ajustándolos al contexto que el autor primario expresó en su investigación.. ●. La investigación no evalúa la toma de turnos en todas las culturas del mundo dado que en cada país la forma de tomar el turno es diferente, debido a que los gestos y expresiones cambian dependiendo el contexto.. ●. Los artículos están enfocados en la toma de turnos en una conversación. No se tuvieron en cuenta otro tipo de toma de turnos que no estuvieran enfocados en el tema.. 25.

(26) 4 METODOLOGÍA 4.1 METODOLOGÍA PARA LA REVISIÓN SISTEMÁTICA La metodología de revisión sistemática propuesta por el profesor Msc.Jhon Eder Masso Daza, del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia46. Se aplica en el desarrollo de la revisión sistemática de modelos de negociación de turnos para interacciones conversacionales. La metodología de revisión sistemática sigue los siguientes pasos: Figura 1. Protocolo de investigación. 1. Formulación de la pregunta. 2. Elección de recursos.. Planeación de la revisión. 3. Selección de estudios.. 4. Revisión de protocolo. Ejecución de la selección.. Ejecución de la revisión. Análisis de resultados.. Reporte de revisión sistemática. Reporte de la revisión. Fuente: Propia.. 46. A. Hoyos, “Proceso de Revision Sistematica,” 2011. [En línea]. Disponible en https://es.slideshare.net/GAlbertoHoyos/proceso-de-revision-sistematica.. 26.

(27) 4.2 PLANIFICACIÓN DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA 4.2.1 PALABRAS CLAVE. Se definieron las siguientes palabras claves para la búsqueda de artículos:. ● ● ● ●. Turn taking model. Turn taking prediction. Models of turn taking in conversational interaction. Non verbal behaviors in conversational interaction.. 4.2.2 SELECCIÓN DE RECURSOS. Se utilizaron las siguientes bases de datos como fuente de información, para buscar los artículos, y comenzar la ejecución de la revisión sistemática.. Tabla 1. Bases de datos Número 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12. Bases de datos AAAI Digital Library ACM Digital Library Citeseer Google Scholar IEEE Xplore ProQuest PubMed Sciencedirect Semantic Scholar SpringerLink Wiley online library World Scientific. Fuente: Propia. 4.2.3 DEFINICIÓN DE LA CADENA DE BÚSQUEDA. En dependencia de la base de datos usada, se realizó la búsqueda utilizando diferentes cadenas, como se observa a continuación: ● “Turn taking model”, La palabra en comillas para buscar todas las publicaciones que contengan esta frase. 27.

(28) ● Turn taking model filetype:pdf, para buscar solo pdf acerca de la palabra clave. ● Turn taking model and Turn taking prediction. ● Turn taking model or models of turn taking in conversational interaction. ● “turn taking” AND (OR model OR prediction) “in conversational interaction”. ● “turn taking” AND “conversation interaction” AND (model OR gestures OR prediction). 4.2.4 PROCEDIMIENTO PARA LA SELECCIÓN DE ESTUDIOS. Primero se realizó un proceso de selección, para incluir los estudios por título que estuvieran relacionados con el tema como: El título del artículo, debe tratar sobre el comportamiento en la toma de turnos dentro una conversación como, por ejemplo: ● Models of turn taking in conversational interaction. Se excluyeron los títulos que no tuvieran que ver con el objeto de estudio, como, por ejemplo: ● Turn taking model in farming. Después de seleccionar los artículos por título, se incluyeron artículos en función al contenido del resumen, que contengan información acerca de un modelo de toma de turnos o describiera características importantes como rasgos culturales, gestos, movimientos oculares y movimientos de cabeza, en las conversaciones diádicas y multipartita de las personas (véase la figura 2).. 28.

(29) Figura 2. Proceso de selección de artículos. Búsqueda en bases de datos. 275 artículos. Idioma de los artículos. Inglés. Selección de artículos por titulo. 104 artículos. Selección de artículos por resumen. 58 artículos. Artículos seleccionados. 50 artículos. Fuente: Propia En la tabla 2, se observa que se revisaron por título 104 y 58 por resumen, de un total de 275 artículos.. 29.

(30) Tabla 2. Clasificación de artículos Artículos por título Artículos por resumen Total de artículos iniciales. Cantidad 104 58. Porcentaje 38% 21%. 275. 100%. Fuente: Propia. En la figura 3 se observa el porcentaje de clasificación de artículos, donde el 38% corresponden a los artículos seleccionados por título y el 21% por resumen.. Figura 3. Porcentaje de clasificación de artículos. Fuente: Propia. 30.

