Digan qué hay dentro de un montón de textos.

Un montón de textos no dice nada por sí solo. Hay que contarlo, y contar es una decisión: qué cuenta como palabra, qué se tira, qué se compara contra qué. Este curso hace seis de esas cuentas delante de ustedes, una por lección, sobre un mismo estante de doscientos resúmenes científicos que se junta una sola vez en la primera lección y se reutiliza en las cinco que siguen. La primera dibuja una nube de palabras en dos minutos y les entrega el gusto de ver algo. La segunda deshace esa misma nube y la vuelve a hacer con honestidad, y esa corrección es la lección entera, porque la imagen bonita y la imagen honesta no son la misma. De ahí en adelante cada lección añade un peldaño: pares de palabras en lugar de palabras sueltas, dos montones puestos frente a frente, una sola palabra seguida a lo largo del tiempo, y al final el montón medido por su tono. Cada gráfica llega con un renglón en pantalla que dice lo que esa imagen no puede decirles, y al terminar esos seis renglones forman un tablero que es el verdadero resultado de haber tomado el curso. Nada de lo que van a contar aquí prueba una causa: un conteo dice qué se repitió, no por qué; una comparación dice en qué se distinguen dos montones, no cuál tiene razón. Ese límite se dice en voz alta en cada lección, porque es donde casi todo el análisis de texto se rompe en público.

La mayoría de las herramientas que dibujan una nube de palabras o miden un sentimiento les entregan la imagen y se quedan callados sobre lo que la imagen no soporta. Su negocio triunfa cuando ustedes la comparten. Este curso triunfa cuando ustedes pueden leer una gráfica y decir qué le falta, incluso cuando la hicieron ustedes mismos, que es la lección que ninguna herramienta puede darse el lujo de enseñar. Aquí no hay una plataforma detrás de la cortina: todo corre en cuadernos de Python que se llevan, con el código a la vista y la lista de palabras vacías nombrada renglón por renglón, porque es ahí donde se decide qué cuenta.

Un curso que enseña a desconfiar de las gráficas debe aguantar que le revisen las suyas. Todas las cifras que se ven en pantalla salieron de la corrida que están viendo, no de una corrida anterior ni de un ejemplo: el mismo estante, la misma consulta, el mismo día. El estante se junta una sola vez y se reutiliza en las seis lecciones, porque un montón juntado dos veces son dos montones y un número que cambia entre ellos no es un hallazgo, es la fecha. En la primera lección aposté en voz alta qué palabra iba a dominar la nube, y perdí delante de ustedes: la palabra más grande fue la consulta misma. Eso se quedó en la lección. Y cada lección cierra con un cuaderno que corre, la instrucción escrita en palabras para pedirle la técnica a una IA, y el estante mismo en un archivo, para que la próxima gráfica sea la de ustedes y no la mía.