Da Costa Gómez Nadal, D., Noguera, C.,
Pacheco Pino, M., 2017. Aproximación Morfológica Racial en una Serie de Cráneos
Masculinos Contemporáneos Venezolanos. Antropo, 37, 29-36. www.didac.ehu.es/antropo
Aproximación
morfológica racial en una serie de cráneos masculinos contemporáneos
venezolanos
Racial morphological approach
in a series of Venezuelan contemporary male skulls
Dayanna Da Costa Gómez Nadal1, Carlos Noguera2,
Maryorit Pacheco Pino3
1División de Ciencias
Forenses, Unidad Criminalística contra la Vulneración de Derechos Fundamentales
del Área Metropolitana de Caracas, Dirección de Laboratorios Criminalísticos,
Ministerio Público. Distrito Capital, Venezuela. dayannadacosta@gmail.com, dayannadacosta@hotmail.com
2 Facultad de Ciencias Económicas
y Sociales. Escuela de Estadística. Universidad
Central de Venezuela. Ciudad Universitaria, Caracas, Venezuela.
3División de Ciencias
Forenses, Unidad Criminalística contra la Vulneración de Derechos Fundamentales
del Área Metropolitana de Caracas, Dirección de Laboratorios Criminalísticos,
Ministerio Público. Distrito Capital, Venezuela. / Departamento de Antropología
Física. Escuela de Antropología. FACES. Universidad Central de Venezuela.
Palabras claves: Análisis Multivariante, Análisis de
Correspondencias Múltiples, Análisis de Clasificación Automática, Antropología
Forense.
Keywords: Multivariate analysis, Multiple Correspondence Analysis, Automatic
classification, Forensic Anthropology
Resumen
En el presente trabajo de
investigación, se expone la utilidad y el aporte del Análisis Multivariante,
específicamente del Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) y del Análisis
de Cluster conocido como de Clasificación Automática a partir de coordenadas
factoriales (ACA), como herramientas para el análisis de datos en el área de la
Antropología Forense. Para ello, se emplea como ejemplo el estudio de un grupo de variables biológicas, asociadas a la afinidad racial, y
evidenciadas en la cabeza ósea (cráneo), con la finalidad de describir su comportamiento
e identificar los caracteres que
permitan establecer aproximaciones o grupos biológicos de índole racial.
Abstract
The present
study describes the usefulness of multivariate analysis in the area of
Forensic Antrhopology, specifically techniques as Multivariate
Correspondence Analysis (MCA) and cluster analysis, known as Automatic
Classification from Factorial Coordinates (CA). A group of biological
variables is used as example. Those variables are associated with racial
affinity evidenced in the skull.
Introducción
El objetivo principal de la Antropología Forense, como área de la
Antropología, es el de proporcionar la
mayor cantidad de información acerca de los sujetos que no poseen identificación
alguna, todo con el fin de construir el perfil biológico o cuarteta básica de dicho individuo a
saber: edad, sexo, estatura y afinidad racial y así establecer una comparación
entre la información biológica presente en el individuo evaluado y el perfil
biológico establecido por el informe policial de personas desaparecidas
(Krogman e Iscan, 1986; Iscan, 1988; Sauer, 1992; Rodríguez,
1994).
No obstante, la asignación racial en el
esqueleto humano es una de las tareas más difíciles a la que puede enfrentarse
el antropólogo, ya que la mayoría de las técnicas aplicadas para la asignación
se basan en colecciones óseas que responden y han respondido a una variabilidad
biológica poblacional del contexto para el cual fueron propuestos o bien para
contextos similares y por consiguiente su aplicación a la población venezolana
podría verse afectada en exactitud, ocasionando en el aspecto práctico una
problemática científica, ya que al trabajar en la resolución de problemas
médico legales, las técnicas empleadas en el proceso de identificación humana
deben ser precisas y estar actualizadas (Brues, 1992).
En
este sentido, la presente investigación, se vale del Análisis de
Correspondencias Múltiples (ACM) y del Análisis de Clasificación Automática
(ACA), para ampliar
los estudios en Afinidad Racial
dentro de la Población venezolana, con la finalidad de actualizar la
documentación ósea que permita definir, recopilar y manejar parámetros
biológicos de índole racial propios de la población.