(31) 4.2.5 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA BÚSQUEDA. Publicaciones y estadísticas realizadas en la última década acerca del comportamiento y expresiones para la toma de turnos en una conversación humana.. Tabla 3. Artículos publicados por año Año. Frecuencia Porcentaje. 2001. 1. 2%. 2002. 1. 2%. 2004. 2. 4%. 2005. 3. 6%. 2006. 4. 8%. 2007. 2. 4%. 2009. 3. 6%. 2010. 4. 8%. 2011. 3. 6%. 2012. 4. 8%. 2013. 4. 8%. 2014. 4. 8%. 2015. 10. 20%. 2016. 3. 6%. 2017. 2. 4%. Total. 50. 100%. Fuente: Propia En la figura 4 se observa el número de artículos consultados por año de publicación, en total se analizaron 50 artículos referentes al tema de investigación. Como se observa el año 2015 es el año con más publicaciones consultadas con el 20%, los años 2001 y 2002 tienen menos publicaciones consultadas.. 31.

(32) Figura 4. Artículos publicados por año. Fuente: Propia. Tabla 4. Porcentaje de artículos por país País. Frecuencia Porcentaje. Alemania. 5. 10%. China. 1. 2%. España. 1. 2%. Finlandia. 1. 2%. Francia. 3. 6%. Holanda. 3. 6%. Inglaterra. 5. 10%. Irán. 1. 2%. Japón. 7. 14%. Países Bajos. 2. 4%. Pakistán. 1. 2%. Suecia. 4. 8%. Suiza. 1. 2%. Usa. 15. 30%. 50. 100%. Total 32.

(33) Fuente: Propia En la figura 5, se observa el porcentaje de artículos consultados por país, en total hay14 países. La mayoría de las publicaciones son de Estados Unidos con el 30%, continúa Japón con el 14 % de las publicaciones consultadas.. Figura 5. Porcentaje de artículos por país. Fuente: Propia. Tabla 5. Porcentaje de búsqueda de artículos en bases de datos Base De Datos. Frecuencia Porcentaje. AAAI Digital Library. 1. 2%. ACM Digital Library. 15. 30%. Citeseer. 1. 2%. Google Scholar. 13. 26%. IEEE Xplore. 3. 6%. ProQuest. 1. 2%. PubMed. 4. 8%. 33.

(34) Sciencedirect. 2. 4%. Semantic Scholar. 5. 10%. SpringerLink. 3. 6%. Wiley online library. 1. 2%. World Scientific. 1. 2%. 50. 100%. Cantidad. Fuente: Propia En la figura 6, se observa el porcentaje de artículos consultados por base de datos, en total hay 12 bases de datos. La mayoría de las publicaciones fueron consultadas de la base de datos ACM Digital Library con un porcentaje del 30%, seguida de Google Scholar con un 26%.. Figura 6. Porcentaje de búsqueda de artículos en bases de datos. Fuente: Propia. 34.

(35) Tabla 6. Tipo de investigación Tipo de investigación. Frecuencia. Porcentaje. Cuantitativa. 35. 70%. Cualitativa. 8. 16%. Mixta. 7. 14%. Total. 50. 100%. Fuente: Propia En la figura 7, se observa el porcentaje de artículos por tipo de investigación, en el 70% de las publicaciones el tipo de estudio correspondía a cuantitativo, seguido del 16% como cualitativo, y por último mixto con el 14%.. Figura 7. Porcentaje de artículos por tipo de investigación. Fuente: Propia. 35.

