1. INTRODUCCIÓN

El Artículo de Investigación (en adelante, AI), desde un punto de vista, se ha caracterizado como un texto neutro, objetivo, transparente, libre de marcas que evidencian la presencia del autor y caracterizado por un lenguaje preciso y económico (^Gutiérrez; ^Müller; ^Sánchez). Otro grupo de investigaciones (^Hyland; Jiang; ^{Yotimart y Aziz}; ^{Hyland y Jiang}; entre otros), a las que este trabajo adhiere, niegan lo anterior, pues conciben el AI como una pieza retórica destinada a convencer (^Golombek), por lo que la voz del autor resulta fundamental.

Hasta ahora, las investigaciones que se han preocupado por el fenómeno identitario del autor en AI se han desarrollado, principalmente, en inglés y con datos de la misma lengua (^{Gross y Chesley}; ^{McGrath y Kuteeva}; ^Pho; ^Liu y Huang; Yotimart y Aziz; ^Jiang; entre otros), y una misma cultura científica o forma de concebir la escritura científica. Además, algunos de estos trabajos carecen de datos textuales, pues se han basado, por ejemplo, en entrevistas (^{Yotimart y Aziz}). En consecuencia, como afirma Jiang, la realización lingüística de la postura y la voz del autor no se ha explorado suficientemente. En esta línea, los trabajos que han abordado este fenómeno a partir del estudio de textos han realizado análisis en un nivel micro, esto es, marcas lingüísticas muy específicas como, por ejemplo, estructuras gramaticales muy concretas (^Jiang) o, también, partículas metadiscursivas, que se analizan en todo el AI (^Hyland; ^{Hyland y Jiang}) o en secciones específicas (Liu y Huang).

Un trabajo que supera las limitaciones mencionadas (lengua de las investigaciones y de los datos, análisis textual, grado de especificidad de las marcas lingüísticas analizadas) es el de Pina-Stranger et al., quienes presentan un método para estudiar cómo los autores de AI inscriben sus reivindicaciones epistémicas en una comunidad científica. Sin embargo, se limitan al uso de las citas, por lo que el foco es restringido. Además, las citas se extraen de un corpus muy pequeño (10 AI) y, por lo tanto, no representativo, por lo que, tal como reconocen los autores, “los datos no son suficientes para llevar a cabo análisis estadísticos confiables” (^{Pina-Stranger et al. 76}).

Considerando los vacíos mencionados, en el marco de los estudios sobre posicionamiento estratégico del autor (^Meza, Una propuesta; Un modelo; Ciencia; Estrategias), proponemos como objetivo comparar el uso de estrategias de posicionamiento del autor (en adelante, EPA) asociadas a una polaridad específica (positiva y negativa), sobre la base de dos variables: el nivel de experticia y la disciplina del autor. Para ello, desarrollamos un estudio mixto, a partir del cual analizamos una muestra representativa de 182 AI producidos por autores consolidados y en formación de distintas disciplinas.

Si bien en investigaciones previas se han abordado las EPA desde varias perspectivas (^Meza, Una propuesta; Un modelo; Ciencia; Estrategias), hasta ahora, no existe una descripción de su polaridad, esto es, si son positivas o negativas. Esta investigación cobra aún más relevancia si consideramos que nuestra descripción derivará en una comparación entre distintas áreas de la ciencia (Ciencias Médicas, Ciencias Naturales, Ciencias Sociales, Humanidades e Ingeniería y Tecnología) y entre autores con distintos grados de experticia (en formación y consolidados). Para ello, realizamos un estudio mixto y de carácter inductivo-deductivo.

Este trabajo viene a cubrir los vacíos mencionados, pues se trata de una investigación en español, con análisis lingüístico-discursivo de un corpus representativo de AI de la misma lengua; las EPA no corresponden a ítems léxicos, sino a cláusulas o complejos clausulares que se analizan en el marco del texto en el que aparecen; y, además, analizamos todo el AI, no solo secciones específicas. Un estudio como el que proponemos es relevante, pues ofrece estrategias y herramientas específicas, con base en una investigación empírica, para que autores de diversas disciplinas científicas puedan posicionar sus trabajos.

A continuación, definimos la noción de posicionamiento estratégico del autor y, luego, detallamos las características metodológicas de la investigación. Posteriormente, exponemos el análisis y discusión de los resultados para, finalmente, cerrar con las conclusiones de este trabajo.

