El análisis del movimiento de la escritura a mano es el estudio y análisis de los movimientos que intervienen en la escritura a mano y el dibujo. Forma parte importante de la grafonomía , que se estableció después del "Taller internacional sobre análisis del movimiento de la escritura a mano" en 1982 en Nijmegen, Países Bajos. Se convertiría en el primero de una serie continua de conferencias internacionales de grafonomía. El primer hito de la grafonomía fue Thomassen, Keuss, Van Galen, Grootveld (1983).
Históricamente, la escritura a mano se considera la habilidad motora más enseñada. También es una de las primeras, y a menudo la única, habilidad motora que los niños aprenden en la escuela primaria. Se necesitan años de práctica y maduración antes de que una persona domine la habilidad de escribir a mano de un adulto. La escritura a mano no se considera solo un movimiento que deja un rastro visible de tinta en el papel (producto), sino que también puede considerarse un movimiento (proceso). La comprensión del producto de la escritura a mano no estará completa hasta que se comprenda el proceso de escritura a mano. Por lo tanto, el movimiento de la escritura a mano se ha investigado desde que se dispuso de técnicas de medición.
Sin embargo, antes de que el registro y procesamiento de los movimientos de escritura a mano estuviera al alcance de quienes se interesaban en estudiar los movimientos de escritura a mano, se requerían tres componentes: dispositivos para capturar los movimientos de escritura a mano, computadoras de laboratorio para almacenar y procesar los datos de movimiento y software de computadora que permitiera al investigador hacer esto bajo paradigmas experimentales específicos sin la necesidad de programar un software personalizado no probado. El software de análisis de movimientos de escritura a mano también se utiliza para estudiar el dibujo, la coordinación ojo-mano o cualquier otra situación en la que el investigador desee registrar movimientos utilizando un bolígrafo.
El "telautógrafo" de Elisha Gray, patente estadounidense 386.815 (1888), seguida de otras cuatro patentes similares (1891-1893). Véase la "Bibliografía anotada sobre computación con lápiz y reconocimiento de escritura a mano" de Jean Renard Ward (http://users.erols.com/rwservices/biblio.html). La escritura a mano solo podía transmitirse por cable y reproducirse en otro lugar en tiempo real. Scripture (1895) desarrolló un aparato de escritura que permitía almacenar las posiciones del lápiz sobre el papel a 100 Hz. Este aparato permitía medir la duración de los trazos individuales de la escritura a mano (McAllister, 1900).
Los movimientos de escritura a mano son rápidos, no repetitivos, con una frecuencia primaria de alrededor de 5 Hz y un ancho de banda de aproximadamente 10 Hz. Si bien las frecuencias de muestreo de 20 Hz serían teóricamente suficientes, se necesitará un muestreo ascendente para visualizar correctamente la escritura a mano y los trazos de dibujo similares a los de Lissajous . Se prefieren frecuencias de muestreo más altas de lo necesario, como 100 Hz, ya que esto también permitiría el filtrado de paso bajo o datos suavizados con un ruido de cuantificación y equipo reducido por un factor √ 100/20 = √ 5. Se necesitará una computadora de laboratorio para almacenar, procesar y visualizar cantidades masivas de muestras. Pasaron más de 50 años para que las computadoras estuvieran disponibles en los laboratorios. Se utilizaron computadoras analógicas electrónicas hasta que las computadoras digitales estuvieron al alcance de la investigación: Wang Laboratories , Digital Equipment Corporation (DEC), Apple Inc. , IBM PC (Personal Computer), Norsk Data , Atari , Osborne Computer Corporation y Data General . La mayoría de estas innovadoras empresas de mini y microordenadores han interrumpido sus actividades.
