Unas de las características que distinguen al cuidado editorial son la meticulosidad puesta en la redacción, la ortotipografía, la verificación de datos y la uniformidad en la estructura y los estilos.

Sin embargo, muchas veces mantener la calidad se vuelve una tarea de difícil cumplimiento: tiempos acotados, bajo presupuesto, proyectos que han pasado por muchas manos o una mera carencia de organización o de las habilidades necesarias son algunos elementos que van en detrimento de la calidad editorial.

Las diversas técnicas tradicionales o las recomendaciones de editores con un amplio legado son fundamentales para subsanar estas debilidades. Pero no tenemos que detenernos ahí, ahora que la edición es edición digital, existe una diversidad de programas que pueden ayudarnos a tener un mayor control en el quehacer editorial.

El antiguo aliado y enemigo: los diccionarios

Con el surgimiento de los procesadores de texto nació una característica que modificaría la manera en cómo un escritor revisaba sus propios textos. Me refiero a los correctores ortográficos que en el documento subrayan con rojo alguna palabra mal escrita. O eso creíamos las primeras veces que usábamos la herramienta.

¿Cuántas veces no se dio clic en «Corregir todo» o «Reemplazar todo» y se hacían los cambios en lo que el corrector consideraba erróneo pero, en realidad, simplemente eran palabras que no estaban en su diccionario?

Vaya dolor de cabeza darnos cuenta que nombres, regionalismos o ciertas conjugaciones desaparecían para abrir paso a un documento casi ininteligible…

El entusiasmo de la mayoría de quienes usaban los correctores —«para qué queremos editores, si el Word y Amazon ya hace eso», dice alguien cuando habla con un protoeditor cualquiera— fue opacado con el recibimiento negativo dentro del mundo editorial. ¿Qué clase de editor usa semejante herramienta —aunque muchas veces se trata de un gusto culposo—?

Hay que distinguir entre los propósitos del corrector ortográfico de su base y sus posibles usos; a saber, los diccionarios. La manera en cómo el corrector identifica las palabras, para posteriormente indicar si es «errónea» y de ahí permitir la sustitución, es gracias a una colección de palabras, también llamadas diccionarios. Un ejemplo de las primeras diez entradas de un diccionario en español de México es el siguiente:

57160
=======
a
ababa/S
ababol/S
abacería/S
abacero/GS
ábaco/S
abada/S
abadejo/S
abadengo/GS
abadengo/S

Este diccionario tiene poco más de cincuenta y siete mil entradas, y cualquier persona podría seguir llenándolo o crearlo desde cero. Pero para fines editoriales esto no es común, ni tampoco necesario. Lo importante es que ya se tiene una lista de palabras existentes en un idioma, sin importar que no esté completa.

Una ayuda para el trabajo monótono

¿Para qué nos puede servir este diccionario, si lo usamos de manera independiente a los correctores? Muy sencillo: automatización de procesos monótonos. Hay que tener cuidado, como es común cuando se habla de «automatización» se tiende a entender que alguna máquina hará todo el trabajo por nosotros, pero este no es el único significado.

La automatización como sustitución del trabajo humano es, por así decirlo, la acepción fuerte del término. El propósito de los correctores es automatizar en este sentido el trabajo de un corrector humano —nótese que no de un editor humano—.

Sin embargo, la automatización también puede ser un auxiliar del trabajo humano, principalmente en tareas monótonas, una acepción que podemos catalogarla de «débil».

Los «diccionarios» que usan estos correctores no pretenden reemplazar el trabajo humano, incluso tampoco pretenden sustituir a lo que durante siglos hemos entendido por «diccionario» —¡ni siquiera tienen definiciones!—. Su propósito es ser un auxiliar para distintas actividades, principalmente de análisis, pero también para mejorar la calidad editorial.

Aplicación práctica en el proceso de edición

Su uso dentro de la edición es sencillo. Como es común, o al menos deseable, en el quehacer editorial, varias personas revisan un texto para corregir erratas y otras cuestiones. Debido a que uno es ciego ante sus errores, la lectura de diferentes personas permite encontrar deficiencias pasadas por alto. La norma es: muchos ojos, pero solo dos manos. Es decir, el editor a cargo cotejará y aplicará los cambios que diversos editores o correctores anotaron.

No obstante, también es común que en el camino puedan añadirse dedazos u otros horrores ortográficos, cuya relectura puede resultar costosa o consumir mucho tiempo. Para estos casos finales, quizá el uso de un diccionario puede ayudar a mostrar posibles erratas en un texto mediante los siguientes pasos:

1. La persona a cargo de la edición manifiesta que el trabajo ya está listo para su maquetación o desarrollo de EPUB.
2. Antes de pasarlo al departamento de diseño o de desarrollo se utiliza un programa para generar solo una lista de palabras únicas que no se encuentran en el diccionario. Ejemplo de programas tenemos a hunspell o a aspell (ambos gratuitos y libres).
3. Se revisa esta lista para descartar las palabras que sí son correctas (incluso pueden añadirse al diccionario para evitar los falsos positivos(*)).
4. Las palabras restantes se cotejan en su contexto y, de ser erróneas, se corrigen.
5. Terminada esta revisión, se sigue con el flujo normal dentro de los procesos editoriales.

Aunque parece que esto consume mucho tiempo, en realidad el cotejo es muy rápido, ya que solo se trata de una lista donde rápidamente es posible eliminar los falsos positivos y así concentrarnos únicamente en los casos dudosos. Esta forma de cotejo es mucho más rápida que estar saltando sobre el texto, más aún si paulatinamente se van agregando otros términos.