Análisis
de Correspondencias Múltiples (ACM)
Las bases fundamentales de este método se
desarrollaron a principios del Siglo XX y se remontan a los trabajos de Burt en
el año 1950 y a los trabajos realizados por J. P. Benzecri en el año 1964. Sus
aplicaciones se relacionan con Técnicas de Cluster, Análisis Discriminante,
Análisis de Regresión y Ordenamiento de preferencias (Salvador Figueras, 2003).
Esencialmente, el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), es una herramienta estadística, empleada dentro de
las ciencias sociales, que permite estudiar datos producidos por observaciones y
se sustenta en uso de variables de tipo nominal. Así, éste método de análisis
responde a la exigencia de objetividad en el proceso de reducción y exploración
de lo observado (Crivisqui, 1993; Salvador Figueras, 2003).
Partiendo de una tabla de variables nominales medidas
sobre un conjunto de observaciones (casos, individuos, objetos), su objetivo
principal es el de facilitar la construcción de espacios factoriales, los cuales representan
dimensiones subyacentes expresadas a partir de combinaciones lineales de los vectores de información de
base. Los individuos o los casos son ubicados mediante su proyección en el
espacio de representación óptima construido mediante el ACM, lo cual permite la
construcción de tipologías de individuos que permitan la comparación de todas
sus unidades de observación a través de todas las modalidades de las
características observadas. Del mismo modo, admite el estudio de las relaciones entre las características observadas
y permite la comparación entre las modalidades de las características
observadas, donde dos modalidades de diferentes variables presentan perfiles de
respuestas parecidos cuando están presentes o ausentes en los mismos individuos
y en un número importante de ellos (Grande, 1989;
Salvador Figueras, 2003).
Esta observación se visualiza de una manera más
gráfica representándose en un plano factorial de coordenadas, donde se representan conjuntamente las distintas
modalidades de la tabla de contingencia conjunta (Tabla de Burt), de forma que
la proximidad entre los puntos representados está relacionada con el nivel de
asociación entre dichas modalidades. Es así como dos modalidades con
características muy diferentes en términos de sus perfiles de respuestas se presentarán muy alejadas en el espacio de
representación, mientras que dos modalidades comunes a la mayoría de los
individuos presentarán perfiles de respuestas muy parecidos y se representarán
próximas en el espacio. Por otra parte, aquellas modalidades cuya frecuencia sea
muy baja (modalidades muy raras) se
ubicarán muy alejadas de las otras modalidades, sobre todo del origen que
representa la modalidad promedio.
Análisis de Clasificación
Automática (ACA)
Esta técnica de clasificación
tiene su origen en las Ciencias Biológicas, donde la clasificación taxonómica
de las especies adquirió una gran significancia; sin embargo, en la actualidad
las ciencias sociales encuentran la mejor solución para resolver sus estudios
mediante esta técnica de análisis (Grande, 1989;
Crivisqui, 1993). Es un conjunto de técnicas empleado para
clasificar objetos o casos de estudio en grupos o conglomerados homogéneos
(clusters). Los objetos, en cada grupo, serán similares entre sí (alta
homogeneidad interna dentro del cluster) y diferentes a los objetos de los
otros grupos (alta heterogeneidad externa entre clusters) con respecto a algún
criterio de selección predeterminado; es decir, agrupará objetos que reúnan idénticas
características, calculando las relaciones interdependientes de todo el
conjunto de variables (Grande, 1989; Crivisqui,
1993).
El primer paso consiste en
formular el problema de agrupación, al definir las variables en las que se basará
dicha clasificación; luego, según la medida de distancia seleccionada, se determinará
la similitud o disimilaridad entre los objetos que se agrupan. Posteriormente, es
el investigador quien seleccionará el procedimiento de agrupación y el número
de conglomerados que mejor se ajuste al problema de investigación propuesto,
siempre en términos de las variables estudiadas (Grande, 1989;
Crivisqui, 1993).
Para ello, el investigador
tomará en cuenta los siguientes principios fundamentales de un Análisis de Clasificación
(Grande, 1989):
1.- El Informe
de Aglomeración ofrece toda la información sobre los casos que se combinan en
cada etapa del proceso de agrupación jerárquica.
2.- Los
grupos se construyen alrededor de los Centroides de Agrupamiento, es decir, de
los valores medios (medias) de las variables para todos los casos de un grupo
particular.
3.- Las distancias entre Centros de Grupos
indican la separación existente entre los pares individuales de los grupos. Los
grupos muy separados son distintos y por tanto deseables.
4.- La matriz de Coeficientes de
Distancia/Similitud, es una matriz triangular que contiene las distancias en
dirección pareada entre los casos estudiados.
