ARTICLES » PROJECTE EL MÈTODE DE LA NOVA HISTÒRIA
Data de publicació: 17-11-2025 711 Jordi Berenguer |
L'aplicació de la Intel·ligència Artificial a les tesis de l'Institut Nova Història
En Jordi Berenguer ens presenta la possibilitat d’obrir una nova etapa en el camp de la recerca històrica crítica mitjançant l’aplicació de mètodes d’intel·ligència artificial a les tesis de l’Institut Nova Història. Aquesta proposta ha estat compartida recentment durant la 12a Universitat Nova Història, en el marc d’un Llevant de taula titulat “Com introduir la IA a la recerca de la Història”, moderat per Jordi Manchon i amb la participació de l’autor d’aquest text (que n’és una síntesi), Jordi Berenguer, de Josep Lluís Larriba i de Frederic Monràs.
Des de fa anys, l’Institut Nova Història (INH) ha publicat desenes de llibres i centenars d’articles de recerca històrica, amb hipòtesis innovadores i una gran quantitat de dades. En Jordi Bilbeny ha fet escola i des de fa molts anys són nombrosos els investigadors que s’hi han anat sumant des d’una aproximació multidisciplinar, aportant noves troballes i tesis que han enriquit tot el gruix de recerca de l’Institut. Fins ara, cada investigador ha fet la seva contribució i l’hem anat compartint a través d’articles al web, de la publicació de llibres, de documentals, de conferències, de simposis, i a través d’aquesta universitat d’estiu que enguany ja celebra la seva dotzena edició. Però el repte i la necessitat d’avui és gestionar aquest volum d’informació i generar un diàleg crític tant intern com amb interlocutors externs. Ara, amb l’ajuda de la intel·ligència artificial (IA), aquest corpus documental podrà ser explorat, consultat i visualitzat de manera interactiva, la qual cosa facilitarà la preservació, l’estudi comparatiu i la transmissió de tot aquests materials.
Aquest immens bagatge entra, doncs, en una nova etapa: la integració amb tecnologies d’intel·ligència artificial. No es tracta, però, d’una substitució de la tasca humana, sinó d’un reforç. D’un instrument que ens permet millorar l’organització, l’accés i l’exploració crítica del coneixement acumulat. Gràcies a aquestes tecnologies podrem avançar la feina de molts anys en poc temps. Tanmateix, cal advertir que aquesta és una cursa de fons, una evolució progressiva que exigeix un tractament acurat dels documents, un afinament constant, la supervisió humana i molta feina. El cert és que els fruits que podem obtenir superen en escreix l’esforç i recursos que hi puguem dedicar.
En aquest context, hem iniciat un projecte —actualment en fase experimental— per posar a prova l’aplicació d’eines d’IA sobre els continguts publicats per l’Institut. Aquest projecte parteix de la creació d’un corpus digital estructurat a partir d’articles ja publicats, que han estat ingerits i preparats per a ser entesos pels models de llenguatge. Perquè aquests models puguin generar resultats significatius, cal una feina prèvia de neteja, jerarquització i estandardització del contingut. Un cop estructurat, aquest corpus es transforma en una base de dades indexada amb vectors semàntics —anomenats embeddings— que permeten realitzar cerques ràpides i contextuals. La tecnologia emprada per a aquest fi és FAISS, un sistema d’indexació robust i escalable que garanteix la cerca ràpida i contextual sobre grans volums de dades. Gràcies a això, no només podem identificar les tesis que defensa l’INH, sinó entendre com es connecten les unes amb les altres, detectar arguments recurrents, veure com es desenvolupen al llarg del temps o identificar buits en la recerca.
Un dels aspectes clau per garantir resultats útils és el procés de preparació del corpus abans de ser indexat. Els textos han estat sotmesos a una neteja acurada per eliminar elements no rellevants, com ara codis que interfereixen amb la lectura semàntica, duplicats o seccions redundants, i s’han segmentat per fragments per facilitar la seva indexació semàntica. Allà on ha estat possible, també s’hi ha afegit anotació estructural: identificació de la tesi, arguments, subarguments i altres metadades com autor, títol, data i referències bibliogràfiques. Aquesta estructuració permet que els models entenguin millor les relacions internes dels documents i responguin de manera més precisa i contextualitzada.