Los primeros dispositivos para registrar con precisión la escritura a mano que se podían conectar a las computadoras fueron las tabletas gráficas , o digitalizadores, tabletas xy, pads gráficos, con lápices electrónicos como los conocemos hoy. Entre las primeras tabletas se encuentran la tableta electrónica Styalator con lápiz para entrada de datos en la computadora y reconocimiento de escritura a mano en 1957 [1] y los productos comerciales de Vector General . Los productos de Vector General informaban la posición del lápiz a 100 Hz y afirmaban tener una precisión de 0,1 cm. Las tabletas típicas detectan la posición del lápiz de forma electromagnética. Las tabletas sensibles al tacto no se pueden usar cuando la mano está apoyada sobre la tableta a menos que implementen alguna forma de rechazo de la mano. Las tabletas pueden tener una pantalla incorporada (por ejemplo, como en una tableta PC). Todavía hoy, las tabletas de escritura a mano son el estándar de oro para registrar la escritura a mano. Las frecuencias de muestreo solían ser de 100 Hz hasta que se decidió que la frecuencia mínima para los dispositivos de entrada humana ( HID) debía ser de al menos 133 Hz, lo que aumentó las frecuencias de muestreo hasta 133 – 200 Hz. La ventaja es una reducción del 15% al 40% del ruido del dispositivo y del ruido de cuantificación. La tecnología del digitalizador pertenece a los dispositivos señaladores más precisos y rentables . Se puede lograr una precisión dinámica de 0,01 cm a una frecuencia constante. Las tabletas opacas son producidas por Wacom , que también produce digitalizadores de pantalla, Euronovate SA, Hanvon, [2] VisTablet, [3] Adesso, [4] Genius. [5]
Se han desarrollado dispositivos de captura de escritura a mano basados en lápiz [6] , pero nunca han alcanzado la precisión de las tabletas. Actualmente aparecen en el mercado muchos sistemas novedosos que "registran" la escritura a mano, como los de Anoto , y también sistemas basados en EMG.
Muchos sistemas de registro del movimiento del bolígrafo capturan no solo las coordenadas x e y de la parte superior del bolígrafo, sino también la presión axial del bolígrafo, una inclinación x e y o la altitud y el acimut del cuerpo del bolígrafo.
Los sistemas de medición del movimiento de escritura a mano pueden capturar:
Opcionalmente, los digitalizadores pueden proporcionar la orientación del cuerpo del lápiz con respecto a la tableta:
Lo ideal es que cada conjunto de coordenadas se muestree simultáneamente y con una frecuencia fija, y que se incluyan marcas de tiempo por coordenada para corregir el muestreo no isócrono. Otras características que pueden medirse con los digitalizadores (principalmente en modelos anteriores) incluyen la altura del lápiz, la rotación del cuerpo del lápiz y las fuerzas de agarre (por ejemplo, en las áreas de agarre de los tres dedos).
Los movimientos de escritura a mano se estudian desde muchas disciplinas, incluidas la kinesiología , la ciencia del movimiento humano, la biomecánica de la mano, el control motor fino , la lateralidad , la interacción hombre-computadora , el control visomotor, la retroalimentación visual, los movimientos dirigidos a objetivos, el dibujo , la psicología experimental , la psiquiatría , los síntomas extrapiramidales (EPS) o los efectos secundarios del movimiento debido a la medicación, la neurología , los trastornos del movimiento , la enfermedad de Parkinson , la distonía , el calambre del escritor , la fisioterapia , la instrucción correctiva de la escritura a mano, la terapia ocupacional , el desarrollo infantil , los trastornos del desarrollo , la educación , la educación primaria , la educación en el hogar , la reeducación, la lingüística , el lenguaje , la comunicación , la tartamudez , el examen de documentos forenses , el análisis de documentos , el examen de documentos forenses o el examen de documentos cuestionados , la verificación e identificación de firmas, el análisis de imágenes de escritura a mano, la informática , la inteligencia artificial , el reconocimiento de escritura a mano , etc.
La siguiente ola consistió en paquetes de software que podían utilizarse para registrar la escritura a mano en muchos lugares. La mayoría de los primeros sistemas de software fueron desarrollados por investigadores universitarios que, a menudo, eran los únicos capaces de utilizarlos. Incluso hoy en día, es un logro importante poder disponer de un paquete de software que pueda instalarse en un ordenador desconocido y que pueda utilizarse tras un breve período de familiarización por otros usuarios que no hayan estado involucrados en él.
En los últimos años han aparecido en el mercado paquetes de software que pueden ser utilizados por muchos otros investigadores interesados en el campo del análisis del movimiento de la escritura a mano.
El primer sistema de análisis de movimientos de escritura a mano que se puso a la venta (alrededor de 1980) fue CSWin, de Science And Motion [7] , desarrollado por Christian Marquardt y Norbert May en Múnich (Alemania). CSWin se comercializó en Alemania y se utiliza en muchos hospitales alemanes. Se utilizó para tratar a 500 pacientes con calambres en el cuello. La empresa actual se centra en el entrenamiento de golf y se fundó en 2003. Su propietario, Christian Marquardt, la dirige. Su publicación más antigua es de Marquardt y Mai (1994).
Otro de los primeros sistemas fue Oasis de KikoSoft, Países Bajos, creado en 1995 por Peter De Jong. Oasis se puede personalizar gracias a su flexible lenguaje de macros. En 1998, este sistema se utilizó para desarrollar una batería de pruebas automatizada para la investigación psicofarmacológica: Orgabat. Una de las referencias más antiguas a Oasis es la de De Jong, Hulstijn, Kosterman y Smits-Engelsman (1996).