5. El Dendrograma o gráfico de árbol presenta los
resultados del conglomerado, en donde las líneas verticales representan los
grupos que están unidos y la posición de la línea en la escala indica las
distancias en las que se unieron los grupos. Se lee de izquierda a derecha.
Aplicación práctica de los
métodos multivariantes
Se trabajó con 91 cráneos masculinos,
pertenecientes a la colección ósea de la División de Antropología Forense de la
Coordinación Nacional de Ciencias Forenses (CICPC), Caracas. Venezuela, que
forman parte del Proyecto de Investigación Evaluación y Caracterización Morfológica y Métrica de Cráneos
Venezolanos, aprobado por el Consejo de Desarrollo Científico y Humanístico
(CDCH). Ellos se encontraban
en buen estado de conservación y presentaban la ficha de identificación
antropológica. No se incluyó en el estudio, el maxilar inferior ni las piezas
dentales.
Las variables morfológicas o nominales evaluadas
fueron las descritas por Rhine (1990), quien presenta una amplia lista de rasgos morfológicos (Tabla 1) que describen
a cada grupo racial; no obstante, la selección de los rasgos a evaluar obedeció
directamente de la explicación a la cual hace referencia su autor, por lo cual, se
seleccionaron 8 rasgos ubicados en la zona del rostro, 3 en la zona mandibular,
1 dental y 12 en la bóveda craneana.
Grupo Racial
Caucasoide |
Grupo
Racial Mongoloide |
Grupo
Racial Negroide |
|
|
|
Presencia
de: Depresión
Longus–Capitis Tubérculo
Iníaco Trazo
Metópico Torus
Palatino Ventana
Oval Forma
Orbital Decaída Huesos
Nasales en Torre Apertura
Nasal Angosta Espina
Nasal Larga Umbral
Nasal Alto Hueso
Malar Retraído Sutura
Cigomaxilar Curva Fosa
Canina Profunda Suturas
Craneales Simples Meato
Auditivo redondeado Arcada
Dental Parabólica Sutura
Palatina Derecha |
Presencia
de: Huesos
Wormianos Os
Japonicum Huesos
Aislados Crecimiento
Nasal Hueso Inca Forma
Orbital Redondeada Huesos
Nasales en Tienda Apertura
Nasal Mediana Espina
Nasal Pequeña Umbral
Nasal Ausente Hueso
Malar en Punta Sutura
Cigomaxilar Angulada Suturas
Craneales Complejas Meato
Auditivo Elíptico Arcada
Dental Elíptica Sutura
Palatina Derecha |
Presencia
de: Depresión
Post–Bregmática Marca de
Venas Forma
Orbital Rectangular Huesos
Nasales Triangular Apertura
Nasal Ancha Espina
Nasal Ausente Umbral
Nasal en Gotera Hueso
Malar Redondeado Sutura
Cigomaxilar Curva Fosa
Canina Aplanada Suturas
Craneales Simples Meato
Auditivo redondeado Arcada
Dental Hiperbólica Sutura Palatina Curva |
Tabla 1. Rasgos
morfológicos característicos de los Grupos Raciales Caucasoide, Mongoloide y
Negroide. Según Rhine (1990).
Table 1. Morphological
features characteristic of the Caucasoid, Mongoloid and Negroide Racial Groups.
According to Rhine (1990).
Resultados
El análisis de Correspondencia Múltiple (ACM) se
realizó solo con aquellos indicadores morfológicos que presentaron asociación
significativa en la distancia Chi cuadrada, es decir, las variables
correspondientes a la zona del rostro.
Obteniendo una descomposición de 4 ejes
factoriales, en donde se detalla, para el plano factorial I y II una separación
entre los cráneos que presentan un rostro angosto y alto y entre los cráneos
con un rostro de mediana longitud y
anchura (Figura 1). Asimismo, se tiene la presencia de los grupos raciales
Mongoloide y Negroide en el grupo derecho, lo que permite sugerir que ambos
grupos presentan un rostro de mayor anchura que los rostros del grupo
Caucasoide.
Por su parte, para el
plano factorial 2 y 3, las variables morfológicas que permiten discriminar son
las ubicadas en la nariz, específicamente la forma de los Huesos propios de la
nariz y la apertura nasal, separando así en el grupo superior derecho a los
cráneos de narices angostas, en el grupo superior izquierdo a los cráneos con
narices medianas y en el grupo inferior a los cráneos con narices anchas. Lo que
permite señalar que si bien los grupos raciales Mongoloide y Negroide presentan
un rostro de mayor anchura que el Grupo Racial Caucasoide, el grupo Negroide
posee una apertura nasal de mayor amplitud (Figura 2).