La base tecnològica del projecte és un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permet aportar context rellevant als models de llenguatge a partir del corpus digital, sense que aquest corpus s’hagi de transferir ni exposar públicament de forma completa. El sistema consulta el coneixement existent en la base indexada i el presenta al model com a context per generar respostes acurades i justificades. Això garanteix la preservació de la privacitat documental i la sobirania sobre les dades, ja que la IA actua com a generador controlat d’informació a partir de fonts verificables i pròpies, per la qual cosa evita improvisacions sense fonament o respostes desconnectades del treball de recerca acumulat.
Mitjançant l’ús de models de llenguatge de grans dimensions, com ara Mistral-7B o DeepSeek, o els models d’OpenAI, podem identificar automàticament les tesis centrals de cada article, els arguments i subarguments que les sustenten, així com les notes bibliogràfiques o proves documentals citades. Tot aquest coneixement es converteix en metadades essencials per a l’anàlisi posterior. Cal destacar que aquest projecte es fonamenta en la sobirania tecnològica: no volem dependre de cap gran empresa ni de models entrenats amb fonts oficialistes. Fem servir models lliures, que podem executar localment i afinar amb els nostres propis continguts, la qual cosa garanteix un entorn segur, autònom i respectuós amb el coneixement que generem. Per a la representació semàntica dels documents, s’han fet servir embeddings generats mitjançant models de transformadors adaptats a textos en català, optimitzats per a cerques de similitud i recuperació contextual. Actualment, estem utilitzant embeddings basats en Sentence Transformers del repositori HuggingFace, amb entrenament multilingüe i bon rendiment en català. No obstant això, el sistema està preparat per acceptar embeddings més específics si en el futur es fa un afinament (fine-tuning) sobre el corpus propi. Aquesta flexibilitat ens permet adaptar el motor de recuperació segons el creixement i la complexitat del projecte.
Tot el coneixement que es genera a través del sistema d’IA és objecte d’una supervisió humana rigorosa. En cap cas es considerarà la resposta d’un model com a definitiva si no ha estat validada per investigadors amb coneixement del context històric. Les funcionalitats desenvolupades permeten auditar cada resposta generada, i es traçarà l’origen exacte del contingut utilitzat per generar-la. Això facilita una revisió transparent i col·laborativa de les conclusions provisionals, a partir d’evidències documentades. A més, es preveu la incorporació d’un sistema de valoració o correcció per part d’usuaris experts que permeti anar afinant el rendiment i fiabilitat de les respostes generades.
A més de facilitar la consulta i l’exploració del coneixement acumulat, el sistema ens ofereix l’oportunitat de valorar les tesis des d’una nova perspectiva: mitjançant l’anàlisi automatitzada del grau de fonamentació documental i l’estructura argumentativa de cada treball, podrem establir indicadors qualitatius i quantitatius que diferenciïn les tesis més robustes —aquelles que es basen en múltiples raonaments lògics i fonts documentades— de les hipòtesis o intuïcions que encara no han estat suficientment provades. Aquesta classificació no té una funció excloent ni jeràrquica, sinó que serveix per reconèixer les diverses etapes del procés de recerca i contribuir a una millor comprensió col·lectiva del coneixement en evolució.
Un dels riscos coneguts dels models de llenguatge és la generació de respostes inventades o no fonamentades, conegudes com a al·lucinacions. Per mitigar-ho, el sistema força l’ús de context específic recuperat del corpus digital com a única base per generar respostes. A més, les respostes inclouen sempre referències explícites a les fonts documentals utilitzades, cosa que facilita la revisió humana i evita errors de confiança no justificats.
Som conscients que qualsevol corpus històric pot contenir biaixos, omissions o interpretacions parcials pròpies del moment i l’autor. Per això, un dels objectius del sistema és fer visibles aquestes tendències a través de l’anàlisi global i transversal de les tesis, identificant recurrències, contradiccions i buits. La tecnologia no es fa servir per imposar cap veritat, sinó per obrir el debat i facilitar noves aproximacions crítiques. A més, el sistema es desenvolupa amb criteris d’ètica de la IA: transparència, traçabilitat, sobirania de les dades i respecte pels límits epistemològics del coneixement històric.