En la Universidad de Columbia, el Prof. Dr. Seth Pullman desarrolló el sistema Pullman Spiral Acquisition and Analysis. [8] Se utiliza para evaluar el temblor en pacientes con Parkinson. En 2002, Pullman recibió la patente estadounidense 6.454.706: "Sistema y método para evaluar clínicamente la función motora". Los pacientes con trastornos motores como la enfermedad de Parkinson dibujan espirales. El software calcula la suavidad de primer orden, la suavidad de segundo orden, la rigidez de la espiral, la tasa de cruce por cero, la tasa de cruce por cero de segundo orden y, a partir de estos valores, obtiene una puntuación de grado de gravedad. Su sistema permite evaluar objetivamente la función motora a médicos que no están capacitados o no tienen experiencia en la evaluación de trastornos motores, por ejemplo, médicos generales o pediatras que no están certificados en la práctica de la neurología. Una publicación temprana sobre su análisis en espiral es de Pullman (1998).
Otro sistema de análisis de escritura a mano es Neuroskill de Verifax, Boulder, Colorado, EE. UU., que fue fundada en 1990 por la Dra. Ruth Shrairman y Alex Landau. Neuroskill fue diseñado para mediciones biométricas, propósitos de seguridad y efectos de la medicación para el Parkinson y tiene muchas aplicaciones en trastornos del movimiento. Verifax comenzó a operar con el objetivo de desarrollar una herramienta biométrica para la verificación de firmas a distancia (VeriFax Autograph Technology). Verifax desarrolló dos aplicaciones más utilizando modificaciones específicas de la aplicación de su software Neuroskill personalizado: aplicaciones para la detección y detección de abuso de sustancias, monitoreo de inhalantes tóxicos y estrés ambiental, e identificación precisa de firmas para protección de seguridad/privacidad y detección de falsificaciones. Los mercados objetivo podrían incluir centros de enfermedades neuromusculares, clínicas de abuso de drogas y alcohol, centros de salud ocupacional y la industria de la seguridad. En el proceso, aplicaron su tecnología a mediciones biométricas como una herramienta de monitoreo clínico para médicos que investigan enfermedades neuromusculares.
En 2003, NeuroSkill recibió la patente estadounidense 6.546.134: "Sistema para la evaluación del control motor fino en humanos". Su método estima la estabilidad, la suavidad y la sincronización del movimiento del escritor como medidas cuantificadoras de la función neurológica utilizando su análisis de función de correlación (CFA) de señales de comportamiento. El CFA devuelve puntuaciones numéricas y gráficos que expresan la estabilidad de los trazos de escritura a mano y las características de las distorsiones de fase en la reproducción de muestras cursivas.
Otra aplicación fue la evaluación de personas con habilidades críticas (por ejemplo, pilotos de aerolíneas, conductores de autobús) en relación con discapacidades físicas y mentales causadas por estrés, trastornos fisiológicos y abuso de alcohol y drogas utilizando su instrumento de escritura patentado VeriFax Impairoscope. Esta última aplicación planteó la posibilidad de utilizar una variante del Impairoscope apta para uso espacial para evaluar el rendimiento de los astronautas con respecto a los impactos del estrés, la fatiga, la carga de trabajo excesiva, la acumulación de sustancias químicas tóxicas dentro del hábitat espacial, etc.
En 2009, se creó el portal web iNeuroskill bajo una nueva entidad comercial: iNeuroskill. El sitio web permite a los pacientes de Parkinson cargar sus firmas registradas con una tableta digitalizadora. Reciben comentarios inmediatos sobre su función motora fina en forma de análisis gráfico. [9] Su artículo más antiguo es de Morgenthaler, Shrairman y Landau (1998).
MovAlyzeR fue desarrollado por NeuroScript, [10] Tempe, AZ, EE. UU. NeuroScript fue fundada en 1997 por el Prof. Dr. George Stelmach, quien ya se retiró, y el Dr. Hans-Leo Teulings. En 1999, Gregory M. Baker se unió como diseñador e implementador de MovAlyzeR. Este software de análisis del movimiento de la escritura a mano es el primero en demostrar que puede discernir los efectos secundarios del movimiento debido a la medicación para la esquizofrenia mejor que con cualquier método de evaluación convencional utilizado en psiquiatría en la actualidad (patente internacional pendiente) (Caligiuri et al., 2009a, b). MovAlyzeR es actualmente el único software de análisis del movimiento de la escritura a mano que está certificado para Microsoft Windows XP y Vista. Puede integrarse con MATLAB y realizar el procesamiento de imágenes en ejemplares de escritura a mano escaneados. Se utiliza en campos que van desde la investigación en ciencias del movimiento humano, kinesiología , psicología , educación , investigación sobre el envejecimiento , psiquiatría , neurología , terapia ocupacional , examen de documentos forenses , informática ( reconocimiento de escritura a mano , verificación de firmas ), hasta demostraciones educativas o proyectos estudiantiles en estos campos. Las referencias más antiguas a MovAlyzeR son Teulings y Romero (2003), Teulings y Van Gemmert, (2003), Romero y Teulings (2003).