2. EL POSICIONAMIENTO ESTRATÉGICO DEL AUTOR

La noción de posicionamiento proviene del ámbito del marketing, esfera en la que la posición de un producto se relaciona con la forma en que los consumidores lo definen según sus atributos más llamativos, que lo hacen deseable (^Kotler). Dicho de otro modo, es el lugar que el producto ocupa en la mente del consumidor en relación con productos de la competencia. Por otro lado, también en el mundo empresarial, ^Smith entiende la estrategia como una fórmula para obtener éxito, el plan para lograr los mejores resultados y conseguir una posición favorable. Así, una estrategia sería la prosecución de ciertos procedimientos con el fin de optimizar el alcance de un objetivo particular.

En el caso de los negocios, el objetivo del posicionamiento es conseguir que un producto sea aceptado y consumido por el público, por lo que es necesario seleccionar e implementar la estrategia con mayor probabilidad de éxito. Así, el uso correcto de diversas estrategias de posicionamiento podría determinar el éxito o el fracaso de un negocio.

En el marco de los estudios de la comunicación, se ha afirmado que el posicionamiento es una actitud que, durante algún tiempo, se expresa y sustenta de forma interactiva en la comunicación, ya sea de forma unimodal o multimodal (^Allwood). Asimismo, se ha señalado que el posicionamiento y los afectos están estrechamente relacionados y, a menudo, se constituyen dialógicamente, mostrándose en nuestras interacciones sociales (Linell).

En el ámbito del discurso científico, creemos, el propósito es bastante similar, pues el autor, consciente o inconscientemente, utiliza diversos tipos de estrategias para lograr que su AI sea publicado, leído y, ojalá, citado por los miembros de su comunidad. Desde nuestro punto de vista, entonces, el autor de un AI no escribirá un texto solo con la finalidad de exponer nuevos conocimientos, sino que buscará reconocimiento en su comunidad científica, intentará hacerse un nombre y ser destacado, tal como un empresario busca que su producto sea el más vendido. Para ello, utilizará diversos tipos de estrategias.

En este orden de ideas, la noción de posicionamiento estratégico del autor ha sido propuesta con el objetivo central de poner en primer plano la dimensión estratégica y persuasiva del AI que otras investigaciones omiten o abordan de forma restringida (Meza, Una propuesta; Un modelo). Dicha noción ha sido fundada a partir del complemento entre una indagación teórico-bibliográfica (Meza, Una propuesta) y el estudio empírico de un corpus representativo (^Meza, Un modelo). Sobre la base de esta, se ha definido el concepto como un acto discursivo complejo de carácter persuasivo y argumentativo, que permite dar cuenta de la forma en la que un investigador se presenta y se valora a sí mismo y cómo expone y valora su investigación, en sus escritos, frente a una audiencia (Meza, Una propuesta).

Meza (Un modelo) identificó 62 EPA, agrupadas en tres dimensiones, según el espacio simbólico de la actividad científica con el que se relacionan: del conocimiento, del investigador y del soporte a través del cual se transmite la información. En consecuencia, tenemos EPA asociadas a la dimensión epistémica, social y textual, respectivamente. La dimensión epistémica engloba las estrategias que el productor de un AI utiliza para posicionar y valorar positivamente su investigación como una contribución al campo de conocimiento de su disciplina, o bien para criticar los aportes realizados por otros autores. La social recoge aquellas estrategias que el autor utiliza para valorarse positivamente, mostrándose como un miembro legítimo de su comunidad, lo que se concreta mediante la autovaloración positiva o a través de la exposición de los errores o falencias de otros investigadores. Por último, la dimensión textual engloba las estrategias mediante las cuales el autor valora positivamente su texto o partes de él (^Meza, Un modelo; Estrategias), esto es, el producto textual en sí mismo.

El acto de posicionarse estratégicamente supone dos funciones discursivas generales: valorar de forma positiva lo propio y de manera negativa lo ajeno (Meza, Un modelo). Así, si el autor, por ejemplo, destaca el aporte de su trabajo, nos encontramos ante una valoración positiva; por el contrario, si critica investigaciones ajenas, estamos en presencia de una valoración de polaridad negativa.

