Trazo Emocional: de texto a pintura por proyección al plano afectivo

1 Planteamiento

El sistema traduce lenguaje a imagen preservando su carga afectiva. La dificultad central no es pintar, sino situar cada palabra en un espacio donde «cerca» signifique «emocionalmente parecido», y hacerlo de forma que palabras nunca vistas también encuentren su lugar. El diseño resuelve esto en dos saltos: primero un espacio morfológico de alta dimensión, luego una proyección a un espacio psicológico interpretable. La etapa pictórica se limita a leer esas coordenadas.

2 Representación de palabras: trigramas con hashing con signo

Cada palabra w se descompone en sus trigramas de caracteres, con marcadores de inicio y fin. Por ejemplo, amor genera <am, amo, mor, or>. Esta descomposición hace que palabras morfológicamente afines (amar, amor) compartan subcadenas y, por tanto, terminen próximas en el espacio vectorial.

Cada trigrama g_i se proyecta a una de 96 dimensiones mediante el hashing trick con signo. Se calcula un hash entero, del cual se derivan un índice de dimensión y un signo:

El vector de la palabra acumula los signos en las posiciones indicadas y se normaliza por la raíz del número de trigramas |G(w)|, para que su magnitud no dependa de la longitud de la palabra:

El signo aleatorio (pero determinista) cumple una función estadística: al mezclar contribuciones con signos opuestos, reduce el sesgo introducido por las colisiones de hash, un resultado estándar del signed feature hashing (Weinberger et al., 2009). El resultado es un embedding morfológico sin necesidad de entrenar ni de mantener un vocabulario.

3 Proyección al plano de Russell

El espacio destino es el modelo circumplejo de Russell (1980): un plano donde toda emoción se describe por dos coordenadas continuas,

Eje	Rango	Interpretación
v — valencia	[0, 1]	de negativo a positivo
a — activación	[0, 1]	de calma a excitación

Para inducir la correspondencia entre ambos espacios se define un lexicón ancla de N ≈ 150 palabras con posición afectiva (v_i, a_i) asignada manualmente. Con sus embeddings se forman las matrices X ∈ ℝ^N×96 (representaciones) e Y ∈ ℝ^N×2 (coordenadas afectivas), y se busca la proyección lineal P ∈ ℝ^96×2 que mejor las alinea en sentido de mínimos cuadrados:

La solución es la pseudoinversa (en la práctica, numpy.lstsq). Una vez estimada P, cualquier palabra, esté o no en el lexicón, recibe coordenadas afectivas por una simple multiplicación matricial, acotadas al interior del cuadrado unitario:

Esta es la pieza que da generalización: el lexicón solo enseña la dirección del mapa afectivo en el espacio de trigramas; la proyección extiende esa geometría a todo el idioma.

Clasificación e intensidad

Sobre el plano se fijan 8 anclas de emoción e_k = (v_k, a_k). La emoción de una palabra es la del ancla más cercana en distancia euclídea —una partición de Voronoi del plano afectivo—, y su intensidad es su distancia al punto neutro (0.5, 0.5), escalada y saturada a la unidad:

4 Determinismo: PRNG sembrado con el texto

Un requisito de diseño es que el mismo texto produzca siempre la misma pintura. Toda la aleatoriedad —posiciones, radios, perturbaciones— procede de un generador pseudoaleatorio sembrado con un hash FNV-1a del texto completo, iterado luego con la recurrencia xorshift32:

Así, la obra no es aleatoria sino una función determinista del texto: reproducible, verificable, y distinta para cada frase.

5 Síntesis del fondo: campo de color por emoción

El lienzo se compone en dos capas. La primera es un campo de color: para cada emoción presente en el texto se calcula su fracción de peso —la suma de intensidades de sus palabras sobre el total—,

y se pintan n_k = max(3, ⌊18 f_k⌉) manchas radiales de esa emoción, con opacidad y radio crecientes en f_k. Antes de pintar, cada color se satura respecto de su gris medio μ = (R+G+B)/3 para intensificar la carga cromática:

6 Síntesis de trazos: una gramática gestual por emoción

La segunda capa son los trazos. Cada palabra genera entre 2 y 8 curvas de Bézier cúbicas independientes. La emoción de la palabra define su gesto: orientación tendencial, dispersión angular y curvatura. La intuición es directa —la calma se dibuja horizontal y suave; el miedo, caótico; la alegría se eleva—:

Emoción	β (curvatura)	Tendencia de ángulo
paz / calma	0.12	horizontal
tristeza	0.22	↓ hacia abajo
amor	0.60 – 1.10	libre
esperanza	0.55 – 0.90	↗ diagonal ascendente
alegría	0.50 – 0.90	↑ hacia arriba
miedo	1.50 – 2.40	caótico

El ángulo de cada trazo se muestrea alrededor de la tendencia de su emoción. Por ejemplo, tristeza y alegría apuntan en direcciones opuestas del eje vertical, con dispersiones distintas:

La curva es una Bézier cúbica cuyos puntos de control interiores se desplazan a lo largo de la dirección del trazo d̂ y perpendicularmente a ella n̂, con una magnitud gobernada por la curvatura β de la emoción:

donde ℓ es la longitud del trazo y ε = ±1 alterna el sentido de la curva. Finalmente, el grosor es proporcional a la intensidad de la palabra: cuanto más cargada emocionalmente, más presencia física en el lienzo.

Una posición afectiva, entonces, no colorea la palabra: la dibuja. El color viene de la emoción, la dirección de su valencia y activación, el grosor de su intensidad. La pintura completa es la superposición de todas esas decisiones, una por palabra, en el orden en que fueron escritas.

7 Observaciones

El sistema es ligero y sin entrenamiento: no hay modelo de lenguaje, ni pesos aprendidos más allá de la proyección lineal P, que se ajusta una sola vez sobre el lexicón ancla. Su representación morfológica implica que responde a la forma de las palabras, no a su significado contextual: es sensible a familias léxicas y a errores ortográficos leves, pero ajeno a la ironía, la negación o el sentido figurado. Es, deliberadamente, un instrumento estético antes que un clasificador de sentimiento; su objetivo es que cada texto tenga una huella visual propia y repetible, no diagnosticar emociones.

Implementación: JavaScript · Canvas · proyección ajustada con NumPy · determinismo por xorshift32