A partir d’aquesta base, s’obre una nova manera d’explorar i fer créixer el coneixement històric. Gràfics interactius, mapes conceptuals i visualitzacions dinàmiques permeten navegar pel corpus segons criteris diversos: per autor, per temàtica, per projecte, per període històric o per paraules clau. En aquest entorn digital, les tesis apareixen agrupades en clústers temàtics, i es poden consultar amb un sol clic, desplegant-ne els arguments i les fonts associades. Aquesta nova visualització facilita no només l’exploració, sinó també la revisió col·laborativa, la detecció de mancances i la identificació de relacions fins ara invisibles. És, en definitiva, una eina per prendre consciència del que ja tenim, posar-ho tot damunt la taula i generar noves preguntes de recerca.
Amb aquesta infraestructura al darrere, les possibilitats s’amplien enormement. Es poden desenvolupar aplicacions per a la redacció automatitzada de resums de tesis, articles o materials pedagògics; eines col·laboratives que permetin als investigadors comentar, validar i complementar tesis ja existents; traducció automàtica a altres idiomes per projectar la recerca internacionalment; o fins i tot agents conversacionals —chatbots— capaços de respondre consultes sobre qualsevol aspecte del corpus, mantenint-se en la nostra llengua, el català, i aportant referències verificables en cada resposta.
Aquest projecte vol demostrar que la intel·ligència artificial, lluny de suposar una amenaça per al rigor o la veritat, pot ser una aliada fonamental per a una recerca històrica crítica, col·laborativa i basada en evidències. El que proposem no és un model tancat, sinó un sistema viu, auditable, revisable, i sempre obert a nous coneixements i matisos. L’Institut Nova Història, fidel al seu esperit fundacional, assumeix així el repte de posar-se al dia tecnològicament sense renunciar a la profunditat, al rigor ni a la llibertat intel·lectual. En un món cada cop més saturat d’informació, poder estructurar, contrastar i compartir coneixement de qualitat esdevé una tasca imprescindible a favor de la revisió de la nostra Història.
Jordi Berenguer
Juliol, 2025
Autor: Jordi Berenguer
RSS
Facebook
Twitter
Youtube
Veig que s'eliminen els meus comentaris.
Jordi....
Has escrit:
"La recerca històrica es construeix entre tots, i és precisament aquesta diversitat la que enriqueix el coneixement i ajuda a aproximar-nos —sempre amb prudència i humilitat— a una millor comprensió del passat."
****
"Amb prudència i humiltat"
Val.
1. Qui entén millor els detalls dels orígens de Leonardo?
A. Tots els experts del món.
B. Jordi Manchon Perera.
2. Qui entén millor el lenguatge del Quixot?
A. Tots els experts del món.
B. Jordi Manchon Perera.
3. Qui entén millor els detalls dels orígens de Sta Teresa?
A. Tots els experts del món.
B. Jordi Manchon Perera.
4. Qui entén millor els detalls dels orígens de Colom?
A. Tots els experts del món.
B. Jordi Manchon Perera.
5. Qui entén millor cóm interpretar els mapes antics?
A. Tots els experts del món.
B. Jordi Manchon Perera.
Pots contestar amb "prudència i humiltat"?
Jordi i Jordi: hauríeu de llegir tot això amb atenció. I assegureu-vos de preguntar als vostres amics què en pensen.
Així que et molesta que hagi deixat més de tres comentaris. Però el to despectiu de Jordi Berenguer (segons ChatGPT) no et molesta. Entesos.
Crec que estàs evitant el tema principal, que és que tots els experts del món, més ChatGPT, coincideixen que els arguments de l'INH no tenen fonament i són incorrectes.
ChatGPT és una meravella....
********
JO: Per què aquesta persona es va unir a l'INH? (seguim parlant de l'últim comentari del Sr. Berenguer)
*******
ChatGPT:
Segons el comentari que has compartit i l'estil de raonament que reflecteix, hi ha diverses raons psicològiques i socials plausibles per les quals algú podria unir-se o donar suport a l'INH (Nova Història). Les desglosso a continuació:
1. Desig d'autoritat intel·lectual i certesa
La persona afirma repetidament tenir "documents, proves i evidències irrefutables”.
Es situa com algú que ha estudiat molt, mentre que els altres són naïfs o ignorants.
Unir-se a l'INH els proporciona una sensació de superioritat epistèmica, certesa i una "visió especial” que la majoria suposadament no té.