3. METODOLOGÍA

En el marco de una investigación mixta, proponemos como objetivo general comparar el uso de EPA, asociadas a una polaridad valorativa específica (positiva o negativa), sobre la base de dos variables: experticia y disciplina del autor. Para ello, analizamos las EPA disponibles en Meza (Modelo Posicionamiento), identificando su polaridad valorativa (positiva o negativa). Posteriormente, sobre la base del repertorio de EPA asociadas a una polaridad determinada, realizamos el análisis en función de las variables de nuestro interés.

4. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS

En primer lugar, el resultado general sobre el que se funda esta investigación es que una parte importante de las EPA (^Meza, Modelo Posicionamiento) responden a un patrón retórico específico, esto es, se pueden asociar a una polaridad de valoración positiva o negativa. El primer tipo de resultado aquí presentado corresponde, entonces, a la identificación de las estrategias de las distintas dimensiones que se pueden relacionar con una de esas polaridades. Esto se presenta en la Figura 2. Con respecto a esta, es importante precisar, como hemos hecho en investigaciones previas (^Meza, Estrategias), que algunas de las EPA descubiertas tienen una versión duplicada, casos que se identifican en la Figura 2 con la sigla CAR (con apoyo de referencias de otros autores). Esto significa que una misma estrategia tiene una versión que el autor incorpora desde su propia autoridad y otra que incluye con el apoyo de otras investigaciones. Del mismo modo, para identificar el AI de origen de los ejemplos aquí presentados, utilizamos la siguiente nomenclatura: [Disciplina_ grado de experticia_ Número identificador del texto]. En el Anexo 1, presentamos los códigos usados para las distintas disciplinas y grados de experticia.

En la Figura 2, las EPA con polaridad positiva y negativa han sido presentadas de acuerdo con la dimensión a la que pertenecen. Así, identificamos estrategias epistémicas con valoración positiva y negativa, estrategias sociales con las mismas polaridades y estrategias textuales con valoración positiva únicamente. Las estrategias epistémicas positivas son aquellas que el autor utiliza para destacar favorablemente su investigación como un aporte al conocimiento de su disciplina. Un caso es Destacar el carácter único de su investigación o de algún aspecto de ella, que se ejemplifica en el fragmento: “Las cifras entregadas en la Tabla II dan cuenta de uno de los corpus académicos más extensos disponibles hoy en el mundo, si no el único” [Hum_C_806].

Las epistémicas negativas, por su parte, son las estrategias que el autor utiliza para desacreditar las contribuciones que han hecho otros autores a su campo de conocimiento. Es el caso de Criticar investigaciones ajenas o un aspecto de ellas, que se observa en el siguiente fragmento alusivo a una investigación de otro autor: “Obviamente es fácil decir que la evaluación de síntomas es muy útil para evaluar la efectividad “antirreflujo” de esta cirugía. Sin embargo, realizada por encuesta telefónica, por personas que desconocen al paciente, en que no hay una entrevista personal, en que existe la posibilidad de inducir respuestas, no nos parece la manera más científica y adecuada para evaluar la efectividad de la cirugía” [CMS_F_233].

Las estrategias sociales con polaridad positiva son aquellas que el autor utiliza para valorarse positivamente a sí mismo, destacando sus características como investigador y mostrándose como un sujeto capacitado. Esto puede hacerlo, por ejemplo, mediante la inclusión de sus títulos, grados, cargos, especialidades, membresías, etc., aun cuando la revista en la que publica su AI no exija ninguno de estos datos. Una estrategia de este tipo es Manifestar excelencia de trabajos propios, que se ejemplifica en: “Artículo basado en tesis doctoral presentada a la Universidad de Sevilla por la que se obtuvo el grado de Doctor en Arquitectura “Cum Laude” en el año 2013” [Hum_F_1471].

Por su parte, las estrategias sociales negativas son aquellas que el autor utiliza para criticar a otros investigadores, señalando, por ejemplo, los errores que han cometido. Un caso de este tipo de estrategia es: “La transcripción “rrey niño” no es correcta. Léase “rey Nino” [Hum_F_1998].

