MADRID 6 jun. (EUROPA PRESS) -
A inteligência artificial, os modelos estatísticos e a análise linguística foram combinados para lidar com um enigma persistente nos estudos bíblicos: a identificação de seus autores.
Ao analisar variações sutis no uso de palavras nos textos, uma equipe internacional de pesquisadores conseguiu distinguir entre três tradições distintas de escriba (estilos de escrita) que abrangem os primeiros nove livros da Bíblia Hebraica, conhecidos como Eneatipo.
Usando o mesmo modelo estatístico baseado em IA, a equipe conseguiu determinar a autoria mais provável de outros capítulos da Bíblia. O modelo também explicou como chegou a suas conclusões. As descobertas foram publicadas na PLOS ONE.
Em 2010, a matemática pesquisadora da Duke University, Shira Faigenbaum-Golovin, começou a colaborar com Israel Finkelstein, diretor da Escola de Arqueologia e Culturas Marítimas da Universidade de Haifa, usando ferramentas matemáticas e estatísticas para determinar a autoria de letras encontradas em cacos de cerâmica de 600 a.C., comparando o estilo e a forma das letras inscritas em cada caco. Suas descobertas foram publicadas na primeira página do The New York Times.
"Concluímos que as descobertas nessas inscrições poderiam oferecer pistas valiosas para datar os textos do Antigo Testamento", disse Faigenbaum-Golovin em um comunicado. "Foi quando começamos a formar nossa equipe atual, que poderia nos ajudar a analisar esses textos bíblicos."
O projeto multidisciplinar foi dividido em duas partes. Primeiro, a equipe de Faigenbaum-Golovin e Finkelstein - Alon Kipnis (Universidade de Reichman), Axel Bühler (Faculdade Protestante de Teologia em Paris), Eli Piasetzky (Universidade de Tel Aviv) e Thomas Römer (Collège de France) - era formada por arqueólogos, estudiosos da Bíblia, físicos, matemáticos e cientistas da computação.
MODELO ESTATÍSTICO BASEADO EM IA
A equipe usou um novo modelo estatístico baseado em IA para analisar padrões linguísticos em três seções principais da Bíblia. Eles estudaram os cinco primeiros livros da Bíblia: Deuteronômio, a chamada História Deuteronomística de Josué a Reis e os escritos sacerdotais da Torá.
Os resultados mostraram que o Deuteronômio e os livros históricos eram mais parecidos entre si do que com os textos sacerdotais, algo que já é um consenso entre os estudiosos da Bíblia.
"Descobrimos que cada grupo de autores tem um estilo diferente, surpreendentemente, mesmo com palavras simples e comuns como 'não', 'qual' ou 'rei'. Nosso método identifica com precisão essas diferenças", disse Römer.
Para testar o modelo, a equipe selecionou 50 capítulos dos primeiros nove livros da Bíblia, cada um dos quais já havia sido atribuído por estudiosos bíblicos a um dos estilos de escrita mencionados acima.
"O modelo comparou os capítulos e propôs uma fórmula quantitativa para atribuir cada capítulo a um dos três estilos de escrita", explicou Faigenbaum-Golovin.
Na segunda parte do estudo, a equipe aplicou seu modelo a capítulos da Bíblia cuja autoria foi objeto de intenso debate. Ao comparar esses capítulos com cada um dos três estilos de escrita, o modelo foi capaz de determinar qual grupo de autores tinha maior probabilidade de tê-los escrito. Melhor ainda, o modelo também explicou por que fez essas determinações.
"Uma das principais vantagens do método é sua capacidade de explicar os resultados da análise, ou seja, de especificar as palavras ou frases que levaram à atribuição de um determinado capítulo a um determinado estilo de redação", disse Kipnis.
Como o texto da Bíblia foi editado e reeditado inúmeras vezes, a equipe enfrentou grandes desafios para encontrar segmentos que mantivessem sua redação e linguagem originais.
Uma vez encontrados, esses textos bíblicos eram geralmente muito curtos, às vezes com apenas alguns versículos, o que tornava a maioria dos métodos estatísticos padrão e o aprendizado de máquina tradicional inadequados para análise. Eles tiveram que desenvolver uma abordagem personalizada que pudesse lidar com dados tão limitados.
A escassez de dados geralmente gera temores de imprecisão. "Passamos muito tempo nos convencendo de que os resultados que estávamos obtendo não eram apenas lixo", disse Faigenbaum-Golovin. "Tínhamos que ter certeza absoluta da significância estatística."
Para resolver o problema, em vez de usar o aprendizado de máquina tradicional, que exige uma grande quantidade de dados de treinamento, os pesquisadores empregaram um método mais simples e direto. Eles compararam os padrões de frases e a frequência com que certas palavras ou raízes de palavras (lemas) apareciam em diferentes textos para determinar se eles provavelmente foram escritos pelo mesmo grupo de autores.
A equipe descobriu que, embora as duas seções da Narrativa da Arca nos Livros de Samuel abordem o mesmo tema e às vezes sejam consideradas partes de uma única narrativa, o texto de 1 Samuel não se alinha com nenhum dos três corpora, enquanto o capítulo de 2 Samuel mostra afinidade com a História Deuteronomista (de Josué a Reis).
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