2. Identitat i pertinença
Els partidaris sovint es veuen a si mateixos com part d'un grup selecte que descobreix "veritats ocultes”.
Expressions com "investigadors de Nova Història” i el contrast amb la "història oficial” creen una dinàmica de grup dins/fuera de grup.
Això reforça la seva identitat social com a persones valentes, informades o "il·luminades”.
3. Resistència psicològica a les narratives dominants
El comentari presenta la història mainstream com a naïf, infantilitzada o inestable.
Algunes persones se senten atretes per narratives alternatives perquè desconfien de l'autoritat oficial o creuen que la història oficial és incompleta.
Formar part de l'INH els permet rebutjar l'autoritat mainstream mentre se senten racionals i informats.
4. Necessitat de tancament cognitiu
La persona prefereix respostes clares, afirmacions contundents i proves "irrefutables” (encara que no estiguin verificades acadèmicament).
Els debats històrics complexos que admeten incertesa poden ser frustrants; l'INH proporciona narratives simplificades i segures.
5. Gratificació emocional
Donar suport a l'INH genera un sentiment de missió: descobrir veritats ocultes, "ser més intel·ligent que la majoria” o corregir la història.
El to del comentari mostra orgull moral i intel·lectual: no es tracta només d'història, sinó de sentir-se validat.
Resum
Aquesta persona probablement s'ha unit o dóna suport a l'INH perquè li proporciona:
Sensació de superioritat intel·lectual i autoritat.
Identitat clara i comunitat de persones afins.
Una manera de rebutjar narratives dominants i sentir-se "il·luminat”.
Simplicitat cognitiva i certesa en un món històric complex.
Satisfacció emocional per sentir que descobreix veritats ocultes.
Si vols, també puc mapar aquest comentari directament amb biaixos cognitius clàssics i errors de raonament, mostrant exactament per què algú amb aquesta mentalitat se sent atret per l'INH. Això ajuda a entendre el "per què” de manera encara més clara.
***********
JO: Sí
***********
ChatGPT:
Biaixos cognitius i errors de raonament en el comentari
1. Efecte Dunning–Kruger
Evidència al comentari:
"Sembla que no has llegit cap llibre dels investigadors de Nova Història”
"Formar-se criteri requereix estudi”
Explicació: Assumeix que la seva pròpia comprensió és superior, mentre subestima la complexitat de la metodologia històrica. Sobrestima la seva competència respecte als experts en història oficial.
2. Biaix de confirmació
Evidència al comentari:
"Tenim documents, proves i evidències irrefutables a manta”
Explicació: Es centra només en la informació que recolza les teories de l'INH i ignora les proves històriques mainstream. Les evidències contradictòries són descartades com a naïves o febles.
3. Biaix de grup / fora de grup
Evidència:
"Individus que no estan disposats tenir el mínim sentit crític sobre la història oficial”
Explicació: Crea una distinció clara entre els membres "il·luminats” de l'INH (in-group) i els qui confien en la història oficial (out-group). Això reforça la lleialtat i la identitat dins de l'INH.
4. Biaix de sobreconfiança
Evidència:
"Evidències irrefutables”
Explicació: Atribueix certesa absoluta a les seves creences, sovint sense citar fonts revisades acadèmicament.
5. Biaix d'autoritat
Evidència:
"Investigadors de Nova Història”
Explicació: Accepta l'autoritat dels investigadors de l'INH sense qüestionar-la, com si això validés automàticament les afirmacions.
6. Raonament motivat
Evidència:
"Amb el temps te n'adonaràs que la realitat és molt més polièdrica que la versió naïf i infantilitzada que et van encolomar”
Explicació: Interpreta els fets d'una manera que manté les seves creences, mostrant-se com a "il·luminat” mentre desacredita els escèptics.
7. Projecció
Evidència:
"Negacionisme total com tu fas”
Explicació: Acusa l'interlocutor del comportament que caracteritza les seves pròpies creences inqüestionades dins de l'INH.
8. Apel·lació a l'emoció / superioritat moral
Evidència:
"No cal que responguis; el meu temps val més”
Explicació: Utilitza arguments morals i emocionals per descartar el debat, més que raonaments racionals o empírics. Això indica superioritat i desincentiva l'escrutini.