Del mismo modo, en el plano factorial
3 y 4 se tiene a un grupo de individuos que poseen variables biológicas
que sugieren un rostro de mediana longitud y anchos, asociado a los grupos raciales
Caucasoide y Mongoloide, lo que permite afirmar que los rostros de los
individuos asociados a esto grupos raciales son más amplios que los rostros
asociados al grupo racial Negroide, ubicado en el lado izquierdo del gráfico (Figura 3).
Figura
1. Representación
gráfica de las variables que conforman el plano factorial 1 y 2.
Figure
1. Graphical
representation of the variables that make up the factorial plane 1 and 2.
Figura
2. Representación
gráfica de las variables que conforman el plano factorial 2 y 3.
Figure
2. Graphical representation of
the variables that make up factorial plane 2 and 3.
Figura
3. Representación
gráfica de las variables que conforman el plano factorial 3 y 4.
Figure 3. Graphical representation of
the variables that make up factorial plane 3 and 4.
Así, para concretar los rasgos
morfológicos que permitan crear criterios que ayuden a codificar y manejar
dichos caracteres, se incorpora mediante la aplicación del cluster o Análisis de Clasificación
Automática (ACA) toda la información de todos los
factores en forma conjunta para establecer patrones y aproximaciones biológicas
en la serie de cráneos evaluados; mediante la aplicación de esta técnica se obtuvieron 4 clases
diferenciales, cuyo patrón de agrupación plantea una lectura diferente a los resultados obtenidos; es decir, bajo el
análisis de interpretación que gire en torno al patrón de origen poblacional,
tomando en cuenta el proceso histórico de mestizaje (Sans, 2000; Ross y col, 2002).
Es así como, en la primera clase (Tabla
2) se tienen a los cráneos que presentan características morfológicas que
pueden ser asociadas con un rostro ancho y alto; asimismo, se tiene la
presencia del grupo racial Mongoloide y Negroide, lo que sugiere que los
cráneos agrupados aquí, puedan descender de poblaciones Indígenas y Africanas.
Clase
N° 1. Descendencia poblacional
Indígena y africana |
||||
Indicador Morfológico |
V- test(1) |
Modalidad |
% |
|
Forma
Orbital |
3,16 |
Decaída |
35.71% |
|
Ancho
Nasal |
2,79 |
Ancho |
50.00% |
|
Forma
Nasal |
4,26 |
Triangular |
64.29% |
|
Espina
Nasal |
8,75 |
Pequeña |
71.43% |
|
Umbral
Nasal |
5,36 |
Alto |
78.57% |
|
Forma del
Malar |
7,58 |
En Punta |
92.86% |
|
Grupo
Racial |
2,81 |
Mongoloide |
35.71% |
|
Negroide |
35.71% |
|||
(1)
Se considera como significativo los V-test con valores absolutos
superiores a 2. |
Tabla
2. Rasgos
Morfológicos de mayor contribución en la formación de la clase N°1.
Table 2. Morphological features of
greater contribution in the formation of the class N°1.
Por su parte, en la
segunda clase se presentan los caracteres asociados a un rostro alto y angosto;
de la misma forma se tiene la presencia del grupo racial Negroide, sugiriendo
descendencia de poblaciones Africanas (Tabla 3).
Clase
N° 2.- Descendencia poblacional africana |
||||
Indicador |
V- test(1) |
Modalidad |
% |
|
Forma
Orbital |
3,16 |
Decaída |
41.38% |
|
Ancho
Nasal |
2,79 |
Mediano |
62.07% |
|
Forma
Nasal |
4,26 |
En Torre |
82.76% |
|
Espina
Nasal |
8,75 |
Pequeña |
89.66% |
|
Umbral
Nasal |
5,36 |
Ausente |
51.72% |
|
Forma del
Malar |
7,58 |
Redondeado |
41.38% |
|
Grupo
Racial |
2,81 |
Negroide |
37.93% |
|
(1) Se
considera como significativo los V-test con valores absolutos superiores a 2. |
Tabla
3. Rasgos
Morfológicos de mayor contribución en la formación de la clase N°2.
Table
3. Morphological
features of greater contribution in the formation of the class N°2.
