Entre cuerdas y código: un conjunto de herramientas informáticas para la investigación de los quipus

Crecí en el Perú rodeado de referencias a los quipus — esas extraordinarias cuerdas anudadas que sirvieron como principal sistema de registro de los incas y de culturas andinas anteriores. Ya de adulto, trabajando en ciencia de datos, volví a ellos con una curiosidad distinta: no arqueológica ni interpretativa, sino más bien operativa. ¿Podrían las herramientas computacionales con las que trabajo a diario serle útiles a quienes los estudian?

Esa pregunta me acompañó durante mucho tiempo. El trabajo fundamental de Marcia y Robert Ascher — quienes contribuyeron a difundir las convenciones posicional-decimales para leer los valores de los nudos (propuestas originalmente por L. Leland Locke) y documentaron las primeras evidencias sistemáticas de relaciones aritméticas — hizo posible plantear preguntas computacionales sobre los quipus con rigor (Ascher y Ascher, 1981).

Sobre esa base, el trabajo de Medrano y Khosla (2025) fue particularmente influyente para mí. Su análisis computacional a gran escala aportó evidencia sólida de que las estructuras internas de suma aritmética son una característica ampliamente extendida en el corpus, un hallazgo que me ayudó a ver con más claridad cómo podría verse un enfoque computacional riguroso de estos objetos — y qué podría aportar. Lo que me quedó fue una pregunta mucho más modesta y personal: ¿podría operacionalizar ese tipo de análisis en una cadena de procesamiento reproducible, del tipo con el que trabajo todos los días, como forma de acercarme más a la complejidad de los quipus y, quizás, hacer que ese acercamiento les sirva a otros?

 El Khipu Computational Analysis Toolkit (K-CAT) es mi intento de responder a esa pregunta. Es una metodología de código abierto en Python para el análisis computacional de corpus de quipus, construido a partir de los dos conjuntos de datos académicos más completos disponibles. No pretende presentar hallazgos nuevos ni descifrar ni traducir quipus. Lo que busca es volver cierto tipo de análisis más operativo y reproducible: un pequeño bloque de construcción que otros puedan adaptar, criticar o ampliar.

Los conjuntos de datos

He construido las herramientas sobre dos conjuntos de datos autoritativos. El Open Khipu Repository (OKR) es una base de datos académica de acceso abierto, supervisada por un consejo asesor de especialistas y administrada por Mackinley FitzPatrick. Su base de datos SQLite contiene 612 quipus, 54.403 cordeles colgantes y 110.677 nudos. El K-CAT utiliza el OKR como línea de referencia y para ciertos análisis comparativos, pero todo el trabajo analítico principal se apoya en el segundo conjunto de datos.

La Khipu Field Guide (KFG), creada por Ashok Khosla y el Equipo KFG, a partir de 2020, nació del conjunto de datos del OKR y ha ido creciendo hasta incorporar nuevos recursos: hojas de datos legibles para humanos, esquemas bidimensionales de quipus y este mismo blog. Su formato fuente es un conjunto de hojas de cálculo en Excel que el K-CAT ingiere y convierte en una base de datos SQLite unificada para su procesamiento interno. La KFG cubre 709 quipus y, fundamentalmente, incluye anotaciones de patrones de suma identificadas por expertos con resolución completa a nivel de cordel, a través de nueve tipos distintos de relaciones aritméticas. Estas anotaciones funcionan como la "referencia canónica" frente a la cual se contrastan los resultados computacionales de las herramientas.

Construyendo desde los cimientos

La primera decisión fue metodológica: en lugar de aplicar métodos analíticos al corpus entero de una sola vez, las herramientas están organizadas como una cadena de procesamiento por etapas, donde cada fase se construye sobre las salidas validadas de la anterior. Esto importa porque los datos de quipus son complejos, parcialmente incompletos y de calidad variable según la fuente. El punto de partida fue simplemente entender qué contiene el corpus de la KFG — sus quipus, cuerdas, registros de nudos, registros de color y cobertura numérica — y establecer la convención posicional-decimal que sustenta toda la decodificación numérica posterior. Cada valor decodificado más adelante en la cadena depende de que esta base esté correctamente asentada.

Probando lo que la KFG ya sabe

Con esa línea de base establecida, la primera pregunta analítica natural fue justamente la que las anotaciones expertas de la KFG ya responden: ¿son detectables computacionalmente las estructuras de suma aritmética, y coincide el detector con lo que encontraron los especialistas? Las herramientas implementan un detector de patrones aritméticos que evalúan, para cada uno de los 709 quipus, si el valor de algún cordel es igual a la suma de un conjunto definido de otros cordeles — variando por posición, color, jerarquía o grupo — a través de ocho tipos distintos de relaciones. Los archivos de anotaciones de la KFG sirven como referencia canónica, y el proceso de reconciliación con ellos exigió varias rondas de ajuste: normalización de códigos de color compuestos para que las comparaciones funcionen correctamente, y refinamiento de los criterios de detección para los tipos de patrones que inicialmente generaban demasiados falsos positivos.