Por último, en la dimensión textual solo identificamos estrategias de polaridad positiva, que son aquellas a las que recurre un autor para posicionar y evaluar favorablemente su texto o partes de él. Un caso es Valorar positivamente la organización de su texto como, por ejemplo: “Creo que es importante haber comenzado este artículo con una breve reseña de la vida de Tillich y las situaciones sociales y políticas en que le tocó vivir, porque para él la situación no puede estar ausente en la labor teológica” [Hum_F_1807].

De acuerdo con nuestros resultados, del total de EPA que componen el modelo general (Meza, Modelo Posicionamiento), en todas las dimensiones, solo una proporción de ellas se puede asociar a una polaridad positiva o negativa; las EPA restantes no tienen una polaridad claramente marcada (Ver Anexo 2). Esta ausencia de polaridad podría atribuirse a que son estrategias cuya presencia permite dar cumplimiento a ciertas características estables o requerimientos propios del género AI. Ejemplo de ello es Identificar vacío, problema no resuelto o controversia, estrategia que el autor utiliza para expresar un vacío en el conocimiento. Según la bibliografía revisada, la indicación del vacío de investigación es una función retórica central de la escritura académica (^Martínez; Meza, La comunicación; entre otros) y científica (^Kuo; ^Swales; entre otros). Por tanto, estos antecedentes avalan que la presencia de algunas EPA sin una polaridad definida podría atribuirse a las características de la escritura científica, en general, y del AI, en particular.

El caso de la dimensión textual es interesante porque solo presenta EPA con polaridad positiva o neutra. La ausencia de valoración negativa en esta dimensión sugiere la total falta de necesidad de los autores por manifestarse negativamente en el plano textual. Esto evidencia que los investigadores dirigen sus críticas, a través de la valoración negativa, al aporte al conocimiento que hacen otros (dimensión epistémica) y a las características de los investigadores (dimensión social), pero no a productos textuales ajenos (dimensión textual). Esto podría deberse a que la incorrecta redacción u organización de un texto no implican necesariamente que el fin último del artículo esté errado o que no sea digno de leer, por lo que apuntar negativamente a sus características formales se transformaría en una crítica superficial y, por tanto, en una estrategia ineficaz. Así, los autores, cuando critican a través de la valoración negativa, lo hacen al corazón de la investigación, esto es, aludiendo al aporte insatisfactorio que se hace al conocimiento, o destacando las características negativas de los investigadores. Esta preferencia, desde nuestro punto de vista, obedece también a un movimiento estratégico de posicionamiento.

En adelante, seleccionamos exclusivamente los datos referentes a la frecuencia de EPA de valoración positiva y negativa en el corpus analizado, que es el foco de esta investigación. Este es el segundo tipo de resultado que ofrecemos, el que dividimos, a su vez, en tres subpartes: análisis por área de la ciencia (Gráfico 1), por grado de experticia (Gráfico 2) y, finalmente, una revisión consolidada del uso de EPA positivas y negativas según las dos variables mencionadas (Gráfico 3). A continuación, presentamos los resultados relativos al uso de estrategias de valoración positiva y negativa por área de la ciencia:

Según el Gráfico 1, son las EPA de polaridad positiva las que aparecen con mayor frecuencia en todas las áreas analizadas (por encima del 69% de preferencia en todos los casos). En consecuencia, las diferencias están dadas por la frecuencia de uso de las estrategias positivas por sobre las negativas, y no por el uso exclusivo de una u otra polaridad. Así, si establecemos un continuum entre las áreas que dan mayor uso a estrategias de polaridad positiva sobre la negativa, como se representa en el Gráfico 1, en un extremo se encuentra Ciencias Naturales, área que privilegia ampliamente el uso de estrategias de valoración positiva (92,31%). Mientras que en el extremo contrario se ubica Ingeniería y Tecnología, donde el uso de estrategias de valoración negativa, si bien no supera el polo positivo, alcanza un porcentaje mayor (30,43%) respecto a las otras áreas analizadas.

Por tanto, son los autores de Ciencias Naturales y Ciencias Médicas quienes basan mayoritariamente sus EPA en la apreciación positiva de sus propios trabajos, como en el siguiente ejemplo: “Es de destacar que los resultados obtenidos mediante esta investigación aportan información relevante para alcanzar un mejor entendimiento de la práctica mortuoria llevada a cabo en el sitio PA1, que ha quedado plasmada no sólo en la presencia de los restos óseos humanos intencionalmente dispuestos en entierros secundarios múltiples y en la organización espacial de los mismos, sino también en las trazas dejadas como correlato de las distintas actividades de manipulación de los cuerpos” [CN_F_1503].