(36) 4.2.6 REVISIÓN DEL PROTOCOLO. Se realizaron reuniones periódicas con el asesor de trabajo de grado, para determinar si el protocolo es el adecuado en el trabajo de investigación.. 4.3 EJECUCIÓN DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA 4.3.1 SELECCIÓN DE ARTÍCULOS INICIALES. Se procedió a realizar una búsqueda en diferentes tipos de bases de datos acerca del tema de investigación, se encontraron 275 artículos, después de seleccionar los estudios más relevantes que cumplieran los criterios de inclusión y exclusión preestablecidos anteriormente se seleccionaron 50 artículos para realizar la revisión sistemática. 4.3.2 EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS ARTÍCULOS. Se buscó los artículos en bases de datos reconocidas, los artículos tratan sobre el objeto de estudio de la investigación además de tener referencias de otros artículos importantes, universidades y autores reconocidos que han estudiado el tema durante años. 4.3.3 EXTRACCIÓN DE LOS DATOS DE LOS ARTÍCULOS SELECCIONADOS. Después de seleccionar los artículos y clasificarlos en Mendeley, se procedió a leer los artículos y se realizó el asentamiento bibliográfico, en el siguiente formato RAE (resumen analítico especializado), es una técnica para resumir documentos en materia educativa de manera que facilite la comprensión y análisis del material en cuestión, se redacta con lenguaje claro, sencillo y preciso, guardando la mayor fidelidad posible con el texto47:. 47. L. D. R. Díaz, “RAE - Resumen Analítico Especializado,” 2014. [En línea]. Disponible en http://competenciascomunicativas2033.blogspot.com.co/2014/06/rae-resumen-analiticoespecializado.html.. 36.

(37) Tabla 7. Formato RAE NÚMERO BASE DE DATOS REV TIPO DE BÚSQUEDA AUTOR TITULO CENTRO O UNIVERSIDAD PAÍS FECHA PUBLICADO EN CONCEPTOS CLAVE TIPO DE INVESTIGACIÓN OBJETIVO FUNDAMENTOS TEÓRICOS METODOLOGÍA RESULTADOS DISCUSIÓN LIMITACIONES BIBLIOGRAFÍA CONCLUSIÓN. Se especifica el número del artículo. Se especifica la base de datos. Se especifica el tipo de búsqueda del artículo, por ejemplo: Artículo Journal. Se especifica el autor del artículo. Se especifica el título del artículo. Se especifica el Centro o la Universidad. Se especifica el país. Se especifica la fecha de publicación del artículo. Se especifica el link de publicación. Se especifican las palabras clave del artículo. Se especifica el tipo de investigación, por ejemplo: cuantitativa, cualitativa, mixta. Se especifica el objetivo de la investigación. Se especifica de forma comprensible, los temas que abordará el artículo. Se especifica la metodología del artículo. Se especifican los resultados obtenidos, durante la investigación. Se especifica el tema de discusión del artículo. Se especifican las limitaciones del artículo. Se especifica toda la bibliografía del artículo. Se especifica la conclusión de la bibliografía.. Fuente: Propia 4.4 REPORTE DE LA REVISIÓN SISTEMÁTICA En el capítulo 6 se presenta una recopilación de los fundamentos teóricos que sustentaron los artículos que formaron parte de la revisión. Los resultados obtenidos por estos artículos son mostrados en el capítulo 7. Además, se realizó un artículo del estado del arte sobre modelos de negociación de turnos para interacciones conversacionales que contiene los principales hallazgos de la investigación.. 37.

(38) 5 MARCO TEÓRICO 5.1 ¿QUÉ ES UN TURNO? De acuerdo a Edelsky (1981), definiciones de turno pueden ser agrupadas en dos campos principales: mecánico e interaccional. El primer grupo trata los turnos como unidades de conversación en la interacción, sin tener en cuenta el contexto social. En este grupo están los estudios de Jaffe y Feldstein (1970) y Duncan y Fiske (1985), porque para ellos el turno consiste simplemente en hablar con un límite final. Los turnos se atribuyen a un solo orador y se definen en términos del comportamiento de otras partes en la conversación (un turno termina cuando alguien demanda el foco de la conversación). Goffman (1981) dice que un turno es la oportunidad de sostener la palabra. Por otro lado, las definiciones interaccionales se refieren a lo que ocurre durante la interacción, y toman en consideración la intención de la toma de turnos. Edelsky (1981) señala que los hablantes están más preocupados por completar temas que por unidades estructurales. Por lo tanto, define el turno como instancias de habla grabada, con la intención de transmitir un mensaje48. 5.2 TIEMPO Otra señal asociada con la toma de turnos es la del tiempo. Dentro de la toma de turnos, el tiempo puede utilizarse como señal del oyente a saber que tienen un turno para hablar. Debido a la naturaleza misma de la toma de turnos y que depende del contexto , el tiempo varía dentro de un turno y puede ser subjetivo dentro de la conversación. Los patrones vocales, como el tono , específicos para el individuo también indican al oyente que sepa cómo se desarrollará el tiempo en la toma de turnos49. Deborah Tannen también muestra las diferencias temporales en relación con la toma de turnos. Para un estudio en particular, utilizó una grabación de una conversación entre un grupo de sus amigos en la cena. El grupo incluía hombres y 48. McCleary, L. E., & Leite, T. de A. (2013). Turn-taking in Brazilian Sign Language: Evidence from overlap. Journal of Interactional Research in Communication Disorders, p.123–154. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1558/jircd.v4i1.123. 49. Cowley, S. J. (1998). Of Timing, Turn-Taking, and Conversations. Journal of Psycholinguistic Research, p. 541–571. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1023/a:1024948912805.. 38.

