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The Spy Who Wished Them Well

Sun, 12 Dec 2021 00:00:00 +0000

Más información en breve.

Automatizar el marcado en las ediciones críticas digitales

Mon, 22 Nov 2021 18:15:00 +0000

Introducción

¿Cómo producir ediciones críticas digitales sin dejarse en ellas el presupuesto? En esta entrada, primera de una serie dedicada a la edición eficiente, examino el papel que pueden desempeñar los modelos de lenguaje preentrenados en la automatización de tareas editoriales como el marcado semántico.

Índice

El problema

Una labor de amor

En el amor no se mira el gasto… o eso dice el refrán. Y a las ediciones críticas digitales se les aplica con especial justicia: la transcripción, la traducción y la anotación que exigen suman miles de horas de trabajo, a cargo —como en el caso de — de cientos de colaboradores altamente cualificados.

En cierto modo, es una suerte que los proyectos más visibles de las humanidades digitales consigan las enormes sumas que necesitan para funcionar. Ahora bien, depender de la munificencia de fundaciones acaudaladas, universidades y organismos públicos, y necesitar durante años un despliegue considerable de recursos humanos, no es un modelo económico con futuro.

En rigor, si queremos animar a investigadores de todo el mundo a poner los documentos históricos al alcance de un público más amplio, el coste de las ediciones críticas digitales tendría que bajar varios órdenes de magnitud .

Un listón muy alto

Paradójicamente, la solución puede venir de proyectos tan intensivos en trabajo como , pues constituyen un valioso conjunto de entrenamiento con el que automatizar algunas de las tareas más ingratas y repetitivas de la edición digital, empezando por el marcado.

No es que el marcado sea cosa menor. Al contrario: se ha convertido en el componente indispensable de cualquier proyecto digital serio. Normalizado por la , permite registrar cuantos aspectos se quiera del documento y del texto que transmite: estructura, notas marginales, tachaduras, variantes, tipo de papel, manchas, caligrafía… Lo que se le ocurra.

El siguiente ejemplo, tomado de , muestra cómo el marcado enriquece el texto con información añadida (categoría, estructura, campos semánticos, tachaduras, etc.), y da así a las ediciones digitales una ventaja considerable sobre sus antepasadas de papel.

Texto plano Marcado XML

Texto plano	Marcado XML
`Pour rompre grenades et donner violence aux artifices de foeu Mects parmy la pouldre et la sixiesme partye dicelle de vif argent`	`<div id="p008r_2" categories="arms and armor"> <head>Pour rompre <wp>grenades</wp> et donner<lb/> violence aux <wp>artifices de foeu</wp></head> <ab>Mects parmy la <m>pouldre</m> <del><ms>six fois autant</ms> de <m>vif argent</m></del><lb/> <del>et</del> <ms>la sixiesme partye</ms> dicelle de <m>vif argent</m></ab> </div>`

Pour rompre grenades et donner
violence aux artifices de foeu

Mects parmy la pouldre et la sixiesme
partye dicelle de vif argent

<div id="p008r_2" categories="arms and armor">
<head>Pour rompre <wp>grenades</wp> et donner<lb/>
violence aux <wp>artifices de foeu</wp></head>
<ab>Mects parmy la <m>pouldre</m>
<del><ms>six fois autant</ms> de
<m>vif argent</m></del><lb/>
<del>et</del> <ms>la sixiesme partye</ms>
 dicelle de <m>vif argent</m></ab>
</div>

Esta información no solo vale con fines archivísticos; como he mostrado en otras ocasiones, sirve también para la síntesis y el análisis. Con todo, anotar así un texto puede llevar muchísimo tiempo, sobre todo porque el mismo texto suele tener que existir en varias versiones: traducción, transcripción, modernización, etc.

La solución

Los transformadores: ¿el camino más corto hacia la automatización?

En 2020, presentó a bombo y platillo su última familia de modelos de lenguaje de gran escala y propósito general, GPT-3, siglas de «Generative Pre-trained Transformer 3». Los transformadores son un avance reciente de la inteligencia artificial: aprenden tareas nuevas con una rapidez asombrosa, con solo leer una instrucción (prompt) y ver un puñado de ejemplos. Admiten además un entrenamiento adicional con datos ad hoc (el fine-tuning o ajuste fino), que mejora la latencia y la precisión. De ahí que se diga que GPT-3 y sus semejantes son (few-shot learners).