En este sentido, se podría afirmar que en estos autores se produce una especie de efecto Blanca Nieves: “Espejito, espejito, dime una cosa, ¿quién en este reino es la más hermosa?” (^{Grimm y Grimm, en línea}). Esto, dado que ellos mismos serían los merecedores de la atribución de una gran cantidad de estrategias de valoración positiva; o, continuando con la analogía, ellos mismos serían los más hermosos del reino. Una interpretación complementaria es que los investigadores de Ciencias Naturales y Ciencias Médicas serían los menos fustigadores de todas las áreas estudiadas, pues dedican muy pocos fragmentos de sus textos a criticar a otros.

En el polo opuesto, los autores de Ingeniería y de Humanidades son quienes utilizan una mayor proporción de estrategias de valoración negativa, por lo que serían más críticos al momento de posicionar sus trabajos a través del uso más frecuente de estrategias de valoración negativa. Ejemplo de ello es el siguiente fragmento de un artículo de Ingeniería: “O´Connor et al. (1987) y Alshawi y Underwood (1996) discutieron los efectos negativos de la variabilidad de tamaños de los elementos, sobre la complejidad de los procesos de construcción. Sin embargo su trabajo fue limitado a una guía general, sin ninguna cuantificación de los impactos de esos factores en la productividad de la construcción” [IYT_F_2].

En el Gráfico 2, exponemos los resultados del uso de EPA positivas y negativas, de acuerdo con el grado de experticia de los autores, la segunda variable contemplada en esta investigación.

De acuerdo con el Gráfico 2, la proporción de estrategias positivas es predominantemente mayor que las negativas, tanto en autores en formación como en consolidados. Sin embargo, esa mayor presencia de la polaridad positiva es más evidente en los autores consolidados (86,69%) que en los novatos (76,41%). Si retomamos la analogía presentada en párrafos anteriores, el efecto Blancanieves aparecería con mayor frecuencia en los autores consolidados. Mientras que el espíritu más crítico aparecería más frecuentemente, a través de la valoración negativa de otras investigaciones, en los AI de los autores en formación.

Lo anterior, creemos, encuentra su explicación en el hecho de que los investigadores consolidados poseen mayor cantidad de atributos de los que hacer gala (citas, grados, cargos, etc.); mientras que los novatos, al no contar siempre con ellos, deben recurrir con mayor frecuencia a la crítica hacia otros para posicionarse y, así, lograr que el propio producto sea el preferido por el público. En otras palabras, sugerimos que, si no se cuenta con suficientes cualidades investigativas para ostentar, entonces, se opta por destacar los aspectos negativos de otros, de modo de tener posibilidades similares de preferencia y conseguir una posición favorable en el ámbito investigativo.

A continuación, presentamos la frecuencia relativa del uso de EPA (positivas y negativas) de acuerdo con las dos variables en conjunto (área de la ciencia y experticia):

Como se observa en el Gráfico 3, en consonancia con lo observado hasta ahora, en todos los estratos prevalecen las estrategias de valoración positiva por sobre las negativas. Además de las interpretaciones que hemos propuesto, este dato podría encontrar su explicación en los estudios de cortesía. A nuestro juicio, si utilizara mayor cantidad de estrategias negativas, la imagen pública del investigador, entendida como una proyección social de sí mismo, podría desvirtuarse, teniendo, quizás, repercusiones negativas en su figura como investigador. Esta idea se fortalece si consideramos que los AI no se escriben solo para el avance académico, sino también para ser apreciados por los pares (^{Ölçücü et al.}). En este sentido, los autores de AI preferirían proyectar una imagen propia en la que prevalece ser gracioso, agradable (^Bravo) y considerado con los miembros de su comunidad.