(39) mujeres de Estados Unidos de etnias mixtas. Ella concluyó que mientras la cantidad de espacio que queda entre los hablantes puede ser diferente, difiere de manera más dramática entre las personas de diferentes regiones. Por ejemplo, los neoyorquinos tienden a superponerse en la conversación, mientras que los californianos tienden a dejar más espacio entre turnos y oraciones50. 5.3 SUPERPOSICIÓN Cuando más de una persona está participando en una conversación, existe la posibilidad de superposición o interrupción durante una conversación de dos o muchas partes que se encuentren hablando al mismo tiempo. La superposición de turnos puede ser un problema para las personas involucradas. Hay cuatro tipos de solapamiento entre ellos solapamientos terminales (significa que el discurso del oyente está a punto de terminar), continuadores (confirmación del orador, para dar turno al siguiente hablador), solapamiento condicional (significa que el orador invita a proponer o responder una pregunta) y cordal (significa que el oyente y el orador dicen algo simultáneamente como, por ejemplo, reír juntos)51. 5.4 ESTRATEGIAS PARA LA TOMA DE TURNOS Los seres humanos utilizan diferentes tipos de estrategias, durante una conversación. Schegloff definió cuatro conceptos importantes en la toma de turnos52: ● Par de adyacencia, significa que se necesitan de dos personas para realizar una conversación. ● Pre-secuencia, predecir la respuesta que el orador espera. ● Organización de preferencia, preferir un tipo de respuesta a una pregunta. ● Reparar, corregir errores cometidos durante la conversación.. 50. Tannen, D. (2012). Turn-Taking and Intercultural Discourse and Communication. In The Handbook of Intercultural Discourse and Communication, p. 135–157. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1002/9781118247273.ch8. 51. Schegloff, E. A. (2000). Overlapping talk and the organization of turn-taking for conversation. Language in Society, p.1–63. [En línea]. Disponible en http://doi.org/10.1017/S0047404500001019. 52. Khoddamy Pour, F., & Yazd, A. L. (2015). Turn Taking in Conversation Analysis. International Journal of Educational Investigations. [En línea]. Disponible en Www.ijeionline.com.. 39.

(40) Schegloff, definió cuatro tipos de superposiciones en una conversación53: ● Superposiciones de terminales. Significa que el discurso del oyente está a punto de terminar. ● Continuadores. Confirmación del orador, para dar turno al siguiente hablador. ● Superposiciones condicionales. Significa que el orador invita a proponer o responder una pregunta. ● Cordal. Significa que el oyente y el orador dicen algo simultáneamente como, por ejemplo, reír juntos.. 5.5 TOMA DE TURNOS CONVERSACIONALES Debido a que las conversaciones necesitan realizarse organizadamente, existen reglas o principios para establecer quién habla primero y quién habla a continuación; a este proceso se le denomina toma de turnos54. Hay dos principios rectores en una conversación55: 1. Sólo debe hablar una persona a la vez. 2. No deben existir silencios prolongados.. Mantener una conversación es una actividad humana básica. Requiere de coordinación entre los participantes, algo que no se tiene muy en cuenta. Las personas necesitan saber cuándo escuchar, cuándo pueden empezar a hablar, y cuándo ceder el turno. Los mecanismos de conversación facilitan la coordinación de las conversaciones ayudando a las personas a saber cómo y cuándo comenzar y dejar de hablar. Estos mecanismos permiten a la gente negociar efectivamente la. 53. Khoddamy Pour, F., & Yazd, A. L. (2015). Turn Taking in Conversation Analysis. International Journal of Educational Investigations. [En línea]. Disponible en Www.ijeionline.com. 54. englishonline, “Turn Taking / The Language of Conversation / Exploring language / Planning for my students’ needs / English Online / English - ESOL - Literacy Online website - English - ESOL - Literacy Online,” 2009. [En línea]. Disponible en http://englishonline.tki.org.nz/English-Online/Planning-for-my-studentsneeds/Exploring-language/The-Language-of-Conversation/Turn-Taking. 55. Ibíd., p.1.. 40.