Según OpenAI, GPT-3 contiene la cifra récord de 175 000 millones de parámetros y se ha entrenado con más de 570 GB de texto, en su mayoría documentos en inglés extraídos, cabe suponer, de . Por su mero tamaño, GPT-3 ha fijado un nuevo estándar en el campo, y ejecuta de entrada las tareas más variadas con un realismo inquietante: escribe verosímiles, en salas de chat, , , traduce documentos, explica la jerga de las profesiones, etc.

Con acceso anticipado a la API de OpenAI desde mayo de 2021, he podido poner a prueba la capacidad del modelo para resolver tareas de reconocida dificultad: traducir al inglés poesía francesa y textos neolatinos, explicar analogías e incluso simplificar el libro 4 de la Fundamentación de la metafísica de las costumbres de Kant para un niño de siete años (sin demasiado éxito, hay que decirlo).

Codex

Uno de los últimos desarrollos de GPT-3 se ocupa de los lenguajes de programación. Se llama Codex y traduce el lenguaje natural a código, y viceversa. Si busco, por ejemplo, una expresión regular que me permita «encontrar solo las palabras que empiezan por mayúscula», GPT-3 la convierte al instante en una expresión regular que funciona: [A-Z]+\w+.

OpenAI asegura que Codex maneja una docena de lenguajes, entre ellos Python, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby y Swift. Al pasar del pseudocódigo al código sin fisuras, Codex permite concentrarse no en la sintaxis puntillosa de un lenguaje, sino en los pasos lógicos y las estrategias con que una aplicación resuelve un problema.

Más allá de OpenAI

OpenAI no es, desde luego, el único actor en escena. Como ya se ha dicho, la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín anunció en 2021 un modelo aún mayor y más capaz, Wu Dao 2. Nvidia y Microsoft unieron fuerzas para producir el modelo Megatron-Turing NLG 530B, de nombre bien elegido. Empresas emergentes de menor tamaño, como y , ofrecen también sus API al público, y merecen mención iniciativas de código abierto como . El panorama, claro está, cambia a gran velocidad; para seguir las novedades del campo, consulte .

Los experimentos

Nota

El objetivo de estos experimentos es dar con el camino más económico hacia una automatización fiable de las tareas editoriales. Se dirá que algunas podrían automatizarse también con algoritmos de aprendizaje supervisado; exploraremos esa hipótesis en una próxima entrada.

¿Puede un transformador como GPT-3 aprender a anotar, pongamos por caso, un manuscrito técnico y científico del siglo XVI?

Experimento 1: categorizar textos

Empecemos por algo relativamente sencillo. Como «aprendiz con pocos ejemplos», GPT-3 debería captar en poco tiempo el modo en que nuestro equipo editorial ha clasificado las entradas del Ms. Fr. 640.

Diseño del prompt

Para entrenarlo usé un prompt mínimo y elegí como ejemplos cuatro entradas breves en texto plano, entre ellas una de «medicina», otra de «armas y armaduras» y otra de «pintura».

Prueba

Después copié un pasaje que no formaba parte de la secuencia inicial:

Working neatly
Never put down, if you can, two colors one on top of the other.
But next, having made your design carefully, keep the place of shadows for them alone,
& also separately that of lights & highlights, without layering one color all over & then highlighting or else shading on it.
And in this way, you further your work, economize your colors & work neatly.
Which is the reason that, the colors not being muddled nor mixed together, they do not die & you soften the colors better, since they are not so thick.

El resultado se ajusta perfectamente al contenido:

<categories="painting">

Si probamos con una entrada de una categoría que ni siquiera figuraba entre los textos elegidos para entrenar a GPT-3, el resultado sorprende.

<categories="jewelry">

Resultado

La categoría «jewelry» (joyería) no existe en nuestra edición del Ms. Fr. 640: el equipo editorial la más amplia de «Stones» (piedras). La intuición de GPT-3, sin embargo, es buena, y hace pensar que con un poco más de entrenamiento podría aprender a categorizar cualquier entrada del Ms. Fr. 640, y acaso las de otros textos técnicos del siglo XVI.

Experimento 2: marcado semántico

Subamos el listón. Si un transformador como GPT-3 puede aprender a categorizar textos según criterios editoriales concretos, ¿podrá también identificar parte de su marcado?