Si observamos los datos específicos del Gráfico 3, advertimos la inexistencia de estrategias de valoración negativa por parte de los autores consolidados de Ciencias Médicas y de Ciencias Naturales. Esto podría encontrar su explicación en un aspecto netamente social, relacionado con las dos variables consideradas: experticia y área de la ciencia. Por un lado, el hecho de que un autor sea catalogado como consolidado implica que ostenta una posición o renombre importante dentro de su comunidad o, en términos publicitarios, ya es un producto reconocido. Por ello, no tiene necesidad de utilizar EPA de polaridad negativa, sino que puede recurrir exclusivamente al uso de estrategias de valoración positiva del propio trabajo. En este sentido, el hecho de ser un autor consolidado le brinda la garantía de no tener que pugnar tan duramente por un puesto o por ser reconocido por sus pares, por lo que no necesita valerse de la crítica a otras investigaciones, pues puede sustentar su artículo con el trabajo propio ya hecho.

De forma complementaria, al considerar la variable disciplinar, Ciencias Médicas y Ciencias Naturales son áreas en las que, tradicionalmente, la necesidad de investigación se encuentra justificada en sí misma y, además, es avalada por la reputación que posee la disciplina en el ámbito científico, en particular, y en la sociedad, en general. Por esta razón, desde nuestro punto de vista, los autores consolidados de dichas áreas no necesitan valorar negativamente a sus pares para posicionar la propia investigación. Esto, ya que, como señalamos, son autores que tienen un prestigio ganado y, además, pertenecen a disciplinas que gozan de cierta reputación. Muestra de ello es que son dichas áreas las que, comúnmente, obtienen mayor cantidad de recursos para financiar sus investigaciones. Esto se evidencia, por ejemplo, en los recursos asignados en Chile por el Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT) en su concurso regular 2017, en el que más de $33 mil millones fueron aprobados para financiar investigaciones de Ciencias Naturales y Exactas, mientras que para Ciencias Sociales y Humanidades se destinaron casi $18 mil millones (^CONICYT), esto es, un poco más del 50% de los recursos que recibieron Ciencias Naturales y Exactas.

Por otro lado, quienes sí recurren a estrategias de valoración negativa son los autores en formación de Ingeniería y aquellos en formación y consolidados de Ciencias Sociales y de Humanidades. Estas dos últimas áreas, como hemos señalado, reciben la mitad de los recursos para investigación que Ciencias Naturales y Exactas (^CONICYT). Desde nuestro punto de vista, una interpretación posible podría ser que, mientras menos recursos económicos y reconocimiento del valor de la investigación tenga una disciplina, más estrategias de valoración negativa se utilizan. Por el contrario, a mayor recursos y prestigio, menor sería el uso de estrategias de valoración negativa y mayor el de positivas.

Complementariamente, este resultado se podría discutir a la luz de los hallazgos de ^{Zuckerman y Merton}, quienes identificaron las disciplinas con mayor y menor tasa de rechazo de publicaciones. Así, el hecho de que los autores de Ciencias Naturales no recurran a estrategias negativas se podría asociar con la baja tasa de rechazo de sus AI (cerca del 29%); mientras que las valoraciones negativas emitidas por investigadores de Ciencias Sociales y Humanidades podrían tener correspondencia con una mayor tasa de rechazo de sus trabajos (sobre el 85%).

Una tercera interpretación posible para el uso de estrategias de valoración negativa por parte de los autores en formación y consolidados de Ciencias Sociales y de Humanidades podría radicar en el hecho de que, tanto en Humanidades como en Ciencias Sociales, los objetos de estudio son muy complejos, por lo que, generalmente, los hallazgos no se sustentan en pruebas empíricas incontrovertidas. En este sentido, se hace más necesaria la argumentación y la contraargumentación entre posiciones encontradas. Ello, podría explicar la mayor presencia de EPA de polaridad negativa¹.

El análisis del Gráfico 3 evidencia, además, que la mayor proporción de uso de EPA negativas corresponde a los autores en formación de Ingeniería (30,43%). Esto podría deberse, primero, a que son autores que están comenzando una carrera investigativa, por lo que necesitan recurrir a gran cantidad y variedad de recursos para posicionar su trabajo y demostrar su calidad como investigadores, evidenciando que han podido advertir las falencias de otras investigaciones. Ello permitiría al autor reafirmar su posición como miembro legítimo de la disciplina y lograr avanzar en su proceso de enculturación (enculturation), en términos de ^Koutsantoni. Además, la crítica hacia otras investigaciones e investigadores puede resultarles útil, pues, dado que están iniciando su carrera, no cuentan con tantos logros para ostentar. Segundo, considerando el área de la ciencia, según sugieren los datos, Ingeniería es un área que sustenta el avance del conocimiento en mejoras a los errores cometidos en investigaciones previas. En este sentido, siguiendo a ^Bernstein, en Ingeniería habría una estructura de conocimiento jerárquico, que se caracteriza por crear proposiciones que integran el conocimiento en los niveles anteriores, como ocurre en nuestro análisis, donde vemos que el avance en el conocimiento surge a partir de otro previamente desarrollado, específicamente, de la valoración negativa de este conocimiento.