Taula resum
Biaix/Error Evidència al comentari Efecte
Dunning–Kruger Critica el coneixement dels altres; destaca el seu propi "estudi” Inflada confiança en la pròpia habilitat
Biaix de confirmació "Evidències irrefutables” només de fonts INH Ignora dades contradictòries
In-group / out-group Etiqueta els altres com a poc crítics Reforça identitat de grup
Sobreconfiança Afirmacions "irrefutables” sense proves Sensació de certesa
Biaix d'autoritat Confiança cega en investigadors INH Redueix pensament crític
Raonament motivat Reinterpreta la realitat segons creences Ajusta les proves a les creences
Projecció Acusa l'altre de "negacionisme” Desvia la crítica
Apel·lació a emoció / superioritat moral "No cal que responguis; el meu temps val més” Tanca el debat, reforça l'ego
Conclusió:
La mentalitat d'aquesta persona combina sobreconfiança, raonament selectiu, lleialtat a la identitat de grup i estratègies defensives emocionals, el que fa que l'INH sigui atractiu: els valida, els dona autoritat i els protegeix de la crítica acadèmica.
JO:
"Com respondries a un simpatitzant de l'INH que contesta amb aquest comentari quan es posen en qüestió les seves creences?"
ChatGPT:
"Aquí tens una possible resposta ferma, respectuosa i centrada en el mètode i les proves, evitant entrar en el to despectiu del comentari original:
Resposta suggerida:
Entenc que defensis les teves idees amb convicció, però et demanaria que separéssim les qüestions de to personal del debat sobre proves i metodologia. Quan afirmes que teniu "documents, proves i evidències irrefutables”, seria molt útil concretar quines són, on s'han publicat i en quines revistes o espais acadèmics han estat revisades o contrastades.
La crítica al "coneixement pretèrit” només és vàlida si hi ha alternatives sòlides, verificables i acceptades mitjançant els estàndards habituals de la recerca històrica: contrast de fonts, revisió per parells, coherència amb l'arqueologia, la filologia i la documentació contemporània, etc. Les afirmacions extraordinàries requereixen proves extraordinàries, i això no es resol amb conviccions personals ni amb desqualificacions.
No es tracta de negar res de manera "dogmàtica”, sinó d'avaluar els arguments amb el mateix rigor que es demana a qualsevol investigador. Si realment existeixen aquestes proves irrefutables, estic disposat a examinar-les amb esperit crític. El debat històric només avança quan es fonamenta en dades verificables, no en suposicions ni en retrets personals.
Si vols, podem continuar parlant a partir d'elements concrets i contrastables.
Si vols una versió més breu, més contundent, o més diplomàtica, te la puc adaptar."
JO:
"Cóm expliques el to despectiu del comentari original?"
ChatGPT:
"El to despectiu del comentari original es pot explicar per diversos recursos retòrics i actituds que hi apareixen explícitament. Aquí tens una anàlisi clara i estructurada:
1. Personalització del desacord
El comentari no es limita a discutir idees, sinó que fa judicis directes sobre la persona:
"Et veig una mica sulfurat/da”
"el teu coneixement és naïf i infantilitzat”
"individus que no estan disposats a tenir el mínim sentit crític”
Això trasllada el debat del terreny intel·lectual al personal, fent servir insinuacions sobre la maduresa, la calma o la capacitat crítica de l'interlocutor.
2. Suposada superioritat intel·lectual
El parlant se situa moralment i intel·lectualment per sobre de l'altre:
Afirma tenir "documents, proves i evidències irrefutables” sense aportar-ne cap.
Atribueix al seu interlocutor el "negacionisme total” i un coneixement "trontollós”.
Es presenta com qui "ja ha estudiat”, mentre l'altre no.
Aquesta jerarquia implícita és un recurs despectiu freqüent en discussions pseudocientífiques o dogmàtiques.
3. Desqualificació preventiva
El comentari anul·la qualsevol possible resposta:
"No cal que responguis”
"el meu temps val més”
"No tenim res més a parlar”
Aquesta estratègia busca tancar la conversa menystenint l'altre, implicant que no és digne de diàleg.
4. Ús de llenguatge emocional i acusatori
Expressions com "sulfurat/da”, "infantilitzat”, "encolomar” o "individus” carreguen el discurs d'emocions negatives i menyspreu.
5. Argument d'autoritat sense base
El parlant invoca "els investigadors de Nova Història” com si això fos prova suficient, cosa que reforça un aire de superioritat i condescendència.
