Experimento 003

El herbario conceptual

Preregistrado · recolección en curso

El sistema floral de Bach es una taxonomía de estados emocionales con casi un siglo de uso. ¿La reconstruyen los modelos de lenguaje? ¿Es estable su reconstrucción? Y la pregunta central: ¿dónde discrepa del canon el terapeuta vivo — y coincide o no la máquina con esa discrepancia?

Tres mapas del mismo territorio

El canon (1936)

Los siete grupos con los que Edward Bach organizó sus 38 esencias: la referencia escrita.

El terapeuta (hoy)

El Dr. Cristóbal Negrier responde el mismo instrumento a ciegas, desde su práctica clínica — sin libro, sin ver a los modelos.

La máquina

Modelos de lenguaje cuyo entrenamiento puede contener descripciones del sistema, pero que no tienen práctica clínica.

Las divergencias entre el mapa del experto y el canon pueden reflejar conocimiento clínico tácito, pero también variabilidad, preferencia o error. Este experimento busca distinguir esas posibilidades sin asumir de antemano qué explica cada diferencia.

Diseño

Instrumento congelado de dos tareas, idéntico para máquinas y experto: agrupar las 38 flores en 5–9 grupos con nombre, y elegir las 3 flores más afines a cada uno de 14 estados emocionales redactados en español neutro. Participan cuatro modelos (Gemini 2.5 Flash en la nube; Qwen 2.5 7B y 3B y Llama 3.2 3B locales — retomando el contraste de escala del Experimento 002) con 5 repeticiones cada uno, y un experto humano (n = 1) con pasada única a ciegas.

El preregistro completo —correspondencia canónica, hipótesis con tests, control del sesgo del experto (§4: su pasada precede a la publicación de todo resultado de modelos, auditado por commits), criterios de exclusión y limitaciones— está sellado en preregistro.md.

Hipótesis preregistradas

  1. H1 · Recuperación del canon (agrupación)La partición de cada modelo grande coincide con los siete grupos de Bach por sobre el azar (Índice de Rand Ajustado, test permutacional).
  2. H2 · Recuperación del canon (estados)La flor primaria canónica aparece entre las 3 elegidas por sobre el azar (binomial, p₀ = 3/38).
  3. H3 · Estabilidad (descriptiva)Consistencia de cada modelo entre sus 5 repeticiones; se espera el patrón de escala del Experimento 002.
  4. H4 · Divergencia experto–canon (exploratoria, la central)Dónde el terapeuta se aparta del libro, y si la máquina comparte esa desviación o solo repite el canon. Con n = 1, generadora de hipótesis.

Trazabilidad de la recolección

El protocolo, las identidades de modelo y la integridad de los archivos ya pueden auditarse. Las métricas permanecen deliberadamente ocultas para no romper la pasada ciega del experto.

Verificando manifiesto y artefactos…

Resultados

Recolección en curso. Por diseño preregistrado, las respuestas y métricas de los modelos permanecen bloqueadas en producción hasta que la pasada a ciegas del experto quede sellada en el repositorio. Sus hashes permiten verificar después que los archivos existían antes del análisis. Como el repositorio conserva historial público, este cegamiento es procedimental y esa limitación se declara expresamente.

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