En síntesis, desde nuestro punto de vista, la fórmula parece ser: si un investigador cuenta con una cantidad importante de recursos para investigar, posee reputación personal y su disciplina es prestigiosa, entonces, no necesita valorar negativamente a otros investigadores ni a sus trabajos, como ocurre con los autores consolidados de Ciencias Médicas y Ciencias Naturales. Por el contrario, si un investigador cuenta con menor cantidad de financiamiento, es un novato en el ámbito de las publicaciones y su campo disciplinar no goza de un lugar destacado en el campo investigativo, en ese caso, necesita recurrir a una mayor cantidad EPA de polaridad negativa, a través de las cuales critica a otros investigadores y a sus propuestas. Este último es el escenario de los autores en formación de Ingeniería y de los en formación y consolidados de Ciencias Sociales y de Humanidades. La fórmula sugerida se sintetiza en la Figura 3:

Como último resultado, en la Figura 4, presentamos las EPA más utilizadas en los distintos grupos analizados en esta investigación:

De acuerdo con la Figura 4, las estrategias más frecuentes en los distintos grupos pertenecen, principalmente, a la dimensión epistémica y a la polaridad positiva (cuadrante superior izquierdo). De hecho, cinco de los nueve grupos estudiados privilegian el uso de este tipo de EPA. Ello confirma que las estrategias más utilizadas en los AI del corpus son aquellas que contribuyen a posicionar positivamente su aporte al conocimiento. Más concretamente, Destacar el aporte o la utilidad de su investigación es la estrategia más utilizada en nuestro corpus, pues es la predilecta de los autores en formación de Ciencias Médicas, Ciencias Naturales e Ingeniería y de los consolidados de Ciencias Naturales. En este último grupo, la estrategia mencionada comparte el primer lugar con Valorar positivamente su diseño o método de investigación, lo que evidencia que para los autores consolidados de Ciencias Naturales es tan importante el aporte que puedan hacer al conocimiento como el método que utilizan para concretar dicho aporte.

La segunda preferencia la ocupan las estrategias del cuadrante inferior izquierdo, esto es, aquellas de la dimensión social y polaridad positiva, que son las predilectas de 3 de los 9 grupos estudiados: Ciencias Sociales consolidados, Humanidades en formación y consolidados. Esto evidencia que los autores de estos grupos utilizan con mayor frecuencia la valoración positiva para posicionar sus trabajos, pero, a diferencia de los grupos del recuadro superior izquierdo, no destacan el aporte al conocimiento que pueden hacer, sino que optan por realzar sus características positivas como investigadores. Así, por ejemplo, recomiendan bibliografía a sus lectores, mostrando el dominio que poseen de los temas tratados en su AI; o, también, citan sus propios trabajos para acreditar sus publicaciones previas y, así, dar una impresión favorable de sí mismo: alguien que ha investigado, que ha publicado y que ha sido aprobado por los gatekeepers de su comunidad. Así, creemos, el autor puede atraer la benevolencia de los evaluadores y de sus futuros lectores, ganando, además, mayor crédito para sus afirmaciones.

En el cuadrante superior derecho, se ubica el único grupo que privilegia una estrategia de la dimensión epistémica y de polaridad negativa, esto es, que se posiciona, preferentemente, a través de un recurso, cuyo objetivo es criticar los aportes que hacen otros autores. Es el caso de los novatos de Ciencias Sociales, quienes tienen como su estrategia favorita Criticar investigaciones ajenas o un aspecto de ellas. Para ellos, entonces, sería más importante dejar en evidencia los errores que a su juicio han cometido otros investigadores más que el avance en el conocimiento que ellos mismos están aportando.

5. CONCLUSIONES

Como conclusión central, podemos afirmar que logramos alcanzar el objetivo propuesto, pues en la investigación dimos cuenta del uso, en AI, de EPA asociadas a una polaridad valorativa (positiva y negativa). Esto, considerando las dos variables inicialmente propuestas: disciplina y nivel de experticia del autor.

