Lingüística forense. Una caso práctico de Twitter. Microscopio y documentos.

Lingüística forense. Una caso práctico de Twitter

La lingüística forense es una subdisciplina de la lingüística aplicada que utiliza los métodos y los hallazgos de la lingüística para asistir a investigaciones y procedimientos legales. Con el fin de analizar el uso del lenguaje en contextos legales, los lingüistas forenses trabajan en la intersección de la lingüística, la criminología y el derecho (Gibbons, 2003).

Lingüística forense en Redes Sociales

Una de las aplicaciones más interesantes que tiene la lingüística forense es intentar determinar quién está escribiendo desde una cuenta anónima en Redes Sociales. Las estrategias de acoso y desinformación son muy habituales hoy en día, y el anonimato que proporcionan las Redes Sociales, especialmente Twitter, es terreno abonado para haters y acosadores.

En el equipo de Oscáriz Compliance hemos realizado varios análisis de cuentas relacionados con este tema. Un reciente caso que he conocido, ha interesado al equipo y me animado a escribir este artículo donde detallaré, paso a paso el procedimiento que se debe seguir. Los resultados serán presentados para su evaluación a los abogados y penalistas de Oscáriz Abogados, promete ser interesante.

Aplicaciones legales

Un caso clásico de lingüística forense podría implicar la identificación de autoría, donde se analizan textos para determinar si fueron escritos por una determinada persona. Esto se logra estudiando los patrones de lenguaje, la elección de palabras, la sintaxis, la puntuación y otros aspectos de la escritura. Esta técnica se ha utilizado en casos de amenazas escritas, notas de secuestro y correos electrónicos de acoso, entre otros.

Otro ámbito de la lingüística forense es la interpretación de la ley. Las leyes suelen estar escritas en un lenguaje altamente formal y especializado que puede ser difícil de interpretar. Los lingüistas forenses pueden ayudar a clarificar las intenciones de los redactores de la ley al analizar detenidamente el uso del lenguaje en el texto de la ley (Tiersma & Solan, 2005).

Además, la lingüística forense tiene aplicaciones en la interrogación policial y la toma de declaraciones. Al analizar las transcripciones de interrogatorios, los lingüistas pueden detectar posibles casos de coacción, confusión o malentendidos. También pueden asesorar sobre las mejores prácticas para formular preguntas en futuros interrogatorios.

Lingüística forense en la propiedad intelectual

La lingüística forense también tiene un papel importante en el análisis de los derechos de propiedad intelectual y de marca. El estudio detallado del lenguaje puede ayudar a establecer si un nombre de marca es suficientemente distintivo como para ser registrado, o si un texto supuestamente infractor se asemeja demasiado a una obra protegida por derechos de autor.

En resumen, la lingüística forense es una disciplina de gran valor para el sistema legal. A través del minucioso análisis del lenguaje, los lingüistas forenses pueden aportar evidencia, aclarar interpretaciones y promover la justicia.

Referencias

Base de datos de tweets

Para empezar a analizar quién es la persona que hay detrás de una cuenta, lo primero que debemos hacer es disponer de una base de datos de tweets.

Para lograr esto se puede recurrir a alguna herramienta de pago online o si, como es mi caso, se tienen conocimientos de PHP y la API de Twitter, realizar un sencillo bucle con la llamada a la API del usuario objeto del estudio.

Al obtener los tweets también disponemos de un dato muy importante que puede ser necesario a efectos legales para futuras reclamaciones de derecho al honor, el ID de usuario de Twitter, una información que nunca cambia.

En nuestro caso de estudio, analizamos los tweets del usuario cuya ID empieza por 163 y acaba en 006.

Los tweets que se van a analizar son 120 en total, en un periodo que abarca desde el 10 de marzo de 2023 al 14 de mayo del mismo año.

La tabla resumen es la siguiente:

Fecha 3 letras iniciales Caracteres del tweet
10-03-2023 Con 108
10-03-2023 Un 95
26-04-2023 Gra 72
26-04-2023 Jos 227
26-04-2023 Jua 183
26-04-2023 Año 8
26-04-2023 Un 120
26-04-2023 Cór 55
26-04-2023 And 110
26-04-2023 And 148
26-04-2023 Yo 101
26-04-2023 Que 162
26-04-2023 Des 163
27-04-2023 Las 115
27-04-2023 Jav 67
27-04-2023 Ped 32
27-04-2023 Saa 136
27-04-2023 Cór 102
28-04-2023 ¡Fe 206
28-04-2023 Ign 65
28-04-2023 Ped 64
28-04-2023 Jos 32
28-04-2023 Lol 150
29-04-2023 Lou 54
29-04-2023 Ana 82
29-04-2023 Dec 86
29-04-2023 Pue 98
29-04-2023 Eso 63
29-04-2023 Ana 49
29-04-2023 Ayu 43
29-04-2023 Ant 173
29-04-2023 Car 186
29-04-2023 Man 34
29-04-2023 65
29-04-2023 Ant 100
29-04-2023 Ant 146
29-04-2023 Ter 65
29-04-2023 Mar 56
29-04-2023 Yol 59
29-04-2023 Jul 59
29-04-2023 Mar 67
29-04-2023 JAV 52
29-04-2023 Alb 60
29-04-2023 Ana 47
29-04-2023 Lol 49
01-05-2023 Cla 135
01-05-2023 Di 246
01-05-2023 Chi 180
01-05-2023 Y l 29
01-05-2023 Alb 80
01-05-2023 Car 53
01-05-2023 Ant 117
01-05-2023 Ale 89
01-05-2023 Ant 171
01-05-2023 Ayu 61
01-05-2023 En 156
02-05-2023 PSO 86
02-05-2023 PSO 175
02-05-2023 El 281
02-05-2023 Ire 86
02-05-2023 Nad 23
02-05-2023 PSO 28
02-05-2023 Ere 13
02-05-2023 ¡AT 158
02-05-2023 Deb 178
03-05-2023 Joa 153
03-05-2023 Jos 111
03-05-2023 Jos 51
03-05-2023 Jua 143
03-05-2023 Man 66
03-05-2023 Jos 68
03-05-2023 Cór 15
04-05-2023 Lol 132
04-05-2023 Ele 66
05-05-2023 Min 149
05-05-2023 Ale 35
05-05-2023 PP 166
05-05-2023 El 231
05-05-2023 Ant 259
06-05-2023 Mír 167
06-05-2023 Sin 102
06-05-2023 PP 80
06-05-2023 Jua 99
06-05-2023 Gat 56
06-05-2023 Isa 38
06-05-2023 i l 65
06-05-2023 Sal 58
06-05-2023 Jos 48
06-05-2023 Jua 199
06-05-2023 Ram 101
06-05-2023 S/o 157
06-05-2023 Eri 86
06-05-2023 And 35
06-05-2023 Ton 261
10-05-2023 C. 88
10-05-2023 i l 88
10-05-2023 S/o 69
10-05-2023 Hol 222
10-05-2023 Gat 79
10-05-2023 Jes 93
10-05-2023 Sal 81
10-05-2023 Cam 119
10-05-2023 San 71
14-05-2023 Jos 284
14-05-2023 Ant 284
14-05-2023 Raf 67
14-05-2023 Vir 79
14-05-2023 sol 80
14-05-2023 Ric 77
14-05-2023 Jos 178
14-05-2023 Pac 199
14-05-2023 Mar 211
14-05-2023 Mar 194
14-05-2023 Agu 209
14-05-2023 Jos 206
14-05-2023 Bru 192
14-05-2023 Pil 193
14-05-2023 Isa 292
14-05-2023 Mañ 290
14-05-2023 Aur 102

En la siguiente entrega empezaremos a analizar la semántica utilizada en los textos.

Casos célebres de la lingüística forense

Estos son algunos casos célebres donde se ha aplicado la lingüística forense con éxito.

Caso Unabomber (Ted Kaczynski)

Este es uno de los casos más famosos de lingüística forense. Ted Kaczynski, también conocido como el Unabomber, llevó a cabo una serie de ataques con bombas en Estados Unidos durante casi dos décadas. En 1995, envió un manifiesto a varios medios de comunicación, amenazando con más violencia si no se publicaba. Su hermano, David Kaczynski, reconoció el estilo de escritura y las ideas expresadas en el manifiesto, lo que llevó a su eventual arresto. El lingüista forense James R. Fitzgerald de la FBI analizó el manifiesto y encontró coincidencias estilísticas y de contenido con cartas y documentos escritos por Kaczynski, corroborando la sospecha.

Caso Jon Benét Ramsey

La lingüística forense también fue utilizada en el famoso caso sin resolver del asesinato de JonBenét Ramsey. En este caso, se utilizó para analizar la nota de rescate que se encontró en la escena del crimen. La nota era inusualmente larga y contenía varias características idiosincrásicas. Los lingüistas forenses notaron que la redacción y la estructura de la nota eran inconsistentes con lo que uno esperaría de un secuestrador real. Aunque el caso sigue sin resolverse, la lingüística forense ha sido una herramienta útil en el intento de determinar la autoría de la nota.

Caso J.K. Rowling (Robert Galbraith)

Este es un caso diferente y bastante moderno de lingüística forense. Cuando el libro «The Cuckoo’s Calling» fue publicado por un autor desconocido llamado Robert Galbraith, un análisis lingüístico forense ayudó a revelar que la verdadera autora era J.K. Rowling, la famosa escritora de Harry Potter. Los académicos utilizaron el análisis de autoría computacional, estudiando elementos como el uso de palabras y frases, la gramática y los patrones de puntuación, y descubrieron que las similitudes con las obras de Rowling eran demasiado grandes para ser coincidencia.

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