En la tercera clase,
las modalidades que agrupan a los cráneos evaluados se asocian con un rostro de
mediana longitud y anchura. Igualmente, se presenta el grupo racial Caucasoide
y una posible descendencia de poblaciones Europeas (Tabla 4).
Clase N°
3.- Descendencia poblacional europea |
||||
Indicador |
V- test |
Modalidad |
% |
|
Forma
Orbital |
3,16 |
Redondeada |
46.43% |
|
Ancho
Nasal |
2,79 |
Angosto |
42.86% |
|
Forma
Nasal |
4,26 |
En Tienda |
32.14% |
|
Espina
Nasal |
8,75 |
Larga |
82.14% |
|
Umbral
Nasal |
5,36 |
Alto |
92.86% |
|
Forma del
Malar |
7,58 |
Retraído |
75.00% |
|
Grupo
Racial |
2,81 |
Caucasoide |
75.00% |
|
(1) Se
considera como significativo los V-test con valores absolutos superiores a 2. |
Tabla 4. Rasgos
Morfológicos de mayor contribución en la formación de la clase N° 3.
Table
4. Morphological
features of greater contribution in the formation of the class N°3.
Por último, la cuarta
clase agrupa a los cráneos según las modalidades que los asocian con un rostro
de mediana longitud y anchura, junto al grupo racial Negroide y una posible
descendencia de poblaciones Africanas (Tabla 5).
Clase N° 4
.- Descendencia poblacional africana |
||||
Indicador |
V- test |
Modalidad |
% |
|
Forma
Orbital |
3,16 |
Rectangular |
55.00% |
|
Ancho
Nasal |
2,79 |
Ancho |
55.00% |
|
Forma
Nasal |
4,26 |
En Tienda |
40.00% |
|
Espina Nasal |
8,75 |
Ausente |
70.00% |
|
Umbral
Nasal |
5,36 |
En Gotera |
45.00% |
|
Forma del
Malar |
7,58 |
Redondeado |
55.00% |
|
Grupo
Racial |
2,81 |
Negroide |
55.00% |
|
(1) Se
considera como significativo los V-test con valores absolutos superiores a 2. |
Tabla 5. Rasgos Morfológicos
de mayor contribución en la formación de la clase N° 4
Table
5. Morphological
features of greater contribution in the formation of the class N°4.
Si bien es cierto que la cantidad de
cráneos evaluados no permite concluir definitivamente esta teoría, los
hallazgos aquí obtenidos siguen la línea de resultados de varias
investigaciones realizadas en Craneometría facial y de genética de poblaciones
en los cuales se concluye que el procesos de diferenciación de los grupos
humanos modernos provee un modelo de formación y constitución de un patrón
regional, enmarcado en los orígenes propios de cada una de esas poblaciones
(Sans, 2000; González-José, 2003; Byers, 2004).
Es así como, tomando en cuenta que los
caracteres morfológicos se comportan como un elemento fluctuante, como una
especie de variable aleatoria cuyas posibilidades de aparición, potencialidad
de evolución y relación con otros caracteres hay que objetivizar y que la
influencia de la variabilidad regional es punto importante para la explicación
de la presencia y ausencia de cada uno de esos caracteres (Brues, 1992;
González-José, 2003; Byers, 2004), esta investigación
forma parte de la sistematización y unificación de los caracteres biológicos
raciales, propia de la población venezolana; quizás no lo representa desde el
punto de vista poblacional, por lo pequeño de la serie de cráneos evaluados,
pero si como referencia que puede orientar a la elaboración de un modelo
teórico que proporcione un contexto en el que puedan llevarse a cabo estudios
de afinidad racial en Venezuela.
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specific populations. Social Science Medicine, 34, (2), 125-128.
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Instrumento de Investigación en Ciencias sociales. Bruselas, LMTD Université
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González-José R., 2003, El Poblamiento de la Patagonia. Análisis de la
Variación Craneofacial en el Contexto Del Poblamiento Americano. Tesis doctoral
en Biología Animal II: Antropología Biológica (bienio 1998-2000), Universitat
de Barcelona. Barcelona, España. pp.363
Grande. I,
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Ross, A; D, Ubelaker; A, Falsetti., 2002, Craneometrics Variation in de
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Sans, M., 2000, Admixture Studies in Latin America: From the 20th to the
21st Century. Human Biology, 72 (1), 155 – 177
Sauer, N., 1992, Forensic Anthropology and the concept of race: if races
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