En la Universidad de Haifa, la Dra. Sara Rosenblum y Patricia L (Tamar) Weiss y sus colegas desarrollaron un sistema informático de evaluación de la escritura a mano llamado POET: Penmanship Objective Evaluation Tool (Herramienta de evaluación objetiva de la escritura a mano) utilizando MATLAB. Se utilizó para administrar estímulos visuales y para registrar y analizar los movimientos de la escritura a mano. Investigaron el fenómeno del aire: los movimientos del bolígrafo sobre el papel (trazos en el aire). La mención más antigua de POET se encuentra en Rosenblum, Parush, Epstain y Weiss (2003).
Poco después, POET se desarrolló aún más y se renombró como ComPET: Computerized Penmanship Evaluation Tool. Se utiliza para estudiar a niños con disgrafía, trastornos del desarrollo de la coordinación (DCD) y adultos con varias patologías como esclerosis múltiple (EM), depresión, Alzheimer, Parkinson, así como efectos del envejecimiento. [11] También se utiliza con tecnología de detección de mentiras basada en palabras, como el polígrafo.
Eye and Pen [12] es un software desarrollado en la Universidad de Poitiers (Francia) para registrar de forma sincronizada la escritura a mano y los movimientos oculares. Su primera versión tiene como objetivo estudiar los períodos de pausa y escritura en la producción de textos (G-Studio; 1994). Después de una reescritura completa para soportar MS-Windows, se agregó el registro del movimiento ocular para obtener información sobre la lectura durante la escritura y la recuperación de información. Su evolución es el fruto de las colaboraciones con investigadores de escritura a mano, principalmente del laboratorio de psicología de la Universidad de Poitiers (Denis Alamargot, Eric Lambert, Cyril Perret, Thierry Olive). Ahora integra grabación de audio, señales de sincronización (desde/hacia otros ordenadores, software o dispositivos), herramientas de etiquetado de datos, así como varios módulos de filtrado y extracción de datos, abriendo caminos a investigaciones multimodales. Después de una distribución comercial (2004-2018), ahora se distribuye gratuitamente. Las referencias más antiguas a Eye and Pen son Chesnet y Alamargot (2005), Alamargot, Chesnet, Dansac, Ros, C. (2006).
MedDraw es un proyecto informático de diagnóstico y rehabilitación mediante tareas de dibujo entre la Universidad de Kent (Reino Unido) y la Universidad de Rouen (Francia), coordinado por el Dr. Richard Guest y que comenzó en 2003. El proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema clínico sólido, de última generación y fácil de usar que produzca recomendaciones diagnósticas objetivas para una variedad de afecciones clínicas. Su objetivo es detectar la negligencia espacial en el campo visual y la organización de los trastornos del movimiento. Seguirán centrándose en el diagnóstico de estos trastornos mediante dibujos. Las primeras publicaciones de investigación que mencionan MedDraw son las de Kaplani, Guest y Fairhurst (2005) y las de Glenat, Heutte, Paquet y Mellier (2005). El programa no está disponible desde 2006.
El test de dibujo extendido es una evaluación grafonómica computarizada para la función del brazo y la mano. El EDT mide la capacidad del sujeto para dibujar líneas verticales, tanto con la mano izquierda como con la derecha. Para comparar el desempeño entre los movimientos gruesos del brazo y el control fino de los dedos, los sujetos dibujan líneas sosteniendo el lápiz de la tableta (sostenido con los dedos) o un mouse (sostenido con toda la mano). Estos últimos movimientos no incluyen movimientos de los dedos. Se han establecido normas para personas sanas de 3 a 70 años. Las desviaciones de las normas saludables reflejarán diferentes patologías para diferentes grupos de pacientes, por ejemplo, pacientes hemipléjicos con accidente cerebrovascular. El primer artículo que menciona el EDT es Vuillermot, Pescatore, Holper, Kiper y Eng (2009).