Nota

Secrets of Craft and Nature ofrece una de etiquetas semánticas y estructurales. Por desgracia, GPT-3 no procesa imágenes, a diferencia de otros proyectos como . Es probable que futuras versiones de GPT incorporen esa capacidad, imprescindible para reconocer la mayoría de los aspectos estructurales y materiales de un documento. Dejaremos de lado esas etiquetas y nos centraremos en el marcado que no exige reconocer imágenes.

Diseño del prompt

Las etiquetas semánticas señalan animales, plantas, topónimos, percepciones sensoriales, etc. Para el prompt de entrenamiento escogí unos cuantos ejemplos de la edición:

<!--Input prompt-->
The following is a list of words and their corresponding semantic tags

cannons: <wp>cannons</wp>
powder: <m>powder</m>
flasks: <tl>flasks</tl>
wooden: <m>wooden</m>
iron: <m>iron</m>
parchment: <m>parchment</m>
goats: <al>goats</al>
lambs: <al>lambs</al>
leather: <m>leather</m>
earth: <m>earth</m>
fine fatty earth: <m>fine fatty earth</m>
Venice: <pl>Venice</pl>
Flemish: <pl>Flemish</pl>
almond: <pa>almond</pa>
almond oil: <m><pa>almond</pa> oil</m>
walnuts skin: <m><pa>walnuts</pa> skin</m>
molten lead: <m>molten lead</m>
today: <tmp>today</tmp>
In the past: <tmp>In the past</tmp>
Clockmakers: <pro>Clockmakers</pro>
red copper: <m>red copper</m>
crucible: <tl>crucible</tl>
bellows: <tl>bellows</tl>
charcoal: <m>charcoal</m>
founders: <pro>founders</pro>

Prueba

Probemos con el modelo Davinci-codex unas cuantas palabras fáciles: Apothecary (boticario), smoke (humo), glassmakers (vidrieros), latten (latón) y snake (serpiente). El resultado es inmediato e impecable:

<!--Output-->
Apothecary: <pro>Apothecary</pro>
smoke: <m>smoke<m>
glassmakers: <pro>glassmakers</pro>
latten: <m>latten</m>
snake: <al>snake</al>

Una prueba más exigente es la de las palabras compuestas, como copper plates (planchas de cobre), walnut oil (aceite de nuez) y wood block (taco de madera): se trata de ver si GPT-3 maneja bien las etiquetas anidadas.

<!--Output-->
copper plates: <m>copper plates</m>
walnut oil: <m><pa>walnut</pa> oil</m>
wood block: <m>wood block</m>

Aquí el resultado es desigual: Davinci-codex solo etiquetó bien walnut oil, y no detectó las etiquetas anidadas tl y m en copper plates y wood block. Ahora bien, como muestra la siguiente prueba, estos errores se corrigen con un prompt de entrenamiento mejor. Tras añadir cinco ejemplos más de etiquetas anidadas, Davinci-codex devolvió un resultado casi perfecto, con un solo fallo (oil paintbrushes):

<!--Output-->
cannon powder: <m><wp>cannon</wp> powder</m>
arquebus powder: <m><wp>arquebus</wp> powder</m>
oil paintbrushes: <m><al>oil</al> paintbrushes</m>
sheep footbones: <m><al>sheep</al> footbones</m>
bronze mortar: <tl><m>bronze</m> mortar</tl>

Conclusión

Conviene no olvidar que estas pruebas se hicieron con fragmentos de texto muy breves. Sospecho que, con más contexto en los ejemplos y en el prompt, los modelos GPT-3 rendirían aún mejor; y el ajuste fino con datos de entrenamiento ad hoc mejoraría sin duda la precisión del etiquetado.
Aunque haría falta repetir estos experimentos a mayor escala para demostrar la fiabilidad de los modelos de lenguaje preentrenados, sí cabe concluir que este enfoque permite a los editores automatizar varias tareas de anotación en unos pocos pasos, con un ahorro potencial enorme de tiempo y dinero.

Visualizar manuscritos 2 (actualización)

Sat, 20 Nov 2021 16:00:00 +0000

Como prometí, aquí va una nueva versión del treemap interactivo que presenté en una , esta vez con dos modos de visualización.

Nota

Para verlo mejor, asegúrese de que la página está en modo claro (pulse el icono de la luna, arriba a la derecha).