Quizás el análisis se vuelve más interesante donde se extiende más allá del alcance actual del corpus de la KFG.

De los patrones a las preguntas

Una vez estabilizada la capa de detección de sumas, la cadena de procesamiento se expandió hacia un territorio más genuinamente exploratorio. Las herramientas incluyen ahora una capa analítica completa basada en fuentes nativas de la KFG: la prevalencia de cada patrón a lo largo del corpus, distribuciones de complejidad que muestran cuántos tipos de suma simultáneos presenta cada quipu, y un desglose por procedencia que mapea qué patrones se agrupan en qué sitios andinos.

Esta última parte se conecta con una de las preguntas más interesantes que las herramientas pueden ayudar a formular: ¿están ciertos patrones de suma concentrados geográficamente en centros administrativos conocidos, o aparecen de manera más dispersa en el paisaje andino? La KFG cuenta con metadatos de procedencia más ricos y precisos que conjuntos de datos anteriores, lo que hace posible este tipo de análisis espacial de una manera que antes no lo era. Las herramientas también ejecutan una agrupación estructural del corpus — agrupando quipus por geometría y jerarquía de cordeles, excluyendo deliberadamente las características de suma para que no dominen el resultado — y luego cruza la pertenencia a los grupos con la presencia de patrones. La pregunta detrás de ese análisis es si los quipus estructuralmente similares tienden también a compartir convenciones de registro, o si la estructura y el comportamiento aritmético son en gran medida independientes.

Son hipótesis para explorar, no conclusiones para anunciar. Pero contar con la infraestructura para probarlas de manera reproducible — y para revisarlas a medida que el campo avanza — me parece una contribución que vale la pena.

El navegador

Todo esto desemboca en un navegador local interactivo que permite explorar el corpus sin necesidad de saber programar. Una tabla filtrable da acceso a los 709 quipus de la KFG con información de procedencia, región, museo y número de cuerdas, con enlaces directos a la página de cada quipu en el sitio web de la Khipu Field Guide. Un visor 3D representa la jerarquía completa de cordeles de cualquier quipu seleccionado, coloreada según los códigos de Ascher, con descripciones emergentes que muestran el nombre del cordel, el color, el valor decodificado y los datos de los nudos. Una vista de Arcos de Suma presenta cada cordel colgante como un tablero de colores organizada por grupo y posición, junto con una tabla resumen de estadísticas a nivel de grupo. 

Una versión alojada en la nube, que hace todo esto accesible sin instalación local, está disponible en: https://khipu-explorer.greenrock-570e1f4a.westus2.azurecontainerapps.io/ 

Lo que esto no es

Sería fácil exagerar lo que herramientas como este pueden ofrecer, y prefiero no hacerlo. La detección computacional de patrones puede indicarnos que ciertas relaciones aritméticas están presentes a determinadas tasas; sin embargo, no puede decirnos qué significaban esas relaciones para quienes crearon y utilizaron los quipus. La agrupación estructural puede identificar conjuntos de quipus que se parecen entre sí; no puede decirnos si esos grupos corresponden a alguna categoría administrativa o culturalmente significativa. El análisis geográfico puede revelar concentraciones espaciales de ciertos patrones; no puede explicarlas. Ese trabajo interpretativo sigue siendo el dominio de especialistas con profunda experiencia en historia andina, arqueología y cultura material, y es en ese marco donde entiendo los resultados de las herramientas.

Una invitación

La pregunta con la que empecé — si las herramientas que conozco pueden aportar algo útil a este campo — sigue pareciéndome genuinamente abierta. Espero que esta herramientas sean un pequeño paso hacia esa respuesta, pero si resulta útil o no es algo que solo la comunidad investigadora puede juzgar. Las ofrezco con ese afán.

 El Khipu Computational Analysis Toolkit es de código abierto y está disponible en https://github.com/adafieno/khipu-computational-toolkit bajo licencia MIT. Agradezco comentarios, críticas y sugerencias de cualquier persona de la comunidad de investigación de quipus, especialmente en los casos en que el enfoque computacional represente de manera incorrecta o simplifique en exceso los datos subyacentes. Si alguien con mayor experiencia en el dominio ve algo en estos resultados que valga la pena profundizar — o corregir —, lo escucharé con genuina gratitud.

Referencias

Ascher, Marcia, and Robert Ascher. 1981. Code of the Quipu: A Study in Media, Mathematics, and Culture. University of Michigan Press.

Medrano, Manuel, and Ashok Khosla. 2024. “How Can Data Science Contribute to Understanding the Khipu Code?” Latin American Antiquity 36 (2): 497–516. https://doi.org/10.1017/laq.2024.5.

Open Khipu Repository: https://github.com/khipulab/open-khipu-repository

Khipu Field Guide: https://www.khipufieldguide.com