(41) toma de turnos necesaria para llevar a cabo una conversación56. Los principios subyacentes de la toma de turnos fueron descritos por primera vez por los sociólogos Harvey Sacks, Emanuel Schegloff, y Gail Jefferson, quienes desarrollaron un modelo que se centra en explicar cómo las personas gestionan la toma de turnos en las conversaciones, sus investigaciones se enfocaron en crear un marco que se pueda utilizar en culturas y contextos diferentes estableciendo una estructura general y dinámica para las conversaciones57. El modelo general, está compuesto por las tres reglas básicas que rigen la transición de turnos en una conversación58. Estas reglas son: 1. El orador actual selecciona al siguiente orador haciendo una pregunta o haciendo una petición. 2. Si el orador no selecciona al próximo orador, entonces otra persona puede autoseleccionarse para comenzar a hablar. 3. El hablante puede decidir continuar hablando si ninguna otra persona se autoselecciona para comenzar a hablar.. 56. J. Terra, “Technology / Culture / Design / Experience: ID FMP: Conversation Turn-Taking Model,” 2009. [En línea]. Disponible en http://julioterrany.blogspot.com.co/2009/03/id-fmp-conversation-turn-takingmodel.html. 57 58. Ibíd., p.1. Ibíd., p.1.. 41.

(42) Figura 8. Principios de la toma de turnos. Señal orador. Señal orador. Mantenimiento del turno. Turno flexible. Señal oyente. Señal oyente. Señal Backchannel Señales de negacion de turno. Peticion de turno Interrupciones. Fuente: https://www.slideshare.net/turnercom/com120-08-conversation13edpart1. 5.6 LA MIRADA EN LA TOMA DE TURNOS Kendon, demostró que los oradores miran hacia otro lado al empezar el turno y miran a sus compañeros hacia el final de turno. Kendon también identificó la mirada de los oyentes en el hablante como una señal de atención y desviar la mirada como una señal de acuerdo59. Bavelas, encontró que los patrones de mirada utilizados para coordinar las respuestas colaborativas en el diálogo son a menudo precedidos por el orador mirando al oyente, dando lugar a cortos períodos de mirada recíproca (en su artículo denominado ventanas de la mirada)60. Un enfoque similar para estudiar la mirada en la interacción fue adoptado por Cummins, quién encontró que muchos de los patrones de la mirada varían sustancialmente de un par de oradores a otro y debe ser considerado "una característica dinámica de una situación de conversación específica". Sus resultados están en línea con estudios anteriores sobre la 59. Oertel, C., Włodarczak, M., Edlund, J., Wagner, P., & Gustafson, J. (2012). Gaze patterns in turn-taking. In Proceedings of Interspeech 2012 p. 1–4. 60. Ibíd., p.1.. 42.