Group folios by category

El archivo de un vistazo

Mon, 24 May 2021 16:00:00 +0000

El problema

Los archivos históricos pueden ser de un desorden desalentador. El Mediceo del Principato del es un buen ejemplo: solo una pequeña parte está inventariada, y muchos de sus documentos andan dispersos, sin razón aparente, por más de 6500 volúmenes. Para colmo, el archivo solo permite consultar un número limitado de volúmenes —o filze, como los llaman allí—: cuatro filze al día en tiempos normales; en tiempos de pandemia, cuatro cada dos semanas. A falta de inventarios detallados, las dimensiones del archivo obligan al investigador a idear estrategias para dar pronto con los documentos que busca.

La solución

Unos se fían del azar; otros hacen además conjeturas fundadas a partir de la cronología, los destinatarios, los autores, el origen del fondo, la lengua, etc. Ahora bien, mirar todas esas variables a la vez puede sacar a la luz pautas insospechadas en la estructura del archivo y afinar nuestras conjeturas. Mi experiencia dice que los metadatos que los investigadores suelen acumular en una hoja de cálculo, una vez representados gráficamente, aumentan de forma notable la conciencia situacional en el archivo.

El experimento

Mi investigación actual gira en torno a la correspondencia de un espía del siglo XVI. Sus cartas están repartidas por cientos de filze: escritas bajo identidades distintas, a destinatarios distintos y a veces inesperados, desde lugares distintos, etc. Para localizar las filze con más probabilidades de contener las cartas que busco, he montado un panel (dashboard), una aplicación web de visualización interactiva ( ) que conecta datos de toda índole —geográficos y cronológicos, entre otros— con un diagrama jerárquico ( ) del fondo. El panel me dice de un vistazo qué se ha encontrado ya, cuánto representa y dónde podría, a grandes rasgos, buscar nuevas cartas. Y al pulsar sobre una variable concreta, todos los diagramas se actualizan para mostrar correlaciones específicas.

Próximos pasos

Más importante aún: el panel puede reconvertirse en índice visual. Cuando la edición crítica de estas cartas se publique en línea, servirá de punto de entrada alternativo desde el que los lectores podrán recorrer los datos. Por razones de confidencialidad, de momento solo puedo mostrar una captura de pantalla con partes tapadas, pero el año que viene publicaré el panel completo. Mientras tanto, pronto habrá un prototipo disponible. ¡No se lo pierdan!

Visualizar el marcado semántico del BnF Ms. Fr. 640

Sun, 20 Dec 2020 18:15:00 +0000

Panorama

Las ediciones críticas ricas en datos guardan valiosas anotaciones editoriales que se pueden extraer, analizar y visualizar con fines académicos de toda índole. Es el caso de , publicada en 2020, cuyo archivo de metadatos puede descargarse de su repositorio de GitHub. En esta entrada muestro cómo reunir todas esas variables en una matriz de correlación y visualizarlas de varias maneras.

Los datos

El Making and Knowing Project genera una hoja de cálculo con información actualizada sobre el contenido del manuscrito: entry_metadata.csv. El archivo está en el de Making & Knowing. También pueden generarse archivos .csv a medida, con más marcado, gracias al excelente de Matthew Kumar, una versión en Python del BnF Ms. Fr. 640.

Preparar Python

Usaremos Pandas para manipular los datos, Matplotlib y seaborn para los mapas de calor y, por último, NetworkX para construir redes a partir de las correlaciones.
Para variables de este tipo evitaremos el método de Pearson y recurriremos al método 𝜙𝐾. No deje de sobre este método de correlación y sobre PhiK, la biblioteca correspondiente.

#install packages
pip install phik

# import modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import networkx as nx

Preparar los datos

Descarguemos primero el último archivo de metadatos de la edición, en la carpeta metadata de su . Nos quedaremos solo con las columnas que necesitamos. Para esta demostración elijo todas las etiquetas semánticas de la traducción inglesa tl, pero también pueden tomarse las de la transcripción francesa tc o las de la versión normalizada tcn. Los datos vienen como valores separados por punto y coma, y necesitamos que Python los cuente por nosotros; lo haremos con el método stack-unstack y la expresión regular [^;\s][^\;]*[^;\s]*. Para que la matriz resulte más legible, renombramos cada columna. Si tiene prisa puede saltarse este paso; recuerde solo que, a estas alturas, nuestro dataframe se llama tagsrn.