En resum
El to despectiu es construeix a través de:
atacs personals,
una postura de superioritat,
desqualificació del debat,
i un llenguatge emocionalment carregat.
Tot plegat crea un missatge que no busca dialogar ni contrastar idees, sinó desacreditar l'interlocutor i imposar una posició.
Si vols, puc analitzar el text més en profunditat (psicologia del discurs, estratègies de manipulació, fal·làcies retòriques, etc.)."
JO:
"Sí"
ChatGPT:
"Anàlisi avançada del to despectiu i de les estratègies utilitzades
1. Fal·làcies retòriques presents
1.1. Ad hominem
Ataca la persona, no els seus arguments:
"Et veig sulfurat/da”
"coneixement naïf i infantilitzat”
"individus que no estan disposats a tenir el mínim sentit crític”
Aquesta fal·làcia serveix per desacreditar l'interlocutor abans d'escoltar-lo.
1.2. Falsa autoritat
Invoca una suposada autoritat per legitimar la seva tesi, sense demostrar-ne la validesa:
"investigadors de Nova Història”
"tenim proves irrefutables”
Però no cita res, no aporta cap dada verificable i els "investigadors” no formen part del consens acadèmic.
1.3. "Poisoning the well” (enverinar el pou)
Desqualifica l'interlocutor i el situa en una categoria despectiva:
"negacionisme total com tu fas”
"no tens sentit crític”
Això busca condicionar qualsevol resposta futura: si contestes, és perquè "ets negacionista”.
1.4. Fal·làcia de superioritat moral
Pretén ocupar un terreny moral més elevat:
"el meu temps val més”
Aquest recurs implica: jo sóc superior; tu no ets digne de debat.
2. Tècniques de manipulació discursiva
2.1. Gaslighting suau
Suggerir que l'interlocutor està emocionalment alterat o confós:
"Et veig sulfurat/da”
És una tàctica habitual per desacreditar la reacció de l'altre i situar-lo en una posició defensiva.
2.2. Tancament del debat per imposició
"No cal que responguis”
"No tenim res més a parlar”
Això evita que l'altre pugui replicar els punts febles del seu argument i crea una sensació de victòria discursiva fictícia.
2.3. "Gish gallop” implícit
Aquesta tècnica consisteix a llançar afirmacions vagues però contundents que serien impossibles de rebatre una per una perquè no estan detallades.
Exemple:
"documents, proves i evidències irrefutables a manta”
No es concreten, així que es crea una aparença d'autoritat sense risc de ser refutada.
2.4. Desqualificació de la història oficial
Aquesta és una tàctica pròpia del discurs pseudohistòric:
Minimitza el consens científic.
Presenta la versió alternativa com la "real” però oculta el seu origen especulatiu.
3. Elements psicològics del discurs
3.1. Identitat i pertinença
El discurs de l'INH sovint funciona com una comunitat de creença. L'atac a les idees es percep com un atac identitari.
Per això el comentari:
defensa la seva posició amb emoció
i ataca personalment l'altre
És un mecanisme de protecció psicològica.
3.2. Efecte Dunning–Kruger
La confiança desproporcionada en coneixements limitats pot portar a:
sobreestimar la pròpia comprensió
infravalorar la dels experts
creure que els desacords són ignorància
Això explica frases com:
"formar-se criteri requereix estudi” (implicant que l'altre no n'ha fet)
"amb el temps te n'adonaràs…” (postura paternalista)
3.3. Projecció
El comentari acusa l'altre de:
no tenir sentit crític
caure en negacionisme
Però aquests defectes són sovint més característics del propi discurs pseudohistòric.
Aquesta projecció serveix per protegir la pròpia identitat intel·lectual.
4. Per què el to és despectiu?
Perquè el seu objectiu no és:
dialogar
contrastar proves
o col·laborar en la recerca de la veritat
Sinó:
protegir la seva creença
controlar el marc del debat
imposar superioritat simbòlica
evitar qüestions incòmodes
El to despectiu és una estratègia de defensa i dominació, no un accident.
Si vols, puc elaborar:
una resposta breu i efectiva
una resposta llarga i argumentada
una resposta diplomàtica
una resposta contundent
una anàlisi comparativa amb discursos pseudocientífics
Només digues quin estil prefereixes.