En cuanto a los resultados específicos, en primer lugar, el análisis de la variable disciplina indica que todas las áreas analizadas privilegian la utilización de EPA de valoración positiva. Sin embargo, la mayor proporción de uso de estrategias positivas por encima de las negativas nos ha permitido establecer diferencias disciplinares y, además, organizar las áreas en un continuum. Para este resultado hemos ofrecido una doble interpretación: lo que hemos denominado el efecto Blanca Nieves y el espíritu menos crítico de los autores de dicha área.

En segundo lugar, gracias al estudio de la variable experticia, advertimos una situación similar a la del análisis disciplinar, pues tanto los autores en formación como los consolidados prefieren el uso de estrategias de valoración positiva por sobre la negativa. Sin embargo, los consolidados son quienes utilizan preferentemente estrategias de polaridad positiva y, por tanto, recurren en menor proporción a las estrategias negativas dirigidas hacia otras investigaciones o investigadores. Este resultado lo atribuimos al hecho de que, para posicionarse, los investigadores consolidados cuentan con más atributos para ostentar y, así, autovalorarse positivamente; atributos de los que carecen los novatos, y cuya ausencia suplen con la crítica hacia otros. Asimismo, este resultado sugiere que el efecto Blancanieves y la creación de una imagen social adecuada se presenta con mayor frecuencia en los autores consolidados.

Al integrar las dos variables mencionadas (área de la ciencia y experticia), constatamos que en todos los estratos prevalecen las estrategias de valoración positiva encima de las negativas. Por su parte, la ausencia de valoración negativa en algunos grupos la atribuimos a aspectos sociales que permean la producción científica. Basándonos en el análisis conjunto de ambas variables, propusimos un supuesto que sugiere que el contexto social y el discursivo en los que se insertan los textos determinan o constriñen, en cierto modo, el uso de EPA de distintas polaridades (Ver Figura 3). La fórmula propuesta entrega una pista sobre las relaciones sociales e interpersonales que subyacen a la publicación de un AI y que, como hemos visto, afectan la presentación de su contenido. Así, los autores de AI emplean a diversos recursos lingüístico-discursivos para lograr efectivamente sus objetivos o, más concretamente, utilizan distintos tipos de EPA para posicionar sus investigaciones.

Basándonos en los resultados presentados y en el hecho de que, aunque en distintas proporciones, todos los AI analizados despliegan EPA, podemos afirmar que la escritura científica y, particularmente, el AI no es objetivo ni impersonal. Creemos que la presencia de la voz del autor a través de EPA contribuye, además, a brindar solidez a la investigación y a evidenciar que el autor es un sujeto estratégico y con conciencia de su audiencia, lo que lo lleva a desplegar todos los recursos discursivos necesarios para mostrar que el valor de su trabajo y sus características como investigador son superiores a las de otros autores y sus trabajos. A nuestro juicio, tal como en publicidad se recurre a diversas estrategias para que cierto producto sea aceptado, consumido y preferido; todos los autores de AI utilizan diversos tipos de estrategias para posicionar su investigación y a sí mismos.

Por último, la investigación permite concluir que, discursivamente, los AI no están constituidos solo por determinados pasos y movidas o movimientos retóricos (^Swales; ^{Kanoksilapatham}; ^{Pojanapunya y Watson}; entre muchos otros), sino que su composición lingüístico-discursiva refleja también, de alguna forma, las relaciones de poder y las fuerzas sociales del mundo de la investigación. Así, mostramos que, por ejemplo, si existen diferencias entre el estatus social de un área de la ciencia o de un investigador, la preferencia por el uso de estrategias de polaridad positiva o negativa también será diferente. En este sentido, de manera similar a lo que señala ^Stierer, creemos que las instituciones académicas son lugares de poder y que la escritura científica, particularmente el AI, es un punto donde se ejerce y disputa dicho poder. Una forma de hacerlo es, precisamente, a través de las EPA positivas (para destacar el valor del propio trabajo) o negativas (para criticar a otros). Así, se utiliza el discurso para obtener reputación, un lugar en la comunidad y marcar una diferencia con respecto a otras investigaciones e investigadores.