(43) coordinación de la mirada en el diálogo, que demostraron su dependencia de factores tales como el terreno común establecido y el conocimiento mutuo61. En los últimos años, tales hallazgos se han aplicado a la interacción humano-robot para hacer que los avatares se asemejen más a los más humanos62. Kendon argumentó que la toma de turnos se realiza cuando un orador de cerca observa el oyente para una señal de toma de turnos y el oyente observa de cerca al orador como aceptación de esta señal63.Kendon describe que la mirada en la conversación diádica sirve para proporcionar retroalimentación visual, para regular el flujo de la conversación, para comunicar las emociones y las relaciones, así como para mejorar la concentración mediante la restricción de la entrada visual 64. Argyle y Cook proporcionan una serie de datos útiles sobre las mediciones de la mirada en diferentes situaciones65. En la conversación diádica la gente se ve casi el doble de la que escucha mientras habla. 5.7 MOVIMIENTOS DE LA CABEZA EN LA TOMA DE TURNOS Se evidenció que en conversaciones multipartita los movimientos de la cabeza son importantes porque puede funcionar como una señal más visible del foco de atención del hablante y la voluntad de tomar, mantener o ceder el turno66. Algunas obras utilizaron con éxito señales de atención simples como la orientación del torso. Sin embargo, los investigadores se han beneficiado de los avances en la visión por computadora y han considerado principalmente la postura de la cabeza. 61. Ibíd., p.2. Ibíd., p.3. 63 Sato, R., & Takeuchi, Y. (2014). Coordinating turn-taking and talking in multi-party conversations by controlling robot’s eye-gaze. In The 23rd IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (Vol. 2014–Octob, pp. 280–285). IEEE.[En línea].Disponible en http://doi.org/10.1109/ROMAN.2014.6926266. 62. 64. Jan, D., Herrera, D., Martinovski, B., Novick, D., & Traum, D. (2007). A Computational Model of CultureSpecific Conversational Behavior. In Intelligent Virtual Agents (pp. 45–56). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. [En línea].Disponible en http://doi.org/10.1007/978-3-540-74997-4_5 65. Bavelas, J. B., & Gerwing, J. (2007). Conversational Hand Gestures and Facial Displays in Face-to-Face Dialogue. Social Communication, p. 283–308. [En línea].Disponible en http://doi.org/10.4324/9780203837702. 66. Jokinen, K. (2011). Turn taking, utterance density, and gaze patterns as cues to conversational activity. In Proceedings of ICMI 2011 Workshop Multimodal Corpora for Machine Learning: Taking Stock and Road mapping the Future p. 31–36. [En línea].Disponible en http://www.thesect.se/nomco/pubs/Jokinen - Turn taking, Utterance Density.pdf.. 43.

(44) como una aproximación de la mirada67. Hadar y colaboradores han estudiado también los aspectos motores de los movimientos de la cabeza durante el habla. Paralelamente a la relación de los gestos de las manos con el habla, parece que la cabeza se mueve casi constantemente durante el habla mientras que permanece inmóvil durante las pausas y mientras se escucha. También encontraron que los movimientos rápidos de la cabeza estaban acompañados por picos primarios de sonoridad del habla68. Se puede encontrar que los movimientos de la cabeza tienen muchas funciones, algunas se utilizan para69: ● Señalar si o no. ● Señalar interés o impaciencia. ● Mejorar la atención comunicativa. ● Señalar la intención de continuar. ● Controlar y organizar la interacción. ● Comunicar el grado de entendimiento, acuerdo o apoyo que un oyente está experimentando. ● ●. Presentación de alternativas. Acompañamientos de los aspectos rítmicos de habla.. 5.8 GESTOS EN LA TOMA DE TURNOS Los estudios observados en la conversación multipartidista también han descrito el papel del gesto, más allá de la mirada, en el proceso de interacción. Por ejemplo, los gestos de los oradores, tanto la cabeza como la mano, parecen ser una función 67. Sheikhi, S., & Odobez, J.-M. (2015). Combining dynamic head pose–gaze mapping with the robot conversational state for attention recognition in human–robot interactions. Pattern Recognition Letters, 66,p. 81–90.[En línea].Disponible en http://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.10.002. 68. Heylen, D. (2006). Head gestures, gaze and the principles of conversational structure. International Journal of Humanoid Robotics, 3(3), p. 241–267.[En línea].Disponible en http://doi.org/10.1142/S0219843606000746. 69. Ibíd., p.242.. 44.