De esta manera tenemos al menos mayor certeza sobre la calidad ortográfica de nuestro proyecto, pero ¿para qué quedarnos ahí? Este modelo de trabajo puede servir para otras características más allá de la ortografía.

Lo que al autor no le importa pero da dolores de cabeza: los enlaces

Por experiencia, he notado que la mayoría de los autores tienen un completo desinterés por el estado actual de los enlaces que ponen en su documento, incluso entre aquellos que aman los enlaces a páginas web o referencias cruzadas.

Cuando se trata de enlaces internos, en más de una ocasión me topo con que el elemento referenciado ya no existe o que su identificador ha cambiado. En el caso de los enlaces externos, es casi seguro que al menos la mitad de los enlaces estarán mal escritos o serán ya inválidos.

Cuando la obra solo tiene un par de vinculación, no hay ningún problema con revisarlas manualmente. Pero ¿qué pasa cuando estamos ante una obra muy extensa, con más de cincuenta enlaces y muchos de ellos repetidos a lo largo de diferentes secciones?

En el peor de los casos se ignora por completo y ya será el lector quien se dé cuenta de esta falta. En la mejor situación se revisa cada enlace y se corrige de manera manual, insumiendo desde una jornada hasta una semana en completarse el trabajo, lo que al final ya no es tan bueno, más si los enlaces externos cambian su estatus de manera constante…

Para estos casos, se pueden seguir los mismos pasos de los diccionarios, pero en lugar de analizar palabras, se analizan enlaces y, de manera automática, se verifica su estatus.

Esto también genera una lista que no solo permite saber si un enlace es válido o no, sino también los motivos por los que son inválidos, pudiendo descartar así si es un enlace muerto, el servidor actualmente está saturado o es un llano error de sintaxis.

Así ya tenemos un mayor cuidado en la ortografía y en los enlaces, pero ¿para qué detenernos ahí?

Las analíticas como parte del quehacer editorial

Por lo general, las analíticas se asocian al análisis de mercado. Por ejemplo: ¿qué dispositivos usan los lectores?, ¿cuáles son los formatos más comunes?, ¿qué tipo de obra se consume más?

Incluso a casos que ya rayan en la invasión de la privacidad, como horarios de lectura, velocidad de cambio de página, palabras más buscadas en el diccionario, palabras subrayadas y más hábitos de lectura —¿o no, Amazon?—.

Pero las analíticas en el ámbito del libro también pueden ayudarnos a mejorar el cuidado editorial. Como ejemplos tenemos:

Palabras más comunes en la obra

Permiten dar etiquetas más atinadas e incluso descubrir elementos que en una lectura lineal no habíamos sospechado.

Por ejemplo, que en la antología de estas entradas el programa más mencionado es InDesign, pese a que es público y notorio mi preferencia a no usar paquetería de Adobe y, en general, cualquier software que no sea libre o abierto…

Palabras sin identificar

Es decir, palabras que el análisis no pudo reconocer como meras letras o cifras, sino una combinación de ambos e incluso con otros caracteres.

Esto permite evidenciar de manera sencilla posibles deficiencias en la redacción o arcaísmos.

Por ejemplo: «post-moderno» en lugar de «posmoderno» en un texto donde ambos términos se usan indistintamente. En este caso no solo corregimos arcaísmos, sino que obtenemos una mayor uniformidad.

Palabras con versal inicial

Esta clase de listado nos permite cotejar rápidamente posibles variantes en la escritura de un mismo personaje.

Los ejemplos clásicos son los nombres rusos. ¿Cuántas veces nos ha pasado que en una obra se mezclan indistintamente dos o más variantes, como «Trotski» y «Trotsky»?

O peor aún, ¿variantes incorrectas como «Nietzche» o «Nietsche» en lugar de «Nietzsche»?

Índice de diversidad

Esto indica la frecuencia con la que una nueva palabra aparece en la obra; entre más tienda a cero, más diversidad tiene la obra; entre más extensa, la tendencia se aleja del cero.

Más que mera curiosidad entre la comparación de estilos de diversos escritores, en casos extremos podríamos detectar potenciales plagios.

Por ejemplo, cuando la obra de un autor tiene un índice de diversidad muy distinto a lo que es habitual en sus escritos: o es algo muy experimental, o en poco tiempo olvidó o aprendió nuevas palabras, o bien otra persona escribió la obra.

Estructura de la obra

Es posible tener un listado de los elementos que componen nuestra obra, como párrafos, encabezados, bloques de cita, etcétera, sin importar que sea para un formato impreso o digital. Esto puede ayudar a detectar inconsistencias o errores en la estructura.

Por ejemplo, en el análisis de Edición digital como metodología para una edición global existe una itálica no semántica (etiqueta _) cuando yo siempre empleo itálicas semánticas (etiqueta *), resulta que en la legal por accidente usé una etiqueta en lugar de la otra.

Otro ejemplo se da cuando, mientras revisamos las entradas Mariana y yo, algunos encabezados cambian de jerarquía; sin este tipo de revisión, las posibilidades de dar con esta inconsistencia —y corregirla— serían mucho menores.

Entre las herramientas de Pecas tenemos una para crear esta analítica que aunque aún le falta pulirse, ya ha demostrado su pertinencia al momento de mejorar la calidad de los libros con los que trabajamos.

(*) Un falso positivo se da cuando una palabra es marcada como errónea, aunque en realidad sí es una palabra existente, pero no contenida en el diccionario.