# load the edition's metadata
df = pd.read_csv('entry_metadata.csv')

# select the tags you want to correlate
dftags = df[['al_tl', 'bp_tl', 'cn_tl', 'df_tl', 'env_tl', 'm_tl', 'md_tl', 'ms_tl', 'mu_tl', 'pa_tl', 'pl_tl', 'pn_tl', 'pro_tl', 'sn_tl', 'tl_tl', 'tmp_tl', 'wp_tl', 'de_tl', 'el_tl', 'it_tl', 'la_tl', 'oc_tl', 'po_tl']]

# count comma separated values
tagcount = dftags.stack(dropna=False).str.count(r'[^;\s][^\;]*[^;\s]*').unstack()

# rename columns
tagsrn = tagcount.rename(columns={'al_tl': 'animals', 'bp_tl': 'body parts', 'cn_tl': 'currency', 'df_tl': 'definitions', 'env_tl': 'environment', 'm_tl': 'material', 'md_tl': 'medical', 'ms_tl': 'measurement', 'mu_tl': 'music', 'pa_tl': 'plant', 'pl_tl': 'toponym', 'pn_tl': 'person', 'pro_tl': 'profession', 'sn_tl': 'sensory', 'tl_tl': 'tool', 'tmp_tl': 'temporal', 'wp_tl': 'weapons', 'de_tl': 'German', 'el_tl': 'Greek', 'it_tl': 'Italian', 'la_tl': 'Italian', 'oc_tl': 'Occitan', 'po_tl': 'Poitevin'})

Correlacionar

Con el dataframe limpio, podemos calcular los coeficientes de correlación entre cada par de variables. En este punto es importante entender bien los datos y elegir el método de correlación más adecuado; el paquete pandas-profiling ayuda mucho en esa tarea.

# calculate correlation coefficient with the phi k method
cortag = tagsrn.phik_matrix()

cortag es nuestra matriz de correlación. Ahora podemos ensayar distintos tipos de visualización.

Visualizar

Lo primero que se puede probar es representarla como una matriz codificada por colores, con el de seaborn.

Mapa de calor de correlaciones

f, ax = plt.subplots(figsize=(16, 14))
ax = sns.heatmap(cortag, linewidths=.03, vmin=0, cmap="Oranges", square=True)

Quien conozca bien el texto verá enseguida que el mapa de calor tiene mucho sentido. Los nombres, por ejemplo, están fuertemente correlacionados con el latín, pues era costumbre —sobre todo entre los humanistas del siglo XVI— latinizarlos.

Se dirá que este mapa de calor no hace sino constatar lo evidente. No es del todo falso: a primera vista, las etiquetas médicas parecen dar la razón a quien lo diga, pues se correlacionan, como cabía esperar, con partes del cuerpo, medidas y plantas.

Pero si leemos el mapa con más atención, línea por línea, aparecen correlaciones interesantes e inesperadas. Que las etiquetas médicas se correlacionen con palabras italianas y latinas, por ejemplo, da pistas sobre el origen de las recetas médicas del Ms. Fr. 640. Del mismo modo, la correlación entre profesiones, definiciones y medidas muestra hasta qué punto la identidad profesional estructura el discurso técnico del siglo XVI.

Mapa de agrupamiento (clustermap) de correlaciones

Los mapas de calor son útiles en contextos «exploratorios», pero al público pueden parecerle algo enmarañados, sobre todo si uno está discutiendo —o todavía buscando— agrupaciones semánticas concretas en el manuscrito. El módulo clustermap de seaborn puede dar resultados interesantes.

clustermap = sns.clustermap(cortag, figsize=(12, 13), dendrogram_ratio=(.1, .2), vmin=0, cmap="Oranges", cbar_pos=(-.06, .12, .03, .68))

Además de parecer un insecto pixelado (sí, la palabra está en el OED), el clustermap separa con claridad las etiquetas aisladas (arriba y a la izquierda) de las más interconectadas. Se distinguen también agrupaciones aisladas, como música y poitevino (¡quién lo hubiera dicho!), frente a otras más centrales, como medidas, materiales, definiciones y armas. Las profesiones están más interconectadas, pero no forman parte, al menos en esta matriz, de ninguna agrupación en particular.