(45) del papel conversacional del orador y del estado de70. La investigación sobre gestos (ver figura 9), debe combinar métodos empíricos, teóricos y de simulación para investigar la forma, el contenido y la función de los gestos en relación con el habla71. Bavelas, propone una distinción entre "gestos temáticos" y "gestos interactivos": Los gestos temáticos representan información semántica directamente relacionada con el tema del discurso, mientras que los gestos interactivos se refieren a algún aspecto del proceso de conversación con otra persona. Los gestos interactivos incluyen gestos de entrega (por ejemplo, marcar el estado de información como nuevo, compartido, digresión), citar gestos (reconocer las contribuciones previas de otros), buscar gestos (buscar un acuerdo o ayudar a encontrar una palabra) (Por ejemplo, tomar o dar el turno)72. Los mecanismos de la selección del siguiente hablante, como se propone en la investigación clásica de CA (análisis conversacional), por ejemplo, apuntando al torso del otro, se usan a menudo como un medio para indicar al próximo orador73.En la retroalimentación se utilizan gestos especialmente icónicos para transmitir el contenido de la propuesta74. Un destinatario puede indicar la necesidad de una interrupción rápida usando un apuntamiento para exigir una aclaración. Por el contrario, un orador actual puede evitar la interrupción incipiente del destinatario utilizando un gesto de palma dirigido contra el intruso, configurando así una "valla" 75. Hay gestos bastante característicos que indican la confianza que un hablante tiene en la información que puede transmitir76. Las secuencias de interacción que consisten en intentos de otros oradores de interrumpir y frustrar esta intención por el orador actual o darle paso muestran cómo los participantes del discurso manejan movimientos no icónicos77.Los oradores proporcionan una evaluación de qué información es central y cuál quieren considerar subsidiaria78.Una indicación de la información tópica con respecto al tiempo, al lugar u objetos es dada 70. Novick, D., & Gris, I. (2013). Grounding and Turn-Taking in Multimodal Multiparty Conversation. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) ,Vol. 8007 LNCS, p. 97–106.[En línea].Disponible en http://doi.org/10.1007/978-3-64239330-3_11. 71. Bergmann, K., Rieser, H., & Kopp, S. (2011). Regulating dialogue with gestures: towards an empirically grounded simulation with conversational agents. Proceedings of the SIGDIAL 2011 …, p. 88–97. [En línea].Disponible en: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2132902. 72. Ibíd., p.89. Ibíd., p.91. 74 Ibíd., p.92. 75 Ibíd., p.94. 76 Ibíd., p.95. 77 Ibíd., p.96. 78 Ibíd., p.97. 73. 45.

(46) frecuentemente apuntando o "colocando objetos" en el espacio del gesto 79. Figura 9. Agente personificado Greta. Fuente: http://doi.org/10.1142/S0219843606000746.. 5.9 RESPIRACIÓN EN LA TOMA DE TURNOS Para hablar, hay que exhalar, y tenemos que tomar respiraciones para seguir hablando durante mucho tiempo. Al iniciar un enunciado, el siguiente orador inhala profundamente. Por otra parte, la actitud de una persona acerca de un enunciado es frecuentemente representado figurativamente como respirar (ver figura 10). Por ejemplo, cuando alguien trata de mantener un perfil tan bajo como sea posible a fin de no ceder el turno, a menudo se denomina metafóricamente como contener la respiración o el ahorro de la propia respiración80.. 79. Ibíd., p.98. Ishii, R., Otsuka, K., Kumano, S., & Yamato, J. (2016). Prediction of Who Will Be the Next Speaker and When Using Gaze Behavior in Multiparty Meetings. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 6(1),p. 1–31. [En línea].Disponible en http://doi.org/10.1145/2757284. 80. 46.

(47) Figura 10. Respiración toma de turnos. Fuente: http://www.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2015/exhibition/23/poster_en.pdf. 5.10. ENTONACIÓN EN LA TOMA DE TURNOS. La intención de ceder el turno se puede hacer a través de la sintaxis (por ejemplo, terminando con una pregunta directa), también en los cambios de entonación o la tasa de habla81.La entonación funciona para predecir una pausa y afirmar que el turno a un no ha terminado82. Un incremento en el tono descendente al final de un segmento tiende a ser una liberación del turno, mientras un tono plano tiende a significar que se mantiene su turno en la conversación, la intensidad de la voz tiende a ser más baja cuando se libera el turno83. Los niños de 3 años de edad y adultos anticipan más turnos con la entonación normal que con la entonación aplanada, mientras que los niños de primer año de edad no muestran este efecto84.. 81. van Schendel, J. A., & Cuijpers, R. H. (2015). Turn-yielding cues in robot-human conversation. In New Frontiers in Human-Robot Interaction. p. 85.[En línea].Disponible en http://www.mahasalem.net/AISB2015/NF-HRI-2015-full_proceedings.pdf#page=86. 82. Magyari, L., & de Ruiter, J. P. (2012). Prediction of Turn-Ends Based on Anticipation of Upcoming Words. Frontiers in Psychology, 3(OCT).[En línea].Disponible en http://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00376. 83. Adrián Moreno, “Toyota ha creado un robot compañero para adultos - Voltaico,” 2016. [En línea]. Dispnible en: https://voltaico.lavozdegalicia.es/2016/10/toyota-robot-companero-adultos/. 84. A. Keitel and M. M. Daum, “The use of intonation for turn anticipation in observed conversations without. 47.