Red de correlaciones

Si queremos condensar aún más las correlaciones de la matriz, los grafos de red ofrecen una solución elegante, sobre todo cuando se trata de comunicar el contenido del manuscrito.
Para ello hay que convertir la matriz en una lista de aristas y nodos, y fijar un umbral que elimine del grafo las correlaciones más débiles.

# transform the data
links = cortag.stack().reset_index()
links.columns = ['var1', 'var2','value']

# threshold 
links_filtered = links.loc[(links['value'] > .6) & (links['var1'] != links['var2'])]
links_filtered

# create edges
G = nx.from_pandas_edgelist(links_filtered, 'var1', 'var2')

# draw network using Kamada & Kawai's algorithm 
plt.figure(3,figsize = (12,12))
nx.draw_kamada_kawai(G, with_labels = True, node_color = 'red', node_size = 400, edge_color = 'black', linewidths = 1, font_size = 14)

Si hay demasiadas aristas y nodos, siempre puede cambiar el umbral para obtener un resultado más limpio. O bien exportar el grafo con la función .write_gexf() y jugar con él en Gephi.

nx.write_gexf(G, 'graph.gexf')

El resultado puede verse al principio de esta entrada.

Actualización: red circular ponderada

Andaba buscando maneras de representar matrices de correlación como redes ponderadas cuando di con este interesante enfoque , que adapto aquí a nuestro conjunto de datos.

# create graph weighted by correlation coefficients (unfiltered)
Gx = nx.from_pandas_edgelist(links, 'var1', 'var2', edge_attr=['value'])

# determine a threshold to remove some edges
threshold = 0.4

# list to store edges to remove
remove = []

# loop through edges in Gx and find correlations which are below the threshold
for var1, var2 in Gx.edges():
 corr = Gx[var1][var2]['value']
 #add to remove node list if abs(corr) < threshold
 if abs(corr) < threshold:
 remove.append((var1, var2))

# remove edges contained in the remove list
Gx.remove_edges_from(remove)

print(str(len(remove)) + ' edges removed')

Eliminadas unas cuantas aristas, podemos fijar su color y su grosor.

# determine the colors of edges
def assign_colour(correlation):
 if correlation <= 0.8:
 return '#ff872c' # orange
 else:
 return '#f11d28' # red


def assign_thickness(correlation, benchmark_thickness=3, scaling_factor=3):
 return benchmark_thickness * abs(correlation)**scaling_factor


def assign_node_size(degree, scaling_factor=50):
 return degree * scaling_factor

Damos también a los nodos un tamaño proporcional a su número de conexiones.

# assign node size depending on number of connections (degree)
node_size = []
for key, value in dict(Gx.degree).items():
 node_size.append(assign_node_size(value))

El resultado es un grafo ponderado que admite más nodos y bastantes más aristas sin dejar de ser legible e informativo.

La correspondencia secreta de Filippo Cavriana, 1568—1589.

Fri, 27 Dec 2019 00:00:00 +0000

Las cartas secretas de Filippo Cavriana son un testimonio único de las guerras de religión de Francia: durante más de veinte años dan cuenta de las intrigas, las batallas, las negociaciones y las conspiraciones que marcaban el pulso de la corte de Francia y de más allá.

Las cartas, conservadas en el , están en su mayoría dispersas por cientos de legajos sin inventariar —filze, como los llaman en Florencia—. En los últimos años he podido descubrir decenas de cartas nuevas, pero este tipo de investigación de archivo se vuelve cada vez más difícil: la distancia que me separa de Florencia, el deterioro de algunos servicios públicos en Italia y la pandemia de covid-19 se conjugan para hacer de estos proyectos de publicación un proceso largo e incierto.

Pese a las dificultades crecientes, publicar fuentes primarias debería seguir formando parte del oficio del historiador. Lo que probablemente deba cambiar es la forma de esas publicaciones: no solo tendrían que adaptarse a la situación que acabo de describir, sino reflejar mejor el carácter incremental de esta investigación y hacer posible que otro la continúe.

De ahí la idea de desarrollar un nuevo tipo de proyecto de publicación digital: escalable, sostenible, fiable, independiente de la plataforma y, en potencia, colaborativo.

La edición ya está en línea: . Reúne las cartas transcritas hasta la fecha, procedentes de los archivos estatales de Florencia y de Mantua y de la BnF, y crece a medida que salen a la luz otras nuevas. He explicado las razones de su diseño en .